Sharing how I view the AI Semiconductor Value Chain:
Design
The chip designers like $NVDA and $AMD are the primary revenue beneficiaries.
Companies like $AVGO earn revenue from helping non-chip companies like $GOOGL to develop chips.
EDA and IP providers supply the tools… pic.twitter.com/UT7DrdtW2q
— Eric (@EricFlaningam) January 4, 2024
Photo by Eric Flaningam
上記の画像は、AI (人工知能) 半導体のバリューチェーンを表しています。このインフォグラフィックは、設計から最終製品に至るまでのAIチップ製造の道のりを分解し、各段階における様々な企業とその役割に焦点を当てています。
デザイン (設計)
チップ設計者
NVIDIA (エヌビディア / NVDA) や AMD (アドバンスト・マイクロ・デバイセズ / AMD) のような企業は、AI半導体産業における収益創出の最前線にいる。彼らはAIチップの中核設計を担当しています。
共同設計者
Broadcom (ブロードコム / AVGO) のような企業は、Google (グーグル / GOOGL) のような非チップ企業と提携し、特定の要件に対応したチップの設計を支援しています。
EDA(電子設計自動化)およびIP(知的財産)プロバイダー
Synopsys (シノプシス / SNPS) や Cadence Design Systems (ケイデンス・デザイン・システムズ / CDNS) を含むこれらの企業は、チップ設計に必要不可欠なツールや知的財産を提供しています。
マニュファクチャリング (製造)
ウェハーファブ装置
オランダのリソグラフィー企業 ASML (アスムル / ASML)、成膜の Applied Materials (アプライドマテリアルズ / AMAT)、プロセス制御のKLA (KLAテンコール / KLAC)、エッチングの Lam Research (ラムリサーチ / LRCX) などが含まれる。これらの企業は、半導体ウェハーを製造するための装置を提供しています。
ファウンドリー
台湾の TSMC (台湾積体電路製造 / TSM) と韓国の Samsung (サムスン) は、チップを製造する主要ファウンドリーである。TSMCは収益の約6%をAI関連製品から得ていると言われています。
その他セミキャップ
半導体デバイスの製造プロセスで使用される重要な材料を精製、保護、等を手掛ける企業。
フィルター : Entegris (インテグリス / ENTG)、化学薬品 : DuPont de Nemours (デュポン / DD)、ウェハー : 信越化学工業 (4063) など、チップ製造に必要な様々な部品を供給する企業があります。
ポストマニュファクチャリング
パッケージング
製造後、チップは包装される。この段階は、チップを保護し、より大きなシステムに統合するための準備として非常に重要である。TSMC (台湾積体電路製造 / TSM)、Intel (インテル / INTC)、台湾のASEグループ (日月光半導体 / ASX) などの企業がこの工程に関わっている。
テスト
アドバンテスト (6857) や Teradyne (テラダイン / TER) のような企業は、チップに欠陥がなく期待通りに動作することを確認するためのテストサービスを提供しています。
最終製品
最終製品は、AIアプリケーションで使用されるチップで、以下のようなものが考えられます。
GPU (グラフィック・プロセッシング・ユニット)
NVIDIA (エヌビディア / NVDA) や AMD (アドバンスト・マイクロ・デバイセズ / AMD) が主要なプレーヤーであり、並列処理能力のためにAIで広く使用されています。
ASIC (特定用途向け集積回路)
特定のユースケースやアプリケーション向けにカスタマイズされたもので、Google (グーグル / GOOGL) や AWS (Amazon / AMZN) などの企業が独自に開発している。
CPU (中央演算処理装置)
Intel (インテル / INTC)、NVIDIA (エヌビディア / NVDA)、AMD (アドバンスト・マイクロ・デバイセズ / AMD) などの企業がAIにも使用する汎用プロセッサー。
SoC (System on Chip)
コンピュータやその他の電子システムの全コンポーネントを1つのチップに統合したもので、Apple (アップル / AAPL) や Qualcomm (クアルコム / QCOM) などの企業が先行しています。
特定のAIワークロードによって、AIモデルのトレーニング用か推論用(学習済みモデルを新しいデータに適用)かにかかわらず、どのタイプのチップ(GPU、ASIC、CPU、SoC)が使用されるかが決まる。
まとめ
上記画像を元に、ざっくりとAI半導体のバリューチェーンを見てみて驚いたのが、2024年1月5日現在、これら半導体に関連した企業の株価は最高値圏にあるということです。
例えば、パッケージングの分野で紹介されている、台湾のASEグループ (日月光半導体 / ASX) はADRとして米国市場に上場しており、株価は高値圏にあります。
このことからも、21世紀の石油とも言われる半導体市場がいかに強力で、バリューチェーンの隅々までその恩恵を受けているというのは非常に興味深いでしょう。