半導体ニュース 20260210

主要ニュース

1. Intelとソフトバンク、HBM代替の「ZAM」技術を推進
   Intelとソフトバンクは、現在のAIチップで主流となっているHBM（広帯域メモリ）に代わる、新たなメモリアーキテクチャ「ZAM（Z-Alignment Memory）」の推進に力を入れています。AI処理におけるメモリ帯域幅のボトルネック解消と、製造コストの効率化を目指すものです。HBMの供給不足が続く中、次世代の業界標準を狙う戦略的な技術革新として注目されています。
2. サムスン、HBM4への投資拡大と初出荷へ
   サムスン電子は、次世代メモリであるHBM4の市場リーダーシップを確保するため、設備投資を大幅に拡大しています。報道によると、旧正月明けにもHBM4の初出荷が行われる見通しで、初期の市場シェアは20%台半ばになると予測されています。SKハイニックスが先行する市場において、生産能力の増強と技術投入を加速させ、AIサーバー向けメモリでの巻き返しを図っています。
3. TSMC、日本の先端パッケージング工場建設を支援
   TSMCは、日本における先端パッケージング工場の建設を支援する姿勢を明確にしました。AIチップの性能向上に不可欠なパッケージング技術において、日本企業が持つ材料や装置の強みを活かす狙いがあります。レゾナック主導の企業連合などの動きとも連動し、業界のボトルネックとなっている後工程の生産能力拡充に向けた、日台連携の具体化が進んでいます。
4. 高市早苗氏の勝利、日本の半導体主権確立へ追い風
   日本の選挙における高市早苗氏の勝利が、日本の半導体主権確立と防衛産業強化への道を切り開くと報じられています。積極財政や経済安全保障を重視する「サナエノミクス」への期待から、日経平均株価は史上最高値を更新しました。政府による半導体産業への支援継続やラピダスなどのプロジェクト推進に弾みがつくと見られ、海外投資家からも政治的安定が好感されています。
5. MediaTek、TSMCの2nmおよびA14プロセスを早期採用
   台湾のMediaTekは、TSMCの最先端プロセスである2nmおよびA14ノードをいち早く採用する方針を固めました。AIコンピューティング能力の飛躍的な向上を目指しており、スマートフォン向けSoCだけでなく、クラウドやエッジAI向けチップでの競争力を高める狙いです。競合他社に先駆けて先端技術を取り入れることで、ハイエンド市場での地位確立を急いでいます。
6. ASML、次世代EUV量産化は2027年から2028年と予測
   半導体露光装置大手のASMLは、現行のHigh-NA EUVを超える次世代の超高NA（Hyper-NA）EUV装置の量産化について、2027年から2028年頃になるとの見通しを示しました。さらなる微細化の限界に挑む技術であり、製造コストや技術的ハードルは高いものの、2030年代の半導体ロードマップを支える基盤技術として開発が進められています。
7. AmazonとSTマイクロ、データセンター建設で協力
   Amazon（AWS）とSTマイクロエレクトロニクスは、データセンター建設に関する協力で合意しました。STマイクロのパワー半導体技術などを活用し、AWSのデータセンターにおける電力効率や運用効率を向上させることが目的と見られます。AI需要でデータセンターの電力消費が急増する中、チップメーカーとクラウド事業者がインフラレベルで連携を深める事例です。
8. Qualcomm、2nm設計完了でインド拠点の技術力を証明
   Qualcommは、2nmプロセスを用いたチップの設計（テープアウト）を完了させました。この成果は、同社のインド拠点が主導的な役割を果たしたとされており、インドが単なる製造（ファブ）の誘致だけでなく、最先端チップの設計分野でも世界的な存在感を示し始めたことを象徴しています。インド政府の半導体支援策が、設計やIP開発へ焦点を移していることとも合致します。
9. 中国の半導体生産能力が世界首位に、装置自給率も向上
   中国の半導体生産能力が、レガシーノードを中心に拡大を続け、世界首位に達したと報じられています。SMICなどの製造大手3社が主導し、米国の輸出規制に対抗して製造装置の国産化も急ピッチで進めています。先端プロセスでは課題が残るものの、世界の汎用チップ市場における中国の影響力は無視できない規模になっており、サプライチェーンの構造変化を促しています。
10. Tower SemiconductorとNvidia、光モジュールで協業
    Tower SemiconductorとNvidiaは、AIデータセンター向けネットワーキングの高速化を目指し、1.6テラビット（T）対応の光モジュール開発で協業を進めています。従来の電気配線の限界を超えるシリコンフォトニクス技術を活用し、AIクラスター間のデータ転送速度を劇的に向上させる狙いです。次世代AIインフラにおける「光」技術の実装が加速しています。

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