#半導体

LongCat-2.0は、LongCatの新しい大規模AIモデル。 元記事の見出しが強くて、特に目を引くのは「1.6万亿総パラメータ」と「訓練全程を国産チップで完了した」という点。 「総パラメータ」はモデルの“記憶の器”の大きさのようなもの。数字が大きいほど何でも強い、とは限らないけれど、スケールの大きさはかなり派手。 そして、学習に海外製GPUではなく中国製チップを使い切った、という話は技術面だけでなく産業面でも意味が大きい。 ただし、元記事本文はこの抜粋ではほぼタイトル情報しか読めないため、ここでは公開されているタイトル・説明文から読み取れるポイントを中心に紹介する。 AIモデルの話で「巨大です」と言われても、正直なところ一般の人にはピンと来にくいです。 でも、今回のLongCat-2.0は少し事情が違います。単に大きいだけではなく、「どのチップで育てたか」が話の中心にあるからです。 大規模モデルの学習は、ものすごく高性能な計算資源を長時間使います。これまではNVIDIA製GPUが事実上の標準でした。ところが中国では、半導体の調達や輸出規制の問題もあって、国産チップでどこまで戦える

IBMがまたやりました。 2026年6月、同社は世界初という「sub-1 nanometer（1nm未満）」のチップ技術を発表しました。正確には、0.7nm、つまり7 angstromノードのトランジスタ構造を使った技術です。 ここで大事なのは、単に「もっと細かく刻めました」という話ではないことです。半導体はずっと、小さくして速く、安く、省電力にする方向で進化してきました。でも、その延長線上でそろそろ限界が見え始めていた。今回の発表は、その限界に対して「まだ別の道がある」と示したようなものだと思います。 IBMが世界初のsub-1nmチップ技術を発表した 0.7nm、または7 angstromノードのトランジスタ構造を採用 新しい3D構造「nanostack」で、トランジスタを縦方向に積み上げる 2nm世代と比べて、最大50%の性能向上か、70%の省電力化が見込まれる 生成AI、クラウド、次世代デバイス向けの計算能力を押し上げる可能性がある 量産は早ければ今後5年以内という見通し 半導体の世界では、nm（ナノメートル）はとにかく小さい。1nmは100万分の1mmです。髪の毛より何万倍も

AppleがMac向けの自社チップ戦略を、かなり大胆に組み替えようとしている。Bloombergによると、同社はまずM6世代のベースチップを早ければ今年中にエントリーモデルのMacへ投入する一方で、より高性能な上位版は出さず、次のM7世代で `M7 Pro`、`M7 Max`、`M7 Ultra` をまとめて用意する計画だという。 これ、地味な話に見えて、実はかなり大きい。Appleはここ数年、MacをIntelから自社設計チップへ移行してからというもの、世代ごとに着実に性能を積み上げてきた。そこへきて「M6の上位版は飛ばす」というのは、単なる順番の変更ではない。製品の出し方そのものを変える話だと思う。 M6は、まず低価格帯のMac向けに登場する見込み その一方で、これまでのような `Pro`、`Max`、`Ultra` といった上位チップはM6では出さない 上位モデルは、次の `M7` ファミリーにまとめて移る可能性がある Bloombergは、これはAppleのMac用シリコン戦略の「ここ数年で最大級の変更のひとつ」だと伝えている 背景には、AIを意識した新しいチップ世代への移行が

Qualcommが、AIソフトウェア企業のModularを約39億ドルの株式で買収すると発表しました。 スマートフォン向けチップの会社という印象が強いQualcommですが、今回の動きはかなり野心的です。端的に言えば、「半導体だけでは勝ち切れないAI市場で、ソフトも押さえにいく」という話です。 QualcommがModularを約39億ドルで買収する 代金は現金ではなく株式で支払う 取引は2026年後半の完了を予定している 目的はAI向けソフトウェア能力の強化 狙いはデータセンター事業の拡大 Modularは、AIソフトウェアの能力を持つ企業です。 この「ソフトウェア能力」というのがポイントで、AIの世界ではチップの性能が高いだけでは足りません。実際にAIを動かすには、モデルを効率よく実行する仕組みや、ハードウェアに合わせて最適化するソフトが必要になります。ここが弱いと、せっかく高性能なチップを持っていても“使い勝手のいいAI基盤”にはなりにくいんです。 Qualcommはこれまで、スマートフォンや通信機器向けのチップで存在感を築いてきました。ただ、今回の買収を見ると、同社が本気でデー

OpenAIが、Broadcomと共同開発した初のカスタムチップを発表しました。名前は「Jalapeño」。ちょっと辛そうな名前ですが、中身はかなり本気です。これはOpenAI向けに特化した inference processor、つまりAIモデルを実際に動かすための処理装置です。 今回の話で面白いのは、OpenAIが「AIを作る会社」から、だんだん「AIを支えるインフラまで自分で作る会社」になりつつあることです。モデルを作るだけではなく、その下にあるチップやメモリ、ネットワークまで最適化する。かなり野心的だと思います。 OpenAIがBroadcomと共同で、初の自社向けカスタムチップ「Jalapeño」を発表 用途は inference、つまり学習済みAIをユーザーの命令に応じて動かす場面 OpenAIは、自社AIモデルもチップ開発に活用したという まだテスト段階だが、現行の最先端チップより performance-per-watt がかなり良いとされる Nvidiaへの依存を減らす狙いがある 生成AIの事業では、推論コストの削減がそのまま利益改善につながりやすい Jalapeño

2026年3月上旬に始まったエチレン減産は、ナフサクラッカー稼働率の低下を通じて世界の石油化学チェーン全体に波及している。原油・ナフサ供給の構造的逼迫を背景に、エチレン由来のポリエチレン（PE）・ポリプロピレン（PP）・ポリスチレン（PS）・PETといった汎用樹脂が4段階の波で品薄化する見通しが業界レポートで指摘された。 家庭の備蓄リストとして語られがちなこの問題は、実はハードウェアテック業界にとっての深刻なサプライショックでもある。スマートフォン部品の品薄ピークは10〜12月——年末商戦と完全に重なる。本稿ではテック視点でカレンダーを読み解き、8月以降の「半導体封止材ショック」と、テックワーカー個人が今すべき備えを整理する。 --- 2021〜2023年の半導体不足は、主に前工程（ファウンドリ）の生産能力がボトルネックだった。今回のナフサショックは性質が異なる： 影響範囲が広い：チップそのものではなく、それを実装するための封止材・基板・接着剤・絶縁フィルムといった「裏方ケミカル」が同時に不足する 代替が効きにくい：ファウンドリは

石油化学の原料となるナフサの国際供給逼迫により、プラスチック・電子部品・ポリエステル素材の不足が段階的に波及する。テック企業のスマホケース・PCパーツ・半導体製造装置用材料も7月以降の深刻化が予測される。「パニック買いは厳禁」だが、通常在庫の1〜2カ月分追加購入は現実的対応。 | 時期 | 影響カテゴリ | テック関連品目 | |------|----------|----------| | 4月〜5月 | 建材・工業用材料 | 工業用シンナー（半導体工場の洗浄液）、医療機器（病院用IoT関連） | | 5月〜6月 | 日用消耗品・食品包装 | 梱包用プラスチック、出荷用シンナーボトル | | 7月〜8月 | 合成繊維・樹脂製品 | スマホケース、PCアクセサリー、ポリエステル配線材 | | 9月以降 | 広範な日用品・電子部品 | ディスプレイ用樹脂、半導体実装用パッケージ、CPU冷却用プラスチック | 原料減産のニュースから家庭・企業への実際の品薄まで1〜3ヶ月の遅延がある。つまり： 4月のニュース → 5月〜7月が危機期 7月中盤以降の需要逼迫 →

Samsung Electronicsは、半導体部門の従業員に年間平均約34万ドル（約340,000ドル）のボーナスを提示した。 それでも労働組合は不満で、1人あたり100万ドル近い報酬を求めている。 労組は18日間のストライキを準備しており、実施されれば半導体業界史上最大級になる可能性がある。 争点は「景気がいいときの利益を、どれだけ現場の労働者に分けるのか」だ。 特にAI向け高性能メモリ（HBM）の需要が爆発している今、Samsungの生産が止まれば影響はかなり大きい。 Samsung Electronicsの半導体部門で、ボーナスをめぐる労使対立がかなりヒートアップしています。 TNWの記事によると、Samsungは今年、半導体従業員に平均で約34万ドルのボーナスを支払う方針です。日本円にするとかなりの額ですが、それでも労働組合は納得していません。 労組であるNational Samsung Electronics Unionは、1人あたり100万ドル近い補償を求めており、さらに18日間のストライキに向けて準備を進め

Intel支援の新しいメモリ技術「ZAM（Zero-Angle Memory）」の詳細が見えてきた 特徴は、DRAMを横に並べず縦に9層積む構造 1モジュールあたり約9GBの容量を持つ見込み 帯域幅はHBM4にかなり近い水準を狙っている AI向けメモリとして、コストや電力効率の面でHBMの代替候補になりうる 商用化はまだ先だが、AIハードウェアの勢力図を変える可能性がある AI向け半導体の話題で、今いちばん熱いキーワードの1つがHBMです。 HBMは *High Bandwidth Memory* の略で、ざっくり言うと「ものすごく速いメモリ」です。AI処理ではGPUやAIアクセラレータが大量のデータを一気に読み書きするので、普通のメモリでは追いつきません。そこで、データの通り道を太くしたHBMが重宝されているわけです。 今回TechRadarが取り上げたのは、そのHBMに挑む新技術ZAM（Zero-Angle Memory）。 Intelが支援しているこのメモリは、メモリチップを平面に広げるのではなく、垂直に積み上げるのが特徴で