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Bitcoin News は X プラットフォームで、日本のエネルギーとテクノロジー企業 Remixpoint が 2026 年 9 月 1 日に保有していた全ての ETH、SOL、XRP、DOGE を売却し、取引額は約 560 万ドル、合計利益は約 75.7 万ドルであると発表しました。Remixpoint は現在約 1506 枚の BTC を保有しており、デジタル資産の備蓄戦略をビットコインのみを保有する方向に転換しています。会社はまた、ビットコインの貸出を通じて約 14.92 枚の BTC の収入を得ており、アルトコインの売却による収益はエネルギー事業の拡大に使用される可能性があります。

9月4日、B.AIプラットフォームはGoogle DeepMindの最新のGemini 3.8 Flashモデルが正式にAPIに接続されたことを発表しました。このモデルはGemini 3ファミリーの最新世代の主力モデルで、1Mトークンのコンテキストウィンドウとネイティブなマルチモーダル入力をサポートしています。プラットフォームによると、Gemini 3.8 FlashはFlashシリーズの低遅延特性を維持しつつ、ソフトウェアエンジニアリング、エージェントタスク、専門分野における多段階推論などの面で改善が見られ、金融や法律などの専門分野でも成果を上げています。複雑な推論と長期的なエージェントワークフローに向けています。公式API接続は現在オープンしています。

日本上市会社 Remixpoint は、約 901.45 枚の ETH、1.392 万枚の SOL、119.12 万枚の XRP および 280.23 万枚の DOGE を含む全ての山寨コインの保有を売却したと発表しました。取引による収益は約 554 万ドルで、約 74.33 万ドルの利益を実現しました。上述の取引を完了した後、ビットコインは Remixpoint が唯一保有する暗号資産となり、現在同社は約 1,506 枚の BTC を保有しており、ビットコインを中心に資産配置を行い、今後の事業を展開する計画です。8 月末時点で、同社は以前に ETH と Solana のステーキングを通じて約 18.81 万ドルの収益を得ていました。

Ai姨の監視によると、バイナンスの先物実取引のスマートマネー30日ランキングの首位が交代し、トレーダーのSemisemiは過去30日間で1078万ドル以上の利益を上げました。その中で、BTCのロングポジションは806万ドル以上の利益を実現し、ETHのロングポジションは391万ドル以上の利益を実現しました。主な収益はBTCとETHの取引から得られています。現在、Semisemiは価値9559万ドルのBTCとETHのロングポジションを保持しており、合計で約188.5万ドルの浮損があります。

日本上市会社 Remixpoint は、投資ポートフォリオの選定と集中を進めるために、保有していたすべてのアルトコインを売却したことを発表しました。今後は、ポジションと運営を Bitcoin の単一資産に集中させる予定です。8 月末時点で、同社は約 14.92 BTC（約 102.58 万ドル）、ETH ステーキング約 6.84 万ドル、SOL ステーキング約 11.85 万ドルを保有しています。売却された資産には 901 ETH、13,920 SOL、119 万 XRP、280 万 DOGE が含まれ、合計売却額は約 550 万ドル、総利益は約 73.68 万ドルです。

Google DeepMindは、Geminiのインテリジェントエージェントのビデオ理解機能を発表しました。この機能は、Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash、および3.5 Flash-Liteモデル向けに公開されています。この機能により、動的検索、スキャン、およびビデオクリップの検査を通じて、長いビデオの分析効率と正確性が向上します。従来の固定フレームレート処理方式と比較して、最大で88%のトークン消費を削減し、分析コストを66%低下させ、最大7%の正確性を向上させることができます。この機能は現在、Gemini APIを通じてGoogle AI StudioおよびGemini Enterprise Agent Platformで提供されており、今後はGeminiアプリケーションやYouTubeの「Ask YouTube」機能にも適用される予定です。

《ウォール・ストリート・ジャーナル》記者エリン・ウーの従業員からの情報を引用した報道によると、Googleの人工知能研究部門はGemini 3.8 Flashという新しいモデルを発表する予定で、そのコーディング能力が大幅に強化されている。このモデルの内部コードネームは「Skimaki」で、最も早くて水曜日（9月2日）にオンラインになる可能性がある。Google内部のコーディングツールJetskiとの比較テストでは、同社のエンジニアはこの新モデルの好みがAnthropicのOpusを上回った。

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。

Business Insider の報道によると、Google は今月新しい AI モデルを発表した後、一部の従業員が内部コーディングプラットフォーム Jetski 上で Gemini 3.8 Flash のプレビュー版をテストし始めた。あるテスト従業員は、このモデルが 3.7 Flash よりも明らかに優れていると述べたが、現時点では評価するには早すぎると強調した。Google はこれに対してコメントを控えている。3.5 Pro がまだリリースされていない中、Anthropic と OpenAI が継続的に加速している背景の中で、Google はもはや最前線のモデルを持たず、より高速でコストが低い Flash シリーズの「主力モデル」にシフトして、エージェントのコーディングと実行に使用している。Gemini 3.6 Flash は 7 月にリリースされ、3.7 Flash はその 3 週間後に続いた。CEO のサンダー・ピチャイは Q2 の決算発表会で、会社の目標はほぼ毎月のリリースに近づいていると述べた。従業員のプレビューは、Gemini 3.8 Flash の公開リリースが近い可能性を示唆しているが、保証はされていない。一部の AI 観察者は、Arena AI ベンチマークサイトでこのモデルの痕跡を発見したと考えており、Google は以前にこのプラットフォームを使用して今後リリースされるバージョンをテストしていた。Google は今年の初めに Gemini Spark エージェントも発表した。

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。

DIGITIMESの報道によると、台湾系半導体サプライチェーンは先進的なパッケージング技術が多様化に向かっていることを明らかにし、インテルのEMIBが重要な選択肢となっている。Google TPUはEMIBパッケージを導入することが確定しており、初めてこの技術を採用したTPUの歩留まりは基準を達成しており、技術、コスト、及び生産能力のパフォーマンスはすべてGoogleの元々の基準に合致している。今後の数世代のTPUでもEMIBを引き続き使用する可能性が大幅に高まっている。台積電のCoWoSの生産能力が引き続き厳しい状況にある中で、EMIBの歩留まりと技術が基準を維持する限り、Googleは引き続き採用する。メディアテックは関連するASICの協力先として、アメリカのチームの一部の管理者がインテルのバックグラウンドを持っているため、両者の協力はよりスムーズである。メディアテックは依然として台積電を絶対的な主力とするが、インテルとのTPUにおける成功はGoogleの信頼を強化し、より多くのプロジェクトを獲得し、クラウド顧客に多様なパッケージングソリューションを提供するのに役立つ。台積電は以前の決算説明会で、より多くのサプライヤーが先進的なパッケージングに投入して圧力を分担するよう呼びかけており、サプライチェーンは自社の増産が無制限にはならないと一般的に考えているため、インテルなどのパッケージングの多様なアプローチが必要な方向性となっている。関連するテスト機器やインターフェース業者も恩恵を受けることが期待されている。

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。

PR Newswireによると、デジタル資産投資機関Hivemind Digital Groupは1700万ドルの戦略的資金調達を完了し、英国の資産管理会社M&G Investmentsが主導し、CPIC投資管理（香港）、ZA Bank、FalconX、Sonic Boom Venturesなどが参加しました。今回の資金調達は、資産トークン化インフラの構築を進め、ブロックチェーン技術の伝統的な金融資産管理、発行、取引への応用を探るために使用されます。

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。

CoinDesk の報道によると、Winklevoss 双子兄弟が設立した暗号プラットフォーム Gemini は、Apex Fintech Solutions と意向書を締結し、Apex の先物コミッション業者（FCM）を通じて、ブローカー顧客に規制された暗号予測市場契約を配布する計画を発表しました。取り決めに基づき、子会社 Gemini Titan は Apex FCM を通じて暗号イベント契約を配布する独占的な規制取引所となり、Gemini が執行と清算を担当し、Apex の証券会社が予測市場取引所との接続を自ら構築することなく関連製品を提供できるようにします。この協力は、Gemini が規制された予測市場の展開を進める上に成り立っています。Gemini Titan は 2025 年 12 月に CFTC 指定契約市場ライセンスを取得し、Gemini Olympus は 2025 年 4 月にデリバティブ清算機関ライセンスを取得しました。両者には既に協力の基盤があり、Gemini は 7 月に一部の米国顧客向けに手数料無料の株式取引を開始し、Apex Clearing Corporation が保管および清算ブローカーとして機能しました。会社は今後数週間で詳細を確定する見込みです。Gemini の CEO Tyler Winklevoss は、予測が市場の未来であると信じていると述べました。報道では、予測市場全体の取引量の増加や、Gemini が以前に導入した予測市場関連の Command Center AI 機能についても言及されています。

8月24日、SKハイニックスは次世代HBMソリューションのために、インテルEMIBを含む先進的なパッケージ技術を導入しており、最終的には3Dパッケージ時代に突入する計画です。2026年のHot Chips大会で、SKハイニックスのパッケージエンジニアリング副社長であるJaesik Leeは「高帯域幅メモリの先進的なパッケージ」というタイトルの報告を行い、同社がどのように先進的なパッケージ技術を利用してHBM製品のロードマップを加速させるかを説明しました。現在、SKハイニックスは混合ボンディングなどの方法を探求しており、16層スタッキングの制限を突破しようとしています。将来的には、TSVの数を増やし、ロジックプロセス統合のIO速度を向上させ、電源配分ネットワークを最適化することで、消費電力の課題に対処する計画です。記事執筆時点で、SKハイニックスの韓国株は1.71%上昇しています。

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。

ARK Invest 研究総監 lorenzoark は、Hyperliquid がアメリカの規制取引プラットフォーム Gemini を買収し、アメリカの規制された HIP-3 および HIP-4 デプロイメントプラットフォームにすることを提案しました。Hyperliquid は、アメリカの規制会社がそのパブリックチェーン上で永続的な契約取引と決済を提供できるように、CFTC および SEC と接触しています。Gemini は 2025 年 9 月に 330 億ドルの評価で上場し、現在の時価総額は約 4.5 億ドルで、IPO から 85% 以上下落しています。そのコアビジネスは圧力を受けており、イギリス、EU、オーストラリアの事業を縮小し、従業員はピーク時から約 40% 減少して 402 人になり、プラットフォームの資産は 182 億ドルから 84 億ドルに減少し、現物取引量は 66% 減少しました。約 4.5 億ドルで Gemini の完全なアメリカ規制ライセンスのポートフォリオを取得できます。これには NYDFS の信託ライセンス、CFTC 規制の DCM（Gemini Titan）、DCO（Gemini Olympus）、進行中の FCM、ほぼ全米 MTL およびブローカー自己取引業者ライセンスが含まれます。Kraken の親会社が最高 5.5 億ドルで Bitnomial を買収したのと比較して、Gemini の全体的な時価総額はさらに低いです。買収後、約 58 万の月間アクティブ取引ユーザー、172 万の生涯ユーザー、84 億ドルのプラットフォーム資産、四半期ごとの 38 億ドルの現物取引量、約 1.8 億ドルの年換算収入などの運営資産を引き継ぐことができます。