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グーグルのサプライチェーンインフラストラクチャのシニアディレクター、Nikhil Cherianは、メモリのボトルネックを突破するために、グーグルがソフトウェアとハードウェアのソリューションを開発しており、退役サーバーを分解してDDR4コンポーネントを回収し、内部リサイクルサプライチェーンを構築していることを明らかにしました。グーグルは、前世代のDDR4を新世代の人工知能サーバーに接続するための特別なハードウェアアダプターを設計しており、退役サーバーを輸入してそのDDR4モジュールを回収利用しています。Cherianは、人工知能業界が計算制限からメモリ制限に急速に移行していると述べ、高性能メモリは特定の人工知能サーバーの材料リストコストの約75%を占めているとしています。ゴールドマン・サックスの報告によると、第三四半期のメモリ価格は引き続き上昇し、パーソナルコンピュータのDRAM価格は18%から23%上昇し、サーバーのDRAM価格は13%から18%上昇すると予測されています。Trendforceのデータによると、8月の現物市場でDDR4 8GBとDDR5 8GBの価格はそれぞれ142ドルと133ドルに上昇しました。グーグルが今年発表した2種類のTPU ASICは、メモリの最適化設計が施されており、メモリの需要を元の六分の一に減少させることが期待されています。TPU8iチップは専用の階層メモリ設計を採用しており、高速DDR5メモリアーキテクチャに依存してホストレベルのタスクを実行し、各チップには288GBのHBM3e高帯域幅メモリが搭載されています。

SEMICON Taiwan 2026 メモリサミットが1日に開催され、Alphabet傘下のGoogle CloudサプライチェーンインフラストラクチャのシニアディレクターNikhil Cherianは、マルチモーダルおよびハイブリッドエキスパートアーキテクチャの普及に伴い、AI計算が計算能力の制約からメモリの制約に移行したと指摘しました。高性能メモリはAIサーバーハードウェアの材料リストコストの75％以上を占めています。容量、帯域幅、消費電力のボトルネックに直面し、Googleは推論とトレーニングハードウェアの分流、無損失量子化ソフトウェアアルゴリズムなどのソフトウェアとハードウェアの二重戦略を通じて、AIメモリのボトルネックを突破しました。Googleはハードウェアアーキテクチャにおいて分流戦略を採用し、低遅延推論向けのTPU 8iおよび超大規模トレーニング向けのTPU 8tを発表しました。TPU 8iは288 GBの高帯域幅メモリを搭載し、チップ上のSRAM容量を3倍の384 MiBに増加させ、動的対話状態とキー値キャッシュをチップ内部に配置し、ゼロチップ外遅延を実現しました。TPU 8tは9600個のチップで構成される超大型計算クラスターを通じて、HBM共有プールが2 PBの規模に達し、チップ外データ転送のボトルネックを排除し、TPU Direct Storage技術と組み合わせています。Googleはトレーニング不要のTurboQuant無損失量子化アルゴリズムを開発し、大モデルのキー値キャッシュを32ビットから3ビットに圧縮し、精度ゼロ損失の前提の下でメモリ使用量を6倍に縮小し、8倍の注意計算加速をもたらし、旧世代DRAM統合技術を導入してコンポーネントのライフサイクルを延長しました。

経済日報の報道によると、日月光投控はGoogle TPUの量が増加する恩恵を受けて、先進的な封止テストの注文を大幅に追加し、インテルはEMIB先進パッケージプラットフォームの推進を加速し、同時に日月光投控への外注を拡大している。以前に引き上げた封止テストの価格効果が現れている。GoogleはAIの資本支出を継続的に増加させ、データセンターを拡張し、TPUを用いてGemini大モデル、AIエージェント、Google Cloudサービスを支えている。市場は、Google TPUが2028年に大規模な量産段階に入ると予測しており、出荷量は1200万から1500万個に達する見込みである。日月光投控は2.5D、3Dの先進的なパッケージングおよび高級テスト技術を掌握しており、Googleもまた、台積電の先進的なプロセスとCoWoSの生産能力を拡大している。インテルはEMIB先進パッケージプラットフォームの推進を急いでおり、MetaやGoogleなどのクラウド大手が次々とEMIB、EMIB-Tプラットフォームを導入している。日月光投控は純粋な封止テストの受託製造に特化しており、有機埋め込みシリコンブリッジ基板を直接調達し、後工程のウェーハレベル組立および高級テスト業務を受け持っている。日月光投控の運営長である呉田玉は、インテルのEMIBと台積電のCoWoSはゼロサム競争ではないと考えている。AIチップのテスト時間が延びるにつれて、設備、材料、人件費が上昇し、高級パッケージングとテストの生産能力がますます逼迫している。主要な封止テスト工場は、製品、能力、顧客の条件に応じて価格を順次引き上げており、上昇幅は約5%から10%である。

DIGITIMESの報道によると、台湾系半導体サプライチェーンは先進的なパッケージング技術が多様化に向かっていることを明らかにし、インテルのEMIBが重要な選択肢となっている。Google TPUはEMIBパッケージを導入することが確定しており、初めてこの技術を採用したTPUの歩留まりは基準を達成しており、技術、コスト、及び生産能力のパフォーマンスはすべてGoogleの元々の基準に合致している。今後の数世代のTPUでもEMIBを引き続き使用する可能性が大幅に高まっている。台積電のCoWoSの生産能力が引き続き厳しい状況にある中で、EMIBの歩留まりと技術が基準を維持する限り、Googleは引き続き採用する。メディアテックは関連するASICの協力先として、アメリカのチームの一部の管理者がインテルのバックグラウンドを持っているため、両者の協力はよりスムーズである。メディアテックは依然として台積電を絶対的な主力とするが、インテルとのTPUにおける成功はGoogleの信頼を強化し、より多くのプロジェクトを獲得し、クラウド顧客に多様なパッケージングソリューションを提供するのに役立つ。台積電は以前の決算説明会で、より多くのサプライヤーが先進的なパッケージングに投入して圧力を分担するよう呼びかけており、サプライチェーンは自社の増産が無制限にはならないと一般的に考えているため、インテルなどのパッケージングの多様なアプローチが必要な方向性となっている。関連するテスト機器やインターフェース業者も恩恵を受けることが期待されている。

研究機関 SemiAnalysis が分析を発表し、Google DeepMind はもはや最前線の AI 実験室の列には属していないと指摘した。前の週、DeepMind の共同創設者 Demis Hassabis が日常運営から退き、Google の最高科学者 Jeff Dean や Gemini の共同責任者 Oriol Vinyals などの核心メンバーが離職し、新しい実験室 Discovery Loop を設立した。分析によれば、Google 内部の Gemini と GCP の間での計算力配分に関する長期的な駆け引きは GCP の勝利で終わった。SemiAnalysis は、Gemini 3.5 Pro がキャンセルされ、Gemini 3.6 Flash の性能は中国の主要オープンソースモデルや Grok 4.5 に及ばないと述べており、現在 Gemini は大規模モデルのランキングで第 8 位または第 9 位に落ちている。一方で、GCP は Anthropic などの競合他社に大量の TPU を販売しており、過去 9 ヶ月で数十万個の TPU の長期リースおよび販売契約を確保している。Tokenomics モデルの推計によれば、Gemini 自身の ARR は約 120 億ドルであり、GCP は 2027 年末までに第三者の AI クラウドサービス収入が 730 億ドルを超えると予測しており、TPU システムの販売はさらに 1200 億ドル以上の貢献をする。GCP の最新の四半期成長率は 82% であり、2027 年には TPU システムの販売により 100% 以上に加速すると予想され、Google の一株当たりの利益に約 3 ドルの貢献をする。

天風国際のアナリスト郭明錤は、GoogleがMediaTekとTPU v9の協力を深め、コードネームTriggerfishのアップグレード版チップを開発していることを発表しました。報告によると、MediaTekはこの高額な注文を独占的に受け取っています。新しいチップは、より強力な推論能力を持つv9のバリアントとして位置付けられ、主にAIエージェント（人工知能代理）や強化学習の分野を対象としており、計算プロセスにおけるCPUとメモリのボトルネック問題を解決することを目的としています。技術仕様において、TriggerfishのSRAM容量は基本版（Humufish）に比べて2倍から3倍に増加し、強化学習とAIエージェントの協調のための専用のシミュレーションチップが追加され、メモリはHBM4からHBM4Eにアップグレードされました。郭明錤は、基本版チップの出荷予想が400万から500万個のままである一方で、GoogleはTriggerfishに対して100万から200万個の新しい注文を追加したと予測しています。このチップは2027年末に生産を開始し、2028年に大規模に出荷される予定で、単価は基本版より約30%高く、MediaTekの2028年のビジネス成長の新たな原動力となることが期待されています。

ロイター通信によると、プライベートエクイティの巨頭アポログローバルマネジメント（Apollo Global Management）とブラックストーン（Blackstone）は、アンソロピック（Anthropic）がその人工知能インフラを構築するために、約360億ドル規模の債務ファイナンス取引にさらなる投資家を引き入れています。関係者によると、この債務ファイナンスは、グーグル（Google）がカスタマイズしたTPU（テンソル処理ユニット）チップの購入に使用され、その後アンソロピックによってリースされる予定です。このチップの開発を支援したブロードコム（Broadcom）は、この取引の大部分の資金を保証します。この動きは、史上最大のプライベートクレジット取引の一つになる見込みであり、これまでで最大のチップファイナンス債務取引になる可能性もあります。このプランは、ブロードコムの信用力を活用して、アンソロピックに計算能力のサポートを提供することを目的としています。

据 The Information 报道，Meta は新しい AI モデルのトレーニングのために Google TPU を借りる多年契約を締結しました。Google は TPU を外部に貸し出す合弁会社を設立し、Meta と最も早く 2027 年にそのデータセンター用の TPU を調達することについて協議しています。

谷歌母公司 Alphabet(GOOG.O) は Meta(META.O) などの企業と交渉中で、自社開発の Tensor AI チップの使用権を開放することを計画しており、英偉達(NVDA.O) との競争状況をさらに拡大しようとしています。このニュースの影響を受けて、谷歌およびその AI チップのパートナーである Broadcom の株価は取引後に上昇し、英偉達と AMD の株価は下落しました。谷歌は伝統的に自社開発の TPU を自社のデータセンターにのみ展開し、顧客に計算能力を貸し出していました。しかし、アメリカのテクノロジーメディア The Information が現地時間の月曜日の夜に報じたところによると、谷歌は現在、顧客に直接 TPU チップを販売し、自社のデータセンターに展開する計画を立てています。Meta は 2027 年から数十億ドル相当の谷歌 TPU チップを自社のデータセンター向けに調達することを検討しており、最も早くて 2026 年から谷歌クラウドに TPU の計算能力をレンタルすることを計画しています。一方、現在の Meta の AI ビジネスは主に英偉達の GPU に依存しています。これは、共同で Tensor チップを設計している谷歌と Broadcom にとって、非常に大きな新興市場を意味します。同時に、英偉達と AMD に対する重大な競争圧力を形成し、後者の売上や価格決定権に影響を与える可能性があります。（金十）