次世代AI半導体の革新を担うのは誰か？

半導体業界におけるAI関連の投資は急速に拡大しており、現時点では主にGPUベースのAIチップが成長をけん引しています。一方で用途特化型のカスタムAI半導体の登場により、今後、この分野における主導権をどの企業・技術が握るのかが新たな焦点になりつつあります。

その行方を見極めることは容易ではありません。なぜならAIの処理ニーズはモデルを「学習（トレーニング）」する段階から「推論（インファレンス）」、すなわち実際の業務にAIを活用する段階に移行しつつあるからです。GPUは大量の計算を同時に処理する能力に優れており、AIの「学習」に必要な複雑な計算を高速でこなせるため、AI開発に広く使われています。ただし実際にAIを使う「推論」の段階では、より軽量で高速、かつ省エネなチップが有利になる場面も多く、今後の主導権がどこに移るかはまだ定まっていません。

すでにテック業界のリーダーの半数近く（49%）が、「AIは自社の主な事業戦略に完全に組み込まれている」と認める中（PwC Pulse Survey、2024年10月）、焦点は「オーダーメイド」の半導体技術に移りつつあります。効率化、拡張性、顧客特有のニーズへの対応を可能にするこうした半導体は、AIアプリケーションの次なるうねりを生み出し、私たちに業界標準の再定義を迫っています。

AI半導体は、汎用半導体と異なり、AIに必要な並列処理に最適化されています。少し大まかな数字で計算しても問題ないというAIの特性を生かし、大量の計算を高速に処理できるように設計されています。また、データの出し入れをすばやく行う仕組みも備え、AIに求められる反復計算を迅速かつ効率的に行える。そのため、データセンターでの大規模学習からロボット、IoTシステム、スマートデバイスによるエッジベースの推論まで、リアルタイムアプリケーション（即時の判断と反応が求められるアプリケーション）に不可欠な存在となっています。

AI半導体は、その用途に基づいて学習用と推論用に分類されます。学習用の半導体は、大量のデータセットを処理してAIモデルのパラメータを最適化するために使われています。速度と精度のバランスを取りながら、膨大で複雑なワークロードに対応できるよう設計されており、純粋な計算能力とスケーラビリティが重視されます。推論用の半導体は、学習済みのモデルを使い、新しいデータに対してリアルタイムまたはバッチモードで予測・判断を行うために設計されています。推論用半導体は効率よく動かすことを目的に作られており、反応の速さ（低遅延）・省電力・コストの安さに重点が置かれています。サイズも小さく設計されているため、エッジ機器（ロボットやスマートフォンなど）やクラウド上での利用に適しています。

図表1：AI半導体の類型

AIサービスが日ごとに複雑、多様化する中、用途に特化した半導体の需要が急速に伸びている。

こうした変化は、AI半導体開発のあり方そのものを根本的に変えつつあります。今後、成功するには、特定用途向けに最先端のAI半導体を開発できる能力が不可欠です。それにより、コスト削減、新たなアプリケーションの実現、サプライチェーンの効率的活用といった競争優位がもたらされます。この能力こそが、長期的なAI技術市場での成功を左右する決定的要素となるでしょう。

難題は、上昇を続けるAI半導体の導入コストです。サプライチェーンの混乱や需要の増大により、これまでずっとAIインフラストラクチャを支えてきたGPUの製造コストが跳ね上がっています。コストの増大は調達活動に影響を与えているだけでなく、AIサービスの拡張性を一層難しくしています。

新旧のAI半導体を比較すればその違いは歴然です。これまでのGPUベースのAI半導体は、その柔軟性もあって現在でもAIの学習には欠かせませんが、推論フェーズにおいては、しばしばパワーが過剰であったり、エネルギー消費が過大だったりします。一方、特定の用途念頭にして設計されているカスタムAI半導体は、40～60%もコスト効率が良く、現実的な代替手段として注目されています。

図表2：AI半導体の総所有コストの分析^*

こうした問題をさらに難しくしているのは、AIサービスの利用拡大によって指数関数的に増え続ける運営コストです。特にエネルギー消費は深刻な要素です。GPUベースの高性能AI半導体は計算能力が高い一方で、推論専用のAI半導体は、最大50%の電力効率向上を達成し、結果として運用コストを10～20%削減する可能性もあります。

長期的なコスト管理のため、企業は拡張コストとエネルギー消費を大幅に削減できる推論専用のソリューションを導入するようになっています。この傾向は、性能とコストのバランスがとれたAI半導体の需要増加にも表れています。

半導体生産におけるサプライチェーンは根本的に変化しており、特定用途向けのカスタムAI半導体の迅速な開発を可能にしました。一昔前は、インテルやサムスンといった垂直統合型デバイスメーカー（IDM）が、設計から製造までの生産チェーン全体を支配していました。しかし、こうした垂直統合型のモデルでは莫大な設備投資が必須であったため、参入障壁が高く、顧客が自社ニーズに合わせたカスタム半導体を調達することを難しくしていました。

こうしたモデルは、断片化された専門型サプライチェーンに移行しています。現在、デザインハウス、TSMCを始めとする ファウンドリ、そしてOSAT（半導体のパッケージングとテストの請負）サービスのプロバイダーなど各専門企業が、それぞれバリューチェーンの一部を担っています。

図表3：サプライチェーン革新

このエコシステムで中心的な役割を果たしているのはデザインハウスで、デザインから製造への橋渡しをしています。彼らはファウンドリとも密接に協力し、先端の設計ツールを用いて特定用途向けに最適化されたチップ（例えば、エッジ推論向けチップ）を開発しています。この密な連携により、試作期間を短縮し、開発コストを削減し、最終ユーザーの要求に合わせたカスタマイズを迅速に行えるようになっています。こうした専門化されたサプライチェーンは、イノベーションの新たな機会を創出し、コストを引き下げ、あらゆる規模の企業が半導体開発にアクセスできる環境を整備しています。

人工知能やIoTの目覚ましい発展は、主に二つの活用形態が生み出しました。一つは、大規模なデータセンターで集中的にデータを処理する「クラウドAI」、もう一つはIoT機器やスマートフォン、エッジサーバーなどデバイス上で直接データを処理する「エッジAI」です。競争が激しい市場の中で差別化を図る手段として、エッジAIは戦略的な価値を持っています。それはクラウドの集中処理を補完しながら、現場で効率的に処理を行えるという利点があるからです。

例えば、自動運転車のようなアプリケーションでは、センサーやカメラから取得したデータを即座に処理する必要があります。エッジコンピューティングは、このような用途で必要とされる超高速処理を可能にし、安全性と効率性に貢献します。

図表4：デバイス別AIプロセッサ市場

スマートグラスなどのウェアラブルデバイスも、エッジコンピューティングを活用しています。デバイス上で音声・映像・コマンド入力を直接処理し、ハンズフリー撮影、ナビゲーション、AR（拡張現実）といったリアルタイム機能を実現しています。また、脳と外部デバイスを直接つなぐブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）も注目されています。
現在、多くの企業が、脳の神経信号を読み取り、麻痺患者が「思考だけで」デジタル機器を操作できるデバイスの開発を進めています。

エッジコンピューティングは、AIやIoTの需要拡大に対応するために、その場（現場）で効率よくデータを処理する仕組みです。中央サーバーだけでは難しい素早い反応や省エネ対応を可能にすることで、リアルタイム処理が必要な場面で非常に実用的な解決策となっています。また専用のAI半導体の進化により、エッジコンピューティングは性能が高く拡張しやすい技術として、企業が急速に変化する市場において先手を打つ手段にもなっています。

AIの深化により、半導体業界は変わりつつあり、企業が自社のニーズに合わせたカスタム半導体を開発するチャンスが広がっています。このような変化の激しい環境で成功し、競争優位を確保するためには、企業は次のような戦略的なポイントを押さえておく必要があります。

1. カスタマイズの可能性
   AI半導体をどの程度カスタマイズできるかを理解することは、パフォーマンスの最適化や、用途にあったハードウェアの設計のために重要です。現在のAI半導体でどの程度柔軟に対応できるかを見極めることで、設計の高度な変更や、特定の処理に特化した機能の追加など、自社にあった最適な半導体開発のチャンスを特定できるようになります。
2. 内製力の強化
   AI半導体を内製化する実力をつけることができれば、外部リソースへの依存を減らし、柔軟性を高められます。そのためには、半導体単体で終わらせず、実際の製品や用途に応じた形で組み込むための技術・プロセス全般における現在の知識レベルを評価し、ノウハウが不足している分野を特定した上で、長期的なイノベーション目標に沿って重要な開発プロセスを内製化する枠組みを構築することが重要です。
3. 戦略的パートナーシップ
   デザインハウス、ファウンドリ、OSATサービスなどの専門プロバイダーと協業することにより、高度な設計ツール、最先端の製造技術、外部の組み立て、試験、パッケージングの知見を活用できます。こうしたパートナーシップは、カスタムAI半導体の開発を加速し、専門知識の共有を通じてイノベーションを促進します。さらに、最先端の部品を組み込んだチップレット設計や、柔軟な半導体ネットワークを活用により、サプライチェーンの効率化が進み、社内リソースを高付加価値の開発に集中できるようになります。その結果、高度に最適化された拡張可能なソリューションを実現できます。
4. 新技術の活用
   AI半導体市場で競争に勝ち続けるには、新しい技術の調査・導入する姿勢が重要です。先端材料や新たなアーキテクチャ、革新的な製造手法などの最新の技術動向を見極めて評価することで、企業は非常に高いパフォーマンスを維持できます。こうした技術の探求にリソースを投じることで、新たなチャンスをつかみ、市場の変化に対応しながら競争力を保ち続けられるのです。

AIの進化は、顧客のニーズに合わせてAI半導体を最適化できる企業に大きなビジネスチャンスをもたらしています。効率性・拡張性・革新性を兼ね備えたチップを実現できる企業こそが、次の主導的プレイヤーになります。これからのリーダーに求められるのは、高性能な技術を提供するだけでなく、カスタム技術とコスト効率のギャップを埋めることです。この課題を克服した企業が、次世代AI半導体リードすることになるでしょう。

生成AIや大規模言語モデルの進化に伴い、半導体産業は新たな成長フェーズに突入しています。従来のCPU・GPUに加え、特定用途に最適化されたカスタムチップの需要が高まり、設計と製造の主導権は急速に再編されつつあります。とりわけ、クラウドやデータセンターにとどまらず、現場（エッジ）においてもリアルタイムな処理を求めるユースケースが急増しており、エッジAIやエッジ半導体への注目が高まっています。

こうした世界的な技術の転換期において、日本企業には大きなチャンスが広がっています。特にロボット産業は、日本が長年にわたり国際競争力を発揮してきた領域であり、今後の日本の成長を担う「エッジAI」の最重要活用分野の一つです。製造現場や倉庫、医療・介護の現場において、ロボットが人の代わりに判断し、動くためには、クラウド経由では間に合わない可能性があり 、現場で即時に演算処理を行い、自律的に制御するためのエッジ半導体こそが、その中核となる技術になると私たちはみています。

このような構造的変化は、日本企業にとって、保有する技術やノウハウを新しい形で活用する絶好のタイミングを意味します。特に、日本が得意とする精密制御や高信頼性の設計力、現場に根差した製品開発力は、エッジAIやエッジ半導体といった先端技術と結びつくことで、新しい価値を創出する強力な武器とります。

今、日本企業に求められるのは、こうした保有資産をベースに、「どの社会課題に対して、どのようなソリューションを提供できるか」という視点から、具体的なシナリオを描き、それに向けて必要な技術やパートナーシップを検討していく構想力です。言い換えれば、「技術から考える」のではなく、「課題から構想する」ことが重要です。

少子高齢化が進み、日本の社会が直面する課題は明確になっています。産業界では、医療・介護現場における人手不足への対応、物流現場の自動化、製造現場のスマートファクトリー化などがより重要になる中、エッジAIとロボティクス、エッジ半導体を組み合わせた具体的な解決策を打ち出すことができれば、日本企業の次なる競争優位の源泉となるはずです。

このような価値創出の取り組みには、多様な技術領域の連携が不可欠です。センシング、通信、制御、AI、半導体、それぞれの領域に強みを持つ企業が連携し、一つの課題に対して多面的なソリューションを共創する枠組みが欠かせません。つまり、従来の垂直統合や発注・受注の関係を超えた対等で目的志向のパートナーシップが必要です。

また、エッジ半導体やAIアルゴリズムなど、技術要素そのものが日々進化する中では、単なる技術導入にとどまらず、ユースケースごとに「最適な組み合わせ」を実装していく統合力も重要です。将来的に、この「統合力」と、前述の「構想力」を発揮できる企業が、複雑な産業構造の中で価値の中心に位置づけられる存在になると推察しています。

加えて、日本企業はその強みを国内市場にとどめるのではなく、海外市場に展開する視点も併せ持つべきです。例えば、アジア諸国における高齢化や労働力不足、欧州における持続可能なスマート製造の推進といったグローバルな課題に対して、日本発の技術やユースケースは高い関心を集めています。国内市場で磨かれた実績を、世界市場における標準モデルとして発信していく戦略は、今後の成長の鍵を握ると言えます。

こうした点を踏まえると、単に目の前の技術を組み合わせるだけではなく、「今後、どの方向に社会や産業が進んでいくか」との視点で、中長期の技術・市場戦略を描くことも大切です。5年後に求められるエッジAIの処理性能や、その時のネットワークインフラ、社会実装における規制環境などを想定し、そこから逆算して策定したビジョンは、現在の投資判断に大きな指針を与えるでしょう。

このように、日本企業が持つ「現場起点の強み」を生かしながら、エッジAIやエッジ半導体といった先端技術を戦略的に取り入れ、イノベーションを生み出すことは、十分に可能です。むしろ、今、このタイミングであれば、技術的優位性と社会的課題解決を両立させたソリューションを打ち出すことができ、見方によっては国内外の市場で新たな存在感を発揮するための好機を迎えていると言えます。

エッジAIとエッジ半導体による波は、製品や技術だけでなく、社会や価値の在り方そのものを変えようとしています。日本企業は、その波に乗る準備を既に整えています。あとは、それをどう生かすかという意思の問題です。日本発の技術と課題解決力が、新たな産業価値として世界に示される日が来ることを、今こそ本気で考えていくべきです。

「既製品を買う」のではなく、「自社の力で作る」時代へ

AIは既にビジネスの形を変え始めています。急速に進化する技術、そしてその技術を責任ある形でどう活用していくか詳しく知りたい方は、ぜひお問い合わせください。