ゴールドマン・サックス会議でのCadence：AIとチップ需要が成長を牽引

2026年9月9日（水）、Cadence Design Systems（CDNS）はゴールドマン・サックス・コミュナコピア＋テクノロジー・カンファレンス2026において、強い需要とチップの複雑化の進行から恩恵を受けている事業の現状を説明した。最高経営責任者のAnirudh Devgan氏は、半導体業界全体にわたって幅広い力強さが見られると述べる一方、次の設計作業の波にはより多くの自動化、シミュレーション、そしてコンピューティングが必要になると警告した。

また、Devgan氏はCadenceがエージェンティックAI、フィジカルAI、システム設計分析を含むいくつかの長期的な機会に先行投資していると述べた。一部の顧客がAIを活用して生産性を向上させている中でも、こうしたトレンドは市場を縮小させるのではなく拡大させるべきだと主張した。

主なポイント

• Cadenceは、2024年上半期に全製品グループで二桁成長を達成し、受注残高が過去最高を記録、通期ガイダンスを2回引き上げたと発表した。
• 経営陣は顧客需要を過去最強と表現し、半導体企業、ハイパースケーラー、システム企業のすべてがシリコン設計へのコミットメントを強化していると述べた。
• 同社はエージェンティックAIをツールの使用を代替するのではなく増加させる新たな収益機会と位置付けている。
• ハードウェアシステムの需要は過去最高水準を維持しており、IP事業は前年比30%成長した。
• Cadenceはデータセンター、フィジカルAI、サイエンティフィックAIにおける成長を目指しつつ、システム設計分析事業を拡大している。

財務結果

Cadenceは、2024年上半期を通じて事業の勢いが引き続き強かったと述べた。同社はいくつかの好調の兆候を強調した。

• 2024年上半期における全製品グループでの二桁成長。
• 将来の収益に対する視界を広げる過去最高の受注残高。
• 需要が予想を上回ったことを反映した、2024年中の通期ガイダンスの2回の引き上げ。
• 前年も同様の成長を記録した後、2024年に前年比30%成長したIP事業。
• 6年連続で過去最高水準を記録したハードウェアシステムの需要。

Devgan氏は、同社は業績を牽引するために1つの製品ラインに依存していないと述べた。その代わりに、コア電子設計自動化（EDA）、ハードウェアアクセラレーション、IP、システム設計分析を含むすべての主要事業が同時に貢献していると説明した。

事業の最新情報

Cadenceは、長期的な成長を支えると考える幅広いポートフォリオとパートナーシップについて説明した。

• 同社は、デジタル設計、アナログ、メモリ、ミックスドシグナル、パッケージング、PCBアプリケーションをカバーする最も幅広いEDAポートフォリオを持つと述べた。
• TSMCおよびArmとの長年にわたる関係に加え、インテルおよびサムスンとの関係強化を指摘した。
• PalladiumハードウェアシステムはCadenceがTSMCで設計・製造しており、経営陣はこれにより同社が10〜15年の競争上の優位性を持つと述べた。
• これらのシステムは液冷および完全光接続を使用しており、最新のGPUおよびXPUプラットフォームの複雑性を反映している。
• IP事業は低ノードおよび高性能コンピューティングに注力しており、主要製品にはSerDes、PCIe、UCIe、HBM、DDRが含まれる。
• 経営陣は、IPチームが電力、性能、面積において優れた結果を持つ世界クラスの設計能力に達したと述べた。

Devgan氏はまた、Cadenceがフロントエンド設計、物理設計、アナログ設計、PCBおよびパッケージングという主要機能に対応した4つのスーパーエージェントを立ち上げたと述べた。これらのツールは、ワークフローを統合し、人間の設計者よりもはるかに多くの実験を実行できるため、以前の生成AI機能とは異なると説明した。

Devgan氏によれば、人間の設計者が3〜4回の実験を行う一方、エージェントは100回以上の実験を実行できる。このような自動化はCadenceの基本ツールの使用を減らすのではなく増加させるべきだと述べた。

エージェンティックAIと収益化

Cadenceはエージェンティックを独自の収益モデルを持つ新たなビジネス層として位置付けた。経営陣は、単純なソフトウェアライセンスモデルではなく、消費量と購読を組み合わせた構造を想定していると述べた。

• エージェンティックAIは、検索やドキュメントの改善だけでなく、ワークフロー実行の自動化を目的としている。
• 同社は新ツールが5〜10倍の生産性向上をもたらす可能性があると述べた。
• Cadenceは、こうした生産性向上はソフトウェアへの需要低下ではなく、設計の複雑化の増大によって吸収されると考えている。
• 一部の顧客はCadenceのツールを呼び出す独自のエージェントを構築しているが、同社は内部APIと最適化機能にアクセスできるため、統合エージェントの方が効率的だと述べた。

Devgan氏は、EDAには歴史的なパターンがあると述べた。チップ設計はますます複雑になり続けるため、生産性の向上が作業をなくすことはないと説明した。かつて500人が5年かけて行っていたCPU設計が、現在では30〜40人が6ヶ月で完成できるようになったが、それでも作業量は増え続けていると述べた。

ハードウェアシステムの需要

CadenceはPalladiumを含むハードウェアアクセラレーションシステムが現代のチップ開発に不可欠になっていると述べた。

• これらのシステムにより、エンジニアはシリコンがファウンドリから戻る前に、Windows、CUDA、iOSなどのターゲットソフトウェア環境でチップを検証できる。
• また、チップ検証と並行してソフトウェア開発を進めることも可能になる。
• CadenceはカスタムハードウェアエミュレーションがCPUシミュレーションより約1,000倍高速であるが、リアルタイムよりは遅いと述べた。
• 需要は供給制約を受けており、6年連続で過去最高水準で増加し続けている。
• 経営陣は、需要が3つの要因によって牽引されていると述べた。システムの代替が困難であること、チップを設計する企業が増加していること、チップサイズが急速に拡大していることである。

Devgan氏は、これらのシステムへの需要はチップの複雑化とともに高まると述べた。TSMCが今後5年間でチップサイズが48倍に拡大するという予測を示したことを指摘し、企業がエンジニアを同じペースで増員することは現実的に不可能だと述べた。

「チップサイズが50倍になるとしても、エンジニアを50倍採用することはできない。成長を維持するだけでも、この5〜10倍の改善が必要だ」と同氏は述べた。

今後の見通し

経営陣は、業界全体で顧客環境が異例なほど強いと述べた。

• Devgan氏は現在の顧客環境を「おそらく過去最強」と表現した。
• 半導体企業、ハイパースケーラー、システム企業を含む幅広い分野で力強さが見られると述べた。
• ハイパースケーラーはチップへの関心から積極的なシリコン設計へと移行したと付け加えた。
• CadenceはMag 7（主要テクノロジー大企業7社）のすべてがチップ設計にCadenceのツールを使用していると述べた。
• Devgan氏は、Cadenceのツールを使用せずに設計されているチップは存在しないと述べた。

同社はまた、ターゲットとする3つの主要市場セグメントを示した。

• データセンターおよびインフラ：Cadenceは現在ピーク需要にあると述べた。
• フィジカルAI：3〜7年後にピークを迎えると予想している。
• サイエンティフィックAI：5〜10年の機会と見ている。

CadenceはフィジカルAIが自動運転車、ロボティクス、ドローンにわたって兆ドル規模の市場になる可能性があると述べた。また、Hexagon D&Eの買収により最高クラスのロボットシミュレーターを獲得し、フィジカルAIのワールドモデルに役立てられると述べた。

経営陣は、フィジカルAIシリコンは自動車およびIoTアプリケーションで長年の経験を持つCadenceが強みを持つミックスドシグナル設計に大きく依存すると述べた。同社は市場が発展するにつれてリーダーシップを維持できるよう、これらのトレンドに先行して投資していると述べた。

サイエンティフィックAIおよびライフサイエンスについては、機会はより長期的なものであり、さらなる開発期間が必要になると述べた。

質疑応答のハイライト

質疑応答セッションでは、Devgan氏が同社の中核メッセージをいくつか繰り返した。

• 成長は過去最強の顧客環境、強固な競争ポジション、エージェンティックAIによる新たな対応可能市場によって牽引されていると述べた。
• フロンティア大規模言語モデル（LLM）がCadenceに取って代わる可能性を否定し、物理ベースのチップ設計で使用される非線形微分方程式を解くことはできないと述べた。
• チップ設計の成功にはCadenceのアプローチの3つの層すべてが必要だと述べた。コンピューティングとデータインフラ、物理ベースのシミュレーション、そしてエージェンティックAIである。
• このモデルをケーキに例え、層は相互に作用するため一緒に焼き上げなければならないと述べた。
• 主要なLLM企業やハイパースケーラーはすべてCadenceのツールを使用しており、商業用EDAが迂回される可能性を否定する根拠になると述べた。

エージェンティックAIについて、Devgan氏は新ツールは小さな生産性向上にとどまらないと述べた。以前の生成AI機能は主にドキュメントとインターフェースの改善に役立ったが、エージェンティックAIは実験とワークフロー実行を自動化できると説明した。

ハードウェアシステムについては、複雑なチップにとってこれらの製品は現在代替不可能であると述べた。IPについては、CadenceがTSMCに加えてサムスン、インテル、Rapidusなどのファウンドリパートナーと拡大するにつれて、事業は成長を続けるべきだと述べた。

また、チップ企業がシステム企業やAI企業へと進化するにつれて、同社のシステム設計分析事業がより重要になっていると述べた。CadenceのSDA業務には熱解析、電磁解析、3D ICアプリケーションが含まれると述べた。

結論

Cadenceは、強い需要、拡大するAI関連の機会、チップ設計ワークフローにおけるより大きな役割を持って下半期に入っていると述べた。詳細については、以下の完全なトランスクリプトを参照されたい。

この記事は一部自動翻訳機を活用して翻訳されております。詳細は利用規約をご参照ください。