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404Kテクノロジーイブニングニュース ストレージのスーパーサイクル、クラウドマイニング価格の引き上げ、AIハードウェアのボトルネックの拡大

404Kテクノロジーイブニングニュース ストレージのスーパーサイクル、クラウドマイニング価格の引き上げ、AIハードウェアのボトルネックの拡大

404k404k2026/06/26 12:18
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著者:404k


404Kテクノロジーイブニングニュース ストレージのスーパーサイクル、クラウドマイニング価格の引き上げ、AIハードウェアのボトルネックの拡大 image 0

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  • 取引開始前のポイント
  • AI/半導体バリューチェーン全体
  • AIモデル/アプリケーションと資本支出
  • CSP/クラウド資本支出
  • AIクラウド/データセンターオペレーター
  • GPU/CPU/ASIC
  • HBM/DRAM/NAND/SSD/HDD
  • ファウンドリー
  • 半導体設備/テスト
  • 先端パッケージ/材料/PCB
  • パワー半導体
  • MLCC/受動部品
  • 光通信/光学チェーン
  • 高速インターコネクト/コネクタ/冷却電源
  • インターネット/プラットフォーム

404K科技ナイトリポート 2026-06-26 — ストレージのスーパーサイクル、クラウド演算リソースの価格上昇、AIハードウェアのボトルネック拡大

ストレージ価格、クラウド演算リソースの価格、AIハードウェア供給は本日テクノロジーチェーンのメインラインとなった:Micron業績によりDRAM/NANDは再び周期型製品からボトルネック資産へ、AWSのGPUインスタンス値上げは演算リソースの需要が依然として強いことを示し、Appleの価格引き上げはコスト圧力がエンドへ波及していることを示している。

取引開始前のポイント

今夜の取引開始前のテクノロジーチェーンの核心は、単一のAIアプリケーションではなくAIインフラ利益プールのシフトである。Micron決算、SK hynixの目標株価引き上げ、Samsungの潜在的大型投資、Applied Materialsの目標株価引き上げが、いずれもストレージ・設備・先端パッケージ・上流材料の再評価を指している。

下流側のコスト圧力も顕在化し始めている。AppleはiPhone以外のハードウェアを値上げし、AWSはGPUインスタンス価格を20%引き上げ、MicrosoftのXboxやPC分野もメモリコストにより価格が上昇した。これはAI需要が依然として強いことを示すが、コストはもはやクラウド事業者の資本支出内にとどまらず、エンド価格やソフトウェア評価へと徐々に波及している。

投資銀行の動きはMicron、SK hynix、Applied Materials、Onsemi、QualcommおよびMLCCチェーンに集中している。企業レベルの事実は、主にAI/半導体、クラウド、ソフトウェア、インターネットプラットフォーム、コンシューマーエレクトロニクスおよびスマートデバイスに関係している。

AI/半導体バリューチェーン全体

AIモデル/アプリケーションと資本支出

  • OpenAI

    1)報道によると、OpenAIはIPOを2027年まで延期する方向であり、内部評価目標は1兆ドルを依然として中心に据えている。この決定は未上場AIラボの評価ウィンドウやスタッフインセンティブ、演算リソース調達のテンポに影響を及ぼす。
    2)TSMCチェーンによれば、OpenAIのJalapeno推論チップは3nmプロセスを使用し、Jalapeno2はA16とCoWoSを採用する可能性があり、AIモデル企業は自社開発ASICおよび先端パッケージへの展開を進めている。
"OpenAIはIPOを2027年まで延期する方向"
  • Cerebras

    1)UBSはCerebrasの目標株価を300ドルから320ドルに引き上げ、買いを維持した。会社の四半期売上高は1.91億ドルで、UBSおよび市場予想の1.81億ドルを上回り、EPSは-0.04ドルで予想より良好だった。
    2)コアとなるクラウドおよびサービスの売上は8,000万ドル、ハードウェア売上は1.116億ドル。UBSはAmazonとの正式契約、OpenAIのスケールアップと新規顧客拡大が同時に検証できたが、真のボトルネックはデータセンターのキャパシティへ移ったと述べた。
"現在の業界のHBM、CoWoS、TSMC N3のタイトさはボトルネックになっていない"
  • 智譜(Zhipu)

    1)智譜GLM-5.2レポートは目標株価を920香港ドルから1900香港ドルに引き上げ、ホールドを維持した。収益予想は2026/2027/2028年で43.28億/127.60億/266.12億元、前年同期比497%/195%/109%となっている。
    2)レポートの焦点は短期収益ではなく、長期エンコード・推論効率および企業導入能力の向上にあり、モデル企業競争がパラメータ話法からタスク達成率と演算コストへシフトしていることが示されている。
  • AI導入ボトルネック

    野村科技月報はFDE能力をAI実装の核心に位置付け、モデルの進歩は企業システムデプロイより速いとし、ボトルネックが「モデルがあるか」から「業務に組み込めるか」へとシフトしていると分析した。これがCPU、アナログ半導体、MLCCおよび電源もAIトレードの対象となり始めた理由を説明できる。

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免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。

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