最近カメラマンらしい呟きなかったので……遅すぎる速報(?)を上げてさせてもらっていいですか……!! チャペル貸し切って可愛い可愛い五つ子ちゃんの花嫁姿を目にもカメラにも焼き付けてきました😊 コスカメ3年目にして一番幸せな撮影でした✧*｡٩(ˊωˋ*)و✧*｡ メンバー皆に感謝🙏✨ #1031ごと嫁併せ#

きららからの暴露について 令和の虎関係者を匂わせの投稿していたら、別方向から特大ブーメランきてしまった。 ・俺がキャバクラ辞めさせたと言われてるが、きらら自身が好きな人いるのに接客業で仕事したくないと言われたから、そうした。 辞めさせてない。自分自身での決断。 ・会社から一部収入はライブ配信関連の事務所もやってるのでそこに付属した収益やアンバサダー代など案件費の振り込みになる。 それ以外にはインスタからの安定したサブスク収入が毎月100万くらい、クリニックのアンバサダー150万とか色々ある。きららの総収入はもっといくかなと。 ・これらは付き合い当初から性格的にフワフワしてるので30過ぎたら何の社会経験もなく生き方わからず消えてしまいそうということもあり、インフルエンサーの道をサポート。なつき含めて色んな人紹介していった。みんなにお願いした。アゲハのモデルにもなってるし、自立して欲しかった。 ・家族破綻はない。 家族とは土日一緒にいる。子供と遊んでる。 それもだいたいわかっていたはず。春木開くんと家族で旅行もたくさんいってるのでそれも把握してる。 ・オープンチャットのマネージャーは俺ときららをよく知ってる配信者に管理者が変わってる。相談したら、きららのやり方にムカついてあんなふうにやったのかもしれない。 途中から別の人達も写真など投稿してきていて今はまだ誰かわからない。とりあえず何とかオープンチャットごと削除してもらった。 ・長い関係だったのにいきなりアメリカ勝手に行ったのは確かに怒った。 前もって言ってくれたらいいと思ってたけど、何故強行突破するのかわからなかったので。 気持ち悪い人だなって思って鍵も変えてマンションは契約してくれた会社の社長が管理してくれてる。 ・きららと嫁とは西麻布チルラグで鉢合わせしてバレるので、SNSで騒がれないようにしておけよって釘刺されていた。 今回の件で嫁が訴えるとの話になってしまったり、俺が出張していたり、勝手にアメリカ行って帰ってきた本人の希望日時に忙しいし動けるわけがない。そのマンションに俺はいない。 ・CBNクッキーは六本木の店舗で売っている時に購入してたものをきららがマンションに持ち帰り自宅に保管。今はないのかな？マンションに行ってないのでわからない。 今回の件で、一番被害者は妻と娘です。 突然のきららの暴露に家族への影響も大きく非常に動揺しています。 今は自分の主張を優先して行動するのではなく関係者への影響も考え、冷静になってほしいな。

💡Marvell $MRVL 、Google と累計1200億ドル規模のカスタムシリコン契約 | 5897万株の新株予約権を発行 $AVGO $GOOGL Marvell Technology $MRVL は8月19日、SEC に提出した Form 8-K で Google とのカスタムシリコン協業を大幅に拡大したと開示した。対価として Marvell は Google に対し、行使価格206.58ドルで最大58,970,907株を取得できる新株予約権(ワラント)を発行する。全量行使時の行使総額はおよそ122億ドルに達する。 契約の本質は、権利確定(ベスティング)の設計にある。1,360,867株は初年度に時間経過で確定するが、残る57,610,040株は240の均等トランシェに分割され、対象カスタム製品売上5億ドルごとに1トランシェが確定する。240×5億ドルで、全量確定には累計1200億ドルの調達が必要になる。対象期間は Marvell の FY2027 第3四半期から FY2033 末までで、予約権の失効日は2033年8月18日。つまり1200億ドルは支出コミットメントではなく、あくまでベスティングの閾値である。協業範囲は TPU エコシステムに attach する領域と定義され、AI 推論アクセラレータ、ストレージコントローラ、ネットワークインターフェースコントローラ、メモリインターフェースコントローラ、ニアメモリコンピュートが含まれる。TPU 本体の設計を置き換える契約ではない。 市場の反応は対照的だった。Marvell 株が10%近く上昇する一方、Broadcom 株は約5%下落した。Broadcom $AVGO の8月18日終値は380ドルで、年初来の上昇率は10%程度と半導体セクターの中では明確に出遅れている。 BofA(Vivek Arya チーム)は今回の契約を Broadcom にとって中立と評価する。根拠は既存の長期契約(LTA)だ。Broadcom は2026年4月、次世代 TPU の開発供給と次世代 AI ラック向けコンポーネントを2031年まで対象とする長期契約を Google と締結している。JPMorgan によれば同契約は v11 までの4世代をカバーし、2031年まで TPU 売上を毎年積み増すコミットメントを含む。TPU のコア設計そのものは CY31 まで確保されているという整理になる。 BofA の TAM 試算はこうだ。 Google のサーバー/ハードウェア向け設備投資は今後5年で1.5兆から2.0兆ドル超、TPU システムの TAM は CY27-31 累計で4000億から6000億ドル超。この配分について、Broadcom は55-60%超(2500億から3500億ドル超)を維持するとみる。メインのプロセッサダイ上の高付加価値コンテンツ、先端パッケージング、HBM 統合、SerDes、ネットワーキングを押さえているためだ。Marvell は XPU-attach プログラムを通じて10-20%(500億から1000億ドル超)、MediaTek はコスト最適化バリアントで20-30%(1000億から1500億ドル)を取りにいく構図となる。MediaTek は Google 内製チームと Zebrafish(TPU v8t、3nm)で協業しているが、Broadcom には18カ月のリードがあるとされる。 レーティングは両社とも据え置きだ。 Broadcom $AVGO は買い継続、目標株価530ドル(CY27予想 PER の30倍、SBC 込み)。FQ3 決算は9月2日の引け後に予定され、売上高約294億ドル、AI 半導体売上高は前年同期比200%超増がガイダンスとして示されている。顧客はAnthropic、Google、Meta、OpenAI を含む6社体制で、CY27 開始の Meta および OpenAI からの新規ランプアップが短期需要を下支えする。 Marvell $MRVL はトップコネクティビティピックとして維持、目標株価365ドル(CY30予想プロフォーマ EPS 15.04ドルの31倍を2年分割り引いた水準、過去中央値26倍をやや上回る)。XPU-attach の新規受注は収益可視性を高める一方、競争激化がマルチプルへのリスクとして残る。 直近の検証ポイントは2つ。Marvell の FQ2 決算が8月27日、Broadcom の FQ3 が9月2日である。Marvell 側では Google 案件の規模とタイミング、Broadcom 側では TPU の世代交代に伴う単価とコンテンツ構成が問われる。 構造的には、Google が単一供給から複数供給へ移行したこと自体は既定路線であり、争点は「誰が外れるか」ではなく「システム1台あたりの価値をどう分けるか」に移った。 Broadcom にとっての実質的なリスクはGoogle の喪失ではなく、シェアの逓減とマルチプルの剥落である。実際、8月14日の下落は AMD 要因ではなく、BofA のクレジット部門が Broadcom の発行体格付を Overweight から Marketweight へ引き下げ、AI チップ向けオフバランス調達の規模を3700億ドルと試算したことが引き金だった。エクイティ側の強気とクレジット側の慎重論が併存している点は、今の $AVGO を見る上で外せない。 調達額に株式を紐づける構造は、NVIDIA と OpenAI、AMD と OpenAI に続く流れであり、循環取引的な性格からバリュエーション膨張への懸念も指摘されている。Marvell 側には最大6.3%の希薄化が伴う。1200億ドルという数字を売上確約と読み違えないことが重要となる。

🔎まだ始まっていない2027年の1年分だけで1兆722億ウォン | 買ったのは長期契約を結ぶ10社超のうちの1社にすぎない 009150.KS 1兆722億ウォン。Samsung Electro-Mechanics 009150.KS が9月1日に発表した契約の金額だ。売るのはAIサーバー向けのMLCC（積層セラミックコンデンサ）。同社のMLCC長期供給契約としては過去最大にあたる。 納入期間は2027年1月1日から12月31日まで。この1年に納める分だけで、昨年の連結売上高11兆3,145億ウォンの9.5%になる。まだ始まっていない年の売上が、先に確定したことになる。 相手先は「グローバルの大手」とだけ書かれ、社名は出ていない。同社はMLCCの長期供給契約（LTA）を10社を超える顧客と結んでいる。The Elec によれば、今回の発表はそのうち1社との2027年分の供給数量が固まったのを受けたものだ。相手はこれまでに発表した契約の顧客とは別だという。ほかのLTA顧客とも数量を詰めており、固まるたびに追加の発表が見込まれる。 つまり1兆722億ウォンは、今年の合計ではない。 5月以降、同じ形の契約が3件出ている。5月にシリコンキャパシタ（Si-Cap）が約1兆5,000億ウォン。6月にMLCCが約4,540億ウォン、7月に3,000億ウォン。今回を加えた累計は約3兆3,200億ウォンで、昨年の連結売上高のおよそ29%になる。期間は揃っていない。Si-Capは2027年からの2年間で、MLCCの3件はいずれも2027年の1年だけだ。 なぜ来年の分が先に決まるのか。MLCCは回路の電流をならし、部品どうしの信号の干渉を抑える部品だ。AIサーバーはこれを一般のサーバーの10倍以上積む。しかも24時間365日、高温・高電圧のなかで動き続けるので、容量と信頼性の要求が上がる。MLCCのなかでも技術的な難度が高く、作れる会社はわずかだと会社自身が書いている。AIサーバー向けMLCCで同社のシェアは40%を超える。MLCCを作る会社は他にもあるが、この用途で1年分を約束できる相手は多くない。 市場そのものはまだ薄い。Goldman Sachs の見立てでは、この市場は2025年の14億ドルから2030年に58億ドルへ伸びる。年平均およそ34%の伸びだ。今回の契約は約7億8,000万ドル。年がずれるので同じ土俵には置けないが、この市場がどれだけ小さいところから立ち上がっているかは伝わる。 先に売る分が決まれば、設備も先に置くことになる。フィリピン・ラグナ州カランバの工場は、2027年から増える数量に備えて能力を広げている。韓国の釜山はマザーラインと高付加価値品の研究開発拠点として拡張中で、2040年までにおよそ15兆ウォンを投じる計画だ。生産拠点は水原と釜山、中国の天津、そしてカランバの4か所だ。カランバは新設ではなく、すでにある工場の能力を広げている。 次に見るのは、ほかのLTA顧客との2027年分だ。発表が続けば、公表済みの契約額はさらに積み上がる。止まれば、外から数えられるのは今の約3兆3,200億ウォンまでになる。期間の長さも見ておきたい。MLCCの3件はどれも2027年で切れている。次の契約が2028年へ延びるなら、買う側が2年先の必要量まで置きにきたということだ。 部品会社の業績は、長いあいだ四半期ごとの値段と稼働率で決まってきた。1年分が契約で埋まると、決まり方が変わる。売上の見えている部分が増え、設備投資の時期を値段のピークではなく納入の始まる年から逆算できる。カランバの増強が2027年に合わせてあるのは、その順序がもう働いている印だとみている。 顧客の名前は出ていない。それでも枠は見える。10社を超える顧客とMLCCの長期契約があり、金額まで出たのはそのうち3件だ。 AIサーバーの部品で読むべき数字は、今期の値上げ率ではない。来年の何割が先に契約で埋まっているかだ。 🤘情報提供 Stock Slayer :

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香港大学や中国人民大学など国際共同チームが、LLMの内部を脳のように機能地図化する手法NeuroCogMapを発表した(https://arxiv[.]org/html/2607.00397v1)。 これまでの解釈可能性研究は、個々のニューロンを追う局所的な手法か、埋め込み全体を見る大域的な手法のどちらかに偏りがちだった。NeuroCogMapは認知神経科学のfMRI研究を手本に、脳を機能ごとの領域に分割するのと同じ発想でLLMを解剖する。モデル内部の活性化をスパースオートエンコーダ(SAE、多義的なニューロンをより解釈しやすい特徴量に分解する手法)で抽出し、似た反応パターンの特徴量同士をクラスタリングして「パーセル」と呼ぶ機能単位を作る。分割数を10から300まで試して270個で品質スコアが最大になり、さらに5,683本のLLM関連論文から抽出した45種類の認知能力に紐づけ、知覚、表象、抽象化、応用という4階層のヒエラルキーにまとめ上げた。Gemma2-2B、Gemma2-9B-IT、Llama-3.1-8Bの3モデルで検証し、この構造がモデルをまたいである程度共通していることも示している。 このマップの面白さは病理診断に使える点。正常な応答と失敗した応答をパーセル活性化や回路のつながり方で比較し、ハルシネーション、社会的バイアス、拒否失敗(有害な指示を拒めない)、迎合(sycophancy)という4つの失敗の内部の違いを可視化した。とくにハルシネーションは単一の原因ではないと示した点が興味深い。誤解を誘う前提を含むTruthfulQAでは怪しい情報を検証する高次の評価制御が働かず連想的な検索が暴走することが原因だったのに対し、単純な事実質問のNQ-Openでは事実検索を担う複数のパーセル同士の連携が崩れることが原因だった。同じ嘘でも内部で起きていることは別物というのが興味深い。 このシグネチャは検出や介入にも使える。ハルシネーション検出はGemma2-2Bで平均AUROC(検出精度を0から1で表す指標、1に近いほど高精度)0.681、Gemma2-9B-ITで0.840を達成しSelfCheckGPTなど既存手法を上回った。拒否失敗の検出はさらに強力で、AdvBenchとJBB-Behaviorsで平均AUROC0.990から0.992とほぼ天井に近い。さらに検出したパーセルをsteering(内部活性化を強制的に増減させる介入)で操作し、Gemma2-2BのAdvBenchでの拒否成功率を38.3%から98.6%まで押し上げることにも成功した。 もう一つの軸が人間の脳との対応。物語の朗読を聞かせたときの脳活動を記録したLeBelのfMRIデータを使い、パーセル活性化から皮質の血流反応(BOLD信号)を予測させたところ、Word2VecやBERTなど既存の言語特徴量より高い予測精度を示した。特に精度が高かったのは意味統合や注意制御を担うDefaultネットワークやFrontoparietal Controlネットワークといった高次の連合野で、対応するパーセルの機能説明も脳領域の認知プロファイルと意味的に近かったという。 内部シグネチャを古典的な意思決定モデルの改良に使う実験も行っており、二段階の意思決定課題でLLMのパーセル構造から見えた潜在戦略を組み込むと、既存モデル(AIC268.77)や行動データのみから発見したモデル(268.73)よりも低いAIC(値が小さいほど当てはまりが良いとされる指標、262.45)を達成した。 個々のニューロンでも埋め込み全体でもない中間スケールで解釈するという発想が、診断・介入・脳との対応・認知モデリングまで一気通貫でつながっているのが野心的だと思う。

# AIエージェント開発の意思決定ポイント ## チェックポイント頻度 — エージェントの状態をどのくらいの間隔で永続化するか 🎯 ポイント LLMエージェントの処理が99%完了した時点でクラッシュ。チェックポイントがなければ、全部やり直しです。 でも毎ステップ保存すると、本来の処理よりI/Oの方が遅い。このバランス、どう取りますか？ 📋 概要 チェックポイント頻度は、エージェントの実行状態を外部ストアに永続化する間隔を制御するパラメータです。チェックポイントを取ることで、プロセスのクラッシュやプロバイダの障害が発生しても、最後に保存した地点から処理を再開できます。AIエージェントは1リクエストが数分〜数十分に及ぶことが珍しくなく、その間にLLMやAPIを何度も呼び出します。チェックポイントがなければ、クラッシュ時にトークン再消費とユーザーの待ち時間という二重の損失が発生します。一方で、チェックポイント取得にはI/Oコストが伴い、頻度が高すぎると本末転倒になります。 🔍 意思決定のポイント このダイヤルは主に **可逆性（reversibility）** で決めます。操作のやり直しが高コストなほど、チェックポイント頻度を上げます。 🔒 **必須のチェックポイント地点（可逆性にかかわらず常に取る）:** 1. 副作用を伴うツール実行の直前と直後 — 「この操作をやるべきか」の判断と「完了した」事実の両方を記録 2. 人間の承認ノードの前後 — 承認応答を失うのは致命的 3. コストの高いLLM呼び出しの後 — 大量トークンを消費した推論結果を保全 📐 **追加のチェックポイント地点（可逆性に応じて判断）:** - 各ツール実行の後 — 可逆性が低ければ全ツール後に、高ければ3回ごとなどに間引き - 各LLM応答の後 — 再生成コストが低ければ省略可能 - 計画の更新時 — エージェントが計画を修正した場合 💡 要点と詳細 📊 チェックポイントのタイミング目安: - ⭐ 副作用ツール実行の直前・直後: **必須** — 省略すると二重実行リスク - ⭐ 人間承認ノードの前後: **必須** — 承認応答を失うのは致命的 - 🔵 各LLM応答の後: 推奨 — 可逆性が低い場合は必須に格上げ - ⚪ 各読取ツール実行の後: 任意 — 再実行が安価なら間引いてよい - 🔵 一定時間経過ごと: 推奨 — 概ね30秒〜1分ごとの定期チェックポイント 状態の保存粒度も重要です。全メッセージ履歴をそのまま保存するのではなく、「再開に必要な最小集合」＋「本文はURIで外出し」という構成にすることで、I/Oサイズを抑えつつ再開可能性を確保します。 ⚖️ トレードオフ **頻度が低すぎる場合（作業が大量に失われる）:** - 10ステップ中9ステップ目のクラッシュで全やり直し。LLM呼び出し9回分のトークンコストが無駄に - 副作用ツール実行後にチェックポイントがないと、再開時に二重実行のリスク（メール再送など） - 人間の承認応答が失われ、ユーザーに再度承認を求めることになる **頻度が高すぎる場合（処理が遅くなる）:** - I/O待ちがボトルネックになり、30秒の処理が1分以上に - 大規模な状態の毎回書き込みでストレージコストとネットワーク帯域が浪費 - DBへの高頻度書き込みが他のクエリのレイテンシに影響 🛠️ ユースケース 🔍 **多段調査エージェント** — 10件のWebページを順次取得・分析してレポートを生成。各LLM分析完了後にチェックポイントを取り、8件目でクラッシュしても9件目から再開可能に。ページ再取得は安価なので間引いてもよいが、LLM分析（数千トークン消費）後は省略しないのが推奨です。 📝 **承認付きワークフロー** — 請求書生成→上長承認→メール送信。承認待ちの間はワーカーを解放し、チェックポイントの状態だけを維持。承認応答が来たら別のワーカーがチェックポイントから再開します。メール送信前には冪等キーも記録し、二重送信を防ぎます。 💬 **軽量チャット補助エージェント** — 可逆性が高くやり直しが容易なケース。チェックポイントは副作用操作（メッセージ投稿）の前後のみに絞り、LLM応答のチェックポイントは省略してレイテンシを優先します。 🔑 鉄則: 「副作用の直前で必ずチェックポイント」これだけ守れば最悪の事態（二重実行による不可逆な損害）を防げます。逆にこれを省略すると、他のチェックポイントをどれだけ取っていても安全性が崩壊します。再開時は冪等キーでツールを保護することもお忘れなく。 #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

# AIエージェント開発の意思決定ポイント ## チェックポイント頻度 — エージェントの状態をどのくらいの間隔で永続化するか 🎯 ポイント LLMエージェントの処理が99%完了した時点でクラッシュ。チェックポイントがなければ、全部やり直しです。 でも毎ステップ保存すると、本来の処理よりI/Oの方が遅い。このバランス、どう取りますか？ 📋 概要 チェックポイント頻度は、エージェントの実行状態を外部ストアに永続化する間隔を制御するパラメータです。チェックポイントを取ることで、プロセスのクラッシュやプロバイダの障害が発生しても、最後に保存した地点から処理を再開できます。AIエージェントは1リクエストが数分〜数十分に及ぶことが珍しくなく、その間にLLMやAPIを何度も呼び出します。チェックポイントがなければ、クラッシュ時にトークン再消費とユーザーの待ち時間という二重の損失が発生します。一方で、チェックポイント取得にはI/Oコストが伴い、頻度が高すぎると本末転倒になります。 🔍 意思決定のポイント このダイヤルは主に **可逆性（reversibility）** で決めます。操作のやり直しが高コストなほど、チェックポイント頻度を上げます。 🔒 **必須のチェックポイント地点（可逆性にかかわらず常に取る）:** 1. 副作用を伴うツール実行の直前と直後 — 「この操作をやるべきか」の判断と「完了した」事実の両方を記録 2. 人間の承認ノードの前後 — 承認応答を失うのは致命的 3. コストの高いLLM呼び出しの後 — 大量トークンを消費した推論結果を保全 📐 **追加のチェックポイント地点（可逆性に応じて判断）:** - 各ツール実行の後 — 可逆性が低ければ全ツール後に、高ければ3回ごとなどに間引き - 各LLM応答の後 — 再生成コストが低ければ省略可能 - 計画の更新時 — エージェントが計画を修正した場合 💡 要点と詳細 📊 チェックポイントのタイミング目安: - ⭐ 副作用ツール実行の直前・直後: **必須** — 省略すると二重実行リスク - ⭐ 人間承認ノードの前後: **必須** — 承認応答を失うのは致命的 - 🔵 各LLM応答の後: 推奨 — 可逆性が低い場合は必須に格上げ - ⚪ 各読取ツール実行の後: 任意 — 再実行が安価なら間引いてよい - 🔵 一定時間経過ごと: 推奨 — 概ね30秒〜1分ごとの定期チェックポイント 状態の保存粒度も重要です。全メッセージ履歴をそのまま保存するのではなく、「再開に必要な最小集合」＋「本文はURIで外出し」という構成にすることで、I/Oサイズを抑えつつ再開可能性を確保します。 ⚖️ トレードオフ **頻度が低すぎる場合（作業が大量に失われる）:** - 10ステップ中9ステップ目のクラッシュで全やり直し。LLM呼び出し9回分のトークンコストが無駄に - 副作用ツール実行後にチェックポイントがないと、再開時に二重実行のリスク（メール再送など） - 人間の承認応答が失われ、ユーザーに再度承認を求めることになる **頻度が高すぎる場合（処理が遅くなる）:** - I/O待ちがボトルネックになり、30秒の処理が1分以上に - 大規模な状態の毎回書き込みでストレージコストとネットワーク帯域が浪費 - DBへの高頻度書き込みが他のクエリのレイテンシに影響 🛠️ ユースケース 🔍 **多段調査エージェント** — 10件のWebページを順次取得・分析してレポートを生成。各LLM分析完了後にチェックポイントを取り、8件目でクラッシュしても9件目から再開可能に。ページ再取得は安価なので間引いてもよいが、LLM分析（数千トークン消費）後は省略しないのが推奨です。 📝 **承認付きワークフロー** — 請求書生成→上長承認→メール送信。承認待ちの間はワーカーを解放し、チェックポイントの状態だけを維持。承認応答が来たら別のワーカーがチェックポイントから再開します。メール送信前には冪等キーも記録し、二重送信を防ぎます。 💬 **軽量チャット補助エージェント** — 可逆性が高くやり直しが容易なケース。チェックポイントは副作用操作（メッセージ投稿）の前後のみに絞り、LLM応答のチェックポイントは省略してレイテンシを優先します。 🔑 鉄則: 「副作用の直前で必ずチェックポイント」これだけ守れば最悪の事態（二重実行による不可逆な損害）を防げます。逆にこれを省略すると、他のチェックポイントをどれだけ取っていても安全性が崩壊します。再開時は冪等キーでツールを保護することもお忘れなく。 #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

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🔎5億ドルで1段、240段で1200億ドル | Marvellが差し出した梯子に、Googleが登る義務は書かれていない $MRVL $AVGO 58,970,907株。Marvell Technology $MRVL が8月18日にGoogleへ発行した新株予約権の上限だ。行使価格は1株206.58ドル。掛け合わせると121億8,000万ドルになる。見出しに並んだ「122億ドル」はこの積だ。Googleが受け取る額ではない。全部を確定させて行使したときに、Googleが払う側に立つ額である。 株価は8月19日に9.8%上げて237.27ドルで引けた。Google $GOOGL は0.15%高でほとんど動かず、10年にわたってGoogleのカスタムチップを主に手がけてきたBroadcom $AVGO が4.6%下げた。 時間の経過だけで確定する分は、1,360,867株しかない。全体の2.3%で、契約から1年のあいだに四半期ごと均等に確定する。残る5,761万株、97.7%は時間では1株も確定しない。GoogleがMarvellからCustom Productsを買った金額に応じて、240の等しいトランシェ（段）に分かれて確定していく。1段あたり5億ドルだ。 Custom Productsが何かも8-Kに並んでいる。TPUの周りに付く推論アクセラレータ、ストレージとネットワークのコントローラ、メモリインターフェース、near-memory compute。 240段に5億ドルを掛けると1,200億ドルになる。この積は届出のどこにも書かれていない。読む側が掛け算して初めて出てくる数字だ。 8-Kはその購入を discretionary purchases と書いている。裁量による購入という意味だ。Googleが最低いくら買うのか、買わなかった場合に何が起きるのかは、この書類のどこにも無い。 1,200億ドルの大きさは、Marvellの実績で測るとわかる。段を数える期間は2027年度第3四半期から2033年度末までの26四半期。1,200億ドルを26で割ると、1四半期あたりおよそ46億ドルになる。 Marvellが5月2日締めの四半期に計上した全社売上は24億1,780万ドルだった。うちデータセンターが18億3,270万ドルで、全体の75.8%を占める。240段すべてを確定させるには、Googleひとりで全社売上のおよそ1.9倍を、26四半期のあいだ買い続けることになる。 これは規模が絵空事だという話ではない。1段の5億ドルは、直近四半期のデータセンター売上の27%にあたる。数段でもMarvellの四半期の顔つきは変わる。ただ、それは契約ではない。 希薄化のほうも、額が決まっているわけではない。240段すべてが確定してGoogleが行使すれば、8億7,576万株に対して5,897万株、発行済みの6.7%が新たに出る。ただし出るかどうかもGoogleが決める。時間だけで確定する1,360,867株を別にすれば、希薄化も売上と同じ引き金を待っている。 Broadcomの4.6%安には、Googleの発注が移るという読みが働いている。ただCNBCが書いているとおり、Broadcomはこの10年、Googleのカスタムチップの主要な相手であり続けている。仕事の取り分が実際にどう動いたかは、この8-Kからは読めない。読めるようになったのは別のことだ。片方の供給者のGoogle向け売上にだけ、5億ドルごとに1段という、外から数えられる目盛りが公開で付いた。Broadcomの側に、同じ形で外から数えられる開示は無い。 最初の1段が確定しうるのは2027年度第3四半期からで、この四半期は8月の頭に始まっている。8月27日に出るのは、その直前に終わった第2四半期の決算だ。梯子の話は1段も入らない。 段が実際に動いたかが見えるのは、第3四半期の10-Qが最初になる。前年の第3四半期決算は12月2日に出た。そこに確定株数が載らなければ、1,200億ドルは書類のなかの掛け算のままだ。 9.8%の上げが織り込んだのは、Googleとの関係が続くという見立てであって、確定した売上ではない。8月19日の1日で、Marvellの時価総額はおよそ186億ドル増えた。その根拠になった書類のなかで、後戻りできない約束をしたのは、株を渡した側だけである。 🤘情報提供 Stock Slayer :