
GoogleのTPU v9、出荷が2028年初めにずれ込む観測。MediaTekに問われる量産への道
Google TPU v9に2028年初めへの出荷後ずれ観測が浮上した。原報道と各社の公式資料を照合し、設計変更が周辺回路へ及ぶ理由、IntelのEMIB-Tで問われる量産性、MediaTekのASIC事業目標との関係を読み解く。
MediaTekは1997年に設立された台湾新竹市に本社を置く半導体メーカーである。自社で工場を持たないファブレスIC設計企業として、モバイル向けSoCやWi-Fiチップセットを中心に製品を手掛け、台湾証券取引所に上場している。近年はAI ASICやデータセンター向け半導体にも事業を拡大している。
MediaTekは半導体産業に属する企業で、設計のみを行い製造はTSMCなどの外部ファウンドリに委託するファブレスモデルを採用している。子会社としてAiroha Technologyを擁し、Bluetoothオーディオ向けなどの半導体製品も手掛ける。2020年12月期の売上高は約3221億新台湾ドル、2021年4月時点の従業員数は約1万7377人であった。モバイルSoC以外にもWi-FiやBluetoothなどの接続関連チップセットを幅広く手掛けており、スマートフォン向け事業で培った設計技術を他分野に応用する動きが続いている。
1997年5月の設立以来、MediaTekは光ディスク駆動装置向けチップから事業を拡大し、スマートフォン向けSoC「Dimensity」シリーズやWi-Fiチップセットの供給で存在感を高めてきた。近年はAI処理能力を組み込んだSoCやAIアクセラレータ関連の半導体設計へと事業領域を広げており、データセンター向け半導体の開発にも乗り出している。
MediaTekはスマートフォン向けSoC市場でQualcommと並ぶ主要プレイヤーの一社として位置づけられる。近年はスマートフォン向け設計で培った低消費電力設計やモデム技術を、データセンター向けAI半導体やPC向けSoCにも応用する動きを強めている。NVIDIAとの協業ではCPU設計面での知見を提供し、GoogleのTPU関連サプライチェーンにも名を連ねるなど、AI半導体のエコシステムにおける位置づけを広げつつある。先端パッケージ技術への投資も進めており、設計から量産、調達までを一体的に運用する体制構築を志向している点が特徴である。
2026年6月には、NVIDIAがComputex 2026でARMベースSoC「RTX Spark」を発表し、MediaTekが20コアGrace CPU設計で共同開発に関与したことが明らかになった。同SoCはBlackwell GPUと最大128GBの統合メモリを1チップに統合し、初期ベンチマークではApple M5を上回る結果を示したと報じられている。NVIDIAは同月、RTX Sparkを皮切りに2030年まで続く長期ロードマップも公開しており、MediaTekとの協業が複数世代にわたり継続する可能性が示唆された。
2026年7月には、GoogleのPixel 11に搭載予定のTensor G6をめぐり、MediaTek系モデムの採用を示唆する情報が浮上した。TSMCの2nmプロセス採用報道と合わせて、SoC全体の電力配分設計への関与が注目されている。
2026年8月には、MediaTekが1レーン当たり400Gbps級の次世代SerDes技術「448G SerDes」を2027年後半に投入する方針を示し、データセンター向けAIアクセラレータ事業を新たな収益の柱として成長させる狙いが報じられた。同時期には、GoogleとMarvellのTPU関連契約を巡る分析の中で、MediaTekはBroadcomおよびAMDと並ぶ供給網の一角として言及された。同契約は最大約122億ドル規模の株式購入権を含み、その大半は累計1200億ドルの対象売上に連動する仕組みとされるが、報道ではMediaTekの契約確度はBroadcomに及ばないとの見方も示されている。
2026年9月には、MediaTekが先端パッケージ技術者の採用を広げていることが明らかになった。AI ASICの設計から量産、調達までを一体的に運用する体制構築が狙いとみられ、同社がスマートフォン向けSoC設計企業からAI半導体の総合的な供給者へと事業領域を広げつつあることを示す動きといえる。

Google TPU v9に2028年初めへの出荷後ずれ観測が浮上した。原報道と各社の公式資料を照合し、設計変更が周辺回路へ及ぶ理由、IntelのEMIB-Tで問われる量産性、MediaTekのASIC事業目標との関係を読み解く。

SamsungのExynos Auto後継開発終了報道を、公式資料から検証。HARMANとQualcommの協業、車載チップの製造受託、モバイルAP・センサーへの集中をたどり、自社設計の縮小と車載事業の成長が両立し得る理由を読む。

MediaTekが先端パッケージ人材の採用を広げている。公式求人と技術資料から、AI ASICを設計、量産、調達まで一体運用する狙いを読み解く。

GoogleとMarvellのTPU関連半導体契約をSEC資料から検証。最大約122億ドルの株式購入権の大半が、累計1200億ドルの対象売上に連動する仕組みと、Broadcom・MediaTek・AMDとの確度差を解く。

MediaTekは1レーン当たり400Gbps級の次世代SerDesを2027年後半に投入し、米大手クラウド事業者のAIアクセラレータ受注獲得を狙う。同社は先端パッケージ技術も活用し、データセンター向け事業を新たな収益の柱として成長させる方針だ。

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 […]
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.