【半導体マスター講座第7回】AI時代の半導体と地政学 - 投資家が知るべきリスク

はじめに

「半導体マスター講座」の最終回です。これまで6回にわたって、半導体の基礎から主要企業まで解説してきました。

最終回となる本記事では、投資家が知るべきリスク要因に焦点を当てます。AI需要の爆発、米中対立、台湾リスク——半導体投資には大きなリターンの可能性がある一方で、無視できないリスクも存在します。

リスクを正しく理解し、それでも成長を取りに行く——それが賢明な半導体投資家の姿勢です。

AI半導体需要の爆発

2023年：ChatGPTが変えた世界

2022年11月にOpenAIがChatGPTを公開して以来、生成AIブームが世界を席巻しています。これにより、AI向け半導体の需要が爆発的に増加しました。

AI半導体市場の成長予測

年	市場規模（推定）	成長率
2023年	約500億ドル	-
2024年	約800億ドル	+60%
2027年	約2,000億ドル	-
2030年	約4,000億ドル	-

AI半導体市場は年率30%以上で成長し、2030年には4,000億ドル規模に達する見込みです。

需要を牽引する3つの要因

1. 生成AI（LLM）の普及

ChatGPT、Claude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）は、膨大な計算リソースを必要とします。

要素	必要なもの
学習（トレーニング）	数千〜数万のGPU
推論（サービス提供）	継続的なGPU需要
モデルの大規模化	さらに多くのGPU

2. データセンター投資の加速

BigTech各社がAIインフラに巨額投資を続けています。

企業	2024年設備投資（推定）
Microsoft	約500億ドル
Google	約400億ドル
Amazon	約400億ドル
Meta	約350億ドル

この投資の大部分がAI向けGPUとサーバーに向かっています。

3. エッジAIの台頭

スマートフォンやPC、自動車など、デバイス上でAIを処理する需要も増加しています。

Apple: Neural Engine搭載チップ
Qualcomm: AI対応Snapdragon
NVIDIA: 自動運転向けDrive

GPU・HBMの需給逼迫

AI向けGPU市場

NVIDIAがAI向けGPU市場で90%超のシェアを持ち、需要に供給が追いつかない状態が続いています。

製品	価格（目安）	納期
H100	約500万円	3〜6ヶ月
H200	約700万円	6ヶ月以上
Blackwell	未定	予約殺到

HBM（高帯域幅メモリ）の重要性

AI GPUの性能を引き出すには、HBM（High Bandwidth Memory）が不可欠です。

メモリタイプ	帯域幅（目安）	用途
DDR5	約50GB/s	一般PC
GDDR6	約500GB/s	ゲーミングGPU
HBM3	約800GB/s	AI GPU
HBM3E	約1TB/s超	最新AI GPU

HBM市場の状況

企業	シェア	状況
SK Hynix	約50%	リーダー、NVIDIAと密接
Samsung	約40%	巻き返し中
Micron	約10%	HBM3Eで急成長

2024年分：完売
2025年分：大半が割当済
生産能力増強中だが需要に追いつかず

サプライチェーン全体の逼迫

AI半導体を製造するには、複数の要素が揃う必要があります。

GPU設計（NVIDIA）
    ↓
ファウンドリ製造（TSMC）
    ↓
先進パッケージング（CoWoS）  ← ボトルネック
    ↓
HBM実装（SK Hynix等）
    ↓
完成品

特にCoWoS（先進パッケージング）がボトルネックとなっており、TSMCは生産能力を急拡大しています。

米中半導体戦争

対立の構図

米中間の半導体をめぐる対立は、技術覇権争いの様相を呈しています。

陣営	目的
米国	中国のAI・軍事技術発展を阻止
中国	半導体の自給自足を達成

米国の輸出規制

米国は中国に対して、段階的に輸出規制を強化しています。

年	規制内容
2018年	ZTE制裁
2019年	Huawei制裁（エンティティリスト）
2022年	先端GPU・製造装置の輸出規制
2023年	規制強化（H800も規制対象に）
2024年〜	さらなる規制拡大

規制対象

カテゴリ	規制内容
GPU	NVIDIA H100等の先端GPUを禁輸
製造装置	EUV装置、一部DUV装置を禁輸
EDA	先端EDAツールの輸出制限
人材	中国籍技術者の関与制限

中国の対抗策

中国は「内製化」を加速させています。

分野	取り組み
ファウンドリ	SMIC育成（7nm相当まで到達）
メモリ	CXMT、YMTC育成
設計	Huawei独自チップ（Kirin）
政府支援	数兆円規模の補助金

中国の現状と限界

項目	状況
成熟プロセス	自給率向上中
最先端プロセス	製造不可（EUVなし）
AI GPU	性能で大きく劣る

注意

デカップリングは長期化する

米中の技術対立は短期間で解決する見込みはありません。投資家は、規制強化による業績影響（NVIDIA等の中国向け売上減）を常に意識する必要があります。

CHIPS法と各国の動き

各国の半導体産業振興策

半導体は国家安全保障の問題となり、各国が巨額の補助金を投じています。

米国：CHIPS and Science Act

項目	内容
総額	527億ドル（約8兆円）
製造補助	390億ドル
研究開発	132億ドル
成立	2022年8月

誘致成果

企業	投資内容
TSMC	アリゾナ工場（400億ドル投資）
Samsung	テキサス工場
Intel	オハイオ・アリゾナ工場
Micron	ニューヨーク工場

欧州：欧州チップ法

項目	内容
総額	430億ユーロ
目標	2030年に世界シェア20%
誘致	Intel ドイツ工場等

日本：半導体戦略

項目	内容
総額	約4兆円（2023-2030年）
主な支援	TSMC熊本工場に1兆円超
国産化	Rapidus（2nm目標）

日本への誘致成果

企業	内容
TSMC熊本	第1工場（2024年稼働）、第2工場建設中
Rapidus	2nm国産化プロジェクト
Micron広島	DRAM製造強化

韓国：K-半導体戦略

項目	内容
方針	税制優遇中心
支援対象	Samsung、SK Hynix
投資	民間主導で数百兆ウォン

ポイント

補助金競争の時代

半導体は「産業政策の中心」となりました。各国が補助金で誘致を競い、企業は補助金を受けながらグローバルに生産拠点を分散させています。

台湾リスク

台湾への集中

世界の最先端半導体製造は、台湾（TSMC）に極度に集中しています。

指標	数値
ファウンドリシェア	67%
最先端（7nm以下）	90%超
依存企業	Apple、NVIDIA、AMD、Qualcomm等

もし台湾有事が起きたら

台湾海峡で紛争が発生した場合、世界経済への影響は計り知れません。

影響	内容
スマートフォン	生産停止（iPhone等）
AI GPU	供給途絶（NVIDIA H100等）
自動車	生産への深刻な影響
データセンター	拡張停止
世界経済	数兆ドル規模の損失

2021年の半導体不足（コロナ起因）でも自動車生産に大きな影響が出ましたが、台湾有事はその比ではありません。

分散化の動き

各国・企業は台湾リスクを軽減するため、生産拠点の分散を進めています。

拠点	内容	稼働時期
TSMC アリゾナ	4nm製造	2025年予定
TSMC 熊本	22/28nm、6nm	2024年〜
Intel 米国	自社+IFS	進行中
Samsung 米国	テキサス工場	進行中

分散の課題

課題	内容
コスト	台湾の2倍以上
時間	工場建設に3〜5年
人材	技術者の確保が困難
エコシステム	サプライヤー網の構築

注意

分散は進むが、依存は当面続く

生産拠点の分散には時間がかかります。最先端製造は今後5〜10年、台湾に依存し続ける見込みです。投資家は台湾情勢を常にウォッチする必要があります。

投資家が知るべき5大リスク

半導体投資における主要リスクを整理します。

1. 地政学リスク

要因	影響
米中対立激化	中国向け売上減（NVIDIA等）
台湾有事	サプライチェーン崩壊
輸出規制拡大	事業制限

対象銘柄: NVIDIA、TSMC、ASML

2. シリコンサイクル

要因	影響
需給バランス	価格変動
在庫調整	業績悪化
好況→不況	株価急落

対象銘柄: Micron、Samsung、SK Hynix（メモリ）

3. 技術競争リスク

要因	影響
世代交代失敗	シェア喪失
競合の追い上げ	価格競争
新技術の登場	陳腐化

対象銘柄: Intel、AMD

4. 集中リスク

要因	影響
特定企業への依存	供給途絶リスク
ボトルネック	生産制約

対象銘柄: TSMC依存企業、ASML

5. バリュエーションリスク

要因	影響
高いPER	期待剥落で急落
成長鈍化	株価調整

対象銘柄: NVIDIA、AMD（高バリュエーション銘柄）

半導体投資の心構え

リスクを理解した上で投資する

半導体は高リターンと高リスクが共存するセクターです。

魅力	リスク
AI時代の成長エンジン	地政学リスク
寡占構造で高い参入障壁	シリコンサイクル
長期的な需要拡大	高バリュエーション

投資戦略のポイント

1. 分散投資

個別銘柄のリスクを軽減するため、ETF も選択肢です。

ETF	特徴
SMH	大型半導体株に集中
SOXX	幅広い半導体株をカバー

2. 長期視点

AI需要は10年単位の構造的トレンドです。短期の変動に一喜一憂せず、長期保有を基本としましょう。

3. 地政学ニュースをウォッチ

米中関係、台湾情勢は常にチェックが必要です。

ウォッチポイント
米国の対中規制動向
台湾海峡の軍事動向
CHIPS法の執行状況

4. シリコンサイクルを意識

メモリ株（Micron等）は景気循環を意識して投資タイミングを図りましょう。

局面	戦略
不況期（価格下落）	買い場
好況期（価格上昇）	利益確定検討

5. バリュエーションに注意

NVIDIAなど人気銘柄は高いPER で取引されています。期待先行で買われすぎていないか、冷静に判断しましょう。

シリーズ総まとめ

7回にわたる「半導体マスター講座」を通じて、以下を学びました。

第1回：半導体とは何か

半導体は「条件次第で電気を通す」物質
市場規模は2030年に1兆ドルへ
5大成長ドライバー：AI、EV、データセンター、5G、IoT

第2回：半導体の種類

ロジック、メモリ、アナログ、パワーの4カテゴリ
ロジック（NVIDIA）とメモリ（Micron）で市場の65%

第3回：プロセッサの世界

CPU、GPU、SoC、FPGA、ASICの違い
AI時代はGPU（並列処理）が主役
NVIDIAはCUDAエコシステムで独走

第4回：サプライチェーン

EDA→IP→設計→材料→装置→製造→OSATの流れ
TSMCとASMLがチョークポイント

第5回：ビジネスモデル

IDM、ファブレス、ファウンドリの3類型
水平分業が主流、ファブレス（NVIDIA）が勝者

第6回：主要企業

NVIDIA：AI GPU独占
TSMC：ファウンドリ67%シェア
ASML：EUV装置100%独占

第7回：地政学とリスク（本記事）

AI需要は爆発的に拡大
米中対立と台湾リスクが最大の懸念
リスクを理解した上で長期投資

おわりに

半導体はAI時代の成長エンジンであり、投資家にとって魅力的なセクターです。しかし同時に、地政学リスク、シリコンサイクル、高バリュエーションなど無視できないリスクも存在します。

本シリーズで学んだ知識を活かし、リスクを理解した上で成長を取りに行く——そんな賢明な投資判断ができることを願っています。

半導体マスター講座、全7回をお読みいただきありがとうございました。

【半導体マスター講座 第7回】AI時代の半導体と地政学 - 投資家が知るべきリスク