TSMC（台積電）：半導体が2030年に1.5兆米ドルに到達、AIがスマホを置き換え最大の原動力に

TSMC（台積電）の上級副総経理兼副共同運営長である張暁強氏は、5月14日のTSMC年度技術フォーラムで、世界の半導体市場規模は2030年に1.5兆米ドルに到達すると見込み、市場がこれまで一般的に予想していた1兆米ドルを上回ると述べた。同氏は、過去10年の半導体産業は主にスマートフォンによって牽引されてきたが、今後10年の中核的な成長の原動力は、AIと高性能計算（HPC）へ全面的に移行するとの見方を示した。

2030年の半導体市場構造の予測：項目別データ

張暁強氏はフォーラムで、TSMCが2030年の世界半導体市場構造について持つ見通しを明らかにした：

AIとHPC： 世界の半導体売上の約55%

スマートフォン： 約20%（現状から大幅に低下）

自動車： 約10%

モノのインターネット（IoT）： 約10%

TSMCは同時に、もし2030年に世界の半導体市場売上が1.5兆米ドルに達するなら、関連する電子機器市場の規模はさらに約4兆米ドルへ拡大し、情報産業全体の売上は15兆米ドルにまで達する可能性があると予測している。

COUPE技術：定義、目標、技術的背景

張暁強氏は、現在AIチップの発展が従来の電子信号の伝送における物理的な限界に徐々に近づいており、今後のAIシステムはデータセンターの帯域幅と消費電力の課題を解決するために、光通信とフォトニクス技術への依存度が高くなると指摘した。

COUPEの中核目標は、小型化と汎用化を通じてAIシステム間の高速データ伝送能力を高めると同時に、エネルギー消費を削減することだ。TSMCが今回提案した「AIスリー層ケーキ」アーキテクチャは、論理演算層、異種統合、3D IC層に加え、フォトンと光学的なインターコネクトを中核とする高速伝送層を含む。

サプライチェーンへの影響：推論段階での需要の拡散とAIインフラ競争

張暁強氏は、現時点では世界のほぼすべてのAIアクセラレータが、IC設計企業とファウンドリ（半導体の外部製造）工場の分業モデルの上に成り立っていることを指摘しており、このモデルがAIチップのアーキテクチャ革新の速度を加速させているという。TSMCは、AIの発展の重点が、モデルの学習（トレーニング）から推論（Inference）段階へ徐々に移っていることを観察しており、これによりAIチップの需要は少数の大手テック企業から、企業側、端末、エッジコンピューティング市場へと拡散していくことを意味する。市場分析者によると、NVIDIA、AMD、Google、Amazonなどの大手テック企業によるAIインフラへの投資が継続的に拡大しており、先進的なパッケージング、HBM、高速インターコネクト、AI ASICなど関連サプライチェーンの需要増につながっている。

よくある質問

TSMCの2030年1.5兆米ドルの予測は市場コンセンサスよりどれくらい高い？

張暁強氏によれば、TSMCの予測は2030年の世界半導体売上が1.5兆米ドルに達するというものだが、それ以前に市場で一般的に見積もられていたのは約1兆米ドルだった。TSMCの予測は約50%高く、差は主にAIとHPCの需要規模に対するより高い見積もりによるものだ。

COUPEとCoWoSの位置づけの違いは何？

CoWoSは、TSMCが現在、高帯域幅メモリ（HBM）とAIチップのパッケージングに用いている先進パッケージング技術で、NVIDIAなどのAIアクセラレータで広く使われている。張暁強氏は、COUPEをCoWoSの後の重要な新しい方向性として位置づけており、電子信号伝送の限界を突破するフォトニック（フォトンによる）インターコネクト技術のブレークスルーに焦点を当てている。TSMCはまだCOUPEの完全な技術仕様や商用のスケジュールを開示していない。

AIが学習から推論段階へ移ることで、TSMCのチップ需要にはどのような構造的な影響がある？

推論段階でのチップ需要の分布はより広範になる。少数の大規模な学習用インフラにだけ集中するのではなく、企業向けサーバー、端末、エッジコンピューティングへと拡散する。張暁強氏は、これはAIチップ需要の潜在的な顧客範囲が大幅に広がることを意味し、半導体産業の長期的な成長を支える動力をさらに後押しすると述べた。