SEMICONDUCTOR ATLAS

工程から学ぶ

まず仕組みを理解し、製品・企業・業績の関係へ進む。

はじめに

設計・IP・需要

設計・IP・需要

半導体は何を計算し、何をつなぐのか

CPU、GPU、NPUは仕事の分担を表す言葉。ファブレスやIDMは会社の運営形態を表す言葉で、別の分類軸です。製品の働きから入ると、同じAI需要でも恩恵を受ける会社が違う理由が見えてきます。

設計・IP・需要

仕様からテープアウトまで:チップ設計の工程

チップは設計図を一度書けば完成するわけではありません。機能、速度、電力、製造条件を少しずつ具体化し、間違いを探す工程を何度も往復します。ここでいう設計の前半・後半と、工場での前工程・後工程は別の区分です。

設計・IP・需要

EDA:設計を支える道具と収益の読み方

EDAは、チップや電子システムを設計し、動きを調べ、製造できる形にする道具です。図面を描くソフトだけではなく、検証を高速に進めるハードウェアや物理解析も含みます。

設計・IP・需要

半導体IP:設計資産を貸す仕事

半導体IPは、顧客がチップへ組み込む再利用可能な設計資産です。CPUの中核だけでなく、通信、メモリー、セキュリティ、チップ内部の接続などにも専門企業が存在します。

設計・IP・需要

ファブレスとカスタムASIC:工場の外にある経済性

ファブレスは、主に設計を行いウエハ製造を外部へ委託する事業形態です。工場投資を直接背負わなくても、開発、製造枠、部品在庫、量産立ち上げへの責任がなくなるわけではありません。

設計・IP・需要

システム企業の内製半導体と需要の伝わり方

Apple、AWS、Google、Microsoft、Metaの半導体投資を、チップメーカーの売上と同じ見方で評価することはできません。最終製品やクラウド、広告等で回収する投資が、設計・製造・材料・装置へ伝わります。

製造・デバイス

製造・デバイス

メモリ:DRAM・NAND・NORを分けて読む

メモリは「情報を一時的に使う」「電源を切っても保存する」で役割が違う。売上を台数で追うだけでは、容量増と価格循環を見落とす。

製造・デバイス

HBM:メモリとロジックと実装をつなぐ

HBMは複数のDRAMを積み重ね、広いデータの通り道を設ける高帯域メモリ。AI向けの価値は記憶容量だけでなく、GPUへ必要な速度でデータを渡せる点にある。

製造・デバイス

パワー半導体:Si・SiC・GaNと電力変換

パワー半導体は大きな電力の流れを切り替え・整流する。性能は電気を流すときの損失と切り替えるときの損失、耐圧、放熱、信頼性の釣合いで決まる。

製造・デバイス

イメージセンサー:光を読む画素と信号処理

画像センサーは光を電気信号に変え、画像や距離などの情報を取り出す。画素数だけでは性能を説明できず、感度・雑音・速度・面積と用途の関係を理解する必要がある。

ウエハ・材料

製造・検査装置

製造・検査装置

製造装置の全体像と収益の読み方

「半導体需要が増えれば装置も同率で増える」という読み方から一歩進み、工程・処理能力・認定・稼働を結び付ける。

後工程・実装

後工程・実装

薄化・切断・接合装置:一個の良品を速く作る

後工程装置はチップを小さく扱いやすくし、正しい位置で接続し、樹脂で保護する。精度の数字だけでなく、実際に一時間で何個の良品を生産できるかが投資判断の中心になる。

後工程・実装

OSATとテスト受託:工場の処理時間を収益に変える

OSATは半導体の組立・検査を外部から受託する事業モデル。テスト専業企業、装置メーカー、半導体設計企業は役割が違う。検査の内容と設備の持ち方まで見ると業績が読みやすくなる。

部材・工場・商流