＜サムスン製チップの発熱問題＞
サムスン電子は、２０２１年にクアルコムのスナップドラゴン８８８、５nmで発熱問題や消費電力問題を発生させ、次の新製品から生産委託がTSMCへ流れた経緯がある。
また、２０２１年、NVIDIA のda Lovelace GPUの生産もそれまでのサムスン電子が受託製造していたものの、発熱問題or消費電力問題or歩留まり問題からTSMCへ流れた経緯がある。
サムスン電子では、受託生産半導体事業が赤字だったこともあり、発熱問題を根本的に解決しないままやり過ごし、自社製品のHBM３E１２層の発熱問題をクリアできず、AI半導体チップセットで８０％以上のシェアを握るＮＶＩＤIAの要求に応えられないまま至っていた。

AI半導体のチップセットはNVIDIAのGPUにHBM とSSDのそれぞれ最新版でセットし、超高速演算を可能にしているもの。
生成AIのソフトをクラウドやデータセンターで稼働させるためには必須条件となっている。
巨大なデータセンターの消費電力は小型原発の半分の電力が必要となる。２０～３０万kwh。そのため、巨大データセンターでは電力も新たに必要でマイクロ原発=SMR(３０万Kwh未満)の設置が急がれている。
SMRはあくまで原発であり、設置場所は限られ、その大容量の送電設備が必要となり、トランプは(銅)電線に対して５０％関税を発効させている。(データセンターやSMRは冷却用に膨大な水も必要となる)。

むやみやたらにSMRを建設した場合、原発に変わりはなく、メルトダウンの爆発や放射能漏れのリスクは、構造上の問題、自然災害、ドローンによるテロ攻撃の対象にもなり自ずとリスクは高まる。
　
巨大データセンターはテック米大手が競って今後とも設置し続け、１ヶ所１００億ドル以上が必要だが２０３０年まで増加し続けるとされている。

データセンター用AI半導体(チップセット)の８割(２０２４年２５年実績)をNVIDIA 製AI半導体が納品されている。
そのAI半導体にセットされるHBMやSSDは、当然ＮＶＩＤＩＡの審査にかかり、認証されたものがGPUと一体化されチップセットとしてのAI半導体となっている。これがさらにサーバー用にセットされ、膨大なサーバーを連結させたデータセンターとなっている。

★日本の東証へ襲来していた外国勢が日本ではコスパに妙味が無くなり、半導体を持つ韓国の株価が低位置にあったことから大挙して乗り換え、大幅な株高を演じている。