村井 誠

それっぽい情報を集めてくる仕事は生成AIが担ってくれるとしても、そこから示唆を生み出す（事実を元に事業の方向性を出す、適切な意思決定をする）ことは人にしかできないでしょう。 情報を集めて整理するだけの人はアウトプットの付加価値が下がり、示唆を生み出すために有益な情報をAIを活用して短期間で収集できる人、またそこから意味のある示唆を生み出せる人の存在がこれまで以上に重要になるのかな、と思います。

三星が集めている人（転職している人）を見ると明らかに後工程の開発拠点のようですね。韓国には少ない後工程の部材メーカーとの連携を強めるための拠点づくりなのかなと思います。

マニュアルとにらめっこしなくても機械操作が可能になる＝習熟してない人でも操作可能・トレーニングが不要になるってことですかね。 果たしてスキルの低い人に機械操作やプログラミングを任せてしまえるケースがどれぐらいあるのか、費用対効果が成立するのか？は見極めが必要そうです。 ただし装置メーカーがFAQやマニュアルの代替として生成AIを提供するサービスは、今後普及していくのかもしれないですね。

自動車用3nmプロセス（3NA）のPDKをリリースするみたいですね。 自動車で求められる10年保証に対応したスタセルのリリースが含まれるのでしょうか。 個人的にはマイクロバンプバージョンのSoIC-Pの用途や、3D IC設計言語のサポートが気になりました。日本でも3D ICに取り組むのであればこういった設計周りのサポートがどこまで達成できるかがキーになりそうですね。 https://pr.tsmc.com/japanese/news/3021

投資対象となる先端プロセスの需要はごく一部のユーザー（PC・データセンタ・スマホ向けのプロセッサメーカー）に限られているので、これらの需要が戻らない限り、投資抑制となるのは当然の結果ですかね。見込で投資をしても他のユーザーが現れることはないので...

記事に書かれている通りムーアの”法則”ではなく指針だったんですよね。 「私は一度も2年で半導体の性能が倍になるなんていっていない、ただ、1年から2年の間にトランジスタが倍になるように計画していくことが、半導体メーカーにとって経済的な合理性があると言っただけだ」 この背景にあるのはデナードのスケーリング則で、微細化することでトランジスタの高速化と高密度化は実現しつつ、単位面積当たりの消費電力は変わらないのが前提となってました。 スケーリング則が成立しない状況では過去のムーアの法則の蓋然性は薄れてきていますが、何か半導体産業全体が目指す新しい指針が生まれると良いですね。