生成AIを支えるのはGPUだけじゃない。電力ロスを減らす「半導体材料」の話

AIで増えるのは、計算量だけではない

　AIブームで半導体株への注目が続いている。生成AIを動かすには大量の計算が必要で、その計算を担う半導体の需要が伸びる。だからNVIDIAなどの半導体関連株に資金が集まる。

　ただ、AIが増やしているのは計算量だけではない。データセンターで大量のサーバーを動かし、冷却し、安定稼働させるには、膨大な電気が必要になる。AI時代の半導体を考えるうえでは、「どれだけ速く計算できるか」に加えて、「電気をどれだけムダなく使えるか」も大事になる。

　そこで出てくるのが「パワー半導体」だ。パワー半導体は、電圧や電流を変換したり制御する半導体で、エアコンやテレビ、EV、産業機器、再生可能エネルギー設備、データセンターなど、電気を使うあらゆる場所で使われている。電気を変換するときには必ずロスが出る。そのロスを減らせれば、機器の省エネ化や小型化につながる。

半導体は、材料の競争でもある

　半導体というと、回路をどれだけ細かくつくるか、どれだけ高性能なチップを設計するかに目が行きがちだが、パワー半導体の世界では「何の材料でつくるか」も大きなテーマになっている。 従来の中心はシリコン（Si）だったが、より高い電圧に耐え、より少ない損失で動作する材料として、炭化ケイ素（SiC）や窒化ガリウム（GaN）が使われ始めている。半導体は、設計だけでなく、材料の競争でもあるのだ。

　立命館大学発スタートアップのPatentix株式会社が開発しているのは、ルチル型二酸化ゲルマニウム（r-GeO₂）と呼ばれる半導体材料だ。二酸化ゲルマニウムには複数の結晶構造があり、なかでもルチル構造のr-GeO₂は、約4.6eVというバンドギャップを持つ。一般的なSiが約1.1eV、次世代パワー半導体で使われるSiCが約3.3eVであることを考えると、かなり大きい値だ。 要するに、高い電圧に耐え、電気のロスを抑えるパワーデバイスをつくるための、次世代材料の候補として期待されている。

二酸化チタン（TiO₂）でよく知られるルチル構造のイメージ図

　Patentixは、r-GeO₂を使った半導体基板やデバイスの研究開発を進めており、民生機器、車載、産業機器などへの展開を見込む。2026年には、株式会社ジェイテクトサーモシステムと共同で6インチ対応の成膜装置を開発し、Siウエハ上へのr-GeO₂薄膜の実行に成功した（参照）。これまでは小さな基板への成膜にとどまっていたが、今回の成果は、量産に必要な大きな基板へ近づく一歩となる。

GPUだけではない半導体のおもしろさ

　NVIDIAのような巨大AIチップ企業を、日本からすぐに生み出すのは簡単ではない。が、半導体の勝負は「GPUを誰が設計するか」だけではない。材料があり、基板があり、薄膜をつくる技術があり、製造装置や評価技術がある。半導体は、いくつもの技術の積み重ねでできている。Patentixのような素材系スタートアップを見ると、日本が半導体で勝負できる場所は、まだいろいろありそうだと思えてくる。

　ちなみに、社名のPatentixは「Patent（特許）」と「X（未知の可能性）」に由来するという。AIブームで半導体関連株に注目が集まるなか、新材料を開発し、その技術を守り、事業につなげる。Patentixという名前には、GPUだけではない半導体のおもしろさが詰まっている。