WeebitとCEA-LetiのReRAM技術開発
イスラエルのWeebit Nanoとフランスの研究機関CEA-Letiは、抵抗変化型RAM（ReRAM）技術の開発を進めているが、本格的な実用化には至っていないらしい。
CEA-Letiの進歩は、ReRAMデバイスが印加バイアスによってエネルギー貯蔵素子としてだけでなくメモリとしても動作することを可能にする、同社が「新奇なアプローチ」と呼ぶものである。同研究所では、ロードマップの一環として、インメモリコンピューティングの補助機能として、エネルギー使用量を削減するインメモリエネルギーを研究している。ReRAMベースのバッテリーは、拡張性が高いだけでなく、動的に割り当てることが可能で、メモリブロックの隣、プロセッサの近くに配置することができるとしている。
CEA-Letiの上級研究員であるGaël Pillonet氏は、プロセッサの近くにエネルギー供給源を置くことは、プロセッサがピーク電力を必要とする場合に特に有効であり、通常は外部供給源から供給されると述べている。ReRAMは、アクティブなボリューム内に情報を保存するためにファラディックプロセスを使用したデバイスであるため、エネルギー貯蔵デバイスとして機能する可能性がある。
これにより、静電キャパシタをはるかに超える高いエネルギー密度と電力密度を実現し、アプローチの拡張性もはるかに高い。IoTのアプリケーションでは、ノードに計算用のReRAMが搭載されるかもしれない。
この進歩は、研究室では、ReRAMに根本的な変更を加えることなく達成されたが、商業的に実現するためには、まだやるべきことが残っているという。
トランジスタは簡単に小型化できるが、エネルギー貯蔵の場合は話が違う、とPillonet氏は言う。
ボタンサイズのバッテリーセルでは、同じ効率でスケールダウンすることはできない。「エネルギー貯蔵のスケールダウンは非常に重要である」とし、「しかし、消費電力が非常に低い将来のIoTノードにあまり多くのエネルギーを必要としないのであれば、すべてをまとめることができるかもしれない」と述べている。
CEA-LetiとWeebit Nanoは、メモリ研究でも協力しており、最近、WeebitのReRAM技術を他の不揮発性メモリ技術と比較し、環境への影響を分析する取り組みを発表している。この評価では、資源の使用、エネルギー消費、開発・製造・展開に使用されるガスや化学物質に関連する温室効果ガスの総排出量に焦点を当てる。
WeebitのCEOであるCody Hanoch氏は、CEA-LetiはReRAM技術に基づくディスクリートメモリコンポーネントの開発努力において重要な役割を果たしており、自社の延長線上にあると述べている。このため、Weebitはフランスの研究機関との知的財産協力関係を拡大し、同社のメモリ研究を活用しながら、両社はメモリIPを共同開発し、WeebitはCEA-Letiからライセンスを受けたIPを自社のReRAM製品に組み込んでいる。
最近では、組み込み型不揮発性メモリの生産に向けた重要なステップである、28nmプロセスでのWeebitのReRAM技術の生産レベルのデモンストレーションも行った。両社は、300mmウェーハ上の28nmプロセス技術に基づく1MBのReRAMアレイを共同でテストした。また、ディスクリート型ReRAMのセレクタの開発にも注力している。

AIの二酸化炭素排出量を削減するために必要なこと
気候変動枠組条約第26回締約国会議（COP26）の閉幕後、企業も政府も気候変動対策への取り組みを強化し、公共政策と革新的技術の組み合わせで、この時代の重要な課題のひとつに取り組んでいる。
そのような企業のひとつが、予測モデルを活用して、今後数十年の間に世界中でどのような気候変動が起こるかを科学者が理解できるように助けるスーパーコンピュータ「Earth-2」を開発したNvidiaである。
しかし、AIが気候変動問題への取り組みを支援する世界を想像するのはすばらしいことだが、AI自体が大きな二酸化炭素排出量を伴うという皮肉な事実も避けられない。
例えば、従来のニューラル・アーキテクチャで構築された1つのトランスフォーマー型ニューラルネットワーク（2億1300万パラメータ）を検索すると、60万ポンド以上の二酸化炭素が発生する。これは、平均的な自動車が生涯で排出する量のほぼ6倍に相当するという。
AIの二酸化炭素排出量を減らすには、まず問題の範囲を理解することが必要である。幸いなことに、技術業界のリーダーたちは、AIの革新が地球の健康を犠牲にすることがないようにするために、取るべき手段がある。ハードウェアやモデルの複雑さの見直しから、学習と推論の両段階で必要な処理の削減まで、環境に優しいAIイノベーションを実現するために必要なことは次のとおり―

電力を大量に消費するAIモデルは使用しない：AIモデルが機能するためには膨大なエネルギーを必要とし、その計算能力への要求はモデルの精度とともに高まっていく。AIモデルの規模が大きくなればなるほどつまり一般的に予測精度が高くなればなるほど、より多くのエネルギーを必要とするようになる。
この膨大なエネルギー消費の背景には、2020年にルービックキューブを解くアルゴリズムが、原子力発電所3基が1時間で生産するのと同じ量のエネルギーを必要としたことがある。この例は異常値で、AIモデルは単にルービックキューブを解くよりも、より実用的な問題への対処に重点を置く傾向があるが、それでも全体的な傾向を示している。AIモデルの規模と精度が高まるにつれて、環境に対する悪影響も大きくなっているのである。
2018年の時点で、推論を行うデータセンターは毎年推定200テラワット時（TWh）を使用しており、これは一部の国のエネルギー消費量よりも多くなっている。
最近まで、AIコンピューティングの電力消費の大半は、学習段階が占めていた。しかし、より多くの企業がAIを商品化するにつれて、そのエネルギー消費の多くが推論に充てられるようになるだろう。
この傾向が加速すると、AIに関連するCO2排出量は、業界が排出量削減に取り組まない限り、順次、指数関数的に増加することになる。
さらに、AIモデルの複雑化とサイズの増大が続いており、モデルサイズは2012年の26MBから2019年には1TBに拡大すると言われている。
気候変動そのものがそうであるように、AIは私たちの日常生活にますます不可逆的に組み込まれつつある。AIのパイオニアたちは、「どうすれば複雑なAIをより環境に優しくすることができるのか」という疑問を抱いているはずだ。
幸いなことに、この問題が関係する業界では、この問題に対する認識が高まっている。2021年初頭、MLPerfは、MLPerf Power Measurement -AIプロセスのパフォーマンスベンチマークを補完する新しい技術と指標のセットを導入した。これらの測定基準の導入により、モデルとハードウェアの両方の性能を報告し比較するための、大いに必要とされる基準が確立されるとともに、レイテンシーのみを追跡するのとは対照的に、エネルギー消費も考慮されるようになった。
AIの二酸化炭素排出量を測定・追跡できるようになったことは、正しい方向への一歩であるが、業界全体としては、もっと努力する必要がある。

よりハードにではなく、スマートに仕事をする：気候変動に対して立派な責任を果たそうとする企業は、AIプロジェクトを実行する方法と理由について、より賢くならなければならない。計算能力を犠牲にすることなく効率を高める方法の1つは、モデルを展開するためのエネルギー効率の高いハードウェアに投資することである。Qualcommの新しいCloud AI 100チップは、消費電力の削減を念頭に置いて設計されたが、新製品の設計時にエネルギーに関する懸念を考慮することによって、有望な道を切り拓いている。
また、MLPerfがハードウェアの電力効率を測定して比較しようとする別のベンチマークをリリースするなど、AIチップの消費電力を削減するための重要な取り組みには事欠かない。
小さいことは環境に優しい：もう一つの重要な要素は、モデルそのもの、特にそのサイズと構成である。つまり、企業は「大きければいい」という常識を見直す時期に来ている。反響のない真空中では、精度は間違いなくAI計算の最も重要な側面である。しかし、実用的なアプリケーションでは、精度だけでは展開を成功させるには不十分であり、環境の観点から、モデルの効率性を犠牲にすることはできない。
幸いなことに、ディープラーニングモデルのコアアーキテクチャを最適化することで、精度を損なうことなく性能効率を向上させる方法がある。Deciの社内試算と計算能力の削減とモデル強化の経験によると、コアアーキテクチャを最適化することで、推論に必要な計算能力を50パーセントから80パーセントまで削減することができるという。
気候変動の苦い歴史のように、ROIの考慮が表面上、環境への配慮と対立している産業はあまりにも多くある。幸いなことに、AIの場合はそうである必要はなく、効率の最適化は双方にとって有利な状況である。
より小さく、より効率的で、より少ない処理能力で動作するモデルは、ランニングコストが安く、環境にも優しい。ディープラーニングモデルは、気候変動を悪化させることなく、設定したあらゆる目的に対応できるのである。

量子工学に基づく材料がトランジスタの性能を高める
パワーマネジメント集積回路（PMIC）は、主に電子機器に必要な電圧レベルを提供するものである。多くのPMICやその他のミックスドシグナルデバイスは、5Vトランジスタをスイッチとして使用している。スイッチの性能は、電力損失を低減する低オン抵抗と、高い絶縁耐圧という2つの重要な要素に密接に関係している。そのため、スイッチの性能の標準的な指標は、与えられた降伏電圧におけるオン抵抗である。
カリフォルニア州ロスガトスに拠点を置くIC材料エンジニアリングのスペシャリストであるAtomera Inc.は、チャネルのオン抵抗を低減することで5Vアナログトランジスタの性能を向上させる独自技術を発表した。特許取得済みのミアーズ・シリコン技術（MST）は、キャリア移動度の向上による比オン抵抗の低減と、短チャネル効果をよりよく制御するためのドーパントプロファイルエンジニアリングを組み合わせたものである。MSTスマートプロファイルと名付けられたこの5V NMOSスイッチは、耐圧やその他のデバイス特性を損なうことなく、比オン抵抗を最大25%低減することに成功している。
MST は、15 年以上の研究開発により開発された量子工学薄膜で、シリコンなどの半導体材料に酸素などの 非半導体材料を挿入してエピタキシャル成長させた膜です。酸素は、拡散阻止、可変性、移動度、ゲートリーク、信頼性など、半導体の基本特性やデバイス特性を変更・向上させるために、膜内にエピタキシャル成長させるものである。
Atomeraによると、エピタキシャル成長によってMSTが可能になるため、この技術はエピタキシー装置メーカーに支持されており、技術者は、特殊な品質を持つMST膜の開発で多くの経験を積んできた。独自のエピタキシャル技術により、原子レベルでのエピタキシャル成長と成膜が可能である。MST膜の品質は、分光エリプソメトリーなどのツールを用いて、量産時に評価される。
MSTの利点は、電力性能の向上、面積の拡大、高速化、駆動電流が一致するまでトランジスタサイズを縮小できることによる低コスト化、駆動電流が一致するまで電力-VDDを削減できることである。
速度、サイズ、電力密度の組み合わせは、特定のアプリケーションの要件に最も適合するように混在させることができる。
MSTは、リーク電流を減らすことで消費電力を削減し、かつ性能を向上させるために使用することができる。低プロセス・ジオメトリでのゲートリークの増加は、チップ設計者にとって最も困難な課題の一つである。サードパーティによるテストでは、トランジスタの垂直方向への不要な電流の流れを防ぐことで、ゲートリーク電流を60%以上削減することが実証されている。消費電力を削減するもう一つの方法は、性能の優位性と低電圧を引き換えにすることである。
Atomeraは、MSTをプロセスフローに組み込むために、2つのプロセスを開発した。1つは、酸素リッチな積層膜でブランケットウエハーを形成するものである。その後、チップ製造工程の一部としてウェーハを処理する。統合は簡単だが、この技術をウェーハ上のすべてのデバイスに適用した後、各デバイスを再最適化する必要があるため、柔軟性に欠ける。MST1は、FinFETやRF SOIのような低熱Dtのプロセスに適している。
アナログやパワーデバイスの場合、MST2プロセスの方が選択性が高いため、より柔軟な対応が可能となる。したがって、プロセス技術は、追加のハードマスクを使用して、選択されたデバイスにのみ適用される。
Atomeraの技術は、活気のある PMIC 市場をターゲットとしながらも、アナログおよびパワー IC のアプリケー ションにも適用することが可能である。移動度の向上と精密ドーピングにより、MST SP はパワーデバイスの小面積化を約束している。
5Vのトランジスタに最適化されているが、他の電圧にも拡張可能である。MST SPは、高いIdlinと低いLg（0.25μm）により信頼性を高め、低いRspを実現し、その結果、パワーデバイスを最大で20%小型化することが可能だ。
MST技術は、Atomeraの物理特性モデリングツールであるMSTcadを用いて、デバイス製造時のMSTプロセス全体をシミュレーションすることが可能である。MSTcadで得られた結果は、Atomeraによってシリコン上で確認されており、半導体デバイスへのMSTの正確な組み込みを可能にしている。MSTcadは現在、物理的および電気的特性評価に使用されるSentaurus ProcessおよびDeviceシミュレーション・パッケージのアドオンとして、アトメラから提供されている。
このツールは、MSTの物理現象を組み込んだAlagatorスクリプトのセットで構成され、TSI Semiconductorsが提供するシリコンに対してキャリブレーションが行われる。また、社内でTSIファウンドリのシリコンを最適化するために使用されるほか、個々のライセンシーや顧客がプロセスの効率を高めるために使用する。

Redpine創業者がAIプロセッサーのスタートアップを設立
今週ステルスモードから登場したAIチップスタートアップのCeremorphicは、データセンター、自動車、ハイパフォーマンスコンピューティング、ロボット工学、その他の新興アプリケーションにおけるモデルトレーニングを目的としたヘテロジニアスAIプロセッサを準備しているという。
Redpine Signalsの創業CEOであるVenkat Mattela氏は、Redpine Signalsのワイヤレス事業をSilicon Labsに3億800万ドルで売却した後、2020年4月にAIプロセッサのスタートアップを立ち上げた。CeremorphicのヘテロジニアスAIプロセッサーは、台湾積体電路製造（TSMC）の5nmプロセス技術に基づいている。
Redpineのワイヤレス事業のシリコンラボへの売却には、30件の特許、225人のチーム、同社のワイヤレス技術および製品ポートフォリオが含まれていた。 Redpineは、ワイヤレス事業売却に先立つ約4年間、小規模ながら戦略的なAIプロセッサーのプロジェクトを育てていた。
Mattela氏と18人のチーム、および特許は、Ceremorphicとしてスピンアウトし、IPポートフォリオには、2003年に遡るThreadArchと呼ばれるマルチスレッドプロセッサ・マクロアーキテクチャ（シリコンラボにライセンス供与されたが、売却はしていない）が含まれている。
脚光を浴びたスタートアップは、従来のアーリーステージのテクノロジー企業より少なくとも2年は先を行っていると、Mattela氏はインタビューの中で主張している。CeremorphicのシリーズAラウンドの資金5,000万ドルは、Mattela氏、Redpineの社員、友人からのものだという。
Ceremorphicは、主にインドのハイデラバードを拠点に、従業員150人にまで成長し、100件の特許を保有する健全な企業となっている。同社は3月にTSMCの5nmプロセスノードをベースにしたQS1テストチップをテープアウトする予定。Mattela氏との30年にわたる関係を基に、TSMCの高度なプロセス技術にすぐにアクセスできるようになり、このAIスタートアップに重要な競争力を与えている。

プライベート5Gネットワークもゆっくりと展開
プライベート5Gネットワークは、すでに2022年の最も誇張された技術フレーズの一つである。しかし、実際にどれだけの量産型5Gプライベートネットワークが存在しているのだろうか？
EE Timesが2021年1月に5Gプライベートネットワークの進捗を調べたところ、展開されているネットワークの大半は試験段階であることがわかった。Disruptive Analysisの創設者であるアナリストのDean Bubley氏によると、これは2022年になっても大部分がそうだという。
「適切な5Gネットワークがいくつ展開されたかを判断するのは難しく、また、その定義にもよる」とBubley氏はEE Timesに語っている。すでにある5Gのプライベートデプロイメントの多くには、学術的なネットワークやテストベッドネットワークが含まれると指摘する。また、アナリストは、展開されているプライベートネットワークが、「4Gコアをアンカーとする非スタンダロン（NSA）バージョン、あるいは…（スタンドアロン）コアを持つ『適切な』5G」を含むかどうかについても疑問を投げかけている。
Bubley氏は、「全体として『生産』エンタープライズ5Gは非常に初期段階にあると言えるだろう」とし、「実際に使用されているネットワーク（おそらくベンダー自身の工場の一部を含む）が50以上あったとしても驚くが、さまざまな規模のトライアルやセミコマーシャルプロジェクトは、おそらく数百はあるだろう」と述べている。しかし、「私があまり見ていない中国には、もっとたくさんあるかもしれない」と指摘している。
その他の国については、ドイツ、英国、日本、フィンランド、台湾、そしてその他数カ国が混在しているという。米国では4G LTEとCBRS（Citizens Band Radio Service）のプライベートネットワークが展開されており、一部の5Gは試行されており、今年はより重要になる可能性が高いとアナリストは予想する。

プライベートネットワークでは4Gが上位に：それに比べて、4G LTEのプライベートネットワークは世界中で数多く展開されており、その多くが屋内の電話接続、IoTタスク、重要な通信などの機能として導入されている。現代の4Gプライベートネットワークのルーツは2013年に始まっているので、これは驚くべきことではない。
石油や鉱業などの産業分野では、携帯電話へのアクセス、緊急時の接続、日常業務の簡素化などの手段として、プライベート・ネットワークにいち早く着目した。Bubley 氏は、これらの経済圏は「特別」であり、必要な帯域幅を確保するために地元の通信事業者と無線周波数ライセンス契約を結ぶことが多いと指摘している。

アクセスこそが鍵：企業やその他の組織が独自のセルラー空間を構築するためには、周波数帯への自由なアクセスが不可欠である。米国では、最近CBRSの周波数帯（3550 MHzから3700 MHz）が解放されたことで、個人企業だけでなく、最適なアーキテクチャを備えたプライベートネットワークを迅速に展開する企業向けサービスプロバイダーにとっても、帯域幅へのアクセスが容易になった。
Amazonは昨年末、企業顧客に対してプライベート・ネットワークを展開するための「ターンキー」方式の提供を開始した。同ベンダーは、AWS部門を通じて4G LTE、CBRS、5Gでのプライベートネットワーキングを実現するとしている。AmazonはFAQで、「AWS Private 5G」は米国ではCBRSを利用してサービスを提供すると述べている。
Comcastは、プライベートネットワーク事業に参入し、2022年第1四半期にウェルズ・ファーゴ・センターにプライベートCBRSシステムを導入することを明らかにしたところです。Comcastは4億9,500万ドルを投じて、全米で830のPAL（Priority Access Licenses）を取得した。
PAL CBRSオークションでのもう一つの大きな落札者であるDishは、米国で5Gネットワークを展開する際に企業向けのプライベートネットワークを開始する予定である。この事業者は、グリーンフィールドで独立した5Gネットワークを州全体に展開するので、5Gプライベートネットワーク市場に参入する多くの企業とは異なっている。Dishは、2022年第1四半期にラスベガスで最初の5G市場を立ち上げる予定。もちろん、企業顧客を追加で獲得するには、より大規模なメトロ市場を展開する必要があるが、すでに企業顧客とのトラクションがあると述べている。
米国の主要な携帯電話事業者はすべて、2022年のプライベート5Gネットワークへの取り組みを忙しく推進している。

オハイオの工場がIntelのIDM 2.0戦略の推進に貢献
Intelがオハイオ州に新たに2つのチップ工場を建設するために200億ドル以上を投資する計画は、米国とヨーロッパにおけるファウンドリ能力の主要供給者になることを目指す、チップメーカーの幅広い集積デバイス製造（IDM 2.0）戦略を強調している、オハイオ州の製造業が最近失敗しているにもかかわらず、Intelの幹部は先週、コロンバス近郊の1,000エーカーの新しい工場用地に大きな期待を寄せていることを明言した。Intelによると、オハイオのキャンパスを選ぶ前に、全米で30から40の候補地を調査したとのことだ。IntelのCEO Pat Gelsinger氏は、この決定は、エネルギー、水、近隣のオハイオ州立大学を含む利用可能な人材などの要素に大きく影響されたと語った。Intelは、この2つの新ファブにより、3,000人のファウンドリ雇用と約7,000人の建設雇用が創出されると見込んでいる。Intelの製造・サプライチェーン・オペレーション部門のジェネラルマネージャーであるKeyvan Esfarjani氏によると、この工場は2nm以下のプロセスノードをターゲットとする予定だという。ファウンドリの建設は今年後半に開始され、2025年にはフル生産が開始される予定だ。また、Intelは今後10年間でさらに1億ドルを拠出し、教育機関とのパートナーシップを支援し、「地域の人材パイプラインと研究プログラムを強化する」ことを約束している。オハイオ州知事のMike DeWine氏は、「Intelの新施設は、オハイオ州に大きな変革をもたらし、戦略的に重要な半導体の製造において、何千もの高収入の雇用を創出するだろう」と述べている。米国のチップ製造エコシステムを構築するというIntelの計画の一環として、今回の工場発表では、Air Products、Applied Material、 LAM Research、Ultra Clean Technologyといった主要サプライヤーとの提携も発表された。

Gelsinger氏は昨年3月、IntelのIDM2.0戦略を発表し、パンデミックによるサプライチェーンの混乱に対応し、半導体製造のリーダーとなるビジョンを明確にした。この戦略は、アットスケール生産のための社内工場ネットワーク、サードパーティファウンドリの能力の拡大利用、Intel Foundry Servicesという3つの原則に基づいている。初期段階は、アリゾナ州チャンドラーに2つの新ファブを建設することから始まり、投資額は200億ドルと見積もられている。Intelは9月、チャンドラーのオコティロ・キャンパスで2つの新ファブの起工式を行った。52工場と62工場は、2024年までにフル稼働する予定だという。DeWine氏とIntelの幹部は、IDM 2.0のような取り組みを通じて、国内のサプライチェーンを強化することが経済的、国家安全保障的に必要であることも強調した。サプライチェーンの混乱と中国との技術競争の激化に対応するため、Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC)とSamsungは、Intelと競合する新しい米国ファブオペレーションを発表している。TSMCはすでにフェニックスに120億ドルの複合施設の建設を開始しており、5-nmチップを製造する予定である。

Biden大統領とIntelがオハイオの工場を公開、チップ関連法案をアピール
Joe Biden大統領とIntelのCEO Pat Gelsinger氏は、オハイオ州の新しいチップ製造キャンパスの除幕式を利用して、米国の半導体製造を復活させることを目的とした連邦補助金の成立を訴えた。
この主張は、5年間で1,100億ドルの半導体R&D資金を提供する米国技術革新・競争法の最終可決をめぐる法制上の行き詰まりを打破することを目的としている。520億ドルのCHIPS for America Actは、助成金と税制優遇措置を通じて、今後10年間、国内のチップ製造を支援するものである。両法案とも、下院で審議中である。
「米国技術革新・競争法は、私が昨年提案したアイデアのいくつかを含んでいる。―他の都市や州でも、今日ここで行われたような発表ができるようにしたい。だからこそ、議会がこの法案をすぐに可決し、私の机の上に持ってきてほしい」とBiden大統領は述べた。
Intelの発表は、米国のチップ製造の復活に向けたもう一つのステップである。Biden大統領や他の当局者は、チップの輸入に過度に依存することで、インフレや製造技能の格差拡大など、経済や国家安全保障上の脆弱性が生じることを強調した。
30年以上前、米国は世界のチップ生産の約40パーセントを占めていたとBiden大統領は述べた。それ以来、アメリカの製造業は空洞化し、ハイテク企業は仕事を移し、生産をアジアにアウトソーシングするようになった。この戦略は、オハイオ州のような中西部の厳しい状況にある州の製造業の雇用を悪化させた。
Biden大統領は、「我々は研究開発で世界一になった」とし、「しかし、どうでしょう？今は9位だ。中国は30年前、世界第8位だったが、今彼らは2位だ。― 今日、生産の75パーセントは東アジアで行われており、最先端のチップの90パーセントは台湾で作られている」と述べた。
2025年に生産開始が予定されているオハイオ州の新ファブの発表に際して、Gelsinger氏はCHIPS法の成立を改めて促した。
Gelsinger氏は、「この経済的、安全保障的なリスクに対処する唯一の方法は、国内の半導体製造能力を高めることだ」と述べ、「我々は単独でそれを行うことはできない。連邦政府は、この戦略的な産業を成長させるために、超党派で強い支持を示している。― 我々はスタートを切ったが、このプロジェクトはCHIPS法によってより大きく、より速くなる。CHIPS Actは、半導体不足の長期的な影響に対処するのに役立つだろう」と付け加えた。
Intelのオハイオ州への最初の200億ドルの投資は、1,000億ドルにまで拡大する可能性があるという。また、今後10年間で1億ドル以上を投資し、技術者の育成と研究の強化を図る計画の概要も明らかにした。半導体技術の戦略的重要性を強調するBiden政権のIntelとの提携発表は、個々の企業への推薦としては珍しいものである。Biden大統領はまた、SamsungとMicronによる総額800億ドルの最近の対米投資についても言及した。
世界最大のチップファウンドリであるTSMCは、Phoenix近郊に5-nmファブを建設中である。2020年に発表されたこのファブは、2024年に生産を開始する予定である。TSMCは、台湾よりもコストが約20％高い米国での生産を拡大するためには、連邦政府の補助金も必要になると述べている。
TSMCは、技術的な高地を支配する米中間の地政学的な競争において、焦点の一つに浮上した。2020年3月、米国政府はTSMCが中国の通信大手ファーウェイに最先端チップを販売することを禁止した。
民主的に統治された島でありながら、中国が「反逆の省」と主張する台湾は、ますます攻撃の脅威にさらされている。中国軍のジェット機は、2020年から米国の閣僚級高官が台湾を公然と訪問した後、ほぼ毎日、台湾の防空識別圏に入るようになった。米国は約40年前、台湾が中国に承認を切り替えたのを機に、台湾との国交を終了した。
継続的な地政学的緊張は高まっている。Gina Raimondo米商務長官は「今日、我々の半導体サプライチェーンは、地球の裏側にある国々の状況にあまりにも依存しすぎている。― 他国の政情不安は、自動車産業を停止させ、アメリカの家庭を害する可能性がある」と述べている。

チップ産業は6,000億ドル規模になると予測
最新のニュースでは、半導体は、食品、電力、輸送と並ぶ重要な産業であるとするチップ産業予測が増えてきている。
本誌は50年前の創刊時に、その事実を認識していた。半世紀を経て、1990年代からアジアに流出した土着産業が、徐々にその原点に戻りつつある。米国のチップメーカーが半導体製造の覇権を譲ったことが大きな誤算であったことを、パンデミックをきっかけに知ることになろうとは、誰が予想しただろうか？
市場予測によれば、今年、自動車やモノのネットワーク化によって増大する電子コンテンツに対応するため、メーカー各社は米国への生産拠点のシフトに躍起になっているという。例えば、専門サービス企業のデロイトは、今年の世界のチップ産業は10％成長し、売上高は初めて6000億ドルを超えると予測している。
この強気な予測は、他の予測とも一致している。例えば、世界半導体貿易統計機構は、2022年の世界チップ市場を、ロジックチップとセンサーチップの需要の2桁成長を原動力に、年間8.8％増の6,010億ドルとしている。
この予測は、2020年初頭のパンデミック開始以来、フィラデルフィア半導体指数が117%も上昇したことを反映している。
多くの不確実性の中で、Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.、Samsung Electronics、Intel Corp.などのファウンドリーリーダーが国内生産を拡大するのにかかる時間はどれくらいだろうか。米国の新しいファウンドリが稼働するのは早くても2023年であり、チップ不足は来年前半まで続く可能性が高い。
Ford Motor Co.やTeslaといった打撃を受けた自動車メーカーは、それぞれファブ取引とチップ再設計で対応している。Fordは12月にGlobalfoundriesとのチップ協業を発表したが、両社はまだ詳細を発表していない。Teslaは、進行中のチップ不足を乗り切るためにファームウェアのコードを書き換えたと報じられている。
ほとんどの業界関係者は、今年のチップ分野で唯一確かなことは、不確実性が続いていることだと考えている。変動要因としては、サプライチェーンをさらに混乱させる可能性のある新しいCovidの亜種や、国内チップ生産を刺激するために設計された米国の法律の成立を遅らせている政治的混迷の悪化などが挙げられる。もうひとつのワイルドカードは、中国が世界のファウンドリの中心地である台湾に対抗する動きを見せるかどうかである。
唯一確かなことは、半導体技術が戦略的資産として浮上してきたということだ。その現実は、別の統計にも表れている。デロイトは、TSMC、Samsung、Inteが2023年までに米国のファンドリ設備に2,000億ドル以上を投資すると推定している。
議員たちが、さらに数十億ドルの税制優遇措置や研究開発投資で追随するかどうかは、まだわからない。一方、半導体ロビーは、昨年提出されたチップ関連法案の推進に全力を挙げている。