数十年にわたり、世界経済は一つの単純な約束に基づいて動いてきました。それは、「最も安価に製造できる場所で作って、それを他のあらゆる場所に送る」というものです。この論理が広大で相互に連結された工場と航路のネットワークを築き上げ、地球全体を一、つの効率的な作業場へと変貌させました。コンピュータチップ業界において、これはアメリカやヨーロッパの企業が最も高度なプロセッサを設計する一方で、実際の製造は労働力や土地のコストが低いアジアに移ったことを意味していました。このシステムは長い間見事に機能し、強力なテクノロジーを手頃な価格で提供してきました。しかし、ここ数年でその基盤が揺らいでいます。世界的なパンデミック、貿易戦争、そして主要国間の緊張の高まりによって、このシステムの脆弱性が露呈したのです。単一の工場が停止したり、ある境界線が閉鎖されたりすると、世界全体が不足を感じることになります。現在、人工知能（AI）がより高速で強力なチップを要求する中で、政府はある新たな問いを投げかけています。「安全性を確保するために、（海外ではなく）自国内でこれらの重要なツールを作るために高いコストを支払う価値はあるのだろうか？」と。

中国文化大学の研究者による最近の研究は、まさにこの変化を探求しています。彼らは半導体産業がいかにして「純粋にコスト主導型のビジネス」から「国家安全保障の問題」へと変容しているかを調査しました。研究者たちは過去25年間のデータを検証し、チップがどこで作られてきたのか、そして現在のパターンがどのように変化しているのかを追跡しました。その結果、生産を最も安い場所へ移動させるという旧来のモデルは、混乱への恐怖とコントロールへの欲求に突き動かされる新しい戦略へと置き換わりつつあることが分かりました。本研究は、我々が見ているのはグローバルな貿易の完全な終焉ではなく、むしろ、より小規模で安全な地域グループへの再編であると示唆しています。各国は単にお金を節約するためだけでなく、もし世界の動きが止まったとしても自分たちの機能を維持できるようにするために、独自のチップ工場を建設しているのです。

物語は、世界のチップ製造における担い手の劇的な変化から始まります。1990年には、米国と日本だけで世界の半導体の約9割を生産していましたが、2025年までにその数字は急落しました。代わりに、製造の大部分は東アジアに移り、台湾と韓国が紛れもない製造の中心地となりました。このシフトが起きたのは、企業が資金に従い、最小限のコストで最大限のチップを生産できる場所に大規模な工場を建設してきたからです。しかし、この効率性には隠れたリスクがありました。パンデミックが発生し、貿易摩擦が高まると、このような極めて重要なテクノロジーを単一の地域に依存することは危険であると、世界は気づいたのです。研究者は、この脆弱性は人工知能の台頭とともにさらに深刻化したと指摘しています。AIシステムは非常に強力かつ複雑なチップを必要とするため、これらコンポーネントの供給は、経済成長と同等に、国家防衛に関わる問題となっているのです。

こうしたリスクに対応するため、政府は巨額の財政支援を行っています。米国は2022年、CHIPSおよび科学法として知られる法律を可決し、米国内でのチップ工場の建設を促すために数十億ドルの補助金を提供しています。同様の動きは欧州やその他の地域でも起きています。研究者によれば、現在の政策と投資が継続した場合、米国は2032年までに世界のチップ製造能力におけるシェアを倍増させる可能性があるとの予測が出ています。ただし、本研究は明確に、これらの数値は実現した結果ではなくあくまで期待値であり、確実な予測として解釈すべきではないと断っています。これらの政策の目的は、グローバルな貿易を完全に排除することではなく、バックアップ・システムを作ることです。たとえ海外から購入するよりも高くつかったとしても、危機を生き抜くための十分なローカル容量を持つことなのです。

また、技術自体も変化しており、それがこれらの新しい工場を可能にしています。長らく、業界は「ムーアの法則」、すなわちチップは2年ごとに小型化し高速化するというルールに依拠してきました。しかし、そのルールは鈍化しています。チップを小さくすることは、信じられないほど高価で困難になっています。そのため、エンジニアは「アドバンスド・パッケージング（先進パッケージング）」と呼ばれる異なるアプローチに転じています。単一のシリコン片をただ縮めるのではなく、現在は異なる種類のチップを互いに積み重ね、新しい方法で接続することで性能を高めています。このプロセスは複雑であり、専門的なスキルを必要とします。研究者らは、この技術が人工知能にとって極めて重要であるため、諸国はそのプロセス自体を自国の境界内でマスターしようと競い合っているのだと主張しています。つまり、焦点は単なるチップ作りから、それらを組み立てる工程全体の習得へと移行しているのです。

もう一つの鍵となる発見は、これらの新しい工場を稼働させる上での人工知能の役割です。米国のような人件費の高い国でチップ工場を建てることは、通常、多大な費用がかかります。しかし、本研究は、AIが潜在的にこの問題を解決できる可能性を示唆しています。現代の工場では、スマートソフトウェアを使用して機械の故障時期を予測し、運転を最適化し、エラーが発生する前に修正を行います。研究者らはこれを理論的に妥当なメカニズムとして説明しています。すなわち、AIは強力なチップに対する巨大な需要を生み出すと同時に、現地の生産競争力を向上させるのに十分なほどの効率改善をもたらすツールを提供する、ということです。ただし、研究は明記していますが、これらのAIツールが実際に西欧圏の生産コストを相殺するかどうかを直接測定しているわけではありません。むしろ、これはさらなる経験的テストを要する概念として提示されています。

研究者たちはまた、この変化に伴う政治的な側面についても調査しました。各国が自国のサプライチェーンを確保しようとするにつれ、貿易規則が武器として使われるようになっています。米国は先端的なチップ製造装置の中国への販売に制限を設けており、対して中国は、チップ製造に必要な希少鉱物の輸出を制限することで応じています。これにより、グローバル企業は困難な状況に立たされています。彼らは異なる国の法律の間に挟まれ、どの市場にサービスを提供するかを選択せざるを得なくなっています。研究によると、企業はこの事態に対処するため、複数の場所に工場を建設する「フレンドショアリング（友邦への移管）」と呼ばれる戦略をとっており、政治的なトラブルを避けるために同盟国の中で製品を生産しています。こうして、サプライチェーンは単なる効率性の追求から、信頼とセキュリティの問題へと変わっていきます。

こうした変化にもかかわらず、研究はグローバル化が終わっているのではない点に注意を払っています。世界は完全に分離され孤立したブロックへと分裂しているのではありません。むしろ、より地域化が進んでいるのです。各国は近隣諸国や同盟国との結びつきを強めながら、依然として世界中と取引を行っています。研究者が発見したのは、米国は生産量を増やしていくものの、プロセスの多くの部分においては引き続き他国に依存し続けるだろうということです。目標は、貿易をすべて止めることではなく、遮断されるリスクを軽減することです。この新しいバランスにより、チップのコストは上昇し、短期的には業界の効率性が低下する可能性がありますが、パンデミックや戦争といった衝撃に対してはより弾力性のあるものとなります。

結論として、研究者たちは、この変革は「政府の政策」「地政学的緊張」「技術的変化」という3つの力が共に作用することによって推進されていると考えています。彼らは、最も安価な場所で作るという古い考え方が、セキュリティと信頼性を最優先する新しいロジックに取って代わられつつあると示唆しています。この変化は緩やかに進行しており、今なお展開の途上にあります。本研究は、これらの新しい政策がすべての問題を解決したり、完璧であったりすることを主張するものではありません。実際、異なる国々に複製としての工場を建設することは、資源の浪費やイノベーションの停滞を招く可能性があるとも指摘しています。しかし、不確実な世界において、準備不足であることのリスクがあまりにも高い、というのが彼らの主張です。将来のチップ製造は、セキュリティのためのローカル生産と、効率性のためのグローバルな貿易が混在したものになるでしょう。安全性へのニーズと協力による利益のバランスを取る、そんな「ニューノーマル」に向かっているのです。