米国と中国、さらには欧州まで広がっているRISC-V CPUコア。3月、東京大学で開催されたRISC-V DayにやってきたフランスのスタートアップKeysomのビジネスモデルはユニークだ。RISC-Vコアは元々命令セットが47個と極めて少ないアーキテクチャで、カスタマイズするのに向いている。しかし実際にCPUコアビジネスを展開している半導体IP企業には、使えるレベルまでさまざまな回路をCPUに集積したところが多い。 [→続きを読む]
AIを軸に、国内でも半導体の主要ユーザーになりつつあるデータセンターをはじめ、半導体設計、半導体材料、パッケージ基板材料などの企業がAI市場での開発を急いでいる。米国ではメイドインアメリカに逆風が吹いており労働力不足が顕著になっている。移民政策が裏目に出た格好で、日本にとってはチャンスかもしれない。 [→続きを読む]
世界の半導体工場における300mmウェーハプロセスへの設備投資は、2026年には前年比（YoY）18%増の1330億ドル、27年には同14%増の1510億ドルになりそうだ。このような見通しを発表したのはSEMIの最新版300mm Fab Outlook Report。2桁成長という強気の見通しはAIデータセンターとエッジAIなどAI関連の需要によるものと、半導体サプライチェーンやエコシステムのローカル化によるものだとしている。 [→続きを読む]
プリント回路基板（PCB）の設計ツールに強いAltiumを91億豪ドルで買収したルネサスエレクトロニクスの狙いがようやく明確になった。PCBツールは半導体のユーザーが使う設計ソフトウエアであり、半導体メーカーが約9000億円もの大枚をはたいてまでも買収すべき企業だろうか。2024年の買収以来ずっとこの疑問が残っていた。ルネサスが「Renesas 365」と称するツール製品を発表して初めてわかった。 [→続きを読む]
2025年の世界ファブレス半導体企業トップテンランキングが発表された。それによると1位は言うまでもなくNvidiaであり、前年比（YoY）65%増の2057億ドル（32兆円強）とダントツである。2位はGoogleのTPU（テンソルプロセッシングユニット）の設計を請け負っているBroadcomで、YoY30%増の397億ドルと続く。高成長を記録しているのは全てAI関係の半導体メーカーだ。 [→続きを読む]
2026年3月に最もよく読まれた記事は「2025年の世界半導体企業トップ20社ランキング、Nvidiaダントツ」であった。これは2025年1〜12月の各社の決算発表をベースにして2025年の半導体企業ランキングをセミコンポータルが作ったもの。Nvidiaのように2月〜翌1月が年度決算の企業は1〜12月に近い期間を採用した。日本企業の多くが採用している4月〜翌3月の決算では3カ月分をずらせて1〜3月分と翌年度4〜12月分を合計して1〜12月とした。 [→続きを読む]
本当の意味でのスマートグリッドが始まっている。賢い（smart）電力網では、電力会社の大型の発電システムだけではなく、家庭のソーラーシステムやEV（電気自動車）のバッテリシステムも小規模な分散電源となる。もしこれらの分散電源の一つが分断されていることにグリッドの制御センターが気づかないと、逆潮流などの事故防止のための長時間停電につながりかねない。Keysight Technologyは分断された状態を自動的に検出するテストシステム（図1）を開発した。 [→続きを読む]
デンソーのローム（図1）への買収提案に端を発した、パワー半導体連合の行方がますます混とんとしてきた。先週末になり三菱電機も加わってきたからだ。元々ロームは東芝デバイス&ストレージ社との協力提携で話を進めてきたという経緯がある。ここにデンソーからロームへの買収提案がなされ、さらに三菱も加わるとどうなるのだろうか。 [→続きを読む]
IPベンダートップのArmがIPだけではなく、SoC全体も設計するファブレス半導体ビジネスへと広げる（ 参考資料1）。これまでIPビジネスにこだわってきたArmは、SoCの設計にまで手を出すと顧客と競争状態になってしまうため、ファブレス半導体は扱わないと言い続けてきた。今回はその戦略を転換する。顧客と競合関係になってもSoCを設計するという、この裏に何があったのか。 [→続きを読む]
IT（Information Technology）とOT（Operational Technology）を強みとする日立製作所がフィジカルAIのビジネスを開始した。まず第1段階として、フィジカルAI体験スタジオを東京駅に隣接するサピアタワーに4月1日に開設する。同日、世界的なフィジカルAIの使い手を目指すためのフィジカルAI推進センターを設立する。フィジカルAI技術ではAIモデルをいくつか開発、学習させ産業用ロボットなどに組み込み賢くしていく。 [→続きを読む]
