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エヌビディアの記事。決算と 13F の保有銘柄、CUDA と量子の誤り訂正、医療 AI への関与を SEC 開示と技術発表から検算し、日本の関連銘柄を示す。
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AIデータセンター投資の回収に年3.7兆ドルの売上が必要、米コロンビア大教授が試算
GDP比で鉄道建設を上回るという規模の比較だけでは、投資を回収できるかは分からない。論文の試算では、エヌビディアのGPU1個を稼働率80%、1時間6.9ドルで貸し続ける水準の売上高が要る。
エヌビディア出資の英創薬AIベースキャンプ・リサーチ、企業価値8億ドルを登記で検証
米エヌビディアが1月に出資した2,500万ドルは、7月に10%の割引価格で株式に転換されたとみられる。同社は売上高を開示しておらず、2024年の赤字は前年の2.4倍に膨らんだ。
エヌビディアがオープンAIなど顧客への資金支援を拡大、AI売上は設備費の1.6倍
英調査会社の試算では、今後の設備投資の回収に必要な売上の伸びは年29〜44%で、足元の伸びを下回る。リスクは資金の出し手にあり、AI向け半導体の首位企業が抱える調達契約・出資・保証4,865億ドルのうち顧客向けが2,075億ドルを占める。
アルファベットやメタの社債、発行額が大きいほど上乗せ金利は拡大するのか
目論見書に記載された発行時の条件では、発行額の大きい新しい社債のほうが上乗せ金利が小さい例が多い。大きく変わったのは調達額で、クラウド3社の部門利益は前年同期の1.64倍に増えた。
エヌビディアのCPU「ベラ」、AIエージェントで増えるCPU需要も自社で取り込む
1対1という比率の目安はCPUを売るインテルが示したもので、GPUの最大手はGPUのラックとCPU専用のラックを組み合わせてその比率に届く。
エヌビディアのジェンスン・ファン氏、今年売った株はゼロ 16万株は納税分
幹部5人の報告書にある取引は3つの区分に分かれ、売却代金を受け取ったのは最高財務責任者1人だけだった。
2028年のHBM需要、ブロードコム向け4万1003が最大になる
最後の1年で増える5万1833のうち、2万8002はクラウド向けの専用半導体を作る1社によるものである。
AIクラウド3社は売上の2.7倍を設備に投じた 手元に残るのは供給側
真ん中にいることと、手元に資金が残ることは別だった。3社が建てている規模は、顧客が自前で建てている額の6.3%にとどまる
AIサーバーのプリント基板、エヌビディアは2世代で4倍超の15万ドル台
搭載額が急増するのはラック内の配線を基板に置き換える世代で、次の世代では銅箔が伸びず積層板の金額が増える。伸び率が最も大きいのは、同じ標準ラックに移るアマゾンの自社開発半導体だ
GPU利用率100%はフル稼働ではない、エヌビディアの指標で読み直す
メタの大規模言語モデルの学習では、実際に進んだ演算量は理論上の上限の38〜43%だった。計算資源の稼働を示す数字が時間を数えているのか、回路や計算量を数えているのかを、製造元の文書の定義で確かめる
エヌビディアの簿外債務5,305億ドルは現金と有価証券の9.4倍だった
1兆4,000億ドルは5年先の試算にすぎない。いま数えられるのは調達契約2,790億ドルとオハイオ州の債務保証1,050億ドルで、いずれも四半期ごとに動く
ファブレス上位10社+73% 1社で64%、台湾勢は為替で2.3ポイント減
エヌビディアを除く9社の伸びは+39.9%にとどまる。米国6社の四半期報告書と突き合わせると、この表は特定部門のみの集計と暦年ベースへの換算で全社売上高と最大36%ずれる
GPU担保融資の金利15%→5.9% 縮んだ9ポイントの8割は信用の再評価
同じ会社が1.75%と15%を同時に払い、85億ドルの枠だけが親会社に返済を求めない。取りまとめたのは三菱UFJ銀行だった。8本の融資枠を四半期報告と公的統計で分解する
エヌビディアの13Fを読む、保有7銘柄は全上昇で本体だけ2%安
届出は8銘柄・634億ドル。ところが同じ会社は非上場株を479億ドル抱え、他人の賃料に1,085億ドルの保証を差し出している。47%を占めるインテルが9%上げた理由は4つ流れており、うち1つは名指しされた顧客が否定した。数字の出どころを1件ずつ原文と突き合わせる
ジェンスン・フアン氏「AstraはAGIの到来を示す」 一方、OpenAIは慎重姿勢
10万GPU超の事前学習、サイバー能力「重大」の初認定、憲章と契約から消えた定義、次の40万個の GPU を SEC・EDINET・FRED・労働統計で確かめる
ロボット経済の8層37銘柄を SEC で検算、人型出荷は中国2社で74%
投稿の8層と証券アプリの8区分を照合し、上場廃止と清算の2銘柄、受注残と継続収入の実額、日本8社の有価証券報告書と株式需給まで一次資料で追う
ファーウェイは2030年にエヌビディアへ追いつくか — エポックAIの「ほぼ確実に無理」を検算する、7倍の性能差・150万個の生産・国産HBMだけなら1%
2026年9月4日の報告書が示したH100換算の生産量、B300との6.75倍の内訳、「毎年2倍」の道筋、積層 (LogicFolding) の賭けを、ファーウェイの公表値、SEC決算、EDINETの有報、e-StatとFREDで照合し、日本の装置各社への含意まで辿る
運転支援SoCの中国シェア、2つの円グラフが違う数字を出す理由と稼ぎの在り処
ホライズン31.94%とエヌビディアOrin-X 36.6%は同じ市場の別の切り口である。母集団と単位をそろえて「中国産が半分以上」を検算し、SoCの中で何が計算されているかと、誰が稼いでいるかを提出書類の実額で確かめる
「CUDAを書くAI」で拡散した5つの主張を検証する — 92〜100%は速度の伸びではない
バイトダンスと清華大学の論文をベンチマークの定義から読み直し、米NVIDIAの年次報告書と金融庁EDINETで外側を固めた
エヌビディアの独自メモリ発表を割り戻すと、1台2,000ワットのうち400ワットがメモリだった
追加15,000台という数字から電力の内訳が、面積67%削減という数字から接続回路の大きさが逆算できる。表と本文で違う2つの値、年次報告書に一度も出てこない名前まで、公表資料だけで確かめる
量子で稼ぐ会社は量子を作らない、NVIDIAが押さえたのは誤り訂正の1マイクロ秒だった
較正モデル350億と復号器91.2万パラメータという5桁の開きが何を意味するのかを層ごとに解き、根拠論文の著者28人中20人が同社所属である事実を確かめ、年次報告書に量子の語が1度も出てこない収益構造まで一次資料でたどる
口腔がんAIの30秒を分解する、NVIDIAが出したのは金ではなく技術者の名前だった
物体検出の推論工程を層ごとに追い、4万枚という学習資産の意味、閾値1つが決める見落としと過剰紹介の秤、承認後にモデルが凍る制度、そして導入した歯科医院に一円も入らない診療報酬の構造までを一次資料で解く
NVIDIA決算962億ドルを10-Qで照合する、出回る指数騰落は入れ替わっていた
出回る決算数値は同日提出の四半期報告書と一致した。棚卸資産は2四半期で47.5%増え、市場の物差しは成長率から利益率へ移っている。指数の騰落率はFREDの実測で2つの要約の食い違いを裁定した
エヌビディア関連66銘柄を実額で並べ直す、中核5社の1社は減収減益だった
決算前に出回る関連銘柄の分類を、EDINETの有価証券報告書で1社ずつ突き合わせた。中核とされる東京エレクトロンデバイスは減収減益で、最も増益率が高かったのは小型に分類された銘柄だった
NVIDIA供給網の「売上の24%」を検算する、アドバンテストの全社売上高の7倍になる
11社の比率を足すと118.55%になり、支出の内訳としては成立しない。SEC提出のNVIDIA売上高2,159億ドルとEDINETの日本2社を突き合わせ、この数字が何を測っているかを確かめる
エヌビディア決算前にフジクラなど電線・光通信株が売られた理由を探る
8月24日の東京市場では電線・光通信の11銘柄のうち10銘柄が下げた。光部品の米ルメンタムは6月期の売上高が83%増え、フジクラの前期の営業利益率は16.0%と電線大手で際立つ。下げは需要の変調ではなく、金利の上昇と決算前の持ち高調整によるものだった
NVIDIA、AIサーバー15%超値上げでMicron粗利79%
Bloombergが報じた値上げ通知をNVL72の部品表780万ドルに当てはめ、HSBCのHBM推計から1ビット単価が3年で2倍になる計算を示し、Micronの決算・日本の半導体部品輸入額・有報で「誰が払い、誰が受け取り、誰の数量が増えるか」を見分ける
NVIDIA 8月決算、上振れより見通し引き上げが焦点に
会社見通し910億ドルが中国向けを含まない理由、Blackwellの上にRubinが重なる前四半期比の構造、ネットワーク製品148億ドルの構成比上昇を8-Kの原本で読み、アドバンテスト・ディスコの利益率と貿易統計で日本側の先行指標を示す
NVIDIAの投資先10社を13F原本で検算、投下204億ドルは評価738億ドルの3.6倍になった
2026年8月14日提出の保有報告と公表済みの出資条件で全銘柄を照合し、「循環金融」批判と「供給網への布石」論のどちらが実態に近いかを、顧客側・供給側の仕分けと投下額の内訳で確かめる
エヌビディアの光電融合イーサネットが量産に入った、名指しされたのは台湾2社と中国1社だった
レーザー4分の1・電力5分の1・障害間隔10倍という主張の出所と変遷を検証し、TSMC・SPIL・TFCの製造分担、フジクラなど日本の光部品の実額を有価証券報告書で置く
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