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半導体と関連エレクトロニクスに関する各種情報トピックスを発信します

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NVIDIAが促す新時代PCは、AIエージェント型PCのようだ。人間が操作せず、AIエージェントが常時PCを自律操作する。これが普及したら、推論中心の低遅延・高電力効率・メモリ効率そしてセキュア環境が重視される世界に変わる。PCに求められる半導体仕様が変化する可能性がある。https://t.co/wAZ98wpyzL

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Intelのメモリ不足＆価格高騰対策の話。同社はRaptor LakeやWildcat Lakeのような旧世代メモリ対応製品を今後も使えるようにするという。「高いメモリを強制されない製品を用意して、買う側のコスト上昇を抑える」という発想のようだ。https://t.co/Gv2WA8eoOU

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Intelのガラス基板開発投資の話。同社はガラス基板を先端パッケージ戦略の中核においている模様。https://t.co/WIrI89ysLM

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車載メモリでSamsungのシェアが40％でMicron（35％）を抜いたとのことだ。ラインナップの幅が広く、中国向けが大きいようだ。中国のインフォテインメント市場が急拡大が背景にあるのかな。https://t.co/X38eQsnpuf

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AI投資のとんでもない突き抜け感がコワイ。AI企業が自らトークンを大量消費して投資を回収し、それがさらにAI進化を促す「投資が投資を呼ぶ構造」になっているような～。半導体もそうだけど、トークン消費と収益が大手に寡占され、富の集中が加速する気がして空恐ろしい。https://t.co/lk9HoLItkL

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Huaweiがτスケーリングの法則を発表したことを受けて、中国半導体セクター株は軒並み急騰したんだそうだ。この発表はなにか技術的なブレークスルーがあった話ではないと思うが、「評価軸を提案できること」自体が、戦略・研究・統合の実力として評価されたということか。https://t.co/yIW5QYZ4YA

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BroadComの記事。GoogleやMetaのような大口顧客だけでなく、FuriosaAIのようにNPUを持つ企業にも広げることで、ポートフォリオを厚くしようとしているようだ。https://t.co/xjtNtvpk29

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記事の中に、Artificial Analysisが公開している「AIの価格性能比グラフ」があってそれが面白い。DeepSeekは中国の中でも低価格・高性能路線が目立っているようだが、Moonshot（Kimi）、Zhipu（Z AI）も高性能のわりに価格帯は安い感じ。https://t.co/gYbicQGP9C

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日本は多様なの？と思ったが「均質文化の中、熟練・暗黙知が蓄積、結果的に多様な技術が生まれている」という「逆説的な多様性」のようだ。その前提だと、装置材料では日本の「職人技・長期的蓄積・現場主義」の組織文化が強みとなるが、デバイスでは逆に足かせになるのかあ。https://t.co/ppnxJTSMJx

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Huaweiがムーアの法則に変わる新たな法則を打ち出したらしい。これは3D、チップレット、材料、HBM メモリ等で、遅延を減らして高速化を図るポストムーアの発想をタウという時間定数を使って共通指標化したというところか。https://t.co/2T8ylPeQ0u

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AIチップの部品コストに占めるメモリの割合が2024Q1の52％→Q4で63％まで上昇したらしい。メモリ単体のコスト幅だけでなく、すべての部品の不確実性を考慮した場合は54％～73％の範囲になるんだそうだ。
https://t.co/NABYiim0Me

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半導体を投資対象としてみるなら、短期でどうこうより、需給・製品ミックス・企業の立ち位置を分け長期テーマで捉えるほうがよい気がする。AIひとつとっても、データセンター用途とエッジ用途で動きが変わるし・・・。https://t.co/w0U6ZeDYyJ

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@Mamuu_PV なるほど～。情報ありがとうございます。

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Huaweiが100層未満の3D NANDで122TB SSDを実現したらしい。独自のパッケージング技術で容量密度を稼ぐという力技にでたようだ。といっても非公開なので、実際100層未満なのかわからないが米国の制裁下の条件ではそういうことになる。https://t.co/fJOE2fmSYj

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NVIDIAの決算。実績も、次期見通しも、どちらもアナリスト予想を上振れたにも関わらず、当たり前になりすぎて市場の反応は鈍いんだそうだ。なんだかなあ。https://t.co/HzKOufSstO

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量子スピン液体の候補となる鉱物が廃鉱山から大量発見されたそうだ。量子スピン液体が実用化されれば、現在の貴金属やレアメタルよりもはるかに高い金額価値をもつのかも😊。ゴミクズだったものがお宝に変わる？https://t.co/dfHuooSACY

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Googleの推論AI半導体の話。同社は8世代のTPUで学習と推論を分けている。推論専用チップは既に他社もあるが、ハイエンドデータセンター用で、学習用と推論用を明確に分けた本格運用版は今回googleが先行したといえるのかも。https://t.co/F3jHT1eiAa

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中国の装置メーカー、売上は右肩上がりだが、競争激化で収益性が圧迫されているとのことだ。現状中国国内の3割弱というところか？CMPや洗浄はかなり入りこんでいて、CVDやエッチングも最近は追い上げが見られるようだが露光はまだまだ厳しいのかも。https://t.co/fmpJqlm7J3

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IMECの主張。10年で10倍としている。この性能、いわゆる実行性能のことだと思うが、定義がイマイチよくわからない。https://t.co/yT8Wk7bOmK

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フッ化水素（HF）の供給逼迫問題。ナフサ由来の危機は幅広い産業に影響するが、半導体はナフサよりもHFの方が短期的にインパクト大きい？ナフサ×HFの二重苦問題もあるのかも。歩留低下→材料消費量増→さらに材料不足みたいな。https://t.co/1G4CMd1MjK