TSMC幹部：AIは1.4nmの高度なプロセスを独自に設計できず、人間のエンジニアは依然としてかけがえのない存在

要約:

人工知能は引き続き半導体の研究開発モデルを変えるための重要なツールとみなされているため、TSMC 幹部は最近、AI の能力についてより慎重な評価を公に行っています。 TSMCの共同最高執行責任者であるMi Yujie氏は、人工知能はチップ設計とソフトウェア開発の効率を大幅に向上させることができたものの、次世代の高度な製造プロセスを作成する上で人間のエンジニアの中核的な役割をAIが置き換えることはまだできないと述べた。

Mi Yujie 氏は、国立台湾大学での関連イベントで上記の見解を表明しました。人工知能について話すとき、彼はそれを「3歳児のスーパーマン」に例えました。強力な能力を持っているが、まだ判断力が成熟していない。したがって、重要な決定や未知の領域の探索に関しては、人間が最終的な意思決定者の役割を果たす必要があります。

世界で最も先進的なチップ製造企業の 1 つとして、TSMC は現在、A14 (1.4 ナノメートル レベル) やより高度な A12 などの将来のプロセス ノードの研究開発を推進しており、対応する生産施設も建設しています。これらの次世代テクノロジーに関して、Mi Yujie 氏は、人工知能が役立つことはあっても、研究開発プロセス全体を支配することはできないと信じています。

同氏は、TSMC が多くの分野、特にソフトウェア プログラミングで人工知能を広範囲に活用していると述べました。プログラミングタスクは比較的標準化されており、入力と出力の関係が明確であるため、既存の AI ツールは高い実用的価値を示しています。

チップ開発の分野では、人工知能もますます重要な役割を果たしています。シノプシス、ケイデンス、一部の中国の EDA 企業などの業界参加者は、電子設計の自動化プロセスを支援するためにインテリジェント エージェント システムを使用し始めています。 AI は、エンジニアが数百万、さらには数十億のトランジスタで構成される複雑な回路を分析して最適化するのに役立ち、一部のタスクを人間よりも速く完了することもできます。

しかし、Mi Yujie 氏は、チップ設計とチップ製造技術の研究開発は同じ問題ではないと強調しました。既存のチップ設計プロセスでは、エンジニアは明確なルールと大量の履歴データに直面します。人工知能は、既存の経験から学習することで結果を継続的に最適化できます。ただし、開発者がこれまでに存在したことのない新しいプロセス ノードを作成する必要がある場合、状況はまったく異なります。

1.4nm およびより高度なプロセスを例に挙げると、研究開発チームは多くの場合、多数の未知の変数に直面する必要があります。多くの材料特性、製造方法、トランジスタ構造、プロセスの詳細はまだ検証されておらず、基本的な実験データさえ存在しません。このような環境では、AI には学習や参照のためのデータ基盤が欠けているため、その役割は大幅に限定されます。

Mi Yujie は、人類が本当の探求段階に入ると、イノベーションのプロセスは本質的に、単に既存のプロセスを最適化するのではなく、新しい法則を発見することになると考えています。 AI の場合、十分なデータがなければ、人間のエンジニアのように実験、経験、直感に頼って未知の限界を突破し続けることはできません。

彼はさらに、たとえ人工知能が将来的に進歩し続けたとしても、何もないところから物理的な限界を突破することはできないだろうと指摘しました。既存の装置、材料、製造プロセスが特定の技術目標を達成できない場合、AI 自体が物理法則を超えた解決策を自動的に見つけることはできません。高度なプロセスの開発を真に推進するのは、依然として、長年にわたって多数の研究者によって蓄積された科学的発見と工学的実践です。

Mi Yujie 氏は、AI の問題に加えて、TSMC の国際展開が直面する現実的な課題についても言及しました。海外展開においては、工場の新設と比較して、高度な製造システムを管理できる優秀な経営幹部人材の発掘・育成も重要な課題であると考えている。

現在、世界の半導体産業は人工知能によって推進される新たな成長サイクルの中にあります。同時に、チップの設計、製造、運用管理にAIを導入しようとする企業も増えています。 TSMCはこれまで人工知能を活用して工場建設の進捗状況を監視し、安全管理を改善し、1.4ナノメートル工場建設中のリスクを軽減してきた。

しかし、ミ・ユジエ氏の今回の発言から判断すると、TSMCのAIに対する姿勢は盲目的に楽観的ではない。世界で最も先進的なプロセスを開発する企業の 1 つである同社は、イノベーションの中核業務においてトップ エンジニアを置き換えるのではなく、効率を向上させ、プロセスを最適化するツールとして人工知能の方が適していると考えています。

高度なプロセスが物理的限界に近づき続ける中、人工知能は人間のより速く走るのに役立つかもしれませんが、次世代の半導体技術の方向性を決定するのは依然として科学的発見、工学的進歩、研究者の創造性です。