要約:
人工知能による世界的なコンピューティング能力需要の爆発的な状況の中で、半導体業界は過去にはほとんど想像もできなかった現象を経験しています。DDR5 メモリの製造に使用される高度な DRAM ウェーハの単位面積あたりの市場価値が、TSMC の最も先進的な 2nm ロジック ウェーハを超えています。
最新の業界分析によると、現在の 1b DRAM の単位面積価格は 1 平方ミリメートルあたり約 0.654 米ドルであるのに対し、TSMC の 2 ナノメートル (N2) ウェハーの対応する単位面積価格は 1 平方ミリメートルあたり約 0.424 米ドルです。言い換えれば、同じサイズのシリコンウェーハの場合、先進的な DRAM の現在の市場価値は、TSMC の最先端プロセスの市場価値よりも約 54% 高いことになります。
この結果は業界の多くの人を驚かせました。製造の難易度という点では、両者は全く同じレベルではないからです。
TSMC の 2nm プロセスは、世界で最も先進的なロジック チップ製造技術の 1 つです。これには、最も複雑な EUV リソグラフィ装置、高度なトランジスタ構造、および非常に厳格な製造プロセスの使用が必要です。そのプロセスの複雑さは、DDR5 メモリで使用される DRAM 製造テクノロジーよりもはるかに複雑です。
ただし、市場価格は製造の難易度に応じて決まりません。
業界データによると、300mm TSMC 3nm ウェーハの価格は約 20,000 米ドルですが、同じサイズの 2nm ウェーハの価格は 30,000 米ドル近くです。換算後、3 ナノメートル ウェーハの面積単価は 1 平方ミリメートルあたり約 0.283 米ドル、2 ナノメートル ウェーハの面積単価は 1 平方ミリメートルあたり約 0.424 米ドルとなります。
一方、現在の 1b DRAM のビット密度は 1 平方ミリメートルあたり 0.436Gb に達します。 Gbあたり約1.50米ドルの市場価格に基づいて計算すると、その相当額は1平方ミリメートルあたり約0.654米ドルとなり、TSMCの2ナノメートルウェハを上回ります。
この推定値が市場の現実から切り離された理論的な数字ではないことは注目に値します。
つい最近、市場調査機関 DRAM Exchange が発表したデータによると、16Gb DDR5 eTT 製品の価格は約 24.80 ドルで、Gb あたりの価格は約 1.55 ドルに相当します。したがって、分析機関が採用した基準価格 1.50 ドルは極めて合理的であると考えられる。
さらに興味深いのは、技術的に廃止された 1z DRAM でさえ、TSMC の 2nm レベルに近い単位面積値を持っていることです。
データによると、1z DRAM のビット密度は 1 平方ミリメートルあたり約 0.273Gb です。同じ計算方法によると、その値は 1 平方ミリメートルあたり約 0.410 ドルで、2nm ウェーハの 0.424 ドルとほぼ同じです。
業界アナリストは、この現象は DRAM の製造コストが 2nm チップを超えたことを意味するものではないと考えています。
本当に変わったのは、市場の需要と供給の関係です。
過去何年にもわたって、最先端のロジック プロセスは、半導体産業チェーンにおいて最も価値のある製造リソースであると一般的に考えられてきました。しかし、人工知能トレーニング サーバー、推論クラスター、高性能コンピューティング プラットフォームにおけるメモリの需要が劇的に増加するにつれ、DRAM は業界全体で最も希少なリソースの 1 つになりました。
特に、市場での不足が続く中、DDR5、高帯域幅メモリ、および AI システム用のさまざまな先進的ストレージ製品の価格が上昇し続けており、そのため単位面積あたりの価値が上昇し続けています。
アナリストらは、市場が提示する現在の高価格は本質的に生産の難しさではなく、希少性を反映していると指摘しました。
サムスン、SK ハイニックス、マイクロンなどのメーカーは生産拡大を続けていますが、AI 業界のメモリ需要は依然として新規供給を上回るペースで増加しています。多くの AI サーバーは高度な GPU を必要とするだけでなく、大量の DRAM も必要とするため、ストレージ業界全体に長期的な緊張を引き起こしています。
一方、より高価な新世代の DRAM テクノロジーが登場しつつあります。
たとえば、Samsung は、次世代 DRAM の開発ルートと高度なハイブリッド ボンディング技術を予定より前倒しで調整しました。将来のハイエンド DRAM は、より複雑な製造方法を採用することになります。メモリセルと周辺制御回路は別々に製造され、ウェハレベルのハイブリッドボンディングによって統合される。
この新しいプロセスのコストが大幅に上昇したため、業界では、先進的な DRAM 製品の価格は今後も高止まりする可能性が高いと予測しています。
半導体業界全体にとって、この現象は重要なシグナルを発します。人工知能の時代において、価値を決定する要素はもはや製造プロセスの複雑さだけではなく、市場で本当に不足しているリソースは何かということです。現段階では、世界で最も希少なリソースの 1 つは、もはや単なる高度な論理プロセスではなく、AI システムの動作をサポートできる大容量で高性能なメモリです。
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