2024年10月 3日
|産業分析
オープンソースでカスタマイズしやすいISA(Instruction Set Architecture)を持つ新しいRISC(Reduced Instruction Set Computer)ベースのCPUアーキテクチャ、RISC-VコアIPベンダーの台湾Andes Technologyが存在感を増している。新製品のロードマップを着実に打ち出し、実績を伴ってきた。すでに30種類以上のコアを揃え、AIチップのコアを充実させている。来日した同社社長兼CTOのCharlie Su氏に聞いた。
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2024年9月 9日
|週間ニュース分析
先週、セミコン台湾が台北で開催され、生成AIがけん引する半導体の先端パッケージング技術に注目が集まっている。日本からも九州が会場でのセミナーを通じて、台湾との半導体協力でアピールした。台湾が日本に進出する台湾企業を支援する。日本のAIプラットフォームを自動生成するスタートアップのサカナAIにNvidiaが出資したと発表された。
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2024年9月 2日
|週間ニュース分析
先週末のビッグニュースはNvidiaの業績発表だった。Nvidiaの決算時期は2月から翌年の1月までであり、2025年度第2四半期(2024年5〜7月期)の決算が8月29日(米国時間)に発表された。売上額は前年同期比(YoY)2.22倍の300億4000万ドル、営業利益は、営業利益率62%の186.4億ドルとなった(図1)。YoYでは2.74倍と極めて大きい。
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2024年8月30日
|産業分析
生成AIの現場利用が始まっている。すでにPoC(実証実験)の段階は終わった。日本IBMは、ビジネス利用の生成AIやAIの利用をさまざまな分野の顧客に提案してきたが、すでに現場利用を明らかにできるレベルに達した。医療現場の事例を紹介する。日立製作所も生成AIを活用して顧客へのサービスを提供するビジネスを始めた。
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2024年8月 5日
|週間ニュース分析
先週、IntelおよびSamsungの2024年度第2四半期(4〜6月期)の決算がそれぞれ発表された。Intelは、売上額が前四半期、前年四半期とほぼ同じ128億ドルだったが、営業利益はほぼゼロという結果であった。Samsungの半導体部門の売上額は、前年同期比ほぼ2倍、前期比でも23%増の28兆5600億ウォン(1ウォン=0.00073ドル)で、営業利益は6.45兆ウォンだった。
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2024年7月26日
|技術分析(半導体応用)
Nvidia同様、データセンターやオンプレミスなど企業向けAIチップの中でデータフローコンピューティングを積極的に利用するSambaNova社が次世代AIというべき、多数の専用モデルを自律的に実行できるエージェンティックAIを目指していることがわかった。一つのAIチップで多数のモデルを実行できる。消費電力は大幅に下がることになる。
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2024年7月23日
|産業分析
2024年におけるNANDフラッシュとDRAMのメモリの売上額は前年比でそれぞれ77%、75%と大きく伸びるだろうと、TrendForceが発表した。在庫がほぼ一掃され需給状況が改善、平均単価も上がってきたためだ。メモリはようやく回復が本物になり、来年は大きく成長すると見込んでいる。
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2024年7月22日
|週間ニュース分析
TSMCが2024年第2四半期(4月〜6月期)の売上額が史上最高の208.2億ドルに達したと7月18日に発表した。粗利益率は53.2%、営業利益率は42.5%と絶好調である。売上額は前年同期比32.8%増、前期比10.3%増となった。にもかかわらず半導体株は全体的に下がったと日本経済新聞は伝えた。ソフトバンクは英国バースに本社を構えるGraphcoreを買収した。Open AIがBroadcomらと協議を始めたという報道もある。
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2024年7月18日
|技術分析(デバイス設計& FPD)
半導体売り上げで急成長しているNvidiaは、生成AIをはじめとするAIコンピューティングのGPUやソフトウエアをさまざまな応用ごとにAIソリューションを提供している。このほどLSI設計期間を短縮するため、チップ設計のための生成AIであるLLM(大規模言語モデル)アシスタントChipNeMo(図1)を開発、IC製品開発に使っていることを「NTTPC GPU Day 生成AI基盤の最前線」の講演で、明らかにした。
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2024年7月 4日
|経営者に聞く
昨年、半導体企業で初めて時価総額1兆ドルを超え、今年は3兆ドルを超えMicrosoftを抜いて世界企業のトップに立ったNvidia。そのCEO(最高経営責任者)であるJensen Huang氏が6月はじめのComputex Taipeiから戻り、カリフォルニア工科大学で卒業生に向けスピーチを行った。その内容がこれまでの経営トップとは違う、Nividiaらしさが出ており、簡単に紹介する。
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