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米中半導体戦争は逮捕者+死人+半導体装置ベンダー火事の三重苦 (69)

ファーウェイ創業者の娘逮捕が12月1日。
シリコンバレーの中国マスタースパイ的な人が不審死したのも12月1日。

おかしなことが一日で一気にあるなと思ったら、もう一つ見つけてしまった。

オランダの半導体製造装置大手ASMLは露光装置でいつの間にか世界最強になっていたのですが、そこのベンダーの一社であるプロドライブテクノロジーが12月1日に火事に遭ったようです。これも12月1日で午前四時という謎の時間(;´・ω・)

中国半導体に関連する人が、逮捕され、或いは死に、そして重要装置の会社が燃える。
12月1日にミッションインポッシブル「貿易戦争編」でも始まったのかよ!!

半導体って露光装置が絶対に必要で、ニコンやキャノンの露光装置をずーっと中国勢が買っていたはずなのですが、ASMLの露光装置も中国の爆買いが進んでいつの間にかシェアトップになっていました。

このASMLがEUV(極短紫外線)露光装置を販売しているのですが、半導体チップの性能を上げるのは微細化で、EUVだとより微細な回路が書けるようになります。それが中国の製造2025には必須だったわけです。

で。
このASMLはオランダの会社で、米中貿易戦争を回避して半導体露光装置を買うなら、ここしかないわけです。

ZTEは4月にアメリカから「アメリカはZTEに輸出してあげない」と言われて、その直後にSMICが慌ててASMLに半導体露光装置を発注しています。SMICは創業者が逮捕された猛晩舟の仲間のWINBOND社長アーサー・チャオ(台湾)の右腕だったリチャード・チャン(台湾)が立ち上げた会社です。ZTEへの制裁に何故かビビったみたいですね。自分たちが制裁を受ける前にサッサと導入しておこうみたいな?

こうやって慌てている様子を見ると、やっぱり中国は半導体の工場を作ってそこに機械を並べて作ることはできるけど、半導体装置の最先端までは国内で賄えない様子。

そこで、ASMLの主要ベンダーが火事になり、EUV露光装置の納品が遅れることになったのですが、穿った見方をしてこの火事が自然発生でないとするとASMLが狙われた理由は米中貿易戦争なんじゃないのかなと。

ASMLの広報担当者は、中国の顧客を含む世界の顧客を同等に扱い、中国の顧客にEUV機器を販売するワッセナー・アレンジメント(Wassenaar Arrangement)には制限がないとの日経アジアンレビューに回答しています。

半導体って、デュアルユース技術で、最先端技術は新ココムと呼ばれるワッセナーアレンジメントでコントロールされるべき技術です。だって、最先端技術をテロリストが持ったら、長距離ミサイルの弾道計算用のコンピュータの最先端チップも作れちゃうでしょ。

打つ側の軌道計算と迎撃する側の軌道計算で、打つ側と迎撃する側の軌道計算の演算力が同等になったら、パトリオットミサイルで迎撃間に合わなくなってしまいますからね。

それをASMLが「ワッセナー・アレンジメントに制限はない」とか回答しちゃうのは国際協定からするとかなり微妙なので、トランプは怒っちゃうかもしれないですね。

わー、ドキドキの半導体戦争だにゃん(*'▽')


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Microsoft日本語用の電話にかけたら中国の会社に繋がった件

新しいパソコンを買って、オフィスをダウンロード。
付いてきたプロダクトキーを入れたら動かない。
動かないので、表示された電話番号に電話した。
担当「はい、Microsoftです」
深田「プロダクトキー入れたけど、はじかれました」
担当「それでは、ご契約時に選ばれたご契約形態とご契約者名を教えてください」
深田「あの、今、封を切ってプロダクトキー入れただけなので、契約形態とか分からないんですけど」
担当「それでは、違法利用なのでご利用できません」
というニュアンス。
深田「えええ!!?買って来て、初めて使うんだよ?契約前だよ」
担当「マイクロソフトは全て同じルールです」
どうしようと思ってマイケルを振り返った。
深田「困ったな・・・」
担当「貴女と話しても埒が明かないので、ご契約者様に交代してください」
仕方ないので、ホイとマイケルに電話を渡した。
マイケル「ハロー」
担当「英語できません」
という。
マイケル「じゃあ、どうやってマイクロソフトに入社したのか、日本語でそいつに聞いてくれ」
と言われて、
深田「所属はどちらですか?」
担当「ろおなです」
深田「え?株式会社ですか?」
担当「いえ、中国の会社なので株式会社ではありません」
深田「じゃあ、どこにあるの?」
担当「中国です」
深田「えええ?とにかく、買ったばかりの製品使えないんですけど」
担当「それは私たちの問題ではありません。貴方の問題です。できることはありません。お分かりいただけましたか?」
買ったばかりで使えないとかww
深田「すみません。じゃあ、上司中国人なんでショ?変わってください」
担当「はい。どのようなご用件でしょうか?」
深田「担当で解決できないことは上司に客が話しても良いというマイクロソフトのルールです」
担当「分かりました」
上司「はい。こんにちは」
深田「中国人の中国語できますか?」
上司「はい。もちろんで」
そして、マイケルにサッと電話を渡した。

「ニイハオあるよ!困ってるあるよ!困惑あるよ!☆%&(#))#!」
と中国語で数分話し合った後
「分かったある。すぐ動かすある」
という結論になってライセンスを貰えた。

いったい何だったんだ。
っていうか、買ったばかりで使えないはナシだよね。

人工知能とインターネットと教育と



昨日はね、人工知能の講演を聞いた。
すごく面白かった。

人工知能の分野にはすごい投資がされているけど、まだまだ課題は解決されていない。
先日も、ディープラーニングを取り入れて人工知能の研究を始めたという方に会ったが、一年近く前に始めた研究が殆ど進んでいない。ビッグデータ解析の企業とタッグを組んだけど、それでも評価するにまですら至っていないとぼやいていた。

どうして人工知能にビッグデータなのかというと、人工知能はデータベースからの学習に重きを置くのだけれど、その膨大なデータベースを読み込んだり解析したりするのにビッグデータ処理の技術が必要になるからだ。

このデータの読み出しとか書き込みにも物理的ボトルネックが既に生じているのだけど、それは今度ネタにします。

人類がビッグデータで頭を悩ますのは、日本の放送業界が4k放送につまずいたのと同じで大容量になってしまったデータを取り扱う技術が難しいというところに端を発している。

ディスプレイ屋さんに行くと4kの試験放送を表示しているけれど、元々大きかったデータの圧縮過程でエラーやノイズが大量に発生し、4Kの有難みが今一つ感じられないという残念な結果になっている。それは、4kが果たして収益化できるのかという業界の疑問にこたえきっていない形となり、それが相乗効果で4Kが伸び悩んでいるという結果である。

というビッグデータの話はおいておいて。

昨日は、IBMのワトソン開発において自然言語の研究をしていた方の講演を聞いた。

ワトソンがアメリカでの人気クイズ番組ジョパディで連勝王に勝った話と、ワトソンを学習させる過程の話や勝率計算の話、ダブルポイントが出るパネルの確率の計算の話なんかもすごく面白かった。

ジョパディでワトソンを学習させるときの話でちょっと質問をした。

仮に、人工知能がインターネット上のデータをクローリングして集めてきたデータを基に学習をさせた時に、人工知能はネット上の明らかな嘘をデータベースから弾く能力があるのかという質問だった。

彼の回答は、ネット情報の信頼性は相互リンクの数とか、アクセス数とか、そういった定量的なデータから求められるというものだった。それも確かにそうなんだけど、与えられた定性情報の明らかなる矛盾点を論理で見抜くことはできるのかという、そういう形の質問で再度聞いてみたんだけど、ある一定以上は難しそうな感じでした。(彼の専門外の可能性もある)

私は専門じゃないけど、耳年増的に推論すると、この学習の課題は、人工知能がパターンの認識という統計に依存している部分で、(うちもパターン認識に関してはまあまあ強いんだけど)、時間軸とか空間認識とか人間が自然に体得できる経験知から構成される論理から外れた矛盾をどう取り扱うのかという部分だ。

データベースが膨大になっていくと処理に負荷がかかるので、入ってきた情報に対してフィードバックを掛け続けて明らかな偽情報であると認識された段階でその情報を外して、データベースを再構成するというデータバンク的な機能が必要となってくる。

あとは、人工知能が育つまでは、インターネットの情報で無くて、箱入り知能で育てなければならない。人間と同じで、子供をインターネットで育てるのではなく、書籍や辞書でまず世界のモデリングとなるベースを築いて自ら審議の判断ができるようになってから雑多な情報に触れさせる。そう、人工知能に何を選ばせるかという段階で、人の手が介入しなければ優れた知能の人工知能にはなってくれないのだ。

なぜ、そうする必要があるかというと、インターネット上の情報は単なる噂話や広告が多いので、ネットで学ばせてしまうとあっという間に「ある人種が嫌いだ」とか「人類を抹殺してやりたい」と回答する人工知能になってしまうからだ。

そう、怖いのは判断基準が育たないうちにインターネット上の偽情報に晒されると、人工知能ですら悪影響を受けるのだ。

それは、人間と同じで、判断基準が育つまでは与えられた学習環境&環境の影響が強く出てしまう。(素質や本能の部分もありますが)

何を学ぶか。
それが、意思決定を構築するベースになってくる。

私が人生で一番仲良しだった人は、ある会社でクォンツ型のファンドマネージャーをやっていたのだけれど、「人工知能に相場を学ばせるのが難しい」といつも頭を悩ませていた。

1985年から1989年までの強烈な上げ相場を学ぶか、1990年から1999年までの強烈な下げ相場を学ぶか、2000年以降のたまにトレンドは出るけどすぐに利食い売りで上がったり下がったりする相場を学ぶかで、人工知能は判断を変える。

上げ相場を学んだ人工知能は常に強気のポジションを取り、下げ相場を学べば空売りばかりをする人工知能となるのだ。

また、異常値の取り扱いでも、頭を悩ませた。どれを異常値と判断し、何をゴミデータとしてデータベースの数字から外していくという作業も丁寧に行われていた。

たいていは学びすぎることによって、判断を誤るようになる結果になってくる。
それは人間にも言えることで、何度も失恋を繰り返すと恋に臆病になって、異性を避けるようになったり、興味が無いそぶりを見せるようになったりする。

でも、そうならない人もいる。
それは、人間だから。

人工知能が持っていなくて、人間が持っている機能で素晴らしいもの。

それは、忘却という機能なのだ。

続く


プロフィール

fukadamoe

Author:fukadamoe
深田萌絵(41歳)本名 浅田麻衣子
IT企業経営の傍ら、ITビジネスアナリストとして雑誌へ寄稿。

チップソリューション、自動車向けLidar代替ソリューション、3D認識システム、リアルタイムAIソリューション提供。
深田萌絵取材・講演依頼→moe.fukadaあっとまーくyahoo.com
開発・技術相談→infoあっとまーくrevatron.com


美術短大現代絵画科準学士、早稲田大学u政治経済学部国際政治経済学科卒。

TOEIC890、HSK5級、証券外務員一級、内部監査員、陸上特殊無線技士2級、航空特殊無線技士、マイクロソルダリング講習受講(資格未取得)。

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