はじめに: なぜ今MCPに注目か
近年のAIブームにより、データセンターやHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）向けサーバー市場が急速に拡大しています。その牽引役となっているのが大規模言語モデルなどのAIワークロードであり、従来低迷していた一般サーバー市場を尻目にAIサーバーの需要が旺盛です。AI半導体（GPUやAIアクセラレータなど）では、演算性能とメモリ帯域幅への要求が飛躍的に高まっており、これに応えるためにMCP（Multi-Chip Package、マルチチップパッケージ）技術への注目が急上昇しています。MCPとは一つのパッケージ基板上に複数のチップ（ダイ）を統合する先端的な実装手法で、従来の単一ダイ設計では達成困難なスケーリングを可能にします。
しかし、なぜ今になってMCPがこれほど重要になったのでしょうか？背景には、ムーアの法則の鈍化とチップ製造コストの高騰があります。最新プロセスノード（例えば5nmや3nm）の微細化によってウェハー当たりの歩留まり（良品率）は低下し、巨額の開発費と製造コストが課題となっています。単体サイズの巨大なチップを作ろうとすると不良も増えコスト高となるため、機能ブロックを複数の小さなチップレットに分割し、一つのパッケージにまとめるアプローチが現実的な解となりました。このチップレット技術により歩留まりを改善しつつ、設計コストも削減できることが実証されつつあります。さらにAI・HPC分野では要求性能が爆発的に高まっているため、単一ダイのスケーリングだけでは追いつかず、先端パッケージング（アドバンストパッケージング）による複数ダイ統合で性能を底上げする必要性が生まれています。
要するに、「AIブーム × ムーアの法則の壁」という状況下で、MCPによるチップレット統合と2.5D/3D実装など先端パッケージ技術が半導体業界の次なる打開策として脚光を浴びているのです。
Takeaway: AI需要の爆発と微細化の限界により、複数チップを一体化するMCPが今まさに不可欠な技術となっています。ビジネス面でも技術面でも、「なぜ今MCPなのか」の答えは、AI時代における性能とコストの両立にあると言えます。
MCPとは何か: チップレットと先端パッケージングの基礎
MCP（マルチチップパッケージ）は、一つのパッケージ基板上に複数の半導体チップを実装する技術の総称です。従来からあるMCM（マルチチップモジュール）と似た概念ですが、近年のMCPは「チップレット」と呼ばれる機能別に分割された小型ダイと、高密度配線による先端的な接続技術を特徴とします。単一の巨大ダイ（モノリシックIC）ではなく複数ダイを組み合わせることで、トータルのトランジスタ数や機能を大幅に拡張できる点がメリットです。
現代のMCPを支える代表的なパッケージング手法には2.5D IC実装と3D IC実装があります。2.5D ICとはシリコン製インターポーザや有機基板上に複数のチップを並べて配線接続する方式で、例えばTSMCのCoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）技術ではGPUと複数のHBMメモリを一つのシリコンインターポーザ上に配置します。これによりチップ間の距離を縮め大帯域幅・低レイテンシ接続を実現できます。一方、3D ICはチップを垂直方向に積層する技術で、シリコン貫通ビア（TSV）やマイクロバンプを用いて上下のダイを直接接続します。典型例がHBM（高帯域幅メモリ）で、DRAMダイを8層や12層も垂直積層しベースロジックダイに接続した3Dメモリです。このHBMスタック自体をGPUなどロジックダイと隣接配置する際にはインターポーザ経由（2.5D）で実装するため、HBM＋ロジックの構成は2.5Dと3Dを組み合わせたハイブリッドなMCPと言えます。
加えて、Intelが提唱するEMIB（基板埋め込みブリッジ）やFoverosといった技術も先端パッケージングの一種です。EMIBは基板内にシリコンブリッジを埋め込んで複数ダイを2.5D接続する技術、Foverosは高性能ロジックダイ同士を3D積層する技術として実用化されています。近年登場したCPUやGPUの中には、TSV付きシリコンインターポーザ＋HBM（2.5D）やロジック積層（3D）を組み合わせた複雑なMCPもあります。例えばIntelのGPU「Ponte Vecchio」では、5種類ものプロセスノードで製造した計47個のチップレットを2.5DのEMIBと3DのFoverosで接続統合しています。TSMCとIntelそれぞれの工場で作られたチップを一つのパッケージに収めており、このように異なるメーカー・異なるノードのダイを組み合わせることが可能なのもMCPの特徴です。
まとめると、MCPとは「複数チップのパワーを一つに束ねる」技術です。その鍵となるチップレット設計や2.5D/3D実装技術の進歩により、かつては別々だったプロセッサやメモリを極めて近接に統合し、一体のシステムのように動作させることができます。これによりデバイス性能・帯域を飛躍的に高めつつ、設計の柔軟性も向上させることが可能となりました。
Takeaway: MCP（マルチチップパッケージ）は、チップレット化と先端パッケージング技術によって複数の半導体ダイを一つに統合する手法です。2.5D ICや3D IC実装により、ロジックとHBMなど異種チップを密接に接続し、従来にない性能と集積度を実現しています。
AI半導体を支えるアドバンストパッケージング技術
AI半導体の分野では、上述したMCP技術が実際の製品に続々と採用されています。特にGPUをはじめとするAIアクセラレータでは、メモリ帯域確保のためにHBMをインターポーザ経由で統合する2.5Dパッケージが不可欠となりました。実際、NVIDIAの最新GPU「H100」は80GBのHBMを6スタック搭載し、TSMCのCoWoSプラットフォーム上でGPUダイと統合されています。このような高性能パッケージ無しには、大規模AIモデルの学習に必要な膨大なメモリ帯域を実現できません。業界関係者も「HBMはHPC（高性能計算）の軍拡競争の中核になりつつある」と述べており、AI/HPCチップでのHBM搭載が事実上標準となっています。
また、チップレットアーキテクチャもCPU/GPU問わず広がっています。AMDはサーバーCPU「EPYC」やGPU「Instinct MIシリーズ」で複数のチップレットを高速インターコネクトで接続する設計を採用してきました。最新のインスタンクトMI300シリーズではCPUコアダイやGPUダイ、HBMスタックなど十数個ものダイを単一パッケージに収め、性能と電力効率を高めています。一方NVIDIAも、次世代GPUアーキテクチャ「Blackwell」においてついにマルチダイ構成を導入しました。Blackwell世代のGPUは2個の大型ダイを1パッケージに実装しており、従来の単一巨大ダイ設計の限界を突破しさらなる性能向上を図っています。興味深いのは、NVIDIAがチップレット化を選んだ主目的が歩留まりやコストではなく性能スケーリングだった点です。すなわち「単一ダイで製造可能な最大サイズのGPUを2つ組み合わせる」という発想で、理論上2倍の演算ユニットを搭載する大胆な設計となっています。その結果、ソフトウェアから見ると一つのGPUとして扱えるモンスターGPUが実現されました。
このように、AI半導体の最前線では2.5Dパッケージ + HBMやマルチダイGPU/CPUといったアドバンストパッケージング技術が続々と投入されています。Appleなど他分野の先進企業も、M1/M2 Ultraチップで2ダイをシリコンブリッジで繋ぐ独自パッケージ技術を採用するなど、チップ統合の流れは汎用コンピューティング全般に波及しています。Yole Groupの分析によれば、NVIDIAやAMD、AppleがTSMCと協力して革新的パッケージングを実用化したことで、業界全体に2.5D/3D実装が広まりつつあると指摘されています。高性能パッケージ市場は今後も成長が見込まれ、2029年には2.5D/3Dを中心とした先端パッケージ分野だけで280億ドル規模に達する（2023–2029年で年37%成長）との予測もあります。
Takeaway: GPUに代表されるAI半導体では、HBM統合の2.5D実装やチップレット化によるマルチダイ構成が欠かせません。NVIDIAやAMDなど主要各社が先端パッケージ技術を競って導入しており、市場規模も急拡大しています。アドバンストパッケージングはAI時代の半導体性能を支える基盤技術となりました。
MCPの利点: 歩留まり向上とコスト効率、そして性能スケーリング
MCP/チップレット化のアプローチがこれほど注目されるのは、製造歩留まりとコスト面で大きな利点があるためです。大型のモノリシックICを製造する場合、ウェハー上に占める面積が大きいほど欠陥に当たる確率が上がり、良品率（歩留まり）は低下します。例えば面積が極端に大きい高性能GPUでは、最新プロセスでも相当数の不良ダイが出てしまい、一個当たりコストが跳ね上がります。そこでチップレットとして機能ごとにダイを小分けにすれば、一つひとつのダイは格段に歩留まりが改善します。複数の小ダイから良品だけを選んで組み合わせれば、一枚のウェハーからより多くの製品を得られる計算になります。
またチップレット化にはコスト最適化のメリットもあります。各ダイをそれぞれ最適なプロセスノードで製造できるため、高速ロジックは最先端ノード、I/Oやアナログ部分はあえて前世代ノードで作るといった「ノードの使い分け」が可能です。これにより高価な先端シリコンの使用量を必要最小限に抑え、全体のシリコンコストを削減できます。実際、Amkor Technologyの分析では「小型チップレットの歩留まり向上とノード混在によるコスト最適化により、総シリコンコストを大幅に下げられる」ことが示されています。さらに複数ダイを統合するパッケージ技術のコスト増加は、シリコン面積削減によるコストダウンや開発期間短縮の効果で十分相殺可能だとも報告されています。つまり「チップは小さく、製品は大きく」を実現することで経済性と性能を両立できるわけです。
チップレット化の恩恵は製造面だけでなく設計と製品戦略の柔軟性にも及びます。一度設計したチップレットを流用して別製品を構成したり、必要なチップレットを組み替えてバリエーション展開したりと、モジュール化設計によるタイムトゥマーケット短縮も期待できます。例えばAMDはCPU用の計算チップレットとI/Oチップレットを分離し世代を跨いで再利用する戦略を取っていますが、これにより新製品投入サイクルを加速しています。加えて、大規模MCPは一つのパッケージ内でより多くのトランジスタや機能ブロックを搭載できるため、単一ダイの最大サイズ（レチクル限界）を超えるスケーラビリティを得られる点も重要です。前述のNVIDIA Blackwell GPUのように「限界サイズのダイを2個」実装すれば、単体では不可能な演算ユニット数を実装できます。このアプローチにより性能向上の余地が飛躍的に広がることはAI/HPCにとって非常に魅力的です。
もっとも、MCPには新たな課題も伴います。複数ダイを高速・高密度で相互接続するには高度なパッケージ技術が不可欠で、パッケージ工程での実装コストや熱設計の複雑さは増します。また、チップ同士を繋ぐインターフェース開発や複雑化するテスト工程など、設計・製造フロー全般に追加の投資が必要です。これらを差し引いてもなお余りあるメリットが歩留まりとコスト、性能スケーリングにあるため、各社はMCP技術の導入に踏み切っているのです。
Takeaway: チップレットベースのMCPは巨大小型チップを作るより歩留まりが劇的に向上し、総コストを削減できます。さらに機能ブロックごとに最適ノードを使い分けることで経済性を高め、レチクルサイズの壁を超えるスケーラブルな性能向上も実現します。こうした利点が、多少の実装コスト増や設計上の複雑さを上回る価値をもたらしています。
サプライチェーンへの影響: 製造エコシステムの変革と課題
MCP/アドバンストパッケージングの普及は、半導体のサプライチェーン（供給網）にも大きな変革をもたらしています。従来、最先端パッケージ技術は一部のIDM（垂直統合メーカー）やOSAT（半導体後工程受託会社）が担っていましたが、近年はファウンドリ各社が先端パッケージ工程まで取り込む動きが鮮明です。TSMCはCoWoSやInFO、SoICなど自社パッケージ技術を「3DFabric」として体系化し、大規模投資によって台湾各地に新たな先端パッケージ工場を建設中です。2025年までに月産数万枚規模の能力増強が計画されており、AI需要に対応すべくCoWoSキャパシティを急拡大していますsemiwiki.com。Intelもまた自社CPU/GPUに不可欠なEMIB・Foveros実装のため、OSAT大手との協業や自社工場拡張に数十億ドル規模の投資を表明しています。OSAT勢ではASEやAmkorなどが高密度基板やファンアウト実装の新技術開発を加速し、ファウンドリと協調しながらMCP時代の受託ビジネスチャンスを追求しています。
サプライチェーン上の役割分担にも変化が見られます。製品開発段階からOSATやファウンドリと緊密に連携し、パッケージ設計とIC設計を並行最適化する動きが広がっています。複数ダイを統合する場合、個々のダイ（Known Good Die）のテストや、パッケージ全体での信頼性検証など、新たな工程が必要です。EDAツールも従来の2Dチップ設計に加え、3次元の配置や熱・応力解析を統合的に行えるよう進化が求められています。言い換えれば、チップとパッケージの垣根が低くなり一体のシステムとして設計・製造する時代に突入しているのです。
一方で、供給面のボトルネックも顕在化しつつあります。2023年頃からNVIDIAのAI向けGPU需要が爆発すると、TSMCのCoWoS実装能力やHBMメモリ供給が追いつかず製品供給の制約要因となりました。実際、NVIDIAは完成したGPUダイを一時保管してパッケージ待ちする「ウェハーバンク」の措置を取るなど、下流工程の逼迫に対応しています。またHBMについても主要サプライヤ（Samsung、SK hynix、Micron）の生産能力が需要に逼迫し、一時はAIサーバー出荷全体を左右するほど重要度が増しました。この状況を受け、TSMCは先述のように大規模な増産投資を進め、SamsungもI-Cube（自社2.5D技術）拡充を図るなど、先端パッケージの供給能力確保が各社の急務となっています。
MCP時代のサプライチェーンでは、異なる企業・異なるプロセスで作られたチップを一体化するコラボレーションが日常化します。前述のIntel Ponte VecchioではTSMC製5nmダイとIntel製7nmダイを同一パッケージで相互接続しました。このようなマルチベンダー統合は、従来の「一社で完結するSoC製造」モデルから大きく踏み出したものです。将来的にはチップレットの標準インターフェース規格（例えばUCIeなど）の普及により、異なるメーカー間でも即座に接続できるチップレットの部品化が進む可能性があります。そうなればサプライチェーン上での“チップレット取引市場”も現れ、半導体開発のビジネスモデル自体が変わるかもしれません。
もっとも目前の課題としては、先端パッケージ工程の集約に伴う地政学リスクも指摘されています。高度なMCP実装能力は台湾や韓国など一部地域に集中しており、サプライチェーンの地理的偏在がリスク要因になり得ます。各国政府も先端パッケージング技術を戦略分野とみなし、投資支援や日米台連携の議論を進めています。今後はパッケージ基板材料や装置分野も含めたサプライチェーン全体での強靭化が求められるでしょう。
Takeaway: MCPの普及は半導体産業のサプライチェーンに大変革をもたらしています。ファウンドリとOSATの連携強化、先端パッケージ設備への巨額投資、そしてマルチベンダーのチップ統合が進む一方、パッケージ工程やHBM供給がボトルネック化する課題も浮上しています。業界全体でエコシステムを再構築し、需要に応える柔軟かつ強靭な供給体制を整えることが急務となっています。
まとめ: マルチチップパッケージが拓くAI半導体の未来
MCP（マルチチップパッケージ）と先端パッケージング技術は、AI時代の半導体に革新をもたらす原動力です。チップレットによる歩留まり向上とコスト削減、そして2.5D/3D実装による性能ブレークスルーにより、業界はムーアの法則の壁を乗り越えつつあります。AI半導体の飛躍的な性能向上はMCP抜きには語れず、主要プレイヤーの戦略も「パッケージで勝敗が決まる」時代に入りました。今後も需要拡大が見込まれるHPC/AI分野において、MCP技術はさらなる発展と進化を遂げ、半導体の可能性を押し広げていくでしょう。ビジネスパーソンにとっては市場動向を左右する重要トレンドとして、エンジニアにとっては新たな設計・実装上の挑戦として、MCP革命は今後ますます加速していくと期待されます。
参考文献:
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