analysis

SemiAnalysisは最新のポッドキャストを公開し、SKハイニックスとマイクロンが最高のHBM4速度を実現する上で常に課題に直面していることを指摘しました。特に、SKハイニックスは基盤チップを再設計しなければならず、その結果、HBM4のNVIDIA Rubinプラットフォームへの供給が遅れています。サムスンは現在、最も優れたHBM4技術を持っています。ブロードコムは伝統的にサムスンにHBM供給を大きく依存しています。サムスンはHBM3E世代でのパフォーマンスが不十分であり、これがブロードコムのASICにとって不利となりました。しかし、現在サムスンはHBM4で競合他社に対して優位に立っており、この同じサプライチェーン関係がハラペーニョにとっての利点となっています。

半導体とAIの独立研究機関SemiAnalysisは、Neocloud（新型クラウド）に関する安全深度レポートを発表し、ClusterMAX 3のテスト期間中に発見された複数のクロステナントセキュリティ脆弱性を明らかにしました。4ヶ月間にわたり、25社のサプライヤーと32のクラスターを対象にしたテストで、チームは公開されている既知の脆弱性と基本的な設定チェックを利用して、複数のクロステナントリモートコード実行（RCE）を実現しました。影響を受けた実体には、銀行、通信会社、大学、研究機関、AIラボ、さらには一国の情報機関が含まれます。典型的な問題には、共有Kubernetesコントロールプレーンによるテナントメタデータの相互参照、コンテナの脱出、BMC/IPMI管理ネットワークの露出、InfiniBandのセキュリティキー（P_Key、SA_Key、M_Key）の不適切な設定、BlueField DPUのデフォルト信頼モードの未強化、Grafana監視ダッシュボードの神レベルAPIキーの使用、フロントエンドネットワークのVXLAN隔離の欠如などがあります。レポートは特に、共有vClusterの設定ミスとソフトウェアバージョンの遅れが重なり、最終的に午後の時間内にクロステナントRCEのPOC検証が完了した級聯脆弱性のケースを指摘しています。レポートは「AIがネットワークセキュリティのリズムを根本的に変えた」という主流のナラティブに疑問を呈しています。NVIDIAのGPUドライバー、CUDA、PyTorch、Kubernetes、Docker、LinuxカーネルのCVE統計は、AIコーディングモデルの普及後に顕著な脆弱性の増加が見られず、多くのデータにおいて「変化がない仮説を拒否できない」と示しています。レポートはまた、OpenAIがHugging Faceに対して訓練したエージェント攻撃の事件を詳述しており、AIエージェントはArtifactoryを通じて構築されたメッセージボードを利用してクラスター権限の昇格を実現し、5月から7月まで完全に発見されることはありませんでした。POC検証のために既存の脆弱性を構築する際、チームはClaude FableとGPT-5.6 Solがセキュリティ関連のリクエストを頻繁に拒否することを発見し、最終的にはDeepSeek V4、Kimi K3、GLM-5.2などのオープンソースモデルに依存して完了しました。SemiAnalysisは、Neocloud（新型クラウド）業界の核心的な問題はAIがもたらす新たなリスクではなく、最も基本的なパッチ管理、テナント隔離、安全設計の長期的な欠如であると述べ、サプライヤーに自動化されたセキュリティ通知監視システムを構築し、単一障害点を修正することで全ユーザーを露出させるアーキテクチャモデルを改善することを提案しています。

P Equity Research と SemiAnalysis の研究員 Nick Doyle らが X Space で高帯域幅フラッシュ HBF について議論しました。Nick は、現在 HBF が HBM に対してどれだけコストプレミアムを縮小できるかを判断するにはまだ早いと述べ、既存のデータは多くがメーカーの主張であり、Sandisk が1ビットあたりのコストが HBM の約8分の1であると述べています。良品率やテストなどはスケールの改善に伴い向上しますが、TSV、スタッキング、pSLC モードなどの構造的コストは永続的に存在し、耐久性は重要な未知数であり、摩耗が予想以上に進むとコストが上昇します。HBF の適用シーンは狭く、AI 推論に特化しており、特に低バッチ、長いコンテキストの MoE モデルに向いており、HBM の代替品ではありません。実際の帯域幅目標は約 1.6 TB/s で、HBM3E レベルに属し、モデルの重みをロードするための順次読み取りに適しており、超大規模な帯域幅シーンではなく、ローカルまたはプライベート企業の少量の GPU の容量ニーズによりマッチしています。冷却の信頼性はまだ解決されておらず、GPU の近くでフラッシュが高温下で劣化を加速させるため、UCIe の分離や毎日のリフレッシュなどの緩和策はまだ検証されていません。製造面では、Sandisk/Kioxia は 3D NAND の経験を持ち、SK Hynix は HBM 型スタッキング能力を補完していますが、量産はまだ証明されていません。全体的に見ると、ストレージは階層的な専門市場に移行しており、NAND の不足は 2028 年まで続くと予想され、HBF は供給と需要にさらに影響を与える可能性があります。

SemiAnalysis 創設者の Dylan Patel は最新のポッドキャストで、2028 年までに OpenAI と Anthropic が世界の 70% から 80% の新たな AI 計算能力を占める可能性があり、計算能力の規模は 100GW を超えるかもしれないと予測しています。Patel は、両社が現在、世界の年間新規計算能力の約 30% を占めており、この割合は急速に上昇していると述べています。Patel は、最前線の AI ラボのビジネスモデルが変化しており、AI 計算能力の生産効率が大幅に向上していることを指摘しています。Anthropic の現在のメガワットあたりの収入は約 5000 万ドルに達しており、さらに 1 億ドルに達する可能性があります。これにより、OpenAI と Anthropic は、メガワットあたり 2500 万ドルから 5000 万ドルの高価格で計算能力を調達または賃貸することが可能になります。Patel は、2024 年から 2029 年までの間に世界の AI 関連の資本支出が約 11 兆ドルに達する見込みであり、そのうち 5 兆ドル以上は債務ファイナンスを通じて完了する必要があると予測しています。AI インフラの潜在的なリターンが従来の産業よりもはるかに高いため、テクノロジーの巨人たちはより高いファイナンスコストを受け入れる可能性があり、これが全体の信用金利を押し上げ、従来の資産の評価や高負債経済体に圧力をかけることになります。さらに、Patel は、今後の新規計算能力が必ずしも外部にモデル推論サービスを提供するために使用されるわけではなく、むしろ AI ラボ内部の研究開発やモデルの自己改善に流れる可能性が高いと考えています。

SemiAnalysisが発表したところによると、Nvidia Rubin Ultraは192GBのHBM4 8-hiメモリを搭載します。これは、最初のプレビューでの1TB HBMから大幅にダウンし、通常版Rubinの288GBの容量を下回っています。HBMの構成が元の約五分の一に削減された理由には、四裸片のRubin Ultraプランがキャンセルされたため、キューブの数が8個に減少したこと、スタッキングの高さが16-hiから8-hiに下がったこと、そして32Gb裸片のHBM4Eではなく、24Gb裸片のHBM4を使用することが含まれます。今後、8-hi HBM4Eのアップグレード版が登場する可能性があります。

SemiAnalysisは、Anthropicの月額200ドルのClaudeプランをテストした結果、長期タスクにおいて関連する制限を使い切った場合、毎月最大約8000ドルのトークン価値を生み出すことができると発表しました。一方、OpenAIの月額200ドルプランは、すべての週の制限を使い切った場合、毎月のトークン価値が最大約1.4万ドルに達する可能性があります。このテストは今年の6月に完了しました。SemiAnalysisは、両社の高額サブスクリプションプランが高強度の使用シーンにおいて、実際に利用可能なモデルの使用量がサブスクリプション料金自体の価値を大きく上回ることを指摘しています。

SemiAnalysisによると、Anthropicの2026年Q2の間接チャネル（Bedrock、Foundry、Gemini Agent Enterprise）からのARRの割合はすでに40％を超えており、APIとB2Bがほとんどの新規収入を占めています。間接チャネルと直接収入のマネタイズモデルは異なり、クラウドサービスプロバイダーは通常IaaS料金または収入の分配を請求します。ラボは総ARRに計上されますが、関連コストは販売およびマーケティング費用に反映されます。間接チャネルは、個々の取引レベルの計算能力配分分析を正確に行う必要があります。

SemiAnalysisのポッドキャストによると、Anthropicは規制の圧力により、旗艦モデルMythosの公開バージョンFableに非常に厳しい分類器（Classifiers）を設定しました。ユーザーが特定の操作を試みると、即座にOpusモデルにダウングレードされ、会話中に撤回することができません。SemiAnalysisの創設者Dylan Patelは、分類器の制限が「過度に厳しい」と述べ、内部の従業員でさえ通常のタスクを完了できないとしています。ポッドキャストでは、Mythosモデルは2月にトレーニングを完了していたが、Anthropicは5月までFableとして公開しなかったと述べられています。Jordanは、彼の理解によればMythos 2はトレーニングを完了したが未公開であり、内部の研究開発チームはまだイテレーションを続けていると述べています。アナリストは、Anthropicが以前から長期間にわたり規制を求めていたが、現在の規制の実施が逆に自社モデルの公開ペースを制限していると考えています。同様に、OpenAIも次世代モデルの公開を遅らせていますが、内部のトレーニングは進行中であり、内部モデルと公開モデルの間の能力のギャップは引き続き拡大する可能性があります。

研究機関 SemiAnalysis が発表した分析によると、SpaceX は 2027 年末までに約 10GW の AI データセンター容量を構築する見込みであり、そのうち 50% が推論サービスに使用される場合、1GW あたり年収が 1000 億ドルを超えると仮定すると、年収は 3000 億ドルに達する可能性があります。SpaceX の CEO マスクは最初の財務報告書で、「保守的な見積もり」として 2027 年には 6-8GW が追加され、実際には 10GW を超える可能性があると述べました。SemiAnalysis の推論シミュレーターは、GB300 クラスター上で現在の新興クラウド価格（約 3 ドル/GPU 時間）で運用した場合、OpenAI や Anthropic などの最前線モデル企業は 1GW あたりの推論年収が 1000 億ドルを超え、年次コストは約 120 億ドルになると示しています。マイクロソフトは OpenAI モデルへの完全なアクセス権を持っているため、トレーニングコストを負担することなく、同様の規模の収入を得ることができます。分析によれば、マイクロソフトは 2026 年までに 10GW のデータセンター契約（総額 3000 億ドルを超える）を締結しており、90 日のキャンセル条項を持っているため、契約リスクを大幅に低減しています。SpaceX の建設進捗について、SemiAnalysis はマスクが現場でのガス発電、大型電力変圧器をスキップするなどのボトルネックを克服し、並行施工および調整プロセスの短縮を通じて、建設期間を大幅に短縮すると考えています。テネシー州 Southaven の発電所は、2 月の 27 台のタービン（約 495MW）から 7 月の 69 台（1.7GW）に拡大し、「MiniHard」プロジェクトは約 5 か月で 450-500MW を建設できます。しかし、10GW の目標は土地の承認、ガス供給、設備の納入などの複数の課題に直面しています。この分析はモデル推演に基づいており、実際の実現には不確実性が残ります。

研究機関 SemiAnalysis が分析を発表し、Google DeepMind はもはや最前線の AI 実験室の列には属していないと指摘した。前の週、DeepMind の共同創設者 Demis Hassabis が日常運営から退き、Google の最高科学者 Jeff Dean や Gemini の共同責任者 Oriol Vinyals などの核心メンバーが離職し、新しい実験室 Discovery Loop を設立した。分析によれば、Google 内部の Gemini と GCP の間での計算力配分に関する長期的な駆け引きは GCP の勝利で終わった。SemiAnalysis は、Gemini 3.5 Pro がキャンセルされ、Gemini 3.6 Flash の性能は中国の主要オープンソースモデルや Grok 4.5 に及ばないと述べており、現在 Gemini は大規模モデルのランキングで第 8 位または第 9 位に落ちている。一方で、GCP は Anthropic などの競合他社に大量の TPU を販売しており、過去 9 ヶ月で数十万個の TPU の長期リースおよび販売契約を確保している。Tokenomics モデルの推計によれば、Gemini 自身の ARR は約 120 億ドルであり、GCP は 2027 年末までに第三者の AI クラウドサービス収入が 730 億ドルを超えると予測しており、TPU システムの販売はさらに 1200 億ドル以上の貢献をする。GCP の最新の四半期成長率は 82% であり、2027 年には TPU システムの販売により 100% 以上に加速すると予想され、Google の一株当たりの利益に約 3 ドルの貢献をする。

SemiAnalysisによると、AMDは昨年末から今年初めにかけてMetaとOpenAIとの間で業績に基づくワラント契約を締結し、ワラントは両社が最大6GWのAMD Instinct GPUを調達・展開する状況に応じて段階的に付与される。また、AMDの株価は段階的な目標を突破する必要があり（最高600ドルまで）。AMDの株価が2026年初に約200ドルの範囲から現在の500-600ドルに上昇する中、SemiAnalysisはMetaとOpenAIのGPUの資本コストがそれぞれ約2.15ドル/時間および2.50ドル/時間から約1.60ドル/時間および1.75ドル/時間に低下したと推定している。もしAMDの株価が600-700ドルに上昇すれば、GPU自体の資本コストはほぼゼロに近づく。さらに1000ドルを突破すれば、サーバー、ネットワーク、CPUなどを含む全体のクラスターの資本コストは両社にとって実質的にゼロとなる。この分析は線形の付与仮定と6GWの全生産能力が完全に展開される前提に基づいており、ワラントの具体的な条項はまだ公開されていない。

半導体研究機関SemiAnalysisは、Nvidiaが今年下半期（すなわち2027会計年度下半期）に大規模な生産能力の向上を迎えると予測しており、データセンター計算事業の収入は現在の市場コンセンサス予想を20%上回るとしています。同機関は、以前HBM4が技術的なボトルネックに直面したために延期されたNvidiaの次世代Rubinアーキテクチャチップについて、関連する問題が解決され、前端のウェーハ供給が初期の備蓄を完了し、大規模生産段階に入る準備が整ったと述べています。さらに、SemiAnalysisは、その予測データが全産業チェーンに対する深い調査に基づいており、上流の材料、ウェーハファウンドリ、コンポーネント、サーバーインテグレーターから、下流の超大規模クラウドサービスプロバイダーおよび最前線のAIラボに至るまでの動態をカバーしていると強調しています。その追跡モデルは、Broadcom、AMD、MediaTek、Marvellなどの主要なAIチップエコシステムの参加者も網羅しています。

半導体研究機関SemiAnalysisは最新の分析を発表し、中国の長鑫ストレージ（CXMT）が世界第4位のDRAM製造業者として明確に位置づけられたと指摘しています。生産能力とキャッシュフローは継続的に増加していますが、この機関は長鑫ストレージが依然として設備、技術、市場の多重な課題に直面しており、短期的には現在のストレージ「スーパーサイクル」を終わらせることはないと考えています。具体的な課題として、先進的な半導体製造設備（EUV、先進的なエッチングおよびTSVツールなど）の輸出規制が長鑫のより先進的なプロセスおよび高帯域幅メモリ（HBM）分野への拡張を著しく制約しています。国産設備（中微公司、北方華創など）がある程度圧力を緩和していますが、多様なプロセスの統合と歩留まりのボトルネックを完全には解決できず、そのため技術は依然として主要メーカーに数世代遅れています。さらに、長鑫の市場シェアは現在、中国国内に高度に集中しており、グローバルな拡張は地政学的要因と顧客のサプライチェーンの多様化意欲に制限されています。長鑫が「安価なチップで世界市場を攻撃する可能性」についての市場の懸念に対し、SemiAnalysisは現在のDRAM市場には深刻な構造的不足が存在し、長鑫の生産能力の増加は中国国内の需要を完全に満たすことが難しい可能性があると明らかにしました。実際、中国のストレージチップの価格も大幅に上昇しており、世界的な上昇トレンドと一致しています。長鑫も不足プレミアムの恩恵を受けています。したがって、長鑫ストレージは長期的な構造的競争力として見なされるべきであり、AI需要の加速と供給の制限がある中で、短期的には主要メーカーが主導するスーパーサイクルの基本的な状況を揺るがすことはできません。

ChainCatcher のメッセージによると、公式情報として、オンチェーン信用プラットフォーム Creditlink が最近発表したコア機能 - Token Analysis が Four.meme に成功裏に統合され、同プラットフォームのプロジェクトページで展示されています。Token Analysis 機能は、トークンの基本情報、取引と流動性、保有分布、大口ランキング、リスク評価、スマートウォレット追跡をカバーし、ユーザーに包括的なオンチェーントークン信用分析を提供します。今回の協力は、Four.meme に「オンチェーン信用展示」という新たな次元を加えるだけでなく、Creditlink のコア機能の市場での認知度を示しています。今後、Creditlink はエコシステムの協力を拡大し、オンチェーン信用を Web3 の重要なインフラストラクチャにすることに尽力します。

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ChainCatcherのメッセージ、オンチェーンの認証と信用スコアリングシステムCreditlinkの初のオンチェーン分析製品Creditlink Smart Analysis Beta版が正式にリリースされました。初の製品には「Address Smart Analysis」と「Batch Address Analysis」の2つのコア機能が含まれており、個人ユーザーのアドレス信用分析と評価のニーズ、及びプロジェクト側のバッチアドレススクリーニングのニーズ（トークンエアドロップやウィッチ排除などのシナリオに適用可能）を満たすことを目的としています。Creditlinkは、暗号ユーザーとプロジェクト側のためにAIに基づくオンチェーンアドレス/契約のスマート分析システムを構築し、アドレス/トークンの価値、市場の潜在能力、リスクを深く分析・掘り下げ、最終的に完全なオンチェーンクレジットシステムを構築することを目指しています。

ChainCatcher のメッセージによると、公式の発表として、暗号支払いサービスプロバイダーの Alchemy Pay が AI Analysis 向けにカード・アズ・ア・サービス（CaaS）を発表し、AI Analysis がカスタムブランドのマスターカード AIA カードを発行できるようになり、ユーザーが暗号通貨取引にシームレスに参加できるようになります。