テクノロジー
DRAMとNANDの高騰はいつ終わるのか？Micron、Samsung、SK hynixが示す2028年の条件
AI需要に伴うメモリー価格の高騰は、主要メーカーと大口顧客による供給枠の複数年契約やHBMの生産難化により、2027年以降も続く見通しだ。この供給不足はメーカーに巨額の利益をもたらす一方、消費者向け製品のコストを押し上げる要因となっている。
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テクノロジーNVIDIA、データセンター向けEthernetスイッチで首位に：AI基盤の主戦場はネットワークまで広がった
NVIDIAはGPUとネットワーク機器を統合した戦略により、データセンター向けEthernetスイッチ市場で収益シェア首位を獲得した。AIクラスタの性能を最大化する基盤として、ネットワークを自社スタックに取り込んだことが市場で高く評価されている。
テクノロジーMarvellのCXL戦略は圧縮とプーリングへ：StructeraがAIサーバーのメモリ不足に迫る
MarvellのCXL製品群「Structera」は、インライン圧縮技術により物理容量を超えるメモリ拡張を実現し、AIサーバーの設計制約を解消する。CPU外の専用デバイスで圧縮や計算、ラック内でのメモリ配分を行うことで、次世代の効率的なメモリ階層を構築する。
サイエンススマホ単体で画像生成AIが動く未来へ。TPUの40倍省電力な「ハフニウム強誘電体メモリ」の衝撃
ソウル大学の研究チームは、強誘電体メモリの電圧制御により、決定論的な演算と確率的な乱数生成を自在に切り替えられる新素子を開発した。電子の揺らぎを利用して生成AIに必要なカオスと秩序を単一デバイスで両立し、電力効率と省スペース化を劇的に向上させた。
テクノロジーNYTがMicrosoftのOpenAI用スーパーコンピュータを争点化、AI著作権訴訟はクラウド基盤の設計意図へ
ニューヨーク・タイムズ紙は、OpenAIとマイクロソフトに対する著作権侵害訴訟で、AI学習を支えるクラウド基盤の責任を問う方針へ転換した。同紙は、マイクロソフトが侵害を助長する専用システムを設計し、商用利益を得たと主張を強めている。
テクノロジーAIの脆弱性発見が高速化、テック大手20社が立ち上げたOSS防衛網「Akrites」とは
生成AIによる脆弱性発見の高速化が攻撃側の優位を招く中、Linux Foundationは主要企業と連携しAkritesを設立した。一元化された窓口で報告を検証し、放置された重要プロジェクトの修正も代行することで、OSSエコシステム全体の安全性を高める狙いだ。
テクノロジーAnthropicのAlibaba告発、Claude「抽出」問題はモデル流通の防衛線を揺らす
Anthropicがアリババによる大規模なモデル出力の不正抽出を告発した。数千万回のやり取りを通じてエージェント推論や高度な開発能力を盗用した疑いがあり、モデルの応答自体を訓練データとして奪い合うAI開発競争の激化と規約逃れの実態を浮き彫りにしている。
テクノロジーIBM、2nmより50%速く70%省エネな「0.7nm」ナノスタック技術の開発に成功
IBMが世界初のサブ1nm半導体技術「ナノスタック」を発表。トランジスタを3次元に積層する新設計で爪サイズのチップに約1000億個を集積し、2nmチップ比で最大50%の性能向上または70%の省エネを実現した。量産化は5年後の見通しで、Rapidusなどとの製造ライセンス展開が焦点になる。
テクノロジーメモリの壁をDRAMの下から崩す：QualcommのHBCが133 TB/sを叩き出す仕組み
QualcommがHBC（High Bandwidth Compute）技術を発表。LPDDRメモリ直下にコンピュートを3D積層するアーキテクチャでカード1枚あたり133 TB/sの実効帯域幅を実現し、HBM依存のNVIDIAアーキテクチャに対してコスト・電力効率・製造能力の三正面から挑む。
サイエンス脳の「直感と熟考」をAIチップに実装。速度4倍・省電力5倍を達成した新技術
脳の構造を模倣したスパイキングニューラルネットワークは、長期記憶の保持に多大な計算コストを要する課題があった。研究チームは「高速な反射」と「低速な思考」を分離した新設計により、低消費電力と高度な文脈理解の両立に成功した。
テクノロジーQualcomm、Dragonflyでデータセンター本格参入：Meta向けCPUとAI300で2028年を狙う
Qualcommはデータセンター向けの新ポートフォリオ「Dragonfly」を発表し、CPUやAI推論アクセラレータ、接続技術を統合したラック単位の提案に踏み出した。Metaとの提携やメモリ帯域の強化を通じ、AIエージェント時代に不可欠な電力効率と推論コストの低減を狙う。
テクノロジーAIで消えるはずだったエンジニア職：採用データは別の変化を示している
大手テック企業の採用総量は減少傾向にあるが、エンジニア採用の比率はむしろ上昇しており、企業はAI活用を前提に少数の熟練者へ組織を再編している。一方で、フロントエンド等の特定職能や未経験層の採用枠は激減しており、次世代の育成が課題だ。
