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【講師】
クリーンエネルギー研究所　代表
阪口　幸雄（さかぐち　ゆきお）　氏

【重点講義内容】
米国AIの急速な普及により、AI半導体を巡る競争は、数か月単位で激変している。
NVIDIAはBlackwellからRubin、さらに次世代アーキテクチャへと進み、GPU単体ではなく、CPU、HBM、ネットワーク、ソフトウェアを統合した巨大なAIシステムを構築しようとしている。
Googleは10年以上にわたり独自のTPUを開発し、AIモデル、半導体、データセンター、光通信までを垂直統合している。
一方、AMDはInstinct、EPYC、ROCmを軸に反撃を開始した。Amazon、Microsoft、Metaも自社チップ開発を加速し、AIチップ市場は「NVIDIA対競合GPU」という単純な構図では捉えられなくなった。
さらに、生成AIの主戦場が大規模学習から推論、AIエージェント、リアルタイムAIへ広がることで、求められる半導体の姿も大きく変わりつつある。
・NVIDIAの支配は今後も続くのか。
・GoogleのTPUはGPU市場を変えるのか。
・AIチップの次の勝者は誰なのか。
本セミナーでは、日本ではほとんど知られていないシリコンバレーの最新動向を、半導体技術、AIモデル、クラウド、データセンター、電力インフラの視点から、3時間にわたり詳しく解説する。

１．NVIDIAの強さ
　（１）Blackwell、Rubin、その先へ続く製品ロードマップ　（２）CUDAだけでは説明できないNVIDIAの競争力
　（３）GPU企業からAIインフラ企業への変貌　（４）CPU、GPU、NVLink、ネットワーク、ラックの垂直統合
２．Googleが進める「AIと半導体の一体開発」
　（１）Google TPUの進化と最新世代の方向性　（２）GeminiとTPUを同時に設計する強み
　（３）学習用、推論用、エッジ用チップの使い分け　（４）TPUの外販・クラウド提供はNVIDIAを脅かすのか
　（５）光通信、データセンター、電力まで含めた垂直統合
　（６）AIモデルを直接回路に近づける専用チップの可能性
３．AMD、Amazon、Microsoft、Metaの反撃
　（１）AMD Instinct、EPYC、ROCm、Heliosの戦略　（２）Amazon Trainium、Microsoft Maia、Meta MTIA
　（３）巨大IT企業は、なぜ自ら半導体を設計するのか　（４）汎用GPUからカスタムASICへの移行は進むのか
４．推論時代に変わるAIチップの競争軸
　（１）学習用GPUと推論用チップの市場分化　（２）AIエージェント、長文推論、常時AIへの対応
　（３）Cerebras、Groqなど新興企業の可能性　（４）性能競争から「1トークン当たりコスト」競争へ
５．半導体の勝敗を決める新しいボトルネック
　（１）HBM、チップレット、先端パッケージ　（２）データ転送、メモリ帯域、光通信の重要性
　（３）ラック消費電力、液冷、電源設備の限界　（４）AIチップから「AIシステム全体」の競争へ
６．質疑応答／名刺交換

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