⚙️NVIDIAがHBM4の主力を12段から8段へ替えてほしいと頼んだ | 歩留まりが落ちるのはDRAMでなく積む工程だ 000660.KS 005930.KS NVIDIAが韓国の2社へ出したのは、増やしてくれという依頼ではなかった。 ZDNet Koreaが8月26日に伝えたところでは、SamsungとSK hynixは今年下半期、NVIDIA向けHBM4の出荷で8段品の比率を引き上げる。両社はここまで、次世代AIアクセラレータVera Rubin向けに12段品を供給してきた。量産出荷の開始はSamsungが1〜3月期、SK hynixが4〜6月期とみられている。すでに走っている供給への、途中変更だ。 > 最近NVIDIAから、HBM4の主力供給製品を12段から8段へ変更してほしいという要請があった。それに合わせて下半期の供給計画が修正されたと理解している > （メモリ半導体業界関係者） 段数はそのまま容量になる。HBMはDRAMを縦に積んだメモリで、12段は12枚重ねたという意味だ。Vera Rubinは1基あたりHBM4を288GB載せる。8つのスタックに分けるので1つが36GB、それが12段の姿だ。同じ8スタックを8段で組めば24GBずつ、合計は192GBに下がる。 ただし動いているのは比率で、8段が何割まで来るかはまだ決まっていない。もう一人の関係者は、8段への需要はもともと一部あったが下半期に増え、関連する素材・部品の発注にも影響が出た、と話している。 減らすほうへ動いた理由は、同紙の中で2つに分かれている。 一つは熱だ。HBM4はデータの通り道である入出力端子を前の世代の2倍、2,048本へ増やした。増えた分の発熱は個別のチップに留まらず、サーバーラック全体に乗る。 熱を逃がす構造そのものは用意されている。8月23日のHot Chips 2026に登壇したSK hynix Americaのパッケージ技術担当VP、Jaesik Leeは、5月に自社が公開した熱ブロックを詳しく説明したうえで、この構造はすでに設計に入ったHBM世代へは適用できないと断った。HBM4はもう設計を終えている。この熱ブロックで解く道は、この世代には残っていない。 もう一つが歩留まりで、今回の芯はこちらにある。 HBMはいま極度の供給難にある。そのうえHBM4は、性能と集積度を上げたぶん歩留まりを取りにくい。同紙が書いているのは、その落ち方の場所だ。HBMの中身であるDRAMコアダイの歩留まりは比較的速く引き上げられる。落ちるのは、それを12枚積み、接合し、パッケージする工程のほうだという。 良品が減っているのは、DRAMを作る工程ではない。積む工程だ。 積む工程がいちばん狭い場所なら、そこを通す数を増やす一番速い手段は、新しい棟でも新しい装置でもない。積む回数を減らすことだ。増えるのは通るスタックの数で、1本に載る容量のほうは減る。 段数を変えてほしいと言われた製品の重さも、数字で出ている。Samsungでメモリのグローバル営業・マーケティングを統括するJaejune Kimは、7月30日の決算説明会で、下半期はHBM売上に占めるHBM4の比率が60%をかなり上回ると述べた。下半期のHBM売上の主力が、今回の変更の対象にあたる。 いまVera Rubin向けに12段のHBM4を量産供給しているのが SK hynix 000660.KS と Samsung 005930.KS で、同紙が計画を伝えているのもこの2社に限られる。 業界側の受け止めは、それでも冷静だ。 > NVIDIAは最新のAIプラットフォームを設計するうえで発熱管理を最も重視している。個別チップのスペックを下方調整するというより、システム全体で最適な組み合わせを探す過程であり、市場全体の需要に大きな変動を起こすものではない > （半導体業界関係者） 同じ変更は、次の世代へもう入り始めている。HBM4の後継のHBM4Eも、当初の12段ではなく8段中心の出荷になる公算が高いという。HBM4EはNVIDIAのRubin Ultra向けの製品だ。 > 12段と16段のHBM4Eサンプルも議論されてはいるが、いまの顧客との議論を見ると、来年供給されるHBM4Eは8段が主力になる可能性が高い。ただしRubin UltraがHBM4EとHBM4のどちらを使うのかといった論点が残っており、業界全体の不確実性は高い > （メモリ半導体業界の高位関係者） 見るべきは来年のHBM4Eの段数だ。8段で出てくれば、段数は積み上がっていくものだという前提が2世代続けて止まる。12段や16段で出てくれば、止まったのはHBM4の1世代だけということになる。 そのどちらになるかを決めているのが、いまのところJEDECの規格書ではなく客の発注書のほうだ、という点は覚えておいていい。 🤘情報提供 Stock Slayer :

【京セラ、AIの高性能化を可能とする埋め込みMLCC「Flat Terminal」を2026年度下期に量産へ】 京セラは8月24日、半導体製造ならびにAIデータセンターで活用される自社セラミック製品に関する説明会を開催。プリント基板の内部に埋め込んで使用する積層セラミックコンデンサ(MLCC)「Flat Terminal」を開発、製品化したことを明らかにした。 Flat Terminalは、プリント基板の表面に実装する一般的なMLCCとは異なり、プリント基板の内部に埋め込んで使用することを前提に開発された埋め込みMLCCである。 AIサーバーをはじめとする高性能コンピューティング機器では、CPUやAIアクセラレータの高性能化に伴って消費電力が増加している。負荷が急激に変化した際にも安定して電力を供給するため、プロセッサの周辺には、電源電圧の変動やノイズを抑える多数のコンデンサが配置されている。 一方、プロセッサやメモリ、電源部品などの実装密度が高まる中、プリント基板の表面だけで必要な部品の実装面積を確保することは難しくなりつつある。 Flat Terminalをプリント基板の内部に埋め込むことで、基板表面の実装スペースをほかの半導体や電子部品に割り当てることを可能とする。 出典：TECH+

【8月20日 朝のニュースまとめ】 ・GoogleとMarvellがAIチップ協業を拡大 ・ReplitがGPT-5.6 Luna搭載のFree Modeを提供開始 ・Qwen3.8-27BのGGUF版公開、精度10%向上 ・SpaceXがCognition買収を打診するも拒否される ・OpenAIがビジネス向けPrivate Safety Processingを発表 ・Nebius GroupがAIデータセンター構築へ45億ドル調達 ・AIを宿題に使うと試験のスコアが下がる研究結果 ・Gemini 3.7 FlashがGoogle検索に統合 ・OpenAI学習停止の背景に高度なサイバー能力か === GoogleとMarvellがAIチップ協業を拡大【続報】 ・GoogleとMarvellによるAIチップ共同開発に関する続報です ・AI推論アクセラレータなどのカスタムシリコンパートナーシップを拡大したと報じられました ・GoogleはMarvellに対して最大122億ドル相当の株式購入ワラントを取得したとのことです ・AIインフラの需要が高まる中、Googleが半導体分野での存在感をさらに強めています === ReplitがGPT-5.6 Luna搭載のFree Modeを提供開始 ・ReplitがOpenAIのGPT-5.6 Lunaを搭載したFree Modeの提供を開始しました。 ・従来と比較して能力が約30倍向上したとされており、プロンプトの節約を気にせず開発に集中できるようになります。 ・Lunaモデルのコストパフォーマンスの高さと、AI開発環境の民主化を推し進める動きとして高く評価されています。 === Qwen3.8-27BのGGUF版公開、精度10%向上【続報】 ・Qwen3.8-27Bに関する続報です ・Unsloth Dynamic v3を用いたGGUF版がリリースされ、精度が10%向上したことが報告されました ・また、先日公開された1-bit量子化版はわずか8GBのRAMで動作し、BF16と比較して77%の精度を維持しているとのことです ・ローカル環境での高性能モデルの実行ハードルを大きく下げる成果として注目を集めています === SpaceXがCognition買収を打診するも拒否される ・SpaceXがAIコーディングスタートアップのCognition AIに買収を打診したものの、断られたと報じられています ・SpaceXはすでにCursorを買収しており、エンタープライズAI分野での競争力強化を急速に進めています ・現在は買収交渉は行われていないものの、SpaceXの計算資源の提供など、両社による協業の可能性が議論されているとのことです === OpenAIがビジネス向けPrivate Safety Processingを発表 ・OpenAIがビジネス向けの新たなプライバシー保護機能「Private Safety Processing」のプレビューを発表しました。 ・企業データの保持を行わない「Zero Data Retention」を維持しつつ、安全ガードレールを向上させる仕組みです。 ・AIがより自律的で長期的なタスクを担うようになる中で、機密データの制御と安全性の両立を図る重要なアップデートとなります。 === Nebius GroupがAIデータセンター構築へ45億ドル調達 ・Nebius Groupが転換社債の発行により45億ドルを調達する計画を発表しました。 ・急増するAIの計算需要に応えるため、データセンターの構築と拡張に資金を充てる予定です。 ・AIインフラストラクチャ市場における投資競争が引き続き過熱していることを示しています。 === AIを宿題に使うと試験のスコアが下がる研究結果 ・AIを宿題に使用した生徒の成績に関する新たな研究結果が話題になっています。 ・AIを使用した生徒は6ヶ月間で宿題のスコアが18%向上したものの、試験ではAIを使用しなかった生徒より20%低いスコアになりました。 ・AIへの過度な依存が学習効果に悪影響を及ぼす可能性を示すデータとして注目されています。 === Gemini 3.7 FlashがGoogle検索に統合【続報】 ・Gemini 3.7 Flashに関する続報です ・同モデルがGoogle検索に統合され、指示追従性とユーザーの意図理解がさらに向上しました ・300-350 tokens/sという非常に高速な出力速度を維持しており、引き続き高い評価を集めています === OpenAI学習停止の背景に高度なサイバー能力か【続報】 ・OpenAIによるフロンティアモデルの学習一時停止に関する続報です ・高度なサイバー能力に直面したことが一時停止の引き金になったと報じられています ・これを受け、安全基準のあり方が問われています ・開発者の間では、独立機関による監視の必要性や、競合モデルの動向を伺っているのではないかといった議論が交わされています

💡 NVIDIA Corporation $NVDA Q2 FY2027決算 2026-08-26 💰 今四半期業績 - 🟢 EPS：$2.22 (予想$2.09) - 🟢 売上高：$96.22B (予想$92.27B) 📊 重要指標 - 🟢 Data Center売上高：$89.0B (YoY+117%, QoQ+18%) - 🟢 Edge Computing売上高：$7.2B (YoY+27%, QoQ+13%) - 🟢 Non-GAAP粗利益率：75.0% (YoY+250bps) - 🟢 Non-GAAP営業利益：$64.0B (YoY+124%) - 🟢 フリーキャッシュフロー：$21.3B (前年同期$13.5B, YoY+59%) - 🟢 株主還元：Q2で約$26.0B (自社株買い+配当), 残枠約$99.0B - 🔴 Q3ガイダンス粗利益率：74.0%±50bps (QoQ-100bps) 📊 次四半期ガイダンス - 🟢 売上高：$108.0B (予想$104.18B) 📍決算内容の注目ポイント - Vera Rubinプラットフォームがフル生産に移行。CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure、Nebiusなど主要パートナーでラック稼働を開始。 - Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、KKRと戦略的パートナーシップを発表し、AIインフラ構築のために$500B超のサードパーティ資本を動員する枠組みを構築。 - Q2に約$26.0Bの株主還元を実施（自社株買い＋現金配当）。残存自社株買い枠は約$99.0B。次回四半期配当は1株当たり$0.25（2026年10月1日支払い予定）。 - Spectrum-6スイッチシステム、Vera CPU、Groq 3 LPX推論アクセラレータなど次世代製品群の量産・出荷を加速。MLPerf Training 6.0ベンチマークでBlackwellが全カテゴリ首位。 - 日本政府・産業リーダーとの連携で世界初の国家AIインフラを立ち上げ。韓国ではSK Telecom、NAVER、Brookfieldとギガワット規模のソブリンAIインフラ構築を推進。 🤵‍♂️CEO (Jensen Huang) コメント 「AIは変曲点に到達しました。AIは実用的な仕事をしており、そのトークンは生産的で収益性があります。今やコンピュートは収益そのものです。需要は加速しています。昨年のこの時期は1つの研究所だけがインフラ構築を牽引していましたが、今日では新しいAIラボやスタートアップの黄金時代を迎え、複数のフロンティアラボが並行してスケーリングし、活発なオープンモデルエコシステムとフィジカルAIがオンラインになっています。米国内外で強いモメンタムがあります。AIインフラの構築はフルスピードで進行中です。フル生産に入ったVera Rubinは、まさにこの瞬間のために作られました。」 🔍 主要ファンダメンタルズ指標 - 時価総額: 5.09T - PER: 32.00 - Forward PER: 23.27 - PEG: 0.29 🎯市場評価 - 株価 (発表前): 📉$209.97 (-1.45%) - 株価 (発表後): 📉$208.5 (-0.7%) - 決算前アナリスト目標株価: $324.48 ($500 ~ $265) A- - 決算総合サプライズ率 (AI推定): 😊7.82% - 決算後目標株価 (AI推定): $214.85 🤖 決算まとめるくん(AI)コメント 「NVIDIA Corporationの2027年度Q2決算は、売上高$96.22B（予想$92.27B）、Non-GAAP EPS $2.22（予想$2.09）と、いずれもアナリスト予想を明確に上回る好決算となりました。特にData Center事業の売上高$89.0B（YoY+117%）は驚異的な成長率を維持しており、AI推論・学習需要の構造的拡大を裏付けています。 Non-GAAP粗利益率は75.0%と前年同期比250bps改善し、売上規模の急拡大にもかかわらず高い収益性を維持しています。Non-GAAP営業利益$64.0B（YoY+124%）は、研究開発費の増加（YoY+54%）を十分に吸収した上での成果であり、オペレーティングレバレッジの強さを示しています。 Q3売上高ガイダンス$108.0B±2%はアナリスト予想$104.18Bを約3.7%上回り、成長の持続性に対する市場の懸念を払拭する内容です。ただし、Q3粗利益率ガイダンスが74.0%±50bpsとQ2比で約100bps低下する見通しである点は、Vera Rubin立ち上げに伴う初期コストの影響が示唆され、注視が必要です。 Jensen Huang CEOが述べた「コンピュートは収益そのもの」という発言は、AIインフラ投資がROIを伴う段階に入ったことを象徴しています。Apollo、BlackRockら大手金融機関との$500B超の資本動員パートナーシップは、AIインフラ需要の長期的な裏付けとなります。 財務健全性の面では、Altman Z-Score 52.22、Piotroskiスコア7と極めて良好です。Q2で$26.0Bの株主還元を実施し、残枠$99.0Bを確保している点も資本配分の積極性を示しています。 一方、中国向けData Centerコンピュート売上をQ3見通しに含めていない点は、地政学リスクへの保守的対応と評価できます。決算発表後の株価が軟調に推移している背景には、既に高い期待値が織り込まれていた可能性があり、ガイダンスの粗利益率低下見通しが短期的な利益確定の口実となった可能性があります。 評価は📈ポヨ」 🏢 NVIDIA Corporation 概要 - セクター: テクノロジー（半導体） - 特徴: AI・アクセラレーテッドコンピューティング分野における世界的リーダー。Data Center向けGPU・ネットワーキングソリューションを中核に、Edge Computing、自動運転、ロボティクス等の成長領域を展開。 🤘情報提供 Stock Slayer :