ただ、ＨＢＭ４になると３まではセットメーカーによりセットされていたが、次の段階では、ロジック半導体の上にメモリ半導体のＨＢＭ４を構築する構造に１チップ型に進化するとされ、ＳＫも生産調整など死活問題の一方、ＨＢＭ３まで優位に進めた戦略を次世代の４でも優位に展開する動きとなっている。

一方、サムスンは主力のメモリ部門に加え、ファンドリー部門を擁しており、ＮＶＩＤＩＡから受託すれば自社製４を組み込んだチップが、自社工場内で完成させることができ、その利点を前面に出し、営業を仕掛けている。

ただ、サムスンは以前、ＮＶＩＤＩＡのＧＰＵシリーズを受託生産していたものの、問題が発生し、ＮＶＩＤＩＡは発注をＴＳＭＣに回帰させ、こん日に至っている現実もある。現在は当時よりＮＶＩＤＩＡのＧＰＵ市場は格段に大きくなっている。

リスク面からＮＶＩＤＩＡにしても、発注相手社が１社体制ではリスクが大きく、規模も比較にならないほど成長しており、２社体制にするものと見られる。虎による台湾有事リスクも横たわっている。
そのためかＴＳＭＣ自体も米工場建設を急ぎ、提携先としてＳＫのほか、サムスンや米マイクロンなどとも協議しているとされる。

生成AIは、訓練データの規則性や構造を訓練において学習することで、訓練データに含まれない新しいデータを生成する。
生成AIシステムとして、
●OpenAIがGPT-３やGPT-４の大規模言語モデルを使用して構築したチャットボットの「ChatGPT」、
●GoogleがLaMDA基盤モデルに構築したチャットボット「Bard」などがある。

生成AIは、アート、執筆、ソフトウェア開発、ヘルスケア、金融、ゲーム、マーケティング、ファッションなど、幅広い業界で応用できる。すでに多くの場面で多くの問題も生じている。

生成AI は、OpenAＩのGPTシリーズのプログラムを動かすのに、ＮＶＩＤＩＡのＧＰＵが用いられ、NVIDIAの市場占有率は８０％に達している。ほかにはＡＭＤのＧＰＵ＝Radeonシリーズなども売上げを拡大している。
そのＮＶＩＤＩＡのＧＰＵを製造しているのが、ファンドリーメーカー世界一のＴＳＭＣであり、さらに高速演算を可能にした超高速の広帯域幅メモリＨＢＭと、セットにして高機能を発揮させている。

それも最新のＨＢＭ４モデルからは、ロジック（＝システム）半導体とメモリ半導体の境界がなくなり、一体化して製造されるという。
韓国ではＳＫがＨＢＭ３をＮＶＩＤＩＡが採用し、ＳＫが先行し、業績回復にも寄与した。ＨＢＭ４ではサムスンが先行開発したものの、ＳＫも開発し、ＳＫはＴＳＭＣとの業務提携まで進展させている。

一体型のチップは、ロジック半導体＝ＧＰＵの基盤はベースにＨＢＭ４を垂直に積み上げ一体化させ製造。
具体的にはＴＳＭＣが製造したＧＰＵを、ＳＫのラインでＨＢＭ４を繋いで乗せ一体化させたチップを製造、より高性能でより高速の演算装置を製造するもの。当チップにより、より高度で高速に生成ＡＩプログラムを動かすことができるようになる。

こうしたＨＢＭ積層技術は基盤のロジック半導体は各種設定され、これまで、別々に製造され、セット・パッケージされていたものが、より高性能・小型化することになる。また、システム半導体とメモリ半導体の垣根がなくなることをも意味する。

ゆくゆくは生成ＡＩが自ら各種プログラムを描き、OPEN-AIもＮＶＩＤＩＡも失業に追い込まれるという。

サムスンが半導体トップを入れ替え、巻き返しを図るには、これまでの流れがあり、ＮＶＩＤＩＡ以外でもファブレスメーカーから受託したシステム半導体にＨＢＭ４を組み込み、一体化させ提供する営業に専念するものと見られる。
ただ、クアルコム（スナップドラゴン）やＮＶＩＤＩＡ（ＧＰＵシリーズ）から以前ファンドリー事業で受託生産していたが、歩留まり問題＝納期問題や発熱問題を生じさせ、新製品は再度ＴＳＭＣへ発注している経緯がある。

開発だけのシステム半導体のファプレスメーカーは、ファンドリーメーカーで問題が生じれば、商売できなくなる。一方で、ファンドリーメーカーが問題を生じさせれば、何百・何千億円もの損害金がファブレスメーカーや運営会社から請求される（サムスンはアマゾンのデータセンター用メモリ半導体で問題を生じさせ、４千億円前後の損害金を支払っている）。
そうしたこともあり、サムスンは保守的に成らざるえなく、SKや米マイクロンが早期に半導体の生産調整に入り、ＳＫは次世代メモリのHBM開発でもサムスンより先行している。

サムスンは過剰在庫のメモリ半導体生産を続け、米マイクロンやSKの生産調整より５ヶ月も遅れ２０２３年３月に生産調整に入った。生産調整しても中国・欧州経済の悪化から半導体景気はなかなか回復せず、市場占有率を増加させたわけでもなく、HBM開発でも遅れをとってしまった。
昨年秋口、やっと生成AI「ChatGPT」がOPEN-AIから発表され、スマホやパソコン・タブレットに搭載型が登場、新コロナ特需の反動から落ち込んだ電子機器に新たな需要を喚起させている。すでにビッグテクのデーターセンターでも採用され、急速に需要が拡大している。
サムスンにとっては、ＨＢＭ４ではSKに先行したものの営業面では乗り遅れ、AIコンピューティングをリードするNVIDIAとの関係強化が求められている。

ロジック半導体・・・論理素子・・・ＣＰＵ（中央演算装置）、
ＤＳＰ（信号処理特化型マイクロ運算装置）
ＧＰＵ（画像処理用高速演算装置）
メモリ半導体・・・・記憶素子・・・ＤＲＡＭ（揮発性メモリ）⇒ＨＢＭに進化、
ＮＡＮＤ（不揮発性記憶素子）

これまでは、これらのパッケージング技術が進化してきたが、今後、半導体製造メーカーにおいて一体型のチップが製造されるようになる。

サムスンが世界№１に定着するには、ファブレスからファンドリー部門が受注した各種ロジック半導体に、自社のメモリ半導体を一体化させたチップ製品への進化が鍵となる。またこうした半導体やチップをニーズに応じて複合的にセットする業務は拡大が続く。
何でも１社体制では問題が生じた場合パニックになる。

先般の半導体不足は、２０２０年１０月に生じた延岡市の旭化成のロジック半導体工場の全焼にあり、当該半導体を製造していたのは１社だけだったため、ナビやカーオーディオ、ゲーム機の製造に影響、車両搭載機器が製造できなくなり、自動車製造が頓挫した。
その間、自動車メーカーや半導体商社が半導体を買い占めたため、さらにいろいろな半導体が不足し、自動車にとどまらず、半導体を組み込むゲーム機、電子製品、機械業界等の製品も製造が困難となった。
こうしたことからも単一半導体の製造の寡占は、製品業界も嫌い、巨大化したファブレスメーカーも２社３社への発注体制に入るものと見られる。
結果、サムスンが２０３０年までにシステム半導体でも世界一になるという野望を出さなければ、技術流出の懸念もなくなり発注側も発注しやすく、サムスンはGPU+HBM４のチップで巻き返すことは可能と見られる。
また、米国の電子製品メーカーの多くの製品は中国で製造されており、中国のそうした組立工場へ、低コストで半導体を輸送できる韓国や台湾の半導体工場はそれを可能にしている。

今やスマホ・パソコン・タブレットなど次々に生成ＡＩ搭載型製品が出現、ＧＰＵの進化がメモリの進化をもたらし、更なる需要を喚起し、ＧＰＵ市場の拡大が続いている。