5月15日、2025 TSMC技術フォーラム（台北）が正式に開催された。TSMCの副総経理兼副共同COOの張曉強（チャン・シャオチャン）氏は「量産予定の2nmプロセスは初年度顧客採用率が3nmと5nmのの2倍となり、さらに4倍以上になることが期待されている」と表示した。
張氏は、「半導体業界で今最も人気な言葉はAIであり、2024年がAIの年になると考えられている」と指摘した。 AIの応用は半導体分野に大きな影響を与えており、この傾向は2025年も引き続きに強いと予想されている。 半導体の応用から見れば、AIの主な推進力は5nm、3nm、将来的には2nmといった主要なプロセスノードにある。
その他、AIの最大の市場はハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）と予測されている。半導体のプロセス技術が進歩し、設計アーキテクチャが進化し続けるにつれて、エネルギー効率はおよそ2年ごとに3倍（3X）に増加するから、エネルギー効率は将来のAI開発にとって最も重要な基礎となる。 特に、AIの多くのアプリケーションはクラウドにあり、将来はエッジにまで広がり、半導体は完全にAI主導となる可能性がある。
あらゆる面でAIが盛んになる市場全体および応用動向として、スマートフォンのハイエンドモデルには最先端技術が大きく搭載されている。ただし、最先端のスマホであっても、エネルギー効率の改善が最も重要な分野で、アナログ・アプリケーションの影響力も依然として強い。自動車については、自動車市場全体としては比較的弱いものの、半導体応用から見れば、自動運転機能で自動車への先端プロセスの採用が加速している。また、現在の自動運転向けチップの多くはまだ12nmまたは8nmプロセスを使用しているが、将来的には5nmまたは3nmプロセスの応用が加速する。
ロボットの面では、現在話題になっているヒューマノイド・ロボットこそが未来なのだ。ヒューマノイド・ロボットは、高度なプロセッサーから生まれる極めて高度な知能を必要とする。人間の動きを模倣するなどの機能を果たすためには、多数の複雑な電子部品と高度なソフトウェアが必要となる。将来のロボットは、価格、消費電力、演算能力において10倍の向上を達成する必要があると予想されている。そのためには、より高度なプロセス技術が必要となる。また、ネットワーク通信技術は、およそ10年ごとに帯域幅が10倍ずつ増加するため、計算能力も向上する必要がある。
上記の市場動向を受けて、張氏はTSMCの技術ロードマップは予測可能で、顧客志向であることを強調した。顧客が製品計画を立てられるよう、今後2～3年の技術を事前に発表する。 N3プロセスに関しては、発表時点で量産3年目に入っている。N3E（高性能化）、N3B（高性能化・高密度化）、将来的にはHPC向けのN3X（高性能化・高周波化）といった派生プロセスが続いている。
次のN2プロセスの顧客採用率は非常に高く、初年度はN3/N5の初年度の2倍、2年目には4倍となった。学術研究でも最先端プロセスの採用が増えている。新たに開発されたA14プロセスに関しては、2028年までに量産体制に入る見込みだ。前世代のN2プロセスにより、A14の性能は10％、エネルギー効率は30％、ロジック密度は20％以上向上する。エネルギー効率と論理密度の向上は、AIやHPCアプリケーションにとって極めて重要で、A14は設計と技術の革新も兼ね備えている。
さらに、A16プロセスは、Super Power Rail（SPR）技術を初めて採用したもので、2026年後半に量産を開始する予定だ。トランジスタ技術に関しては、TSMCの研究開発チームはGAA（Gate-All-Around）などの革新的な技術を模索している。 例えば、C-Gate（Compound Gate）材料を使用したインバーターは、優れた性能を実証している。
AIコンピューティングの需要に対応するためにより多くのコアが必要とされ、3D集積化が進んでいる。TSMCは、ウエハーをインターポーザーとして使用するSystem-on-Wafer の概念を導入した。従来のパッケージングと比べて、40倍の集積度向上をもたらすことができる。 同時に、エネルギー効率を高めるために、光電統合は重要な将来の方向性である。
最後に、最先端のロジック・プロセスに加え、特殊なプロセス技術も非常に重要である。 張氏は、「これにはセンサー（sensor）、パワーマネジメント（power management，pivic technology）、無線周波数（RF）、組み込みメモリ（Embedded Memory）が含まれる」と強調した。 組み込みメモリの中で、特に埋め込み型不揮発性メモリ（eNVM）は、ロジックチップへの統合が進んでいる。