【概要】これまでCPUコアやGPUコアなどのIPコアをライセンス販売を固持していたArmがチップ販売に乗り出しました。ライセンス提供する顧客と競合するため、チップ販売はしないと断言してきたArmに何が起きたのでしょうか。いくつかの事例を見てみると、AIチップの進化をキーワードに、半導体メーカーのビジネスモデルが少しずつ変化していることがわかります。半導体産業の在り方を探っていきたいと思います。 【日時】 2026年4月23日（木）10:00〜11:00 [→続きを読む]
台湾TSMCは、去る4月16日に2026年第1四半期決算説明会を開催した。そこで、売上高、利益ともに過去最高を4四半期にわたり更新し続け、絶好調であることが明らかになった。決算結果の業績については、津田編集長が週間ニュース分析（参考資料1）で取り上げているので、ここでは、世界中の著名な銀行や証券会社などの機関投資家とTSMC会長兼CEOのC.C. Wei（魏哲家）との生々しい質疑応答の模様を実況しよう。この質疑応答を通して、HPC/AIの需要急伸で同社の供給が間に合わない状況であり、グローバル規模で生産能力増強に取り組んでいる姿が浮き彫りとなった。 [→続きを読む]
本日の世界のnewsはこの２本を選びました。OpenAIがHBM20個を用いたAIチップの特許を公開、SK Hynix、米インディアナ州HBM工場の建設を開始、です。始まったばかりのAI技術で日本が遅れないように世界のニュースをしっかり伝えます。 [→続きを読む]
世界半導体市場では、半導体を購入する企業が大きく変わりそうだ。市場調査会社のGartnerによると、半導体購入企業の上位10社の中にAlphabet（Googleのホールディング会社）が3位につけ、ファブレス半導体のNvidia（4位）、Meta（5位）、Microsoft（7位）、Amazon（9位）などがランキングに入った。いわゆるCSP（クラウドサービスプロバイダ）が半導体を購入するようになった。 [→続きを読む]
日本の先端半導体関連技術開発のLSTC（技術研究組合最先端半導体技術センター）が、北海道の千歳市に研究施設を構え、光電融合パッケージング技術を開発することを発表した（図1）。日本版CHIPS法案の成立後、ラピダスと共にLSTCが組織化されたが、その活動は具体的には発表されていなかった。このほどNEDOの事業の「ポスト5G事業」（後述）によってLSTCの研究テーマが採択され、発表にこぎつけた。 [→続きを読む]
TSMCの2026年第1四半期（1Q:1〜3月期）の決算が発表された。それによると売上額は前年同期比（YoY）で40.6%増の359億ドル営業利益率は58.1%、純利益率50.5%と好調が続いている。前四半期の決算では今期の売上額を346〜358億ドルと見ていたことから、それよりもわずかだが上振れした。ASMLの決算も発表され、EUV売上額が全売上額の66%も占めるようになった。AIデータセンター市場が急速に拡大しており、AIチップをセットで使うメモリ需要の高まりでPCやスマートフォン向けの不足が続きそうだ。 [→続きを読む]
かつてのMooreの法則の進展からPost Mooreと言われるようになった半導体の世界の最先端の展開が、AI(人工知能)インパクトでさらに煽られそうな様相を感じるこの頃である。現下の取り組みからの注目、まずは2-nm市場も制覇を目指して先行するTSMCに対して、追い込みを図っているSamsungの現状の対比があらわされている。次に、イーロン・マスク氏のTeraFabであるが、AI5ハードウェアの初期サンプルが公開されるとともに、サプライヤに対し、"光の速度"の対応をと発破をかけるマスク氏。それに対して、近道はないとTSMCトップの反応が見られている。そして、三次元&重ね合わせの展開を図る先端実装および後工程関連の内容を取り出している。 [→続きを読む]
2025年の世界半導体設計ツール（ESD）市場は、前年比10.1%成長の212.2億ドルに達した。これは、SEMIのESD Allianceが発行した最新の電子設計市場データ（EDMD）に基づいて発表されたもの。ただし、発表されたデータは2025年第4四半期における製品売上額などである。地域別では残念ながら、日本だけが前年比7.4%減のマイナス成長だった（図1）。 [→続きを読む]
本日の世界のnewsはこの２本を選びました。中国YMTCがNANDフラッシュ武漢工場で２棟新たに建設する計画、MetaとBroadcom、次世代AIデータセンター向けXPUを共同開発へ、です。共にAIがらみのチップニュースです。日本が遅れないように世界のニュースをしっかり伝えます。 [→続きを読む]
エッジAIが軽いCNN（畳み込みニューラルネットワーク）で済むという考えは、現実的な応用には向きにくくなってきた。エッジAIにもLLM（大規模言語モデル）を組み込む便利さがデモなどで示されるようになってきたからだ。分厚いマニュアルがなくても作業が簡単にやり取りできるようになる。AIチップ開発の米SiMa.ai（シーマエイアイと発音）は、災害時やミッションクリティカルな大事な場面でのエッジAIメリットをデモで示した。 [→続きを読む]
