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アプライド・マテリアルズとインテルは、AIチップ製造を推進するため、長年にわたる提携関係を新たな段階へと引き上げている。両社は、次世代人工知能システムを支える半導体技術の開発を加速させるべく、協力体制を築く。この取り組みは、シリコンバレーにあるアプライド・マテリアルズのEPICセンターと、オレゴン州ヒルズボロにあるインテルの研究開発拠点の2か所で行われる。.
この動きは、AIインフラへの需要が急速に高まっている時期に起こったものだ。企業には、高い性能を発揮し、消費電力が少なく、発熱管理がより効果的で、かつ製造プロセスが過度に複雑ではないチップが求められている。アプライド・マテリアルズとインテルは、両社の提携により、米国において技術を研究室から量産段階へと、より迅速かつ効率的に移行させることができるとしている。.
この取り組みの大部分は、AIタスクに特化して開発された次世代のトランジスタ、材料、およびチップ設計に焦点を当てている。 この取り組みは、チップ製造のフロントエンドとバックエンドの両方を網羅している。つまり、トランジスタそのものを改良するだけでなく、トランジスタ間の接続も改善しているということだ。チップが複雑化するにつれ、構成要素間の接続は、トランジスタ自体と同じくらい重要になってきている。.
AIプロセッサにおいて、こうした接続の品質は大きな違いをもたらす。データの転送速度、消費電力、チップの性能などは、すべてこれらの相互接続に依存している。接続が優れていれば、チップ全体での処理速度が向上し、消費電力が抑えられ、データの流れもスムーズになる。.
アプライド・マテリアルズとインテルは、より小型で高速、かつ高効率なチップの製造という課題に、長年にわたり共同で取り組んできた。今回、両社の提携を拡大し、研究チーム間の連携をさらに強化することになった。これは、新素材や製造プロセスの開発を加速させることを目的とした、アプライド・マテリアルズの「EPICセンター」を通じて行われる。.
AIシステム向け高度なパッケージング
パッケージングは、このコラボレーションの重要な要素だ。.
両社は、インテルの「Foveros」3D積層アーキテクチャを支える技術に注力する。その目的は、高性能コンピューティングプラットフォームにおいて、相互接続密度を高めると同時に、電力供給と熱性能を向上させることにある。.
AIシステムが半導体パッケージに高い要求を課していることから、この点はこれまで以上に重要になっている。最新のAIプロセッサには、多くの場合、演算ユニットやメモリブロックが組み込まれており、チップ間の物理的な接続はシステム設計において極めて重要な要素となっている。.
3次元積層により、半導体部品をより密に配置できる。これにより、部品間でデータが伝送される距離を短縮できる。一方で、この手法には、効率的な電力供給や効果的な放熱といった製造上の課題も伴う。.
EPICセンターは研究開発と製造を結びつける
アプライド・マテリアルズのEPIC（Equipment and Process Innovation and Commercialization）センターは、この共同研究の中核を担っている。.
シリコンバレーの施設は今年中に稼働開始の予定であり、半導体技術を初期段階の研究から製造段階へと移行させるのに必要な時間を短縮できるよう設計されている。アプライド社によると、このセンターにより、チップメーカーは同社の研究開発プログラムに早期にアクセスできるようになり、技術習得サイクルを短縮できるという。.
また、この施設は、アプライド・マテリアルズ、半導体メーカー、その他の技術パートナー間の共同開発のための安全な環境も提供している。.
インテルにとって、半導体材料やプロセス開発へのアクセスを強化することは、「インテル・ファウンドリ」の推進や、ますます複雑化するAIチップを開発する顧客向けの製造技術の開発に向けた取り組みを支えることになるだろう。インテルの最高技術・運営責任者であるナガ・チャンドラセカラン氏は、AIインフラが拡大し続ける中、研究開発の加速が重要だと述べた。.
米国における半導体研究開発の重要性の高まり
この提携は、米国の半導体サプライチェーンにも影響を及ぼす。.
プロセス技術を研究段階から量産段階へと移行させるには、チップ設計者、装置メーカー、材料サプライヤー、半導体ファウンドリ間の連携が必要だ。これらの活動を統合することで、開発サイクルの短縮や量産への移行の円滑化が期待できる。.
米国が国内の半導体製造能力の拡大を図っている中、この提携はとりわけ意義深い。業界全体の最近の動向を見ると、日本をはじめとする各国が最先端の製造能力の確立や強化に取り組むなど、チップ生産やサプライチェーンの強靭性に対する投資が継続していることがうかがえる。.
アプライド・マテリアルズは、半導体企業やテクノロジー企業との協業を通じて、エコシステムを構築してきた。同社の最近の提携には、AIインフラに向けた共同研究開発という業界の潮流を反映した、パッケージング技術やメモリ技術に関する取り組みが含まれている。.
AIは半導体製造の全工程にわたってプレッシャーを高めている
アプライド・マテリアルズとインテルの提携は、AIへの需要がプロセッサ設計にとどまらず、半導体開発にどのような影響を与えているかを示している。.
AIインフラには、トランジスタの材料や製造技術から、配線、パッケージング、メモリ、熱管理に至るまで、チップ製造プロセス全般にわたる改善が必要だ。AIワークロードの計算負荷が高まるにつれ、半導体システムの各層は、性能とデータ転送の要件に対応しなければならない。.
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AIハードウェアを開発する企業にとって、こうした基盤技術の進歩が加速すれば、最終的にはコンピューティングシステムの性能、効率、および拡張性に影響を及ぼす可能性がある。.
しかし、開発中の技術には依然として商業的なリスクが伴う。. Applied Materials 同社は、技術開発、EPICセンター、および業界の要件に関する同社の見解は将来の見通しであり、半導体の需要や、新技術の開発・商用化を成功させる能力などの要因に左右されるものであると注意を促した。.
したがって、インテルとの今回の大規模な契約は、製品リリースではなく、研究開発プロジェクトである。その重要性は、業界がインテリジェンスを駆使するコンピュータシステムのニーズに対応しようとする中で、材料工学、半導体プロセス開発、および先進パッケージングを融合させる点にある。.
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