中国が世界のレアアース供給を支配する中、米国主導のCritical MetalsはグリーンランドのTanbreezプロジェクトを買収し、中国の影響を受けない重希土類の安定供給源を確保した。REalloysとの15年間の長期購入契約により、航空宇宙や防衛産業に不可欠なジスプロシウムやテルビウムのサプライチェーンが強化され、西側諸国の資源安全保障が向上する見込みだ。
MicrosoftはC# 16で、メモリ安全性を高めるためunsafeキーワードの意味を大幅に変更する新モデルを発表した。 これにより、unsafeコードが「中で危険なことをする印」から「呼び出す側の契約」へと変わり、危険な操作の所在と責任がコンパイラ診断とドキュメントで追えるようになる。 この変更は、特にライブラリやネイティブ連携など低レベルな開発に影響を与え、レビューと監査の粒度を変える設計だ。
NVIDIAの次世代データセンター向けCPU「Vera」が、従来の「効率のArm、絶対性能のx86」というCPUアーキテクチャの棲み分けを覆し、x86のフラッグシップモデルを演算性能で凌駕した。Veraは、自社設計のカスタムコア「Olympus」とモノリシックダイ、そして超広帯域メモリ「LPDDR5X」を採用することで、エージェント型AIの処理に不可欠な強力で応答性の高いCPUを実現し、ベンチマークテストでx86プロセッサを大きく上回る性能を示した。
NVIDIAは、長年PCゲーミングのグラフィックス設定を支えてきた「NVIDIA コントロールパネル」のサポートを終了し、新アプリ「NVIDIA App」へ移行することを発表した。これは、機能が分散していた既存ソフトウェア群を統合し、モダンなインターフェースと高速な動作、そして最新のAI機能やチューニング機能を一元的に提供することで、ユーザーの利便性を大幅に向上させることを目的としている。
AI普及に伴う半導体チップの大型化で、既存の有機ABF基板の反り問題が深刻化しており、熱膨張係数がシリコンに近いガラス基板が次世代パッケージングの有力候補として浮上している。Intelはリオランチョ工場をガラス基板の世界初量産拠点として位置づけ、SKCも2026年末の商業量産を目指し、市場は2034年に42億ドル規模への急成長が予測されている。
Microsoft社内でAnthropic製AIコーディングエージェント「Claude Code」がわずか4ヶ月で大半のライセンスを打ち切られた。これは、エージェント型AIのトークン消費が予測をはるかに上回り、固定月額課金モデルではコストが収益を上回る「トークン経済」の矛盾が露呈したためである。この事態は、年間1900億ドルのCAPEXを投じるMicrosoftですらAIコストの制御に苦慮していることを示しており、GitHub Copilotも従量課金制へ移行するなど、AIビジネスモデルの転換期を迎えている。
imecは、High-NA EUVリソグラフィを量子デバイス製造に適用し、ゲート間隔6ナノメートルの量子ドットデバイス作製に成功した。これにより、既存の半導体製造技術を量子コンピュータに活用し、実用化へのタイムラインを大幅に圧縮する歴史的な転換点となる。同技術は、シリコンスピン量子ビットの集積密度と電子制御精度を飛躍的に向上させ、エラー耐性を持つ量子コンピュータ実現への道を開く。
AnthropicのProject Glasswingにより、未公開モデルClaude Mythos Previewが提供されてから1ヶ月で、約50社のパートナーが10,000件超のhigh/critical脆弱性を発見した。これにより脆弱性発見能力は大幅に向上し、AIによる脆弱性スキャンのノイズ問題も解消されつつある。CloudflareやMozillaなどの企業でも脆弱性発見率が飛躍的に向上し、数十億デバイスに影響する暗号ライブラリwolfSSLの証明書偽造攻撃もAIがexploitを構築して発見したことで、セキュリティ業界は新たなフェーズに入った。
中国Huaweiは、米国の制裁により最先端半導体製造装置へのアクセスを断たれた状況を打破するため、「Tau Scaling Law」と「LogicFolding」という革新的な設計パラダイムを発表した。これは、微細化の限界に直面する従来のムーアの法則に代わり、回路の信号伝播遅延を極限まで短縮し、論理回路を物理的に折り畳んで積層することで、性能向上と高密度化を実現するものである。
AMDの次々世代CPU「Zen 7」の詳細情報が異例の早さで流出し、2028年にTSMC A14プロセス、最大16コア、刷新されたキャッシュ設計、新パッケージング技術FOPLPを採用し、AIサーバー需要に対応する大規模な技術転換を計画していることが明らかになった。これはN2P・A16といった中間ノードをスキップし、A14に直行することで、AIワークロードに求められる性能と電力効率を大幅に向上させる狙いがある。 Zen 7は、L2キャッシュの倍増やL3キャッシュの133%増に加え、AVX10やACEなどの命令セット拡張によりAI推論性能を強化する。さらに、従来のウェハーではなくパネル単位でパッケージングを行うFOPLP技術の採用を検討しており、AI向けGPUに集中するTSMC CoWoSの供給リスクを回避し、コスト削減と供給安定化を図る戦略が伺える。
Linux 7.1-rc5の変更量が大きくなったことを受け、Linus TorvaldsがAIコードレビューをきっかけとする軽微な修正の流入に警告した。問題はAI利用そのものではなく、リリース候補後半に非緊急の変更を入れる判断と、それがメンテナーの負荷や安定性リスクを高める点にある。
AIワークロードの急増により、GPUとHBMを光信号で接続し、両者を物理的に分離する新アーキテクチャの検討が進められている。これによりHBM搭載量を数倍に増やせる可能性があるが、チップ内での光接続を実現するには微細化など高い技術的ハードルを克服する必要がある。
