
兆単位パラメータのGeminiをiPhoneに収める:Appleの蒸留戦略とプライバシーの矛盾
Siriはいまだ期待に応えられていない、という不満は根強い。「周辺のAIアシスタントに比べてSiriは遅れている」という評価は、2024年のWWDCでAppleが高らかに「AI強化版Siri」を公約して以来、むしろ強まった。その後、Appleは複数回にわたってSiri刷新を延期し、2026年1月になってGoogleのGeminiを統合する合意を発表した。
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AI Semiconductor
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Siriはいまだ期待に応えられていない、という不満は根強い。「周辺のAIアシスタントに比べてSiriは遅れている」という評価は、2024年のWWDCでAppleが高らかに「AI強化版Siri」を公約して以来、むしろ強まった。その後、Appleは複数回にわたってSiri刷新を延期し、2026年1月になってGoogleのGeminiを統合する合意を発表した。

Anthropicが650億ドルを調達し、評価額は9,650億ドルに達した。Claude需要の急拡大を背景に、競争の焦点はモデル性能だけでなく計算資源の確保へ移っている。

Intelが携帯型ゲーミングPC専用の新SoC「Arc G3」シリーズを発表。最新「18A」プロセスと圧倒的な描画力でAMDの牙城に迫る一方、1,200ドル規模と予想される価格高騰の課題に迫る。

Qualcommが300ドル以上の低価格Windowsノート向けにSnapdragon Cを発表した。NPU内蔵と終日駆動をうたうが、Copilot+ PC非対応で、価格や性能の核心はまだ未公開だ。

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。

FuriosaAIとBroadcomが第3世代AI推論チップを共同開発。2nm演算ダイとHBM4/4E、Ethernet基盤でラック規模の推論効率を狙う。

AlibabaのXuanTieチームは、RISC-VベースのプロセッサでAndroid 16の動作に成功し、ARM独占状態だったモバイル市場にRISC-Vが実用的な選択肢となることを示した。これは、RVA23標準準拠プロセッサでの最新Android稼働の初事例であり、互換性確保や開発環境整備、セキュリティ要件適合を通じて、RISC-Vが商用レベルの信頼性を獲得したことを意味する。

DRAM価格の急騰を受け、Metaは2年間更新が途絶えていたオープンソースキャッシュエンジン「CacheLib」を再リリースした。高価なDRAMの使用を抑えつつキャッシュ性能を維持する「HybridCache」アーキテクチャは、DRAMとNVMを組み合わせることでコストを大幅に削減できるため、現在のメモリ市場において実用的な意味を持つ。

AIデータセンターのGPUやAIアクセラレータは、高密度な電力消費による「熱」がボトルネックとなり性能が制限されている。これに対しSK hynixは、HBMパッケージ内部に直接冷却要素を埋め込む「iHBM」を発表し、熱源から直接冷却することで熱抵抗を30%削減、高負荷時でも安定した性能維持を可能にした。この技術は、次世代AIハードウェアの設計を根本から変える画期的なブレイクスルーである。

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。
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。

AutoTTSは、LLMの推論コストを削減するため、制御アルゴリズムの探索自体をAIに委ねるという発想で開発された。Claude Codeを探索エージェントとして活用し、わずか39.90ドルでトークン使用量を約70%削減するアルゴリズムを自律発見した。この低コストは、AIによるアルゴリズム発見が個人研究者やスタートアップにも開かれつつあることを示している。