2023年を通じて、半導体業界の下降期の影はまだ消えていないようですが、業界には光が見えてきました。年明けにChatGPTが登場すると、世界的にAIGC(生成型人工知能)への関心が高まりました。AIやビッグモデルの台頭は、多様な着地シーンを生み出し、データセンターやカーエレクトロニクスなどへの応用に大いに役立つと同時に、チップの計算力、エネルギー効率、ストレージ、集積度などにも新たな挑戦を投げかけています。

しかし、これらの課題は、半導体の材料、設計、製造、実装技術そのものの発展にもつながっています。第3世代半導体の炭化ケイ素、窒化ガリウムが商用化された後、第4世代半導体の酸化ガリウムが頭角を現し始めました。AIチップは大きなモデルの東風を借りて、各チップメーカーないしセットメーカーの競争の主戦場になります。より大きな計算力とより速い記憶速度を得るために、Chiplet、3 d-ic、HBMや一連の新型メモリの商用化も予定されています。これまで「実験室技術」と呼ばれてきたプログラム可能な光計算でさえ、GPUの線形計算部分を置き換える動きを見せています。

AspenCoreのグローバルアナリストチームが、この1年で業界の専門家やメーカーとの交流をもとに、2024年に世界の半導体業界で起こる、あるいは急成長すると予想される10の技術トレンドをピックアップしましたので、参考にしてみてください。

トレンド1:AIチップが生成的にAI加速します

2023年はAIにとって大きな年で、2022年末から2023年初めにかけて、ChatGPTに代表される生成型AIがアプリケーションで爆発的に登場します。2023年には、それまで「強いAI」と言われていた時代の幕開けのように、「生成型AI」(AIGC)という言葉が盛んに使われるようになります。実際、nvidiaがデータセンターGPUにTransformerエンジンを特別に搭載するのは2023年のことではありませんが、この早期レイアウトが生成型AIの基礎的な計算力加速の基盤になることは明らかです。

生成型AIを「爆発」と表現する理由は、チップの観点から見ても、GPTやStable Diffusionなどのモデルが登場して間もなく、世界中のほぼすべてのデータセンター向けの大型計算力AIチップ——トレーニングでも推論でも、関連企業の市場がシナリオを書き換えたように見えます。各家庭では、自社のチップが生成型AIに計算力を提供し、さまざまな大型モデルに対応してくれると宣伝しています。2023年のWAIC世界人工知能会議は、ほぼ生成型AIのイベントです。

データセンターだけでなく、エッジ側とエンド側のAIチップ企業も、生成型AIの概念をこぞって語っています。インテルが半年間、来年のAI PCに向けて、2024年にはPCプロセッサにも専用のAIアクセラレーションユニットが全面的に組み込まれると宣伝しているところから、2023年末にはmediatekが、スマートフォンでも生成型AIモデルをローカルに推論できると叫んでいます。

実際、ジェネレーティブAIはさておいても、このAIブームでエッジAIブームが再燃し、TI、ルネサス、インフィニオンなどの従来型のMCU/MPUメーカーは、エッジAIの現在の価値の高さを改めて強調しています。このようなブームと、データセンターやPC/スマートフォンでの生成型AIのブームは、2024年まで続くでしょうし、さらに進化して、社会全体のデジタルトランスフォーメーションの可能性が広がるかもしれません。

トレンド2:チップレット技術でコンピテンシー拡張をサポートするのが主流になりました

ムーアの法則の減速や、AI、自動運転、データセンターなどの新しいアプリケーションでの記憶力、計算力の要求が高まっていることから、チップ技術の進化だけでは困難であり、チップレットと3次元異種融合は、集積回路のボトルネックを突破する新たな原動力となるでしょう。2023年には、tsmc、サムスン、インテルなどの巨大チップ、産業チェーン企業の推進の下で、チップレット産業チェーンの各リンクは徐々に改善されます。チップレットのシステムレベルの設計、EDA/IP、コア(コア、ノンコア、IO Die、Base Die)、製造、封測からなる完全なチップレット生態系が形成されています。

現在、世界の大手半導体メーカー各社は、ディープラーニングやモデルトレーニング用のtesla Dojoチップ、AMD MI300 APUアクセラレーショングラフィックス、nvidia Ampere A100 GPUなど、チップレットを含む製品を積極的に発売しています。国内の算力チップメーカーも取り組みを進めています。2024年には、AIの大型モデルが発展し、チップレット技術を用いて効率的に計算力を拡張するカスタマイズが主流となり、将来的には、ボードレベルの多チップ相互接続、さらに大規模な多ボード多キャビネット相互接続にも応用されるでしょう。

しかし、チップレットは現在の計算力のニーズを満たす重要な技術の1つになりつつありますが、相互接続、放熱、歩留まり、反り、受動デバイス集積、寄生効率、コスト、信頼性などの多くの設計上の課題に直面しています。パッケージ技術によって、効率的に多チップレットの集積を実現します。高密度先進パッケージの設計、生産、検証、高速通路の設計、検証、給電方式、放熱方式、応力方式、信頼性などです。同時に、Chipletの応用の限界は依然として明らかで、主にChipletは依然として国際大工場の垂直体系を主にして、関連の設計システムは相対的に閉鎖して、しかも依然として改善しなければならない相互接続の標準です。

トレンド3:HBM、価格は軒並み上昇します。

世界的な人工知能/機械学習(AI/ML)の台頭に伴い、2020年代には、高帯域メモリ(HBM、HBM2、HBM2E、HBM3)に代表される超帯域ソリューションが台頭してきました。2023年に入って、ChatGPTをはじめとする生成型人工知能の市場が爆発的に拡大し、AIサーバーの需要が急増すると同時に、HBM3など上位製品の売上も伸びています。

Omdiaの研究によると、2023年から2027年まで、HBM市場の収入の年間成長率は52%急増すると予想され、DRAM市場の収入におけるシェアは2023年の10%から2027年には20%近く増加すると予想されています。しかも、HBM3の価格は標準DRAMチップの約5 ~ 6倍ですから、2023年のHBM出荷台数はDRAM総出荷台数の1.7%にすぎないにもかかわらず、売上高比率は11%に達し、nvidia、AMD、マイクロソフト、アマゾンなどの大手チップメーカーが並び立ち、プレミアムをつけていることも考えられます。

HBM技術は、2013年に登場した高性能3DスタックDRAMアーキテクチャで、データ転送速度は1ギガbps程度とされています。その後、ほぼ2 ~ 3年ごとに世代が更新され、第2世代(HBM2)、第3世代(HBM2E)、第4世代(HBM3)、第5世代(HBM3E)製品の帯域幅と最高データ転送速度の記録が更新されていきます。同期間に他の製品の帯域幅が2 ~ 3倍になったことを考えると、HBM製品の急成長の背景には、メモリメーカー間の激しい競争があります。

現時点では、重要な技術革新として、HBMの将来性は非常に明るいですが、特に人工知能の訓練のアプリケーションで。しかし、16/18GbpsのGDDR DRAMの速度に対し、HBM3の速度は9.2Gbpsになってもなお差があり、HBMの発展を制限しているのは、主に中間層と3D積層による複雑さと製造コストの増加の2つの側面です。しかし、世界のストレージ大手が深く介入することによって、これらの挑戦はやがて解決され、HBM市場の激戦はますます激しくなると確信している。

トレンド4:衛星通信技術は大きな一歩を踏み出し、6Gはすでに雛型になりました

昨年の予測では、携帯電話による衛星通信が2023年に本格化すると述べました。この技術は、ファーウェイが無線周波数アンテナ技術を攻略したことで、さらに一歩前進しました。ファーウェイMate60Proシリーズの発売に伴い、携帯電話業界はポイントツーポイント、一方向の衛星メッセージモードから衛星通話時代に入りました。

これまでは、5Gとそのチップに注目して、衛星通信は無視されてきました。現在、華力創通、海格などの一連の研究開発衛星通信チップの会社が急速に発展しました。

SoCでは、紫光展永は初の5G衛星通信チップV8821を発表しました。IoT NTN R17に準拠しており、Lバンドの海事衛星やSバンドの天通衛星にも対応しているほか、他のNTN衛星システムへのアクセスも拡張可能で、データ伝送、テキストメッセージ、通話、位置共有などの機能を提供できます。スマートフォンに接続された衛星のほか、iot、ウェアラブル製品、車のインターネットなどにも活用できます。

mediatekもMWC2023で、地球同期軌道(GEO)衛星に接続し、3GPP NTN標準衛星ネットワークへの変換を容易にするMT6825 iot-ntnチップセットを発表しました。2023年8月、mediatekは最新の衛星ネットワークと地上ネットワークの統合をテーマにした6G NTN技術白書を発表し、将来的に衛星ネットワークと地上ネットワークの互換性を補完し、陸海空全地形、全空間の立体ネットワークを構築して範囲をカバーし、ユーザーにシームレスな智連の通信サービスを提供します。

ここまで、携帯電話やモノのインターネットなどの衛星通信技術のブレークスルーにより、未来の6Gが見えてきました。2024年は、衛星通信技術が本格的に開花する年です。

トレンドその5:酸化ガリウムの商業化が近づいています

現在、破竹の勢いで発展している帯域幅半導体の中で、第4世代半導体としてガリウム酸化が浮上しています。ダイヤモンドや酸化アルミニウムなどの第4世代半導体に対して、酸化ガリウムはより大きなウエハーサイズを実現しており、2023年には窒化ガリウムデバイスの市場規模を上回ると予測されています。

酸化ガリウムには5種類の結晶形態が確認されていますが、中でも最も安定なのがβ-酸化ガリウムで、現在もほとんどの研究・開発がβ-酸化ガリウム向けに行われています。

酸化ガリウムの成長には、常圧下の液状融解法を用いることができ、製造・生産上のコスト優位性があります。現在、酸化ガリウムの将来性はますます高まっており、この市場は日本のNovel Crystal Technology(NCT)とFlosfiaの2社が主要市場を占めている。現在、産業界では4インチの酸化ガリウムウエハの量産に成功しており、数年後には6インチまで拡大する見込みです。一方で、β-酸化ガリウムのショートダイオードの商用化も加速しています。

パワーエレクトロニクス市場では、窒化ガリウムや炭化シリコンと酸化ガリウムの応用が重なっています。現在、車ゲージ級パワーデバイスの乗車率は年々増加しており、酸化ガリウムの応用シーンが広がるチャンスを提供しています。短期的に見れば、消費電子、家電および高信頼、高性能の工業電源などでも大きな潜在力を持っています。酸化ガリウムは新たな可能性をもたらしましたが、炭化ケイ素や窒化ガリウムなども、かつては独自の強みや応用分野を持っていました。科学技術の進歩と応用シーンの拡大により、半導体における酸化ガリウムの重要性はさらに高まると期待されています。

トレンド6:上流と下流が3 d-icの商用化を積極的に推進します

過去50年以上、半導体産業はムーアの法則によって牽引されてきましたが、現在では高度なプロセスアップグレードが遅れ、研究開発コストが高騰しているため、かつてのようにトランジスタ集積数を18~24カ月で2倍にすることができず、半導体の性能向上がボトルネックになっています。しかし幸いにも先進的なパッケージは進化を続け、1970年のMCMからSiPへ、そして2.5Dや現在の3 d-ic、ヘテロジストラグレーションへと、半導体業界のイノベーションの扉を開きました。

数年前に登場したPCB基板レベルのパッケージ3 d-icは、もはや目新しいものではなく、ウエハーを2つ積層(WoW)した3 d-icのほうが、チップ間の通信帯域が広くなります。しかし、3 d-icはまだ大面積の商用化を実現していません。主に2つの最大の課題に直面しています。表面張力の問題です

復雑、コンパクト、密度が高くなったため、3 d-ic内部の熱が従来の2Dチップに比べて放出されにくくなり、プロセスによって結晶スタック間に生じる応力も桁違いです。TSV技術を使用して、特殊なD2DインターフェースIPだけでなく、チップ間の高速で効率的なデータ通信を実現するために、適切なEDAツールを使用して、キーを合わせる前に熱分析、応力分析を行う必要があります。

2023年を通じて、業界でも3 d-icの進展とシステムレベルのイノベーション展開が加速しています。例えば、tsmcは新しい3Dblox 2.0のオープン標準を発表しました。3DFabricプラットフォームは顧客が3 d-icの前段と後段の組み立てテスト関連技術を自由に選択できるようにしました。統合チップシステム(SoIC)、統合ファンクティブ(InFO)、CoWoSが含まれます。聯電と華邦、智原、日光光半導体、CadenceはW2W 3D ICプロジェクトを設立し、3Dパッケージ製品の生産を加速します。2024年にシステムレベルの検証を完了する予定です。新思科技はtsmcと協力して、DRAMメモリを直接スタックしてチップ上に結合できる新しいW2Wとウエハスタックチップ(CoW)ソリューションを開発しました。

トレンド7:マイクロOLEDの大規模化前夜です

マイクロLEDは最も完璧なディスプレイ技術と言われていますが、大量転送、フルカラー化、検出修復などの技術的課題に直面しており、短期間での大規模な応用は不可能です。マイクロOLEDはディスプレイ技術と半導体技術の深い結合、すなわちCMOS技術とOLED技術の緊密な結合であり、無機半導体材料と有機半導体材料の高度な融合でもあります。マイクロOLEDにも多くの技術的難題がありますが、特にCMOSプロセスとOLED技術は異なるプロセスプロセスに属し、両者は専門的かつ復雑で、インテグレーション技術は厳しいですが、マイクロLEDに比べて、その大規模な応用可能性はより大きく、より早いです。

Micro OLED技術は現在主流のVR/ARディスプレイ技術fast-lcdと比べても、多くの優位性があります。主に低消費電力、広い動作温度、高いコントラスト、速い応答速度などの性能で、ほとんどfast-lcdの不足を補い、現在最も近眼ディスプレイに適したマイクロディスプレイ技術です。アップルが2023年の世界開発者会議でマイクロOLEDディスプレイを採用したビジョンProヘッドセットを発表したことで、この技術の商用化が進むことは間違いありません。

しかし、マイクロOLEDは、その有機発光材料の特性のため、2つの自然な技術的障害があります:輝度と寿命、つまり、他のOLED技術と同じように、スクリーンが燃えて、寿命が短いという問題があります。しかし、マイクロOLEDが主に消費者電子機器に使われていることを考慮すれば、寿命という欠陥は、OLEDディスプレイのスマートフォンへの応用のように、大きな影響を与えません。マイクロOLEDの明るさは、VR/ARデバイスの完全なシミュレーションには対応できません。

2023年には世界のマイクロOLEDメーカーがマイクロOLEDの8インチ、12インチの生産ラインを積極的に拡大し、一部はすでに量産を実現しており、2024年には仮想現実端末アプリケーションにより多くの数のマイクロOLEDスクリーンを提供する予定です。また、マイクロLEDは短期間で大規模な量産ができないため、マイクロOLEDはしばらくの間、マイクロディスプレイの主流技術になるチャンスがあります。

トレンド8:「プログラマブル光計算チップ」、コンピューティング需要の急増に対応します

生成型AIの波は、計算力の需要を急増させましたが、ムーアの法則が限界に近づくにつれ、従来の電子技術では対応できなくなり、「電気を光に置き換える」ことで、さらなる計算力の向上が求められるようになりました。

光チップは古くからありましたが、そのほとんどはプログラム不可能な光線形演算ユニットであり、光で演算力を向上させるためには演算ユニットがプログラム可能でなければなりません。この光コンピューティングチップは、2017年に沈亦晨(シム・イーチェン)らが光ニューラルネットワークをベースとした新しいコンピューティングアーキテクチャを提案する論文をNature Photonicsに発表するまで、徐々に画期的な進歩を遂げてきました。

プログラマブル光計算チップは、高い集積度、高速/低遅延、低エネルギー、AIマトリックス計算に長けており、コスト低減可能性が高く、導波路伝送性能が優れているなどの利点があります。課題もあります。例えば、複雑な計算には大量の光デバイスが必要で、より複雑な構造とより大きなサイズが必要です。プログラマブルを実現するには、各デバイスを制御して、プロセスの上でより高い集積度のコスト、安定性と良率の挑戦を要求します;周囲温度が計算精度に影響を与え、温度制御の課題などがあります。

シリコン光チップの商業化の最も主要な考え方はシリコン光の技術の汎用性で、例えばGPUの中で線形計算をするコア部分を優先的に光のコアに置き換えて、光電混合のパワーネットワークの新しいパラダイムを形成して、顧客の学習コストと使用の敷居を最大限に下げます。

2つ目は光チップをモジュール化したことで,計算用途にも対応しつつ,光モジュールをチップ間で伝送する「プラグアンドプレイ」を追求しました。これは、モジュール間の電気的相互接続の代わりに、オンチップ光ネットワークおよびオンチップ光ネットワーク技術を使用して、ウェハレベルの光相互接続ネットワークは、計算タスクを異なるチップにマッピングする際に、より高い効率を達成することができます。

トレンド9:新型メモリ、理論から実戦へ

iot、aiの発達で情報量は爆発的に増え、あらゆるデータはエッジからクラウドまでのレベルで収集、処理、転送、保存、分析が必要になります。一方で、ムーアの法則は急速に膨張を減速させ、電力、性能、面積コスト(PPAC)の同時的な上昇をもたらしません。

こうした状況を背景に、MRAM(磁気ランダムメモリ)、PCRAM(相転移メモリ)、ReRAM(阻変メモリ)に代表される新しいメモリ技術は、計算効率を向上させるための新しいハードウェアプラットフォーム、アーキテクチャ、設計を競い合うようになりました。チップやシステム設計者が取り組んでいる重要な分野の1つですこれらの新しいメモリは、近いメモリ計算(Near Memory Compute)を強化するためのより多くのツールを提供し、次のインメモリコンピュート(in-memory Compute)を構築するためのモジュールでもあります。

独自のチップとしても,ASICやマイクロコントローラ(MCU),演算処理プロセッサに組み込んでも,既存の主流のメモリー技術より競争力を持つ可能性が指摘されています。マイクロコントローラのeFlashとSRAMを埋め込み式MRAMに置き換えると、90%の電力消費を節約できます。6個のトランジスタSRAMの代わりに1個のトランジスタMRAMを採用すれば,より高いビット密度とより小さいチップサイズを実現できるという電力と面積のコスト面でのメリットがあり,MRAMはエッジ側デバイスの強力な競争相手となります。PCRAMやReRAMは、従来のNAND型メモリよりも10倍以上のアクセス速度でデータをクラウドに保存することができます。

しかし、これらの新興メモリもいくつかの重要な共通の問題があります、例えば、セルレベルでは、熱安定性、書き込み電流と疲労特性の間の矛盾、材料の選択、集積プロセス、回路の総合的な最適化を通じて克服する必要があります;アレイ構造の観点から見ると、クロスアレイ構造では漏電によるクロストークの問題もあります。これまでの研究の進展により、相転移材料の異質構造設計、スピン軌道モーメント(SOT)などの先端技術が、これらの課題を解決できると期待されています。

トレンド10:シリコンベース量子コンピューティングの利用可能性と商用化が進みつつあります

量子コンピュータを研究する企業や組織の多くは超伝導ビットのような材料に注目しています近年、シリコンベースの量子コンピューティングに注目する研究機関が増えています。シリコンはまだまだ手軽に手に入る素材ですから、自然のメリットもあります。シリコンベースの量子計算では量子ビットは電子1個でも非常に小さくできます

シリコンベースの量子計算技術は、超伝導ベースの量子ビットよりも動作時間(ゲート遅延に似ている)で劣るとしても、大規模な量産に適しています。この2年間はシリコンベースの量子コンピューティングにとって大きな収穫でした2022年にはシリコンベースの量子計算の分野で、非常に低いエラー率の量子計算の実現など、いくつかの画期的なブレークスルーが実現され、このような計算技術が大規模化し、本格的な計算に活用される可能性があります。また,スピン量子のコヒーレンス時間が長い研究展示もあり,研究展示のプラットフォームはCMOS製造と互換性があります。

シリコンベースの量子コンピューティングには2023年の大きなイベントがいくつかあります。6月、IBMは量子コンピュータが「利用可能」な段階に入ると発表しました。9月、オーストラリアの科学者Cathy Foley氏は「量子時代の光」を見たと述べました。同じ頃、物理学者のMichelle Simmonsはシリコンベースの量子コンピュータの開発でオーストラリアの国家最高科学賞を受賞しました。

商業化で代表的なのは、インテルがここ数年進めてきた量子コンピューティングの研究ですが、その根底にあるのは当然のことながらトランジスタの設計と製造の蓄積であり、シリコンをベースにしています。また、Quantum Motion、Silicon Quantum Computingなどの企業もシリコン量子コンピュータの研究開発に着手しています。2024年にはシリコンベースの量子コンピューティングが商用化されるかもしれません。