AIが産業化・スケール化サイクルへ
台湾半導体産業協会は29日に年会を開催し、TSMC業務開発副総経理の袁立本氏が招かれてフォーラムに出席し、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。彼は、2022年第4季にChatGPTが登場し、大規模言語モデルが初めて人類に広く利用され、2025年以前のAI産業はイノベーションサイクルにあり、大規模言語モデルのブレークスルー、アルゴリズムの探求および初期エージェント型AIの概念実証に重点があり、伝統とAIのハイブリッド運用段階に属すると指摘した。今年からは産業化規模サイクルに入り、実験室段階にとどまらず、インフラ整備と広範な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建設およびAIフィジカルロボット活用などが含まれる。
百倍級の計算能力がサプライチェーンの実行力を試す
袁立本氏は、資本支出および産業界の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、爆発の速度が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高倍の実行力を備え、システム検証と迅速な展開を同時に完了しなければならない。百倍級の計算能力の爆発を支えるため、キャリアボード、プリント基板、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の段階は深く統合しなければならず、いずれか一つがボトルネックに直面すれば、キャビネット全体が停滞するため、産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取るべきである。
ワンストップ製造が台湾の堀に
彼は、台湾は最も完全かつ最も密集した産業クラスターを備え、ファウンドリ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サプライヤーでもあると強調した。ウェーハ製造、パッケージング、メモリ、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、台湾は大量生産検証のワンストップ製造能力を備え、世界のいかなる地域も短期間に複製することは難しく、これこそ台湾の堀である。
人材・電力・法規・地政学の四大多課題
課題について、袁立本氏は、台湾産業界はシステムおよび性能向上のボトルネックに対する即時ソリューションを提供し、ハードウェア製造以外に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獲得する方法、ならびにAIおよびフィジカルAI応用の規模を拡大する方法を考える必要があると指摘した。さらに、国内人材の育成および海外人材の誘致、AIデータセンター建設とチップ生産能力拡大に必要な電力資源の供給、土地取得と法規調整での生産能力の迅速拡大支援、ならびに地政学による海外展開とサプライチェーンの地域化への影響に対応しなければならない。
早期共同設計と国家人材プールを提唱
このため、袁立本氏は支援・創新建議を提出し、受動的ファウンドリモデルから技術の早期共同設計へ転換し、共同実験プラットフォームを推進し、共に技術ボトルネックを突破すると主張した。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。政策面では、人材育成の高度化、AI専門トレーニングの拡大、国家級AI人材プールの構築、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、ならびにサプライチェーンの現地自研およびレジリエンスの深化を提言し、台湾のグローバルAIニューラルハブへの飛躍を期待する。