ゴールドマン・サックスは、中国の7nm以下ウェハーの国内供給が2035年に月41万枚となり、需要見込みの月61万9,000枚の約66%をカバーすると予測している。 供給は2025~2035年に年平均46%で伸びる想定。半導体業界の設備投資は2030年に820億ドル、アリババなど4社の2026年AI関連設備投資は合計約1,020億ドルと見積もられている。
研究の答え

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Goldman Sachs’s 2026 projection say about China’s ability to meet its domestic demand for advanced semiconductors—specifically, ho. Article summary: Goldman Sachs’s projection is not that China becomes fully self-sufficient in leading-edge chips by 2035. It is a high-growth but conditional scenario: domestic supply of 7nm-and-below wafers reaches about two-thirds of . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
ゴールドマン・サックスの2026年予測が示すのは、中国が2035年までに先端半導体の完全な自給自足を達成するというシナリオではない。海外供給への依存を大きく減らしながらも、7nm以下の先端ウェハー需要の34%はなお輸入など外部供給に頼る――という見通しだ。 26
同社のモデルでは、中国国内の7nm以下ウェハー供給は2035年に月約41万枚まで増える。一方、需要は月61万9,000枚に達する見込みで、差し引き月約20万9,000枚、需要の約34%が不足する計算になる。2025年時点では国内供給が需要の約8%にとどまり、不足率は92%だった。 68
2025~2035年の中国国内における7nm以下ウェハー供給は、年平均46%の複合成長率(CAGR)で拡大するとゴールドマンは見込む。国内需要の伸びは同17%とされ、供給が需要を上回るペースで増える構図だ。需要拡大の中心にあるのは、生成AIの学習・推論を支えるAIサーバーで、AIサーバー向けウェハー需要は年率約42%で増えると予測されている。 21016
ただし、供給不足が92%から34%に縮小することと、完全自給を意味することは別だ。2035年になっても、中国は先端ウェハーの3分の1超を国外の供給網に求めることになる。
この予測を支えるのが、AIを軸とした投資サイクルだ。ゴールドマンは、中国の半導体業界の設備投資額が2030年に820億ドルへ達し、それまで2桁成長が続くと予測している。 1720
さらに、アリババ、テンセント、字節跳動(ByteDance)、百度の4社だけで、2026年のAI関連設備投資は合計約1,020億ドルに達すると見積もる。 2022
こうした支出は、AIアクセラレーターやサーバーへの需要を生むだけではない。半導体工場、製造装置、後工程、部品・素材の国内調達、データセンターなど、周辺産業への投資も促す。もっとも、投資額が大きければ直ちに使える先端チップが増えるわけではない。建設した工場を継続的に稼働させ、歩留まりを改善し、顧客認証を通過させられるかが重要になる。
先端ロジック半導体の供給拡大では、中国最大級のファウンドリーである中芯国際(SMIC)が中心的な役割を担う。ゴールドマンの前提では、SMICは2026~2031年に先端ノードの月間生産能力を毎年3万~5万枚ずつ増やし、2032~2035年には毎年2万枚ずつ追加する。 912
同時に、先端プロセスの歩留まりは2026年の約23%から、2030年に50%、2035年に75%へ向上すると想定されている。 910
歩留まりとは、製造したチップのうち仕様を満たして出荷可能になる割合だ。工場の設備能力が大きくても、不良率が高ければ実際に使えるチップは少ない。したがって、この予測では工場の増設だけでなく、製造工程の学習と歩留まり改善が供給増加の重要な部分を占める。
2035年にSMICの歩留まりが75%まで上がったとしても、2018年から7nmチップを量産してきたTSMCの成熟した7nmプロセスで報告されている90%超には届かない。 13
良品のチップを同じ数だけ得るには、歩留まりが低いほど多くのウェハーを投入しなければならない。その結果、1個あたりのコストが上昇し、名目上の生産能力より実効的な供給量が小さくなる。特に複雑なAIチップでは、歩留まりの差が価格競争力や大規模量産のしやすさに直結する。
ゴールドマンの見通しで最も大きな制約となるのが、微細な回路をウェハーに転写する露光技術だ。中国は、ASMLなどの深紫外線(DUV)露光装置と、回路を複数回に分けて形成するマルチパターニング技術を組み合わせ、7nm級のチップを製造できるとされる。 23
しかし、この方法は、極端紫外線(EUV)露光装置を使う製造に比べて工程が複雑で、時間とコストがかかりやすい。報道で説明されている輸出規制の下、中国はASMLのEUV装置を利用できない。 23
そのため、工場への追加投資や設備増強だけでは、技術、歩留まり、コストの差を埋められない。中国がDUV装置や関連部品へのアクセスを維持しながら、規模の拡大と工程改善でどこまで制約を補えるかが、2035年の66%という数字を左右する。
メモリー分野では、長鑫存儲(CXMT)に対するゴールドマンの見方は比較的強気だ。計画通りの設備投資、生産能力の拡大、歩留まり向上、顧客認証が進めば、CXMTは2028年に中国のDRAM需要の約50%を供給できる可能性がある。月間ウェハー生産能力は、2026年の27万枚から2028年に44万7,000枚、2030年に66万5,000枚へ増えるとの推計もある。 5
一方、AI向けの高帯域幅メモリー(HBM)はより難しい課題だ。ゴールドマン関連の報道では、CXMTが2028年に中国のHBM需要の約40%を満たす可能性が示されている。ただし、同社は工程技術、積層・パッケージング、信頼性認証、量産規模で、韓国のサムスン電子やSKハイニックスに後れを取っていると報じられている。 930
一般的なDRAMの生産能力を増やせても、それだけでAI向けHBMの競争力を確立したことにはならない。HBMではメモリーセルの製造に加え、複数のチップを積層する高度なパッケージングと、顧客側の厳しい認証が必要になる。CXMTの国産化は、まず通常のDRAMで進み、最先端のHBMでは時間がかかる可能性が高い。
2035年の66%は、実績値や確定した政策目標ではなく、複数の前提が同時に成立した場合のモデル上のシナリオだ。主な条件は次の通り。
工場建設の遅れ、歩留まりの伸び悩み、装置・部品の不足、顧客認証の遅延が起きれば、2035年の輸入依存はモデルより大きくなる。
ゴールドマン・サックスの予測は、中国が先端半導体の国内供給を大幅に増やす可能性を示している。7nm以下ウェハーの供給が年率46%で伸びれば、国内需要に対する供給割合は2025年の約8%から2035年には約66%へ上昇し、不足率は92%から34%へ縮小する。 26
しかし、その数字は完全な先端半導体自給を意味しない。SMICの歩留まりがどこまで改善するか、EUV装置なしで技術とコストの差をどこまで縮められるか、そしてCXMTがHBMの顧客認証と量産を達成できるかは、まだ決着していない。中国は輸入先端チップへの依存を大きく減らせても、半導体の最前線では技術面・コスト面の差を抱え続ける可能性がある。
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ゴールドマン・サックスは、中国の7nm以下ウェハーの国内供給が2035年に月41万枚となり、需要見込みの月61万9,000枚の約66%をカバーすると予測している。
ゴールドマン・サックスは、中国の7nm以下ウェハーの国内供給が2035年に月41万枚となり、需要見込みの月61万9,000枚の約66%をカバーすると予測している。 供給は2025~2035年に年平均46%で伸びる想定。半導体業界の設備投資は2030年に820億ドル、アリババなど4社の2026年AI関連設備投資は合計約1,020億ドルと見積もられている。
最大の不確定要素は露光技術だ。中国はDUV装置に依存し、EUV装置を利用できないため、SMICの歩留まり改善や生産コストの低下が予測達成のカギになる。