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OpenAIとBroadcomが初の独自AIチップ「Jalapeño」を発表。LLM推論に特化して白紙から設計され、GPU比で約50%のコスト削減とワットあたり性能の向上を狙います。開発期間はわずか9ヶ月。技術的意義と業界への影響をエンジニア視点で解説します。

ルネサスエレクトロニクスが2025年7月より量産を開始した「RA8P1」は、NPU（ニューラルプロセッシングユニット）を搭載した32ビットMCUで、これまでMPU（プロセッサ）でなければ実現困難だったエッジAI処理を、低消費電力のマイコン単体で可能にします。

AIスキルを持つエンジニアとそうでないエンジニアでは、副業収入に1.84倍の差が生まれています。エンジニアの副業市場は2026年に入り、急速に拡大しています。特に注目すべきは収入格差の拡大です。

RISC-Vはオープンなコンピュータアーキテクチャとして注目されてきましたが、これまでは性能面でARMに及ばないとされてきました。しかし、C950の登場によって、その常識が覆されつつあります。

生成AIでデータセンターの電力需要が急増する中、GaN（窒化ガリウム）パワー半導体が注目を集めています。PCIM 2026の動向をもとに、シリコンとの違いや小型化・高効率という強み、組み込み・IoTエンジニアへの影響を整理して解説します。

OpenVINO Physical AI Frameworkとは、インテルが2026年6月に発表した、フィジカルAI（ロボットや産業機器が物理世界に直接作用するAI）の実装を標準化するオープンソースフレームワークです。

2026年、RISC-Vはエッジ×AIの分野で急速に普及フェーズへと移行しています。RISC-V Day Tokyo 2026 SpringでのMetaの発表や市場動向を踏まえ、組み込みエンジニアが今押さえておくべきポイントを解説します。

組み込み・IoTエンジニア向けにエッジAIとSLM（小規模言語モデル）の基礎と実践を解説。エッジ推論比率の急伸やNPUの進化を背景に、オンデバイス推論の利点、モデル選定・軽量化・実装のポイントを2026年最新情報で整理します。

「AIを組み込み機器に載せたいけど、クラウドへの依存や消費電力が心配…」そんな悩みを持つ組み込みエンジニアが増えています。2026年現在、その答えのひとつがエッジAI対応マイコンの急速な進化です。

「ムーアの法則」とは、1965年にIntel共同創業者ゴードン・ムーアが提唱した「チップ上のトランジスタ数は18〜24か月ごとに倍増する」という経験則です。この法則に従い、半導体産業は数十年にわたって性能向上を続けてきました。