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Substrateの9月18日の報道によると、半導体とAIインフラストラクチャの研究機関SemiAnalysisは、今年の収益が1億ドルを超えると予想され、従業員数は約100人です。創設者のDylan Patelは2020年にWordPressブログからスタートし、2023年には収益が七桁に達しました。サブスクリプション収入は総収益の5%未満で、ほとんどはデータモデル、機関研究製品Core Research、コンサルティング業務から得られています。現在、同社は12のモデルを保有し、ネットワーク、ウェーハ製造装置、ファウンドリ、エネルギーなどの分野をカバーしており、アナリストは約50人です。SemiAnalysisの顧客は、世界のほとんどの大手テクノロジー企業を含んでおり、NvidiaのCEOである黄仁勲、AMDのCEOである蘇姿豊、MetaのCEOであるザッカーバーグ、マイクロソフトのCEOであるナデラ、OpenAIのCEOであるオットマンがその読者です。同社のCoWoSおよびHBMサプライチェーンモデルは、Nvidiaが四半期ごとに40万個のH100を出荷することを予測し、OpenAIはHot Chipsで自社開発のチップJalapeñoを発表する際に、InferenceXを第三者のベンチマークとして使用しました。Dylan Patelは最近、初期のスタートアップ投資のために5億ドルのSemiAnalysis Capital Fund Iを募集しました。同社はエネルギー分野への拡張を計画しており、アナリストはさまざまな電力網や公共事業の関係者と実地で接触する予定です。

Singularity Research は X で、Citrini が SemiAnalysis に買収されたと発表しましたが、取引条件は公開されていません。この機関は最初に取引価格を約 3000 万ドルと推定し、その後実際の金額は 1 億ドルに近い可能性があると更新しましたが、内部情報はなく、あくまで推測であることを強調しています。Citrini は 2023 年に設立され、Substack ニュースレターおよび機関研究製品を提供しており、購読者数は 26 万人を超えています。その年収は約 590 万ドルと推定されています。Citrini は 2025 年 12 月に 505 万ドルの SAFE ラウンドの資金調達を完了しており、約 20% の希薄化を考慮すると、投資後の評価額は約 2500 万ドルとなります。

アメリカ合衆国大統領トランプは、彼の政府が「完全に準拠し合法的な方法」で分散型永続契約取引プラットフォームHyperliquidをアメリカ市場に導入することを推進していると述べました。先月、トランプはアメリカ商品先物取引委員会（CFTC）がHyperliquidをアメリカに導入するために尽力すると述べました。その後、Krakenの親会社Paywardは、CFTCと協力して、CFTCの規制を受けたプラットフォームBitnomialを通じて、登録されたアメリカのユーザーにHyperliquid市場およびその基盤となるLayer 1ブロックチェーンに関連する一部の暗号永続契約製品を提供していると発表しました。Nansenの研究アナリストNicolai Sondergaardは、この取り決めがHyperliquidが一部の基盤技術、流動性、または市場設計を提供することを可能にするかもしれないと考えていますが、既存のプラットフォームを直接アメリカのユーザーに開放する必要はないと述べています。これはHyperliquidのインフラストラクチャの周りに独立したアメリカ製品を構築することに相当します。彼は、アメリカのユーザーがより少ない市場、より低いレバレッジ、より保守的なリスク管理を受ける可能性があると述べています。また、彼は全面的なKYC化に反対し、一律のKYCが合法的なユーザーのプライバシーと無許可アクセス権を弱め、流動性をオフショアに押しやると考えています。

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。

オンチェーンプロジェクトの立ち上げとガバナンスプラットフォーム Umia は、自身のトークン $UMIA のオンチェーンオークションを開始しました。これは、同システムを通じて発行された最初のトークンです。初期入札ウィンドウはすでにオープンしており、公開ラウンドは 8 月 29 日から 9 月 2 日まで Base 上で umia.finance を通じて全員に開放されます。入札は USDC で行われ、Privy カードによる入金がサポートされます。オークション終了後、Uniswap v4 でプロトコルの自有流動性を用いて取引が開始されます。$UMIA の総供給量は 5000 万枚で、そのうち 4000 万枚が立ち上げ時に配分され、残りの 1000 万枚は業績準備金となります。4000 万枚のうち 61% は初日から流通しており、オークションで販売された 1730 万枚（ロックなし）およびプロトコルが保有する部分を含みます。支持者、サービスプロバイダー、チームのシェアは 12 ヶ月のクリフ後に 36 ヶ月で帰属します。Umia はフルスタックのオンチェーンプロジェクト立ち上げとガバナンスプラットフォームであり、金庫は非保管型で、取締役会の決定は市場での価格設定を通じて行われます。Umia によって立ち上げられた各プロジェクトは、MetaLex BORG フレームワークに基づくケイマン隔離投資ポートフォリオ会社の子会社として位置づけられます。Umia は Chainbound によってインキュベートされ、2024 年 8 月に 460 万ドルを調達し、cyber Fund がリード投資家となりました。

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。