次世代メモリ

AI半導体市場で注目されるHBM不足とNAND余剰。その背景を整理しながら、AI SSD、QLC NAND、CXLなどの技術動向と2030年のAIインフラ市場を考察。次の成長領域として期待されるAIストレージの可能性を解説します。

Fe-NAND・Re-NANDとは何か？強誘電体や抵抗変化を利用する次世代NANDの記憶原理、実用化に向けた量産課題、半導体製造装置メーカーへの影響を解説。2035年に向けたNANDフラッシュメモリの進化と将来展望を考察します。

AI半導体の性能向上を阻む新たな課題は「データ移動」でした。CIM（メモリ内演算）の仕組みや注目される理由、半導体製造・計測技術への影響、日本企業の可能性を2035年の視点から解説します。

AI需要の爆発とDRAM微細化の限界が同時に進む中、次世代メモリの本命として急浮上しているのが「3D X-DRAM」です。NEO Semiconductor社が提唱し、2026年4月にPoC成功を発表したことで、同技術は“構想”から“実在す...

AIの進化はGPU性能の向上によって加速してきました。しかし現在は、GPUの性能にメモリが追いつかないことが大きな課題になっています。特にHBMは高速ですが、積層数や配線構造に限界があり、これ以上の性能向上が難しくなりつつあります。そこで次...

2026年、AIインフラの中心に位置するメモリ技術は大きな転換点を迎えています。これまでHBM（High Bandwidth Memory）は、GPUやAIアクセラレータの性能を左右するボトルネックとして注目されてきました。そして、最新世代...

はじめに生成AIの普及により、AI向けGPUの需要はかつてないスピードで拡大しています。その中心にあるのが、GPUと密接に連携する超高速メモリHBMです。HBMは複数のDRAMチップを縦に積み上げ、TSVで接続することで、従来DRAMを大き...

はじめに生成AIの急拡大により、AIインフラの主役は“演算”から“メモリ”へと移りつつあります。モデル規模が数兆パラメータへ拡大する中、性能を決めるのはGPUの演算能力ではなく、高速かつ大量のデータをメモリから供給できるかに変わりました。そ...

AI時代におけるメモリの重要性AIやHPC（高性能計算）、さらに生成AIを含む大規模モデルの急速な普及により、半導体に求められる演算能力はかつてないほどに高まっています。GPUやAIアクセラレータは卓越した演算性能を備えていますが、その真価...