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今日は仕事でした。足が筋肉痛のためランニングは3日休んでます。しばらく無理せず休んで完全に治ったら又始めようかなとか思ってます。雨がよく降りますね。本当に疲れます。

3D DRAM

は、次世代のメモリ技術であり、メモリセルを垂直に積層することで高密度化を実現するものです。従来の2D DRAMではセルが平面的に配置されており、容量の増加には限界がありましたが、3D DRAMではセルを積み重ねることで、同じ面積でもより多くのデータを格納できるようになります
この技術革新は、スマートフォンやデータセンター、AI処理において重要な役割を果たし、例えば、スマートフォンでは高解像度の写真やビデオ、複雑なアプリケーションの処理が求められるため、大容量かつ高速なメモリが必要です。3D DRAMはこれらの要件を満たし、ユーザー体験を向上させます。また、データセンターでは膨大なデータを効率的に処理するために、大容量かつ高速なメモリが求められます。3D DRAMは、省スペースでありながら高性能を発揮するため、データセンターの効率化にも貢献します
製造プロセスにおいては、TSV（Through-Silicon Via）技術を用いることで、チップ間の高速なデータ転送が可能になります。また、新しい材料として、酸化物半導体や強誘電体が研究されており、これらの材料は、電力効率の向上や製造コストの削減に寄与する可能性があります
3D DRAMの商業化はまだ初期段階にありますが、Samsungなどの主要企業は、2030年までに市場投入を目指して開発を進めています。この技術革新は、スマートフォンやデータセンター、AIなどの多岐にわたる分野で大きな影響を与えると期待されています

Samsungは2025年に業界初の3D DRAMを発表する予定であり、2030年までにはスタック型DRAMを発売すると伝えられています。3D DRAMは、セルを垂直に積み上げることで、現在の水平積みのDRAMに比べて単位あたりの容量を3倍にすることが可能です
また、SamsungとSK Hynixは、3D DRAM技術にハイブリッドボンディングを導入する意向を確認しており、これによりチップの厚みを大幅に削減することができます。3D DRAM市場は2030年までに1,000億ドルに成長すると予測されており、Samsungはこの市場で早期に地歩を築きたいと考えています
3D DRAMは、その高密度と高速なデータ転送能力により、多岐にわたる用途で活用されることが期待されています。具体的な用途としては以下のようなものがあります：
AIチップ:
AI処理には大量のデータを高速に処理する能力が求められます。3D DRAMは、AIアプリケーションにおける高帯域幅メモリー（HBM）として使用され、AIチップ業界での競争力を高めることができます
サーバー:
サーバー用途では、大量のデータを効率的に処理し、ストレージとしての役割を果たす必要があります。3D DRAMは、サーバー用メモリとして40%の市場シェアを占めており、その需要は増加しています
モバイルデバイス:
スマートフォンやタブレットなどのモバイルデバイスでは、高解像度の画像やビデオの処理、複雑なアプリケーションの実行が求められます。3D DRAMは、これらのデバイスの性能を向上させるために使用されます。モバイル用途で35%の市場シェアを占めています
PC:
パーソナルコンピュータでは、高速なデータアクセスと大容量のメモリが必要です。3D DRAMは、PC用メモリとして15%の市場シェアを占め、ユーザーの体験を向上させるために利用されています
民生用とグラフィックス用:
家庭用エレクトロニクスやゲーム機などのグラフィックス処理にも3D DRAMは使用され、それぞれ5%の市場シェアを占めています。高いグラフィックス性能を実現するためには、高速で大容量のメモリが不可欠です
これらの用途は、3D DRAMが提供する高密度と高速なデータ転送の利点を活かして、各分野での性能向上に貢献しています。今後も技術の進化に伴い、新たな用途が登場することが期待されます。

3D DRAMの将来的な進展については、以下のような予測がされています：
技術革新:
3D DRAMは、垂直チャネル・トランジスタ技術を基にした初期バージョンが2025年に発売される予定です1。この技術は、セルを垂直に積み上げることで、単位あたりの容量を大幅に増加させることができます1。
市場成長:
3D DRAM市場は、2030年までに大きく成長すると予測されており、特にAIチップ業界での需要が高まることが期待されています1。
競争力の強化:
Samsungは、3D DRAM技術の開発により、AIチップ業界でのリーダーになる可能性があり、現在AI用途のHBMとDRAMの世界市場で90％のシェアを持つSK hynixから大きくシェアを奪う可能性があるとされています
記憶體技術の標準化:
3D DRAMの技術進歩は、記憶體産業の創新を促進し、新一代の記憶體技術標準を引き起こす可能性があります
これらの進展は、3D DRAMがメモリ技術の分野で重要な役割を果たし、今後も多くの産業に影響を与えることを示しています。技術の進化に伴い、新たな用途やビジネスチャンスが生まれることが期待されます。
3D DRAMは他のメモリ技術と比較していくつかの点で異なります。主な違いは以下の通りです：
集積度:
3D DRAMは、メモリセルを垂直に積層することで、同じ面積でもより多くのデータを格納できるため、集積度が高いです。これに対して、2D DRAMやNANDフラッシュメモリはセルが平面的に配置されており、一定の面積内での容量増加には限界があります。
動作速度:
3D DRAMは、TSV（Through-Silicon Via）技術を用いることで、チップ間の高速なデータ転送が可能です。これにより、動作速度が向上します。一方で、NANDフラッシュメモリは書き込みと読み出しの速度がDRAMよりも遅いです
記憶容量:
3D DRAMは、積層技術により1チップあたりの記憶容量を増やすことができます。NANDフラッシュメモリは、1チップに搭載できるメモリセルの数が多いため、大きな記憶容量を持つことが特徴です
電力消費:
3D DRAMは、省電力化が進んでおり、特にモバイル機器やデータセンターでの使用に適しています。NANDフラッシュメモリは、消費電力がDRAMよりも低いですが、3D DRAMはさらなる電力効率の改善が期待されています。
書き換え寿命:
NANDフラッシュメモリは、書き換え回数に制限がありますが、DRAMは書き換え寿命が長いです。3D DRAMもDRAMに分類されるため、書き換え寿命が長いという特性を持っています

これらの特性により、3D DRAMは高性能なメモリ技術として注目されており、特にAI処理やデータセンター、モバイルデバイスなどの分野での需要が高まっています。今後の技術革新により、これらの特性がさらに強化されることが期待されています。

生成aiに焦点を当てよ

生成AIの影響を受けている半導体市場の中心的な部分に焦点を当てると、特にデータセンター向けのGPUおよびAI ASIC市場が注目されています。2029年までには、この市場が2330億米ドル規模にまで成長すると予測されており、NVIDIAがフラグシップGPU「H100 Tensor コア GPU」を中核に躍進を続けていることが明らかになっています　
また、生成AIの需要により、メモリ半導体市場も大幅な増加が見込まれており、特にスマートフォンやPCの販売回復が予想されています。これは、生成AIがスマートフォンやPCに搭載されることで、これらのデバイスの再成長が期待されるためです。
さらに、半導体製造装置各社は、生成AI向けの需要増加に伴い、市場拡大への設備投資が活発になることを期待しています。これらの動向は、生成AIが半導体市場の中心において重要な役割を果たし始めていることを示しており、今後の展開に注目が集まっています。
したがって、

半導体市場全体ではなく、生成AIによって直接的な影響を受けているデータセンター向けGPU、AI ASIC、メモリ半導体などの分野に絞り込むことで、市場の中心的な動向を把握することができるでしょう。

生成AIに関連する企業や製品には、以下のようなものがあります：
neoAI:
企業向けに生成AI戦略の立案からPoC、開発までを一貫して支援するスタートアップ企業です。法人向けAIソリューション事業とエンタメAIサービス事業を手掛けています1。
sakanaAI:
元Google AIの研究者が設立したスタートアップで、革新的な研究開発に取り組んでいます
CyberAgentLM:
サイバーエージェントが開発した大規模言語モデルで、商用利用が可能なApache License 2.0で提供されています
tsuzumi:
NTTが開発した大規模言語モデルで、特に日本語において高精度な性能を示します。
これらの企業や製品は、生成AIの技術を活用して、ビジネスプロセスの効率化、アイデア創出のサポート、人手不足解消など、様々な分野での活用が期待されています。今後も技術の進化に伴い、新たな製品やサービスが登場することが予想されます。

スマートフォンのMCP（マルチチップパッケージ）市場は、韓国の貿易情報により好調を維持しているようですね。特に、iPhoneをはじめとするフラグシップモデルでは、オンデバイスAIの搭載に伴い、DRAM容量が8GBから12GB〜16GBへと増加する傾向にあるようです。
2024年第3四半期（Q3）には、DRAMの生産がフル稼働になるとの見方があり、それに伴い価格も上昇する可能性が指摘されています。TrendForceの予測によると、2024年のDRAM価格は年間を通じて上昇し続ける可能性があるとされており3、特にDDR5やHBM（High Bandwidth Memory）の普及率の上昇が全体の平均価格を押し上げる要因となると予測されています
また、DRAMメーカーは在庫削減のために減産を続けているものの、稼働率低下による損失も生じており、減産が思い通りに進んでいない状況もあるようです。これにより、2024年第2四半期のDRAM価格は前四半期比で3〜8%の上昇が予想されていますが、需要の不透明さから値上げ幅が縮小する可能性もあるとされています
このような市場動向を踏まえると、DRAM価格は2024年Q3に向けて上昇傾向にあると考えられますが、市場の需要や供給状況によって変動する可能性があるため、注意深く市場を観察することが重要です。特に、新しいデバイスの登場や技術革新が市場価格に与える影響を見極める必要がありそうです。

スマートフォンのMCP（マルチチップパッケージ）市場については、以下のような情報があります：
市場規模: 世界のスマートフォン市場規模は、2021年に約4571億8000万米ドルと評価され、2029年までに7925億1000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に7.3%のCAGRを示すとされています
市場動向: 現在の市場動向では、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイスなど幅広い製品で使用されており、特にスマートフォンやモバイルデバイスの需要の増加に伴い、MCP市場は成長を続けています
技術進歩: MCPは、複数の半導体チップを1つのパッケージに統合する技術であり、デバイスの性能や効率を向上させることができます。MCP市場は、将来性が高く、予測期間中に成長すると予想されています
地域別動向: 日本市場も同様に、MCPの需要が拡大しており、市場の拡大が期待されています
これらの情報は、スマートフォンのMCP市場が今後も成長を続けることを示しており、特に5G対応スマートフォンの普及が市場拡大に寄与すると考えられます。さらに、IoTデバイスや自動車産業への応用拡大も新たな市場の成長機会を生み出しています。
MCP（マルチチップパッケージ）は、複数の半導体チップを一つのパッケージに統合する技術です。この技術により、デバイスの小型化、性能向上、そして製造コストの削減が可能になります。MCPの主な特徴としては、以下の点が挙げられます：
積層構造:
MCPは、メモリチップやロジックチップなど異なる種類のチップを垂直に積層することで、空間効率を高めています。これにより、限られたスペース内でより多くの機能を実現できます
高速通信:
チップ間の配線をパッケージ内で行うことで、信号伝達の遅延を減少させ、高速通信が可能になります。これは、特にデータ転送速度が要求されるアプリケーションにおいて重要です
省電力:
配線距離の短縮は、消費電力の削減にも寄与します。これにより、バッテリー駆動時間の延長が期待でき、モバイルデバイスに適しています
製造コストの削減:
異なるチップを個別にパッケージ化する必要がなくなるため、製造プロセスが簡素化され、コスト削減が実現します
柔軟性:
異なる機能を持つチップを組み合わせることができるため、カスタマイズされたソリューションを提供することが容易になります
MCPの構造には、基板型、リードフレーム型、横置き方式、表裏搭載方式、パッケージ積層方式、チップ積層方式などがあり、用途に応じて最適な構造が選択されます。例えば、チップ積層方式では、2つのチップを一つのパッケージに積層搭載し、ワイヤボンド方式でチップ間を含めて配線する方法が採用されています
これらの技術的な進歩により、MCPはスマートフォン、タブレットPC、ウェアラブルデバイスなどのポータブルデバイスに不可欠な技術となっています。今後もMCP技術の進化は、電子デバイスの性能向上と小型化に大きく貢献すると考えられます。

HBM3EからHBM4への移行に関して、SK hynixはHBM3Eの量産を開始し、NVIDIAに供給していることが確認されています。HBM4では、記憶容量を1.5倍、帯域を1.4倍に拡大する予定で、TSMCとの協業が予想されています。他社は、1~2世代遅れたHBMを使用することになる可能性があります。
NVLink 72 GPUに関しては、NVIDIAの新しいGB200 NVL72システムは、前世代のHGX H100キットに比べて30倍の帯域幅を持ち、GPUあたり毎秒最大116トークンを生成できるとされています。これにより、超巨大モデルの学習と多モデル多ユーザーを捌く推論も圧倒的な性能を発揮することができます
InfiniBandについては、高性能コンピューティング（HPC）において卓越したスループット、帯域幅、低レイテンシーを実現するために広く採用されています。ターンキーで高性能なソリューションを提供するものの、コストは非常に高いとされています
InfiniBandのランレート成長率に関しては、前期の3.2Bから今期の3.5Bへの増加が予想されていますが、成長率が下がる可能性については、具体的な情報は見つかりませんでした。市場の変動には様々な要因が絡み合っており、これらの要因を考慮に入れた上で、価格の変動を見極める必要があります。特に、新しい技術の導入や経済状況の変化がInfiniBand価格に与える影響を注視することが重要です。
InfiniBand（インフィニバンド）は、高速で信頼性が高いインターフェース規格の一つで、大規模システムにおけるコンピュータとストレージ（外部記憶装置）の接続や、スーパーコンピュータ（HPCクラスタ）内部の計算ノード間の接続などに用いられます1。以下の特徴を持っています：
高いRAS（信頼性・可用性・保守性）: 基幹系やHPC系のサーバ/クラスター用として設計されており、非常に高い信頼性を持っています2。
低レイテンシ: 他のシステム間インターコネクト機構に比べて、低レイテンシでデータを転送できます2。
ポイントツーポイントの双方向シリアル接続: シリアル伝送方式を採用し、一対の機器を双方向に結ぶポイントツーポイント型の接続を提供します1。
スイッチドファブリック方式: 複数の機器間をスイッチドファブリック方式で接続してネットワークを構成することができます1。
複数の転送レート: Single Data Rate (SDR)、Double Data Rate (DDR)、Quad Data Rate (QDR)など、複数の転送レートをサポートしています。
バンドル接続: 単一の伝送路（レーン）を4本（4x）、8本（8x）または12本（12x）束ねて一体的に運用することができ、それぞれ1レーンの4倍、8倍、12倍の速度で通信できます。
InfiniBandは、特にデータセンターやスーパーコンピュータなどの高性能コンピューティング環境での使用に適しており、大量のデータを迅速かつ信頼性高く転送する必要がある場合に利用されます。また、InfiniBandはRDMA（Remote Direct Memory Access）をサポートしており、CPUのオーバーヘッドを低く抑えることが可能です。これにより、計算リソースを効率的に活用し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

InfiniBandのランレート成長率とは、InfiniBand技術の市場での売上高や普及率がどの程度の速さで増加しているかを示す指標です。ランレート（Run Rate）は、特定期間の売上高や利益などの財務指標を年間に換算したもので、企業の将来の財務状況を予測するために用いられます
InfiniBandは、高性能コンピューティング（HPC）やデータセンターなどで使用される高速データ転送技術であり、低遅延と高帯域幅を特徴としています。そのため、InfiniBandのランレート成長率は、これらの分野での技術の採用や需要の増加を反映しています。
具体的な成長率については、公開されている最新の情報に基づいて評価する必要がありますが、InfiniBand技術がスーパーコンピューターやクラウドコンピューティング、AIなどの分野で重要な役割を果たしていることから、市場での成長が期待されています。ただし、市場の変動や経済状況、競合他技術の影響などによって、成長率は変動する可能性があるため、定期的な市場分析が必要です。

HBM4は、2026年に登場予定の次世代高帯域幅メモリ（High Bandwidth Memory）で、特にAI（人工知能）やHPC（高性能コンピューティング）の分野でのデータ処理速度と効率性を大幅に向上させることが期待されています1。HBM4は、最大1.65TBpsの帯域幅を実現し、データ転送速度が前世代のHBM3と比較して倍増するとされています
技術的には、HBM4は複数のメモリチップを垂直に積層し、インターポーザと呼ばれる基板上で接続することで、高速で大容量のデータ転送を実現します。これにより、特に大規模なAIモデルのトレーニングやビッグデータ解析など、膨大なデータを効率的に処理することが可能となります
また、HBM4は2048ビットのインターフェースを採用しており、これによりデータバスの幅が広がり、一度に転送できるデータ量が増加します。これにより、データのボトルネックが解消され、高速かつ効率的なデータ処理が可能となります
主要メーカーであるSK HynixやSamsungは、HBM4の開発と市場投入に向けて積極的に取り組んでおり、次世代AIアクセラレーターやHPCシステムへの移行を示し、業界の計算能力において新たな扉を開くことになると見られています

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