要約:
AMD の CEO、リサ・スー氏は 10 月 6 日に台湾で、人工知能によってもたらされる引き続き強い需要に対応するため、2027 年にチップの供給を大幅に増やす計画であると述べました。同氏は、AMDが2026年もチップの供給量を増やし続けており、来年にはさらに生産能力と出荷規模を大幅に拡大することを明らかにした。
蘇紫峰氏は同日、台北でのメディアとのインタビューで、「2026年には供給を増やすことができ、2027年には供給を大幅に増やすだろう」と語った。彼女の台湾訪問の主な目的の 1 つは、AMD が CPU と GPU の生産能力をさらに拡大できるように、現地のサプライ チェーン パートナーと調整することです。
AMD は現在、AI チップ ビジネスの急速な拡大段階にあり、AI グラフィックス プロセッサ市場における Nvidia の最も重要な競合他社の 1 つとなっています。 AI データセンターの建設が進むにつれて、AMD の Instinct シリーズの GPU と EPYC サーバー プロセッサの需要が急速に成長し、同社の市場価値は最近初めて 1 兆米ドルを超えました。
蘇子峰氏の台湾訪問中、彼女はすでに鴻海などのサプライチェーン企業と会談しており、TSMCとさらにコミュニケーションを図る予定である。彼女は、高度なウェハ製造、パッケージング、その他の重要なリンクを含むサプライチェーンが、今後数年間の AMD の成長率に確実に追いつくことができるようにしたいと考えています。
AMD にとって最大の課題の 1 つは、市場の需要が不足していることではなく、既存の需要を十分な実際の出荷量に変換する方法です。 Su Zifeng 氏は、現在の AI に対する需要は依然として非常に強いため、同社はより高度なウェーハ生産能力を獲得する必要があると述べました。
彼女は、AMD が今後数年間非常に高い需要レベルを維持すると予想しているため、サプライ チェーンの計画サイクルをさらに延長し始めていることを特に強調しました。 AMDは現在、来年に向けて生産を拡大するだけではなく、今後3～5年の需要に基づいて生産能力を計画している。
「今後数年間で需要は非常に高くなるでしょう。この需要の高さは明らかであるため、より高度なウェーハ生産能力が必要です。」蘇子峰は言った。
これは、TSMC が将来的に AMD の AI チップ供給を拡大するための重要なパートナーになることを意味します。 AMD の現在の高度な CPU と GPU は主に TSMC の製造に依存しており、AI チップで使用される高度なプロセスには大量のハイエンド ウェーハ製造リソースが必要です。
最近、TSMC が米国テキサス州への投資拡大の可能性を検討しているという噂が市場で流れています。 TSMCがAMDと関連投資について話し合ったかどうかとの質問に対し、Su Zifeng氏は具体的な状況を直接確認しなかったが、AMDはより高度なウエハ生産能力を必要としていると改めて強調した。
ウェーハの製造に加えて、メモリも AMD が AI チップの供給を拡大するために解決しなければならない問題となっています。
Su Zifeng 氏は、AMD が十分なメモリ供給を確保するためにメモリ チップ メーカーと緊密に協力していると述べました。同氏は同日、韓国を訪れ、地元の大手メモリメーカーとさらなる交流を図る予定だ。
韓国には、Samsung Electronics と SK Hynix という 2 つの大手メモリ企業があり、AI サーバー用の高帯域幅メモリの需要が急速に成長しています。 AMDのAIアクセラレータも大量のHBMを必要とするため、GPU自体のウェハ生産能力を増強したとしても、同時にHBMの供給を拡大できなければ最終出荷は制限される可能性がある。
これは、AI チップ業界が直面している現在のボトルネックが、純粋な GPU 設計能力からサプライ チェーン全体に拡大していることも示しています。 AI アクセラレータの大量出荷を真に実現するには、最先端のウェーハ、高度なパッケージング、HBM、その他の主要コンポーネントの供給を同時に増やす必要があります。
AMD の最近のビジネスの成長は、この需要を反映しています。 AI GPU の Instinct シリーズと EPYC サーバー プロセッサがデータセンターに参入し続けるにつれ、AMD は AI コンピューティング市場でのシェアを徐々に拡大しています。
同時に、AMD は新世代の Helios ラックレベル AI システムも推進しています。 GPU を個別に販売する場合と比較して、ラックレベル システムではコンピューティング、ネットワーク、ストレージ、電源などの複数のリンクを統合する必要があるため、サプライ チェーンでの要件が高くなります。 AMDは、このようなシステムを使用して、NvidiaのAIインフラストラクチャソリューション全体と競争する能力をさらに向上させることを計画しています。
Su Zifeng 氏が供給拡大に重点を置いているということは、AMD が今後数年間でさらに熾烈な AI チップ競争に備えていることも意味します。 AIインフラへの投資が現在のペースで増加し続ければ、チップ製造能力自体がAMDの収益成長を制限する重要な要因になる可能性がある。
これは、半導体業界全体の現在の状況と非常に一致しています。 Micron Technology は以前、AI によってメモリとストレージがデータセンター インフラストラクチャの主要なボトルネックの 1 つになっていると警告しました。ますます多くの AI チップメーカーがウェーハ、HBM、先進パッケージングの生産能力を事前に確保し始めており、サプライチェーンの計画サイクルは過去 1 ～ 2 年から 3 ～ 5 年へと徐々に延長されています。
Su Zifeng 氏はまた、人工知能は世界に「非常に良い」影響を与える可能性があるが、AI の能力が向上し続けるにつれて、テクノロジー企業は潜在的なリスクにもさらに注意を払う必要があると述べました。彼女は、AI と将来の超知能の開発プロセスにおいて、大手テクノロジー企業間の連携を強化することが非常に重要であると考えています。
彼女はまた、トランプ米国大統領が主催した最近の AI サミットについても言及しました。サミットに参加するテクノロジー企業は、AIシステムが設計どおりに動作しているかどうかを評価するために独立した監査人と協力することに同意した。
AMD の現在の戦略から判断すると、同社は 2 つの方向で AI ビジネスを同時に推進しています。一方で、Instinct GPUとEPYC CPUの供給能力の向上を継続し、AIデータセンターのより多くの受注を獲得するよう努める。一方で、ウェーハ、メモリ、パッケージングの上流供給を拡大することで、今後数年間の需要の増加に事前に備える予定だ。
AI インフラストラクチャへの投資が今後も堅調に推移すれば、2027 年は AMD にとって AI 市場シェアをさらに拡大する重要な年になる可能性があります。 Su Zifeng氏は今回、来年のチップ供給を「大幅に増やす」ことを明らかにした。これはまた、AMDがもはや市場の需要が伸びるのをただ待っているだけではなく、AIチップに対する現在の強い需要を可能な限り実際の出荷と収益の増加に変えたいと考え、積極的に生産能力を拡大していることを示している。
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