
中国科学院、16年劣化なしの「全鉄フロー電池」を開発:リチウムの1/80のコストで大規模蓄電網を再定義する
中国科学院は、分子設計された鉄錯体「[Fe(HPF)BHS]4-」を開発し、全鉄フロー電池の電解液の安定性を飛躍的に向上させた。これにより、6,000回の充放電サイクル後も容量低下が見られず、リチウムの80分の1の原料コストと水系電解液による発火リスクゼロで、グリッドスケール蓄電の経済性を根本から変える可能性を秘めている。
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Googleが開発した従来型のルールベース仮想アシスタントだ。音声やテキストによる自然言語での操作に対応し、スマートフォンやスマートスピーカーなど多様なデバイスで利用されてきたが、現在はGeminiへの移行が進んでいる。
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中国科学院は、分子設計された鉄錯体「[Fe(HPF)BHS]4-」を開発し、全鉄フロー電池の電解液の安定性を飛躍的に向上させた。これにより、6,000回の充放電サイクル後も容量低下が見られず、リチウムの80分の1の原料コストと水系電解液による発火リスクゼロで、グリッドスケール蓄電の経済性を根本から変える可能性を秘めている。

自社のAIモデルが自律型ドローンの制御や国内監視に転用されるリスクをどう制御すべきか。この問いを巡り、米国防総省(ペンタゴン)とAI開発企業の思想的対立が激化している。2026年5月1日、ペンタゴンは主要AI企業8社と機密ネットワーク協定を締結し、軍事利用における制約を事実上撤廃する方針を打ち出した。一方で、独自のセーフガードを譲らなかったAnthropicは協定から除外され、法廷闘争へと発展している。

18%以上の電力削減と9%以上の性能向上という数字が、Intel Foundryを再び先端プロセス競争の中心へ押し戻している。VLSI 2026で示されたIntel 18A-Pは、RibbonFETとPowerViaを土台にした18Aの改良版だ。一方で、TSMC N2はトランジスタ密度でIntel 18Aを上回り、先端製造の主導権を握る。そこへAppleのM系入門版評価、Googleの先端パッケージング検討という報道が重なり、勝負の軸は「最も細かいプロセス」から「十分な効率と供給分散」へ広がり始めた。

生成AIの進化に伴い、エージェント型AIの普及によりデータセンターのハードウェア構成が劇的に変化している。AIインフラの主役がGPU単体からCPUの中核的配置へと回帰し、ハイエンドサーバー向けCPUの供給不足と価格高騰を招いている。このCPU需要の急増は、サプライチェーンに強烈な負荷をかけ、クラウドプロバイダーのTCO悪化やアーキテクチャ再編のジレンマを引き起こしているのだ。

AI開発の主戦場が物理インフラに移る中、AlphabetはAnthropicに最大400億ドルを投資し、その多くがGoogle Cloudへの還流を前提とした「循環型ディール」である。これはAnthropicのAIアシスタント「Claude Code」の爆発的な普及による演算能力の逼迫と、AIインフラ確保の重要性を示している。AnthropicはGoogleだけでなくAmazonやBroadcomとも提携し、マルチクラウド・マルチパートナー戦略で膨大なリソースを確保している。

Metaはエージェント型AIの処理に特化し、GPUではなくArmベースのCPU「Graviton5」をAWSから数千万コア、最低3年間調達する大型契約を締結した。これは、エージェント型AIが求める低レイテンシと高いスレッド並列性がCPUの得意とする領域であり、電力効率とコスト面で優位性があるため、AIインフラの最適解がワークロードによって分岐しつつあることを示している。

TrendForceは、AIサーバー向け部品の優先供給により、一般サーバーの電源管理ICやベースボード管理コントローラーなどの部品調達が困難となり、2026年のサーバー出荷成長率予測を下方修正した。大手クラウド事業者が部品を確保する一方、一般企業は納期遅延や構成制約に直面し、AIブームのコストが広範囲に及ぶ見込みである。

SpaceXはIPOに向けたS-1登録書で、将来の大規模設備投資の一部として自社GPU製造を挙げ、チップ供給の不安定さを投資家へのリスクとして開示した。これはNVIDIA依存からの脱却というより、StarlinkやxAI、宇宙データセンター構想など、Musk氏傘下の複数事業における計算資源の安定確保を目的とした垂直統合オプションである。Intel 14Aプロセスを用いたTerafab構想と連携し、AIアクセラレータの内製化を目指すものの、その実現には大きな技術的・経済的リスクが伴う。
Metaは、AIエージェントの訓練データ整備のため、米国従業員の業務用PCでマウス移動やクリック、キーストローク、画面スナップショットを収集する。これは、AIを「答えるAI」から「操作するAI」へ進化させるため、完成品ではなく作業途中の「迷い」を高価なデータとして活用する狙いがある。他社が顧客データと学習データを分離する中、Metaは従業員の行動データをAI訓練に直接利用する点で一線を画しており、プライバシーや労務管理上の課題が指摘されている。

AmazonはAnthropicへ追加で50億ドルを出資する一方、Anthropicは今後10年で1000億ドル超をAWS技術へ支出する契約を結んだ。これにより、AmazonはAnthropicの成長を自社のインフラ売上へ長期固定し、AnthropicはAWSを主要な訓練・クラウド基盤としながらも、複数基盤での分散戦略を維持する。

GoogleはBroadcomとの長期契約を継続しつつ、推論向けAIチップの最適化を進めている。Marvellとの協議は、推論専用TPUとメモリ処理ユニットの2チップ構成により、演算とメモリ階層の分業で推論性能とコスト効率を改善する狙いがある。これは、推論のボトルネックが演算性能だけでなくメモリ帯域やデータ移動にあるという認識に基づき、推論向け半導体競争が単なる演算性能から総合的な効率へと移行していることを示唆している。

Google利用者のIPv6接続比率が2026年3月28日に初めて50%を超えたが、これはGoogle利用者ベースの測定であり、インターネット全体のIPv6普及率が過半に達したわけではない。この50%超えは一時的なものであり、その後は再び40%台に推移しており、定着したとは言えない状況である。