半導体価格の上昇圧力が高まる中、生産コストの増加を反映するため、IC設計各社で値上げの動きが相次いでいる。矽創、奕力、聯詠、天鈺、瑞鼎、敦泰の主要6社から関連情報が出ており、一部製品では最大20％の値上げが見込まれている。業界によれば、矽創および奕力のドライバーICは4月1日より価格引き上げが実施される予定である。 半導体業界では、ウエハ製造や後工程（封止・テスト）コスト、原材料価格の上昇を背景に、IC設計各社が相次いで製品価格の引き上げに踏み切っている。特にドライバーICや時序制御IC、TDDIなど表示関連ICが対象となり、値上げ幅は15〜20％に達するケースもある。背景には、ファウンドリーの値上げや供給逼迫、貴金属・材料費、人件費の上昇があり、企業単独でのコスト吸収が困難となっている点がある。各社は内部コスト削減や材料代替などで対応を試みつつも、顧客との価格交渉を通じて負担分担を進めている。今後、パネルや電子機器メーカーへのコスト転嫁が進む可能性が高く、サプライチェーン全体への価格波及が懸念される。 （感謝参考） 半導體通膨升溫 六大 IC

プロセッサーアーキテクチャ分野の世界的リーダーであるArmは、重要な一歩として、初の自社設計データセンター向けプロセッサー「AGI CPU」を発表した。これは従来のIP（半導体設計資産）ライセンス提供モデルから、実際の半導体製品市場へ進出することを意味し、AIインフラに大きな転換点をもたらす。ArmのCEOであるRene Haas氏は、Agentic AI（自律型AI）の急速な台頭により、データセンターにおけるCPUの重要性が再び高まっていると指摘した。なお、TSMC、Quanta、ASRock Rack（永擎）など台湾企業がArmのサプライチェーンに名を連ねており、直接的な恩恵を受ける可能性が高い。 Armは自社設計のデータセンター向け「AGI CPU」を発表し、IPライセンス企業から半導体メーカーへとビジネスモデルを拡張した。AI計算は従来のGPU中心からCPUとGPUの協調型へ移行しており、CPUの役割（スケジューリング、実行、データ管理）が急速に拡大している。同製品はTSMCの3nmプロセスで量産され、将来は2nm以下の採用も計画されてい

外部報道によると、OpenAIはAI基盤の構築において、電力よりもメモリ（記憶体）が最も重要な資源になったと認識しており、大規模なメモリ調達を計画している。そのため同社は今後数年間で約1.4兆ドル（約45兆円）を投じ、データセンターの建設およびメモリの確保を進める方針である。 OpenAIは生成AIの急拡大に伴い、AIインフラの最大の制約が電力不足さらにメモリ不足へと拡大したと判断し、今後数年で約1.4兆ドルを投資してデータセンターとメモリを大量調達する計画である。この規模は世界のメモリ産業の3年分の生産額を上回る可能性があり、新たな需要急増を招く。特にAI用途では高帯域幅メモリ（HBM）の需要が中心となり、大手メーカーの生産がHBMへ偏ることで、DDR5やDDR4など従来型DRAMの供給不足が拡大すると見込まれる。その結果、南亞科Nanya、華邦Winbond、力積電PSMC、群聯Phisonなど台湾の関連企業には受注機会の拡大が期待される。AIサーバー増加によりメモリ搭載量が急増し、サプライチェーン全体に強い圧力がかかる中、メモリがAI発展の

台湾は、人工知能（AI）に関連する世界的な需要の持続的な拡大を背景に、半導体の生産量および技術開発の両面で新たな記録を更新する軌道にある。台湾は世界の電子機器サプライチェーンに不可欠な存在であり、AppleやToyotaなどの国際的ブランド向けに、半導体の設計、製造、パッケージング、試験の大部分を担っている。さらに国内の産業エコシステムは、コンデンサやプリント基板（PCB）といった部品の供給から、AIデータセンター向けの完成サーバーの製造に至るまで、幅広い分野をカバーしている。 本記事は、台湾がAI時代における世界の電子・半導体産業の中核拠点として、単なる製造基地から高度な技術・システム統合国家へと進化している実態を多面的に分析している。最大の成長要因はAI需要の爆発的拡大であり、これが先端半導体だけでなく、電源、パッケージング、サーバー、通信機器、組込みシステムなど関連分野全体を押し上げている。台湾はファウンドリ、設計、後工程、部品、完成品までを国内で完結できる極めて稀な産業構造を持ち、世界的な供給網の要石となっている。 特にTSMCを中心とす

TrendForceの最新の半導体受託製造（ファウンドリ）産業調査によると、2026年は北米のクラウドサービスプロバイダー（CSP）およびAIスタートアップがAI分野への投資競争を継続することで、AI関連の主要チップおよび周辺ICの需要が引き続き世界のファウンドリ市場の成長を牽引すると見込まれる。年間売上高は前年比24.8％増の約2,188億米ドルに達する可能性があり、なかでもTSMCの売上は約32％増と最大の伸びが予想される。 TrendForceは、2026年の半導体受託製造市場がAI需要を背景に大幅成長すると予測している。北米CSPやAI新興企業による投資拡大により、AI向けプロセッサや周辺ICの需要が高水準で推移し、業界全体の売上は前年比約25％増に達する見通しである。特に最先端プロセスを持つTSMCは最大の恩恵を受け、30％超の増収が見込まれる。一方で、先端ノードの高稼働や供給逼迫を背景に、一部プロセスでは価格引き上げの動きも散発的に現れる可能性がある。AI用途が市場構造を変え、従来のスマートフォン中心からデータセンター・高性能計算向け

人工知能（AI）技術とその応用は急速に発展しており、AIに必要な計算能力を支えるためのインフラ整備は、ハイパースケーラーや大手クラウドサービス事業者にとって重要な投資分野となっている。しかしAIデータセンターの規模が拡大するにつれ、従来の銅ケーブルは大規模データ伝送の要求に限界を迎えつつあり、光通信の採用が不可欠になってきた。こうした背景から、従来型およびAI向けデータセンターを高密度な光インターコネクト構成へ移行させるため、Lightmatterは汎用光学エンジンと着脱可能な光ファイバーアレイモジュールを発表した。 AIの急速な拡大によりデータセンターの計算需要は爆発的に増加し、ラック間を銅配線で接続する従来方式では、帯域・距離・消費電力の面で限界が顕在化している。そのため業界では光インターコネクトへの移行が不可避と見られている。Lightmatterは、近接配置型や基板上配置型に対応する高帯域の光学エンジン（最大6.4Tbps）と、着脱可能な光ファイバーアレイ技術を発表し、量産性や保守性の課題解決を狙う。これらは双方向多重化により帯域密度を高

デルタ電子（台達電）は本日、NVIDIAのGTC 2026への出展を発表し、次世代AI工場向けに設計された800VDC直流電力アーキテクチャを展示すると明らかにした。このソリューションは、高効率電源、先進的な液冷システム、マイクログリッド技術を統合したものであり、急増する計算需要に対応すると同時に、エネルギー効率とシステムの安定性を大幅に向上させることを目的としている。 デルタ電子はGTC 2026で、AIデータセンター（AI工場）向けの800VDC直流電力インフラと総合エネルギーソリューションを公開した。660kW級の電源ラックや高効率BBU、最大98％の変換効率を持つAC-DC電源により、高密度サーバーの電力需要に対応する。冷却面では最大3,000kWの液冷CDUなどを展示し、800VDC対応の冗長ポンプ設計で高信頼性を確保する。さらに固体変圧器、蓄電池、燃料電池を組み合わせたマイクログリッドを構築し、電力供給の安定性と効率を高める。加えてNVIDIA Omniverseを活用したデジタルツイン技術を建物管理や製造に応用し、省エネや生産最適化

NVIDIAは2026年のGTCにおいてVera CPU製品を発表しただけでなく、以前に技術ライセンス方式で取得していたGroqについても、正式に自社傘下として「Groq 3 LPU」チップを発表した。あわせて「Groq 3 LPX」プラットフォームも公開され、これは128個のGroq 3 LPUで構成されるサーバーラックであり、Vera Rubinソリューションと直接統合可能である。これにより、NVIDIAがGroqの技術を自社エコシステムに取り込むことに成功したことが示され、AIチップ系スタートアップにとっては「競争するより大手に加わる方が現実的な生存戦略」であるとの見方が広がっている。 NVIDIAはGTC 2026でGroqの推論特化チップ「Groq 3 LPU」と128チップ構成のLPXラックを発表し、Vera Rubin基盤との統合を示した。GroqはSRAM中心の設計によりLLM推論で極めて低遅延を実現する技術を持ち、リアルタイム応答が求められる用途で強みを発揮する。一方、NVIDIAにとっては、従来GPUでは効率が低かった特定の推

米カリフォルニア州エルセグンドに本社を置くEfficient Power Conversion（EPC）は、ロボット、電動モビリティ、ドローン、産業オートメーション、バッテリー駆動機器などに向けた高効率モータードライブの開発を加速するため、三相ブラシレスDC（BLDC）モーター用インバーターの評価ボード「EPC91202」を発表した。同社はGaN（窒化ガリウム）パワー半導体の大手メーカーであり、本製品は高性能モータ制御用途に向けた完全な三相インバーターとして設計されている。 EPCはGaNパワー半導体を用いた三相BLDCモーター駆動用インバーター評価ボード「EPC91202」を発表した。100V対応のeGaN FETを採用し、最大70Aピーク（50A実効）の出力電流と最大150kHzの高周波PWM駆動を実現することで、モーター騒音の低減、トルク効率の向上、小型・低コスト化を可能にする。ゲートドライバ、電源、電流・電圧・温度監視、保護回路などを一体化しており、開発者は高密度GaNモータードライブを迅速に評価・実装できる。入力電圧14〜76Vのバッテ

NVIDIAの年次イベント「GTC 2026」が16日に開幕し、CEOのジェンスン・フアン氏は基調講演でAI需要の強さを強調するとともに、BlackwellとVera Rubinという二つの主要プラットフォームが2027年に生み出す売上は、2026年の約2倍となる1兆ドル規模に達するとの見通しを示し、会場を驚かせた。 NVIDIAはGTC 2026で、AI需要の急拡大を背景に、主力プラットフォームBlackwellと次世代Vera Rubinが同社の成長を牽引し、2027年の関連売上が1兆ドル規模に達する可能性を示した。AI産業は従来のモデル訓練中心から推論および代理AIの時代へ移行しており、実際の価値創出の源泉は推論によって生成されるトークンであると指摘される。また、AIはエネルギー、半導体、計算基盤、モデル、アプリケーションから成る巨大な産業体系として拡大しており、計算パラダイム自体が検索型から生成型へと転換している。市場では出荷拡大への期待が高く、TSMCやFoxconnなど主要サプライチェーン企業にも恩恵が及ぶと見られている。 （感謝参考

NVIDIAのCEOジェンスン・フアン氏は16日、「GTC 2026」の基調講演において、Vera Rubinを中核とする次世代AIインフラの構想を発表し、強化版AIスーパーコンピュータ「Rubin Ultra」を披露するとともに、さらに次世代アーキテクチャ「Feynman」を公開し、2028年の登場予定であることを明らかにした。これを受け、鴻海（Foxconn）、広達（Quanta）、緯創（Wistron）などの主要パートナー企業も、新プラットフォームを搭載した製品を投入する方針を即座に表明した。 NVIDIAはGTC 2026で、新世代AI基盤「Vera Rubin」と拡張システム「Rubin Ultra」、さらに2028年投入予定の次世代「Feynman」構想を発表した。AIの進化に伴い、データセンターは従来の保存施設からトークンを生産する「AI工場」へと変貌し、巨大な推論処理能力が不可欠となる。Rubin Ultraは次世代NVLinkにより最大144基のGPUを単一システムとして統合し、長文コンテキストや複雑な推論に対応する高効率処理を

TrendForceの最新の電動車用トラクションインバータ調査によると、2025年第4四半期は純電気自動車（BEV）の販売台数が前年同期比で増加したことを受け、世界のインバータ市場の搭載台数は約965万台に達し、過去2年で最高水準を記録した。これは電動化の進展と、車両1台当たりに搭載される電動駆動システムの普及率が引き続き上昇していることを示している。 2025年第4四半期の世界トラクションインバータ市場は、BEV販売の回復により約965万台と過去2年で最高の出荷量となった。2024年同期の867万台からさらに拡大し、中国と欧州市場の需要回復が主因である。価格下落の影響で市場規模は55億ドルから53億ドルへ微減したが、「数量増・価格安定」の構図が続いた。電圧別では800Vに相当する550V超の高電圧システムが前年比38％増の139万台と最も高い成長を示し、普及率は14％に上昇。300～550V帯は604万台で主流を維持する一方、300V以下は減少した。高電圧化によりSiCパワー半導体の採用が拡大し、効率と急速充電性能が向上している。企業別ではBY

NVIDIAはAIインフラ分野で大きな影響力を持ち、同社CEOの黄仁勳（ジェンスン・フアン）の動向は常に世界の注目を集めている。しかし、そのNVIDIAでさえ重大な課題に直面している。それが「電力」である。AIサーバーの電力需要が急激に増大する中、同社は解決策を積極的に模索しており、韓国メディアの報道によれば、GaN（窒化ガリウム）電源ソリューションを提供するNavitas Semiconductorが重要なパートナーの一社とみられている。 NVIDIAはAIサーバーの急速な高性能化に伴う電力問題への対策として、高効率な電源技術の導入を進めている。2027年に予定される次世代サーバーラック「Kyber」は最大576基のGPUを搭載し、消費電力は約600kWに達する見込みである。この巨大な電力需要に対応するため、同社は800V高圧直流（HVDC）給電方式の採用を計画しており、GaN半導体を用いた電源ソリューションを提供するNavitasが主要な協力企業として注目されている。GaNは従来のSiに比べ高速スイッチング、低損失、高耐圧を実現し、高出力用途

NVIDIAの年次イベント「GTC」が米国時間3月16日に開幕し、CEOのジェンスン・フアン（黄仁勳）の基調講演で幕を開ける。競争が激化する中で同社がどのように優位性を維持するかに市場の関心が集まっており、AIモデルの「学習」ではなく「推論（運用）」に特化した、Groqの技術を統合した新製品が発表される見込みである。 NVIDIAはGTCで、AIの「学習」ではなく実運用を担う推論向け半導体を発表する可能性が高く、GroqのLPU技術を取り込んだ新製品が焦点となっている。Groqは高速応答に特化した言語処理ユニットを開発しており、SRAMを用いることで推論処理の速度向上とコスト効率を実現できるとされる。新製品は次世代GPU「Vera Rubin」と連携し、サーバーやネットワーク技術を含む統合システムとして提供される見通しである。AIの競争軸が「より強いモデルの開発」から「能力をリアルタイムに提供する運用」へ移行する中、推論は新たな主戦場となっている。既存データセンターでは最新GPUを支える液冷設備が不足している場合も多く、導入しやすい推論専用チップ

TrendForceの最新の高速相互接続市場調査によれば、NVIDIAの次世代AI計算ラックの構成は、今後GPU設計の重点がより高密度なチップ間接続と高速なデータ伝送へと移行することを示している。ラック内のチップ接続（Scale-Up）およびラック間の大規模接続（Scale-Out）は、今後のデータセンター設計における中核課題となる。従来の銅ケーブルによる電気的伝送は物理的制約により超大規模なデータ移動に対応できず、光伝送方式の採用余地が拡大している。TrendForceは、CPO（共同封装光学）のAIデータセンター向け光通信モジュールにおける採用率が今後着実に上昇し、2030年には35％に達する可能性があると予測している。 AIデータセンターでは演算能力の急拡大に伴い、GPU間およびラック間の接続帯域が設計の最重要課題となっている。銅ケーブルは距離が伸びると信号劣化が大きく、超高速環境では約1m以内に制限されるため、長距離・高密度伝送では光通信が不可欠となる。一方で、コストと低消費電力の利点から、ラック内の短距離では2028年頃まで銅が主流と見