ヘリウム調達停止――AIブームを崩壊させる「見えない臨界点」（後編）：湯之上隆のナノフォーカス（89-2）（2/5 ページ）

[湯之上隆（微細加工研究所），EE Times Japan]

8-3）ハイパースケーラーの投資前提が崩れる

　2025年から2027年にかけて、主要ハイパースケーラーは、以下の規模でAIインフラ投資を計画していた（図4）。

図4：米ハイパースケーラー上位4社によるデータセンターへの設備投資予測［クリックで拡大］ 出所：各社のIRデータ等を基に筆者作、注：投資額は各社決算発表・報道に基づく概算値であり、確定値ではない

　これらの設備投資は、計画した数量の半導体が予定通り納入されることを前提としている。GPUやAI ASICなどのAI半導体、CPU、HBM、DDR DRAM、SSDのいずれか一つでも供給が大幅に制約されれば、データセンターの構築スケジュールは遅延し、投入した資本の回収計画は根底から狂う。

　とりわけ深刻なのは、半導体不足が「一時的な需給ギャップ」ではなく、「製造プロセスの物理的制約」に起因する点である。需要サイドの調整（発注量の変更や代替品への切り替え）では対処できず、Heの供給が正常化するか、He非依存の温度制御技術が実用化されるまで、構造的に解消しない（ただし、第2章で述べたHeの物理的・化学的特性を考慮すれば、完全な代替は極めて困難である）。

8-4）ボトルネックの再定義――「電力」の前に「製造」が止まる

　これまで、AIインフラのスケーリングを制約する要因として、以下の3つが、業界アナリストやメディアにより繰り返し議論されてきた（注：筆者も電力制約に関する分析をEE Times Japanに寄稿している→『AIの競争軸は半導体から電力へ――日本の戦略の「死角」に』、EE Times Japan、2026年03月12日）。

• CoWoSパッケージング容量：TSMCの先端パッケージング技術（CoWoS-S／CoWoS-L）の生産能力が、GPUやAI ASIC供給のボトルネックとなっていた
• HBM供給量：主としてSK hynixの生産能力がNVIDIAのGPUやAI ASIC出荷を律速していた
• 電力供給：AIデータセンターの消費電力が急増し、電力インフラの整備が追い付かないという議論が2024年後半から急速に広まった

　いずれも正当な指摘であり、これらの制約は依然として存在する。しかし、本論が示すのは、これらのボトルネックよりもさらに上流に、より根本的な制約が存在するという事実である。

　TSMCのCoWoSの容量を議論する前に、パッケージに搭載するGPUやAI ASICダイとHBMダイが仕様通りに製造できなければならない。電力を議論する前に、その電力で稼働させるAIサーバに搭載する半導体が存在しなければならない。

　Heの供給途絶は、半導体製造の「プロセス確立条件」そのものを破壊する。それは、サプライチェーンの最上流における制約であり、下流のあらゆる投資計画・技術ロードマップ・ビジネスモデルの前提条件を無効化することになる。

　2026年4月現在、AIブームが直面している最大のリスクは、電力不足でも、AI需要の減退でもない。He供給途絶により、半導体を「つくれない」という事態そのものである。