津田 建二

SK Hynixは、大量の注文を取れたので、それを処理する工場拡張が間に合わないと判断して、先日TSMCと先端パッケージで提携したのです。Hynixの得意なHBMは、TSMCの先端パッケージ技術が必要なのです。 また、韓国企業はライバル意識が高いので、HynixはSamsungへのライバル意識がものすごく強いです。そのために日本や米国と組むことさえも厭わないのです。

私も創業当時からのTSMCを見てきました。90年代は、遅れたプロセスでも、身の丈に合った投資を行い、FPGAのザイリンクスやアルテラからの注文が大きかったことを覚えています。シリコンバレーのファブレスが続々生まれ、startup feverと米国の友人ジャーナリストが言っていました。モーリスチャンさんは、この現象を見て、ファブレスが多いから、それらの注文を取るファウンドリーを作ろうと思ったと述べていました。startup feverは、当時の映画Saturday night feverから、feverという言葉が流行っていたことから、きています。

ASMLは、昨年まで中国向けのリソグラフィー装置で稼いでいましたが、直近は中国売り上げを減らしています。前四半期は、東京エレクトロンやApplied Materialsは、中国向けを増やして売り上げを伸ばしていました。

TSMCは予想以上の業績を上げたのに、株価が落ちた理由を、日経新聞は24年の半導体産業が10%以上から10%に下げた予想を発表したため、としていますが、納得いきません。たとえ半導体産業が10%に下がってもTSMCは20%成長すると言っています。それなのになぜTSMCの株価が下がるのでしょうか？ 半導体産業は、2020年21年の不足の時に作りすぎて、在庫が減るまで23年は生産調整してきました。24年には回復すると見られていたのに、中国市場の回復が予想以上に遅れていますので、24年でもまだ在庫が多いようです。でもTSMCの株価下落とは別だと思います。

このTOBは、未だに何をやりたいのかわからない。JSRは業績は良いし、これからも成長する半導体産業の真っ只中にいて、将来もほぼ間違いないのに。政府に買ってもらう意味がわからない。むしろ、大丈夫か？JSRを変にするのではないでしょうね？

ラピダスの顧客は、シリコンバレーにいますので、ここを営業拠点にすることは、当然です。むしろ彼らの力が本物かどうかを探ることです。さらに彼らとのコミュニケーションを毎日とってラピダスの経営陣に入れてしまうことです。彼らのモチベーションを高めることが重要です。

インテルは今は、ファウンドリーを立ち上げたばかりのスタートアップに等しいので初期投資の時期ですから、まだ収益化できるレベルに行っていないのは、やむを得ません。でもインテルは製造しやすくするための設計技術を持っています。30年までにTSMCに次ぐ2位になるという目標は、無茶ではないと、思います。

これで1兆円近いお金がラピダスに注ぎ込まれました。しかし資本金は、わずか73億円です。補助金ですから返す必要はありません。これほどのお金がかかっても資本金を増資しない、できないラピダスは、世界のライバルたちと戦えるのでしょうか？不安になります。

エヌビディアの強さは、レポート通り、グラフィック半導体とCUDAソフトウェアの両方です。しかし、ソフトウェアでの動きだけではなく、ハードウエアでも動きがあります。従来のフォンノイマン型でのCPU、GPUとメモリとの通信ではなく、データの流れに沿って処理するデータフローコンピュータだと、ムダな消費電力が1／30に減るというデータがあります。それを推進する企業が続々と登場しています。セレブラス、サンバノバ、テンストレントなどです。 当分Nvidiaの天下でしょうが、油断できない状況です。

インテルやAMDなどの中国売上比率がそれぞれ27%,15%ならまだマシです。東京エレクトロンの23年10〜12月期での中国比率は46%もあります。中国向けが許容されないなら、大打撃です。とても人ごとではありません。

インテルは、米国のオレゴン、アリゾナ、ニューメキシコの各州に工場を持っており、さらにアイオワ州にも工場設立を予定してます。オレゴン州の工場は古いので、投資は少ないようですが、オレゴン州とニューメキシコ州の工場には、積極的に巨額の投資を行っています。工場も新しいのですが、全く馴染みのないオハイオ州にも巨額の投資をする計画です。 政府の認可がやっと降りたので、これから攻めていくでしょう。アイオワ州の工場では、シカゴ大学、イリノイ大学などが半導体教育に力を入れて行きます。おもしろくなりそうです。

Nvidiaは、昨年発表したGrace Hopperでも、GPUとCPUをセットにしたAIチップでしたが、ニューラルネットワークの行列演算では、a×0か多い疎行列の演算をCPUにさせ、密行列をGPUにさせるという役割分担で消費電力を減らしています。今回のGB200でも同様に、役割分担させているようです。