2035未来予測 2035年、AIは『身体』を手に入れる — フィジカルAI時代を支える半導体とインフラの進化
関連記事：フィジカルAIとは？仕組み・活用事例・次世代産業の全体像1. はじめに：デジタルからフィジカルへ、150兆円市場の幕開け1.1 フィジカルAI時代を読み解くための3つの鍵AIはこれまで、クラウドやスマートフォンといった「画面の中」...
2035未来予測 
光技術 NVIDIA Rubinで加速するCPO市場：2030年に伸びる半導体サプライチェーンを徹底予測
はじめにーCPOは量産フェーズへ2026年となりCPOは、PoCを完全に抜けて、量産フェーズへと入りました。これまでCPOは、光源の配置、熱管理、光ファイバの高密度接続といった技術的課題から、研究開発や限定的な試作にとどまっていました。しか...
AI半導体 【第６回/最終回】2030年のAI半導体地図 ー 2nm・HBM・パッケージ・電力のすべてが交差する未来
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...
企業・業界動向 TeraFab vs Rapidus：半導体の“作り方”が変わる― 垂直統合か分業か、2つのモデルが描く2030年の産業地図 ―
はじめに：2026年、半導体の“ルール”が変わる2026年のいま、半導体産業は単なる技術競争の延長では語れない、大きな転換点に差しかかっています。これまで業界を牽引してきたのは、「回路をどこまで微細化できるか」というムーアの法則を軸にした進...
AI半導体 【第５回】2nm設計は「EDA × アーキ × DTCO × パッケージ × 検証」の総合戦争
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...
次世代メモリ モノリシック3D DRAMは本当に来るのか：2026年時点の技術・市場・勝者予測
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...
次世代メモリ HBM4が切り開くAIインフラの新時代― 性能・供給・勝者・AI影響・サプライチェーンの5視点で読み解く
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...
AIインフラ 液浸冷却の現在と2035年予測：AIサーバーの「熱の壁」を突破する1兆円市場のゆくえ
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...
次世代実装 【第４回】CoWoSとHBM不足の真因：TSMC・Intel・Samsungの覇権争いと2035年AIパッケージロードマップ
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...
企業・業界動向 Huawei・SMIC・Nauraが創る“ブラックボックス帝国”：2035年、中国半導体は5,000億ドルの巨大市場へ
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（...