主要成果
Unimicron TechnologyのChien Shan-Chieh会長は、AI（人工知能）需要の急増が半導体基板分野に深刻な影響を与え、特にABF（Ajinomoto Build-up Film）材料やTGV（スルーガラスビア）技術などの主要な製造ツールが中小の日本サプライヤーに大きく依存しているため、需給不均衡が一段と悪化していると指摘しました。TSMCのCliff Hou上級副社長も同様に、AIによる需要が予測をはるかに上回り、半年間でTSMCの設備注文が約90%急増し、これは世界の約20の工場を同時に建設するのに匹敵する規模であると報告しています。この状況に対し、UnimicronはABF基板に約80%から85%を集中させた追加の設備投資を承認し、2027年から2028年にかけての重要装置の予約注文を大幅に増やすことで、このボトルネックに対応しようとしています。
技術・臨床詳細
AIチップの性能向上は、基板設計に革新的な変化をもたらしています。従来のチップと比較して、AIチップはより大きな基板面積、より高い層数（12層から18層以上）、そしてより微細な配線構造を必要とします。これにより、ABF基板の製造難易度は劇的に上昇し、高歩留まりを維持することが極めて困難になっています。ABF基板は、GPUやHBM（高帯域幅メモリ）を高密度に統合するAIパッケージにおいて、プロセッサとメモリ間の高速データ伝送を可能にする上で不可欠な要素です。
特に、TGV（スルーガラスビア）技術は、次世代パッケージング材料として注目されるガラス基板において、微細な電気的接続を形成する主要な技術です。しかし、このTGVの形成やその内壁への均一な導電性コーティング（TRUMPFのHiPIMS技術など）は、高度な技術と装置を必要とし、サプライヤーが限られています。日本の中小企業は、これらのニッチながらもクリティカルな技術分野で世界的なリーダーシップを握っており、その供給能力がAI時代の半導体サプライチェーン全体のボトルネックとなっています。Unimicronの設備投資は、特にAIチップ向けABF基板の需要増に対応するためのものであり、新たな製造技術の導入と生産能力の拡大を目指しています。
背景・業界文脈
AIの爆発的な需要は、半導体製造サプライチェーン全体に未曾有の圧力をかけており、先端プロセスだけでなく、パッケージング、基板、そして材料へとボトルネックが連鎖的に移行しています。TSMCのCoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）パッケージング容量の逼迫は長らく懸念されてきましたが、現在はABF基板やHBM（高帯域幅メモリ）が新たな主要なボトルネックとして浮上しています。この状況は、半導体業界全体の協力ダイナミクスを根本的に再構築しており、材料サプライヤー、装置メーカー、ファウンドリ、そしてパッケージング企業間の緊密な連携が不可欠となっています。各国政府、特に米国のCHIPS法などは、サプライチェーンのレジリエンス強化と国内製造能力の拡大を支援しています。
今後の展望
UnimicronのChien Shan-Chieh会長の指摘する需給不均衡は、AIチップの進化が続く限り、今後も継続する可能性が高いです。特に日本の中小企業に依存するTGV技術や材料の供給不足は、AIチップの市場投入期間に直接的な影響を与えるでしょう。Unimicronの積極的な設備投資と長期的な装置予約は、この課題を緩和し、AI時代の基板需要に対応するための戦略的な動きです。AIコンピューティングの拡大は、先端プロセスからパッケージング、基板、材料へと広がり、半導体業界全体のサプライチェーンの協力ダイナミクスを根本的に再構築しています。今後、ガラス基板の商用化や新たなパッケージング材料の導入が、サプライチェーンの安定化と性能向上に貢献する鍵となります。
元記事: https://finance.biggo.com/news/4ddf34c2-ffa8-4c6c-b885-494b082dc711
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