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1993年設立、米国の半導体企業。GPU設計を起点にCUDAエコシステムを構築し、AIアクセラレータ市場で中心的な地位を占める。NASDAQに上場し、本社はカリフォルニア州Santa Clara。
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AI半導体の性能向上を阻む「メモリウォール」打破のため、各社は広帯域メモリ（HBM）の開発に注力している。ASMLの2026年第1四半期決算では、メモリ向け装置の売上がロジック向けを上回り、半導体産業の主役がロジックからメモリへ交代する転換点を示した。 韓国メーカーがEUV装置の大量購入によりHBM生産能力を急拡大しており、AIインフラ投資の加速が最先端半導体製造装置の供給不足を深刻化させている。
中国は、AIチップの消費電力増大に伴う熱問題解決のため、合成ダイヤモンド銅複合材料によるMW級液冷サーバーを2026年4月に実装した。これはNVIDIAの目標を2年以上先取りするもので、単一キャビネットで900kW超の電力処理と熱伝達能力80%向上を実現し、AIインフラの設計標準を塗り替える転換点となる。この先行実装は、世界シェア90%を占める合成ダイヤモンドの供給独占という戦略的優位に支えられている。
Valveは、Linux上でWindowsゲームを動かす互換レイヤー「Proton 11.0 Beta 1」を公開した。これはWine 11.0ベースへの更新に加え、Proton Experimentalで先行していた多くのゲームタイトルや修正がベータ版に移行し、安定した互換性改善をより広いユーザーに提供する。特にX-Plane 12のような重量級タイトルへの対応や、周辺コンポーネントの広範な更新により、単なるゲーム追加に留まらない実利用での安定化と将来的なARM対応への布石が示された。
Appleは、TSMCのA16（1.6nm）プロセスをスキップし、より高性能なA14（1.4nm）に直行することで、半導体ロードマップの最前線を確保する戦略だ。この選択は、開発サイクルと製造コストを最適化し、競合他社に先行して製品差別化を図ることを目的としている。TSMCは2028年後半にA14の本格量産、2029年にはサブ1nm世代のA10の試験生産を目指しており、Appleとの関係が今後の半導体覇権を決定づける見込みだ。
AIブームによる半導体需要の急増で、PCゲーマーはRAM容量を妥協しつつ、1TB以上のSSDを死守する傾向にある。これは、RAMが後から増設可能な一方で、現代のゲームが大容量を要求し、ストレージ換装が困難なためである。また、PCIe 5.0 SSDは高価で敬遠され、コストパフォーマンスに優れたPCIe 3.0や4.0が選ばれている。
Teslaは次世代AIアクセラレータ「AI5」のテープアウトを達成し、SamsungとTSMCによる分担生産で2027年の量産を目指している。しかし、AI5の遅延によりCybercabへの搭載は次世代車両更新サイクルまでずれ込む見込みで、コストと消費電力あたりの性能比を追求した設計となっている。
フットウェア企業Allbirdsは、経営不振からAIコンピューティングインフラ事業「NewBird AI」への転換を発表し、5,000万ドルの資金調達に合意した。しかし、具体的な事業計画や技術的優位性は不明瞭であり、過去のバブル的熱狂の再来として、投機的な株価急騰と市場の構造的欠陥を露呈している。
ノースカロライナ州立大学の研究チームは、キャッシュメモリの最適化における「メモリの壁」問題に対し、AI支援ツール「CacheMind」を開発した。これは、自然言語による対話を通じてハードウェアの因果関係を解明し、プロセッサ性能向上への具体的な処方箋を提示する。CacheMindは、LLMとRAGを組み合わせた高度な検索機構により、数百万行のトレースデータから根本原因を抽出し、設計者の試行錯誤を劇的に削減するものである。
MetaはAIインフラに最大1,350億ドルを投資し、自社サービスの競争優位を確立するため、Broadcomと連携して自社設計のカスタムAIチップ「MTIA」を数ギガワット規模で展開する。これは、汎用GPUの限界とTCO最適化の必要性から、用途特化型ASICの開発が技術的必然となっているからだ。
NVIDIAは、量子コンピューターの最大課題であるエラー訂正をAIで解決するため、オープンソースAIモデル群「NVIDIA Ising」を発表した。このモデルは、量子プロセッサーの自動キャリブレーションとリアルタイムエラー訂正をAIに担わせ、エラー率を劇的に削減することで、量子コンピューティングの実用化を加速させることを目指している。
地上データセンターの電力・冷却限界と環境負荷が深刻化し、AIセクターの計算資源確保が困難な状況において、軌道上データセンターが経済合理性を持つに至った。KeplerとSophia Spaceは、軌道上で分散型エッジコンピューティングの実証を進め、推論に特化したアーキテクチャでインフラ制約を克服し、Atomic-6は軌道上インフラの調達プラットフォームを提供することで、宇宙空間への迅速な移行を可能にしている。
エージェントAIの急速な普及が、AI業界の計算資源を食い尽くしつつある。OpenAIのAPIが処理するトークン量は2025年10月の毎分60億から、2026年3月末には毎分150億へと2.5倍に膨れ上がったとWall S […]
