半導体技術の進歩：ドーナツ形光ビームとモジュール式光集積回路

半導体材料は電子機器に欠かせず、コンピューティング、通信、エネルギー、医療、輸送、防衛など幅広い分野の技術を支えています。

2023年の元記事は、当時の市場調査に基づいて世界の半導体市場が2029年に1兆3,800億米ドルに達すると予測していました。比較対象の2022年の推計は5,734億4,000万米ドルです。英語のbillionは10億であり、旧訳の573.44億ドルは10分の1でした。これらは当時の推計・予測で、現在の市場規模や確定した将来の売上ではありません。

半導体の進歩を探る

半導体は、電圧、光、温度などによって電気の流れやすさを制御できる材料です。特定の原子を少量、意図的に加える操作をドーピングといい、電気的性質を変えます。シリコンのような単元素の材料に加え、化合物半導体もあります。

半導体のおかげで、ラジオ、テレビ、スマートフォン、コンピュータ、ビデオゲーム、そして高度な医療診断機器にアクセスできるようになりました。過去数十年にわたる半導体技術の進歩により、これらの電子機器はより小型で、より高速、より低コスト、そしてより信頼性の高いものとなっています。

半導体材料はトランジスタや集積回路（IC）の製造に使われます。材料としての半導体、個々の素子、完成したマイクロチップは同義ではありません。この技術は通信、移動、医療、娯楽、エネルギー利用を大きく変えました。

現代技術の基礎的な構成要素として、半導体は世界の最も重要なブレークスルーを牽引し続けており、膨大な可能性を秘めています。

研究分野には、一部の量子コンピューター向け半導体構造、神経系の一面を模倣するニューロモルフィック回路、光で信号を伝えるシリコンフォトニクス、高度なパッケージングがあります。すべての量子コンピューターが半導体を使うわけではなく、必要な温度も方式によって異なります。

こうした技術は人工知能（AI）の処理を支えます。自動運転や運転支援、画像処理、エネルギー管理にも関係しますが、性能は回路設計、ソフトウェア、電力供給、冷却などの条件で変わります。

半導体製造

メーカーは、小型、高速、省電力の製品を現実的な費用で作ろうとしています。トランジスタが小さくなれば同じ面積に多くの機能を搭載できますが、数が増えるだけで必ず高速になるわけではありません。アーキテクチャ、メモリー、発熱、ソフトウェアも重要です。

ムーアの法則は、先端集積回路のトランジスタ数がおおむね2年で倍増してきたという歴史的傾向を表します。自然法則でも、すべての製品世代への保証でもありません。微細化が進むほど製造工程は複雑になります。

需要はコンピューター、通信機器、スマートフォン、産業機器、自動車などから生まれます。AI、IoT、運転支援技術は需要構成を変えますが、市場には循環があり、すべての分野で需要が増え続けるわけではありません。

現在、需要の増大に伴い、半導体企業は研究開発への注力、機能性の向上、そして生産効率の改善が求められています。これらの要件は、より小型で高性能なチップを手頃な価格で提供するという最大の課題を業界にもたらしています。

さらに、イノベーションにより製造プロセスの複雑性が増大しています。この複雑化は、AI企業からの需要増加に伴うサプライチェーンの効率化を必然とし、性能の多様化と納期短縮の両立が求められています。

チップ製造では高純度材料からウエハーを作り、成膜、露光、エッチング、ドーピングなどを繰り返して回路を形成します。その後、検査、切り出し、パッケージング、接続を行います。

したがって、半導体メーカーは材料取り扱い、リサイクル、プロセス改善という運営上の重要課題に直面しています。しかし、課題はそれだけに留まらず、地政学的要因も資源供給や貿易に大きく影響し、米中間の事例がその典型です。

しばらくの間、サプライチェーン問題は業界のトップ課題の一つでした。地政学的緊張や貿易摩擦、そしてパンデミックといったブラックスワン事象がチップ供給の問題をさらに深刻化させました。

これらの課題に加えて、熟練した専門人材の需要と供給のギャップも拡大しています。激しい競争と急速な技術進歩が続く中で、人材不足とスキルギャップは驚くべきことではありません。

こうした課題がある一方で、新しい研究成果も発表されています。産業への影響は、信頼性、量産可能性、費用によって決まります。

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ドーナツ形の光でナノ構造を観察

2023年12月、コロラド大学ボルダー校は、ドーナツ形の光ビームを使って微細な構造を観察する研究を紹介しました。これはプチコグラフィーという計算型の画像法を改善するもので、ナノ電子部品の検査への応用が考えられます。すべての顕微鏡を置き換える技術という意味ではありません。

プチコグラフィーでは、試料上の重なり合う位置を順に照射し、散乱光のパターンを測定します。その情報からアルゴリズムで像を再構成します。単に影を撮影したり、レンズ越しに対象を直接見たりする方法ではありません。

研究を指導したマーガレット・マーナンは、強い周期性を持つ試料では従来の照明で得られるパターンの変化が少なく、安定した再構成が難しかったと説明しています。

マーナンが所属するJILAは、同大学と米国標準技術研究所（NIST）の共同研究所です。規則的なナノ構造は、アルゴリズムが区別しにくい散乱パターンを生む場合があります。

研究チームは極端紫外光を作り、らせん位相板で光渦を形成しました。平面に当てると光の強度分布がリング状になります。この照明により、周期構造の画像再構成に使いやすいパターンが得られました。

大学の説明では、約10～100ナノメートルの構造を対象としました。さらに小さく壊れやすい対象や、将来の生きた細胞の観察は、今後の研究目標です。この実験でそれらすべてを観察できたわけではありません。

約200ナノメートルという限界は、通常の条件での従来型可視光顕微鏡に関する説明であり、レンズを使うすべての技術の限界ではありません。この研究は生きた病原体をリアルタイムに撮影したものではなく、その実現には追加研究が必要です。

試験した条件では、他の一部の方法で傷む可能性がある微細構造を観察できました。半導体製造用ポリマーの欠陥検査は将来の応用例として示されました。すべての材料や照射量で無損傷になるという保証ではありません。

既存の検査技術を補完する可能性があります。産業の品質管理に使うには、分解能、測定速度、試料への適合性、生産工程への組み込みをさらに検証する必要があります。

モジュール式に集積するフォトニックチップ

別の研究では、シドニー大学とオーストラリア国立大学の研究者が電子機能と光機能を組み合わせ、小型集積回路で無線周波数（RF）信号をフィルタリングしました。

研究者らは、広い周波数調整範囲を持つ小型・高分解能のRFフォトニックフィルターが、航空機や衛星の通信装置などに役立つ可能性を説明しています。

この説明は、共著者で上級研究員のモリッツ・メルクラインによるものです。

幅5ミリメートル未満のシリコンチップ上に異なる材料や部品を統合しました。レゴとの比較は、チップレットの高度なパッケージングによるモジュール式集積を指します。実際の玩具を使うわけでも、すべてのトランジスタ製造法を置き換えるわけでもありません。

基礎となるウエハーを海外の半導体工場で作り、地元の研究・製造設備と組み合わせたことが、この光集積回路の開発に重要でした。

チップ設計を率いたのは、物理学部門で光集積を担当するアルバロ・カサス・ベドヤです。

想定用途はレーダー、衛星、無線ネットワーク、将来の通信方式などです。2023年の説明にある6Gや7Gは将来の可能性で、すでにこのチップを使ったネットワークが導入されたという意味ではありません。

地域内の設計や集積技術を育てる可能性がありますが、海外の半導体工場への依存がすべてなくなるわけではありません。海外製ウエハーと地域の加工・集積を組み合わせる方法です。

シドニー大学は、調整可能な周波数範囲15GHz、スペクトル分解能37MHzと報告しました。これはRFフィルターの特性で、CPUの動作周波数やデータ転送速度ではありません。ベン・エッグレトン教授は、マイクロ波フォトニクス研究の進展として説明しています。

カルコゲナイドガラスとシリコンの異種材料集積により、周波数選択や干渉の抑制を支援できる可能性があります。カルコゲナイドガラスを一律に硫化物ガラスと呼ぶのは不正確です。地域の半導体産業への応用には、研究結果を製造へつなげる検証が必要です。

チップ設計・製造・装置供給を担う企業

各社の役割は異なります。TSMCは顧客向けにチップを製造し、AMDは設計を行って製造を外部委託します。Applied MaterialsとASMLは製造装置を供給します。以下の株価やTTM指標は2023年の元記事にある過去の数値で、現在値や再検証した評価ではありません。TTMは直近12カ月を意味し、年初来の変動率は当時の2023年のものです。

1. Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. Ltd.

TSMCは顧客向けの半導体受託製造を行います。元記事の過去の指標は、時価総額5,235億6,000万米ドル、株価100.75米ドル、2023年初来の上昇率35.52%でした。TTM売上高は688億6,000万米ドル、1株当たり利益5.36、PER18.84、配当利回り1.81%と記載されています。これらは現在値ではなく、旧訳にはbillionを億へ換算する際の10倍の桁違いがありました。

2023年の公表時点ではN2は開発・量産計画でした。TSMCはその後、2025年第4四半期に量産を開始したと説明しています。2ナノメートルはプロセス世代の名称であり、すべての部品が正確に2ナノメートルという意味ではありません。当時言及されたアリゾナ、日本、ドイツの計画は別々の工程表を持ち、すべてが当時すでに本格稼働していたわけではありません。

2. Advanced Micro Devices, Inc. 

AMDの元記事の過去の指標は、時価総額2,171億3,000万米ドル、株価133.52米ドル、2023年初来の上昇率107.52%でした。TTM売上高221億1,000万米ドル、1株当たり利益0.13、無配と記載されています。AMDは製造を外部委託する設計企業であり、これらを現在の検証済み指標として示しているわけではありません。

AMDは2023年12月6日、AI・高性能計算向けにInstinct MI300XアクセラレーターとMI300Aを発表し、Nvidia (NVDA )などと競争しました。約80%という市場シェアは当時の推計で、現在の確定値ではありません。ChatGPTやDALL-Eは生成AIの例であり、これらのサービスが該当AMD製品を使うことを示す記述ではありません。2027年に4,000億米ドルという数字も、当時の対象市場規模の予測で、AMDの売上や確定した実績ではありません。

3. Applied Materials, Inc. 

Applied Materialsは半導体製造装置、サービス、ソフトウェアを提供します。元記事の過去の指標は、時価総額1,297億8,000万米ドル、株価156.50米ドル、2023年初来上昇率59.3%、TTM売上高265億1,000万米ドル、1株当たり利益8.11、PER19.12、配当利回り0.83%でした。現在値として再検証したものではありません。

Applied Materials (AMAT )は、2023年に一部の対中出荷に関する調査で報じられました。同社は2026年2月11日、輸出規則を巡りBISと2億5,250万米ドルで和解し、DOJとSECの関連調査は措置なしで終了したと発表しました。以前の刑事捜査が今も継続していると説明するのは不正確です。また、輸出規則はすべてのチップや装置の対中輸出を一律に禁じるものではありません。2023年6月に発表したバンガロールの技術センターは、4年間で4億米ドルという投資計画で、当時すでに全額支出したという意味ではありません。

4. ASML Holding NV 

ASMLは、TSMC、Samsung、Intel (INTC )などのチップメーカーへ露光装置を供給します。元記事の過去の指標は、時価総額2,863億2,000万米ドル、株価714.42米ドル、2023年初来上昇率30%、TTM売上高288億7,100万、1株当たり利益20.42、PER34.78、配当利回り0.91%でした。通貨、株式形態、基準日は合わせて確認する必要があり、現在の検証済み指標ではありません。

ASMLの2023年第3四半期決算は、純利益18億9,300万ユーロ、売上高66億7,300万ユーロでした。元訳は利益を売上と取り違えていました。当時のCEOピーター・ウェニンクは、2023年末までの景気循環の転換を期待する見方を説明しました。これは当時の発言であり、現在の予測ではありません。

結論

半導体材料とそれを使う素子は、多くの電子機器を支えています。新しい画像法や光集積技術はチップ開発に貢献し得ますが、各実験から自動的に小型・高速・省電力の製品が生まれるわけではありません。再現性、製造費用、設計、実際の性能の検証が重要です。