台湾發のAI人材急拡大：メディアテックとNVIDIAの蜜月が示す「雇用なき成長」論への反証

メディアテックはAI関連事業を急速に拡大している。元TSMC幹部のダグラス・ユウ氏を顧問として迎え、データセンター事業で10億ドル規模の売上目標を掲げる一方、NVIDIAとの半導体設計における提携をさらに深化させている。 この動きは、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOがCOMPUTEX 2026で語った「AIは雇用を奪うどころか、むしろソフトウェアエンジニアの雇用を増やしている」という主張を裏付ける、具体的な事例と言えるだろう。

メディアテックのAI拡大戦略：雇用創出のケーススタディ

多くのテック企業が予算を引き締める中、メディアテックは積極的にAI分野のトップ人材を獲得し、攻めの業績目標を掲げている。

• メディアテックは、AI半導体に不可欠な先端パッケージング技術の強化に向け、元TSMC幹部のダグラス・ユウ氏を非常勤顧問として招聘。研究開発と投資戦略の助言を仰いでいる。
• 同社は2026年のデータセンター事業における売上目標を10億ドルに設定し、モバイル事業以外ではデータセンターを「最優先の成長分野」と位置付けた。
• 2026年6月1日には、鴻海（Foxconn）傘下のFoxtron社との戦略的提携を発表し、AI搭載の次世代スマートビークルの開発を加速させている。
• NVIDIAのインフラを基盤とする**社内の「AIファクトリー」**を立ち上げ、自社のAI開発ワークフローを高速化している。

メディアテックとNVIDIAの提携の内実

この提携は、AIコンピューティングのあらゆる層を網羅しており、各層でエンジニアリング人材への需要を生み出している。

• AI PCプロセッサ「N1X」: GTC Taipeiで発表されたNVIDIA RTX Sparkラップトップ向けに、メディアテックがN1Xプロセッサを共同設計。TSMCの3nmプロセスを採用したこのチップは、メディアテックが設計とシステム統合を担当した。
• パーソナルAIスーパーコンピュータ: 2025年10月に一般販売が開始された「DGX Spark」に搭載されているGB10 Grace Blackwell SuperchipをNVIDIAと共同設計した。
• カスタムAI ASIC: NVLink Fusionのアーリーパートナーとして、NVIDIAのカスタムASICエコシステムに参入。高速インターコネクトと設計の専門知識を活かし、クラウド規模のAI向けシリコンを開発している。
• 車載ソリューション: NVIDIAのGPUチップレットとAI技術を統合した車室内プラットフォームを共同構築。早ければ2026年にも自動車メーカーへの提供を目指している。
• IoTとエッジAI: NVIDIA TAOなどのエッジAIフレームワークへの対応を進め、省電力デバイスへのAI推論機能の実装を推進している。

これらの取り組みには、チップ設計、先端パッケージング、システム統合、AIソフトウェアといった専門性の高い技術者が必要であり、現在のAI構築競争がなければ、これほどの規模では存在し得なかった職種だ。

フアンCEOのCOMPUTEX 2026での反論：「全くのナンセンス」

台北で開催されたCOMPUTEX 2026の基調講演で、ジェンスン・フアンCEOは「AIがソフトウェアエンジニアの職を奪う」という主張に真っ向から反論した。

「AIが雇用を減らすという話は、全くのナンセンスです。AIのせいで、むしろより多くのソフトウェアエンジニアが雇われているのです。」

フアン氏の主張の根底には、極めてシンプルな経済学のロジックがある。一人のソフトウェアエンジニアの生産性がAIツールによって何倍にもなれば、企業はその生産性の高い仕事をもっと求めるようになり、エンジニアの需要は減少するどころか、むしろ増加する、というものだ。
彼はAIの影響を過去のテクノロジーの波に例え、次のように述べている。「PCが私たちをより忙しくした。インターネットが私たちをより忙しくし、モバイルが私たちを超多忙にした。AIも同じことをするでしょう」

その裏付けとして、彼はGitHubへのコードのコミット量が約3倍に増加していることや、AIによるコーディング支援の利用回数が2023年の3億回から2026年初頭には約14億回へと急増しているデータを示した。
これらのデータが示唆するのは、AIツールがエンジニアのアウトプットを劇的に増幅させた結果、エンジニアへの需要がかつてないほど高まっている、という現実だ。

10万7000人のレイオフとの矛盾をどう読み解くか

フアン氏の楽観的な見解は、2026年に入ってすでに10万7000人を超えるテック業界のレイオフという、耳障りな現実と隣り合わせにある。 フアン氏と彼の論を支持する人々は、この矛盾を次の2つの点から説明する。

1. レイオフの多くは、AIによる代替ではなく、パンデミック後に生じた再編と効率化策によるものだ。 テック企業は2020年から2022年のブーム期に過剰な人員を採用しており、現在のレイオフは、生成AIが登場する以前から存在する、周期的な調整局面と重なっている。
2. AI特化型の雇用の伸びが、従来型の職種の減少速度を上回っている。 メディアテックの拡大──TSMCのパッケージングのベテランをヘッドハンティングし、データセンターで10億ドルの新規事業を目指し、NVIDIAとの共同設計プロジェクトに人員を注ぎ込む──という動きは、AIインフラ構築が、チップレット相互接続設計、AIファクトリーの運用、車載AI統合といった、5年前にはほとんど存在しなかった新しい職種を生み出していることを如実に示している。

フアン氏の核心的な主張は、仕事が全く失われないと言っているのではなく、自動化される役割よりも、AIシステムを構築する新たなエンジニアリング業務のほうが、多くの人材を吸収するだろう、という点にある。メディアテック、クアルコム、そしてNVIDIAのパートナーエコシステム全体が、今まさにそのパターンをリアルタイムで証明しつつあるのだ。

結局のところ、問われているのは「AIが個々のタスクを代替するかどうか」ではない。「AIシステムを構築するエンジニアへの総需要が、従来型の職種の減少分を上回るかどうか」だ。少なくとも現時点では、半導体業界の雇用データは、フアン氏の主張に軍配が上がることを示している。