特定重要物資とは 半導体を含む16品目、半導体は30件の計画を認定し2030年に国内売上15兆円超を目標
特定重要物資は、経済安全保障推進法にもとづいて国が指定し、企業の増産や備蓄を支える物資です。2026年11月4日時点で16品目、認定した計画は169件で、半導体は30件です。
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半導体とAIの用語と仕組み（343本、5ページ目）
経済安全保障推進法とは 2022年5月公布、2026年9月18日の改正で海外事業の支援と医療分野を追加
経済安全保障推進法は、物資、インフラ、技術、特許の4つの制度をまとめた法律で、2022年5月18日に公布されました。物資の制度では、半導体を含む16の特定重要物資に、予算の総額で2兆5643億円が充てられています。
欧州半導体法とは 「初の施設」19件に官民330億ユーロ超、EUの監査院は世界シェア2030年11.7%と試算
欧州半導体法は、EUが域内の半導体産業を支えるために定めた規則で、2023年9月21日に発効しました。欧州会計監査院は、EUの世界シェアは2022年の9.8%から2030年に11.7%にとどまるとの欧州委員会の見通しを示し、20%の目標には届きそうにないとしました。
CHIPS法とは 工場の補助に390億ドル、研究開発に110億ドル、投資の税額控除は35%に上がる
CHIPS法は、米国内の半導体工場と研究開発を補助金と税の控除で支える法律です。米商務省は工場などに390億ドル、研究開発に110億ドルを充て、投資の税額控除の率は2026年以降に使い始める設備で35%に上がりました。
外国直接製品規則（FDPR）とは 2024年12月に製造装置向けを新設、日本とオランダなど33か国は一部の対象外
外国直接製品規則（FDPR）は、米国の技術で作った外国製品にも米国の輸出規制を及ぼす規則です。米商務省は2024年12月、先端の半導体の製造装置向けに2つの規則を新設し、日本とオランダを含む33か国を一部の許可の要件から外しました。
エンティティリストとは ファーウェイは2019年に関連会社68社と載り、審査は「原則不許可」
エンティティリストは、米国が輸出に許可を求める外国の企業や団体の名簿です。米商務省は2019年5月16日、ファーウェイと26か国・地域の関連会社68社を載せ、許可の審査を「原則として不許可」としました。
半導体の輸出規制とは 米国はAIチップを「TPP 4800」で線引き、計算式は2×演算回数×ビット長
半導体の輸出規制は、品目ごとに番号と性能の線を決め、相手の国によって許可を求める仕組みです。米国は2023年10月の規則で、AI向けのチップを「総処理性能4800以上」などの基準で線引きしました。
推論チップのスタートアップとは セレブラスは5月に上場して55.5億ドル調達、エヌビディアはGroqの技術を導入
推論チップのスタートアップは、AIの推論に特化した半導体を作る新興企業です。米セレブラス・システムズは2026年5月に1株185ドルで株式を公開し、3000万株で55億5000万ドル（計算）を集めました。
スマホのAIとは アップルは約30億パラメータのモデルを1つの重みあたり2ビットに縮めて端末で動かす
スマホのAIは、端末の中で動かす小さなモデルとクラウドの大きなモデルを使い分けます。アップルは、約30億パラメータの端末用モデルを、1つの重みあたり2ビットまで縮めて動かしています。
PCとは 7〜9月の世界出荷は6270万台で20.1%減、メモリ高で値上げ前の先回りが響く
PCは、CPUやメモリなどの半導体を1台にまとめた個人用の計算機です。IDCの速報では、2026年7〜9月の世界のPCの出荷台数は6270万台で、前年同期比20.1%減でした。
AIとは 日本のAI推進法は「認知、推論及び判断」を代替する技術と定義、2025年6月4日公布
AI（人工知能）は、人の認知や推論や判断の働きを、機械で代わりに行う技術です。総務省の調べでは、日本で生成AIを使ったことがある人は2024年度に26.7%で、前年度の9.1%から増えました。
エッジAIとは ロボット用のJetson Thorは最大130Wで、前の世代の7.5倍の性能
エッジAIは、現場の機械の中の半導体でAIを動かすことです。エヌビディアのロボット向けのJetson AGX Thorは、消費電力40〜130ワットで、前の世代のAGX Orinの7.5倍の性能があるとしています。
ソブリンAIとは 日本はABCI 3.0にH200を6,128基、EUは「AIギガファクトリー」に200億ユーロ
ソブリンAIは、AIの計算基盤やモデルを自国の管理下に置こうとする考え方です。産業技術総合研究所のABCI 3.0はエヌビディアのH200を6,128基積み、EUはAIの巨大な計算拠点のために200億ユーロの基金を設けると発表しました。
GPUクラウドの料金とは コアウィーブの定価はB200が1基1時間8.6ドル、AWSはH100を44%値下げ
GPUクラウドの料金は、GPUを積んだサーバーを借りる値段で、多くはGPU1基1時間あたりで比べます。米コアウィーブの公開の定価では、B200を8基積んだサーバーが1時間68.80ドルで、1基あたり8.60ドル（計算）です。
ネオクラウドとは コアウィーブの受注残は1325億ドル、借りた電力は4.6GW超
ネオクラウドは、GPUの貸し出しに特化した新しいクラウドの会社です。米コアウィーブの9月末の受注残は約1325億ドルで、7〜9月期の売上36億6100万ドルの約36倍（計算）にあたります。
ハイパースケーラーとは グーグルのクラウド売上は7〜9月期に2倍、AWSは39%増
ハイパースケーラーは、巨大なデータセンターを自前で持ち、計算の能力を貸し出すクラウドの大手です。2026年7〜9月期のクラウドの売上は、グーグルが307億ドルで前年同期比103%増、アマゾンのAWSが460億ドルで39%増でした。
データセンターの電力とは 日本の新増設分は2035年度に最大661万kW、電力会社の想定に個別に積む
データセンターの電力は、ピークの大きさを示すkWと、使った量を示すkWhで数えます。広域機関は2026年1月、データセンターの新増設で全国の最大需要電力が2035年度に661万kW増えるとの想定をまとめました。
PUEとは グーグルの全施設平均は1.09、世界の平均は1.54
PUEは、データセンター全体の電力をIT機器の電力で割った効率の指標です。グーグルは、2026年4〜6月期までの12か月の全施設の平均を1.09と公表しています。
空冷とは さくらの石狩は外の冷気で空調の電力を約9割削減、GPUの密集で限界も
空冷は、ファンで空気を流してサーバーを冷やす方式です。さくらインターネットの石狩データセンターは、北海道の外気を使い、従来型と比べて空調の消費電力を約9割減らしたと説明しています。
液冷とは GPUの上に冷却板を当てる方式が主流、マイクロソフトはチップの中に水路
液冷は、チップの熱を液体で運び出す冷やし方です。マイクロソフトは、チップの裏に溝を彫って液体を流す方式が、冷却板より最大3倍よく熱を取り除いたと発表しました。
ラック単位のシステムとは GB200 NVL72はGPU72基、HBMは合計13.4TBで水冷
ラック単位のシステムは、GPUや配線や冷却をラック1本分まとめた1つの製品です。エヌビディアのGB200 NVL72は、GPU72基とCPU36基を水で冷やす設計で、GPUのメモリは合計13.4テラバイトです。
スケールアップとスケールアウトとは NVLinkは72基、UALinkは最大1,024基、イーサネットは12万基超
AIの計算機の広げ方には、GPUの組を大きくするスケールアップと、組の数を増やすスケールアウトがあります。エヌビディアのNVLinkは72基を1組にまとめ、業界団体のUALinkは最大1,024基をつなぐ仕様を決めました。
AI向けイーサネットとは スイッチ1個で毎秒102.4テラビット、2段で12万8000基をつなぐ
AI向けのイーサネットは、標準のネットワーク規格をGPUの大規模な計算に合わせて改良したものです。ブロードコムのスイッチのチップTomahawk 6は、1個で毎秒102.4テラビットを処理します。
InfiniBandとは エヌビディアが70億ドルで手に入れた、1ポート毎秒800ギガビットの網
InfiniBandは、サーバー同士を低い遅延でつなぐネットワークの規格です。エヌビディアの最新のスイッチQuantum-X800は、毎秒800ギガビットのポートを144個持ちます。
NVLinkとは GPU1基あたり毎秒1.8TB、72基を1つの計算機のようにつなぐ
NVLinkは、エヌビディアのGPU同士を直接つなぐ専用の配線の規格です。第5世代ではGPU1基あたり毎秒1.8テラバイトで、72基を1つの組にまとめます。
GPUサーバーとは DGX B200はGPU8基・メモリ1440GB、消費電力は最大約14.3kW
GPUサーバーは、GPUを複数積んでAIの計算に使うサーバーです。エヌビディアのDGX B200はGPU8基で、消費電力は最大約14.3キロワットです。
推論モデルとは DeepSeek-R1は数学の試験で正答率79.8%、考える分だけ計算が増える
推論モデルは、答える前に考える過程の文章を長く生成するAIです。DeepSeek-R1は米国の数学の試験AIME 2024で1回目の正答率79.8%を出しました。
オープンウエイトモデルとは gpt-ossは1170億パラメータを80GBのGPU1基で動かす
オープンウエイトモデルは、学習済みの重みのファイルを公開したAIのモデルです。OpenAIのgpt-oss-120bは総パラメータ1170億で、80GBのGPU1基に収まるとしています。
蒸留とは DistilBERTは4割小さく6割速く、元の97%の力を保った
蒸留は、大きなモデルの答えを手本にして、小さなモデルを学習させる手法です。2019年に公開されたDistilBERTは、元のBERTより40%小さく60%速いまま、言語を理解する力の97%を保ったと報告されました。
ファインチューニングとは LoRAは学習させる数値を1万分の1、GPUメモリを3分の1に
ファインチューニングは、学習済みのモデルを、目的に合わせた少ないデータで追加の学習をすることです。2021年に公開されたLoRAの論文は、GPT-3の調整で学習させる数値を1万分の1、GPUのメモリを3分の1にできると報告しました。