※本記事は、MIT CSAIL Alliances podcastのエピソードの内容を基に作成されています。このエピソードは「Me, Myself, and AI」ポッドキャストによるボーナス配信として提供されたものです。オリジナルのポッドキャストは https://cap.csail.mit.edu/podcasts でご覧いただけます。本記事では、ポッドキャストの内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルのポッドキャストをお聴きいただくことをお勧めいたします。
登壇者紹介: Chris Miller氏は、Tufts大学の国際歴史学教授であり、ベストセラー著書『Chip War: The Fight for the World's Most Critical Technology』の著者です。本エピソードは、MIT Sloan Management ReviewとBoston Consulting Groupの共同制作による「Me, Myself, and AI」ポッドキャストのボーナス配信として、MIT CSAIL AlliancesポッドキャストのホストであるKara Miller氏がChris Miller氏にインタビューした内容です。「Me, Myself, and AI」はSam Ransbotham氏とShervin Khodabandeh氏がホストを務めています。
1. 半導体産業のビジネスモデル変革と設計・製造の分離
1.1 Jerry Sandersの統合型モデルと「Real men have fabs」思想
Chris Miller： 1969年、Jerry SandersはAMD（Advanced Micro Devices）を共同創業しました。Sandersには非常に特徴的なスタイルがありました。彼はRolexを身につけ、Gucciのローファーを履き、Malibuにビーチハウスを所有し、Rolls-Royceを乗り回していました。彼自身の言葉によれば、おそらく少し派手すぎたかもしれません。
Jerry Sandersは古い時代を代表する人物でした。それは、本物のチップ企業であるためには、大規模で高価で複雑な製造工場を所有しなければならないというマッチョなスタイルの時代です。当時の古い世代のチップメーカーにとって、チップの設計と製造を切り離すことは実質的に不可能でした。そのプロセスはかなり統合されていたのです。
Jerry Sandersは人々によく「real men have fabs（本物の男は製造施設を持つ）」と語るのが好きでした。つまり、チップを製造する施設、fabrication facilitiesを持つことが重要だということです。しかし、その後すぐに技術は方向転換しました。
Sandersにはもう一つ有名な言葉があります。彼はfabを所有することを、自分のプールの中にサメを飼うことに例えました。その論理は、サメは維持するのに非常に高価で、最終的にはあなた自身を食べてしまうかもしれない、というものです。この言葉は、彼のような製造施設とともに育った人物でさえ、これらの非常に高価で複雑な製造施設を運営することの困難さを露呈していたと思います。
1.2 1970-80年代のソフトウェアツールによる抽象化革命
Chris Miller： しかし、その後かなり急速に技術は転換しました。1970年代と1980年代に新しいソフトウェアツールのセットが登場したのです。実は、これらは主にMITから生まれたものでした。これらのツールは、チップ設計プロセスを製造から抽象化することを可能にしました。
1980年代と1990年代までには、チップデザイナーになって製造について基本的に何も知らなくても済むようになりました。あるいは、チップ製造者になってチップ設計についてほとんど知らなくても済むようになったのです。突然、ビジネスモデルが変化しました。チップを設計する企業と、チップを製造する企業が、しばしば二つの異なる企業グループになったのです。
最終的に、AIが登場すると、多くの非テクノロジー企業もチップの設計方法や、その設計が実際にどのようにプロセスの最適化に役立つかについて考え始めました。しかし、製造については、その大部分がアウトソースされることになりました。これには当然ながら、利点と欠点の両方がありました。
2. 半導体の用途拡大：自動車を中心とした産業変革
2.1 自動車産業における半導体需要の爆発的増加
Chris Miller： この半導体の拡散の一例として、自動車を考えてみましょう。自動車が広く使われる消費者製品となってから、今や100年が経過しています。しかし、自動車の歴史のほとんどの期間において、自動車を製造するのに内部にチップを組み込む必要はありませんでした。
ところが今日、新車を購入すると、その中には最大1,000個もの半導体が搭載されていることが多いのです。これらの半導体は様々な異なる機能を果たしています。ガソリン車であれば、エンジンへの燃料噴射を管理します。ワイパーを前後に動かすのもチップの役割です。
しかし、自動車により多くのチップを搭載する主要な推進力は、半自動運転システムがますます普及していることにあります。この半自動運転を可能にする計算を実際に実行するためには、かなり高性能なプロセッサとメモリが必要なだけでなく、最終的に処理されるデータを取り込むための膨大な数のセンサーと通信能力も必要になります。
そのため、過去10年間で自動車への半導体の配備が爆発的に増加しているのを目の当たりにしてきました。そして、今後10年間でさらに大幅に成長することが予想されています。半自動運転機能がますます増えていくからです。
2.2 半自動運転とセンサー技術による半導体需要
Chris Miller： すべてのLIDAR、すべての音声センサー、すべての視覚センサー、すべての位置センサーとGPS、これらすべてがチップによって可能になっています。そして、これはあらゆる場所で起こっています。トラクターで起こっています。建設機械で起こっています。ほぼすべてのタイプの機械で起こっているのです。
Kara Miller： 自動車を例に挙げたのは興味深いですね。というのも、Wall Streetでは常にTeslaについての議論があるからです。Teslaは自動車会社であり、そのように評価されるべきなのか、それともテクノロジー企業であり、そのように評価されるべきなのか。ある意味で、あなたが言っていることは、新しい世界では自動車会社はテクノロジー企業なのだということですね。
2.3 産業全体の変革：機械工学からコンピュート中心へ
Chris Miller： そうですね、その通りだと思います。そして、多くのレガシー自動車会社にとって、自らをアップデートしなければならないのは大きな課題です。
過去には、例えばモーターやドライブトレインの機械工学に基づいて自社を差別化していました。しかし今日では、そうしたことはあまり重要ではなくなっています。もちろん、非常に速く加速したいという理由で車を購入する人もいます。
しかし実際には、半自動運転システム、インフォテインメントシステムが重要な差別化要因になってきていると思います。そして、これらはすべて根本的にコンピュートによって可能になっている機能なのです。
Kara Miller： あなたが今話したのは、チップへの依存度、チップの必要性、そしてチップが経済を動かす方法における、この巨大な上昇についてです。しかし、少なくとも米国では、2000年頃から、あるいは1990年頃から、チップの製造量が減少し始めたことも見られます。米国は1990年に約37%を製造していましたが、2000年には19%になりました。2010年までには、製造量の観点から約13%にまで低下しました。そこで何が起こっていたのか、そして今何が起こっているのか、全体的な感覚を教えてください。
3. 米国製造シェアの低下とグローバルサプライチェーンの複雑化
3.1 米国半導体製造シェアの歴史的推移
Chris Miller： それを推進していた大きなトレンドは2つあると思います。一つは、今日のスマートフォンやPC、さらには自動車を生産するために必要な、これらの極めて複雑なサプライチェーンとバリューチェーンの構築でした。
3.2 複雑なサプライチェーンと価値連鎖の構築
Chris Miller： 私たちは、多くの異なる種類の産業から何百、何千もの異なる部品を組み立てなければなりません。そして、その全体のプロセスは、台湾、韓国、日本、そして中国といったアジアにますます集中してきました。これは発展に数十年を要したプロセスですが、今や産業基盤のあらゆるセクターに様々な程度で影響を与えています。そして、チップ産業にも影響を与えています。
なぜなら、過去数十年間のチップ工場への新規投資のほとんどがアジアで行われてきたからです。特に過去10年ほどは台湾で行われており、台湾は世界をリードするチップメーカーになりました。
3.3 半導体産業の垂直分離と専門化
Chris Miller： 同時に起こった二つ目のことは、チップ産業自体が異なる部分に分離されたということです。時計を40年、50年前に戻してみると、チップ企業は自社でチップを設計していました。自社でチップを製造していました。チップを作るのに必要な化学品や材料を社内で生産していました。チップを作るのに必要な機械も生産していました。
そして、これらの各ステップがより困難になり、より複雑になり、よりR&D集約的になり、より資本集約的になるにつれて、そのプロセスは分解していきました。そして今では、チップを設計する個別の企業があります。そして、それらの企業は製造を行う他の企業と契約します。製造企業はさらに、必要な材料、化学品、ガスを販売する他の企業と契約します。
3.4 米国の設計特化と製造依存の構造
Chris Miller： この専門化は、一方では技術の向上を可能にし、低コストでデバイスを生産することを可能にする上で非常に重要でした。しかし同時に、地域的な専門分野も生み出しました。
米国は半導体の設計に本当に焦点を当てることになりました。これはサプライチェーンの中で素晴らしい部分でした。Nvidia、AMD、Qualcommといった企業は、チップの設計のみを行い、今日では何も製造していません。
しかし、これはまた、製造に焦点を当ててきたアジアのサプライヤーに依存することにもなりました。つまり、地域によって差別化された専門化が進んだのです。これは私の見解では、効率性の源泉であると同時に、リスクの源泉でもありました。なぜなら、サプライチェーンの特定のコンポーネントや能力において、一つの企業や一つの国が重要なサプライヤーである状況に陥ることになったからです。
4. TSMCの戦略的重要性と台湾への依存リスク
4.1 FacebookとTSMCの比較による脆弱性の可視化
Kara Miller： そうですね。その点について、あなたは素晴らしい一文を書いています。「もしFacebookの豪華な本社がサンアンドレアス断層に沈み込んだとしても、会社はほとんど気づかないかもしれない。しかし、もしTSMCのfabがチェルンプー断層に滑り落ちたら——この断層の動きが1999年の台湾の最後の大地震を引き起こしたのですが——その反響は世界経済を揺るがすだろう」と。
これはSilicon Valleyと台湾の間の非常に際立った対比ですね。中国沖のこの小さな、そして非常に争われている国について、何がそれほど重要なのでしょうか。
4.2 TSMCの革新的ビジネスモデルと40年の投資
Chris Miller： 今日の台湾が本当に重要なのは、過去40年間にわたって世界最高、最も有能、最も技術的に先進的、そして最大のチップメーカーになるために投資してきたからだと思います。
約40年前、1987年にTSMC（Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation、台湾積体電路製造）が根本的に新しいビジネスモデルで設立されました。それまでは、先ほど述べたように、企業は自社でチップを設計し、自社で製造していました。しかしTSMCは何か違うことをすることにしました。何も設計せず、製造のみを行うことにしたのです。
その創業の背後にある重要な洞察は、複数の異なる顧客向けに製造すれば、どの競合企業よりもはるかに大きな規模を構築できるということでした。そして、その規模を構築すれば、材料を大量に購入できるため、コストを低減できるだけでなく、より重要なことに、より優れた技術を持つことができます。なぜなら、より多くのチップを生産し、生産するすべてのチップからデータを収集し、それを使って自社の生産プロセスを磨き上げることができるからです。
4.3 技術的優位性の確立と米国企業の依存
Chris Miller： これがまさにTSMCが過去40年間実行してきた戦略です。そして、TSMCは現在10年以上保持しているポジションに到達しました。それは、最も先進的であると同時に、プロセッサチップの最大生産者であるというポジションです。
今日、米国最大のテクノロジー企業のほぼすべて——Nvidia、Apple、Microsoft、Meta、Alphabet——は、TSMCからのチップなしには機能できません。そして、彼らが購入する主要なプロセッサの多くについて、実質的に代替手段はないのです。
5. 製造vs設計論争：Andy GroveとJerry Sandersの視点
5.1 Andy Groveの製造重視論とトランプ政権との類似性
Kara Miller： ある意味で、最初に話したAMDの共同創業者の一人であるJerry Sandersの見解に戻ると、現在のトランプ政権のアプローチと多くの共通点があるように感じます。
あなたが書いているように、Intelの創業者の一人であるAndy Groveは、基本的に「オフショア労働に課税し、その結果が貿易戦争になるなら、他の戦争と同じように扱え。勝つために戦え」と言っていました。これはトランプ2.0から出てきてもおかしくないような発言ですね。
かつて人々が製造者でなければならないと考えていたことと、現在の政治環境で見られることの間に、何らかの類似性があると感じますか。
5.2 米国と台湾の相互羨望：設計力vs製造力
Chris Miller： そうですね。Andy Groveと今日見られる言説の間に類似性を見出すのは、本当に興味深いことだと思います。
私がいつも興味深いと感じる力学は、米国にいて米国のチップ製造セクターの相対的な衰退を見ていると、嘆くのは簡単だということです。しかし、台湾に行くと、聞こえてくるのは、米国がいかに幸運にも並外れて活気のあるチップ設計セクターを持っているかということです。
そして、TSMCは非常に大きな差をつけて世界で最も重要なチップ製造企業ですが、その企業価値は最も重要な顧客であるAppleとNvidiaの3分の1未満なのです。
ですから、もし30年前に株を買うとして、チップ製造企業を買うか、チップ設計企業を買うか、どちらが賢明な投資だったかと自問すれば、答えはかなり明確です。チップ設計企業の方が、主要なチップ製造企業であるTSMCよりもはるかに優れたパフォーマンスを示しました。
そして、世界の他の国々は、私たちのチップ設計企業が財務的に非常に良い成果を上げてきたため、羨望の目で見ているのです。
5.3 Andy Grove論への敬意と留保
Chris Miller： ですから、先ほど述べたように、チップ産業を本当に構築した初期の人物の一人であるAndy Groveには、並外れた敬意を持っています。
しかし、特定の国でどの程度の製造規模が必要かについては、バランスの取れた見方をする必要があると思います。そして、行き過ぎることもあり得ます。
確かに、製造を常に過小評価し、適切なインセンティブを提供せず、公平な競争環境を提供せず、それを行う方法を知っている労働力を持っていなければ、効果的な製造ビジネスを持つために必要な規模を決して構築できないでしょう。私はそれを完全に信じています。
しかし同時に、非常に有能な設計、ソフトウェア、R&D能力を持つことの重要性も過小評価すべきではないと思います。なぜなら、これらも本当に根本的に重要であり、経済的に非常に価値が高いからです。
5.4 高付加価値製造とR&D・設計・ソフトウェアの不可分性
Chris Miller： そして、今日の高付加価値製造を見れば、それはR&D、設計、ソフトウェア能力と本当に切り離せないものです。これは今日も真実ですが、製造能力にますます多くのAIを適用していくにつれて、さらに真実になっていくでしょう。
ですから、要約すると、私はAndy Groveの議論には共感しますが、完全に受け入れることには躊躇します。なぜなら、R&Dや設計に焦点を当てた企業によって創造された経済的価値に十分な重みを与えていないと思うからです。
6. 米中半導体競争：バイデン・トランプ政権の政策的連続性
6.1 関税を除く超党派コンセンサスの形成
Kara Miller： トランプ2.0のアプローチと、バイデンのアプローチについて少し話してください。両者とも、製造の欠如と、例えばNvidiaが最先端ではないチップでさえ中国のような場所に販売する能力について懸念を持っているように見えるからです。では、現政権、そしてある程度は前政権がチップに関してどのようなアプローチを取っているか、どう考えますか。
Chris Miller： 関税を除いて——トランプ大統領がやや独特な点ですが——トランプとバイデンの間、そして正直に言えば、バイデンとトランプの最初の任期の間にも、多くの連続性があったと思います。そして、これは本当に二人の大統領についてのことではありません。実際には、議会や米国政府の他の部分にも存在する超党派のコンセンサスなのです。
6.2 政策の3つの柱：台湾依存削減
Chris Miller： この新しいコンセンサスにはいくつかの柱があると思います。第一の柱は、台湾から調達されるチップへの米国の依存について、本当に懸念があるということです。台湾自体が信頼できないパートナーだからではなく、中国が台湾を脅かし続け、台湾のチップ輸出能力を妨害するために使用するであろう軍事能力を構築し続けているからです。
そのため、米国が台湾のみからチップを調達している事例を減らし、TSMCのような台湾企業が米国を含む他の場所で生産能力を構築することを奨励したいという本当の願望がありました。それが一つです。
6.3 中国の半導体野心への対応
Chris Miller： 第二は、中国が半導体で主要なプレーヤーになろうとする非常に積極的な取り組みの影響について、本当に深い懸念があるということだと思います。
2010年代半ばに「Made in China 2025」政策が発表された時、半導体が中国の取り組みの中核的な焦点であることは明らかでした。そして、中国が自国の能力を構築しようと年間数百億ドルを費やしているのを見てきました。
私は、米国政府が、製造業の他のほぼすべてのセグメント、太陽光パネルと同様に、EVで見てきたように、中国がチップでもそれを試みていることに気づいたのだと思います。そして、チップを作ることは非常に技術的に困難で、非常に資本集約的であるため、他のどのセグメントよりも難しいでしょう。しかし、中国を過小評価すべきではありませんでした。そして、米国政府が何もしなければ、中国の市場シェアが米国や他の西側企業を犠牲にして急速に成長すると予想すべきでした。それが二つ目の焦点分野でした。
6.4 AI時代を見据えた先制的規制
Chris Miller： そして三つ目は、ChatGPTのリリースよりもはるか前から、米国政府の一部では、AIが本当に変革的な力になるだろうという認識があったということだと思います。そして、チップがAIの重要な要素であるということです。
だからこそ、ChatGPTがリリースされる6週間前に、米国は誰にAIチップを販売できるか、誰に販売できないかについての新しい制限を課したのです。AIが本当に重要になるという理論に基づいて、米国は自国の企業と同盟国の企業が、敵対国よりもAIチップへのより良いアクセスを持つことを確実にしたかったのです。
ですから、これら三つの柱は、過去三つの大統領政権の間でほぼ一定していたと思います。
7. 中国の半導体能力評価：設計力と製造スケールのギャップ
7.1 測定対象による評価の変動
Kara Miller： 中国は、チップに関して米国企業よりどれくらい進んでいると思いますか。Nvidiaが本質的に制限されており、トランプ政権下でますます制限されているように見えます。最先端のものだけでなく、実際には古いものでさえ販売できない状況です。私たちは6ヶ月先を行っているのか、彼らは追いついたのか、私たちは何年も先を行っているのか。何が起こっているのでしょうか。
Chris Miller： それは本当に、何を測定しているかによると思います。なぜなら、スタックのどのセグメントを測定するかによって、異なる答えが得られるからです。
7.2 AIモデルレベルでの競争力
Chris Miller： AIモデルの品質を見てみると、ほとんどのベンチマークで、中国のAIモデル——DeepSeekやQwenなど——は、主要な米国のモデルに非常に近いことがわかります。いくつかのベンチマークでは先行し、いくつかでは後れを取っていますが、大きな差別化はありません。
ですから、AIモデルを訓練する能力という点では、私たちは同等か、それに非常に近い状態にあると思います。
7.3 チップ設計レベルでの能力
Chris Miller： しかし、スタックの一段深いレベル、チップレベルを見てみると、ここで見つかるのは、中国企業がかなり印象的なチップを設計できるということです。Huaweiは中国における主要なAIアクセラレータチップの設計企業です。
彼らをNvidiaと比較すると、非常に印象的なチップです。少しエネルギー効率は劣りますが、非常に印象的なチップです。
7.4 製造スケールの決定的ボトルネック
Chris Miller： 中国が抱えている本当の課題は、大規模にチップを製造することです。そして、それが課題である理由は、中国のすべてのチップfab、そして世界の他のすべてのチップfabでも、これらの超専門化されたツールを取得する必要があるからです。今日、これらのツールは基本的に5つの企業によって生産されています。オランダから1社、日本から1社、そして米国から3社です。
これらのツールを入手できなければ、少なくとも最先端では、大規模にチップを製造することはできません。そして、それが中国が過去6年間できなかったことなのです。これらのツールを購入できなかったのです。そのため、大規模にチップを生産できていません。
7.5 Nvidiaの中国向け輸出制限の実効性
Chris Miller： ですから、今AIチップの状況を見ると、あなたが言及したように、Nvidiaは最も先進的なものだけでなく、いわば第二世代のチップも中国に販売することができません。
そして、これが影響を与えている理由は、中国はほぼ同等のチップを設計できるものの、それらを大規模に製造することができないからです。だからこそ、昨年、Nvidiaはハイエンドの販売を制限されていたにもかかわらず、中国への最大のチップ供給企業だったのです。中国は国内で十分に生産できなかったため、第二世代品を購入していたのです。
8. 中国市場のジレンマ：巨大市場と国内調達圧力の両立困難
8.1 ビジネス界の高度な関心と懸念
Kara Miller： どの程度の懸念レベルがあるのでしょうか。私は多くのビジネス関係者と話していると確信していますが、どの程度の懸念レベルを耳にしますか。私も確かにテック業界の人々と話しましたし、つい先日も大きなバイオテクノロジーのコンベンションに参加しました。そこで誰もが話しているように感じたのは、あるいは少なくとも3つに1つは中国についてでした。そして、中国がバイオ製造などの技術分野で、いかに米国企業に競争を挑んでいるか、しかし本当にチェーンを上っているかということです。これは私たちが話してきたことと非常に似ています。ビジネス関係者と話す時、何を聞きますか。
8.2 中国市場の重要性と組立拠点としての役割
Chris Miller： そうですね。チップ業界では、これは非常に大きな焦点です。一方で、中国は非中国系のほとんどのチップ企業にとって最大の市場です。彼らは中国に非常に大量に販売しています。なぜなら、製造される最終製品のほとんど——スマートフォンやPCのようなもの——はやはり中国で組み立てられているからです。
そのため、中国は多くの企業のグローバル売上の3分の1以上を占めることが多いのです。ですから、中国市場に販売しなければ、企業として存続できません。
8.3 長期的競合としての中国企業の台頭
Chris Miller： しかし同時に、彼らはほとんどの企業において、長期的に最も心配している競合企業も中国企業であることに気づいています。なぜなら、中国企業がバリューチェーンを急速に上昇していくのを目の当たりにしてきたからです。そして、中国政府が国内企業に国内製品を購入するよう非常に強く圧力をかけていることに気づいているのです。
8.4 国内調達圧力の加速：自動車チップ100%国産化
Chris Miller： 例えば、昨日の見出しにあったように、中国は現在、中国の自動車メーカーに対して、チップの100%を国内サプライヤーから調達するよう奨励しています。国内製品を購入するよう圧力は常にありましたが、これは国内購入への圧力の加速だと思います。
その圧力は中国のテックセクター全体に存在しており、中国のテック企業の成功の主要な推進力となってきました。なぜなら、彼らはこの大きな組み込まれた国内市場を持っているからです。
8.5 外国企業の困難なジレンマ
Chris Miller： そして、すべての外国企業は中国市場を見て、同時に次のように言います。「非常に大きい。そこで販売しなければならない」と。しかし同時に、「長期的には、中国政府は私たちを締め出し、国内企業に置き換えたいと考えている」とも言うのです。
これは、ほぼすべての企業にとって管理するのが非常に困難な力学なのです。
9. Intelの衰退：成功の罠とイノベーション喪失の過程
9.1 「Intelがイノベーションを忘れた方法」の背景
Kara Miller： 米国での製造に少し戻りましょう。先ほど触れましたが、NvidiaはGPUを作っています。しかしCPUに戻ると、あなたには「Intelがイノベーションを忘れた方法」という素晴らしい名前の章があります。どの企業もイノベーションを忘れたくないと思います。では、どうやってそれが起こったのでしょうか。
特に、近年、米国が製造において強力な地位を確保するために、連邦政府からIntelに巨額の資金が投入されてきたことを考えると、このことについて考えます。
Chris Miller： Intelの課題は、実際には過去数年よりも前から始まっていると思います。それらは2000年代と2010年代を通じて発展してきました。そして、過去数年間、Intelは一定の成功を収めながらも、多くの課題が続いている中で、自らを立て直そうとしてきました。
9.2 長期成功の罠
Chris Miller： Intelが抱えていた主要な問題は、あまりにも長い間、あまりにも成功しすぎていたということだと思います。1980年代半ばから2010年代半ばまで、Intelはマイクロプロセッサ、つまりPCとデータセンターに搭載されるCPUチップと呼ばれるものの世界的な支配的生産者でした。
そして、これらの数十年間は、最高の場所でした。なぜなら、それは誰もがPCを手に入れ、データセンターがCPUを中心に急成長した時代だったからです。
そして、成功することの問題の一つは、次に来るかもしれないものに投資するのではなく、レガシー産業を守ることに過度に焦点を当ててしまうことです。
9.3 技術シフトへの対応失敗
Chris Miller： そのため、Intelは一連の技術的シフトを見逃しました。スマートフォンを見逃しました。AIを見逃しました。そして、会社はますますエンジニアではなく、CFOのオフィスによって運営されるようになってしまいました。その結果、投資が不足し、技術的リスクを取らなくなり、競合他社に後れを取るようになりました。
9.4 現在の苦境と立て直しの困難
Chris Miller： そして今、同社は過去数年間これを問題として認識してきました。新しい技術、新しい能力に投資しようとして、船を立て直そうとしてきました。しかし、それは大きな船であり、非常にゆっくりと方向転換します。
Intelは非常に複雑な立場に置かれていると思います。そのビジネスモデルはもはや目的に適合していません。そして、リーダーシップチームは、かつて最も重要な米国のチップ生産企業であったものを立て直すという、本当に困難な課題を抱えているのです。彼らはそれをよく理解しています。
10. AI時代のデータセンター市場変化とNvidiaの台頭
10.1 Intelの歴史的顧客とAMDとの競争
Kara Miller： かつて、Google CloudやMicrosoft Azure、AWSがIntelから大量に購入していた時代があったと思います。それは今でも続いていますか。
Chris Miller： はい、今でも続いています。しかし、いくつかのことが変わりました。
一つは、Intelの歴史的な競合企業であるAMDが、同じタイプのチップを生産していますが、過去5年間でIntelを犠牲にして大幅に改善されたということです。そのため、この二社は本質的にPC用とデータセンター用のCPUチップの市場を分割しています。それが一つです。
10.2 AIによるデータセンター設計の根本的変化
Chris Miller： 二つ目は、AIがデータセンターの設計方法を根本的に変えたということです。
特にLLMのような、AI上で必要とするワークロードのタイプは、CPUチップではなくGPUチップの方がはるかに高速で効率的なのです。そして、IntelはCPUでは競争力がありましたが、競争力のあるGPUを持っていませんでした。その市場を支配してきたのはNvidiaでした。
そのため、データセンターへの支出がCPUからGPUへとシフトするのを目の当たりにしてきました。
10.3 Nvidiaの圧倒的優位
Chris Miller： そして、Nvidiaは、AIデータセンター建設ブームの圧倒的に最大の受益者となりました。それらのデータセンターの中にIntelのチップが全くないというわけではありません。しかし、それらのチップの中で最も重要なものは、今やIntelではなくNvidiaによって生産されているのです。
Kara Miller： 大手テック企業の設備投資予算を見ると、年間60億、70億、80億ドルといった規模で、その多くが2022年のHopperや2024年のBlackwellのような最先端のNvidiaチップに向けられています。このような資金とこのような最先端チップを獲得するための競争を見て、この種の支出、これは持続可能ではないのではないかと思うことはありますか。
11. AI投資ブームの持続可能性とコンピューティングの集中・分散サイクル
11.1 巨額投資の持続可能性への疑問
Chris Miller： それはすべて、私たち全員がどれだけAIを使うか、そして企業がそれからどれだけお金を稼げるかにかかっていると思います。
11.2 投資回収の条件：AI利用と経済価値
Chris Miller： 今、彼らは皆賭けをしています。ハイパースケーラーは賭けており、AIラボは賭けています。もし彼らがより良い、より良いAIシステムを構築すれば、私たちはそれらを使う、ますます経済的に価値のある方法を見つけるだろう、したがって私たちはそれらのサービスに対して支払う意思があるだろう、と。
確かに、並外れた量の投資があります。しかし、私は同時に、私たちが見ている、開発されている並外れた新しい能力のセットがあることも事実だと思います。
11.3 生産性向上による正当化
Chris Miller： あなたは、人工超知能の差し迫った到来を信じる必要はありません。しかし、今私たちが開発されているのを見ているタイプのAIシステムによって、一人当たり数千ドルの生産性向上が生み出されるだろうと考えることはできます。
そして、もしそれが実現すれば、この投資はすべてかなり合理的に見えるだろうと思います。
11.4 過去のブーム・バストサイクルへの慎重さ
Chris Miller： ですから、慎重でなければなりません。確かに、過去にチップ業界にはブームとバストのサイクルがありましたし、データセンター業界にも過去にありました。
しかし、AI導入を見ると、ChatGPTのような有料および無料ユーザーの成長率を見ると、あなたがAIが中心的であるとは思わないかもしれない産業にAIが展開されている、実際にはかなり生産的であることが証明されているすべての方法を見ると、私にとってこれらすべては、能力の構築に対する並外れた量の注目と投資とスピードがあるように思えます。
ですから、投資の規模はかなり大きいですが、私はこの投資すべてをバブルとして見ることはないと思います。
11.5 コンピューティングの歴史的サイクル：集中と分散
Kara Miller： あなたはこの本に取り組み始めたのは、AIが誰の口にも上る前だったと思いますが、そうですよね。
Chris Miller： ええ、ずっと前です。2010年代半ばに始めました。
Kara Miller： ですから、ChatGPTがリリースされる5年前ですね。これが起こり、展開されるのを見て、何を考えましたか。
Chris Miller： 過去3年間のスピード、AIが各産業の前面と中心になってきたスピードは確かに驚くべきものでした。今では、数千億ドルの価値を持つAI企業があります。それは皆を驚かせたと思いますし、確かに私も驚かせました。
長期的なトレンドラインのいくつかは、視覚化できたか、発展しているのを見ることができたと思います。一つはCPUからGPUへのシフトで、これは過去数年前から確実に起こっていました。そして、投資ブームです。
二つ目は、この投資すべての背後にある直感、より良いAIシステムが欲しければ、より大きなAIシステムが必要になるだろうということです。スケーリング則は、これまでのところまだ非常に機能しているように見えます。私たちがますます使っている推論モデルは、ますます多くのコンピュートを必要とし、それはより多くの半導体を意味します。
Kara Miller： あなたが半導体にたどり着いた経緯から、今後どうなるかについて、あなたの考え方は、おそらくこれが起こるのを見ているビジネスの平均的な人とは異なると思いますか。
Chris Miller： コンピューティング業界で歴史的に見られることの一つは、コンピューティングの集中化と分散化のサイクルがあるということです。
今、私たちが見ているのは、これらの巨大なデータセンターへの膨大な、膨大な投資です。これはコンピューティングリソースの集中化を表しています。そして、それは確かに必要だと思います。
しかし、私はいつかペンデュラムが反対方向に振れるのを見ても驚かないでしょう。そして、デバイス上のAI、つまり分散コンピューティングへの投資の波も見られるでしょう。スマートフォン、PC、自動車、その他のデバイスに多くの専門化されたAIプロセッサを持つことです。
11.6 集中型と分散型のそれぞれの利点
Chris Miller： 集中型と分散型の両方が必要になるでしょう。集中型の利点は効率性です。分散型の利点は、レイテンシが低くなること、すべてがデバイスに保持されていればプライバシーが向上すること、ネットワークの中心との接続が切断された場合の中断のリスクが少なくなることです。
ですから、最終的には集中化と分散化の両方が少し必要になるでしょう。これまでのところ、私たちは巨大なデータセンターを見てきましたが、スマートフォンやPCのようなネットワークのエッジではそれほど変化を見ていません。
12. 大手テック企業の自社チップ開発と産業全体でのチップ統合深化
12.1 自社カスタムチップ開発の動き
Kara Miller： あなたが書いていることの一つは、多くの大手テック企業が、NvidiaやAMDのような場所から最先端のチップを購入するために数十億ドルを費やすこの道を追求している一方で、例えばAmazonのような場所は独自のカスタムチップを作ることにも取り組んでいるということです。これは、チップを作ることが全ビジネスである場所を脅かすと思いますか。
12.2 Nvidiaの予想と顧客の戦略
Chris Miller： それは確かに競争上の課題です。Nvidiaのような企業にとって、顧客も自社のチップ開発にリソースを投入し始めるのを見ることは驚きではなかったと思います。誰も単一のサプライヤーを持ちたくありません。そして、しばらくの間、NvidiaはAIが必要とするGPUのほぼ唯一のサプライヤーのように感じられました。
ですから、1兆ドル、2兆ドル、3兆ドルの価値を持つ企業、大手ハイパースケーラーを持っている場合、彼らが自社の内部能力を構築できるかどうか試してみようとするのは驚くことではありません。少なくとも、依然として大量のNvidiaのチップを購入することになると私は思いますが、Nvidiaへの代替手段を彼らに与えるためです。
12.3 巨大企業の内製化インセンティブ
Chris Miller： 彼らは少しのオプション性を求めています。そして、社内のチップ設計能力が彼らにそれを与えているのです。
12.4 非チップ企業のチップへの関与深化
Kara Miller： 自社のチップを作らない企業、例えば大手金融会社、大手ヘルスケア、小売などにとって、コストの上昇、最先端技術を購入しなければならないというプレッシャー——もし自分がやらなくても競合がやれば——について、どれくらいの懸念があると思いますか。そういった不安を企業は抱えていると思いますか。
Chris Miller： それは確かに不安だと思います。そのため、実際にいくつかの産業で、企業が自社のチップを設計していないものの、チップ設計プロセスにずっと近づいている様子を見てきました。それによって、半導体を全体的なシステムに最も効率的に統合できるのです。
12.5 自動車産業の事例
Chris Miller： 自動車産業は素晴らしい例です。Teslaは独自のチップを設計するという点でやや独特ですが、ほぼすべての自動車会社が、過去数年間で、購入するチップがソフトウェアにどう統合されるか、システムにどう統合されるかについて、はるかに体系的な思考を行ってきました。
12.6 他産業への波及
Chris Miller： ドローンでも同様の例が見られます。データ相互接続を本当に最適化しなければなりません。センサー、バッテリー寿命を最適化しなければなりません。これらすべては、購入するチップによって形成されます。
特定のタイプの産業機器でも、購入するチップのタイプと、それらをどう統合するかについて、これまで以上に真剣な思考が行われているのを見ます。
12.7 パラダイムシフトの認識
Chris Miller： ですから、複雑な産業システム全体で、これまで以上に、XまたはYのチップを選択した場合、それがシステムの機能にどう影響するかについて真剣な思考が行われているのを見ています。
そして、多くの企業が発見していることは、過去にはチップレベルを無視して、既製品を購入し、ソフトウェアやシステムに焦点を当てれば、チップレベルを理解する必要がないのでより効率的だと考えていたものの、今では技術スタック全体について考えることでパフォーマンス向上が得られることに気づいているということです。
これが、ある意味では驚くべき分野で、チップ設計とシステム設計の重要な部分としてのチップについて考えることにこれまで以上に関与するようになっている原因となっています。
Kara Miller： Marc Andreessenの「ソフトウェアが世界を食べている」という言葉を少し思い起こさせますね。つまり、どんなビジネスをしていても、ソフトウェアビジネスに携わっているということです。この場合は、どんなビジネスをしていても、それが自分が携わっていると思っていたビジネスでなくても、チップビジネスに携わっているようなものですね。
12.8 企業文化とタレントへの影響
Chris Miller： その通りだと思います。そして、多くの企業にとって、それは少しカルチャーショックであり、既存の人材プールにストレスを与える変化です。なぜなら、彼らはソフトウェアエンジニアを雇用し、必要な他のエンジニアを雇用してきましたが、今ではチップレベルも理解する人々を見つける必要があるからです。
13. 移民人材の重要性と米国の競争優位性への脅威
13.1 AI研究者の出身国と雇用地のギャップ
Kara Miller： 以前、中国との競争力について話していましたが、あなたは中国に焦点を当てたシンクタンクを引用しています。それによると、主要なAI研究者の約30%が中国出身で、米国出身は約20%です。しかし、これが重要な点だと思うのですが、米国は主要な研究者のほぼ60%を雇用しています。
13.2 高等教育・外国人労働者への取締まり強化
Kara Miller： 米国の高等教育における外国人学生の削減、一般的な外国人労働者の削減など、取締まりが強化されているのを見ると——例えばHarvardのような場所ではさらに深刻ですが——それはあなたを心配させますか。それは私たちの技術的優位性の重要な部分だと思いますか。
13.3 チップ産業における移民の歴史的貢献
Chris Miller： それは私たちの技術的優位性の中心的な部分だと思います。そして、確かにチップ産業の起源からそうでした。最初のチップスタートアップであるFairchild Semiconductorを見てみると、1950年代に設立されましたが、8人の創業者のうち2人が米国外で生まれました。
そして、その同じ比率は、主要なチップ企業すべてで多かれ少なかれ存在していました。私たちはAndy Groveについて話しました。Andy Groveはハンガリーのブダペストで生まれ、そこでの共産主義の弾圧から難民として逃れました。
米国のチップ産業の構築を助けてきた主要な研究者や経営者の、約千の他の例を挙げることができます。彼らは移民としてそれを行ったのです。
13.4 業界の一致した見解
Chris Miller： ですから、これは非常に逆効果的だと思います。チップ業界の誰と話しても、その声明に異議を唱える人を見つけるのは難しいです。
13.5 他国から見た米国の魅力
Chris Miller： そして、本当に印象的なのは、他の国に行って彼らのチップ産業と話し、「あなたの課題は何ですか」と尋ねると、インドであれ、東アジアであれ、ヨーロッパであれ、繰り返し聞くのは、最大の課題の一つは、私たちの最高のエンジニアが米国に行きたがること、最高のスタートアップ創業者が米国で資金を調達したがることだということです。
それに疑問を投げかけたり、それをより困難にしたりするようなステップを取ることは、私には完全に自滅的に思えます。
13.6 他国の人材獲得競争
Kara Miller： 変化が起こっていると思いますか。つまり、技術や科学の領域によりますが、フランス、アイルランド、中国が、科学者やテック関係者に「どうぞこちらへ」というレッドカーペットを展開するというようなことをしているのを見てきました。ですから、それが変化の過程にあると思いますか。
13.7 影響の不確実性と第一次トランプ政権の教訓
Chris Miller： 規模がどれくらいかはまだわかりません。学生ビザ、多くの異なる人々のビザステータスに疑問を投げかけるだけで、政権が取ったステップは、確かに本当にショックでした。学術コミュニティにとってもそうですが、AI研究コミュニティにとっても——そこにも米国外で生まれた人々の割合が非常に高いため——より広いチップ業界でもインパクトがありました。
ただし、規模についてはまだわかりません。最初のトランプ政権では、移民に関してかなり厳しいレトリックと、ビザに関するいくつかの動きがありましたが、当時予想されたほどこれらのセクターにとってインパクトがなかったと思います。ですから、展開を見て、影響の規模について判断を保留しようと思います。
13.8 いずれにせよマイナス影響
Chris Miller： しかし、それが低インパクトであろうと高インパクトであろうと、どちらにしてもマイナスのインパクトです。ですから、どちらにしても私は反対です。
14. 米中AI競争の現状評価と半導体製造の複雑性
14.1 2021年Eric Schmidtの警告の再評価
Kara Miller： 2021年に、元Google CEOのEric Schmidtが「中国は世界のAIスーパーパワーとして米国を凌駕する可能性がある」と書きました。2021年を振り返ると、それが今よりも可能性が高いと思うか、低いと思うか、どうでしょうか。
14.2 中国の能力への評価
Chris Miller： 中国は多くの異なる面で非常に印象的です。過去数十年間、基本的にすべての産業で、繰り返し多くの人々の予想を上回るパフォーマンスを示してきました。
14.3 米国の依然強固な地位
Chris Miller： しかし、ソフトウェアとハードウェアのスタックを見て、どの企業が市場シェアを持っているかを見て、誰が基礎研究を行っているかを見て、AI能力の総合的な評価を行うと、米国は依然としてかなり強い立場にあると思います。
14.4 優位性の条件付き維持
Chris Miller： それは、米国が世界で最も賢い人々を追い払うことでそれを浪費すれば、最も強い立場にとどまるということを意味するものではありません。しかし、カードを賢く使えば、米国の研究者と米国企業は、多くの主要セグメントでリードを維持する可能性が高いと思います。
14.5 中国の才能への敬意
Chris Miller： しかし、それは中国と中国企業、そして中国にある並外れた才能を過小評価するということを意味するものではありません。なぜなら、それは確かに印象的だからです。
14.6 一般的な理解不足：最先端チップ製造の複雑性
Kara Miller： この本を書くことによってあなたが理解するようになったチップについて、聴衆に話す時、一般の人々やビジネスコミュニティが理解していないことで、ギャップがあることは何ですか。
Chris Miller： 最大のことは、最先端チップを製造することの複雑さだと思います。
14.7 「工場をいくつか建てれば」という誤解
Chris Miller： 私はよく人々が「例えば台湾に非常に依存しているのなら、なぜここにいくつか工場を建てないのか」と言うのを聞きます。しかし、各工場のコストは200億ドルです。各工場は人類史上最も高価な工場です。
14.8 製造の極限的複雑性
Chris Miller： そして内部には、これまでに発明された中で最も高価で複雑な機械があります。数十億、数十億のトランジスタを微細なスケールで製造するのです。
人類がこれまで行ってきたことの中で、先進的なチップを生産することより複雑なものは本当にありません。
そして、チップがこれほど影響力を持ってきた理由の一つは、私たち他の人々がそれを当然のことと思えるからだと思います。なぜなら、チップは魔法のように私たちのすべてのデバイスに現れ、魔法のように私たちにコンピューティング能力、通信能力、センサー能力を与えてくれるからです。そして私たちはそれについて考える必要がないのです。
14.9 チップの魔法的存在
Chris Miller： しかし、それらについて考え始めると、このような複雑な機械をこのような低価格で作り出すことが可能であったということが、どれほど奇跡的であったかを理解し始めます。私たちはそれをポケットに入れることができるのです。
Kara Miller： しかし、これは来週までに建設するという種類の状況ではありませんね。
Chris Miller： 確かにそうではありません。
15. 今後の最大の懸念：サプライチェーン脆弱性とAI導入の人的課題
15.1 東アジアのサプライチェーン脆弱性
Kara Miller： 最後に、私たちは様々な幅広いことについて話してきました。チップとAI、そしてあなたが非常によく知っているこのセクター全体について考える時、あなた自身の最大の懸念は何でしょうか。
Chris Miller： 私たちが持っているサプライチェーンの脆弱性、特に東アジアにおける脆弱性の重要性を過小評価することはできないと思います。
世界史上、経済革命がその重要な成分を生産するために一つの国にこれほど依存したことは一度もありませんでした。ですから、これは即座の注意に値するものであり、過去数年間に私たちが集合的に与えてきた以上の注意に値するものだと思います。それらの依存関係を減らすためにです。
15.2 AI展開における最大のブロック：人的要因
Chris Miller： もう一つ、AIの発展を見ていて印象に残っていることは、AIの展開における最大のブロックは、コンピュータや技術やモデルではないだろうということです。人々になるでしょう。そして、人々がAIシステムを使いやすいと感じるように設計し、人々が恐れるのではなく活用するよう奨励することを確実にすることです。
15.3 テクノロジー採用への抵抗の歴史
Chris Miller： 歴史的に見つけることの一つは、新しい技術がしばしば多くの頑固な人々に遭遇するということです。企業、教育機関、政府、社会全体で、しばしば技術の採用を遅らせる人々がいます。時には正当な理由がありますが、時には単に頑固さのためだと思います。
15.4 恐れでなく活用の奨励
Chris Miller： そして、ここであまりにも多くのそれを見ないことを願っています。
Kara Miller： Chris Millerは『Chip War: The Fight for the World's Most Critical Technology』の著者です。彼はTufts大学の国際歴史学の教授です。Chris、本当にありがとうございました。これは素晴らしかったです。
Chris Miller： お招きいただきありがとうございました。