Category · 47ページ目
40件
Intel CEOは、AMD、NvidiaのCEOと共に台湾を訪問し、Computex 2026を前に台湾パートナーとの関係深化を図っている。AIチップ製造における協力が重要視される。
Samsung Electronicsは、AIサーバー向けの高帯域幅メモリ（HBM）の生産に注力するため、DRAMの供給がタイトになる可能性がある。
Intelは、AI時代のチップパッケージングに対応するため、先進パッケージングとガラス基板技術に注力し、ニューメキシコ州の工場を次世代パッケージングのハブとして位置づけている。
GlobalWafersは、AIサーバーやAIロボットからの需要増に対応するため、窒化ガリウム（GaN）の生産能力を段階的に拡大している。
Huaweiは、AI大規模言語モデルによるデータ増加に対応するため、2030年までのストレージ技術ロードマップを発表し、245TB SSDなどを計画している。
Kinpo Electronicsは、AIサーバー、衛星システム、量子コンピューティングへの投資を通じて、製造業から高付加価値ODMビジネスへの移行を推進している。
QualcommがHexagonプロセッサ向けに発表したSSM-Conv処理の最適化パッチにより、オンデバイスAI推論における長年の課題であった大規模プロンプト処理時の性能劣化が改善される。これにより、メモリ効率と実行条件が刷新され、AI推論のクラウド依存からの脱却が加速する可能性がある。
llama.cppライブラリに、高速Walsh-Hadamard変換（FWHT）を追加するプルリクエストに関する情報。CUDA対応の最適化であり、LLM推論のパフォーマンス向上に寄与する可能性がある。
エッジAI市場は2032年まで年平均成長率26%で成長すると予測されており、エッジコンピューティング市場全体も2023年から2033年にかけて1310億ドルから4400億ドルに拡大すると予想されています。これはAIのハードウェア応用に関する記事です。
TSMCの株価がアナリストの「最も信頼できるAI複合企業」という評価を裏付け、上昇トレンドにある。AI分野への貢献が期待される半導体メーカーの動向が注目される。
Ample Electronicは、AI顧客からの需要増加がMLCC（積層セラミックコンデンサ）および関連パッシブコンポーネント市場を活性化させ、需要増と在庫積み増し、長期供給契約への移行を促していると報告しています。
AUOはMicroLED技術を短距離光インターコネクトに応用し、データセンターの配線や電力伝送の可能性を変えようとしています。MicrosoftもAIデータセンターリンクでの採用をテストしています。
NvidiaがVera CPUを単体で販売する決定は、低消費電力DRAMの新たな需要を生み出す可能性があり、既に逼迫しているメモリサプライチェーンにさらなる影響を与える可能性があります。
2026年第1四半期、Weltrend Semiconductorは、AIサーバー関連製品を中心に、過去に例を見ない力強い成長を記録しました。サーバー関連製品は特に際立っており、年間を通じて堅調な需要が見込まれます。
台湾当局がNVIDIA製AI半導体の密輸に対し取り締まりを実施。高性能AI半導体の国際的な流通と規制、および地政学的影響に関連する話題です。
Goldman Sachsのアナリストは、液体冷却がAI業界で次の大きなトレンドになると予想している。この動きはVertivやCarrierといった企業に恩恵をもたらすだろう。AIの性能向上に不可欠なハードウェア技術に関連するため、重要度は高い。
2026年におけるローカルLLMにとってNVIDIAが依然として最適な選択肢であり続けるかについて議論しています。ローカルLLMの実行には高性能なGPUが必要であり、NVIDIAのハードウェアがその要求を満たすかどうかが焦点となっています。
Nvidia CEOは中国当局によるAIチップ輸入解禁への期待を表明。一方で、米国の輸出規制がNvidiaの中国市場でのシェアを低下させ、Huaweiなどの国内企業に機会を与えている。
台湾のパワー半導体メーカーPanjitが、AIとロボティクス分野への事業拡大を加速。AI応用に向けた半導体サプライヤーの動向を示している。
IBMと米国商務省が、米国内初の量子コンピュータ用チップ製造拠点の設立を発表。量子コンピューティング分野における米国のリーダーシップ確保とエコシステム育成を目指す。
中国がNvidiaのRTX 5090D V2を禁止したことで、Nvidiaの中国戦略、AIチップ販売への圧力がさらに増す。AIハードウェア分野における地政学的な影響と、サプライチェーンのリスクを示唆。
UCLAがMeta、Broadcomと共同でAIチップ研究、インターンシップ、米国人材育成のための1億2500万ドルのチップハブを設立。AIチップ開発における産学連携と人材育成への投資を強化する取り組み。
Analog DevicesによるEmpower Semiconductor買収がAIデータセンターの電力供給課題を解決する可能性。AIインフラにおける電力効率の重要性を示唆。
Dell Technologies World 2026での発表。Dell AI Data Platform、Lightningファイルシステム、PowerStore Eliteがエージェント型データセンターの基盤となる。
LiteRTは、モバイル開発者がNPU（Neural Processing Unit）のパワーを活用するためのプロダクションレディフレームワーク。CPUやGPUの制約を克服し、リアルタイムビデオ、アニメーション、音声認識などの高度なAIモデルを効率的にデプロイ可能にする。
Command A+ (218B MoE) モデルが Apple Silicon 上で MLX を用いて動作したという報告。Appleデバイスでの大規模モデル実行の可能性を示唆している。
FrigateとHomeAssistantでの利用を想定し、MI60 (32GB VRAM) GPU上でGemma4とQwen3.6モデルのパフォーマンスを llama-bench で測定した結果の共有。最適な設定を見つけるためのベンチマーク。
Microsoft MAI-Image-2入門として、Arena.aiで3位を獲得したAI画像生成APIをPythonで実装する方法を解説。モデルの概要、主要機能、スペックを整理し、Microsoft Foundry APIを用いた具体的な実装例を示すことで、最新の画像生成技術へのアクセスと活用方法を提供する。
ArmとGoogleは、ArmのCPUに統合されたAIアクセラレーターであるArm SME2を活用し、オンデバイスAIのパフォーマンスと効率を向上させるためのGoogle AI Edgeを発表しました。
TSMCのCoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）先進パッケージング技術の歩留まりが98%を超え、2026年には5つの新ファブの稼働が見込まれています。AIアクセラレーターはより大型のパッケージと大容量メモリを必要とするため、歩留まりと生産能力の拡大はAIチップバイヤーにとって重要な要素です。
TSMCはAI需要の急増に対応するため、CoWoSおよびSoICの高度パッケージング能力を大幅に増強しており、世界中で18の新しいファブと高度パッケージング施設を建設する計画です。2026年のテクノロジーシンポジウムでは、2nmプロセスノード、3DFabricパッケージング、グローバル展開、AI駆動型スマート製造の進歩が詳述されました。
AnthropicはColossus2への拡張を発表し、NVIDIAのGB200 GPUを利用する。これはAIモデルの計算能力向上を目指す動きだ。
東京大学発のロボットベンチャーHighlandersは、予測モデルAIを搭載した産業用4足歩行ロボット「HLQ EDGE」を発表した。最大60kgの可搬重量で、重量物搬送や巡回点検などでの実用を想定している。
パソコンショップSEVENのゲーミングPC「ZEFT R66BT」は、Ryzen 7 5700XとRTX 5060 Tiを搭載し、コストパフォーマンスを追求しています。トレンドの外観と最新ゲームを快適にプレイできる性能を31万円台で実現しています。
科学者たちは、コンピューターのエネルギー消費を半分に削減できる可能性のある超小型ナノレーザーを作成した。このレーザーは、マイクロチップが電気ではなく光で情報を伝送することを可能にし、コンピューターをより高速化する。数千個のレーザーを1つのチップに搭載できるため、データセンター、スマートフォン、高度な医療センサーの効率向上が期待できる。
ファーウェイのスマートウォッチ「HUAWEI WATCH FIT 5」は、最大10日間のバッテリー持ちと2万円台という手頃な価格で、日常使いには十分な性能を備えています。
NVIDIA DGX Spark 2台にDeepSeek V4 Flash Vision-Expモデルを分散推論でデプロイした手順をまとめた記事。200Gbpsネットワーク接続、Tensor Parallelism=2の設定、および関連リソースの活用方法について詳述する。
「iPhone 18 Pro」には、撮影した写真がAIで加工されていないことをデジタル証明する新機能「リファレンス」が搭載される。これにより、画像の信頼性が向上し、フェイク画像の拡散防止に貢献することが期待される。AI技術の応用例として注目される。
中国製のロボット犬に4,000ドルを費やした経験について詳述。ロボット犬の機能、性能、そしてその価格に見合う価値があるかどうかを評価している。AI技術というよりは、ハードウェアとしてのロボットに焦点が当てられている。