AI半導体

AIによる半導体設計はどこまで進んでいるのでしょうか。EDA、回路生成、設計検証、品質保証の変化を整理し、2030年代の半導体設計者に求められる役割と日本企業の可能性を解説します。

スマートリングは健康管理機器から「個人AIセンサー」へ進化するのか。現在搭載されるMCUや生体センサーから、2030年・2035年に必要となるEdge AI、UWB、次世代半導体、注目企業まで詳しく解説します。

自動運転は半導体産業をどう変えるのか。イメージセンサー、AI SoC、パワー半導体、先端パッケージ、ファウンドリまで、自動運転ECUを支える巨大サプライチェーンの構造をわかりやすく解説。レベル4・レベル5普及が半導体需要をどう拡大させるかも詳述。

AI時代の覇権は電力効率で決まります。究極のパワー半導体・ダイヤモンドを巡り、日本の技術、中国の市場、米欧の戦略が2035年にどう交錯するのかを徹底解説します。

2026年、ダイヤモンド半導体は研究開発の段階から産業化の段階へ移ろうとしています。その中心にいるのが、日本の4つの陣営です。・AIST（産総研）・大熊ダイヤモンドデバイス・Orbray（オーブレイ）・DSC（ダイヤモンドセミコンダクター）...

はじめに：AI競争の裏側にある“素材の戦い“AI競争と聞くと、NVIDIAの最新GPU「Blackwell」や「Rubin」、あるいはそれらを製造するTSMCの最先端プロセスに注目が集まりがちです。しかし、どれほど高度な設計や製造技術があっ...

はじめに本連載「AI半導体の変質と『密度』の衝撃」も、いよいよ最終回となりました。これまで第1回から第5回にかけて、AIチップの進化を妨げる要因を、配線密度・電力密度・熱密度・I/O密度・設計複雑度密度という5つの視点から掘り下げてきました...

2nmで設計の限界がくる2nmプロセスはすでにTSMCやSamsungが試作チップを顧客へ提供し、製造技術としては実用段階に入りつつあります。しかし、サンプルが動作したからといって、2nm世代の課題が解決したわけではありません。むしろ、本格...

2035年の社会を「半導体産業の進化」という軸から読み解く全6回シリーズです。前半では、車載・AI・データセンターを中心とした需要構造の変化や、微細化・3D化・先端パッケージなど技術トレンドを整理し、後半では、2nm世代の設計最適化（DTC...

はじめにAI、データセンター、自動運転、そして次世代通信の6G―― 。私たちの現代社会を支え、未来を切り拓く最先端技術の「脳」となっているのは、すべて「半導体」です 。これまで半導体の進化を支えてきた主役は、シリコン（Si）でした 。しかし...