2026年8月31日に開幕した「2026集積回路（無錫）イノベーション発展大会」で際立ったのは、AI需要が半導体産業の制約点を移しつつあるという見方だ。焦点は最先端ロジックの製造だけではない。高帯域幅メモリー（HBM）、異種集積を支える先端パッケージ、電力供給、熱設計、関連装置・材料が、AIコンピューティングを実装するうえでの重要なボトルネックとして浮上している。2137

2028年までに4兆ドル超――AIデータセンター投資の見通し

SEMI中国の馮莉総裁は、世界の新設データセンター基盤への投資が2028年までに4兆ドルを超え、そのうち半導体支出は約2.8兆ドルに達する可能性があると述べた。また、世界の半導体産業は従来2030年ごろと見込まれていた1兆ドル規模への到達を前倒しし、2026年末までに達する可能性があるとの見通しも示した。いずれも会議で示された予測であり、実績値ではない。2120

重要なのは、AI投資の恩恵がGPUなどのアクセラレーターだけにとどまらない点だ。メモリー、高速ネットワーク、パッケージ、製造装置、材料まで支出が広がる。単体チップを高性能な計算システムへ組み上げる技術群が、供給網の焦点になっている。1937

目下の制約はHBM

最も目立つ供給制約として挙げられたのがHBMだ。会議で紹介された予測によれば、2026年の世界HBM市場は約58％増の546億ドルとなり、DRAM市場の4割近くを占める。一方で、Samsung、SK hynix、Micronの3社が新規または振り替え可能な生産能力の70％をHBMへ配分しても、供給能力は需要に対してなお50～60％不足する見通しだという。2126

AIシステムでは演算性能と同時にメモリー帯域が必要になる。HBMの需給逼迫は、メモリーの積層とロジックチップの高密度接続を担う先端パッケージ工程にも、直接的な負荷をかけることになる。

先端パッケージは「接続・給電・放熱」の競争へ

中国科学院の曹立強氏は、先端パッケージの次の方向性を、より高密度な接続、より大型で高機能なパッケージ、垂直化した給電、そして放熱性能の向上という四つに整理した。34

ハイブリッドボンディングで接続密度を高める

曹氏によると、従来パッケージの接続密度は1平方ミリメートル当たり数十I/O程度なのに対し、ハイブリッドボンディングでは100万超／平方ミリメートルに達し得る。部品間の帯域を大幅に引き上げ、メモリーや相互接続の制約を緩和できる可能性がある。34

平面給電から垂直給電へ

AIシステムの電源構成は、平面的な3段階給電から、垂直方向を活用する2段階給電へ移行する可能性があるという。狙いは電力損失を抑え、効率を改善することだ。計算密度が高まるほど、給電設計はチップ周辺の課題ではなく、システム全体の性能を左右する要素になる。34

冷却は設備の付加要素ではなく設計要件に

チップとAIデータセンターサーバーの消費電力が上がるなか、熱管理は後から付け足す設備対策では済まなくなっている。曹氏は、その方向性の例として、NVIDIAが二相浸漬冷却を採用していることに触れた。34

会議と並行した装置関連フォーラムでも、薄化、ダイシング、ハイブリッドボンディングに注目が集まった。混合接合装置については、80nm、50nm、30nmの位置合わせ精度の選択肢が紹介された。35

江蘇省は研究所と産業連携で供給網を整備

大会は地域の半導体能力を組織化する場でもあった。江蘇省は、総投資計画が5億元超となる省級重点研究所3件の建設を始動し、江蘇省集積回路産業連盟を発足させた。341

主な取り組みには、次が含まれる。

• JCET（長電科技）が主導する高密度光電マイクロシステム集積研究所の計画。高密度光電コパッケージ、大規模異種集積、先端基板、2.5D／3D集積などを対象とする。33
• Chipown Microelectronics（芯朋微電子）が主導するインテリジェント電源IC・モジュール研究所の計画。AI計算基盤への給電用途を視野に、電源チップ、パッケージ集積、信頼性評価を扱う。3338
• 2.5D／3D先端パッケージの研究開発基盤、シリコン系窒化ガリウムRFチップ、高分解能電子ビーム欠陥検査装置といった新製品・新基盤の発表。4

産業連盟は、企業、大学、研究機関、公共技術プラットフォームを省内で結び付けることを目的とする。単一製品の発表というより、設計、装置、パッケージ、材料、パワーデバイスというAI時代に圧力が強まる層を横断して、地域の産業基盤をまとめる試みと位置付けられる。4142

AIエージェント時代のFPGA開発

復旦微電子の張衛董事長兼総経理は、FPGAとAIエージェントの協働により、開発と検証を循環させる新しい手法が生まれる可能性があると述べた。これにより製品の反復期間を数か月から数週間、さらには数日単位まで短縮できる可能性があるという。同社は9月にFPGA開発プラットフォーム「fmfpga agent」の試用を開放する予定だと説明した。34

今後の注目点

無錫大会が描いたAIは、より微細なロジックチップをつくる競争だけではなく、半導体をシステムとして成立させる競争である。今後は、HBMの供給がどこまで改善するか、ハイブリッドボンディングなどの先端パッケージが経済性を伴って量産できるか、そして給電・冷却のアーキテクチャが演算密度の上昇に追随できるかが焦点となる。

中国の産業戦略にとっては、発表された研究所、産業連携、装置開発が、AI需要で最も圧力の強い供給網の各層で継続的な能力へ結び付くかどうかが試金石になる。3335

2026年8月31日に開幕した「2026集積回路（無錫）イノベーション発展大会」で際立ったのは、AI需要が半導体産業の制約点を移しつつあるという見方だ。焦点は最先端ロジックの製造だけではない。高帯域幅メモリー（HBM）、異種集積を支える先端パッケージ、電力供給、熱設計、関連装置・材料が、AIコンピューティングを実装するうえでの重要なボトルネックとして浮上している。2137

2028年までに4兆ドル超――AIデータセンター投資の見通し

SEMI中国の馮莉総裁は、世界の新設データセンター基盤への投資が2028年までに4兆ドルを超え、そのうち半導体支出は約2.8兆ドルに達する可能性があると述べた。また、世界の半導体産業は従来2030年ごろと見込まれていた1兆ドル規模への到達を前倒しし、2026年末までに達する可能性があるとの見通しも示した。いずれも会議で示された予測であり、実績値ではない。2120

重要なのは、AI投資の恩恵がGPUなどのアクセラレーターだけにとどまらない点だ。メモリー、高速ネットワーク、パッケージ、製造装置、材料まで支出が広がる。単体チップを高性能な計算システムへ組み上げる技術群が、供給網の焦点になっている。1937

目下の制約はHBM

最も目立つ供給制約として挙げられたのがHBMだ。会議で紹介された予測によれば、2026年の世界HBM市場は約58％増の546億ドルとなり、DRAM市場の4割近くを占める。一方で、Samsung、SK hynix、Micronの3社が新規または振り替え可能な生産能力の70％をHBMへ配分しても、供給能力は需要に対してなお50～60％不足する見通しだという。2126

AIシステムでは演算性能と同時にメモリー帯域が必要になる。HBMの需給逼迫は、メモリーの積層とロジックチップの高密度接続を担う先端パッケージ工程にも、直接的な負荷をかけることになる。

先端パッケージは「接続・給電・放熱」の競争へ

中国科学院の曹立強氏は、先端パッケージの次の方向性を、より高密度な接続、より大型で高機能なパッケージ、垂直化した給電、そして放熱性能の向上という四つに整理した。34

ハイブリッドボンディングで接続密度を高める

曹氏によると、従来パッケージの接続密度は1平方ミリメートル当たり数十I/O程度なのに対し、ハイブリッドボンディングでは100万超／平方ミリメートルに達し得る。部品間の帯域を大幅に引き上げ、メモリーや相互接続の制約を緩和できる可能性がある。34

平面給電から垂直給電へ

AIシステムの電源構成は、平面的な3段階給電から、垂直方向を活用する2段階給電へ移行する可能性があるという。狙いは電力損失を抑え、効率を改善することだ。計算密度が高まるほど、給電設計はチップ周辺の課題ではなく、システム全体の性能を左右する要素になる。34

冷却は設備の付加要素ではなく設計要件に

チップとAIデータセンターサーバーの消費電力が上がるなか、熱管理は後から付け足す設備対策では済まなくなっている。曹氏は、その方向性の例として、NVIDIAが二相浸漬冷却を採用していることに触れた。34

会議と並行した装置関連フォーラムでも、薄化、ダイシング、ハイブリッドボンディングに注目が集まった。混合接合装置については、80nm、50nm、30nmの位置合わせ精度の選択肢が紹介された。35

江蘇省は研究所と産業連携で供給網を整備

大会は地域の半導体能力を組織化する場でもあった。江蘇省は、総投資計画が5億元超となる省級重点研究所3件の建設を始動し、江蘇省集積回路産業連盟を発足させた。341

主な取り組みには、次が含まれる。

• JCET（長電科技）が主導する高密度光電マイクロシステム集積研究所の計画。高密度光電コパッケージ、大規模異種集積、先端基板、2.5D／3D集積などを対象とする。33
• Chipown Microelectronics（芯朋微電子）が主導するインテリジェント電源IC・モジュール研究所の計画。AI計算基盤への給電用途を視野に、電源チップ、パッケージ集積、信頼性評価を扱う。3338
• 2.5D／3D先端パッケージの研究開発基盤、シリコン系窒化ガリウムRFチップ、高分解能電子ビーム欠陥検査装置といった新製品・新基盤の発表。4

産業連盟は、企業、大学、研究機関、公共技術プラットフォームを省内で結び付けることを目的とする。単一製品の発表というより、設計、装置、パッケージ、材料、パワーデバイスというAI時代に圧力が強まる層を横断して、地域の産業基盤をまとめる試みと位置付けられる。4142

AIエージェント時代のFPGA開発

復旦微電子の張衛董事長兼総経理は、FPGAとAIエージェントの協働により、開発と検証を循環させる新しい手法が生まれる可能性があると述べた。これにより製品の反復期間を数か月から数週間、さらには数日単位まで短縮できる可能性があるという。同社は9月にFPGA開発プラットフォーム「fmfpga agent」の試用を開放する予定だと説明した。34

今後の注目点

無錫大会が描いたAIは、より微細なロジックチップをつくる競争だけではなく、半導体をシステムとして成立させる競争である。今後は、HBMの供給がどこまで改善するか、ハイブリッドボンディングなどの先端パッケージが経済性を伴って量産できるか、そして給電・冷却のアーキテクチャが演算密度の上昇に追随できるかが焦点となる。

中国の産業戦略にとっては、発表された研究所、産業連携、装置開発が、AI需要で最も圧力の強い供給網の各層で継続的な能力へ結び付くかどうかが試金石になる。3335