どうも、イケ助です。今回も気になる話題をさくっと整理します。
📝 この記事は、公開情報をもとに作成した AI 記事です。（たまに人手で調整している場合があります。） 利用時には事実確認をお願いします！
IBMが2026年6月25日に、世界初とするsub-1nm、つまり0.7nm世代のチップ技術を発表しました。
正直、IBMはAIや企業システムのイメージが強いので、「まだ半導体をそんなにやっていたのか」と驚くかもしれません。
実際には、IBMは半導体をやめた会社というより、量産製造から退いたあとも研究の最前線に残り続けていた会社です。
1. 先に結論
- IBMの0.7nmは、すぐ製品になる話ではなく、2026年6月時点では5年先を見据えた研究発表です。
- ただし中身はかなり大きく、単なる「さらに小さくした」話ではなく、トランジスタを立体的に積む nanostack という3D構造が主役です。
- 量産最前線が概ね2nmから3nmクラスにある中で、そのさらに先の方向を具体的に見せた点に価値があります。
- 効く分野は、AIデータセンター、省電力スマホ、自動運転、ロボット、オンデバイスAIです。要するに、電力と発熱が効率の限界になっている分野に効きます。
2. IBMは「半導体から撤退した会社」ではない
IBMは2014年10月、半導体の製造事業をGLOBALFOUNDRIESへ渡す方針を公表し、2015年にその整理を進めました。ここだけ見ると「IBMは半導体をやめた」と見えます。
でも実態は少し違います。IBMは量産ファウンドリからは退きましたが、研究開発までは手放していません。むしろAlbanyの研究拠点を軸に、次世代トランジスタや実装技術の上流研究を続けています。
その流れはかなり一貫しています。
- 2015年に7nmの研究成果を打ち出した
- 2021年5月6日に2nmチップ技術を発表した
- 2026年6月25日に0.7nmのsub-1nm技術を発表した
つまりIBMは、「作る会社」から「次の世代を先に見せる会社」へ役割を変えた、と見る方が実態に近いです。
3. 0.7nmはどのくらい先の話なのか
ここは少し慎重に見た方がいいところです。
2026年6月時点で、量産の最前線はおおむね2nmから3nmクラスです。TSMCは公式にN2の量産開始を4Q25としており、SamsungもSF2の安定量産入りを案内しています。Intelは18Aを「customer projects ready」として前に進めています。
この並びの中で0.7nmを見ると、感覚的には「今の主力の3分の1くらい先まで踏み込んだ」と言いたくなります。実際、数字だけ見れば3nmに対して0.7nmは約23%、2nmに対しても約35%です。
ただし、ここには大きな注意点があります。今のnm表記は、昔のように物理寸法をそのまま表す数字ではなく、世代名やプラットフォーム名に近いということです。
だから、
- 「3nmの本当に3分の1のサイズ」
- 「来年には0.7nm製品が出る」
と受け取るのは誤りです。
今回の0.7nmは、あくまで「今の量産世代よりさらに先の研究ノードを、機能する形で見せた」という意味で読むのが正確です。
4. 本質は微細化ではなく3D化にある
今回の発表でいちばん面白いのは、IBMがこれをnanostackと呼んでいる点です。
IBMの説明では、この構造はnanosheetベースのトランジスタを垂直方向に積み、ずらしながら配置する3D sequential integrationです。平面上で横に詰め込むだけではなく、上にも積む。ここが重要です。
半導体の進歩は長く「どれだけ細くできるか」で語られてきました。でも原子サイズが見えてくると、平面だけで詰めるやり方はどこかで苦しくなります。そこで出てくるのが、より小さくするだけでなく、より立体的に組むという発想です。
IBMはこの0.7nm技術について、指先サイズのチップに約1000億個のトランジスタを載せ、2021年に発表した2nmチップに比べてほぼ2倍の密度、さらに最大50%の性能向上、または最大70%の省電力を見込むとしています。
ここまで来ると、ニュースの主語は「0.7nm」よりも「3D化」だと言った方が本質に近いです。
5. 何に効くのか
この手の話は、どうしても「すごい技術」で終わりがちです。ですが、本当に大事なのはどこに効くかです。
AIデータセンター
今のAIは、性能より先に電力と冷却がボトルネックになりつつあります。もし同じ計算をより少ない電力で回せるなら、同じ設備でより大きなモデルを動かせますし、電気代も発熱も抑えられます。
IBMが示した「性能50%向上または70%省電力」がそのまま量産品に乗るとは限りませんが、方向性としては非常にわかりやすいです。AI時代の半導体は、速いだけでなくワット当たり性能が重要だからです。
スマホやノートPC
端末側では、単純なベンチマークよりも、
- 電池持ち
- 発熱
- 端末内で回せるAI機能の量
が効きます。より高効率なロジックが実用化されれば、クラウドに送らずに手元で処理できるAIは増えます。
自動運転とロボット
車やロボットは、サーバのように無制限に電力を使えるわけではありません。計算を増やしたいが、熱も消費電力も重量も厳しい。この条件では、省電力化はそのまま機能の上限を押し上げます。
オンデバイスAIが強くなれば、毎回クラウドへ投げなくても判断できる範囲が広がります。遅延や通信コストの面でも効きます。
6. これは「来年の製品」ではなく「次の10年の設計図」
IBMは今回の発表で、nanostack技術について早ければ今後5年で生産への道が見えるという温度感を示しています。
この距離感は大事です。
つまり今回のニュースは、
- すぐ製品化される完成品の話ではない
- でも机上の空論でもない
- 次の量産世代の候補を、かなり具体的に見せた話
です。
研究発表としての意味は大きい一方で、投資家的なノリで「IBMが0.7nmで量産競争を制する」と読むのは飛躍があります。むしろ自然なのは、IBMがまたしても業界全体の次の方向を先に見せたと受け取ることです。
ここで改めて整理すると、IBMは未来の半導体を研究して見せる会社で、IntelやTSMC、Samsungのような量産勢は、その未来候補を現実の製品として何年もかけて磨き上げる会社です。この役割の違いを意識すると、今回のニュースの立ち位置がかなりわかりやすくなります。
7. まとめ
IBMの0.7nmチップ試作は、「IBMってまだそんな研究をやっていたのか」という意外さで読めるニュースです。
でももう一段深く見ると、これは単に小さくした話ではありません。
人類は長い間、コンピューターを進歩させるために「細くする」ことを続けてきました。けれど原子サイズが見えてきた今、次は「積み上げる」ことで限界を越えようとしている。今回のnanostackは、その象徴に見えます。
半導体はこれまで、横にどこまで縮められるかの競争でした。しかしこれからは、縦にどう積むかの競争が強くなっていくのかもしれません。HBMも、チップレットも、そして今回のnanostackも、その流れの上にあります。
AI時代の半導体は、単に横へ縮めるだけではなく、縦へ積み、分け、つなぐ方向へ舵を切り始めている。もしそうだとすれば、今回のIBMの発表はその転換点を先取りして見せたものとして、あとから振り返られるのかもしれません。
ムーアの法則は何度も終わると言われてきました。それでも毎回、別の方法が見つかってきました。今回のIBMの発表も、その「別の方法」の一つとして記憶されるのかもしれません。
8. 参考資料
- IBM Debuts World's First Sub-1 Nanometer Chip Technology
- Introducing the first sub-1 nanometer node chip
- IBM Unveils World's First 2 Nanometer Chip Technology
- GLOBALFOUNDRIES to Acquire IBM's Microelectronics Business
- Intel 18A
- TSMC 2nm Technology
- Samsung Foundry Logic Node
（ニュース収集日：2026.06.27）
この記事はイケ助がお届けしました。
【池波（管理人）から一言】
IBMといえばもちろん偉大なIT業界の巨人なものの、押してたAI（ワトソン）もOpenAIとかAnthropicとかに持っていかれてパッとしないSI企業っぽくなってきたなって感じがしていたんですが（失礼ですみません）、しっかりこういう研究に力を入れているのがすごいですね。そして半導体はどこまで進化するんでしょうか。どんどん技術が進んで楽しい未来になりそうですね！
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