Category · 25ページ目
40件
SpaceXはAIデータセンターの電力供給とStarshipエンジンの生産速度向上のため、ガスタービンブレードを鋳造する自社工場を建設している。これは、供給網の制約と2029年まで続く注文残に対応するための戦略である。
Innodiskは、AI向け製品の好調により、収益と利益率が向上していると発表しました。メモリやインフラハードウェアの需要は依然として旺盛ですが、供給不足と価格上昇は数年続く可能性があり、AI開発者や企業顧客に影響を与える見通しです。
Googleは、Gemini Nano 4を搭載した7機種のスマートフォンを発表しました。しかし、Gemini Nano 4の利用には12GBのRAMを搭載したフラッグシップモデルが必要であり、一部の旧モデルは対応していません。
Nvidiaは、GPUだけでなく、データセンターシステム全体でAIの優位性を広げている。新しい世代のシステムは、単にプロセッサのサイクル数を増やすのではなく、よりスマートなトラフィック制御によって効率を高めている。
AIデータセンターによるメモリチップの供給吸収により、64GB DDR5 RAMキットの価格が1年で約5倍の1,118ドルに高騰しています。この価格上昇は、AI需要がハードウェア市場に直接的な影響を与えていることを示しています。
高価なGPUを保護するための異常検知アダプターや電源チェッカーの需要が高まっています。異常な電力消費や異常発熱を検知し、PC全体の保護を目的としたツールの人気が急上昇しています。
サプライヤーが精度と量産立ち上げの課題に直面する中、ヒューマノイドロボットは大量生産に近づいている。
中国のヒューマノイドロボット産業が盛況であり、WRC 2026では、歩行や運動能力からロボットのエンドエフェクターへと焦点が移っていることが示された。
ROCm 10.0のリリースと、それがエージェントAI時代に向けて最適化されていることを伝えています。AMDのGPUコンピューティングプラットフォームが、AI、特にエージェント型AIの発展にどのように貢献するかを論じています。ハードウェアとAIの連携に焦点を当てています。
Micron社によるHBM（High Bandwidth Memory）とDDR5メモリの比較に関する記事です。HBMはDDR5と比較して3倍のウェハー面積を必要とすることが示されています。これは、高性能AIハードウェア、特にGPUにおけるメモリ技術の課題とコストを浮き彫りにしています。
Hugging Faceが、強化学習に特化した399ドルの小型ロボット「Microduck」を発表。SDKやシミュレーターはOSS公開され、家庭や教室でのAI学習プラットフォームを目指す。AI研究開発の促進に貢献する。
AIデータセンター向けの800VDC電力アーキテクチャが具体化しつつある。2026年は、これらの電力アーキテクチャの安定化にとって重要な年になると見られている。将来の課題は、複数の重要因子のバランスを取ることである。
Anthropicは、AIエージェントがレーザーやロボット、実験装置などを制御するためのオープンスタンダード「Model Hardware Standard (MHS)」を発表した。これにより、AIによる実環境での操作試験が可能になる。
Anthropicは、AIが顕微鏡やロボットアームなどの物理機器を操作するための共通規格「Model Hardware Standard(MHS)」を発表。異なるメーカーの機器にもAIが対応しやすくなります。
QumulusAIの2026年度第2四半期決算は、AIコンピューティング需要の増加に牽引され、収益が118%成長した。GPUフリートの拡大とキャパシティ実行に焦点が当てられている。
Anthropicは、AIエージェントが物理世界を制御できるようにするための新しいハードウェア標準を発表しました。これにより、AIはロボットなどを操作し、現実世界でタスクを実行できるようになります。これはAIの応用範囲を大きく広げる可能性を秘めています。
Intelの株価が、ファウンドリ事業の巨額損失とAMDのサーバーCPU市場シェア拡大により15%下落。HSBCは、新製造技術「18A」やTSMCのCoWoS容量逼迫による需要増を見込み、目標株価を据え置いている。
台湾は、半導体、AIハードウェア、精密製造、ヘルスケアの強みを活かし、バイオ医薬品産業の新戦略を推進します。AI創薬、スマート医療機器、バイオメディカルチップが重点分野となります。
Marvell Technologyの2027年度第2四半期決算は、データセンター事業の好調により、37%増の過去最高記録となる27億4千万ドルの収益を達成しました。データセンターが収益の79%を占めました。
AMDは、NVIDIAのCUDAに対抗するGPU計算処理ソフトウェアスタックであるROCmの最新版「ROCm 10」をリリースしました。AI駆動型開発プラットフォーム「ROCm.AI」が導入され、ComfyUIでの画像・動画生成の高速化も図られています。
AIのメモリ消費増大がAndroidアプリに影響を与える可能性があります。AIデータセンターによるハードウェア不足が、低価格帯スマホのメモリ搭載量を減少させる懸念があります。
Pollen Roboticsが開発したMicroduckは、AIを活用したロボットで、そのデモンストレーションが注目を集めている。Hugging Faceとの関連も示唆されている。
Amazonは、急増する需要に対応するため、Nvidia製GPUチップの注文を3倍に増やしました。今後2年間でさらに200万基のチップが追加されます。
AIチップに不可欠なTSMCのCoWoS先端パッケージング技術で、HBM統合を中心に生産ボトルネックが発生しています。この状況は、TSMCのシリコンインターポーザに代わるEMIBパッケージングを提供するIntel Foundryにとって、市場シェア獲得の機会となります。アナリストは、IntelのEMIBなどがTSMCのCoWoSに伴うコスト、歩留まりリスク、および容量制約に対処できる可能性があり、AIチップメーカーの顧客をIntelに移行させる可能性があると指摘しています。
AI需要が2025年第4四半期からメモリの価格高騰と品不足を引き起こしている。Silicon Optronicsは、この状況に対応するため、ハイエンドBSI製品の開発を加速させる。
予算的な制約のあるハードウェアでLLMをセルフホストするための原則、ハードウェア選択、ベンチマーク、フロントエンドについて解説した記事シリーズの紹介です。具体的なハードウェア構成や設定方法に関する情報が含まれています。
Samsung ElectronicsはHot Chips 2026で、AI推論向けのLPDDRベースのPIM（Processing-in-Memory）デバイスを発表しました。これは、既存のメモリシステムへの変更を最小限に抑える設計で、実用化に近づいています。
Appleは新しいMac miniとMac Studioの予約販売を開始しました。これらはM6およびM5チップを搭載し、AIコンピューティング能力をデータセンターからエンドユーザーデバイスへとシフトさせる動きを示唆しています。
AIサーバーCPU市場の好調を受け、AMDの株価がアナリストに「Strong Buy」と評価された。目標株価も引き上げられ、AMD株は上昇。これは、Nvidia以外のAIインフラ関連企業にも波及する兆候と見られている。
SamsungとIntelは、AI半導体競争において、HBMを活用したファウンドリ事業強化や、メモリ分野への進出で競合を広げている。両社はチップ単体だけでなく、システム統合へと競争領域を拡大している。
Nvidiaは、エッジAIロボット・ドローン向けの小型コンピューター「Jetson Orin Nano 2」を発表。これにより、自律型マシンの開発者向けに、より高速で効率的なオンデバイスAI処理が可能になる。
Appleは新型Mac miniにM6、Mac StudioにM5 Ultraを発表。これらはAIコンピューティングとメモリ帯域幅を強調しており、特にM6はApple初の2nmプロセス部品となる。
Appleが新型Appleシリコン「M6」と「M5 Ultra」を発表。特にM5 Ultraは最大512GBメモリ搭載で、大型AIモデルのローカル実行が可能になり、エージェントタスクやコンテンツ生成への応用が期待される。
NVIDIAは、エントリーレベルのエッジAI向けロボティクスコンピューター「Jetson Orin Nano 2」を発表しました。この新しいコンピューターは、AI推論能力を強化し、ロボットなどのエッジデバイスでのAI活用を促進することを目指しています。これにより、より高度なAI機能が、これまで以上に手軽にロボットへ搭載できるようになります。
AIロボティクス分野のスタートアップであるGeneralistが、30億ドルの評価額に達した。これは、物理AIスタートアップが20億ドルの評価額に達してからわずか数ヶ月後の出来事である。
Appleが新チップ「M5 Ultra」を搭載したMac Studioの新モデルを発表。AI性能が最大4.3倍向上し、メモリは最大512GBまで選択可能。価格は41万9800円から。
Appleは、AI処理をクラウドGPUではなく、ローカルで実行する設計思想に基づいた新しいMac Studioを発表しました。M5 Ultraチップを搭載し、高価ながらも、NvidiaやPerplexityといった他社のオンデバイスAIハードウェアの動向と並行して登場しました。これは、AIモデルの実行場所のシフトを示唆しています。
TeslaのAIハードウェア設計担当シニアディレクターが、カスタムAI・ロボティクスチップ開発を進めるDensityAIに移籍した。これは、同社が他のシニアハードウェアリーダーを失う中で行われた。
台湾検察は、NVIDIAおよびSupermicroの従業員ら9名を、中国へのAIサーバー密輸の疑いで起訴しました。これは、高性能AIチップおよびAIサーバーの不正な輸出入に対する取り締まりの一環です。