ファウンドリーの顧客獲得戦略――技術の“金の卵”で新興育成

※本稿は、『日刊工業新聞』2025年2月27日付「経営リーダーの論点（14）」に寄稿した記事を再編集したものです。
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技術の“金の卵”で新興育成
エコシステム再形成に備え、トレンド踏まえ付加価値提供

さらに、予測AIから生成AIへと移行することにより、従来の機械学習フレームワークが、より大きなモデルに置き換えられる。これらにより、AIアクセラレーターと高帯域幅メモリー（HBM）の需要が急増する。

こうしたAIの進化を受け、データセンターアーキテクチャーも再形成されつつあり、中央演算処理装置（CPU）とグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）などの専用アクセラレーターの関係に顕著な変化が見られる。

PwCは、28年までにデータセンタープロセッサーの80％以上が、AIアクセラレーターになり、AI機能を備え、対象市場全体が約1,500億ドルに達すると予測している。これは、さまざまなアプリで利用されているAIフレームワークであるトランスフォーマーモデルアーキテクチャーが、広範に採用されることに起因している（図表1）。

図表1：エッジデータセンター向けAIプロセッサ市場規模（デバイスタイプ別）

データセンターでの電力需要の増大を背景とし、多くの企業が専用のAIアクセラレーターの開発を模索しており、カスタムシリコンプロジェクトの波も高まっている。しかし、新興のAIチップ企業は、包括的な製品エコシステムに必要なソフトウエア開発の課題に直面している。このため、ファウンドリーとASIC（特定用途向けIC）パートナーが、統合サービスを提供して成長するチャンスが訪れている。

AIアクセラレーターシリコンは、スマートフォンが先導し、エッジコンピューティングとクライアントコンピューティングにも広がっている。23年までに大多数のスマホにAIアクセラレーション機能が搭載されており、パソコンもAIアクセラレーションCPUの導入に追いつきつつある。今後、半導体業界はカスタムシリコン採用とサポートソフトウエアツール開発に関する重要な問題に直面する。

さらに、深層学習モデルの「Hyena」や「Mamba」などのトランスフォーマーモデルの代替品が検討されることにより、AIアーキテクチャーの未来が再定義される可能性がある。半導体業界関係者は、AIエコシステムを再形成する可能性のある潜在的な技術変化に備える必要がある。

現在、半導体の国産化と供給安定化を目指し、世界中で半導体工場の新設計画が相次いでいる。これによって供給過剰に陥る2024年問題のリスクは、これからも続くと思われる。

それだけに、ファウンドリーは、顧客獲得戦略の策定が重要課題になる。自動車、AIといったトレンドを踏まえて、顧客群の特徴に応じたサービスを提供することが求められる（図表2）。

図表2：ファウンドリにおける顧客の層別例

例えば、先端半導体を手がけている大手ファブレス企業との関係を密にするには、これらの企業で勤務経験がある人材で専門組織を形成して、顧客・技術動向調査のほか、研究開発段階からの連携、急ぎの要求に対応できるように半導体製造キャパシティーを準備することなどが求められる。

将来成長が期待できる中小ファブレス企業に対して優先的な対応を検討するといったことも有効な戦略だ。その他の顧客に対しては、デザインハウスなどと提携することにより、ターンキーサービスやノンリカーリングエンジニアリング（NRE）を提供し、顧客負担を軽減することが、付加価値の提供につながる（図表3）。

図表3：アライアンスによるファウンドリの提供サービス例

大手ファウンドリーや垂直統合型デバイスメーカーであるIDMが、自らAIスタートアップなどの顧客を育てることも検討すべきである。技術の金の卵を応用し、スタートアップ企業に投資することで、長期的に半導体需要を支える顧客の確保につながる。