三只个股研报 6.1.1 快照： $NVDA 现价238.9，市值5757.49B，52周区间164.27到240.1，现金及等价物10605.0M，短期投资51951.0M，流动性合计62556.0M，季度经营现金流出无，跑道无，年度收入215938.0M，净亏损120067.0M，研发18497.0M，资本支出-6042.0M，季度收入96222.0M，净亏损59689.0M，流动比率390.5%，毛利率71.07%，营业利润率60.38%。 6.1.2 事件与催化：视觉计算市场2030翻倍，AI与AR/VR驱动，已公开基线为Google News 2026-10-06，交易含义上行。暂无已公开财报日催化。 6.1.3 大行目标概括：MS设230、Cantor 350、BNP 345，均来源弱，非头部。目标价均值325.03，区间275.0到465.0，买入32持有0卖出0，距现价约36%。 6.1.4 关键价位与触发：支撑219.25，压力240.1，触发站稳240.1并放量，失效跌破219.25或放量不过240.1。 6.1.5 情景：牛至465.0（Cantor目标），基准至325.03（均值），熊至219.25（筹码峰支撑）。 6.1.6 结论：可买，1到2周期望至240.1，赔率中性，建议半仓，最大风险为获利盘99.93%极高与量比不足。 6.2.1 快照： $PCVX 现价73.82，市值10.98B，52周区间39.87到90.75，现金及等价物174.0M，短期投资1387.0M，流动性合计1561.0M，季度经营现金流出232.5M，跑道6.7个季度约1.7年，年度收入无，净亏损-766.6M，研发794.3M，资本支出-57.0M，季度收入无，净亏损-284.3M，流动比率790.9%，毛利率nan%，营业利润率无。 6.2.2 事件与催化：VAX-31 OPUS-1三期顶线结果，已公开基线为Google News 2026-10-05，交易含义上行。 6.2.3 大行目标概括：Needham上调110到122、Guggenheim上调116到125、BTIG重申89，均非头部。目标价均值无，买入持有卖出家数无。 6.2.4 关键价位与触发：支撑59.31，压力90.75，触发放量站上90.75，失效跌破59.31。 6.2.5 情景：牛至125.0（Guggenheim目标），基准至90.75（20日高），熊至59.31（筹码峰支撑）。 6.2.6 结论：等触发，1到2周期望至90.75，赔率偏低，建议观察，最大风险为RSI 76.6超买与目标价隐含空间异常。 6.3.1 快照： $RXRX 现价4.78，市值2.56B，52周区间2.77到7.18，现金及等价物747.9M，短期投资无，流动性合计747.9M，季度经营现金流出105.9M，跑道7.1个季度约1.8年，年度收入74.7M，净亏损-644.8M，研发475.3M，资本支出-6.5M，季度收入7.7M，净亏损-131.0M，流动比率550.3%，毛利率4.99%，营业利润率-867.87%。 6.3.2 事件与催化：四家生物科技大涨，Recursion在列，已公开基线为 2026-10-06，交易含义上行。 6.3.3 大行目标概括：目标价均值6.65，区间5.3到8.0，买入2持有3卖出0，距现价约39%，近4周EPS下修3家。 6.3.4 关键价位与触发：支撑3.35，压力4.93，触发放量站上4.93，失效跌破3.35。 6.3.5 情景：牛至8.0（目标上沿），基准至6.65（均值），熊至3.35（筹码峰支撑）。 6.3.6 结论：等触发，1到2周期望至4.93，赔率中性，建议半仓，最大风险为RSI 71.8超买与距支撑42.69%过远。 失效条件与数据异常 $NVDA：跌破219.25或放量不过240.1，事件证伪，目标价来源弱。 $AMD：跌破516.45或量比持续低于1，非头部机构目标价不可核。 $SMCI：跌破41.52或放量不过44.59，内部人净卖出。 $MSFT：跌破486.0或放量不过532.35，Wells Fargo隐含空间异常。 $RXRX：跌破3.35或放量不过4.93，RSI超买。 $NTLA：跌破12.37或放量不过12.97，量比不足。 数据异常：MU目标价隐含空间超40%且非头部，来源弱；NVDA目标价原值未披露，来源弱；CRWV隐含空间186.96%异常；DX、BRN、HG、SI成交量口径降级；所有期货品种首次运行无OI基线。

Brad Gerstner 的 Altimeter 提交 2026 Q1 13F 報告 大幅買進了以下股票： $NVDA $CRWV $UBER 賣出了以下股票： $MELI $GOOGL $CPNG 前五大持股（共 13 股）： 1. $NVDA 28.57% 2. $META 19.61% 3. $UBER 10.06% 4. $TSM 8.10% 5. $MSFT 7.69% - 買入最多的股票： $ARM $NVDA $UBER $CRWV $AXON - 賣出最多的股票： $CPNG $CFLT $GOOGL $Z $MELI - 新增最多的持股： $ARM $AXON

⚙️敷地の準備が済んでも、AI工場の据え付けに6か月 | NVIDIAは配線と試験を工場へ移し、現地の作業を最短14日にする $NVDA AI のデータセンターが遅れる話では、電気と GPU が足りないことがよく挙がる。NVIDIA $NVDA の Jensen Huang CEO が10月21日、GTC Berlin の基調講演で取り上げたのは、その2つがそろった後の待ち時間だった。 NVIDIA によると、電気や冷却、ネットワークの準備が済んだ敷地でも、計算機を据え付けて動かし始めるまでに6か月かかる。動き出すまで、届いた計算機はトークン（AI が文章を作るときの単位）を出さない。 GPU が足りないと言われるなかで、なぜ届いた計算機が半年も働かないのか。 ラックの中身は、もう工場で組み上がって届いている。NVIDIA は3年前の GB200 NVL72 から、それまで現地で組んでいたラックを、取引先の工場で組んで出荷する形に変えた。 時間がかかるのは、ラックとラックのあいだの作業だ。Vera Rubin のラック7本をひと組にすると、つなぐ Spectrum-X（NVIDIA のネットワーク）のケーブルだけで17kmになる。そこに液冷の配管を通し、組全体を試験してから、ようやく客の仕事を流せる。 10月21日に発表された DSX POD は、この作業も工場へ移す。7本のラックを取引先の工場で配線し、配管し、試験まで済ませて、運べるコンテナに入れて届ける。敷地の電気、冷却、ネットワークにつなげば動く作りで、据え付けは最短14日になるという。中に入る Vera Rubin は、7月26日締めの四半期に NVIDIA の売上の92.5%を占めたデータセンター向けの、次の世代の製品だ。 半年が2週間になる重みを、Huang はお金で示した。1GW の AI データセンターは、建てるのに約500億ドルかかる。そこから生まれる売上を仮に年400億ドルとすれば、3か月遅れるだけで100億ドルの売上にあたる、と話した。3か月の遅れが、建設費の5分の1にあたる売上になる計算だ。 ただし、14日を数え始めるのは、敷地の準備が終わってからになる。NVIDIA は、工場での組み立てが敷地の準備とは別に進むと説明している。DSX POD が縮めるのは、敷地の準備が済んだ後の工程になる。 変わるのは、2つの待ち時間の並び方である。これまでは、敷地が整ってから半年の据え付けが始まった。DSX POD では、敷地を整えるあいだに工場で箱ができあがり、整えば2週間で動き出す。 100億ドルは、Huang が「仮に」と断って置いた売上から出した数字で、どの客の実績でもない。私が確かめられる数字として扱うのは、NVIDIA が発表文に書いた14日のほうだ。DSX POD は Dell、HPE、Foxconn、Vertiv、Schneider Electric などが2027年初めから届ける予定で、客が自分の敷地でこの日数を測れるようになる。 敷地が整ってからの半年を工場の中へ移すと、敷地の上に残るのは2週間になる。 敷地の電気と冷却が間に合わなければ、コンテナは届いても動かない。そのときは、待つ場所が現地の床からコンテナの中へ移るだけになる。 それでも、敷地が整ってからの日数は、DSX POD が届き始める2027年から縮む見込みとなる。そこから先の日数を左右しそうなのは、現地に集める作業員の数より、取引先の工場がコンテナを何台出せるかのほうだ。 🤘情報提供 Stock Slayer :

💡 Samsung Electronics 、NVIDIA のカスタムメモリ「NVHBM」で先行か | HBM4E 8段・17〜18Gbpsを開発中 $NVDA $MU $TSM $AMZN Samsung Electronics が NVIDIA $NVDA のカスタムHBM「NVHBM」供給で中核パートナーの座を先に押さえた、とソウル経済が8月28日に報じた。 同社は NVIDIA の要求に合わせ、当初準備していた12段・16段ではなくHBM4E（第7世代）の8段品を開発している。提示された動作速度は17〜18Gbpsで、初期HBM4Eサンプルの14.4Gbpsを2割上回る。積層高さを3分の1削り、その分を速度に振り替える構成になる。 NVHBMは NVIDIA が現地時間8月26日、NVLink Fusion の拡張として公開した独自規格である。従来はXPU側の演算ダイに載っていたメモリコントローラをHBMスタック内部へ移す設計で、標準HBM4E比で帯域が最大30%向上、HBM消費電力が最大15%低下、演算ダイ側で使える面積が最大25%増える。JEDEC規格比でPHYと周辺回路の面積は最大67%削減され、インターポーザ配線が簡素化されることでパッケージ全体では最大80%多くのシリコンを実装できるとする。NVIDIA 自身は製造せず、複数のメモリベンダーが供給できる標準実装を整える形を取り、第1号パートナーは Amazon $AMZN 傘下のAnnapurna Labsとなる。次世代Trainiumでの組み合わせが想定されている。 8段への回帰は、これまでのHBM競争の前提を反転させる。HBMは4段から8段、12段へと積み上げて容量を稼いできたが、段数が増えるほどDRAMダイを薄く削って精密に積む必要があり、後工程の難易度と歩留まり負担が跳ね上がる。8段は製造負荷が軽く、同じウェハ投入量からより多くのスタックを取り出せる。 Samsung と SK hynix は今年下期、NVIDIA 向けHBM4でも8段比率を引き上げる計画で、発熱管理と供給安定性が主因とされる。SK hynix のCEOは27日、米インディアナ州の先端パッケージ工場起工式後の会見で、メモリ不足が2030年末まで続くとの見方を示している。8段回帰は、この供給制約下でHBM搭載GPUの絶対数を確保するための現実解と読める。 代わりに NVIDIA は速度を取りにいく。NVHBMは2027年後半投入のRubin Ultra世代からの適用が有力とされ、同世代はスケールアップ領域を従来の72基から最大576基へ8倍に広げる。GPU単体のメモリ容量が減っても、より速いHBMを載せたGPUを数百基束ねて全体演算性能を積み上げる設計思想である。 Samsung のHBM4Eラインアップは8段32GB、16段64GBの構成で、16スタック実装なら8段採用時のパッケージ容量は512GB、当初示された1TBの半分に落ちる。一方、HBM4Eの2048ビット幅（16Gbpsで4.0TB/s）を前提に17〜18Gbpsを当てはめるとスタック帯域は4.4〜4.6TB/sとなり、NVIDIA が掲げる標準HBM4E比30%増とほぼ一致する。容量と帯域のトレードオフを、帯域側へ振り切った判断だ。 Samsung が優位に立つ理由は組織構造にある。NVHBMはDRAMだけでなくロジックベースのベースダイ設計と製造能力を要求する。Samsung はHBM4で1c DRAMと自社Foundry 4nmベースダイを組み合わせ、JEDEC標準8Gbpsを約46%上回る11.7Gbps（最大13Gbps）を安定確保した。対してSK hynix はHBM4E向けロジックダイにTSMC $TSM の3nm採用を検討し、Samsung は自社4nmで対応する構図にあり、Micron $MU も標準・カスタム双方のHBM4Eロジックダイ製造をTSMCに委ねている。高積層ではなく速度と開発回転数で勝負が決まる局面では、この一貫体制が効く。 最大の未確定要素は初適用世代である。NVIDIA 自身の発表はNVHBMを将来のGPUのメモリ基盤とするに留め、時期を明示していない。海外メディアの一部は2028年のFeynman世代を初適用先と見る一方、韓国側の報道はRubin Ultraを指す。 より本質的なのは主導権の移動である。ベースダイに載るコントローラが NVIDIA 設計になるということは、HBMの付加価値の一部が製造側から設計側へ移ることを意味する。Micron 経営陣は既に、設計と認証にかかる時間とコストを踏まえれば顧客が3社すべてと組むとは限らず、2社あるいは単独調達へ収斂し得ると指摘している。標準品の汎用化と特注品の囲い込みが同時に進み、供給者の交渉力は案件ごとに大きく振れる。 需要側の温度は依然高い。NVIDIA の2027年度第2四半期（7月26日締め）は売上高962億ドルで前年同期比106%増、データセンター部門は890億ドルで同117%増、第3四半期ガイダンスは1,058〜1,101億ドル、上位5社のハイパースケーラー設備投資は2026年の8,000億ドルから来年1兆3,000億ドルへ拡大する見通しが示された。この需要を前に、メモリ供給の物理的制約をどう回避するかという設計解がNVHBMであり、8段回帰である。積層数を競う段階から、速度と実装数を競う段階へ。AIメモリの評価軸が入れ替わる過程を注視したい。

📒NVIDIAが取りにきたのは、シェアではなく規格だった | メモリの設計図と、300万のモデルが積まれた場所 $NVDA 2026年8月26日、水曜日。米国市場の引け後に、NVIDIA（NVDA）が2027年度第2四半期の決算を出した。 数字は良かった。 売上962億ドル、前年同期比106%増。前年比の伸び率が加速したのは、これで4四半期連続になる。データセンターが890億ドルで、全社売上の92.5%を占めた。Non-GAAP EPSは2.22ドルで、市場予想の2.09ドルを上回っている。 しかし、市場が最初にみたのは、そこではない。 粗利率だった。第2四半期の実績75.0%が、第3四半期に74.0%へ落ち、第4四半期には71〜72%まで沈む。CFOのColette Kressは理由を明言した。メモリの価格だ、と。 そして、この会社がこれまで一度もやらなかったことを、一つだけ行った。1年先のガイダンスの公表だ。2028年度の売上は、前年比で約70%増える見通しだと置いた。 良い決算とガイダンスにコストの警告が付いた、という読み方をすれば、それで話は終わりだ。 ところが、同じ日にNVIDIAに関して、意外な発表と報道があった。 一つはNVHBMという技術発表だ。 HBMのメモリコントローラを、演算チップのダイからメモリ側のベースダイへ移す設計になっている。そして注目すべきは、NVIDIAがこれを自社で製造すると言っていないことだ。標準実装を自分で策定し、複数のメモリメーカーがそれに従って供給する形にする、というものだ。 もう一つは買収報道だった。 The Informationが、NVIDIAがHugging Faceを129億ドルで買収することに合意したと伝えた。Hugging FaceはオープンソースのAIモデルが世界中から集まる場所で、300万を超えるモデルが置かれている。年間経常収益は1億ドルほど。利用者の97%は一円も払っていない。 ここで違和感が残る。 決算の数字だけを追っていると、この会社はコストに押されているように見える。粗利率を3ポイント以上削られ、部品の値上げを全額は転嫁できていない。売り手として世界最強クラスの価格決定力を持つ会社が、メモリメーカーの言い値を飲んでいるように写る。 だが、同じ日に出た二つの発表は、コストに押されている会社の動きではない。 メモリの設計仕様を自分で決めて、他社に作らせる。オープンモデルが集まる場所を買う。どちらも、目先の粗利率には一円も効かない。効いてくるのは数年先だ。 粗利率を削られている当の四半期に、なぜ数年先の標準を取りに行くのか。 この1日に出たものを並べ直して、感じたことが一つある。 NVIDIAが取りに行っているのは、もうチップのシェアではない。AIインフラの各層で、みんなが従う形、つまり「規格」そのものだ。 メモリだけの話ではない。相互接続にはNVLink Fusionがあり、他社のカスタムチップを自社のラックへ迎え入れている。モデルの流通にはHugging Faceがある。資本の流れにも、6つの金融機関と組んだ5,000億ドル超の枠を用意した。 自分で全部を作るのではなく、通り道を持つ。同じ形態が何度も出てくることに気が付く。 本記事の前半では、Q2 FY2027の決算を分解する。数字の並びには、この会社が何を先に買ったかがそのまま出ている。後半では、同じ1日に出た発表を層ごとに並べ直す。演算、相互接続、メモリ、モデル、そして資本。5つの層で何が起きたのかを追うと、NVIDIAがどこに立とうとしているのかが見えてくる。今後の投資判断の参考となれば幸いだ。 なお、決算発表とQ&Aの全文日本語訳についてはXのサブスクメンバー向けに公開している。良ければ、合わせて参照してもらえたらと思う。 では、早速決算の中身を見ていく。 （続きは以下のnote記事にて！）