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AIチップの高機能化でABF基板需要が2028年に29%不足へ、191億ドルの増産投資も短期解消は困難
[不明] 台湾 概要 AIチップのHBM統合加速により、ABF基板の需要面積は2025年から2028年まで年平均39%で急増し、2027年には供給不足に転じ、2028年には最大29%のギャップが生じると予測されている。この需要増に対し、世界の基板メーカーは総額191億ドルの... -
AMD、Nvidia Rubin GPUを上回るHBM4メモリ432GBを搭載したInstinct MI455X AIアクセラレータを発表
Tom's Hardware アメリカ 概要 AMDは、CDNA 5アーキテクチャとHeliosラックスケールアーキテクチャを統合した最新のAIアクセラレータ「Instinct MI455X」を発表しました。この新製品は、432GBのHBM4メモリを搭載しており、Nvidiaの次世代Rubin GPUが搭載す... -
Nvidia、AI推論向けRubinアーキテクチャ最適化を詳述：メモリボトルネック解消とHBM不足への対応、競争激化するAIチップ市場で優位性を追求
Tom's Hardware アメリカ 概要 Nvidiaは、次世代AIアクセラレータ「Rubin」アーキテクチャの推論最適化戦略を詳細に発表し、Mixture-of-Experts (MoE) モデルの効率的な管理とTensor Coreへのデータ供給改善を目指しています。AI推論におけるメモリボトル... -
Nvidia、Rubin・Blackwell GPU向けに数十億ドルを投じシリコンフォトニクスを導入しペタビット級帯域幅実現へ
Medium アメリカ 概要 シリコンフォトニクスは、データセンターやAIアクセラレータ内の高速データ転送のために、長距離リンクから短距離のチップ間相互接続へと焦点を移し、「メモリウォール」問題に対処しています。NvidiaはRubinおよびBlackwell GPU向け... -
Lightmatter社、AI業界がフォトニック相互接続の規模拡大に注力しデータ転送速度100倍、電力効率最大5倍を達成
Tom's Hardware アメリカ 概要 銅配線の物理的限界が迫る中、フォトニック相互接続はAIワークロード向けデータセンターにおける革新的なソリューションとして急速に台頭しています。LightmatterのCEOは、光相互接続がデータ転送速度を最大100倍、電力効率... -
AIインフラが数十億ドルの新規投資を引き寄せる中、フォトニクスが帯域幅・低遅延・電力効率でブレークスルー達成
International Banker 国際 概要 フォトニクスは、AIインフラにおけるその不可欠な役割により、現在数十億ドルの新規投資を集めています。この技術は、帯域幅、遅延、およびエネルギー効率の面で画期的なブレークスルーを達成しています。Nvidiaは光ネット... -
TSMCがAI向け光相互接続の次世代ロードマップ「COUPE」を発表、2026年には1.6 Tb/s光エンジン搭載へ
Tech Investments 台湾 概要 TSMCは、AI時代のコパッケージドオプティクス（CPO）向けシリコンフォトニクスプラットフォーム「COUPE」の開発を発表しました。COUPEは、フォトニックICと電子ICの2つのダイをSoICボンディングで積層し、その光モジュールをXP... -
YieldWerxが2026年のフォトニクスと光I/Oの主要トレンドと課題を分析：AIワークロードでインパッケージ光I/Oが不可欠に
yieldWerx アメリカ 概要 yieldWerxは、2026年のフォトニクスおよび光I/Oの主要トレンドと課題に関する分析を発表しました。光相互接続は、AIワークロードの要求により、システム間からパッケージ内へと最も劇的な変化を遂げています。電気的相互接続が電... -
Lightmatterのフォトニックプロセッサ、AIワークロードをGPU比で約10倍高速化し電力効率3.5〜5倍を実現
Daily Maverick アメリカ 概要 Lightmatter社のフォトニックプロセッサが、AIワークロードを従来のGPUと比較して約10倍高速に実行できることを実証し、電力効率も3.5〜5倍向上させました。この成果は、ムーアの法則の物理的限界が迫る中で、光（フォトニク... -
STマイクロエレクトロニクス、AIデータセンター向けPIC100シリコンフォトニクスを300mmウェハで量産開始
EE Times 国際 概要 STマイクロエレクトロニクスは、AIデータセンターの増大する要求に応えるため、PIC100シリコンフォトニクスプラットフォームを300mmウェハでの量産体制に移行しました。このプラットフォームは、レーザー駆動用BiCMOSと高度なパッケー... -
PowertechとBroadcom、シンガポールで4億ドル合弁事業を設立しAI ASIC向けFOPLP製造能力を拡大
Taipei Times 台湾 概要 Powertech Technologyは、Broadcomとの合弁事業を承認し、シンガポールに4億米ドルを投じてパネルレベル先端パッケージング（PLP）製造能力を構築する計画を発表しました。この合弁事業は、特にAI ASIC（特定用途向け集積回路）向... -
AMDのHelios AIラック、HBM4でNVIDIAに対抗しMicrosoftを顧客に獲得、2nmプロセス採用CPUも注目
TrendForce 台湾 概要 AMDの「Helios AIラック」がHBM4メモリの優位性でNVIDIAに挑戦し、Microsoftを新たな主要顧客として獲得しました。Heliosラックは、AIモデルのトレーニングと推論に最適化されており、NVIDIAのソリューションに対する強力な代替とな... -
HBM4の競争焦点が冷却技術に移行、ハイブリッドボンディング導入の遅れとNvidia次世代GPUの動向
DigiTimes 台湾 概要 第6世代高帯域幅メモリ（HBM4）の競争の焦点が、ハイブリッドボンディング技術の導入遅れを背景に、冷却技術へと移行しつつあると業界関係者は指摘しています。Nvidiaの次世代GPU「Vera Rubin」との組み合わせにより、HBM4の出荷は202... -
HBM不足が「チップフレーション」を加速、TrendForceはAI需要による新常態を予測
The Korea Economic Daily 韓国 概要 AIインフラ需要の急増により、メモリチップ価格が高騰し、クラウドプロバイダーの収益構造に圧力がかかっています。市場調査会社TrendForceは、AIサーバーで使用されるHBM（高帯域幅メモリ）の供給不足がしばらく続く... -
NvidiaとAmkorが15億ドルの先進パッケージング契約を締結、TSMC CoWoSのボトルネックを緩和し供給源を多様化
TradingKey アメリカ 概要 NvidiaとAmkor Technologyは、約15億ドルに及ぶ複数年パッケージングサービス契約を締結しました。この画期的な契約は、NvidiaがTSMCのCoWoSパッケージング能力への過度な依存を減らし、サプライチェーンの強靭性を高めるための... -
Samsung、ハイブリッドボンディングHBMの量産開始を2029-2030年に延期、技術課題とNVIDIA次世代GPUに照準
TrendForce 韓国 概要 Samsung Electronicsは、次世代HBMおよびロジック半導体向けのハイブリッドボンディング技術の本格的な量産開始を、当初の計画より遅い2029年から2030年まで延期すると報じられています。同社は平沢キャンパスに約50台のダイツーウェ... -
AIチップのパッケージングボトルネック深刻化：NVIDIA、TSMCのCoWoS不足でIntel EMIBを検討、Amkorはアリゾナに70億ドル投資
The Economy 日本 概要 AIチップの生産において、先端パッケージング技術、特にTSMCのCoWoSが深刻なボトルネックとなっています。この供給不足に対応するため、NVIDIAは将来のGPU生産にIntelのEMIB技術採用を検討していると報じられました。Amkorはアリゾ... -
NetAppがAIデータインフラ企業DataPelagoを買収、AIワークロードのデータ処理ボトルネックを解消
Business Wire アメリカ 概要 NetAppは、AIおよびアナリティクスワークロードにおけるデータ処理ボトルネックの解消で知られるAIデータインフラ企業DataPelagoを買収しました。この買収により、NetAppはストレージ層と直接連携し、GPU加速型データ処理を可... -
サムスン、SKハイニックス、マイクロンが合計数百兆ウォン規模でAIチップ向けメモリ生産能力を大幅増強
The Korea Herald 韓国 概要 サムスン電子、SKハイニックス、マイクロン・テクノロジーといった主要メモリ半導体企業が、AIインフラ需要の急増に対応するため、メモリチップ生産能力の大幅な拡大を競っています。SKハイニックスはナスダック上場による265... -
ロボットAI開発、物理シミュレーションと合成軌跡生成に高コストGPU時間を消費、LLMを上回る計算負荷が課題に
axecompute.com 不明 概要 ロボットに不整地を歩かせるだけでも単一ノードで数時間から数日を要し、物理AIコンピューティングはLLM開発を上回る計算コストが課題となっています。世界ファウンデーションモデルは、物理シミュレーションの上に合成軌跡生成...
