一石三リターン

投資で3つのリターン（金銭,学び,世界発展）を追求。
ロボットとAIの未来にフルベット中。
AI半導体・メモリ株などの投資先について、事実や自信の予測を分かりやすくグラフで解説します。
$TSLA(2022~), $NVDA(2024~), $MU(2024~), $MUU(2026~), $RAM(2026~)

[一石三リターン @isseki3r]

マイクロンやキオクシアやサムスンなど、メモリ企業はなぜこれだけ莫大な利益を出してしまうのか、その秘訣が少し分かった気がするので記事にまとめてみました。 https://t.co/4TNwLHIXHY

[一石三リターン @isseki3r]

これらの証券会社に不正アクセスされて被害が出た場合にはお金は返ってこないと考えたい方が良いですね

[ブリリアント @PageTurner_and]

証券会社、不正アクセスによる被害補償方針のまとめ（2026年10月最新）

🔴SBI証券→各人のセキュリティ対策などに応じて個別判断（50%は昨年までの方針）

🔴野村證券→個別判断（パスキーなしの口座は補償が限定的になると明記）（全額補償は昨年までの方針）

🔴楽天証券→今年2月18日の時点では被害額の50%＋1万と記載（ただし、すでに保有していた商品の売却による被害は対象外）

🔴マネックス証券→ 会社所定の基準で損害の全部または一部を補償する場合がある（パスキー未設定、認証情報の管理に落ち度がある場合などは補償しないと明記）

🔴松井證券→個別判断（パスキー未設定は補償しない可能性を明記）

[一石三リターン @isseki3r]

@JapanTank 一人当たり40000万円のお見舞金まではタイムズの今期の利益から払えそうでした
https://t.co/LwhqSMua07

[一石三リターン @isseki3r]

タイムズの運営元のパーク24、
「お見舞金」を1人あたり3,000円払って55億円の特別損失を出しても、まだ今期385円の純利益が出るみたいなので、
一人当たり40,000円ぐらいまでは今年の利益の中から「お見舞金」払えそうですね。

[一石三リターン @isseki3r]

タイムズの運営元のパーク24、
「お見舞金」を1人あたり3,000円払って55億円の特別損失を出しても、まだ今期385円の純利益が出るみたいなので、
一人当たり40,000円ぐらいまでは今年の利益の中から「お見舞金」払えそうですね。

[カーシェアマニア @carsharemania]

【速報】パーク24、情報漏えいに伴うお見舞金・諸対応費用として、55億円の特別損失を計上する見込みと発表。

通期純利益予想は440億円→385億円へ12.5％下方修正。売上高・営業利益・経常利益の予想と、年間配当予想65円は据え置き。

お見舞金は3,000円相当。公表条件と金額から、お見舞金の対象は本人確認書類の暗号化画像データの外部送信が確認された約146万件に対応する方が中心と読める。ただし、正確な支払対象人数は未公表。画像以外の情報のみ漏えいした方へのお見舞金は、今回の発表には記載されていない。

また、公表直後には会員数の推移に一定の影響があった一方、1日当たり売上高は事案発生前の水準を維持していると説明。

#カーシェアニュース 2026/10/23
https://t.co/hSHISP906R

[一石三リターン @isseki3r]

あと1ヶ月半マイクロンの株価、低迷してくれ…！

[一石三リターン @isseki3r]

お得なバーゲンセールやってたので $RAM 買い増しました😊

[一石三リターン @isseki3r]

「サイクルの上端でよくある話」という指摘は理解できます。過去の好況期にも「長期契約」「需給逼迫」「キャッシュ潤沢」という表現は出てきました。

ただ、今回は「程度の差」ではなく「契約の質」と「キャッシュの質」が明確に違うように見えます。

過去の「長期契約」は、多くの場合1〜2年程度のボリューム合意や価格交渉の枠組みで、実際には四半期ごとに見直しが効くものが主流でした。一方、現在のSCAやLTAは、5年程度（一部は2030〜31年まで）、take-or-pay条項付き、価格フロア・シーリング設定、顧客からの前払い・金融コミットメントが数十億ドル規模という形で、量と価格の下支えが具体的に契約に織り込まれています。Micronだけで残存履行義務が約1500億ドル規模、前払い等のコミットメントが300億ドル超という数字は、過去のサイクルピークで見た「長期契約」とは質が異なります。

また、キャッシュフローの実態も異なります。過去の好況期は「会計利益は出るが、CapExがそれを上回りFCFが細る、あるいはマイナスになる」ことが珍しくありませんでした。今回はMicronのFY26で売上約1330億ドルに対しFCF約590億ドル（マージン約44%）、Samsungの直近12カ月でFCF約140兆ウォン、SKハイニクスも約90兆ウォン超と、高いCapExをこなしながらネットキャッシュを積み上げています。これは「稼いだお金のほとんどが設備に消える」という従来の描写とは明らかに乖離しています。

需要側の構造も違います。過去のピーク需要はPC・スマホ・サーバーの一般需要が中心で、景気や在庫調整で比較的早く剥落しやすかった。今回はHBMを中心に、ハイパースケーラーのAIインフラ投資という、設計サイクルが長く、供給確保の優先度が高い需要が大きな割合を占めています。HBM自体も製造難易度が高く、実質3社寡占になっている点も、過去の汎用DRAM/NANDとは価格決定力の質が異なります。

もちろん、AI需要が想定より鈍化すれば厳しい局面は来ますし、完全にサイクルが消えるとは考えていません。ただ、「過去のサイクル上端でも似たようなことはあった」という一般論で、現時点の契約の拘束力・FCFの厚み・顧客構造の違いを「本質は変わっていない」と片付けるのは、数字を見ずに過去のパターンを当てはめすぎているように思います。

[一石三リターン @isseki3r]

そんな中でモンゴルで大火災を引き起こしてる日本人もいる。
そしてそれを一切報じない日本のマスコミ。

無害/礼儀正しいの真逆を行く。
https://t.co/aJ8VLCprY2

[世界四季報 @4ki4]

モンゴル草原で大規模火災　出火元はKDDI子会社モビコムの車両か、KDDIが謝罪　東京都の2.4倍焼失、中国にも延焼迫る - Yahoo!ニュース

https://t.co/OAKyWRxF9Y

[一石三リターン @isseki3r]

テック企業がAIモデルを
「役に立つ、無害で、礼儀正しい」
ものに調教する結果、
日本文化を過剰に重視してしまう構造を解き明かした論文。

日本人は使う側にとって都合の良い存在ということが、世界水準で明らかになっている…

[Superman @thesupermannx]

Researchers proved every LLM is secretly obsessed with Japan.

And they finally figured out why.

They published a paper investigating hidden cultural biases in large language models.

they tested 31,000 questions across 24 different languages on models like gemini, chatgpt, claude, and llama.

they stripped out all geographic hints and just asked the models to pick a place and answer.

the finding was universal.. across a wide range of models and languages, there is a pervasive "obsession" with japanese culture.

even when you prompt them in a language with zero ties to japan, they default to japanese norms, values, and aesthetics at a disproportionately high rate compared to its actual global demographic weight.

the craziest part? they tracked down exactly when the ai develops this obsession.. and it is not from reading the raw internet.

during pre-training, the models actually have a fairly balanced, global view of the world. the obsession gets injected during the safety phase.

when tech companies fine-tune these models to be "helpful, harmless, and polite," the ai starts mapping those corporate safety guidelines directly onto japanese cultural concepts. in the pursuit of creating the perfect, inoffensive, compliant assistant, they warped how the models view the world.

the quantization process (compressing models to run faster locally) actually amplifies this determinism. the smaller and faster your local model is, the more stereotypically it behaves, causing japanese cultural tropes to spike hard.

we spend all this time worrying about existential ai safety, but the real alignment problem is that our most advanced reasoning engines are hyper-fixated on japanese internet culture.

every model upgrade is reinforcing an invisible regional bias that dictates how they generate stories, facts, and code. the cultural commonsense of the internet is not universal..

it’s just localized to whatever the heaviest reddit and anime wiki users were obsessed with.

[一石三リターン @isseki3r]

古いメモリサイクルのイメージに囚われたままだと、実際の数字を見ずにこういう誤った分析をしてしまう。

サムスンとハイニクスはバフェットが嫌うタイプだという主張は、過去の構造を見れば一定の妥当性はある。メモリ半導体は設備投資の負担が重く、技術を維持するために稼いだお金の多くを次世代プロセスや設備に再投資し続けなければならない。過去のサイクルでは好況時の会計利益と実際のフリーキャッシュフローの間に大きな乖離があり、不況期にはフリーキャッシュフローがマイナスになることも珍しくなかった。標準的なDRAMやNANDの価格決定力も限定的で、再投資負担が軽く高い資本収益率を安定して生み出す事業とは性質が異なる。

ただ、2025年から2026年の実態を見ると、この主張はかなり時代遅れだ。

現在はHBMを中心とした需給の逼迫が続いており、3社とも高い設備投資を行いながらも、それを上回る規模のフリーキャッシュフローを生み出している。

マイクロンの2026年度は売上高約1330億ドル（約20兆円）、営業キャッシュフロー約900億ドル（約13.5兆円）、設備投資約307億ドル（約4.6兆円）で、フリーキャッシュフローは約590億ドル（約8.9兆円）に達した。フリーキャッシュフローマージンは約44%で、売上高に対する設備投資の比率は以前より低下している。

サムスンは直近の過去12カ月でフリーキャッシュフローが約140兆ウォン（約15.4兆円）規模に達している。設備投資は高い水準にあるが、ネットキャッシュは増加している。

SKハイニクスも直近の過去12カ月でフリーキャッシュフローが90兆ウォン（約9.9兆円）を超えている。営業利益率は高い水準にある。

3社合計のネットキャッシュはNvidiaを上回る規模まで積み上がっているという試算もある。稼いだお金のほとんどが設備投資に消えるという描写は、現在の実績とは明確に矛盾している。

特にマイクロンの場合、長期契約による下支えが具体的に進んでいる。26件の戦略的顧客契約（SCA）を締結しており、2030年までの売上の35%超をカバーする見込みだ。契約は主に5年程度で、一部は2031年まで延長されている。take-or-pay方式で顧客は合意した量を購入する義務があり、残存履行義務は約1500億ドル（約22.5兆円）に達している。価格にはフロアとシーリングを設けたものが多く、顧客からの金融コミットメントは320億ドル（約4.8兆円）規模で、大半が現金の前払いだ。さらに、2027年度の生産量の75%以上がすでに顧客に割り当て済みで、HBMについては2027年分の大半がより高い価格で契約済みとなっている。

HBMは標準的なDRAMより差別化が進み、主要プレーヤーが実質3社の寡占構造になったことも、過去より価格決定力を高めている。2023年の不況を経験した後、各社の設備投資に対する規律も以前より意識されている。

不況時にマージンを守れるかまだ答えが出ていないという指摘も、こうした数年単位の長期契約による量と価格の下支えと、過去に不況期に設備投資を大幅に削減してきた事実を無視したものだ。AI需要が鈍化したり供給過剰に戻ったりすれば厳しい局面が来る可能性はあるが、それは現時点の数字を無視して過去のパターンを当てはめる理由にはならない。

長期的に見てバフェットが好むタイプではないという指摘自体は残るが、今はキャッシュの質が悪い、ほとんど残らないという主張は実績を見れば明らかに過大だ。

[미네르바의올빼미 @mad20130301]

삼성전자나 하이닉스 같은 기업은 버핏이 딱 제일 싫어하는 기업..

수십조 원짜리 영업이익에 가려져 있지만, 현금흐름표를 열어보면 상황은 전혀 다르다.

메모리 반도체는 본질적으로 끝없는 설비투자(CAPEX)에 갇혀 있는 산업이다. 호황기에 아무리 천문학적인 돈을 벌어도, 기술 격차를 지키려면 번 돈 대부분을 차세대 공정과 초고가 장비에 다시 쏟아부어야 한다.

사이클 전체를 통틀어 주주 손에 실제로 남는 잉여현금흐름(FCF)을 계산해보면 회계상 순이익과 차이가 크다.

가격 결정권이 없는 시클리컬 특성상, 장기 복리나 안정적인 자본 환원을 기대하기도 어렵다.

결국 버핏처럼 '이익의 절대적인 크기'가 아니라 '현금의 질'과 '재투자 부담'을 보는 투자자에게 한국 반도체는 손이 나가기 어려운 구조다.

지금 시장이 이 기업들에게 요구하는 것도 지금처럼 호황기에 영업이익률이 몇%가 나오는지가 아니라, 침체기가 왔을 때 이익률을 얼마나 방어해낼 수 있을지 일 것..

근데 아직까지 거기에 대한 답을 못주고 있는거지..

[一石三リターン @isseki3r]

すみません、1枚目のスライドの解釈を間違えていました。

以下が正しいですね。

・AIエージェントによって扱うコンテキスト長が年間で30倍

・フィジカルAIとしてのLevel4以上のロボタクシーが積むDRAMは、Level2以上の車両と比べて10倍

[一石三リターン @isseki3r]

マイクロンの最高技術・製品責任者によるウェビナー資料を日本語訳しました。

本ウェビナーでは、特にHBMの今後の進化の方向性が、専門外の人間にも図解で分かりやすく示されたのがありがたかったです。

以下、私が特に気になった点です。

---
・メモリ需要はAIエージェントで30倍、フィジカルAIで10倍になる
(個人的にはフィジカルAIはもっと行くだろうと思っています)

・CXMTが発表した4F²はマイクロンでも20年検討して、実用化の道筋なしと判断した
(これは英断にも見えつつ、マイクロンが諦めた技術を本当にCXMTが実用化したのなら恐ろしいですね。EUV利用も制限されている中で、そうとう難しそうではありますが。)

・NVIDIAのNVHBMのようなカスタムHBMの先には、vHBM(垂直積層HBM)の開発を進めている。
これは、GPUなどの演算回路の上に直接メモリを重ねるもので、メモリと演算回路を最短距離でつなぐことができる。

・vHBMは2028年頃に出てくる予定で、同時期に主流となるHBM5に比べてもトークン処理効率が高くなる見込み。
---

vHBMは2028年以降の未来の最先端トレンドになりそうで、それによるAIの更なる性能や効率の向上や、そこからマイクロンの収益性の向上が楽しみです。

今の時代はメモリやストレージの置き場所を、メモリ企業やGPUメーカー、AI ASICメーカーなどがそれぞれ独自路線で技術開発をしており、内容も高度で難しいのですが、この戦国時代に振り落とされないように食いついていきたいです！

$MU

[Micron Technology @MicronTech]

In today's technology webinar, Scott DeBoer, Micron President and Chief Technology and Products Officer, shared our most detailed look yet at the innovations shaping the next era of AI infrastructure. From advancing what AI requires to driving breakthroughs across memory and storage, our roadmap reflects how we're defining what's next.

⚫ Upcoming DRAM nodes, disclosed publicly for the first time
⚫ Our next-generation HBM roadmap, including two new HBM architectures for hyperscale data centers and edge AI
⚫ Our newest NAND technology node and a new category of AI-optimized NAND products
⚫ How closer customer co-development and a stronger R&D foundation will sustain our technology leadership well into the next decade

Watch the replay to see where AI infrastructure is headed: https://t.co/1f52hbWDYU

[一石三リターン @isseki3r]

以下に日本語訳したスライドの全てを公開しています

https://t.co/AwqxtWuuZt

[一石三リターン @isseki3r]

暁太郎にもこんな思い出があったなんて…

これ欲しさにもう一度行きたくなってしまいますね。うまい。

#我々は宇宙人

[映画ナタリー @eiga_natalie]

映画「我々は宇宙人」初の入場者プレゼントが配布決定、興行収入は3億円突破
https://t.co/1Mfe0xRJSA

#我々は宇宙人

[一石三リターン @isseki3r]

サムスンはしたたかにNVHBMのベースダイでTSMCと提携しつつ、自社内製も進めるとのこと。

競争の激しい半導体/AI業界では、昨日の敵は今日の友が日常茶飯事になってきましたね

[パウロ @paurooteri]

この記事すごいね
本当に色々衝撃的なことが書いてある
まさかSamsungがTSMCのベースダイをNVHBMとは言え採用する方向とは

サムスン・TSMC、先端プロセス活用しHBM供給量を拡大…「メモリのボトルネック」を突破へ

■サムスン・TSMC「呉越同舟」
独自の「NVHBM」を開発するエヌビディア
「ベースダイ」にTSMCのロジックプロセスを要求
歩留まり90%のファウンドリ技術力を選定
不足する回路部品を補い、製造工程を加速
HBM需要は来年90%増加する見通し
TSMCと手を組み、供給拡大の大きな青写真を描く

サムスン電子（005930）がエヌビディア向けのカスタム広帯域メモリ（HBM）の開発過程において、ファウンドリ（半導体受託生産）の競合であるTSMCと手を組むことになったのは、人工知能（AI）チップが性能と供給の両面で「メモリのボトルネック」に直面しているためだ。HBMのデータ転送速度が画像処理装置（GPU）の演算速度に追いつかないという技術的な壁が浮上するなか、TSMCの先端ロジック（システム半導体）プロセスによってHBMの性能を引き上げ、さらにTSMCの生産能力を加えて供給を増やすという構想を後押しした形だ。

18日の業界関係者によると、エヌビディアはサムスン電子・TSMCと共に、独自HBMである「NVHBM」の中核部品「ベースダイ」をカスタム設計している。HBMの最下層に位置するベースダイはロジック回路で構成されており、データ転送速度を決定づける。これをいかに設計するかによって製品の競争力が左右される。

NVHBM向けのカスタムベースダイは、従来GPU側にあったメモリコントローラーを実装している点が特徴だ。GPUが担っていた付随機能をNVHBMのベースダイに移管し、その分確保されたGPUのスペースに演算回路をさらに詰め込むことで性能を引き上げた。その代わり、ベースダイにコントローラーを収めるスペースを確保するため、外部チップと電気信号を送受信する回路である物理層（PHY）の面積を標準的なHBMより60%縮小した。その結果、NVHBMは標準のHBM4E（第7世代）に比べ、メモリ帯域幅を最大30%拡大し、消費電力を15%削減できるようになった。

エヌビディアがNVHBM用のベースダイにTSMCの3nm（ナノメートル・10億分の1メートル）ロジックプロセスを要求したのは、こうした設計方式と密接に関係している。ベースダイにGPUから移した機能まで盛り込むには、限られた面積により多くの回路を集積できる3ナノ級の超微細プロセスが不可欠だ。さらに生産コストを抑えるためには、歩留まり（ウェハー1枚あたりの良品チップの割合）も高くなければならない。

業界では、TSMCの3ナノプロセスの歩留まりを90%以上、これに対応するサムスンファウンドリの2ナノ（SF2）プロセスを60%前後とみている。エヌビディアとしては、ベースダイの工程をTSMCに一本化することが安定した選択肢となるわけだ。

技術的な条件や環境以上に大きな理由は、HBMの供給が需要に追いついていない点にある。投資銀行UBSによると、来年のHBM需要はビット（記憶容量の単位）基準で約615億Gb（ギガビット）に達し、今年より91%増加すると予測されている。一方、メモリメーカー各社の新規出荷量は546億Gbにとどまると予想されており、需要に対して10%ほどの供給不足が懸念されている状況だ。

サムスン電子は急増する需要に合わせ、HBMの2大中核部品である「コアダイ」と「ベースダイ」の生産量を同時に増やさなければならない。メモリ半導体の役割を果たすコアダイは、先端DRAMプロセスである「1c（第6世代）」を活用し、華城（ファソン）キャンパスの17ラインおよび平沢（ピョンテク）キャンパスのP2・P3・P4で製造している。さらに、再来年の初稼働を目指して建設中のP5-1も、1cラインを中心に運営される予定だ。

しかし、ベースダイの生産能力は相対的に限られている。サムスン電子の4ナノ・ベースダイ生産ラインは、華城17ラインと平沢P3の一部にしかない。既存のHBM需要に合わせて組まれた現行の生産体制では、NVHBMのようなカスタムHBMの物量まで十分に消化するのは難しい状況だ。

サムスン電子がカバーしきれないベースダイの不足分は、TSMCが補える余力を持っている。これに先立ちTSMCは第3四半期の決算発表で、台湾・台南の「Fab 18」に新規の3ナノ生産ラインを2カ所追加し、それぞれ来年上半期と再来年上半期から量産に入ると明らかにした。米アリゾナ第2工場と日本の熊本第2工場でも、それぞれ来年第3四半期と2028年の量産を目標に3ナノ生産ラインを備える計画だ。

かといって、ベースダイの生産がTSMCに完全に固定されたわけではない。サムスン電子はエヌビディアの要求に従ってNVHBMにTSMC製のベースダイを採用しつつも、持続的な需要増加に備えて自社ファウンドリで生産する 방안（方策）も準備している。

業界関係者は「TSMCの3ナノ生産ラインはベースダイ以外にも高性能コンピューティング（HPC）やスマートフォン向けチップを製造しており、割り当てられる生産量に限界が来る可能性がある」とし、「そのためサムスンファウンドリは、TSMCの3ナノに準ずるサムスンの2ナノプロセスでNVHBMベースダイの生産検証を進めている」と語った。

また別の業界専門家は「エヌビディアのNVHBM共同開発を機に、サムスン電子とTSMCの協力関係が先端パッケージング工程からHBMの中核部品を製造する関係へと広がった」とし、「4年前にTSMCのAIチップパッケージング工程（CoWoS）関連で協力した実績のある両社が、世界的な『メモリ不足（メモリ・쇼티지）』の局面で再び手を組んだことは、業界に大きな示唆を与えている」と評価した。

https://t.co/UdlQkEw2g6

[一石三リターン @isseki3r]

HBMは出荷量の増加と単価の上昇が同時に起こる。

従来のコモディティ的なメモリの特性と決別していることが顕著に現れている。

[Shay Boloor @StockSavvyShay]

HBM prices are projected to more than double to ~$35 per GB by 2030 even as shipments nearly quadruple which is unusual for memory where prices typically fall as production scales.

That combination could push HBM market toward ~$640B by 2030 giving $MU and $SKHY an opportunity to benefit from both higher volumes and stronger pricing as HBM4 becomes more complex to manufacture.

[一石三リターン @isseki3r]

2027年はHBM4,4EのシェアがHBM全体の約半分まで成長するが、
HBM3E 8層も2026年のシェアの約倍の17%まで伸びる見込み。

これはNVIDIAに調達力が劣るASIC勢がミドルレンジに逃げているためと考えられるが、ハイエンド・ミドルレンジいずれのHBMの需要も強固に成長することが見込める。

$MU $SKHY

[Shay Boloor @StockSavvyShay]

HBM4 and HBM4E are expected to nearly triple their share of HBM demand to 48% in 2027 as $NVDA Rubin and next-gen AI chips require a ton more advanced memory.

What’s also wild is that HBM3E 8-Hi is expected to double its share to 17% suggesting ASICs are expanding the market and giving $MU and $SKHY more ways to grow across both premium and mature memory.

[一石三リターン @isseki3r]

ただし、新規設備の減価償却による利益率低下は、来年以降の増産に伴い米韓のメモリ企業でも起こってくるはずなので、その時に動揺しないようにしたいですね。

[一石三リターン @isseki3r]

CXMTの決算プレビューでの利益率低下は、生産を始めたタイミングから始まる新規設備の減価償却やその立ち上げコストが主因と考えています。

根本的なウェハからのビット出荷率の低さも相まり、米韓のメモリ企業と比べると利益率の伸びは劣る状況になっています。

[一石三リターン @isseki3r]

CXMTの決算プレビューが話題ですが、調べてみるとウェハキャパに対して出荷できてるビットがかなり少ないんですね。

ウェハキャパはマイクロンと同じぐらいなのに、売上は半分ぐらい。
HBMが弱いこともあり、生産規模の割に売上や利益を伸ばしづらい構図だと理解しました。

[一石三リターン @isseki3r]

@micron_pesco どういう時間軸で見るか次第とは思いますが、3年ぐらい見れるなら圧倒的にカバーできると思います！

[一石三リターン @isseki3r]

マイクロン、完全に良い流れですね！

このまま100$くらいまで下がってくれれば、12月の自社株買いで時価総額の3割の株を減らせます🙌

[マイクロンぺす子 @micron_pesco]

また900＄切っちゃった。。
$MU