
Pixel 11がTSMC 2nmを先行採用か、Tensor G6の設計像が浮上
Pixel 11のTensor G6にTSMC 2nm採用報道が浮上した。7コアCPUとMediaTek系モデムの手掛かりから、SoC全体の電力配分を読み解く。
MediaTekは、1997年5月に台湾・新竹市で設立されたファブレス半導体メーカーである。自社では製造設備を持たず、IC設計に特化した事業モデルを採り、モバイル向けSoC(System on Chip)やWi-Fiチップセットなどの分野で高いシェアを占める。台湾証券取引所に上場しており、子会社としてAiroha Technologyを持つ。
MediaTekは主にスマートフォン向けのアプリケーションプロセッサ(SoC)、無線通信チップ、Wi-Fiチップセット、モデムなど幅広い半導体製品を設計・開発している。ファブレス方式を採用しているため、製造はTSMCなどの外部ファウンドリに委託する。スマートフォン向けSoCの市場では世界的に高いシェアを誇り、特にミドルレンジから高性能帯の製品ラインアップを展開している。本社は台湾の新竹市に置かれており、半導体産業が集積する同地域の主要企業のひとつである。
MediaTekはモバイル向けSoCにとどまらず、スマートテレビ、タブレット、ウェアラブル、IoT機器向けの半導体まで製品領域を広げている。Wi-Fiチップセットの分野では、通信規格の更新に対応した製品を継続的に投入している。モデム開発においても実績があり、スマートフォンメーカー各社に広く採用されている。ファブレス企業として最先端プロセスノードへのアクセスはファウンドリとの関係に依存するが、製品開発の機動性を強みとしている。
2026年にかけて、MediaTekは複数の大型プロジェクトでその存在感を示している。NVIDIAがComputex 2026でARMベースSoC「RTX Spark」を発表した際、MediaTekとの共同開発によって実現した20コアGrace CPUを搭載していることが明らかになった。このチップはBlackwell GPUと最大128GBの統合メモリを1チップに統合したもので、初期ベンチマークではApple M5を54%上回る結果が報告されている。2026年秋にAsusやDellなど主要OEMから発売予定とされており、Windows ARMプレミアム市場への本格参入を支える技術基盤としてMediaTekの設計力が活用された形である。NVIDIAは同製品を皮切りに2030年までの長期ロードマップも公開しており、MediaTekとの協業関係は継続的な意味を持つ可能性がある。
また、2026年6月には、OpenAIがMediaTekおよびQualcommと連携し、AIエージェント中心のスマートフォン向けプロセッサを開発して2028年の量産を目指しているとの観測が報じられた。Luxshareを独占製造パートナーとするとされるこの取り組みは、AI専用端末という新たな市場セグメントにおけるMediaTekの役割拡大を示唆するものである。具体的な製品計画はOpenAI側からは未発表だが、AIエージェント向けシリコン開発においてMediaTekが有力なパートナーとして位置づけられていることがうかがえる。
さらに2026年6月には、Googleの次期スマートフォン「Pixel 11」においてMediaTek製モデムが採用される見込みであることが報じられた。Tensor G6へのTSMC N2プロセス移行と組み合わせることで通信性能や電力効率の向上が期待されており、これまでGoogleのPixelシリーズとはやや距離があったMediaTekのモデム技術が主要Androidフラッグシップに採用される可能性が高まっている。

Pixel 11のTensor G6にTSMC 2nm採用報道が浮上した。7コアCPUとMediaTek系モデムの手掛かりから、SoC全体の電力配分を読み解く。

スマホの次は「エージェント専用機」か。大手企業がパイロット導入を開始したAI専用OS『Project Solara』。既製シリコンを活用して現場のワークフローを根底から変える、Microsoftの次世代エッジAI戦略を解説。

NVIDIAがComputex 2026でARMベースSoC「RTX Spark」を発表。MediaTekと共同開発した20コアGrace CPU+Blackwell GPU+最大128GB統合メモリを1チップに統合し、初期Clangベンチマークでは43,149点を記録してApple M5を54%上回った。2026年秋にAsusやDellなど主要OEMから発売予定で、Windows ARMプレミアム市場への本格参入となる。

NVIDIAは2026年登場のARMベースSoC「RTX Spark」を皮切りに、2030年までの長期ロードマップを公開した。独自のCPUとGPUを統合した三世代にわたる継続的な製品投入を明示することで、先行する競合に対抗しエコシステムの不安払拭を狙う。

NVIDIAが単なるGPUベンダーの枠を超え、PCの頭脳を再定義する。新SoC「RTX Spark」は、最大128GBの統合メモリでPCIeの限界を突破。自律型AIエージェントをローカルで駆動させ、IntelやAppleの牙城を崩すWindows on Armの全貌を徹底解説。

MicrosoftとNVIDIAがComputex 2026を前に「新時代のPC」を予告。座標は台北を指し、6月1日のJensen Huang基調講演で噂のArm SoC「N1X」が披露される公算が高い。GB10の系譜とQualcomm独占に挑む構図、リーク段階のスペックを整理する。

Broadcomが家庭用Wi-Fi 8ルーター・メッシュ向けに、CPUコンプレックス・デュアルバンドラジオ・マルチギガビットEthernetを1チップに統合したSoC「BCM677xファミリー」3種を発表した。同時に、エッジAI推論向けNPUを搭載した業界初の50G PONゲートウェイSoC「BCM68850」も投入。Wi-Fi 8規格の最終確定が2028年に見込まれる中、競合に先行して量産サンプルを提供することで、ASUS・TP-Link・NETGEARなどの主要OEMパートナーを囲い込む戦略だ。

次期Pixel 11は、AIデータセンター向けHBM需要増によるLPDDR5X価格高騰の影響で、前世代より少ないRAM構成で出荷される見込みだ。しかし、Tensor G6へのTSMC N2プロセス移行やMediaTek製モデム採用、カメラセンサー刷新により、電力効率と通信性能、画質の向上が期待される。

OpenAIがMediaTek、Qualcommと連携し、Luxshareを独占パートナーとしてAIエージェント中心のスマートフォンプロセッサを開発し、2028年の量産を目指しているとの観測が示された。これは、AI専用端末の議論が画面なし端末からスマートフォン再設計へと広がったことを示唆しており、既存のスマホ市場を置き換える可能性を秘めている。OpenAIはJony Ive氏のチームを統合し、AI時代の端末体験を自社で設計する方向性を示しているが、具体的な製品計画は未発表である。

Googleは2026年第2四半期、ARM64アーキテクチャを採用したLinuxデバイス向けに、Google Chromeの公式バイナリを提供開始する。2020年のAppleシリコン(Arm搭載Mac)対応、2024年の […]

2026年のブロードバンド業界は、予期せぬ「供給の断層」に直面している。長らく安価なコモディティ製品として扱われてきたホームルーターやセットトップボックス(STB)が、AIサーバー向けのメモリ需要爆発という荒波に飲み込ま […]

インターネットの速度測定を行い、画面に「500Mbps」や「1Gbps」といった素晴らしい数値が表示されているにもかかわらず、実際のブラウジングや動画視聴が驚くほど遅く感じることがある。アンテナのアイコンはフル状態。それ […]

長らく噂の域を出なかったNVIDIAのコンシューマー向けArmベースCPUがついに現実のものとなりそうだ。 2026年が始まり既に1か月が経過しようとしているが、この間にテック業界を揺るがすリーク情報が相次いで浮上した。 […]

CES 2026の喧騒の中、半導体大手Broadcomが投じた一石は、無線通信業界における長年の「速度至上主義」に終止符を打つ決定的なシグナルとなった。 現地時間2026年1月6日、Broadcomは次世代Wi-Fi規格 […]

生成AI革命の第二幕が開かれようとしている今、業界の注目は「学習(Training)」から「推論(Inference)」へと急速にシフトしている。この転換期において、Googleが満を持して投入した第7世代TPU「Iro […]

世界の半導体産業における「絶対王者」TSMC(台湾積体電路製造)が、次世代の最先端プロセスである「2ナノメートル(2nm)」製造拠点のさらなる拡張に動き出した。 2025年11月25日、台湾の有力メディアである自由時報が […]
半導体業界の絶対王者、TSMCの次世代プロセス「2nm」の価格を巡る観測が、大きな転換点を迎えている。これまで業界内で囁かれてきた「3nm比で50%増」という衝撃的な予測に対し、台湾メディアを中心に「10〜20%増に留ま […]

Qualcommの次世代フラッグシップSoC(System-on-a-Chip)、「Snapdragon 8 Elite Gen 5」を搭載するとみられるデバイスのベンチマークスコアが突如として現れ、その結果に注目が集ま […]
TSMCの次世代2nmプロセスを巡る動きが活発化している。台湾のMediaTekは2025年9月16日、TSMCの2nmプロセスを用いた初の旗艦SoC(System-on-Chip)のテープアウト(設計完了)を正式に発表 […]

クアルコムは、ミドルレンジスマートフォン向けSoCの最新世代として「Snapdragon 7s Gen 4」を正式発表した。前世代のSnapdragon 7s Gen 3からわずか7%の性能向上に留まりながらも、ディスプ […]
The continuing prominence of machine learning has led to an increased focus on enhancing the inference performance of edge devices to reduce latency and improve efficiency. Two widely adopted strategies for accelerating computational performance are quantisation and the utilisation of AI hardware accelerators. Each type of accelerator or inference engine offers distinct advantages, with accelerators primarily designed to optimise neural network operations. In this paper, we present an innovative method for integrating TVM's quantisation flow with the MediaTek Neuropilot AI accelerator. We outline the process of converting the TVM relay intermediate-representation quantised neural network dialect model to a tensor-oriented quantisation format, with the aim of harnessing the full potential of both TVM and MediaTek NeuroPilot. This integration enables more efficient neural network inference while preserving the accuracy of the results. We assessed the effectiveness of our proposed integration by conducting a series of experiments and comparing the performance of our approach with that of TVM equipped with an autotuning mechanism. The findings indicate that our approach substantially outperforms TVM in both floating-point model inference and quantised model inference, with inference speedups of up to 11× and up to 70×, respectively. These results underscore the potential of our approach in accelerating AI performance across a diverse range of applications and edge devices. Moreover, a key contribution of our work is providing a valuable practical method for other hardware companies interested in integrating TVM with their own accelerators to achieve performance gains.
Mobile phones were once costly devices accessible mainly to the middle class in wealthy countries. In the 2000s and 2010s, China began producing affordable handsets tailored to diverse users’ needs in the Global South. Central to these handsets was a system-on-a-chip known as the “turnkey solution,” developed by a Taiwanese firm MediaTek, which integrated chips on a reference board alongside software, design tools, and testing services. In this article, we examine how these digital processors significantly lowered the research and development barriers, accelerated production, enabled grassroots innovation, and reshaped the global mobile market. We argue that MediaTek’s service-oriented engineering culture was key to the platform’s effectiveness and sustainability. MediaTek’s turnkey solution epitomizes how hardware platforms can empower technological latecomers to challenge industrial leaders and pursue alternative sociotechnological paths.
Mediatek IFI Jakarta, as part of the Institut Français Indonésie (IFI), plays a vital role in supporting France’s cultural diplomacy in Indonesia. The library functions not only as a center for information access but also as a cultural space that facilitates language learning, exchange of ideas, and appreciation of French culture. This study aims to identify how Mediatek IFI Jakarta is utilized to strengthen France’s cultural diplomacy and foster intercultural understanding between France and Indonesia. A descriptive qualitative was employed in this research. Data were collected through interviews with two librarians and a pedagogical cooperation coordinator at IFI Jakarta. The analysis draws on Mariano’s concept of library diplomacy which made up of three dimensions: libraries in diplomacy, diplomacy for libraries, and libraries for diplomacy. The findings indicate that Mediatek IFI Jakarta supports French cultural diplomacy by shaping the library as an inclusive third place, leveraging their game collections, and designing cultural programs with the aspects of gamification to expand access and build mutual understanding of French and Indonesian cultures.
Unveiling the Power Players: A Comparative Analysis and Development of Next-Gen SoCs for Android presents a thorough examination of the latest system-on-chip (SoC) innovations. This study compares the performance, efficiency, and development trajectories of MediaTek, Exynos, Tensor, and Qualcomm. By assessing benchmark data and real-world applications, this analysis reveals the distinct advantages and limitations of each SoC. It offers valuable insights for developers, manufacturers, and consumers navigating the evolving Android ecosystem.