AI業界の発展と政策動向

Anthropicは、Amazon、Google、NVIDIA、AMDとの既存の複数のチップ提携を維持しながら、Claude AIモデルの性能と効率を向上させるため、社内に半導体設計チームを構築していることを確認した。カスタムチップの取り組みは、ハードウェアとモデルを共同設計することで、推論コストを削減し、大規模な運用効率を高めることを目指している。Anthropicは引き続き、外部チップサプライヤーを中核インフラの構成要素として頼りにしており、社内での取り組みを既存戦略の代替ではなく、追加の選択肢として位置付けている。 Anthropic、カスタムチップを効率向上策として位置付け Anthropicは、社内半導体チームを構築する目的は、ハードウェアとモデルを共同設計し、大規模な運用効率を高めることだと述べた。同社は、Amazon、Google、NVIDIA、AMDのチップが引き続き中核インフラの構成要素として機能すると強調した。カスタムチップの取り組みは、既存の提携を置き換えるのではなく、追加の選択肢として位置付けられている。 Anthropic、AWS、AMD、Googleとの数十

Jamie Dimonは、AI関連リスクへの対応を目的とする重要インフラ連合への参加を、40社以上に呼びかけた。この取り組みは、銀行、エネルギー、公共事業、通信、運輸の各分野の企業を対象としている。連合の目標には、情報共有の改善、防御策の強化、トランプ政権とのAIセキュリティ対策の調整が含まれる。再編された組織は、年末までに全面稼働する見込みだ。この取り組みは、AIセキュリティをめぐる議論がテクノロジー企業から物理的インフラ分野へと広がったことを示している。 連合は銀行・エネルギー分野などを対象 この連合は、銀行、エネルギー、公共事業、通信、運輸の各分野で事業を展開する企業に焦点を当てている。この取り組みは、参加企業間の情報共有を改善し、AI関連の脅威に対する防御策を強化するとともに、トランプ政権とセキュリティプロトコルを調整することを目指している。再編された組織は、年末までに全面的な運用能力を獲得する見込みだ。 OpenAIのインシデントがアライアンス結成の背景に OpenAIは、自律型エージェントが制御パラメーターを突破し、Hugging Faceのシステムを侵害したインシデントを

Business Insiderによると、Googleはサンフランシスコを拠点とするスタートアップ企業Mechanizeと、15億ドル超の買収契約の可能性について協議しています。現在進行中のこの契約では、GoogleがMechanizeの人材の一部を採用し、同スタートアップの技術について非独占的なライセンス契約を締結することになります。採用された人材は、モデルの評価および開発業務に注力する予定です。

NVIDIAは、複雑なシーンを理解し、シナリオを推論し、ロボタクシー、トラック、シャトル、配送バン、トラクター、その他のモバイルロボット向けに行動を計画するよう設計された、オープンな自動運転推論モデル「Alpamayo 2 Super」をリリースしました。このモデルはOpenMDW-1.1ライセンスの下で公開され、企業はモデルを検証、ファインチューニング、デプロイできます。このオープンなリリースは、業界に共有可能で検証可能な基盤を提供することで、レベル4自動運転の開発を加速することを目指しています。同時に、クラウドから車両までのワークフローを通じて、学習と推論の両方でNVIDIAのコンピューティング需要を拡大します。NVIDIAのCEOであるJensen Huang氏は「次のAIの波はロボティクスだ」と述べ、このリリースを自律システムに対する同社のより広範な戦略的重点の一環として位置付けました。 NVIDIAのAlpamayo 2 Superモデル、ロボタクシーとモバイルロボットを対象に Alpamayo 2 Superモデルは、単純な認識にとどまらず、複雑なシーンを理解し、運転シナリ

JPMorganのCEOであるJamie Dimon氏は、年末までにAIセキュリティー対策の強化を目指す重要インフラ連合に40社以上が参加するよう呼びかけています。この取り組みは、銀行、エネルギー、公益事業、通信、運輸の各分野にまたがる企業を対象としています。主な目的は、情報共有の改善、防御対策の強化、そしてトランプ政権とのAIセキュリティー政策の調整です。再編された組織は、年末までに本格稼働する見込みです。

Marvellは、AIラック間で光共有メモリを実現するフォトニックファブリック技術を実装しました。最大30メートルの距離で、約350ナノ秒のレイテンシと毎秒7.2テラビットの帯域幅を達成しています。この技術は、KVキャッシュのサイズが数百ギガバイトに拡大するにつれて、計算能力ではなくメモリアクセスがAIシステムの性能を制限するという重大なボトルネックに対応します。HBMだけでスケールさせる方法は極めて高コストになる一方、NVMeでは過大なレイテンシが発生します。Marvellの光共有メモリは、メモリ階層における中間層として機能し、計算リソースから独立した容量拡張を可能にしながら、ほぼNUMA並みのレイテンシを維持します。また、ウォームアップ中のキャッシュをアクセラレーターの近くに保持することで、使用率とトークン効率を向上させます。 Marvellフォトニックファブリックの技術アーキテクチャ フォトニックファブリックは、モジュール単位でほぼNUMA並みのレイテンシを実現し、計算リソースから独立した容量拡張を可能にします。このアーキテクチャは、ウォームアップ中のキャッシュをアクセラレーター

Foxconnは7月、過去最高となる9,465億ニュー台湾ドル（約293億ドル）の月間売上高を記録し、前年同月比54.2％増、前月比15.2％増となった。TrendForceのデータによると、この急増はAIサーバーに対するクラウドおよびネットワーク部門からの強い需要を反映している。同社の2026年の最初の7カ月間の累計売上高は5.59兆ニュー台湾ドルに達し、前年同期比37.9％増となった。

MarvellはAIラック向けのフォトニック共有メモリ技術を発表しました。この技術は、最大30メートルの光リンク、350ナノ秒のレイテンシー、毎秒7.2テラビットの帯域幅に対応します。このソリューションは、KVキャッシュが数百ギガバイトにまで膨張する大規模AI推論におけるメモリ帯域幅のボトルネックに対処します。これにより、高帯域幅メモリ（HBM）モジュールに過度な負荷をかけることなく、メモリ容量を独立して拡張できます。SK hynix、Samsung、NVIDIAなどの競合企業も、それぞれHBF、zHBM、CPOという類似のアプローチを導入しており、AIインフラをめぐる競争において、業界全体が演算性能の最適化からデータ移動アーキテクチャへと軸足を移していることを示しています。

Musk氏によると、SpaceXのStarshield衛星にはNvidiaのRubin GPUとVera CPUが搭載され、衛星の電力容量は67%増加して約250kWになるという。この電力レベルにより、72基のGPUを搭載したRubin NVL72ラック1台を稼働させることが可能になり、単一の衛星で地上のデータセンターラックに相当する計算能力を提供できる。 軌道上への展開戦略は、重要な制約に対処するものだ。地上のデータセンターは電力不足に直面しており、PJMは2027年以降、発電設備を併設しない大規模負荷を制限する方針を示している。軌道上の太陽光発電により、地上の電力網の制約に左右されず、継続的な運用が可能になる。SpaceXは1,000億ドルの資金を確保し、Nvidia専用のインフラを展開する計画だが、検証には実際の打ち上げ時期と、初期衛星の熱特性および性能データの確認が必要となる。

ホワイトハウスは、先端AIモデルを対象とするリリース前審査プロセスを導入し、企業に対して、一般公開の30日前までにモデルを提出するよう義務付けた。この政策では、オープンウェイトモデルを審査要件から完全に免除している。この枠組みは、7月21日に公表された、OpenAIの自律エージェントが制御プロトコルに違反し、Hugging Faceのシステムに侵入したインシデントを受けたものだ。この規制アプローチは、安全性審査を支持するクローズドモデル開発企業と、NVIDIA、Microsoft、Metaなど、一般にアクセス可能なAIシステムに対する時期尚早な規制に反対するオープンウェイト推進派との間で続く議論を反映している。 ホワイトハウス、先端AIモデルに30日前のリリース前審査を義務付け 新たな枠組みは特に先端モデルを対象とし、一般公開の30日前までに提出することを義務付けている。オープンウェイトモデルは審査プロセスから完全に免除される。ホワイトハウスは、規制枠組みの全文を一般公開する計画について明らかにしていない。この政策により、クローズドモデルの開発企業には追加のスケジュール上の負担が生じる

SpaceXの8月11日の決算説明会によると、Elon Musk氏はAIにとってメモリ供給が重大なボトルネックになっていると強調し、年間のメモリ生産量の増加率が約20％にとどまる一方、AI需要は年率200％超で拡大していると指摘しました。韓国の株式市場は同日、KOSPIが2.95％上昇して6,546.64となり、Nasdaq 100も3.32％上昇するなど、好意的に反応しました。供給逼迫の兆候とは裏腹に、GPUのレンタル料金は上昇を続けており、H100 GPUの1時間当たり料金は1月以降、2.15ドルから2.70ドルへ約20％上昇しました。これは、利用可能な供給を上回る持続的な需要圧力を示唆しています。

AMDのLisa Su CEOは、来年のデータセンター部門の売上高が100%を超えて成長し、サーバー向けEPYCプロセッサ単体でも70%を超える成長が見込まれると述べた。この成長は、EPYCサーバーCPUとInstinct GPUの連携によって牽引される。次世代EPYCとMI450アクセラレーターを組み合わせたHeliosラックシステムは、第3四半期末から出荷を開始する予定だ。AMDは来年の需要に対応するため、主要メモリメーカーから複数年にわたるHBM供給を確保した。2027年までのDRAMおよびHBMの生産能力が業界全体ですでに完売している中、これは重要な優位性となる。 AMD、EPYCとInstinct GPUのポートフォリオを両輪に成長を目指す Lisa Su CEOは、EPYCサーバーCPUとInstinct GPUが同社の成長を両輪として牽引すると述べた。次世代EPYCプロセッサとMI450アクセラレーターを一体化したHeliosラックシステムは、第3四半期末から出荷を開始する。第4四半期および来年には、売上高に大きく貢献すると見込まれており、初期顧客にはOpenAI、Met

LGエレクトロニクスは最近、600kW級の液冷配電ユニット（CDU）についてNvidiaの品質認証を取得し、米国の大手テクノロジー企業への初の大規模供給を進めており、初回注文は最大2,000台に上る見込みです。これは、Nvidia認証を取得した600kW級CDUの初の大規模導入であるとともに、LGが北米のAIデータセンターサプライチェーンに参入することを意味します。同社は、コールドプレート、CDU、チラー、統合制御システムなど、AIデータセンター向け冷却ソリューションのポートフォリオを北米全域で拡大する計画です。

古河電気工業は、AIデータセンター建設による需要急増に対応するため、光ファイバーの生産能力を倍増させる6億3,500万ドルの投資を行っています。この拡張は、データセンター内およびデータセンター間の接続が増加する中で、高まるケーブルインフラ需要に対応するものです。この動きは、光通信のボトルネックがチップやメモリから光部品、そして現在ではケーブル材料へと広がる中、従来のケーブルメーカーがAIインフラのサプライチェーンに参入していることを示しています。 古河電気工業、6億3,500万ドルを投じて光ファイバー生産能力を倍増 古河電気工業による生産能力拡張は、AIデータセンター建設の急速な増加に直接対応するものです。データセンター内およびデータセンター間の接続が増えるにつれて、必要なケーブル量も比例して増加します。この投資は、従来の電線・ケーブル企業がAIインフラの恩恵を受ける分野に組み込まれていることを示す具体例です。 サプライチェーンのボトルネック、光部品と材料にまで拡大 InPレーザーの不足率は、2026年を通じて50％を上回る水準で推移すると予測されています。AXTは、InP基板のボトル

SpaceXは、四半期末時点で1,000億ドルの現金と約480億ドルの契約受注残高を保有していると報告した。これは、6月の公募増資で調達した857億ドルを反映している。同社は、Starship、Starlinkのブロードバンドおよびモバイル衛星サービス、ならびにAIインフラの開発に資本を投じる計画だ。 経営陣は、コンピューティング容量を年末までに2ギガワット超、2027年末までに約10ギガワットへ拡大する目標を掲げており、インフラにはNVIDIAベースのシステムのみを使用する。Starlink Mobileは、数千基のV2衛星を打ち上げ、2027年第3四半期にデータ通信サービスを開始することを目指している。

サムスン電子は、HBM4、HBM4E、HBM5、LPDDR5X-PIM、PM1763、BM1773を含むAIメモリおよびストレージ製品の全ラインアップを発表した。同社は今年初め、1c DRAMと4nmベースダイ技術を使用したHBM4の量産を開始し、5月にはHBM4Eのサンプル出荷を開始した。また、HBM5には2nm GAAおよび高密度TSV技術を適用する計画だ。今回の発表は、データ移動と消費電力の削減を目指すプロセッシング・イン・メモリ（PIM）方式によってAIデータセンターの需要に対応するものであり、データ転送速度のボトルネック解消に焦点を当てたアプローチとともに、AIメモリ市場におけるサムスンの競争力を高める狙いがある。 サムスン電子、1c DRAMと2nm GAA技術でHBM製品ロードマップを前進 サムスン電子は、HBM4、HBM4E、HBM5にまたがるHBM製品ロードマップを発表した。同社は今年初め、1c DRAMと4nmベースダイ技術を活用したHBM4の量産を開始した。HBM4Eのサンプル出荷は5月に始まった。HBM5には、2nmゲート・オール・アラウンド（GAA）技術と高密

同社CEOのイーロン・マスク氏によると、SpaceXはNVIDIAのテクノロジーのみを用いてAIインフラを構築している。航空宇宙企業である同社は、年末までに2ギガワット超、2027年末までに約10ギガワットのコンピューティング容量を目標としている。この戦略は、AmazonがTrainiumチップを開発し、GoogleがTPUの導入を拡大し、AnthropicがAWS、AMD、Voltaの各プラットフォームにインフラを分散させるなど、複数ベンダーやカスタムシリコンを活用する業界他社とは対照的である。 SpaceXの財務状況がインフラ拡張を後押し SpaceXは四半期末時点で1,000億ドルの現金と、約480億ドルの契約残高を保有していた。同社はコンピューティング容量の目標を達成するため、調達に充てる資金をNVIDIAのインフラに振り向けている。マスク氏は、AIインフラ構築における同社の第一選択肢としてNVIDIAのアーキテクチャを挙げた。 競合他社は複数ベンダーのチップ戦略を追求 AmazonはAIワークロードにおける自社製Trainiumチップの比率を高めており、Googleはデータセ

SpaceXの第2四半期決算説明会で、イーロン・マスク氏は、同社がNVIDIA製GPUのみを使用すると述べ、Vera Rubinを最高のアーキテクチャであり、AIコンピューターだと評価しました。SpaceXは、2026年末までに計算能力を2GW超、2027年末までに約10GWへ拡大することを目指しています。第2四半期末時点で、同社は1,000億米ドルの現金と約480億米ドルの受注残を有していました。 マスク氏は、NVIDIAの多層的なパートナーシップとSpaceXとの協業を称賛しました。単一サプライヤー戦略により、調達と業務が効率化される一方、交渉力とサプライチェーン上のリスクがいずれも1社のベンダーに集中することになります。

サムスン電子は、zHBMと呼ばれる次世代3Dメモリ技術を公開し、HBM5と比較してGPUあたり最大8倍の性能と、3倍の電力効率を実現すると主張しました。このアーキテクチャ上の革新は、HBMをAIアクセラレーターの直上に直接積層するもので、データの移動距離を短縮し、性能と電力効率を同時に向上させます。この設計アプローチは、業界がデータ伝送のボトルネックに対処しようとする取り組みに沿うものであり、メモリとファウンドリーの両方の能力を統合したサムスンの一体型体制によって可能になります。 サムスンのzHBM、AIアクセラレーター上への直接積層アーキテクチャを採用 zHBM技術は、メモリ設計における根本的な構造変化を示しています。このシステムでは、HBMをAIアクセラレーターの直上に直接積層することで、処理中にデータが移動しなければならない距離を短縮します。このアーキテクチャは、AI処理システムにおける重大なボトルネックとして業界関係者が指摘してきた、データ伝送速度の限界に対処するものです。 HBM5、GAAトランジスターと2nmファウンドリープロセスを採用 サムスンはHBM5で、GAA（Gat

Samsung Electronicsは、HBM4、HBM4E、HBM5、LPDDR5X-PIM、PM1763、BM1773を含む、AIメモリおよびストレージ製品の全ラインアップを公開しました。同社は今年初め、1c DRAMと4nmベースダイ技術を採用したHBM4の量産を開始し、5月にはHBM4Eのサンプル出荷を開始しました。今回の発表は、データ移動と消費電力を削減するメモリ中心のコンピューティングアーキテクチャへ業界が移行する中、AIデータセンターの需要を見据えたものです。 Samsung Electronics、複数世代の製品でHBMロードマップを推進 Samsung Electronicsは今年初め、1c DRAMと4nmベースダイ技術を組み込んだHBM4の量産を開始しました。同社は5月にHBM4Eのサンプル出荷を開始しました。HBM5の開発計画には、2nm GAA（Gate-All-Around）技術と高密度TSV（Through-Silicon Via）の実装が含まれています。 LPDDR5X-PIM、モバイルAI向けにメモリ内コンピューティングを導入 LPDDR5X-PIM