AIが2026年に世界の技術環境を変革

January, 5, 2026, Taipei--TrendForceは、2026年のテック業界の進化を定義する10の主要な技術トレンドを特定した。これらの発見のハイライトは以下の通り。

・液冷がデータセンタで広く採用されるにつれ、AIチップ競争が激化

2026年には、北米の主要CSPによる資本投資の増加と世界的な傑出したクラウドプロジェクトの台頭に支えられ、AIサーバの出荷量を前年同期比20%以上増加させると予想されている。

現在AI分野のリーディングブランドであるNVIDIAは、今後より強い競争に直面する見込みである。AMDは、NVIDIAのGB/VRシステムを模倣し、CSPクライアントを対象としたMI400フルラックソリューションを導入することでNVIDIAに挑戦する計画。
一方、北米の主要なCSPは社内ASIC開発を拡大している。中国では地政学的緊張が技術自立の推進を加速させており、ByteDance, Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei, Cambriconなどの企業が自社のAIチップ開発を推進している。これにより、世界的な競争がさらに激化する。

AIプロセッサの性能向上に伴い、チップあたりの熱設計電力(TDP)は急速に増加しており、NVIDIAのH100やH200の700Wから、次期のB200やB300では1,000W以上に跳ね上がった。この熱出力の増加により、サーバラックにおける液体冷却システムの普及が促進されており、2026年までに使用率は47%に達すると予想されている。

Microsoftは熱効率を高めるために先進的なチップレベルのマイクロ流体冷却技術を導入した。近中期的には、コールドプレート式液体冷却が主要な解決策として残り、CDUは液体から空気への切り替え、液体から液体への導入へと移行。長期的には、市場はより詳細なチップレベルの熱管理へと移行する可能性が高い。

・帯域幅の壁を打ち破る:HBMと光通信がAIクラスターアーキテクチャを再定義

AIワークロードがトレーニングから推論に至るまで拡大することによるデータ量とメモリ帯域幅の急増は、伝送速度や電力効率のボトルネックを露呈させ、システム設計に挑戦をもたらしている。これらの制約に対応するため、HBM(High Bandwidth Memory)や光インタコネクト技術が次世代AIアーキテクチャの重要な推進力として台頭している。

現行のHBMは3Dスタッキングやスルーシリコンビアを活用し、プロセッサとメモリ間の距離を大幅に短縮し、より高い帯域幅と効率を実現している。次世代のHBM4では、より高チャネル密度と広いI/O帯域幅を導入し、AI GPUやアクセラレータの膨大な計算負荷をさらにサポートする。

とは言え、モデルパラメータが兆スケールを超え、GPUクラスタが指数関数的に拡大するにつれて、メモリ帯域幅は再び大きなパフォーマンスボトルネックとして浮上する。メモリメーカーは、HBMスタックアーキテクチャの最適化、パッケージングやインタフェース設計の革新、さらにAIプロセッサのオンチップ帯域幅向上のためのロジックチップとの共同設計を通じてこの問題に取り組んでいる。

これらの進歩はメモリ関連のボトルネックを緩和するが、チップやモジュール間のデータ伝送がシステム性能の次の重要な制約となっている。これらの制約を克服するために、コパッケージオプティクス(CPO)とシリコンフォトニクス(SiPh)がGPUメーカーやCSPの戦略的焦点分野として台頭している。

現在、800Gおよび1.6Tのプラガブル光トランシーバが量産に入っており、2026年からはさらに高帯域幅のSiPh/CPOプラットフォームがAIスイッチに搭載される予定。これらの次世代光通信技術は、高帯域幅・低消費電力のデータ相互接続を可能にし、AIインフラの高まる性能要求に応えるため、全体のシステム帯域幅密度とエネルギー効率を最適化する。

全体として、メモリ業界は帯域幅効率をコアな競争優位性として急速に進化している。チップやモジュール間でデータ伝送を行うために設計された光通信の進歩は、長距離・高密度データ転送における従来の電気インタフェースの限界を克服する最も効果的な解決策として浮上している。その結果、高速伝送技術はAIインフラの進化における重要な柱となることが期待されている。

・NANDフラッシュサプライヤーが推論を加速しコスト削減を目的としたAIストレージソリューションを進化させる

AIのトレーニングや推論タスクは、予測不可能なI/O挙動を持つ膨大なデータセットへの迅速なアクセスを必要とし、現在のストレージオプションとのパフォーマンスギャップが拡大している。NANDフラッシュメーカーは、主に2つの製品タイプに焦点を当て、カスタマイズされたソリューションの開発を加速させることでこの問題に取り組んでいる。

第一のカテゴリーには、ストレージクラスのメモリSSD、KVキャッシュSSD、HBFが含まれ、これらはDRAMと従来のNANDフラッシュの間に配置される。これらのオプションは非常に低遅延かつ高い帯域幅を提供し、リアルタイムのAI推論タスクの高速化に最適である。

第二のカテゴリーには、モデルチェックポイントやデータセットアーカイブのようなウォームおよびコールドAIデータストレージ層に急速に採用されているニアラインQLC SSDsが含まれる。QLCは大規模なAIデータセットの保存コストを大幅に削減し、TLCよりも33%高い1ダイあたりの記憶密度を提供する。TrendForceは、2026年までにQLC SSDがエンタプライズSSD市場の30%を占めると予測しており、AIインフラにおけるストレージ容量の向上とコスト効率向上における重要性の高まりを強調している。

・エネルギー貯蔵システムはAIデータセンタのパワーコアとして台頭し、爆発的な成長を遂げる準備が進んでいる

AIデータセンタが大規模なクラスターシステムへと発展するにつれて、その変動するワークロードはより安定した電力を必要とする。この変化により、エネルギー貯蔵システムは単なるバックアップソースからAIデータセンタの中核となるエネルギーインフラへと変貌している。

今後5年間で、AIデータセンタはエネルギー貯蔵システムを大きく変革すると期待されている。従来の短時間UPSバックアップや電力品質の安定化に加え、中〜長期(2〜4時間)の蓄電システムの割合は急増し、バックアップ電力、エネルギーアービトラージ、グリッドサービスを同時にサポートする。

展開モデルは、集中型のデータセンタレベルのバッテリーエネルギー貯蔵システムから、瞬時に対応可能なモジュール式バッテリーバックアップユニットを組み込んだラックやクラスタレベルの分散アーキテクチャへと進化していく。このシフトにより、システムのレジリエンスとエネルギー効率が向上し、AI駆動インフラのますます厳しい電力安定性ニーズも満たす。

北米は、ハイパースケールクラウドプロバイダが牽引するAIデータセンタエネルギーストレージの世界最大の市場になると予想されている。中国では「東データ西コンピューティング」イニシアチブが、再生可能エネルギーが豊富な西部地域へデータセンタを推進し、AIデータセンタとエネルギー貯蔵システムを組み合わせた大規模なキャンパスの標準インフラとなると見られている。世界的には、AIデータセンタの蓄電容量は2024年の15.7 GWhから2030年には216.8 GWhへと急増し、年平均成長率(CAGR)は46.1%に達すると予測されている。

・AIデータセンタが800V HVDCアーキテクチャへ移行し、第3世代半導体の需要を押し上げている

データセンタでは、サーバラックの定格がキロワットからメガワットに増加するにつれて、電力インフラが大幅にアップグレードされている。業界は効率向上、信頼性向上、銅ケーブル削減、よりコンパクトなシステム設計を支援するために800V HVDCアーキテクチャを急速に採用している。SiCやGaNといった先進第三世代半導体はこの変化において重要な役割を果たしており、多くの半導体プロバイダがNVIDIAの800V HVDCプロジェクトに参加している。

SiCはデータセンタアーキテクチャのフロントエンドおよび中間段階の電力変換において不可欠であり、最高電圧と電力負荷の管理にあたる。SiCデバイスは現在、従来のシリコンに比べて最大電圧定格が低いが、その熱効率の向上とスイッチング性能は次世代の半導体変圧器(SST)の開発に不可欠である。

一方、高周波かつ高効率な特性で知られるGaNは、中間およびエンドステージの電力変換でますます人気を集めている。超高出力密度と高速なダイナミックレスポンスをサポートする。
TrendForceは、データセンタ電力システムにおけるSiCおよびGaNの採用率が2026年までに17%に達し、2030年までに30%を超えると予測している。

・次世代半導体競争:2nm GAAFET (Gate-All-Around Field-Effect Transistor)生産と2.5D/3D異種統合が次のブレークスルーを牽引

半導体業界は現在、トランジスタ密度向上を目指した量産における2nmプロセス技術への移行と、異種統合の進歩によりより大きなパッケージサイズへの成長という二つの同時進行のトレンドを経験している。このアプローチは、異なる機能や技術ノードを持つ複数のチップを統合し、AIやHPCアプリケーションの性能と効率性の要求に応える。

ウエファ製造はFinFETからGAAFETアーキテクチャへと移行しており、ゲート酸化膜がシリコンチャネルを完全に囲む構造となっている。この設計は、高性能を維持しつつ電流制御を向上させる。パッケージングにおいては、2.5Dおよび3D技術により高密度なマルチチップ積み重ねが可能となり、高速な相互接続と低消費電力を実現する。これらの革新は将来のデータセンタやHPCシステムにとって不可欠である。

TSMC、Intel、Samsungはそれぞれ独自の2.5D/3Dパッケージングソリューションを採用している。TSMCはCoWoSとSoIC、IntelはEMIBとFoveros、SamsungはI-CubeとX-Cubeを導入し、フロントエンドとバックエンドのファウンドリサービスを統合し、2nm GAAFETの生産を拡大している。彼らの主な課題は、容量、信頼性、コスト、歩留まりを効果的に管理し、次の半導体開発段階で持続可能な競争優位を確保することである。

・2026年にはAI適応性とシナリオベースのアプリケーションにより、ヒューマノイドロボットの出荷量が700%以上急増する見込みである

2026年はヒューマノイドロボットの商用化にとって重要な転換点となる年であり、世界の出荷台数は7倍以上に増え、5万台を超えると予想されている。市場の勢いは、AI適応性とアプリケーション指向設計という2つの核心的な柱を中心に展開される見込みである。

強力なAIチップ、センサ融合、LLM統合によって推進されたAI適応性の進歩により、ヒューマノイドロボットはその場で学習し、予測不可能な環境下で柔軟な意思決定を行い、行動前の状況認識と推論の新たな高みへと到達している。

この流れに沿って、2026年の次世代ヒューマノイドロボットは、単に仕様や器用さを見せるだけに焦点を移す。代わりに、製造物流、倉庫仕分け、検査支援など特定の運用シナリオに合わせてカスタマイズされ、それぞれが完全なタスク指向機能を遂行できる。これはヒューマノイドロボティクスがAI主導で応用重視の産業進化という新たな段階への正式な転換を示している。

・OLEDが新段階に突入:ノートパソコンディスプレイのプレミアム化と折りたたみスマートフォンの台頭

OLED技術は様々なデバイスセグメントで大きな変革を遂げている。中国と韓国のパネルメーカーがGen 8.6 AMOLEDの生産を拡大するにつれ、コスト構造と歩留まりの改善により、小型・大型ディスプレイの両方でOLEDの採用が加速している。この変化はASPsの増加にもつながり、ドライバーICs、TCONs、タッチモジュール、熱ソリューションなどの上流コンポーネントの交渉力を強化している。

OLEDは自己発光ピクセルを誇り、コントラストが向上し、スリムなデザインと柔軟なリフレッシュレートを実現している。LCDの厚さや消費エネルギーの物理的制約を克服し、Appleが重視する画質と省電力と一致している。2026年にMacBook Proラインに登場する予定のOLEDパネルは、プレミアムノートパソコンにおけるminiLEDからOLEDへのシフトをもたらす可能性が高い。
TrendForceは、Appleの採用により2025年までにOLEDノートパソコンの市場シェアが5%に達し、2027年から2028年の間に9〜12%に増加すると予測している。

一方、Appleが2026年末から2027年頃にかけて取りたたみたみスマートフォンを発売予定であり、ハードウェアとソフトウェアのシナジー、強力なブランド、そして堅牢なサプライチェーンを活用することで市場を変革する可能性がある。業界の関心は美的魅力から生産性の向上やユーザエクスペリアンスの向上へと移る見込みで、2027年までに世界的な折りたたみデバイスの出荷台数は3,000万台を超えると予測されている。

それにもかかわらず、主流の採用はヒンジの耐久性、柔軟なパネルカプセル化、歩留まり率、コスト管理などの課題に直面し続けている。Appleの慎重な製品検証アプローチは、品質とタイミングへの注力を強調しており、折りたたみ市場の発展は最終的に技術の進歩と堅牢な製造能力に依存することを示唆している。

・MetaはLEDoSが勢いを増す中、近視ディスプレイの世界的な進歩を加速させる

MetaはAI統合の進展に伴い、Meta Ray-Ban DisplayのARグラスを発表した。これらのメガネは、AIを日常生活に統合し、人間とAIの相互作用を変革する情報伝達アプリケーションを目的としている。一人称視点からデータを収集・分析することで、ユーザとAIの双方向コミュニケーションを向上させている。

現在のディスプレイはLCoSを採用しており、信頼性の高いフルカラー性能と成熟度を提供する。このアプローチは、まだ開発中のLEDoS技術を支援し、アクセスしやすく洗練されたユーザ体験で市場認知度の向上に寄与する。

今後、市場期待とMetaの製品ロードマップの両方がLEDoSディスプレイに向かっており、これらはより高い明るさとコントラストを提供し、より幅広い用途を可能にする。Apple、Google、RayNeo、INMO、Rokid、Vuzixなどの企業はこの技術に積極的に投資しており、生産コストは急速に低下し、よりアクセスしやすくなる見込みである。
TrendForceは2027年から2028年までに、業界により高度なフルカラーLEDoSソリューションが登場すると予測しており、MetaはLEDoSディスプレイを搭載した次世代ARグラスを発売する可能性が高い。

・自動運転が加速:乗用車が補助運転を標準化し、ロボタクシーが世界的に拡大

2026年までにL2およびそれ以上のアシストドライビングシステムの採用率は40%を超えると予測されており、車両知能が電動化に続く自動車分野の次の主要な成長原動力となる見込みである。L2技術が普及するにつれて、コスト削減に重点が移り、統合型コックピット駆動SoCやコントローラが2026年に量産に入る。これは主に中国の中級車市場をターゲットとしている。伝統的な自動車メーカーも内燃機関車の車両知能を強化し、ADASの標準装備としての普及をさらに推進している。

一方、ロボタクシー(Robotaxi)業界はL4自律性を目指してグローバル展開の段階に入っている。規制の緩和、フリート運用者やモビリティサービス提供者の熱意の高まり、E2EやVLAアーキテクチャなどのAIモデルの進歩が市場成長を加速させている。2026年までに、ロボタクシーサービスはヨーロッパ、中東、日本、オーストラリアで急速に成長し、中国や米国の現行拠点を超えて自律走行の新たな章を迎える見込みである。