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...

生成AIの急成長により、GPUの消費電力はついに 1000W超 という領域に入りました。もはや従来の空冷ファンでは冷やしきれず、データセンターは“熱の限界”に直面しています。そこで注目されているのが 液浸冷却（Immersion Cooli...

はじめにAI半導体市場は、生成AIの普及によって急速に拡大しています。世界中のデータセンターが高性能GPUを求めていますが、現在の供給不足は従来とは異なる要因で起きています。従来の半導体供給不足は、主に前工程の製造能力が原因でした。しかし現...

はじめに「中国半導体は、制裁によって数世代遅れたレガシーノードに封じ込められた」。数年前まで、多くの半導体関係者はこのシナリオを信じてました。しかし、2026年現在の現実は、その予測とは大きく異なる姿を見せています。米国による先端露光装置（...

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...

半導体の世界では、AIの普及によって“どこが本当に重要なのか”が変わりつつあります。これまでは、工場の設備や最新の露光装置が注目されてきましたが、2035年に向けて鍵を握るのは、実はチップを設計するためのソフトウェア、つまり EDA（設計ツ...

生成AIの急速な普及により、AIデータセンターの電力消費は急激に増加しています。前回のコラムでは、AIチップの競争軸が「配線密度」へ移行していることを解説しました。しかし、その高密度な配線構造を実際に動かすためには、これまでにない規模の電力...

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...

2026年、インド半導体は「計画」から「実稼働」へインドの半導体産業は、インド製の半導体チップが実際に市場へ出荷され始めました。これは、単なる工場の稼働開始ではなく、世界のサプライチェーンに大きな影響を与える現実です。商用稼働元年が示すイン...