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概要 Nvidiaは8月31日、台湾MediaTekが発行する35億ドル規模の転換社債を引き受けると発表した。これはMediaTekが実施する39億ドルの社債発行のうち約9割に相当し、Nvidiaにとっては米国外での直接投資としては過去最大規模となる。両社はNvidiaの高速インターコネクト技術「NVLink Fusion」と新たに発表された高帯域メモリ技術「NVHBM」を軸に、AIデータセンターからPC・自動車向けのローカルAIコンピューティングまで協業を拡大する。発表を受けて台北市場のMediaTek株は翌日に値幅制限いっぱいの10%高となり、年初来の上昇率は約200%に達した。 NVLink FusionとNVHBMが意味するもの 今回の提携の核心は、MediaTekがNvidiaの「実証済みのスケールアップ・スケールアウト技術スタック」を採用し、データセンター向けカスタムASIC(いわゆるXPU)を設計できるようにする点にある。NVLink Fusionはメーカーを問わずチップ同士を高速接続する技術で、NVHBMはカスタムチップ向けに高帯域メモリを統合しやすくする技術だ。これにより、クラウド事業者が独自設計のAIチップをNvidia製GPUと同じラックスケールアーキテクチャの中に標準的な形で組み込めるようになり、開発期間の短縮にもつながるとされる。MediaTekは6月時点で、自社のカスタムAIチップ事業が2026年に20億ドルの売上を生み、2027年までに市場規模が最大800億ドルに達すると見込んでいることを明らかにしている。 Big Techの自社チップ開発への対抗策 背景にあるのは、Amazon、Google、Microsoftといった大手クラウド事業者やOpenAI、AnthropicなどのAI企業が、Nvidia製GPUへの依存を減らすべく独自チップの開発を進めているという構造変化だ。Nvidiaはこれらの動きと正面から競合するのではなく、自社の技術スタックをAIインフラの標準的な基盤として位置づけることで、competitorがどのチップを採用してもNvidiaの技術圏内にとどまるような戦略を取っている。Nvidiaのシニアディレクター、Dion Harris氏は「あらゆるクラウド事業者、あらゆるモデル開発企業が、何らかの形で我々のプラットフォームを採用している」と述べており、直近のAWSとの提携と並んで、この戦略を象徴する事例といえる。 今後の展開 両社は今回の枠組みを、データセンター向けチップにとどまらずPC向けAI PC(RTX Spark)や自動車向けチップにも広げる計画だとしている。MediaTekはスマートフォン向けチップで世界最大手であり、Qualcommの主要な競合として知られてきたが、近年はデータセンター向けカスタムチップへの多角化を進めており、今回の出資はその戦略を後押しする形となる。一方で、GPU大手が主要顧客・パートナー企業に対して社債や株式の形で出資する「循環的な資金の流れ」に対しては、AI業界全体の過熱を懸念する声も出ており、今後の業界の資金循環構造にも注目が集まりそうだ。

概要 The Informationの報道によると、OpenAIをはじめとする複数のAI研究所が、画面やキーボードを接続しない状態のMac miniやMac Studioを数万台規模で調達し、「コンピュータ操作エージェント（computer-use agent）」の強化学習訓練に活用している。コンピュータ操作エージェントとは、人間のように画面を認識し、マウスやキーボードの操作を模倣してソフトウェアを自律的に操り、複数ステップにわたるタスクをこなすAIエージェントを指す。Anthropicも同様の目的でAWS経由でMac miniをレンタルしているとされ、業界全体でApple製ハードウェアをAI訓練基盤として活用する動きが広がっていることがうかがえる。 なぜMac miniなのか 購入されているのはディスプレイやキーボードを持たない「ヘッドレス」構成のMac miniやMac Studioで、GPUを積んだサーバーとは異なる目的で使われている。鍵となるのはApple SiliconのCPUとGPUがメモリを共有する統合メモリアーキテクチャだ。NvidiaのGPUを中心としたCUDA・Tensorコア主体のアプローチとは異なり、強力なチップと共有メモリ、堅牢な冷却機構を備えるApple Siliconは、長時間実行され続ける強化学習ワークロードに適しているという。コンピュータ操作エージェントの訓練では、実際のmacOS環境上でアプリケーションを動かしながら試行錯誤を繰り返す必要があり、実機に近い環境を大量に並列稼働できるMac miniは、こうした用途との相性が良いと見られる。 半導体不足という制約 一方で、この調達の背景にはメモリチップの供給不足という業界全体の制約もある。記事では、最も高性能なモデルのMac miniやMac Studioがメモリチップ不足により数ヶ月にわたって品薄状態が続いていると指摘されており、AI企業側の旺盛な需要が供給能力を上回っている状況がうかがえる。こうした需要の高まりは、Appleのビジネスにも数字として表れており、Mac関連売上は直近の6月四半期に前年比約29%増の104億ドルに達したという。AI開発企業がデータセンター向けGPUだけでなく、コンシューマー向けに設計されたMac製品までも大量に買い付ける状況は、AI開発における計算資源の調達競争がハードウェアの垣根を越えて広がっていることを象徴している。 今後の展望 コンピュータ操作エージェントは、ブラウザ操作やデスクトップアプリの自動操作を目指す分野として、各社が開発競争を続けている。今回明らかになった大規模なMac調達は、こうしたエージェントの実用性を高めるための地道な訓練基盤への投資を反映したものと言える。半導体供給の逼迫が続く中、AI各社が独自のハードウェア調達戦略をどのように進化させていくか、そしてApple自身がAI企業向けの需要をどう捉え製品戦略に反映させていくかが、今後の焦点となりそうだ。

概要 Appleは9月1日、ティム・クック氏がCEOを退任してExecutive Chairman(会長職)に移り、ハードウェアエンジニアリング担当上級副社長を務めてきたジョン・ターナス氏(51)が新CEOに就任したと発表した。Appleの公式リーダーシップページも即座に更新され、取締役会の顔ぶれにはクック氏、アーサー・レビンソン氏、ワンダ・オースティン氏、アレックス・ゴースキー氏、アンドレア・ジャング氏、モニカ・ロザーノ氏、ロン・シュガー氏、スー・ワグナー氏、そしてターナス氏本人が名を連ねる。ターナス氏はCEO就任に伴い取締役会の議席も得た。クック氏は2011年にスティーブ・ジョブズ氏の後任としてCEOに就いて以来15年余りにわたり同社を率いており、外部招聘ではなく社内昇格による継承という点で、Appleらしい安定志向の交代劇となった。 ターナス氏の経歴とキャリア ターナス氏は2001年にApple製品デザインチームへ入社し、25年間にわたって在籍してきた生え抜きの技術者だ。2013年にハードウェアエンジニアリング担当バイスプレジデントに昇進し、2021年には上級副社長に就任。この間、AirPodsやApple Watch、Vision Proのハードウェア開発、IntelチップからApple独自シリコンへの移行、さらに直近では599ドルからの新型「MacBook Neo」の製造まで、Appleの主要ハードウェア戦略を一貫して主導してきた。かつてクック氏の指揮下で働いた経験を持ち、クック氏を自身の「メンター」と位置づけている。ペンシルベニア大学でエンジニアリングを専攻し、卒業研究では四肢麻痺患者が頭部の動きで操作できるフィーディングアームを開発するなど、早くから実用性を重視するエンジニア気質を示していた。2024年の同大学での講演では「常に自分は部屋の誰と同じくらい賢いと考えるべきだが、同じくらい知識があるとは考えるべきではない」と語っており、スティーブ・ジョブズ氏の職人気質、細部まで品質を追求する姿勢に強く影響を受けているという。 クック氏の新たな役割 クック氏はExecutive Chairmanとして取締役会に残り、各国の政策立案者との折衝など「同社の特定の側面を支援する」役割を担う見込みだ。CEOとしての最終日となった当日、クック氏はApple Park Visitor Centerを訪れ、小売部門の従業員と交流したと伝えられている。今回の交代は突然の解任ではなく、後継計画に基づく円滑な移行であることがうかがえる。 今後の展望 ターナス氏にとって、9月9日に予定される秋の製品発表イベントがCEOとして初めての主要な公の場となる見通しで、iPhone 18 Proや折りたたみ式iPhoneなど新製品ラインアップの発表を任されるとみられる。製品志向の強いターナス氏の下でAppleの経営スタイルが、クック氏時代のオペレーション重視からより製品開発を軸にした方向へとシフトする可能性が指摘されている。一方で、AI競争でのキャッチアップや、Vision Proで培った基盤技術の今後の活用方針など、経営者として取り組むべき課題は大きい。ターナス氏はまだ51歳であり、今後10年から15年程度の長期にわたって同社を率いる可能性もあるとみられている。

概要 中国のAI企業DeepSeekが、投資前評価額約740億ドル(約500億元)で総額約500億元(約74億ドル)規模の資金調達ラウンドを8月末までにも完了させる見通しであると、事情に詳しい複数の関係者が明らかにした。調達完了後の評価額(post-money valuation)は約810億ドルに達するとみられる。同社は年内にも上場申請を行い、上海証券取引所の科創板(STAR Market、ハイテク企業向け市場でNasdaqに近い位置づけ)への2027年上場を目指しているという。 投資家の顔ぶれ 今回のラウンドには、既存株主であるMonolith、Shixiang Capital、中国の電池大手CATL(寧徳時代)が引き続き参加する見通し。さらに新規投資家として、CPE、Legend Capital(君聯資本)、半導体特化型のプライベートエクイティであるStony Creek Capital、半導体メーカーGigaDevice系のファンド、そして地元・合肥市の国有系投資機関との交渉が進められているとされる。DeepSeekは杭州を拠点とし、ヘッジファンド運用者の梁文峰(Liang Wenfeng)氏がクオンツファンドHigh-Flyerを通じて設立した企業で、これまでは自己資金(トレーディング収益)を主な原資としてきた経緯がある。 資金使途とビジネスの転換 調達資金は主に計算基盤の拡張に充てられる計画で、より大規模なモデル開発に向けて計算能力を約1ギガワット積み増すとしている。同時に、AI人材獲得競争への対応も資金使途の一つに挙げられている。DeepSeekはこれまで、業界の想定よりも少ない資金で競争力あるAIモデルを構築できることを示し注目を集めてきたが、世界規模での競争を続けるには「莫大な資金」が必要になっているとされる。これを裏付けるように、同社は中国市場全体で価格競争の是正が進む中、自社API価格を引き上げており、積極的な値引き路線から持続可能な採算性の確保へと戦略を転換しつつある兆候がうかがえる。 今後の見通し DeepSeekが正式に上場申請を行えば、中国のAI企業として資金調達規模・評価額ともに際立った事例となる。科創板への上場が実現すれば、同社は資本市場から継続的に開発資金を調達できる体制を整えることになり、計算基盤への大型投資と人材獲得競争を両輪で進める狙いとみられる。もっとも、今回の情報は関係者の話に基づくものであり、調達の最終的な条件や上場申請の時期については今後の公式発表が待たれる。

概要 AWSとNvidiaは8月26日、戦略的提携を大幅に拡大し、2027〜2028年にかけてBlackwell Ultra、Rubin、Rubin UltraのGPUを追加で200万基投入すると発表した。これは今年3月にNvidia GTC 2026で表明した100万基超のコミットメントからわずか5カ月で3倍近くに積み増した形で、Nvidiaは「需要が想定を上回っている」ことが背景にあるとしている。両社の協業は16年におよび、今回はGPU供給だけでなく、ネットワーク機器、ソフトウェアプラットフォーム、ロボティクススタックまで対象を広げた「フルスタック」の提携へと発展した。 技術的な詳細 今回の拡大には、NvidiaのVera CPUベースのシステムがAWS基盤に導入されることが含まれる。Vera CPUはエージェント型AIワークロードに求められるコード実行、ツール呼び出し、サンドボックス処理、解析といった高性能な処理を担う。またAWS独自のTrainiumチップはNvidiaのNVLink Fusion高速インターコネクトに対応し、カスタム高帯域幅メモリ(NVHBM)へのアクセスを可能にすることで、性能と電力効率の向上を図る。ネットワーク面ではNvidia Spectrumによる大規模AIトレーニング向けの最適化も進める。 GPU展開のうち10万基は、Impact Level 6以上に対応する米政府向けの機密ワークライン基盤に充てられる。既存インフラでの実績として、Amazon EMR上のApache Spark処理はGPUアクセラレーションにより従来のCPU構成比で最大3.7倍の処理速度と30%のコスト効率向上を実現しており、Amazon OpenSearch Serviceのベクトルインデックス作成も最大9倍の高速化かつ4分の1のコストで行えるという。EC2 G7インスタンスにはRTX PRO 4500 Blackwell Server Editionが採用され、前世代のG6比でAI推論性能4.6倍、グラフィックス性能2.1倍を実現するとしている。 背景と戦略的な意味合い AWSのマット・ガーマンCEOは「顧客はAIワークロードに最適なツールを自由に選びたいと考えており、それらがシームレスに連携する確信も求めている」とコメント。Nvidiaのジェンスン・フアンCEOは「NvidiaとAWSはAI時代を代表する成長エンジンの一つを16年かけて築いてきた。需要はあらゆる予測を上回るペースで伸びている」と述べ、AIが「生産的で実用的な仕事をこなす段階に入った」ことが投資加速の背景にあると強調した。 興味深いのは、Amazonが自社製AIチップのTrainiumやGravitonを開発し、カスタムチップ事業だけで年換算250億ドル超の収益を上げながら、同時にNvidiaへの発注を大幅に積み増している点だ。これは特定ベンダーへの依存を避けつつ、爆発的に拡大するAIインフラ需要を取り込もうとする両面戦略の表れといえる。契約金額は非公開だが、アナリストは数百億ドル規模と推計している。Nvidia側もQ2売上高962億ドル(データセンター部門は前年比117%増の890億ドル)を記録し、Q3は1080億ドルへの拡大を見込むほか、2028会計年度までの製造能力確保に2790億ドルを投じると表明しており、AI関連投資の勢いは当面続く見通しだ。 今回の提携拡大は、AWSをNvidia GPUクラウドの最有力プロバイダーとして位置付ける一方、Trainiumなど独自コンピュートの選択肢も維持することで顧客の柔軟性を確保する狙いがある。対象領域はエージェント型AIや科学的発見、企業の業務自動化に加え、Amazon Roboticsとの連携による倉庫自動化、さらに連邦政府向けAI・国家安全保障インフラにまで及んでおり、ハイパースケーラー各社によるAI基盤投資競争が一段と激化していることを示している。

概要 Appleは、米国太平洋時間9月9日午前10時（日本時間9月10日午前2時）、クパチーノのApple Park内Steve Jobs Theaterで新製品発表イベント「Surprise and Shine」を開催すると正式に発表し、招待状の送付を開始した。イベント名は米国など一部地域向けの呼称で、地域によって異なるローカライズ版のタグラインが使われるという。恒例の秋の発表会となる今回は、iPhoneシリーズを中心に、Apple Watchや周辺デバイスの新モデルが披露されるとみられている。配信はApple公式サイト、YouTube、Apple TVアプリで行われる予定だ。 予想される新製品ラインナップ 最大の焦点は、Appleにとって初となる折りたたみ式iPhoneの登場だ。「iPhone Ultra」という呼称が有力視されており、閉じた状態で5.5インチ、開いた状態で7.6インチのディスプレイを備え、認証方式にはFace IDではなくTouch IDを採用するとの観測がある。加えて、通常モデルを設定せずiPhone 18 ProおよびiPhone 18 Pro Maxのみを投入し、廉価モデルは2027年春に別途投入される見通しだという。Pro系モデルには2nmプロセスで製造されるA20 Proチップや、可変絞り機構を備えたリアカメラの搭載が噂されている。半導体メモリの需給逼迫を背景に、価格が引き上げられる可能性も指摘されている。iPhone以外では、Apple Watch Series 12とUltra 4の発表が有力視されるほか、スマートホームハブや刷新版Apple TV 4K、新型HomePod miniといった周辺機器の登場も取り沙汰されている。 ソフトウェアと今後の見通し イベントでは新型ハードウェアと合わせて、iOS 27、iPadOS 27、そして開発コード名「Golden Gate」で呼ばれるmacOSの新バージョンについて、正式な提供開始日が明らかにされる見込みだ。折りたたみ式iPhoneが正式発表されれば、Appleとしては新たなフォームファクターへの参入となり、Samsungなど先行する競合他社との比較にも注目が集まりそうだ。価格や供給面での不透明感も残るが、9月9日の発表を機に、今年の年末商戦に向けた製品ラインナップの全貌が固まることになる。

概要 IBMは8月24日、半導体業界のカンファレンス「Hot Chips 2026」において、IBM Z(z/Architecture)とArm(AArch64)という2つの命令セットを同一コア上でネイティブに実行できる、世界初のデュアルアーキテクチャ・メインフレームプロセッサを発表した。2nmプロセスで製造され、11個の高性能コアを5.7GHz超のクロックで駆動する。今年4月に発表したArmとの提携から生まれた最初の大きな成果で、次世代AI推論アクセラレータ「Spyre」の第2世代も同時に披露された。次期メインフレーム(z17の後継)は、IBMの3年サイクルに従えば2028年頃の投入が見込まれる。 デュアルISAアーキテクチャの技術詳細 今回の最大の特徴は、Arm対応を「コーナーに数個のArmコアを追加する」形ではなく、すべてのコアがz/ArchitectureとAArch64の両方をバイリンガルに処理できるよう設計した点にある。IBMのCTOであるChristian Jacobi氏は「彼らのニーズに本当に応えるには、隅にArmコアを少し置くだけでは不十分だ」と述べ、この設計思想を説明した。Arm側の実装は変換方式ではなく、AArch64 v9.3を完全にハードウェアでサポートしており、実装済み命令数は2,792、SVE/SVE2やArm SystemReady準拠にも対応する。z/Architectureのビッグエンディアンと、Armのリトルエンディアンが同じコア上で共存する形だ。 アーキテクチャの切り替えはオープンソースのKVMハイパーバイザーを介してナノ秒単位で行われ、性能への影響はほぼ無視できるという。ServeTheHomeの技術資料によれば、コアはSMT=2(1コアあたり2スレッドの同時マルチスレッディング)に対応し、コアごとに36MBのプライベートL2キャッシュを持ち、仮想的なL3(432MB)・L4(3.5GB)キャッシュ階層を構成する。この結果、Linux KVMやOpenShiftによる仮想化基盤は、s390x Linux・ARM64 Linux・z/OSを単一システム上で同時に管理できるようになる。VentureBeatの取材に応じたIBM ZおよびLinuxONE担当チーフ・プロダクト・オフィサーのTina Tarquinio氏は、これを「商用で入手可能な最も強力なデュアルアーキテクチャ・プロセッサの一つになるだろう」と評した。 Arm用に書かれたLinuxバイナリは無修正のまま動作し、IBMはこれによりArmの2,200万人規模の開発者エコシステムと、PyTorchやONNX RuntimeといったAI/クラウドネイティブのソフトウェア資産にメインフレーム上から直接アクセスできるようになるとしている。従来のz/OSによるトランザクション処理と、モダンなArmネイティブのAIアプリケーションを同一基盤上で共存させられる点が、金融・政府など規制業界にとっての訴求ポイントとなる。 AIアクセラレータ「Spyre」第2世代と信頼性 同時に発表された次世代AIアクセラレータSpyreの第2世代は、16個の稼働AIコアと1個の冗長コアを搭載し、FP4・MXFP4データ型により最大4倍のTOPS性能を発揮する。96GBのHBM3eメモリと、現行世代比で約20倍にあたる約4TB/sのメモリ帯域幅を備え、PCIe Gen6インターフェースによる低遅延のピアツーピア通信にも対応する。保険金査定や文書理解といったエンタープライズ向けの大規模言語モデル活用や、取引内での不正検知向けAI推論など、実運用のワークロードを念頭に置いた設計だ。セキュリティ面では量子耐性暗号や、データの保存時・転送時・処理時を保護する機密computingも統合されている。 メインフレームらしく信頼性への配慮も随所に見られ、アレイやデータフロー、制御構造にわたるエラーチェック機構により、99.999999%(エイトナイン)の可用性、つまり年間停止時間わずか0.3秒という目標を掲げる。フルシステムでは数百コア規模までのスケーリングと数十テラバイトのメモリをサポートする。ArmのEVPであるMohamed Awad氏は「Armのコンピュートをこれらのプラットフォームにもたらすことで、その勢いをミッションクリティカルなエンタープライズ・インフラへと拡張する」とコメントしている。 今後の展望 IBMにとって今回の発表は、レガシーなz/Architectureのワークロードとモダンなarmエコシステムのソフトウェアを橋渡しすることで、メインフレームの存在意義を維持しようとする戦略の表れといえる。孤立したプラットフォームとしてZを維持するのではなく、ソフトウェア互換性の拡大とAI推論能力の統合という2つの課題に同時に応える狙いだ。今回発表されたのは技術ロードマップであり、実際の製品化はz17の後継として2028年前後になる見込みだが、IBMとArmの提携が具体的なシリコンとして結実したことは、規制業界向けインフラにおけるAI活用の今後の方向性を占う上で注目される。

概要 OpenAIは8月29日、AIコーディングツールCursorを開発するAnysphereがイーロン・マスク氏率いるSpaceXに約600億ドルで買収されたことを受け、Cursorへの自社モデルの提供契約を終了すると発表した。SpaceXの買収は6月に発表され8月に完了したばかりで、OpenAIはこれに伴う契約上の「支配権変更」条項を根拠に、Cursorの自社モデルへの直接アクセスを11月12日付で打ち切る方針を示した。約4年にわたり続いてきたOpenAIとCursorの協業関係が、マスク氏の企業再編を機に幕を下ろす形となる。 打ち切りの理由と両者の応酬 OpenAIは声明で「SpaceXが当社の利用規約を順守すると確信を持てないため、この選択をする」と説明し、その根拠としてマスク氏傘下企業による過去の契約違反を挙げた。具体的には、2022年にマスク氏が買収したTwitter(現X)がOpenAIとの利用規約に違反した経緯や、xAIによる規約違反をマスク氏自身が宣誓のうえで認めた経緯を指摘している。OpenAIはCursorに供給予定だった新モデル「Astra」についても、今回の契約下では提供しない方針という。これに対しマスク氏は「どうでもいい(I couldn’t care less)」と素っ気なく応じており、両者の応酬は今年前半にマスク氏がOpenAIとアルトマン氏を相手取って起こした1500億ドル規模の訴訟(陪審はマスク氏側に不利な評決)以来続く対立の延長線上にある。 開発者とCursorへの影響 Cursor共同創業者のマイケル・トゥルーエル氏によれば、OpenAIのモデルはCursorのユーザートラフィックのうち約5%を占めるにとどまるとされ、直接的な事業インパクトは限定的とみられる。ただし影響を受ける開発者に配慮し、11月12日までの移行期間を設け、代替手段への切り替え支援を行うとしている。一方Cursor側は、Anthropic製のClaudeモデルなど他の提供元への依存を一段と強める見通しで、Anthropicも同ツール向けにClaudeモデルを支える計算リソースの増強を表明し、OpenAI撤退後の受け皿としての立場を強めつつある。 今後の展望 今回の措置は、AIコーディングツール市場における主要モデル提供元の力学に変化をもたらす可能性がある。OpenAIは大口パートナーとの契約に個別の安全策を設ける方針を強調しており、企業買収などによる支配権の変化が今後もモデル提供契約の見直しにつながり得ることを示唆した形だ。マスク氏とアルトマン氏の対立が続く中、SpaceX傘下に入ったCursorがAnthropicなど他のAIモデル提供元との関係をどう強化していくか、今後の動向が注目される。

概要 セキュリティ研究者のOlivier Laflamme氏は、価格約2万ドルのヒューマノイドロボット「Unitree G1 EDU」に、認証なしでroot権限のリモートコード実行(RCE)を許す2件の重大な脆弱性(CVE-2026-76639、CVE-2026-76640)を発見したと発表した。研究者は「UniBLEed」と名付けたBluetooth Low Energy(BLE)経由の攻撃手法を公開しており、ペアリングも物理的な接触も必要とせず、近くにいるだけでロボットを完全に乗っ取れる点が特徴だ。最も深刻なのは、一度侵害したロボットが同じ手口でBluetooth範囲内の別のロボットを攻撃できる「ワーム的」な拡散リスクが指摘されている点で、倉庫や研究施設、キャンパスなど複数台のG1が稼働する環境では被害が連鎖的に広がりかねない。 攻撃手法の詳細 Laflamme氏が公開した攻撃チェーンは、BLE・クラウド基盤・組み込みサービスにまたがる複数の脆弱性を連結させたものだ。まず、ペアリングなしで書き込み可能なBLEのGATTキャラクタリスティック「0xFFE2」を悪用し、ロボットに直接コマンドを送信する。次に、Unitreeのクラウド側エンドポイント「/device/bindExtData」に着目した。このエンドポイントは、ログイン済みのアカウントであれば所有関係を検証せずにG1のAES-128暗号鍵を復号して返してしまう「クラウド・オラクル」的な欠陥を抱えており、攻撃者は自分が所有していない任意のロボットの鍵を入手できてしまう。この単一の鍵はBLEハンドシェイクの認証だけでなく、WebRTCシグナリングチャネルへのアクセスも解放する。 鍵を手に入れた攻撃者は、Wi-Fi設定コマンドを使ってロボットを攻撃者の管理下にあるネットワークへ強制的に接続させ(設定スクリプトのヒアドキュメント処理に起因するインジェクション)、最終的にはBluetoothサーバー「btgatt-server」内の500バイトのバッファに1,050バイトのペイロードを書き込むバッファオーバーフローでメモリを破壊し、イベントループを乗っ取ってroot権限で任意のコマンドを実行する(CVE-2026-76640)。もう一方の脆弱性(CVE-2026-76639)は、AIチャットサービス「chat_go」のナレッジアップロード機能に存在するパストラバーサルで、入力検証の不備を突いて任意のファイルを信頼済みディレクトリに書き込み、bashrunnerサービスを再起動させることでroot権限のコード実行に至る。Laflamme氏は「使ったのは目新しいツールや最先端の攻撃技術ではなく、標準的な逆コンパイル、以前から知られていた暗号方式の弱点、数十年前からあるバッファオーバーフロー手法だけだ」と述べており、高度な技術がなくても再現可能な攻撃であることを強調している。 影響とリスク 攻撃が成功すると、搭載されたカメラやマイクを通じた盗聴・盗撮、虚偽の音声の生成、衝突検知機能の無効化(体重約40kgの機体であることを踏まえると重大な安全リスクとなる)、搭載AIモデルの改ざん、動作や認識ロジックの操作などが可能になるとされる。研究では検証を同一室内の2台のロボットに限定して行ったとしているが、BLE範囲内であれば台数を問わず同様の手口が成立しうるとみられ、他のUnitree製品(Go2、B2、R1など)にも共通するソフトウェアコンポーネントが使われている可能性から、影響範囲がG1以外にも及ぶ懸念も指摘されている。 対応と今後の課題 Laflamme氏は2026年5月にまず1件目のRCE(chat_go経由)を発見してUnitreeに報告・検証を受け、6月にはBLE経由の2件目のRCEも発見して同様に報告、Unitreeは協力的に対応し、7月から8月にかけてクラウド側の所有権検証の欠陥を修正、バウンティを支払ってCVEも発行された。ただし、この修正はクラウド経由で鍵を取得する当初の攻撃フローを断つものであり、BLEのペアリング要件やbtgatt-serverのバッファオーバーフローといったファームウェアレベルのより根本的な修正は依然として保留されている。G1 EDUのオーナー向けに、確定したファームウェア更新のリリース情報も現時点で明確に案内されていない。Laflamme氏は「ロボティクス分野では専門のセキュリティ人材が不足しており、セキュリティの確保は依然として難しい」と指摘しており、複数台のG1を運用する組織に対しては、パッチ適用状況の確認と、可能な範囲でのネットワーク・物理的な隔離など追加的な対策の検討が急がれる。

概要 キオクシアと米サンディスクは8月27日、2032年までに日本国内で総額約5兆円(310億ドル超)を投資する計画を発表した。三重県の四日市工場と岩手県の北上工場を中心に、生産設備の構築、関連インフラ整備、技術強化に資金を投じる。両社は過去25年以上にわたりフラッシュメモリ事業の合弁を通じて国内に約9兆円の設備投資を実行してきており、今回はそれに続く大規模投資となる。ただし投資の実現には日本政府の継続的な支援が前提条件とされている点が共通して強調されている。 北上工場に新棟K3、2029年度稼働へ 投資計画の柱の一つが、北上工場における新製造棟「K3棟」の建設だ。K3棟は既存の第2製造棟(K2棟)の南側に建設され、2029年度中の稼働開始を目指す。目的は3次元フラッシュメモリ「BiCS FLASH」の生産能力増強で、建設時期や投資規模の詳細は今後の市場動向を踏まえて決定される予定という。四日市工場についても生産設備や関連インフラへの投資が予定されており、両拠点で並行して増産体制を整える構えだ。 AI需要拡大が投資の背景に 両社が投資の理由として挙げるのは、AIの社会実装が推論AIからエージェント型AI、さらにはフィジカルAIへと広がることで、フラッシュメモリ需要が中長期的に拡大するとの見通しだ。大容量・高性能・省電力なメモリへの需要増に対応し、中長期的なビット成長の実現と安定供給の両立を狙うとしている。日本政府にとっても、先端半導体の製造能力拡大を通じて戦略的重要分野を支援する政策目標に沿う投資と位置づけられている。 経営陣のコメントと今後の展望 キオクシアの太田裕雄社長は、計画の実現には日本政府による継続的かつ戦略的な支援が重要との認識を示した。一方、サンディスクのデビッド・ゲックラーCEOは、今回の取り組みを日米経済協力の「象徴的な成功事例」になると位置づけている。両社は2026年1月にも四日市工場に関する合弁契約を2034年12月まで延長しており、長期的な協業体制を前提に今回の大型投資が打ち出された形だ。政府支援の具体的な枠組みなど、今後の詳細発表が焦点となる。