上海AIラボの新システムが主要なチップ材料1種を開発

上海人工知能研究所（上海AIラボ）が主導する中国の共同チームは、チップ製造に不可欠な材料であるKrFフォトレジストの生産を自動化するAI駆動システムを開発した。これは、数社の外国企業が支配する既存のサプライチェーンを打破する可能性がある。

同研究所の公式発表によると、この突破口は、独自の科学的大規模モデル「書生（Shusheng）」を使用した「クローズドループR&Dシステム」を構築したことによるもので、一部の国際的なサプライヤーが持つ「ブラックボックス」的な能力からの脱却を意味する。このプロジェクトは、中国の国家技術イニシアチブ「次世代人工知能」の一環として、アモイ大学および蘇州国家研究所と共同で開発された。

新システムは、AIベースの意思決定と自動合成を組み合わせ、フォトレジスト樹脂の安定した高純度かつ効率的な生成を実現する。KrF（フッ化クリプトン）フォトレジストは、自動車、家電、産業用途で使用される成熟したプロセスノドの幅広いチップ生産に不可欠であるため、これは中国国内の半導体サプライチェーンにおける主要な脆弱性を解消するものである。

この開発は、半導体の自給自足という中国の目標に向けた重要な一歩である。海外依存を排除できる可能性があることで、国内のチップエコシステムが強化され、中国の半導体企業の評価額に影響を与え、日本のJSRや信越化学工業といった世界の材料大手に長期的な競争圧力を生み出す可能性がある。

AIが材料科学を加速させる

イノベーションの核心は「AIによる決定＋自動合成」のフレームワークにある。科学向けの「書生」大規模モデルは化学反応の結果を予測するようにトレーニングされており、複雑なポリマー樹脂の最適な合成ルートを設計することができる。このAIによって設計されたプロセスは、自動化されたラボ設備によって実行され、AIが学習と反復を行えるフィードバックループが構築される。これにより、歴史的に数十年の蓄積された人間の専門知識に頼ってきたプロセスが標準化される。

最近のAIに関する議論の多くは、BlockやCloudflareなどの企業がレイオフの理由としてAIによる効率化を挙げているように、人員削減に集中している。しかし、今回の突破口は異なる応用例を浮き彫りにしている。それは、AIが基礎的な研究開発を加速させ、複雑な材料科学の課題を解決する可能性を示している。これは、IBMのアービンド・クリシュナCEOが、他の機能を自動化する一方で、採用の優先順位をAI関連職にシフトさせていると述べたコメントとも一致する。

サプライチェーンの再編

世界のフォトレジスト市場は、長らく日本と米国の企業によって支配される寡占状態にあった。中国におけるこの新しいAI駆動の手法は、既存企業が行ってきた数十年にわたる試行錯誤の開発プロセスを複製する必要のない、新しい市場参入の道を開くものである。このシステムを工業生産規模に拡大できれば、この重要な消耗品の輸入に対する中国の依存度を大幅に下げることができる。

この突破口は、中国国内の半導体セクター、特にフォトレジストの主要な消費者であるSMICや華虹半導体（Hua Hong Semiconductor）などのファウンドリにとって強気な材料である。逆に、歴史的にこのサプライチェーンの高利益セグメントを支配してきた既存の非中国系サプライヤーにとっては、市場シェアと評価額に対する長期的なリスクとなる。

この記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。