AI・ML日本Rapidus 2.6兆円投資の半導体主権戦略 ── 2nm GAA量産2027年目標と国家AI基盤の実装設計Rapidusへの累計2.6兆円規模投資と2nm量産2027年目標を、IBM連携・顧客形成・経済安全保障・国家AI基盤の観点から分解し、日本の実装可能な半導体主権モデルを提示する。2026.04.12伊東雄歩
プロダクト開発Arm AGI CPU 2026の半導体市場構造転換 ── Meta・OpenAI採用136コアAI推論チップとx86独占崩壊の経済学Armが35年の歴史で初の自社製チップ「AGI CPU」を発表。136コアNeoverse V3・TSMC 3nm・300W TDPのAI推論特化設計で、Meta・OpenAI・Cloudflareが初期採用。2031年150億ドル収益を見込むこの戦略転換が、x86独占のデータセンターCPU市場をどう書き換えるか、エネルギー経済性とハイパースケーラー戦略の視点から分析する。2026.04.1216分伊東雄歩
インフラAnthropic×Google Cloud 100億ドル契約の戦略解析 ── Vertex AI専用提供・TPU専用最適化・エンタープライズ展開が書き換えるクラウドAI市場の勢力図AnthropicとGoogle Cloudの大型提携を、配信チャネル、半導体最適化、企業導入、資本構造の4層で分解し、OpenAI-Microsoft連合への対抗軸としての実効性を評価する。2026.03.227分伊東雄歩
プロダクト開発Google TPU商用化戦争 ── Meta・Anthropic数十億ドル契約が書き換えるNVIDIA 95%独占の市場構造GoogleがTPU v7 Ironwoodを大規模外販し、Meta・Anthropicが数十億ドル規模の契約を締結。NVIDIA 95%独占のAIチップ市場は「寡占の重層化」へ移行する。推論コスト4.7倍の優位性、6.32億ドル削減の経済性、3つの市場再編シナリオを経済の視点から分析。2026.03.0912分伊東雄歩
AI・MLHonor Robot Phoneとエッジ推論の実用化 ── MWC 2026で見えた「ローカルLLM」スマートフォンの技術仕様と経済性MWC 2026で注目を集めたHonorのRobot Phoneを起点に、スマートフォン上のローカルLLM実装を技術面と経済面から分析する。公開仕様と推定を分離しつつ、3B級モデルの実装可能域、量子化、RAMフットプリント、クラウドAPI費とのTCO逆転条件を整理する。2026.03.039分伊東雄歩
AI・MLウェーハスケール推論の衝撃 ── Cerebras×OpenAI 100億ドル契約が示すNvidia一極支配の終焉CerebrasがWSE-3で実現する21倍高速推論とOpenAIとの750MW・100億ドル契約の技術的意味を解析。Inference Flipの産業構造変化とIPO評価額230億ドルの急騰が示すNVIDIA一極支配の多極化を分析する。2026.02.109分伊東雄歩
セキュリティEU Cybersecurity Act 2.0の衝撃 ── ICTサプライチェーン・セキュリティの水平規制がテック企業に迫る構造転換2026年1月に欧州委員会が提案したCybersecurity Act 2.0は、NIS2対象セクターに初の水平的ICTサプライチェーン・セキュリティ枠組みを導入する。重要ICT資産の特定、高リスクサプライヤーの指定と排除、EU認証制度の拡充を含む同規則案が、テック企業に迫る構造転換を分析する。2026.02.0910分伊東雄歩
インフラAI設備投資6500億ドルの臨界点 ── ハイパースケーラーのフリーキャッシュフロー崩壊とインフラ軍拡の持続可能性Amazon 2000億ドル、Alphabet 1850億ドル、Meta 1000億ドル──2026年のAI設備投資は合計6500億ドルに迫る。だがその裏側で、フリーキャッシュフローの崩壊と負債依存の深化が進行している。ROI回収の見通しが不透明な中、ハイパースケーラーの「インフラ軍拡」は持続可能なのか。2026.02.0811分伊東雄歩
インフラAIメモリ戦争 ── HBM・GDDR7争奪がコンシューマGPUを殺し、テック産業の地殻変動を引き起こすNvidiaがゲーミングGPUの2026年新製品を初めてスキップ。AI向けHBM/GDDR7需要がDRAMウェハ容量の20%を占有し、メモリ価格は最大246%高騰した。SK hynix・Micronの先端パッケージングは2026年末まで満床で、PC・スマホ・ゲーム市場全体に波及するサプライチェーン危機の構造と企業のリスク対応策を分析する。2026.02.089分伊東雄歩
セキュリティAI推論のコンフィデンシャルコンピューティング ── TEEとGPUエンクレーブが実現する「処理中も暗号化」の新パラダイムAIモデルの推論時にデータが平文化されるリスクに対し、NVIDIA Hopper/BlackwellのGPU TEEやConfidential Computingが解を提供する。Gartnerが2029年に75%普及を予測するこの技術の実装パターン、パフォーマンス実測値、主要クラウドの対応状況、エンタープライズ導入戦略を解説する。2026.02.088分伊東雄歩
インフラKubernetes 1.35とGPUワークロード管理 ── DRAによるAI基盤の効率化Kubernetes 1.35でDRA（Dynamic Resource Allocation）がGA。GPU使用率20〜40%改善、きめ細かなメモリ割り当て、トポロジ認識スケジューリングでAI基盤を効率化する仕組みを解説。2026.02.076分伊東雄歩
AI・MLAIメモリ危機 ── DRAM価格172%高騰と半導体地政学の新局面DRAM価格が2025年に172%上昇、2026年にはさらに70%の上昇が予測される。データセンターが世界のメモリ生産の70%を消費する中、AI産業の物理的制約と半導体メモリの地政学を分析する。2026.02.068分伊東雄歩
AI・ML推論時コンピュート革命 ── テスト・タイム・スケーリングが変えるAIの費用対効果o3/o4-mini、DeepSeek R1以降、モデル訓練の巨大化競争から推論時（テスト・タイム）の計算量配分へパラダイムが転換。精度・レイテンシ・コストのトレードオフを分析し、エンタープライズがReasoning Modelを実務に組み込む際の設計指針を提示する。2026.02.049分伊東雄歩
