2025年09月02日 朝のAIニュースまとめ

半導体業界の動向とGoogleのAI開発加速、技術の系譜も話題に

今週のAI業界は半導体関連の動きが活発です。中国がAIチップの国産化を進める一方、NVIDIAは次世代機に新素材「Q-ガラス」採用の可能性が報じられました。SK HynixとNVIDIAのHBM4供給契約も注目されています。

また、GoogleのDeepMindが8月に画像・動画生成AIなど多数のモデルを立て続けにリリースし、その開発速度が話題を呼んでいます。

さらに、AI技術の理論面では「スケーリング則」の起源が1993年のBell Labs研究にまで遡るとの指摘も興味深いポイントです。

それでは各トピックの詳細を見ていきましょう。

目次

1. 中国AIチップ国産化続報、出荷予測増も性能に依然課題
2. Google、8月にAIモデル多数発表 開発速度が話題に
3. AIの「スケーリング則」、起源は1993年のBell Labsとの指摘
4. NVIDIA次世代機に新基板材料「Q-ガラス」採用報道
5. 「AI進歩は減速」に異論、LLM以外では加速との見方も
6. ノーコードBubble、対話型AIによるアプリ修正機能を発表
7. SK Hynix、NVIDIAとHBM4供給で早期契約締結か【続報】

中国AIチップ国産化続報、出荷予測増も性能に依然課題

• Goldman Sachsが中国のAIチップ企業Cambriconの出荷予測を大幅に引き上げました。
• 一方で、中国製チップの性能はNVIDIA製品に及ばず、SMICの7nmプロセスとTSMCの先端プロセスとの技術的な差が指摘されています。
• こうした中、AI企業DeepSeekがNVIDIA依存からの脱却を目指しHuawei製チップの採用を決定するなど、独自のサプライチェーン構築も活発化しています。

Jukan: (翻訳) ゴールドマン・サックスがカンブリコンのAIチップ出荷予測を引き上げ。ゴールドマン・サックスは、カンブリコンのAIチップ出荷台数が2025年の14万5000台から2028年には100万台以上に増加し、2030年までには200万台を超えると予測しています。これは驚異的な年平均成長率です。

パウロ: H20にすら勝てる中国のチップないんですが、具体的な勝てるスペックと実績はどこにあるんですかね まさかint4で勝つっ みたいになってないですよね

The Information: (翻訳) DeepSeekがHuaweiのチップを使用するという決定は、Nvidiaへの依存を減らすためのより大きな取り組みの一環です。これには、中国製チップでより適切に機能するUE8M0 FP8と呼ばれる新しいデータ処理フォーマットの開発や、他の中国企業製のチップのテストの継続などが含まれます。

Google、8月にAIモデル多数発表 開発速度が話題に

• Google DeepMindが8月に多数のモデルやツールをリリースし、その開発の速さが話題となっています。
• 主な発表には、画像生成AI「Nano Banana」「Imagen 4 Fast」、動画生成AI「Veo 3 Fast」、世界モデル「Genie 3」が含まれます。
• さらに、埋め込みモデル「Gemini Embedding」、軽量モデル「Gemma 3 270M」、音声理解モデル「Perch 2」など、多岐にわたる分野でのアップデートが行われています。

Philipp Schmid: (翻訳) 8月のGoogle DeepMindはこんな感じでした 🧞‍♂️ 🖼️ 🍌 🚀 🔍 🤏🏻 - Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) - Gemini Embedding - Veo 3 Fast - Genie 3 - Imagen 4 Fast - Gemma 3 270M - Perch 2 - Kaggle Game Arena - Gemin...

AIの「スケーリング則」、起源は1993年のBell Labsとの指摘

• OpenAIの共同創業者であるGreg Brockman氏が、AIの性能がスケールに伴い予測可能に向上する「スケーリング則」の起源について言及し、話題となっています。
• 同氏は、この法則が2020年のOpenAIや2017年のBaiduの研究よりもさらに遡り、1993年のBell Labsの研究で初めて探求されたと指摘しました。
• 数十年にわたる研究で一貫して見られるこの法則は、深層学習が何か根源的なものを解明しつつあることを示唆していると述べています。

Greg Brockman: (翻訳) 何桁ものスケールと数十年にわたって成り立つ結果は、深層学習がいかに基本的な何かを解き明かしているかを浮き彫りにしています。

NVIDIA次世代機に新基板材料「Q-ガラス」採用報道

• NVIDIAの次世代プラットフォーム「Rubin」で、新たな基板材料として「Q-ガラス」が採用される可能性が報じられました。
• この新素材は従来の有機材料より電気的特性や熱耐性に優れ、高性能AIチップの実装に不可欠とされています。
• この動きにより、関連素材を供給する三井金属や日東紡といった日本企業への注目がさらに高まっています。

パウロ: 超重要ポスト Nvidia RubinにQ-ガラス採用(これはあそこだっ) 三井金属 10月から値上げ 以下、日本語訳 PCB/CCL業界更新：Rubin規格 & Q布 私たちは複数のPCB上流サプライヤーを調査し、Rubin規格、Q布、銅箔に関する最新情報を提供します。 Nvidia

パウロ: 日東紡ガラスクロス これはTだね 以下、引用

パウロ: Q-ガラス使うんだったらあそこをnoteにしないとっ

「AI進歩は減速」に異論、LLM以外では加速との見方も

• AIの進歩が減速しているとの見方に対し、大手企業のLLMアップデート以外に目を向ければ、むしろ進歩は加速しているという議論が活発になっています。
• 特に論文ベースでは、LLM以外の画像生成、音声認識、ロボティクスなどの分野で最先端の研究が次々と発表されていると指摘されています。
• 一方で、「AIの能力の進歩は、AIの能力そのものを除けば、あらゆる場所で減速している」といった皮肉めいた意見もあり、進歩の定義や評価軸について様々な議論が交わされています。

Haider.: (翻訳) AIの進歩が遅くなっていると考えている人々は、主にOpenAI、xAI、Google、Anthropicといった大手企業のLLMのアップデートしか見ていません。LLM以外に目を向け、他のAIプロバイダーや技術をチェックすれば、AIの進歩が加速していることがわかるでしょう。最先端の論文は

Miles Brundage: (翻訳) AIの能力の進歩は、AIの能力そのものを除けば、どこでも減速しているのがわかります。

ノーコードBubble、対話型AIによるアプリ修正機能を発表

• ノーコード開発プラットフォームのBubbleが、対話型AIによってアプリケーションを修正する新機能を発表しました。
• これにより、まずプロンプトからアプリの8割方を生成し、その後、対話型AIとノーコードエディタを駆使して100%の品質に仕上げるという開発フローが提唱されています。
• コードが書けない経営者や企画者でも、AIとの対話を通じてプロダクト開発が可能になり、ノーコード開発がさらに身近になることが期待されます。

スモビジ開発ラボ: ノーコードBubbleが『対話型AI』による修正機能の実装を公式発表。 0から80%品質のアプリをプロンプトから生成 ↓ 対話型AI ×ノーコードエディタで100%の品質に改善 （new） ↓ 1クリックでデプロイ コード読めない経営者がプロダクト作るなら、 AI × ノーコード開発が最強。 https://t.co/fBvCTqaZy0

SK Hynix、NVIDIAとHBM4供給で早期契約締結か【続報】

• SK Hynixが次世代メモリHBM4を巡り、最大顧客であるNVIDIAと早期に供給契約を締結するとの観測が浮上しました。これはHBM4の価格報道などに続く続報です。
• 米証券会社のレポートによると、早ければ9月、遅くとも年内には契約が完了する見通しです。
• この契約が実現すれば、HBM市場における同社の優位性はさらに揺るぎないものとなります。

パウロ: SK Hynixきたー HBM3E 12Hi 増産、HBM4早期契約締結へ [ビジネスポスト] SKハイニックスが第6世代の高帯域幅メモリ(HBM4)で競合他社よりも早くNVIDIAと供給契約を締結するという米国証券会社の見通しが出た。早ければ９月に、遅くとも今年第４四半期のうち契約が終わるという観測だ。