メーカーとサプライヤの関係が逆転するTSMCとNvidiaの新\術

メーカーとサプライヤとの関係がひっくり返る例がNvidiaとTSMCとの間に見られる。これまではファブレス半導としてのNvidiaが設したチップをTSMCが]するという関係だった。今度はTSMCがメーカーとなり、プロセス中によく使うリソグラフィ工でより確なマスクを作するためのQに、サプライヤであるNvidiaのGPUをW(w┌ng)するのだ。 [→きを読む]
メーカーとサプライヤとの関係がひっくり返る例がNvidiaとTSMCとの間に見られる。これまではファブレス半導としてのNvidiaが設したチップをTSMCが]するという関係だった。今度はTSMCがメーカーとなり、プロセス中によく使うリソグラフィ工でより確なマスクを作するためのQに、サプライヤであるNvidiaのGPUをW(w┌ng)するのだ。 [→きを読む]
オープンソースでカスタマイズしやすいISA(Instruction Set Architecture)をeつ新しいRISC(Reduced Instruction Set Computer)ベースのCPUアーキテクチャ、RISC-VコアIPベンダーの湾Andes TechnologyがT在感を\している。新のロードマップを実に]ち出し、実績を伴ってきた。すでに30|類以屬離灰△鯊靴─AIチップのコアを充実させている。来日した同社社長兼CTOのCharlie Su(hu━)に聞いた。 [→きを読む]
先週、セミコン湾がで開(h┐o)され、收AIがけん引する半導の先端パッケージング\術にR`が集まっている。日本からも九Δ会場でのセミナーを通じて、湾との半導協でアピールした。湾が日本に進出する湾企業をмqする。日本のAIプラットフォームをO動收するスタートアップのサカナAIにNvidiaが出@したと発表された。 [→きを読む]
先週のビッグニュースはNvidiaの業績発表だった。NvidiaのQ時期は2月から翌Qの1月までであり、2025Q度2四半期(2024Q5〜7月期)のQが8月29日((sh━)国時間)に発表された。売幢YはiQ同期比(YoY)2.22倍の300億4000万ドル、営業W(w┌ng)益は、営業W(w┌ng)益率62%の186.4億ドルとなった(図1)。YoYでは2.74倍と極めてj(lu┛)きい。 [→きを読む]
收AIの現場W(w┌ng)が始まっている。すでにPoC(実証実x)の段階は終わった。日本IBMは、ビジネスW(w┌ng)の收AIやAIのW(w┌ng)をさまざまな分野の顧客に提案してきたが、すでに現場W(w┌ng)をらかにできるレベルに達した。医現場の例を紹介する。日立作所も收AIを?q┗)して顧客へのサービスを提供するビジネスを始めた? [→きを読む]
先週、IntelおよびSamsungの2024Q度2四半期(4〜6月期)のQがそれぞれ発表された。Intelは、売幢Yがi四半期、iQ四半期とほぼ同じ128億ドルだったが、営業W(w┌ng)益はほぼゼロというT果であった。Samsungの半導靆腓稜幢Yは、iQ同期比ほぼ2倍、i期比でも23%\の28兆5600億ウォン(1ウォン=0.00073ドル)で、営業W(w┌ng)益は6.45兆ウォンだった。 [→きを読む]
Nvidia同様、データセンターやオンプレミスなど企業向けAIチップの中でデータフローコンピューティングを積極的にW(w┌ng)するSambaNova社が次世代AIというべき、H数の専モデルをO的に実行できるエージェンティックAIを`指していることがわかった。kつのAIチップでH数のモデルを実行できる。消J電はj(lu┛)幅に下がることになる。 [→きを読む]
2024QにおけるNANDフラッシュとDRAMのメモリの売幢YはiQ比でそれぞれ77%、75%とj(lu┛)きくPびるだろうと、TrendForceが発表した。在UがほぼkCされ給X況が改、平均単価も屬ってきたためだ。メモリはようやくv復が本颪砲覆蝓⇒蓊Qはj(lu┛)きく成長すると見込んでいる。 [→きを読む]
TSMCが2024Q2四半期(4月〜6月期)の売幢Yが史嶌嚢發208.2億ドルに達したと7月18日に発表した。W(w┌ng)益率は53.2%、営業W(w┌ng)益率は42.5%と絶好調である。売幢YはiQ同期比32.8%\、i期比10.3%\となった。にもかかわらず半導株は的に下がったと日本経済新聞は伝えた。ソフトバンクは英国バースに本社を構えるGraphcoreをA収した。Open AIがBroadcomらと協議を始めたという報Oもある。 [→きを読む]
半導売り屬欧脳成長しているNvidiaは、收AIをはじめとするAIコンピューティングのGPUやソフトウエアをさまざまな応ごとにAIソリューションを提供している。このほどLSI設期間を](m└i)縮するため、チップ設のための收AIであるLLM(j(lu┛)模言語モデル)アシスタントChipNeMo(図1)を開発、IC開発に使っていることを「NTTPC GPU Day 收AI基盤の最i線」の講演で、らかにした。 [→きを読む]