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IBMとRed Hatは、AIの進展に伴うオープンソースサプライチェーン保護のため、Project Lightwellに50億ドルを投資。AI時代の信頼性確保を目指す。
BYDは4nmプロセス採用の自動運転チップを発表し、「God's Eye」インテリジェントドライビング戦略を強化。EV市場での競争力維持を図る。
Unimicronは、AI関連ASICおよびスイッチの需要増に対応するため、2026年に先端基板とAIシステムボードのアップグレードを推進し、過去最高収益を目指す。
Foxconnはフランスでの先端パッケージング工場建設を進め、アフリカでの主権AI（Sovereign AI）機会を模索。AIサーバー以外での成長を目指している。
台湾積体電路製造（TSMC）は、AIのエネルギー危機に対抗するため、2028年までに30%の電力削減を目指しています。NVIDIAの巨大なVera Rubinプロジェクトが目標株価を480ドルに維持している理由も示唆しています。
OKIがAI半導体HBM向けの超高多層基板技術を開発。180層、板厚15mmを実現し、既存技術の上限を大幅に超えた。AI半導体の高速化を支えるプリント配線板の設計・生産技術を確立。
大規模なビジュアル生成モデルの研究のための、大規模でアクセス可能な画像コーパス「GPIC」を導入。約28兆ピクセルの画像データセットは、研究・商用利用が可能なライセンスで提供される。
ロボット操作における動的知覚のためのマルチモーダル事前学習フレームワーク「DynaFLIP」を提案。画像、言語、3Dフローのトリプレットを利用し、動的な側面を捉えることで、ロボットの知覚能力を向上させる。
NVIDIAが開発中のAI特化CPU「Vera」に関するベンチマークテストの結果が公開されました。このCPUは2026年後半に稼働予定で、AMDやIntelの既存CPUを凌駕する性能を持つとされています。AI処理の高速化に貢献する可能性があり、今後の動向が注目されます。
Lenovoは、クラウドAIのコスト上昇とプライバシーリスクが、オンデバイスAIへの移行を促進すると見ている。同社は2026年にAIエージェントシステムとThinkPadのハードウェアを刷新し、ビジネスPCの買い替え需要を喚起する方針だ。
ASEは、業界初の自動化パネルレベルパッケージング（PLP）システムを発表した。これにより、AIデータセンターやクラウドインフラプロバイダー向けのAIチップ統合速度と製造効率が大幅に向上し、AIおよび高性能コンピューティングのサプライチェーンを再編する可能性がある。
GoogleとSynapticsがGoogle I/O 2026で発表したCoralboard。1 TOPSのNPUを搭載し、Gemma 3モデルをデバイス上で直接動作させることが可能。AI推論のオンデバイス化に向けたハードウェアの進展。
本研究は、物理情報に基づいた接触表現を用いて、シミュレーションから実世界へのデクスター操作の転移問題を解決します。触覚データを低次元特徴に単純化する既存手法とは異なり、複雑な操作に必要な情報を提供します。
Qualcommは、ByteDance以外にも複数のASIC顧客を獲得。米国のクラウドサービスプロバイダーとのプロジェクトも進行中。ByteDanceはQualcommにとってカスタムチップ分野での最初の主要顧客と報じられている。
Nvidiaが発表を予定していた推論用GPU「Rubin CPX」の計画に不確実性が高まっている。供給網の動向によると、製品に関する活動が停滞している模様。
QualcommはByteDanceとAIチップで提携する見込みであり、データセンター分野での同社の推進力を拡大します。これにより、ByteDanceはNvidiaやHuawei以外の選択肢を持つことになります。
260KパラメータのLLMを、エミュレートされた90年代のCPU上で、18年前のRTOS上で動作させた事例。古いハードウェアやOS上でのAI実行可能性を示し、技術的な挑戦として興味深い。
メモリ業界はAIブームにより1兆ドルの価値を持つようになり、その構造的な成長性が試されている。地政学的な競争や中国の増産能力が懸念材料となっている。
オンデバイスLLM向けに、アクティブパラメータを抑えたMixture-of-Experts（MoE）モデル「MobileMoE」を提案。サブ10億パラメータで新たな性能境界を確立し、省電力・高性能化を実現する。
QualcommはByteDanceとAIデータセンターチップ供給契約を結び、AIインフラ市場への参入を目指すスマートフォン向けプロセッサメーカーにとって、潜在的に大口の顧客を獲得した。
大手クラウドサービスプロバイダー（CSP）の設備投資増加と生成AIインフラ需要の高まりにより、AIサーバー市場は急速に拡大している。2026年もサーバー業界は好調が続く見込みだが、AIサーバーサプライチェーンは需要増と供給不足に直面する。
AI需要と供給逼迫により、2026年第1四半期のDRAM市場は1000億ドルに迫る収益を記録した。AIアプリケーションの拡大がメモリ市場全体の価格上昇を牽引した。
中国は、国内AIチップを国家安全保障と信頼性評価の枠組みに正式に組み込んだ。これは、AIコンピューティングインフラへの調達政策のさらなる拡大を示すものである。
QualcommとByteDanceの間で噂されるAI ASICの契約は、中国のデータセンターチップ供給における潜在的な変化を示唆している。しかし、AIチップ競争の激化や規制の影響で、市場の実現可能性は不確実である。
Huaweiがパッケージング技術の工夫により、122TBという大容量SSDを実現したという記事。AIデータセンターのストレージ容量拡大、特に大量のデータを扱うAI学習や推論におけるストレージ技術の重要性を示す。
2030年までに140%以上のCAGR（年平均成長率）で成長すると予測されるコパッケージド・オプティクス（CPO）が、AIのインフラを再構築する可能性について解説。CPO半導体市場の急拡大が示唆されている。
Google Gemma 4 31B-IT モデルのMMLU-Pro スコアをNVIDIA B200 GPU環境で再現するステップ・バイ・ステップガイド。コンテキスト長、生成トークン予算、プロンプト選択の重要性や、環境構築における注意点を解説。
エッジデバイスでのLLM/ViT展開におけるメモリ制約と計算ボトルネックを解消するため、乗算器不要なPower-of-Two（PoT）量子化手法『OrpQuant』を提案。低ビット領域でのハードウェア効率を向上。
SK Hynixは、AIデータ処理需要に対応するため、HBMの熱問題を解決する冷却技術を開発し、次世代HBMの競争力強化を目指している。
AIサーバー需要の急増により、台湾のAIサーバーメーカーWiwynnは、電力供給とサプライチェーンへの圧力を緩和するため、米国の生産能力を拡大している。
AMDは、AIチップの長期供給を確保するため、台湾の半導体エコシステムに100億ドル以上を投資する計画を発表した。
12x32GB SXM V100 GPUクラスタのアップデートと、ローカルAIを用いた法律文書作成への応用に関する記事。大規模な計算リソースを用いたAI活用事例として注目される。
Micronは、AI需要の加速に対応するため、2027年のHBM4EデビューとカスタムAIメモリ設計を含むHBMロードマップを策定しました。EUV採用の拡大や顧客・ファウンドリパートナーとの連携強化を進めています。
AIデータセンターにおける800V高電圧直流（HVDC）電力アーキテクチャへの移行は、パワー半導体需要を急増させ、台湾のリードフレームサプライヤーの収益成長を後押ししています。
AnthropicはMicrosoftに対し、同社製カスタムチップ（Maia 200）上で動作するAIコンピューティング能力の利用を打診したと報じられています。これにより、ASICベンダーにも恩恵が期待されます。
低コストの中国製AIサーバーが、世界中のAIインフラの構築地図を塗り替えています。新興市場では、予算制約や単一国への依存回避のため、中国製サーバーが有力な選択肢となっています。
米国のエネルギー貯蔵業界は、AIコンピューティング需要の急増と化石燃料信頼性への懸念から、2026年第1四半期に記録的な成長を達成しました。新規容量は前年同期比32%増となりました。
川崎重工業は、シリコンバレーに物理AIセンターを開設し、物理AIの実世界展開を加速し、AIと半導体分野での日米協力関係を強化します。ヘルスケア、モビリティ、製造業における実用的なソリューション開発を目指します。
AIチップのコスト構造に関する調査結果。メモリ部品のコスト比率が上昇傾向にあり、AI開発におけるハードウェア、特にメモリの重要性が高まっていることを示唆しています。
MiniCPM-V 4.6モデルをOrange Pi AIPro (Ascend 310B)上でカスタムC++エンジンを用いて実行し、フレームワークのオーバーヘッドを回避しています。これは、特定ハードウェア上でのLLM推論の最適化と、ハードウェア固有のエンジン開発の可能性を示すものです。