イノベーションサイクルから産業化・スケール化サイクルへ
台積電業務開発副総経理 袁立本氏は29日、台湾半導体産業協会年会に参加し、AI発展トレンドから台湾産業の競争優位と課題を探るをテーマに講演した。氏は、2022年第4季のChatGPT登場は大規模言語モデルが人類に広く利用された初の事例であり、2025年以前のAI産業はイノベーションサイクルにあり、重点は大規模言語モデルのブレークスルー、アルゴリズムの模索および初期エージェント型AIの概念実証にあって、伝統とAIの混合運用段階に属していたと述べた。今年以降AIは産業化・スケール化サイクルに入り、もはや実験室段階ではなく、インフラ構築および大規模応用を含む大規模展開に入り、企業級AIエージェント、専用データセンター構築およびAIフィジカルロボットの活用などが含まれる。
氏は、資本支出および産業採用に爆発的成長が現れ、台湾産業チェーンが深く実感しており、爆発速度も前例のない課題をもたらしていると述べた。サプライチェーンは非常に高い倍率の実行力を備え、システム検証と迅速な展開能力を同時に完成させる必要がある。百倍級の演算力爆発を支えるため、キャリアボード、プリント回路基板、電力供給およびキャビネット関連の高速光ファイバー接続などを深く統合すべきであり、そのうち一つでもボトルネックが現れればキャビネット全体が滞留し、業界はチップからキャビネットまでの全方位の共同イノベーションを採用すべきである。
台湾の堀と直面する課題
袁立本氏は、台湾は最も完全かつ最も密集した産業集積を備え、ウエハー受託製造のリーダーであるだけでなく、グローバルAIシステム統合ソリューションの供給者でもあると強調した。ウエハー製造、パッケージング、メモリー、キャリアボード、放熱インターフェース材料から製造工場出荷まで、大量生産検証を備えたワンストップ製造能力を有し、世界のいかなる地域も短期的に複製することは難しく、これが台湾の堀である。台湾業界の課題は、システムおよび性能向上のボトルネックに対して即時ソリューションを提供できるか、ハードウェア製造以外でAIデータセンターと応用側からより高いサービス価値をいかに獲得するか、およびAIおよびフィジカルAI応用規模をいかに拡大するかにある。
さらに、国内人材をいかに育成し海外人材を誘致するか、AIデータセンター構築とチップ生産能力拡大に必要な電力資源をいかに供給するか、土地取得と法規調整で生産能力の迅速な拡大をいかに支援するか、および地政学による海外展開とサプライチェーン地域化への影響にいかに対応するかが含まれる。
イノベーション支援でニューラルハブへ飛躍
このため袁立本氏はイノベーション支援の新建議を提起し、受動的受託製造モデルから技術早期の共同設計へ転換し、共同実験プラットフォームを推進して共に技術的ボトルネックを突破し、同時にオープンソースツールを推進し、標準フォーマットとガバナンス規範を制定し、安全な産業横断データプラットフォームを構築することを提案した。氏はまた、人材育成の高度化、AI専門研修の拡大、国家級AI人材バンクの構築、法規と標準の整備、AI製品認証と知的財産権保護メカニズムの加速、資金と税務インセンティブの提供、およびサプライチェーンの現地自社開発とレジリエンス深化を提案し、台湾のグローバルAIニューラルハブへの飛躍推進を期した。