AIチップ製造ブームを牽引する半導体設備株：Etching

ラム・リサーチ（LRCX）はQ1 FY26で584億ドルの収益を報告し、粗利率50%、経営利益率35%を記録。次期四半期の予想は660億ドルまたは四半期比13%の増加で、TSMC、サムスン、SK Hynix、マイクロンからの先進半導体ノード向けの重要なエッチング設備の需要によって牽引されています。同社のAkaraラインと固体状態プラズマ技術は、2030年の生産が予定されているCFET（ゲート・オール・アラウンド・トランジスタ）やHBMや3D NANDなどの3次元メモリ構造を可能にしています。

AIの構築は半導体製造の複雑さと capex を増加させ、Wafer Fab Equipmentの支出はFY26で140億ドルに達すると予想され（年比27%の増加）、ラム・リサーチは業界が2次元から3次元チップアーキテクチャへの移行を支援する重要なプレイヤーとして位置づけられています。

2010年にNVIDIAを予測したアナリストが2025年のトップ10銘柄を発表した際、ラム・リサーチは含まれていませんでした。無料で入手可能です。

半導体業界は世界で最も高度で複雑な業界の一つです。半導体業界は高度に専門化された供給チェーンと製造設備に依存しています。このエコシステムは、先進チップ製造には多くのプロセスステップが必要となるため非常に複雑になります。このセクターでは原子レベルの精度が求められるため、半導体設備会社は特定の製造ステップに特化しています。これらの会社は継続的にR&D部門に投資し、モアの法則の進展に対応しています。最も動的なセグメントは製造施設向けのツールと製造設備です。設備はいくつかのサブセクターに分類され、最も関連性の高いものはエッチング、堆積、リソグラフィ設備です。これらのプロセスに関与する企業は真の独占企業ではありませんが、技術の複雑さと高度さにより強い競争的優位性を享受し、競争が限定されています。

エッチング

エッチングはリソグラフィックデザインをシリコンワーフに刻むプロセスです。伝統的には化学プロセスに依存していましたが、現在の標準はプラズマをエッチング剤として使用しています。通常、エンジニアはリソグラフィックマスクを使用してワーフに除去するパターンを配置します。その後、エッチング剤が選択されたリソグラフィック抵抗材をワーフから除去します。

2010年にNVIDIAを予測したアナリストが2025年のトップ10銘柄を発表した際、ラム・リサーチは含まれていませんでした。無料で入手可能です。

ラムは世界的なワーフ製造設備とサービスのリーダーであり、先進的なファブはその機器を広く使用しています。同社の多くのクライアントはアジアにあります。実際には、TSMC、サムスン、SK Hynix、マイクロンはすべてラム・リサーチの設備を使用しています。ラム・リサーチの設備はエッチングプロセスを中心に構築されていますが、半導体製造プロセスの他の層、例えば堆積、清掃、電めっきとも相互作用しています。ラム・リサーチの機器は現在および将来のトランジスタアーキテクチャをサポートしています。例えば、そのAkaraラインは現在の業界エッチングのニーズを上回るように設計されています。2030年の生産が予定されているCFETトランジスタノードアーキテクチャの早期導入を含みます。さらに、同社はメモリ業界と多チップアーキテクチャ、特にTSVやHBMメモリや3D NANDで使用される高アスペクト比エッチングに関する高度なソリューションも提供しています。

次世代ノードとエッチング

ラムの設備は論理ノードとメモリノードの両方の先進ノード製造にとって不可欠です。モアの法則が24ヶ月ごとに計算能力を倍増させるため、トランジスタは継続的に縮小しなければなりません。

論理ノード

2022年まで、最も先進的なノードはFinFETトランジスタノードに依存していました。現在のトレンドはGAAFET（ゲート・オール・アラウンド・トランジスタ）に依存しています。TSMCがこの技術を先駆け、サムスンとインテルもすぐに導入しました。この技術により、3nm以下のトランジスタが可能になりました。次世代はCFET（ゲート・オール・アラウンド・トランジスタと3次元積層技術の組み合わせ）で、2030年に生産が予定されています。この世代は2アームストロング（0.2nm）までのトランジスタ技術を可能にすると予想されています。

トランジスタアーキテクチャの進化

このような技術はエッチングプロセスと金属堆積に大きく依存しており、ラム・リサーチの製品が優位です。実際、この垂直積層のトランジスタがエッチング技術を非常に重要なものにしています。実際、材料の原子層堆積とその除去が収量、性能、接続信頼性を決定します。実際、半導体製造における次の大きな飛躍は3次元構造に中心を置き、これは高度なエッチングと堆積技術に大きく依存しています。

メモリアーキテクチャの進化

メモリノード

ラムはその最新世代の固体状態プラズマが業界で唯一無二であり、前世代よりも100倍速い応答を可能にすると主張しています。さらに、同社はチップの3次元時代においてEUVと高度なエッチングが複雑な3次元構造とサブナノメートルスケールのパターン形成に不可欠であると宣言しています。メモリ業界も3D NAND、6F DRAM、4F DRAM、3D DRAMなどの異なるメモリノードへと進化しており、これらすべてが新しいエッチング技術を必要としています。

TSVとDie to Die技術

さらに、ラムのエッチングツールはTSV（Through Silicon Vias）の精密な製造を可能にし、次世代チップアーキテクチャにとって不可欠です。TSVは基本的にチップ構造内の異なるレベルを接続する垂直構造です。例えば、これらのビアは論理と電力配布を接続します。この技術はCFETや次世代チップアーキテクチャ、インテルのバックサイドパワー供給などにとって不可欠です。さらに、TSVは高度な材料堆積技術、例えばラムのものを使って、チップの3次元積層を可能にするため、高度なチップパッケージングを可能にします。

TSVとHBMメモリ

製造設備を超えて

ラムはコンピュータの速度がモアの法則により2倍になると、半導体製造の複雑さも倍増すると指摘しています。この原則を「ラムの法則」と呼びます。例えば、5nmノードを製造するには1兆兆の可能な組み合わせがあります。モアの法則を維持するために、ラムの提案にはいくつかの製品が含まれています：デジタルツイン、バーチャルプロセスシミュレーション、スマートツール。

ラムの法則

ラム・リサーチのデジタルツインアプローチは、製造機器の仮想コピーを作成し、ソフトウェアで数百万のプロセスシナリオを即座にテストできるようにします。一方、そのバーチャルシミュレーションアプローチは、実際のワーフでの試行錯誤テストを置き換え、物理法則に基づいたアプローチでプラズマの挙動をシミュレーションします。これにより、生産前に製造レシピをデジタル環境で精査することが可能になります。最後に、そのスマートツールはリアルタイムで設備の性能を監視し、センサー、システム構成、プロセスパラメータを積極的に調整することで、最適化タイムラインを数週間から数日に短縮します。

ラム・リサーチの収益と現在の企業状況

最後のQ1 FY26の収益報告では、財務パフォーマンスがこのナラティブを強く支持しています。例えば、同社はAIの構築が半導体製造の複雑さを増加させ、ラムが直接的な利益者であることを述べています。管理チームはAIが半導体capexを継続的に推進すると信じており、特にメモリと先進論理ノードに関連しています。実際、同社はチップ需要と複雑さが増加すると述べています。FY26では、Wafer Fab Equipmentの支出が140億ドルに達すると予想され、年比27%の増加を示しています。

Q1では収益は約584億ドルで、粗利率50%、経営利益率35%を記録しました。次期四半期の予想は強力で、約660億ドル、または四半期比13%の増加と予想されています。一方で、同社は中国市場への重い露出により大きなリスクに直面しており、収益の34%を占めていますが、より広範なアジア地域はほぼ90%のビジネスを占めています。ラム・リサーチにとって、ビジネス成長を牽引する4つの主要なトレンドはNAND、DRAM、論理、および高度なパッケージングです。同社は、半導体業界が伝統的な2次元スケーリングからますます複雑な3次元アーキテクチャへの移行に伴い、多年期の優位性を位置づけています。

著者の意見

モアの法則は計算能力が約24ヶ月ごとに倍増すると説明しますが、ラムの法則も製造複雑性において同じように説明されます。半導体ノードが進化するにつれて、デバイスアーキテクチャはますます3次元化され、重要な機能のアスペクト比が大幅に増加します。このトレンドにより、高度なエッチング技術は重要な製造課題であり、将来のノードの重要なエンablerとなります。

私はラムが現在および将来の半導体製造ビジネスにおいて重要な役割を果たすと考えています。これはラムが現在および将来の製造ノードに追いつく技術を持っているためです。

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