半導体産業（その10）（半導体業界大手・NVIDIA「30年の浮沈」に学ぶ 日本企業のあるべき姿、台湾ホンハイ｢インド半導体合弁｣から撤退の誤算 モディ首相の故郷で｢10万人雇用｣計画が幻に） [産業動向]
半導体産業については、本年5月27日に取上げた。今日は、（その10）（半導体業界大手・NVIDIA「30年の浮沈」に学ぶ 日本企業のあるべき姿、台湾ホンハイ｢インド半導体合弁｣から撤退の誤算 モディ首相の故郷で｢10万人雇用｣計画が幻に）である。
先ずは、本年5月31日付けダイヤモンド・オンラインが掲載したクライス＆カンパニー顧問／Tably代表の及川卓也氏による「半導体業界大手・NVIDIA「30年の浮沈」に学ぶ、日本企業のあるべき姿」を紹介しよう。
https://diamond.jp/articles/-/323643
・『コロナ禍による工場稼働率の低下に続き、ウクライナ侵攻で国家安全保障上も注目されるようになった半導体業界。マイクロソフトやグーグルでエンジニアとして活躍し、複数の企業で技術顧問を務める及川卓也氏は、AIの活用で成長著しい業界大手・NVIDIAの30年の歴史からは学べることが多いという。NVIDIA、そして半導体産業に見る日本企業のあるべき姿とは』、興味深そうだ。
・『再び注目される半導体業界 日本政府も製造強化に乗り出す 最近、半導体業界が再び注目されています。国家安全保障上の戦略的な意味合いも非常に強まっており、米国では中国への半導体の輸出を禁じたほか、自国内で半導体製造を行う取り組みも進めています。日本でも国内のメーカーや通信会社など大手8社が出資して、2022年に半導体プロセッサー（ロジック半導体）メーカー・Rapidus（ラピダス）を設立。政府が同社に3000億円超を支援しています。また台湾の半導体メーカー・TSMCの工場が2022年、熊本県へ進出したことも話題となりました。 半導体にはいくつかの種類があります。日本では従来、DRAM製造に強みがありましたが、価格競争となって投資が続けられず、競争力が落ちてしまいました。最後まで残っていたエルピーダメモリも、2013年にマイクロン・テクノロジーによる買収が完了しています。一方、NAND型フラッシュメモリーの領域では今でも強く、キオクシア（旧東芝メモリー）が世界シェア2位を維持しています。またアナログ半導体の領域では、特にセンサー系でソニーがシェアを持っています。 現在、世界的に需要が高く、最も不足しているのはロジック半導体です。CPUやGPUなど、コンピュータの頭脳を担う半導体なのですが、この領域では日本企業は強みを発揮できていません。そこで今回は政府も加わって国家プロジェクト的に強化が図られています。 実は、日本がDRAMやプロセッサーで強かった頃にも「超LSI技術研究組合」というプロジェクトがありました。これは官民合同でVLSIの製造技術の確立に取り組むというもので、1976年からの4年間で700億円の補助金が国から投入されています。このプロジェクトの成果は、1980年代の日本の半導体産業に隆盛をもたらしました。今回のプロジェクトも、同様にうまくいけばいいと願っているところです』、「超LSI技術研究組合」では「1976年からの4年間で700億円の補助金が国から投入」、「成果は、1980年代の日本の半導体産業に隆盛をもたらしました」、なるほど。
・『GPUの王者・NVIDIAが大きくシェアを落とした“危機的状況” さて、ロジック半導体の分野で今一番注目を浴びている企業が米国のNVIDIA（エヌビディア）です。NVIDIAは現在、GPUで80％以上のシェアを持つといわれています。CPUがさまざまな処理をこなす汎用（はんよう）的なコンピュータの頭脳であるのに対して、GPUは3Dグラフィック処理などにおいて、単純な計算を並列で多数行うという特徴を持つプロセッサーです。 NVIDIAは1993年にGPUに可能性を感じて創業された企業で、当初は複雑な描画処理を行うゲームにフォーカスして事業をスタートしました。歴史を振り返ると、NVIDIAはこれまでに何度か危機的状況を迎えています。 GPUはCPUから命令を受けて動作するので、CPUとの連携が欠かせません。2006年、GPU設計・製造でNVIDIAの最大のライバルだったATIが、Intelに並ぶプロセッサー大手のAMDに買収され、AMD製CPUとの組み合わせでNVIDIA製品が採用されなくなりました。IntelはIntelで、1つのボードにネットワークやグラフィック処理ができるチップを自社で搭載し、廉価で販売し始めます。NVIDIAのGPUは、ハイエンドのゲームユーザーやグラフィッククリエイターを除いて売れなくなっていき、市場が一気に縮小してしまいました。 一般にプラットフォーマーは、他のプラットフォーマーを排除しようとする傾向があります。AMDはCPUではなくGPUが製品の核となることを避けるため、競合のATIを買収してNVIDIAを排除しようとしました。Intelも同様に、自社でオンボードグラフィックスを進めることで、NVIDIAを排除しようとしたわけです。 祖業であるゲームと自動車、そしてモバイル向けのGPU提供を主力事業とするようになったNVIDIA。危機的状況の中で2006年、彼らがリリースしたのが、GPU向けのプログラム開発基盤「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」でした』、「祖業であるゲームと自動車、そしてモバイル向けのGPU提供を主力事業とするようになったNVIDIA。危機的状況の中で2006年、彼らがリリースしたのが、GPU向けのプログラム開発基盤「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」でした」、なるほど。
・『AIの深層学習に画期的発展をもたらしたGPUと「CUDA」 先述したとおり、GPUはグラフィック処理のためのプロセッサーですが、並列処理に非常に長けています。単純な計算を大量に高速で行うのに適しているのです。そこでGPUをグラフィック以外の処理にも使えるよう、GPUによる汎用計算（GPGPU）のためにNVIDIAが開発したプラットフォームがCUDAです。 CUDAを使えば、GPUの高い演算性能を利用して、グラフィック以外の一般的な並列計算処理を実行することが可能になります。このCUDAはNVIDIAのビジネスを大きく変え、半導体が重要視される現在の状況にもつながっているといえます。 CUDAを開発したイアン・バック氏は、Silicon Graphicsにグラフィックエンジニアとして在籍した後、スタンフォード大学でBrookというGPUによる並列処理のためのプログラミングモデルを発表しました。その後NVIDIAに入社して研究を続け、CUDAを発表しています。 CUDAとGPGPUが大きな注目を浴び、広く普及したのはAIの深層学習（ディープラーニング）で活用できることが分かったからです。現在、AIは第3次ブームといわれていますが、このブームの発端は2012年に深層学習で起きたブレークスルーにあります。当時トロント大学教授だったジェフリー・ヒントン氏はアレックス・クリジェフスキー氏とともに、画像データベースImageNetを使った画像認識コンテストで飛躍的成果を出し、大差で優勝しました。そのときに使ったのが、GPUとCUDAを活用した深層学習モデルです。 ジェフリー・ヒントン氏はその後AI研究の第一人者としてGoogleでAI研究に携わってきましたが、今年5月に「AIの危険性について語るため」としてGoogle退職を発表し、話題となった人物でもあります』、「GPUはグラフィック処理のためのプロセッサーですが、並列処理に非常に長けています。単純な計算を大量に高速で行うのに適しているのです。そこでGPUをグラフィック以外の処理にも使えるよう、GPUによる汎用計算（GPGPU）のためにNVIDIAが開発したプラットフォームがCUDAです。 CUDAを使えば、GPUの高い演算性能を利用して、グラフィック以外の一般的な並列計算処理を実行することが可能になります。このCUDAはNVIDIAのビジネスを大きく変え、半導体が重要視される現在の状況にもつながっているといえます」、なるほど。
・『ファブレスでありながらソフトウェアでは「垂直統合」を実現 NVIDIAはプロセッサーメーカーとして誕生しましたが、もはやハードウェアではなくソフトウェアの会社といっていいほど、ソフトウェア開発に多額の投資を行い、大変優秀な人材を集めています。しかし、最初からソフトウェアに事業としての可能性があると強い自信を持っていたわけではないようです。 NVIDIA CEOのジェンセン・フアン氏は、2016年のForbes誌のインタビューに対し「自社のグラフィックチップが最新のビデオゲームを動かす以上の可能性をを秘めていることは知っていたが、ディープラーニングへのシフトは予想していなかった」と述べています。しかし、彼らはCUDAとAIに賭け、この10年ほどで大きく変貌を遂げることとなりました。 現在の半導体業界は、「水平分業」と「垂直統合」とでは、どちらかというと水平分業、つまりファブレス企業として設計だけを行う会社が、TSMCのような企業へ製造を委託する潮流の中にあります。Intelやサムスンは垂直統合モデルをとっていますが、Intelなどは特に水平分業モデルの企業による攻勢の影響を受け、業界の中では成長が鈍化しています。 一方のNVIDIAは、チップの製造は外部に委託するファブレスメーカーですが、「自社でソフトウェアまで提供している」という意味では水平分業と垂直統合の両面を実現しているといえそうです。CUDAを出して機械学習での賭けに勝ったことだけでなく、このことがNVIDIAの成功の要因といえるかもしれません。 NVIDIAは単にソフトウェアライブラリを持つだけではなく、自動運転のためのソフトウェア開発を自社で行い、フォルクスワーゲンやアウディへ提供しています。こうした一連の技術群に加え、データセンターレベルの機能も自社で展開し、下流から上流まで一通りの技術を有するのがNVIDIAの特徴です。 歴史的には「プラットフォーマーは他のプラットフォーマーを排除する」という法則によって、苦い経験を持つNVIDIA。単に一部品を展開するのではなく、できるだけ多くの部分で市場に食い込み、ロックインを避けたがる顧客もロックインせざるを得ないような状況を作る戦略を取っているとも考えられます』、「NVIDIAは、チップの製造は外部に委託するファブレスメーカーですが、「自社でソフトウェアまで提供している」という意味では水平分業と垂直統合の両面を実現しているといえそうです。CUDAを出して機械学習での賭けに勝ったことだけでなく、このことがNVIDIAの成功の要因といえるかもしれません。 NVIDIAは単にソフトウェアライブラリを持つだけではなく、自動運転のためのソフトウェア開発を自社で行い、フォルクスワーゲンやアウディへ提供しています。こうした一連の技術群に加え、データセンターレベルの機能も自社で展開し、下流から上流まで一通りの技術を有するのがNVIDIAの特徴です」、なるほど。
・『ソニーCMOSセンサーの奇跡と顧客の需要を想定する力 水平分業と垂直統合については、似たような話がソニーにもあります。 ソニーにとってイメージセンサーを中心とした半導体事業は現在、収益の柱の1つとなっています。しかし、一時はその事業を売却しようとするほど、会社にとって“お荷物”な存在と見なされていました。売却先がなかったため、できるだけ資産を持たない軽量な事業にしようと工場を売却し、ファブレスモデルへ移行。ギリギリのところで半導体事業がソニーの中で生き残ることとなりました。 ソニーはもともとカメラなどの製品が強く、民生用ビデオカメラのCCDセンサーでは圧倒的なシェアを誇っていました。しかし、これをCMOSセンサーへシフトさせるよう自ら仕掛けています。自身が築いたCCD市場を壊し、独自技術による高性能なCMOSセンサーを世に送り出すことで、イメージセンサー市場におけるシェアを守ったのです。 ソニーも単にイメージセンサーを持つだけでなく、実際に製品として使われる部分を自身で手がけており、その点で垂直統合型に近いところがあります。 2010年時点のイメージセンサー市場は、金額ベースで携帯電話向けが36％、デジタル一眼レフカメラ向けが27％、デジカメ向けが21％、監視カメラ向けが12％、カムコーダー向けが3％という構成でした。当時のソニーはカムコーダーでは98％（数量ベース）という高いシェアを持っていましたが、これはイメージセンサー市場全体の中では3％しかない領域です。市場の大きい携帯電話や一眼レフ、デジカメのシェアを取りに行かなければ、伸びしろはありません。 ソニーの半導体事業部は、自社の他の事業部や他社にCMOSセンサーの採用を働きかけ、それぞれの場で必要な機能を加えることで、普及を図ることに成功しました。他社製品でもデジカメで動画を撮影して楽しむといったユースケースを作ったほか、一眼レフ機へのセンサー採用の働きかけも行い、それをきっかけにソニー社内でもαシリーズへの採用が決まっています。 つまり、実際に使われるシーンをしっかり想定し、その需要を満たすためにどうすればいいか、部品の方を改良するというアプローチを取っていたということになります』、「ソニーにとってイメージセンサーを中心とした半導体事業は現在、収益の柱の1つとなっています。しかし、一時はその事業を売却しようとするほど、会社にとって“お荷物”な存在と見なされていました。売却先がなかったため、できるだけ資産を持たない軽量な事業にしようと工場を売却し、ファブレスモデルへ移行。ギリギリのところで半導体事業がソニーの中で生き残ることとなりました」、「売却先がなかったため、できるだけ資産を持たない軽量な事業にしようと工場を売却し、ファブレスモデルへ移行。ギリギリのところで半導体事業がソニーの中で生き残る」、それが、現在は収益の柱に成長したとは、分からないものだ。
・『「言われたものを作る」のではなくニーズをつかんで将来を描く ソニーには、リチウムイオン電池を手がけていた部門の担当者が、バッテリーの寿命を画期的に長くする技術としてデル会長のマイケル・デル氏に直接売り込みをかけた逸話もあります。また話はITからは外れますが、“消せるボールペン”でおなじみの「フリクション」のインク開発者にも、自らインクの用途を説明するために国内外を営業してまわったエピソードがあるそうです。 部品メーカーには、マーケティング部門がない会社が結構あります。受託で作ってほしいと言われたものを作るだけでも十分大きなビジネスになるので、自分たちの技術をどう使ってほしいかを説明する、あるいは顧客に何が求められているかを把握する必要がないことも多いからです。しかし、ソニーのイメージセンサーやリチウムイオン電池、フリクションのインクの例を見ると、やはりそれだけでは、大きな事業の成長は得られないのではないかと感じます。 元エルピーダメモリ社長の坂本幸雄氏は、半導体製造業は「ユーザー企業の今後の製品戦略を知って、予測して先取りしていくことが大事」といっています。坂本氏はかつてテキサスインスツルメンツ（TI）にいたことがあるのですが、TIでは技術系営業が7割を占めていて、顧客のニーズや不満を常に吸い上げていたといいます。それに対して日本企業は顧客のニーズを把握せず、悪い意味での「プロダクトアウト」をやる傾向があると坂本氏は述べています』、「半導体製造業は「ユーザー企業の今後の製品戦略を知って、予測して先取りしていくことが大事」」だが、現実には難しそうだ。
次に、7月26日付け東洋経済オンラインが転載した財新 Biz＆Tech「台湾ホンハイ｢インド半導体合弁｣から撤退の誤算 モディ首相の故郷で｢10万人雇用｣計画が幻に」を紹介しよう。
https://toyokeizai.net/articles/-/688716
・『電子機器の受託製造サービス（EMS）世界最大手の台湾の鴻海精密工業（ホンハイ）は7月10日、インドでの半導体製造の合弁プロジェクトから撤退すると発表した。 同社は2022年2月、傘下の富士康科技集団（フォックスコン）を通じてインド資源大手のベダンタグループと合弁会社設立の覚書に調印。同年9月には、インドのモディ首相の故郷であるグジャラート州に195億ドル（約2兆7414億円）を投じて半導体工場を建設し、10万人の雇用を創出する計画をぶち上げた』、ずいぶん大規模な計画だ。
・『スタートから1年余りで頓挫 ところが、両社の協業はスタートからわずか1年余りで頓挫した格好だ。ホンハイの声明によれば、同社はベダンタとの合弁事業から完全に手を引き、合弁会社はベダンタの100％子会社に移行するという。 とはいえ、ホンハイはまだインドでの半導体製造を断念したわけではない。同社は声明のなかで、「わが社はインド政府の『メイク・イン・インディア』構想を引き続き支持しており、インドの半導体業界の発展を確信している」と強調した。） 同じく7月10日、インド情報技術省のラジーブ・チャンドラセカール副大臣はSNS（交流サイト）に投稿し、ホンハイとベダンタの合弁解消の背景を次のように述べた。 「両社は回路線幅28ナノメートルの半導体工場の建設計画をインド政府に提出していた。しかしホンハイもベダンタも半導体製造の経験がなく、外部の技術パートナーを必要としていたが、見つけられなかった」』、「ホンハイもベダンタも半導体製造の経験がなく、外部の技術パートナーを必要としていたが、見つけられなかった」、全く実体が伴ってないお粗末な計画だったようだ。
・『STマイクロとの交渉が難航か 本記事は「財新」の提供記事です ロイター通信の2023年5月の報道によれば、インド政府はスイス半導体大手のSTマイクロエレクトロニクスに対して、技術ライセンスの供与にとどまらない合弁プロジェクトへの深い参画を期待していた。 だが、実際には合弁会社とSTマイクロの交渉が難航し、プロジェクトは遅々として進まない膠着状態に陥っていた。（財新記者：劉沛林）※原文の配信は7月12日）』、なかなか「インド政府」の思惑通りにはいかないようだ。
先ずは、本年5月31日付けダイヤモンド・オンラインが掲載したクライス＆カンパニー顧問／Tably代表の及川卓也氏による「半導体業界大手・NVIDIA「30年の浮沈」に学ぶ、日本企業のあるべき姿」を紹介しよう。
https://diamond.jp/articles/-/323643
・『コロナ禍による工場稼働率の低下に続き、ウクライナ侵攻で国家安全保障上も注目されるようになった半導体業界。マイクロソフトやグーグルでエンジニアとして活躍し、複数の企業で技術顧問を務める及川卓也氏は、AIの活用で成長著しい業界大手・NVIDIAの30年の歴史からは学べることが多いという。NVIDIA、そして半導体産業に見る日本企業のあるべき姿とは』、興味深そうだ。
・『再び注目される半導体業界 日本政府も製造強化に乗り出す 最近、半導体業界が再び注目されています。国家安全保障上の戦略的な意味合いも非常に強まっており、米国では中国への半導体の輸出を禁じたほか、自国内で半導体製造を行う取り組みも進めています。日本でも国内のメーカーや通信会社など大手8社が出資して、2022年に半導体プロセッサー（ロジック半導体）メーカー・Rapidus（ラピダス）を設立。政府が同社に3000億円超を支援しています。また台湾の半導体メーカー・TSMCの工場が2022年、熊本県へ進出したことも話題となりました。 半導体にはいくつかの種類があります。日本では従来、DRAM製造に強みがありましたが、価格競争となって投資が続けられず、競争力が落ちてしまいました。最後まで残っていたエルピーダメモリも、2013年にマイクロン・テクノロジーによる買収が完了しています。一方、NAND型フラッシュメモリーの領域では今でも強く、キオクシア（旧東芝メモリー）が世界シェア2位を維持しています。またアナログ半導体の領域では、特にセンサー系でソニーがシェアを持っています。 現在、世界的に需要が高く、最も不足しているのはロジック半導体です。CPUやGPUなど、コンピュータの頭脳を担う半導体なのですが、この領域では日本企業は強みを発揮できていません。そこで今回は政府も加わって国家プロジェクト的に強化が図られています。 実は、日本がDRAMやプロセッサーで強かった頃にも「超LSI技術研究組合」というプロジェクトがありました。これは官民合同でVLSIの製造技術の確立に取り組むというもので、1976年からの4年間で700億円の補助金が国から投入されています。このプロジェクトの成果は、1980年代の日本の半導体産業に隆盛をもたらしました。今回のプロジェクトも、同様にうまくいけばいいと願っているところです』、「超LSI技術研究組合」では「1976年からの4年間で700億円の補助金が国から投入」、「成果は、1980年代の日本の半導体産業に隆盛をもたらしました」、なるほど。
・『GPUの王者・NVIDIAが大きくシェアを落とした“危機的状況” さて、ロジック半導体の分野で今一番注目を浴びている企業が米国のNVIDIA（エヌビディア）です。NVIDIAは現在、GPUで80％以上のシェアを持つといわれています。CPUがさまざまな処理をこなす汎用（はんよう）的なコンピュータの頭脳であるのに対して、GPUは3Dグラフィック処理などにおいて、単純な計算を並列で多数行うという特徴を持つプロセッサーです。 NVIDIAは1993年にGPUに可能性を感じて創業された企業で、当初は複雑な描画処理を行うゲームにフォーカスして事業をスタートしました。歴史を振り返ると、NVIDIAはこれまでに何度か危機的状況を迎えています。 GPUはCPUから命令を受けて動作するので、CPUとの連携が欠かせません。2006年、GPU設計・製造でNVIDIAの最大のライバルだったATIが、Intelに並ぶプロセッサー大手のAMDに買収され、AMD製CPUとの組み合わせでNVIDIA製品が採用されなくなりました。IntelはIntelで、1つのボードにネットワークやグラフィック処理ができるチップを自社で搭載し、廉価で販売し始めます。NVIDIAのGPUは、ハイエンドのゲームユーザーやグラフィッククリエイターを除いて売れなくなっていき、市場が一気に縮小してしまいました。 一般にプラットフォーマーは、他のプラットフォーマーを排除しようとする傾向があります。AMDはCPUではなくGPUが製品の核となることを避けるため、競合のATIを買収してNVIDIAを排除しようとしました。Intelも同様に、自社でオンボードグラフィックスを進めることで、NVIDIAを排除しようとしたわけです。 祖業であるゲームと自動車、そしてモバイル向けのGPU提供を主力事業とするようになったNVIDIA。危機的状況の中で2006年、彼らがリリースしたのが、GPU向けのプログラム開発基盤「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」でした』、「祖業であるゲームと自動車、そしてモバイル向けのGPU提供を主力事業とするようになったNVIDIA。危機的状況の中で2006年、彼らがリリースしたのが、GPU向けのプログラム開発基盤「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」でした」、なるほど。
・『AIの深層学習に画期的発展をもたらしたGPUと「CUDA」 先述したとおり、GPUはグラフィック処理のためのプロセッサーですが、並列処理に非常に長けています。単純な計算を大量に高速で行うのに適しているのです。そこでGPUをグラフィック以外の処理にも使えるよう、GPUによる汎用計算（GPGPU）のためにNVIDIAが開発したプラットフォームがCUDAです。 CUDAを使えば、GPUの高い演算性能を利用して、グラフィック以外の一般的な並列計算処理を実行することが可能になります。このCUDAはNVIDIAのビジネスを大きく変え、半導体が重要視される現在の状況にもつながっているといえます。 CUDAを開発したイアン・バック氏は、Silicon Graphicsにグラフィックエンジニアとして在籍した後、スタンフォード大学でBrookというGPUによる並列処理のためのプログラミングモデルを発表しました。その後NVIDIAに入社して研究を続け、CUDAを発表しています。 CUDAとGPGPUが大きな注目を浴び、広く普及したのはAIの深層学習（ディープラーニング）で活用できることが分かったからです。現在、AIは第3次ブームといわれていますが、このブームの発端は2012年に深層学習で起きたブレークスルーにあります。当時トロント大学教授だったジェフリー・ヒントン氏はアレックス・クリジェフスキー氏とともに、画像データベースImageNetを使った画像認識コンテストで飛躍的成果を出し、大差で優勝しました。そのときに使ったのが、GPUとCUDAを活用した深層学習モデルです。 ジェフリー・ヒントン氏はその後AI研究の第一人者としてGoogleでAI研究に携わってきましたが、今年5月に「AIの危険性について語るため」としてGoogle退職を発表し、話題となった人物でもあります』、「GPUはグラフィック処理のためのプロセッサーですが、並列処理に非常に長けています。単純な計算を大量に高速で行うのに適しているのです。そこでGPUをグラフィック以外の処理にも使えるよう、GPUによる汎用計算（GPGPU）のためにNVIDIAが開発したプラットフォームがCUDAです。 CUDAを使えば、GPUの高い演算性能を利用して、グラフィック以外の一般的な並列計算処理を実行することが可能になります。このCUDAはNVIDIAのビジネスを大きく変え、半導体が重要視される現在の状況にもつながっているといえます」、なるほど。
・『ファブレスでありながらソフトウェアでは「垂直統合」を実現 NVIDIAはプロセッサーメーカーとして誕生しましたが、もはやハードウェアではなくソフトウェアの会社といっていいほど、ソフトウェア開発に多額の投資を行い、大変優秀な人材を集めています。しかし、最初からソフトウェアに事業としての可能性があると強い自信を持っていたわけではないようです。 NVIDIA CEOのジェンセン・フアン氏は、2016年のForbes誌のインタビューに対し「自社のグラフィックチップが最新のビデオゲームを動かす以上の可能性をを秘めていることは知っていたが、ディープラーニングへのシフトは予想していなかった」と述べています。しかし、彼らはCUDAとAIに賭け、この10年ほどで大きく変貌を遂げることとなりました。 現在の半導体業界は、「水平分業」と「垂直統合」とでは、どちらかというと水平分業、つまりファブレス企業として設計だけを行う会社が、TSMCのような企業へ製造を委託する潮流の中にあります。Intelやサムスンは垂直統合モデルをとっていますが、Intelなどは特に水平分業モデルの企業による攻勢の影響を受け、業界の中では成長が鈍化しています。 一方のNVIDIAは、チップの製造は外部に委託するファブレスメーカーですが、「自社でソフトウェアまで提供している」という意味では水平分業と垂直統合の両面を実現しているといえそうです。CUDAを出して機械学習での賭けに勝ったことだけでなく、このことがNVIDIAの成功の要因といえるかもしれません。 NVIDIAは単にソフトウェアライブラリを持つだけではなく、自動運転のためのソフトウェア開発を自社で行い、フォルクスワーゲンやアウディへ提供しています。こうした一連の技術群に加え、データセンターレベルの機能も自社で展開し、下流から上流まで一通りの技術を有するのがNVIDIAの特徴です。 歴史的には「プラットフォーマーは他のプラットフォーマーを排除する」という法則によって、苦い経験を持つNVIDIA。単に一部品を展開するのではなく、できるだけ多くの部分で市場に食い込み、ロックインを避けたがる顧客もロックインせざるを得ないような状況を作る戦略を取っているとも考えられます』、「NVIDIAは、チップの製造は外部に委託するファブレスメーカーですが、「自社でソフトウェアまで提供している」という意味では水平分業と垂直統合の両面を実現しているといえそうです。CUDAを出して機械学習での賭けに勝ったことだけでなく、このことがNVIDIAの成功の要因といえるかもしれません。 NVIDIAは単にソフトウェアライブラリを持つだけではなく、自動運転のためのソフトウェア開発を自社で行い、フォルクスワーゲンやアウディへ提供しています。こうした一連の技術群に加え、データセンターレベルの機能も自社で展開し、下流から上流まで一通りの技術を有するのがNVIDIAの特徴です」、なるほど。
・『ソニーCMOSセンサーの奇跡と顧客の需要を想定する力 水平分業と垂直統合については、似たような話がソニーにもあります。 ソニーにとってイメージセンサーを中心とした半導体事業は現在、収益の柱の1つとなっています。しかし、一時はその事業を売却しようとするほど、会社にとって“お荷物”な存在と見なされていました。売却先がなかったため、できるだけ資産を持たない軽量な事業にしようと工場を売却し、ファブレスモデルへ移行。ギリギリのところで半導体事業がソニーの中で生き残ることとなりました。 ソニーはもともとカメラなどの製品が強く、民生用ビデオカメラのCCDセンサーでは圧倒的なシェアを誇っていました。しかし、これをCMOSセンサーへシフトさせるよう自ら仕掛けています。自身が築いたCCD市場を壊し、独自技術による高性能なCMOSセンサーを世に送り出すことで、イメージセンサー市場におけるシェアを守ったのです。 ソニーも単にイメージセンサーを持つだけでなく、実際に製品として使われる部分を自身で手がけており、その点で垂直統合型に近いところがあります。 2010年時点のイメージセンサー市場は、金額ベースで携帯電話向けが36％、デジタル一眼レフカメラ向けが27％、デジカメ向けが21％、監視カメラ向けが12％、カムコーダー向けが3％という構成でした。当時のソニーはカムコーダーでは98％（数量ベース）という高いシェアを持っていましたが、これはイメージセンサー市場全体の中では3％しかない領域です。市場の大きい携帯電話や一眼レフ、デジカメのシェアを取りに行かなければ、伸びしろはありません。 ソニーの半導体事業部は、自社の他の事業部や他社にCMOSセンサーの採用を働きかけ、それぞれの場で必要な機能を加えることで、普及を図ることに成功しました。他社製品でもデジカメで動画を撮影して楽しむといったユースケースを作ったほか、一眼レフ機へのセンサー採用の働きかけも行い、それをきっかけにソニー社内でもαシリーズへの採用が決まっています。 つまり、実際に使われるシーンをしっかり想定し、その需要を満たすためにどうすればいいか、部品の方を改良するというアプローチを取っていたということになります』、「ソニーにとってイメージセンサーを中心とした半導体事業は現在、収益の柱の1つとなっています。しかし、一時はその事業を売却しようとするほど、会社にとって“お荷物”な存在と見なされていました。売却先がなかったため、できるだけ資産を持たない軽量な事業にしようと工場を売却し、ファブレスモデルへ移行。ギリギリのところで半導体事業がソニーの中で生き残ることとなりました」、「売却先がなかったため、できるだけ資産を持たない軽量な事業にしようと工場を売却し、ファブレスモデルへ移行。ギリギリのところで半導体事業がソニーの中で生き残る」、それが、現在は収益の柱に成長したとは、分からないものだ。
・『「言われたものを作る」のではなくニーズをつかんで将来を描く ソニーには、リチウムイオン電池を手がけていた部門の担当者が、バッテリーの寿命を画期的に長くする技術としてデル会長のマイケル・デル氏に直接売り込みをかけた逸話もあります。また話はITからは外れますが、“消せるボールペン”でおなじみの「フリクション」のインク開発者にも、自らインクの用途を説明するために国内外を営業してまわったエピソードがあるそうです。 部品メーカーには、マーケティング部門がない会社が結構あります。受託で作ってほしいと言われたものを作るだけでも十分大きなビジネスになるので、自分たちの技術をどう使ってほしいかを説明する、あるいは顧客に何が求められているかを把握する必要がないことも多いからです。しかし、ソニーのイメージセンサーやリチウムイオン電池、フリクションのインクの例を見ると、やはりそれだけでは、大きな事業の成長は得られないのではないかと感じます。 元エルピーダメモリ社長の坂本幸雄氏は、半導体製造業は「ユーザー企業の今後の製品戦略を知って、予測して先取りしていくことが大事」といっています。坂本氏はかつてテキサスインスツルメンツ（TI）にいたことがあるのですが、TIでは技術系営業が7割を占めていて、顧客のニーズや不満を常に吸い上げていたといいます。それに対して日本企業は顧客のニーズを把握せず、悪い意味での「プロダクトアウト」をやる傾向があると坂本氏は述べています』、「半導体製造業は「ユーザー企業の今後の製品戦略を知って、予測して先取りしていくことが大事」」だが、現実には難しそうだ。
次に、7月26日付け東洋経済オンラインが転載した財新 Biz＆Tech「台湾ホンハイ｢インド半導体合弁｣から撤退の誤算 モディ首相の故郷で｢10万人雇用｣計画が幻に」を紹介しよう。
https://toyokeizai.net/articles/-/688716
・『電子機器の受託製造サービス（EMS）世界最大手の台湾の鴻海精密工業（ホンハイ）は7月10日、インドでの半導体製造の合弁プロジェクトから撤退すると発表した。 同社は2022年2月、傘下の富士康科技集団（フォックスコン）を通じてインド資源大手のベダンタグループと合弁会社設立の覚書に調印。同年9月には、インドのモディ首相の故郷であるグジャラート州に195億ドル（約2兆7414億円）を投じて半導体工場を建設し、10万人の雇用を創出する計画をぶち上げた』、ずいぶん大規模な計画だ。
・『スタートから1年余りで頓挫 ところが、両社の協業はスタートからわずか1年余りで頓挫した格好だ。ホンハイの声明によれば、同社はベダンタとの合弁事業から完全に手を引き、合弁会社はベダンタの100％子会社に移行するという。 とはいえ、ホンハイはまだインドでの半導体製造を断念したわけではない。同社は声明のなかで、「わが社はインド政府の『メイク・イン・インディア』構想を引き続き支持しており、インドの半導体業界の発展を確信している」と強調した。） 同じく7月10日、インド情報技術省のラジーブ・チャンドラセカール副大臣はSNS（交流サイト）に投稿し、ホンハイとベダンタの合弁解消の背景を次のように述べた。 「両社は回路線幅28ナノメートルの半導体工場の建設計画をインド政府に提出していた。しかしホンハイもベダンタも半導体製造の経験がなく、外部の技術パートナーを必要としていたが、見つけられなかった」』、「ホンハイもベダンタも半導体製造の経験がなく、外部の技術パートナーを必要としていたが、見つけられなかった」、全く実体が伴ってないお粗末な計画だったようだ。
・『STマイクロとの交渉が難航か 本記事は「財新」の提供記事です ロイター通信の2023年5月の報道によれば、インド政府はスイス半導体大手のSTマイクロエレクトロニクスに対して、技術ライセンスの供与にとどまらない合弁プロジェクトへの深い参画を期待していた。 だが、実際には合弁会社とSTマイクロの交渉が難航し、プロジェクトは遅々として進まない膠着状態に陥っていた。（財新記者：劉沛林）※原文の配信は7月12日）』、なかなか「インド政府」の思惑通りにはいかないようだ。
タグ：財新 Biz＆Tech「台湾ホンハイ｢インド半導体合弁｣から撤退の誤算 モディ首相の故郷で｢10万人雇用｣計画が幻に」 生き残る」、それが、現在は収益の柱に成長したとは、分からないものだ。 なかなか「インド政府」の思惑通りにはいかないようだ。 開し、下流から上流まで一通りの技術を有するのがNVIDIAの特徴です」、なるほど。 東洋経済オンライン 「半導体製造業は「ユーザー企業の今後の製品戦略を知って、予測して先取りしていくことが大事」」だが、現実には難しそうだ。 「ソニーにとってイメージセンサーを中心とした半導体事業は現在、収益の柱の1つとなっています。しかし、一時はその事業を売却しようとするほど、会社にとって“お荷物”な存在と見なされていました。売却先がなかったため、できるだけ資産を持たない軽量な事業にしようと工場を売却し、ファブレスモデルへ移行。ギリギリのところで半導体事業がソニーの中で生き残ることとなりました」、「売却先がなかったため、できるだけ資産を持たない軽量な事業にしようと工場を売却し、ファブレスモデルへ移行。ギリギリのところで半導体事業がソニーの中で 「ホンハイもベダンタも半導体製造の経験がなく、外部の技術パートナーを必要としていたが、見つけられなかった」、全く実体が伴ってないお粗末な計画だったようだ。 （その10）（半導体業界大手・NVIDIA「30年の浮沈」に学ぶ 日本企業のあるべき姿、台湾ホンハイ｢インド半導体合弁｣から撤退の誤算 モディ首相の故郷で｢10万人雇用｣計画が幻に） 半導体産業 「NVIDIAは、チップの製造は外部に委託するファブレスメーカーですが、「自社でソフトウェアまで提供している」という意味では水平分業と垂直統合の両面を実現しているといえそうです。CUDAを出して機械学習での賭けに勝ったことだけでなく、このことがNVIDIAの成功の要因といえるかもしれません。 NVIDIAは単にソフトウェアライブラリを持つだけではなく、自動運転のためのソフトウェア開発を自社で行い、フォルクスワーゲンやアウディへ提供しています。こうした一連の技術群に加え、データセンターレベルの機能も自社で展 CUDAを使えば、GPUの高い演算性能を利用して、グラフィック以外の一般的な並列計算処理を実行することが可能になります。このCUDAはNVIDIAのビジネスを大きく変え、半導体が重要視される現在の状況にもつながっているといえます」、なるほど。 「GPUはグラフィック処理のためのプロセッサーですが、並列処理に非常に長けています。単純な計算を大量に高速で行うのに適しているのです。そこでGPUをグラフィック以外の処理にも使えるよう、GPUによる汎用計算（GPGPU）のためにNVIDIAが開発したプラットフォームがCUDAです。 「祖業であるゲームと自動車、そしてモバイル向けのGPU提供を主力事業とするようになったNVIDIA。危機的状況の中で2006年、彼らがリリースしたのが、GPU向けのプログラム開発基盤「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」でした」、なるほど。 「超LSI技術研究組合」では「1976年からの4年間で700億円の補助金が国から投入」、「成果は、1980年代の日本の半導体産業に隆盛をもたらしました」、なるほど。 及川卓也氏による「半導体業界大手・NVIDIA「30年の浮沈」に学ぶ、日本企業のあるべき姿」 ダイヤモンド・オンライン
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