半導体基礎解説 【AIチップ完全ガイド】：GPU・ASIC・NPUの違いと製造工程まで！
近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の普及により、「AIチップ」という言葉を耳にする機会が増えました。ChatGPTやStable DiffusionなどのAIサービスの裏側では、膨大な演算処理を支える専用半導体が稼働しています。本記...
ガリバー
半導体基礎解説 
AIインフラ 日本と米国のデータセンター戦略比較｜建屋構造・コスト・規模・エネルギー政策と2035年の未来図
はじめに私たちが日常的に使っているクラウドサービス、SNS、動画配信、オンラインゲーム、そして生成AI――これらは、「データセンター（DC）」という巨大なインフラが存在しています。近年では、ChatGPTなどの生成AIの普及により、GPUを...
AI半導体 2030年の「エッジAI」チップが創るヒューマノイド時代 （半導体が支える“自律知能”の進化）
はじめに従来のAIはクラウド上で大量のデータを学習・解析する方式が主流でしたが、通信遅延やプライバシー、電力消費の課題が顕在化しています。これらを克服する技術として注目されているのが「エッジAI」です。端末自身がAI処理を行うことで、リアル...
半導体基礎解説 次世代半導体製造装置における高精度位置決めと微振動対策の最前線 ～EUV露光装置を中心に、装置設計と部品開発の視点から～
EUV露光装置に求められる位置決め精度EUV（Extreme Ultraviolet）露光装置は、波長13.5nmの極端紫外線を用いて、2nm以下の微細パターンをウエハー上に形成する次世代リソグラフィ装置です。従来のArF液浸露光に比べて波...
2035未来予測 2030年代に実用化が期待される半導体量子コンピュータとは？仕組み・課題・未来の展望を解説
はじめに ― 量子の力を使う「次の計算機」へ近年、AIの進化と生成モデルの普及により、コンピューティング性能への要求は急速に高まっています。従来のシリコンコンピュータは、トランジスタの微細化によって性能向上を続けてきましたが、ナノメートル領...
企業・業界動向 エヌビディア vs ブロードコム ― 株価10倍時代に見る“成長の本質”
はじめに近年の半導体市場は、AI、データセンター、自動車、通信インフラといった幅広い分野で爆発的な需要拡大を見せています。その中でも特に存在感を強めているのが、製造を外部に委託し、自社では設計や技術開発に集中する「ファブレス企業」です。その...
次世代実装 フォトレジスト・CMPスラリー・銅張積層板 ― 先進後工程を支える3大材料技術の最前線
先進後工程で注目される「3大材料技術」とは？半導体産業は長年にわたり、微細化による性能向上を追求してきました。しかし、EUV（極端紫外線）露光技術を用いた7nmや5nmといった超微細領域では、製造コストの高騰や歩留まりの低下といった課題が顕...
AIインフラ 「ハイパースケールデータセンター」の急増と電力供給の限界 ― 光通信×IOWNによる次世代省エネ戦略
はじめにクラウドサービスやAIの普及により、世界のデータ量は急増しています。これらのデータは、企業や自治体の意思決定、生活サービス、産業システムなど、社会の情報基盤として不可欠です。その一方で、データを処理・保存するデータセンターの建設も加...
光技術 次の5G＝6G？NTTが挑むIOWN構想 ― 光電融合・光通信が変える未来
はじめに ― 「5Gの次」はどこへ向かうのか2020年代前半に商用化された第5世代移動通信（5G）は、スマートフォンやIoTデバイスの活用を大きく変革し、私たちの生活や産業に新たな可能性をもたらしました。現在、世界の技術競争は次なるステージ...
次世代実装 次世代半導体製造・先進後工程で進化するクリーンルームとは、具体例・技術革新ポイント13
はじめに：なぜクリーンルームが進化しているのか現在、2nm世代をターゲットとした次世代半導体製造や、先進後工程（Advanced Packaging、チップレット化やハイブリッドボンディングを含む工程）の開発が急速に進み、従来の300mmウ...