2025年第3四半期における世界半導体製造装置市場は、前年比11%増の336.6億ドルになった、とSEMIが発表した。前四半期比（QoQ）では2%増である。地域別では、中国への出荷が最も大きく、129.3億ドルに達した（図1）。2位の台湾でさえ46.9億ドルにしかないのだから、中国のシェアの42.6%は極めて大きい（表1）。旺盛な中国購入分によって11%成長という2桁成長になった。 [→続きを読む]
STMicroelectronicsは、初めてマイコンに18nmノードをもたらした。新製品STM32V8は、FD-SOI（完全空乏化シリコンオンインシュレータ）プロセスにPCM（相変化メモリ）を使い微細化を果たした。これまでのマイコンでは、NORフラッシュメモリを使っていたが、微細化が難しく40nmプロセスでほぼ止まっていた。28nm製品はあるが、ぎりぎりだった。実は、ストレージ部分をNORフラッシュから新型メモリに変えることでマイコンの性能は一段と上がることになる。 [→続きを読む]
2025年第3四半期における世界のDRAM市場は、前四半期比（QoQ）30.9%増の414億ドルに跳ね上がった。従来DRAMの契約価格の上昇とビット出荷数の増加、そしてHBMの数量が増加したことなどが要因だと、市場調査会社TrendForce は見ている。また、DRAMメーカーの順位争いは、SK hynixが前四半期に続きトップを維持しており、Samsungも生産量を増やしたもののトップを奪い返せない状況が続いている。 [→続きを読む]
メモリビジネスでSamsungがSK hynixを抜き返した。2025年第3四半期における決算報告を先週SamsungとSK Hynixがそれぞれ発表、メモリビジネスの売上額をSamsungが明らかにした。それによると、Samsungのメモリ売上額は26.7兆ウォン（1ウォン=0.107円）となりHynixの24.45兆ウォンを抜いた。 [→続きを読む]
Micron Technologyは、昨年7月に発表した第9世代（G9）のNANDフラッシュ技術を用いてAIデータパイプラインに沿ったストレージのあり方として、新型SSD（半導体ディスク）の「Micron 6600 ION」、「Micron 7600」、「Micron 9650」を発表した。それぞれAIの学習・推論の処理工程に使う。G9の最大の特長はIO速度であり、AI利用では層数争いではなく、スピード競争になりそうだ。 [→続きを読む]
韓国のメモリ専業メーカー、SK Hynixがメモリ分野でどうやらSamsungに追いついたようだ。7月24日に発表された2025年4〜6月期（2Q)の決算報告では、売上額が前年同期比（YoY）35%増の22兆2322億ウォン（約2兆4000億円）になった。SamsungがNvidiaからHBM開発の依頼を断ったことも明らかになった。先週はその他、米国のAI強化戦略、AWSの中国研究所閉鎖、日欧のレアアース共同採掘など地政学上のニュースが多かった。 [→続きを読む]
2025年第1四半期（1Q）におけるDRAM業界の販売額は前四半期比（QoQ）で5.5%減の270億ドルとなったが、これまで盟主として君臨してきたSamsungが2位に転落した。代わって1位となったのは、SK hynixだ。Hynixは、AIデータセンター向けのAIチップとセットで実装されるHBMを生産してきた。HBMはDRAMチップを複数枚重ねたメモリ。 [→続きを読む]
NANDフラッシュの価格が2025年第2四半期（2Q）に前四半期比（QoQ）3〜8%値上がりするが、3QはさらにQoQで5〜10%値上がりしそうだ（図1）。このような見通しを台湾の市場調査会社TrendForceが発表した。クラウドや企業向けのAIデータセンターではAI需要がSSD（半導体ディスク）の成長を促しているためだという。 [→続きを読む]
企業向けのAI推論用のSSD（半導体ディスク）は、AIの進展と共に成長しているが、2028年にはスマートフォンや消費者向けPCのSSDなどの分野を抜き、最も数量の出る分野に成長するとTrendForceは見ている。昨年から今年にかけて、HBM（High Bandwidth Memory）はGPU（Graphic Processing Unit）とセットで使われているが、NANDフラッシュもAIコンピュータのSSDに数量を伸ばしていきそうだ。 [→続きを読む]
Micron Technologyが1γnmノードのDDR5DRAMをサンプル出荷した。1γnmというサイズは10nmクラスのようで、EUV装置の導入が必須になる。Micronの微細な技術によって、スピードは現世代の1βnmノードのDRAMと比べ、8Gbpsから9.2Gbpsと高速になり、消費電力は20%削減され、集積度は30%上げることができる(図1)。 [→続きを読む]
