s5o7

USCPA and ex-sales. Live in CA. Three kids. Japanese Tenkin-zoku. Running for some reason.

[s5o7 @s5o7]

Palm desertから帰る道中、自分は山って好きかもって思った

[s5o7 @s5o7]

歯軋り対策のマウスピースが��器の中に落下。Clogging起こしまくって四苦八苦してゴム手袋でワイヤーを奥に突っ込んでなんとか解消。しかし排水路から取り上げたマウスピースはもはや洗浄しても使いたくない。ついにインビザラインで八重歯治しにいくか。

[s5o7 @s5o7]

Low hanging fruit
Nuts hard to crack

[s5o7 @s5o7]

私の地域は、今日から子供のelementary school開始。他の親もなんとなく嬉しそう。長い夏休み、みんな親キツかったよね…💦

[川口佑｜アクティビスト投資家・経営戦略アドバイザー @yk_yk_00]

【8月SQ後の上昇トレンド再開は失敗！？今日何が起きたのか】

今日の日経平均は▲2,134円の65,326円。
半導体だけではありません。AI関連、電線、非鉄、銀行など幅広い銘柄が売られ、完全なリスクオフになりました。

では何が変わったのか。

最大の想定外はJackson Holeの1週間強前に、米国の超長期金利が先に暴れたこと
だと思います���

米30年国債利回りは18日に5.337%と2007年以来、約19年ぶりの水準まで上昇しました。

しかも今回の金利上昇は、単純な「Fedがさらに利上げする」という話ではありません。むしろ問題は長期側です。

原油高によるインフレ懸念。米国の巨額の財政赤字と国債供給。AIデータセンター投資に伴う巨額の資金調達。そして、それらを背景としたタームプレミアムの上昇。

つまり、政策金利が上がるから長期金利が上がったというより、長期債を保有するなら、もっと高い利回りが必要だと市場が要求し始めた。

ここが今回の金利上昇の厄介なところです。長期金利が上がれば、遠い将来の利益ほど現在価値が下がります。したがって最も影響を受けるのは、将来の高成長を株価に織り込んでいるAI・半導体株です。

原油高
↓
インフレ懸念
↓
長期金利上昇
↓
割引率上昇
↓
AI・���導体のバリュエー��ョン低下

この連鎖が今回のグロース株売りを説明します。

しかし今日、もう一つ重要なことが起きました。日本の金利も上昇しているのに、銀行株まで売られた。

普通なら、

金利上昇
↓
銀行の利鞘改善
↓
銀行株上昇

です。しかし今の銀行株は、すでにかなり先を見ています。その一つの目安が、「2年先1年金利」です。これは「2年後から始まる1年間の金利」を市場がどの程度と見ているかを示すもの。

今回の日銀利上げサイクルが一巡したあたりの金利を映しやすいため、市場が考える「日銀のターミナルレート」の代理指標として使われます。現在は2.3%弱。

つまり市場はすでに、日銀がここから何度も利上げする世界を織り込んでいる。だから今の銀行株に必要なのは、金利が上がることではありません。

必要なのは、市場が考えている以上に、日銀の利上げの終着点が高くなることです。実際、2024年以降はこの2年先1年金利と銀行株が極めて強く連動してきました。ここから銀行株がもう一段上昇できるかは、2.3%弱���で上昇したターミナルレート予想がさらに切り上がるかが重要になります。

また何事もなくCPIを通過できると見ていましたが、21日の全国CPIは要注目です。

CPI
↓
日銀の利上げ期待
↓
2年先1年金利
↓
銀行株

この順番で見る必要があります。そしてその次の大きなイベントは8月27〜29日のJackson Holeです。

今回、Jackson Holeの前に米30年金利が5.3%を突破したことは、逆に考えれば悪いことばかりではありません。

Fedはすでに超長期金利の上昇によって金融環境が勝手に引き締まっているという現実を見たうえでJackson Holeに臨めるからです。

30年金利5%超は住宅ローン、企業の資金調達、AIデータセンター投資、そして株式の割引率に直接効いてきます。

Fedが追加利上げしなくても、市場自身が金融を引き締め始めています。だからJackson Holeで���、これ以上長期金利を刺激する必要性は低い。

むしろ焦点は、Fedが長期金利の無秩序な上昇を抑えられるかだと思います。

今回の30年金利上昇の原因がインフレだけなら、ハト派的なメッセージで金利を下げられる可能性があります。

しかし、

財政赤字
国債供給
タームプレミアム

が主因なら、Fedが政策金利についてハト派になっても30年金利は下がらない可能性もあります。

だからJackson Hole後に最も見たいのは、Fedが何と言ったかではなく30年金利がどう反応したかです。

もし、

インフレ鈍化
＋Fedハト派
＋30年金利低下

となれば、今回のAI・半導体の調整は押し目だった可能性が高くなる。

逆に、

インフレ鈍化＋Fedハト派

なのに30年金利が5%台に居座るのであれば話は変わります。問題の中心は金融政策ではなく、米国財政とタームプレミアム
だったことになります。

8月SQを通過すれば需給が軽くなり、再び上昇トレンドへ戻る。私はそう見ていました。しかし、そのシナリオにJackson Hole直前の「世界的な長期金利ショック」が割り込んだ。

したがって現時点では、

8月SQ後の上昇トレンド再開シナリオはいったん撤回。

ただし、企業業績やAI投資の前提が崩れたわけではありません。次の判断ポイントは、

① 米30年金利が5%台から低下するか
② Jackson HoleでFedがどう長期金利を意識するか
③ それでも30年金利が下がらないのか
④ 日本では21日CPI後に2年先1年金利が2.3%をさらに切り上げるか

今回の下落で見るべきものは株価そのものではありません。

米国では「30年金利」。
日本では「2年先1年金利」。

この2つが次の相場の方向を決める重要な金利だと考えています

[s5o7 @s5o7]

https://t.co/JD1bBf4aEB　電力、チップ、メモリ、ファウンドリー、ウエハー

[s5o7 @s5o7]

今日から週2筋トレ混ぜよう。そして月200km。消失したランの日分は他で補う。

[스케치 @Tesla_Teslaway]

메모리 투자자라면 꼭 읽어보시길

Kimi 3 쇼크로 반도체가 또한번 폭락했다

이대로 하이퍼스케일러 들이 계속해서 GPU에 투자할 수 있을까?

7월 16일 Moonshot AI가 Kimi K3를 내놓으면서 AI 섹터 전체가 또다시 흔들렸음
미국의 10분의 1도 안 되는 컴퓨트�� 프론티어급 모델을 만들었다는 ���식에 "그럼 그 많은 GPU와 데이터센터가 다 필요 없는 거 아니냐"는 캐펙스 무용론까지 나왔고 말이지

먼저 무슨 내용인지부터 보자고

Arena ai의 Frontend Code Arena에서 K3가 1,679점으로 1위, Fable 5가 1,631점으로 2위, GPT-5.6 Sol이 1,618점으로 3위를 차지했음

7개 세부 도메인 중 6개에서 1위였고 Gaming에서만 Fable 5에 밀려 2위였으며, 오픈웨이트 모델이 이 보드 1위를 차지한 건 사상 처음임

전작 K2.6이 18위였으니 한 세대 만에 17단계 점프한거임

근데 실무 태스크 벤치마크인 GDPval-AA v2 기준으로 K3는 1,687점으로 3위인데, 위에 Claude Fable 5 Max(1,815점)와 GPT-5.6 Sol Max(1,747.8점)가 있고, Moonshot 스스로도 최상위 독점 모델에는 못 미친다고 인정했음

그래서 정확한 성과는 이거임
한 세대 전 프론티어인 Claude Opus 4.8을 오픈웨이트로 제쳤고, 현행 프론티어와의 격차를 훨씬 더 압축했다

또 학습 비용이 1,500만~2,500만 달러라는 추정치도 돌아다니는데, 이건 외부인의 추정일 뿐이고 DeepSeek의 560만 달러 논란 때처럼 최종 학습 런 비용만 센 숫자일 가능성이 높음

실패한 런, 연구용 컴퓨트, 인건비까지 넣으면 몇 배가 될거고, Moonshot은 올해에만 25억 달러 넘게 조달한 회사임
쥐꼬리 GPU로 만든 기적이 아니라, 10분의 1 컴퓨트로 6개월 랙을 유지하는 추격이라고 읽으면 됨

자 무슨 상황인지는 대충 훑어봤고
그래서 지금 논쟁이 되고 있는 내용이 뭔데??

지금 시장에서 제일 뜨거운 논쟁은 이 효율의 정체임
학습은 순전파와 역전파고 추론은 순전파니까,
진짜 학습 효율이 있으면 추론 효율도 따라와야 한다

그런데 K3의 API 가격은 미국 모델과 비슷하다
즉 추론 효율이 없다는 건 학습 효율이 가짜라는 뜻이고, 그 정체는 미국 모델 출력물로 학습한 증류(distillation)일 뿐이다

자 중요한 부분이기 때문에 좀 더 쉽게 알아보자

순전파(Forward Pass): 입력값 → 예측값 만들기 (앞으로 가기)

역전파(Backward Pass): 오차값 → 오차를 바탕으로 내부 공식 수정하기 (뒤로 가기)

이 순전파 ➔ 오차 계산 ➔ 역전파 사이클을 수백만 번, 수천만 번 반복하면서 AI가 점점 똑똑해 지는거임
이 전체 반복 과정을 우리는 '학습(Training)'이라고 부르는 것이고

반면에 "추론(Inference)" 은
이미 완벽하게 학습이 끝나서 역전파를 할 필요가 전혀 없고, 사용자의 질문에 답만 툭 던져주는 순전파만 하면 되기 때문에 학습에 비해 들어가는 연산량이 훨씬 적어 지는 거임

그래서 ���국 학습의 효율이 좋아지면(학습에서 순전파를 거치니까) 추론의 효율도 좋아질거다 라고 하는 거임

근데 사실 이 말은 반은 맞고 반은 틀린거임

양쪽에 다 이득인 것들은 아키텍처 개선임
희소 MoE로 토큰당 활성 연산을 줄이거나, KDA 같은 선형 어텐션으로 긴 컨텍스트 처리를 가볍게 만드는 것

이런 건 학습도 추론도 같이 싸지는게 맞음

반면 학습에만 이득인 개선은 사이클을 덜 돌게 만드는 것들임
"수백만 번 반복"의 그 반복 횟수 자체를 줄이는 거지
옵티마이저 개선(Muon 같은 것)은 같은 똑똑함에 도달하는 데 필요한 스텝 수를 줄이고, 데이터 품질 개선과 증류는 필요한 학습 토큰 수를 줄임

특히 증류가 극단적인데, 프론티어 모델이 이미 정제해놓은 출력물로 배우면 원시 데이터로 배울 때보다 반복이 훨씬 적게 듦

그런데 이렇게 완성된 모델�� 반복을 몇 번 돌아서 만들어졌든 결과물의 덩치와 구조는 그대로라, 추론 원가와는 상관이 없음

쉽게 말해 ,
학교 다니는 기간을 12년에서 3년으로 줄여도 졸업한 사람의 밥값은 똑같은 거임

자 그럼 다음단계로 가보자

어쨌든 성능이 올라온만큼 API 가격도 비싸진게 사실임

여기서 이유가 방금 본 효율이 없으니까 그런거다와
성능이 좋고, 수요도 많으니 비싸게 받는거 뿐이다 라는 걸로 나뉨

첫번째 이유의 반론이자 두번째 이유를 살펴보면,
가격(price)과 원가(cost)를 다르게 봐야한다는 거임

API 가격은 원가보다 마진 전략과 캐파의 함수임
GPU가 부족한 회사가 트래픽이 몰리는 상황이면, 원가가 아무리 낮아도 가격을 내릴 이유가 없음

이전 모델은 왜 쌌느냐고 묻는다면
K3는 전혀 다른 상황이라 그럼
출시 당일 프론티어급이라는 타이틀을 달고 나왔고, 아레나 1위 뉴스까지 터지면서 전 세계 트래픽이 한 회사의 제한된 캐파로 몰리는 상황이니까

"��국 내에서는 컴퓨트 부족으로 자국 모델조차 성능 제한된 상태로 서비스된다"고 인정��고 있을만큼 수요가 폭발하고 있으니 싸게 내놓을 필요가 없는거지

결국 간단하게 요약해보면

증류로 인한 능력 격차를 압축했을 개연성은 크다
동시에 효율 연구도 많이 축적됐다 임

이건 사실 몇일 후면 쉽게 알 수 있는 사실이 될거임

Moonshot이 7월 27일까지 가중치를 공개하겠다고 했으니까

가중치가 풀리면 설정 파일에 전문가 수, 활성 전문가 수, 히든 차원, 어텐션 구조가 다 적혀 있어서, 토큰당 연산량과 메모리 풋프린트는 계산해보면 그날 바로 나옴

근데 확실한 숫자를 보려면
상업 서빙 가격이 나올때까지는 기다리는게 낫긴 함

가중치가 풀리면 vLLM이나 SGLang 같은 오픈 서빙 스택에 올린 벤치마크가 며칠 안에 커뮤니티에서 쏟아질 거고, 그게 원가의 직접 측정치임

K3가 동급 성능의 다른 모델보다 GPU당 토큰이 유의미하게 많이 나오면 아키텍처 효율은 실재하는 거고, 비슷하거나 낮으면 가격이 아니라 구조 자체가 무거운 거니까

가격으로 보려면 OpenRouter에서 Moonshot이 아닌 제공���들이 붙은 뒤의 호가를 보면 되는데,
특히 DeepSeek나 K2 서빙하던 업체들이 K3를 얼마에 내놓는지 보면 가장 정확한 비교가 될거임

그리고 Moonshot이 서드파티 등장에 맞춰 자기 가격을 내리면 원래 가격에 희소성 프리미엄이 있었다는 거를 바로 보여주는 지표가 될 거고

자 이제 최종단계임

그래서 메모리 투자자들은 뭘 봐야 될까??

결국 중요한 건 이 효율화의 청구서가 어디로 가느냐임

극단 희소 MoE는 비용을 없앤 게 아니라 연산에서 메모리로 옮긴 구조임
일은 16개 전문가만 하지만 896개 전체가 항상 메모리에 상주해야 하니까, FP8 기준 가중치만 약 2.8테라바이트로 최신 GPU 랙스케일 시스템이 서빙의 최소 단위가 되는 거임

이런 프론티어급 모델들이 오픈웨이트로 나오게 되면
API가 아니라 이 오픈웨이트를 받아서 쓸려는 곳들이 나오게 됨

수십 개�� 대형 서빙 사업자, 그리고 데이터를 외부로 못 보내는 금융, 정부, 방산 같은 컴플라이언스 수요들이 나온다는 말임 (요즘 데이터를 반출하고 싶어하지 않는게 대세인거 알지?)

서방 기업 입장에서 Moonshot API는 가격이 문제가 아니라 애초에 선택지가 아니었으니, 오픈웨이트는 지정학적 신뢰 장벽 때문에 존재할 수 없던 수요를 존재하게 만드는 통로가 되는 거임

덤으로 희소 MoE는 자주 쓰는 전문가만 HBM에 두고 나머지를 서버 DRAM에 내려놓는 오프로딩 서빙이 가능한 구조라, 고용량 서버 RDIMM이라는 범용 DRAM 쪽 수요도 늘어날 수 있음

이게 무슨 말이냐면,
누가 이걸 쓰냐가 핵심임
상업 서빙 사업자는 절대 못 씀
희소 MoE에서 토큰 하나는 16개 전문가만 쓰지만, 수백 명의 요청을 배치로 묶으면 배치 전체로는 896개 전문가가 사실상 다 호출됨

사용자마다 다른 전문가 조합을 쓰니까
즉 트래픽이 몰리는 환경에서는 자주 쓰는 전문가와 안 쓰는 전문가의 구분 자체가 사라지고, 전 파라미터가 뜨거워져서 풀 HBM 상주가 강제���는거임

그러니까 대형 서빙에서 HBM 수요는 오프로딩 기술이 있든 없든 1비트도 안 줄어든다는 거고,

반면 오프로딩이 성립하는 곳은 배치가 작은 환경임

온프레미스에서 ���수 인원이 쓰는 경우, 그 사람들의 쿼리 패턴은 도메인이 좁아서 실제로 특정 전문가들만 반복 호출되고, 속도가 좀 느려도 데이터 주권이 더 중요한 수요층임

DRAM 오프로딩으로 K3를 돌리는 금융사나 정부기관이, 오프로딩이 불가능했다면 HBM 풀셋 시스템을 샀을 고객이냐? 아니란 말이지

랙스케일 시스템 가격이면 애초에 도입 자체를 포기했을 고객이라는 말임

즉 오프로딩으로 인해 존재하지 않았을 수요를 저가 메모리로 존재하게 만드는 거니까, 메모리 업체 입장에서는 잃는 것 없이 새 매출 갈래가 하나 열리는 구조가 되는거임

밥집으로 치면 정식 손님이 편의점 도시락으로 갈아타는 게 아니라, 원래 굶던 사람이 도시락을 사기 시작하는 거임

그리고 결국
Moonshot은 이번에 가격을 전작 대비 3~4배 올렸음
태스크당 비용으로 Opus 4.8의 절반 수준이긴 하지만, 초저가로 점유율을 사던 중국 AI가 프론티어급 가격표를 붙이기 시작했다는 건 이 시장에 지불의사가 실재한다는 증거임

추격자가 가격을 올리는 시장에서 캐펙스 사이클이 꺾일 리 가 있겠음?

추격자가 ��라질수록 프론티어의 합리적 대응은 지출 축소가 아니라 확대임
프론티어 랩의 수익 모델은 남들이 못 하는 걸 프리미엄 받고 파는 거임

Fable 5가 K3의 3배 가격을 받을 수 있는 근거가 그 격차고

그런데 추격 시차가 짧아진다는 건 각 세대 모델의 독점 수익 창출 기간이 짧아진다는 뜻임

수십억 달러짜리 학습 런의 감가상각이 빨라지는 거지

이 상황에서 지출을 멈추면 어떻게 되냐?

격차가 0이 되는 순간 가격은 오픈웨이트 수준으로 수렴하고 프리미엄은 소멸함

즉 멈추는 순간 즉사고, 계속 달리는 동안만 프리미엄이 유지되는 게임임

그래서 랩들의 선택은 더 빨리 달리기, 그리고 더 중요하게는 증류가 안 통하는 축으로 전선을 옮기기 임

프론트엔드 아레나처럼 결과물이 눈에 보이고 몇 초 만에 판정되는 능력은 추격이 제일 쉬운 축임

반면 8시��짜리 에이전트 작업의 신뢰성은 모델 출력물 긁어서는 못 베낌

그건 독점 사용 데이터, 자체 RL 환경, 그리고 무엇보다 대규모 RL 컴퓨트에서 나오는 거니까

돈이 부족하다면 미국 정부에서라도 ��욱 더 지원을 할거라고 생각함

P.S
혹시나 하이퍼스케일러 들이 왜 무리해서라도 계속 AI에 과도한 투자를 하는지 궁금하면 아래 인용글을 참조하길 바람

[s5o7 @s5o7]

一時帰国があった6月は前月より100km以上走行距離落ちたけど、戻ってきた7月はなんとか200km台に戻したいところ

[s5o7 @s5o7]

円安マジックは日本でかなり強力にエンジョイしたけど、戻ってきて夢から覚めたよ笑　逆円安マジック

[s5o7 @s5o7]

楽しむべきは海や山やラグーンの自然と、高くてバラエティがピザやハンバーガーとポテトに偏った高い外食と、ベースボール⚾️などのスポーツ、なんやなと思うとらいねんの一時帰国まで気が遠くなるな…

[s5o7 @s5o7]

北海道、東北、大阪、新大久保、���葉原、TDLと諸々東京で経験してきたけど、アメリカに戻り、ここには気軽な外食も、サブカルも、電気街もなく…ここから一年は

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

熊谷さんのClaude Code活用術を間近で拝見しましたが、本当に勉強になりました。

分刻みのMTGが毎日何十件も入っている中で、エンジニア並みにコードを書かれていま��。

複数デバイスを駆使して経営・人生ダッシュボードを開発されていましたが、大量のメッセージ・通知・予定を漏れなく捌くための設計は圧巻でした。

幹部を含めた全社的なAI教育も徹底されていて、AI導入を検討している企業や個人の方の参考になると思います！

まずは会社のトップが使い倒して、全社に浸透させていくのが大切だと感じます。

https://t.co/C0QK2XkSCL

[s5o7 @s5o7]

東京は飯も酒も美味そうで、働くには最高やけど、子供いるときついなぁとしみじみ

[s5o7 @s5o7]

昨日のTDLもそうだが、外国人ばっかりやな

[s5o7 @s5o7]

10年ぶりくらいの秋葉原…

[s5o7 @s5o7]

アメリカから日本帰ってきて思うけど、日本のキャッシュレス決済はまだまだ使いづらいなと感じるよ、規格が色々あったりも。アメリカはチップの、要求が鬱陶しいけど

[s5o7 @s5o7]

We Did the Math on Why the iPhone 18 Pro Could Cost $1,299 https://t.co/4XRfeIeB5b

[s5o7 @s5o7]

Spcxは一株だけもらった。一株って…

[FabyΔ @FABYMETAL4]

💡 Micron、2日で約20%安 | 市場が読み間違えたSOCAMM2の容量半減の理由 $MU $NVDA

Micron $MU が6月4日と5日の2営業日で約20%下げた。6月3日終値の1,080ドルが、5日には864ドルだ。下げの起点は4日のSemiAnalysisレポートで、この日が7.7%安。NVIDIA $NVDA が次世代のRubin向けにSOCAMM2の搭載容量を削る、という内容だった。SOCAMM2という単語と容量削減が同じ見出しに並んだことで、AIメモリ需要が頭打ちになるという連想が走った。

SOCAMM2とは何か。Vera CPU側に載るLPDDR5Xのモジュールだ。SemiAnalysisが2月に公開したRubin設計では、1モジュール192GB、NVL72ラック1本あたり約54〜55TBがCPU側に載る想定だった。これはCES 2026の公式仕様、Vera CPU 1基あたりLPDDR5X最大1.5TB、NVL72の36基ぶんという数字とも整合する。今回はこれを96GB中心へ寄せ、ラックあたりのCPU側DRAMを約28TBへ、ほぼ半分に削る。メモリ半分に削るというのはメモリ需要減の証拠ではないか？6月4日に広がった���はこの見立てだ。

実際のところ、NVIDIAが容量を半分に抑える狙いは、需要の弱さではない。その逆に近い。同じLPDDR5Xの供給量なら、1ラックあたりの初期メモリ搭載を半分にすれば出荷できるラック数はほぼ倍になる。メモリ供給が逼迫するなかで、NVIDIAはLPDDRを節約してRubinをより多く出荷しに行っている。SOCAMM2はJEDEC標準のホットスワップ対応モジュールで、後から高容量品へ差し替えられる。CES 2026では、この設計でコンピュートトレイの組み立て時間が2時間から5分へ縮んだと説明されていた。いま96GBで出荷し、必要になれば192GBや256GBへ載せ替える、先に基板を入れて後から増設する運用だ。初期構成を絞っても、中長期に積める容量の上限はむしろ広がる。最初にこのレポートを投げたSemiAnalysisのDylan Patel自身、弱気の解釈には乗っていない。自��が書いたことを引用する人はたいてい中身の大半を読み落とす、と釘を刺している。

チャネルチェックの数字も、弱気とは逆を向いている。Meritz SecuritiesのSunwoo KimとSeungsoo Yangは、台湾と韓国の現地確認をもとに、NVIDIAがSoCAMM2の出荷構成を入れ替えながら総発注量はむしろ増やしている、と報告した。同社の集計では、192GBが半減（-50%）する一方、96GBは+400%でおよそ5倍、64GBも50%増える。差し引きでSoCAMM2のLPDDR需要総量は、従来予測比で10〜20%の上振れになる。構成は低容量へ振れたが、総量は増えた。Meritzはこれを、メモリ供給が逼迫するなかでVera Rubinの出荷拡大を優先するための実務的な対応と位置づけている。

恩恵はモジュールを支える裾野にも回る。Meritzのチャネルチェックでは、今回の容量調整による部品・材料・後工程の設計変更は確認されていない。基板の仕様も主要���料の構成も後工程の複雑さも大きくは変わらないま��、出荷数量だけが増える。むしろ次世代では、高速シグナリングと電源整合のために基板の多層化、より進んだ積層構造、低損失材料の採用が見込まれる。低容量へのシフトは、足元の出荷増と中長期の高付加価値化を同時に取りに行く、二重の追い風になる。

留保もある。総量10〜20%増はMeritzのチャネルチェックに基づく推計で、NVIDIA自身が認めた数字ではない。低容量への構成シフトは1モジュールあたりの単価を下げるため、モジュール側の売上は数量増がそれを上回って初めてプラスに振れる。後からの高容量への載せ替えも、設計上は可能でも実際に進むかは別の話だ。

整理すれば、SOCAMM2の容量半減は需要が消えたサインではなく、供給制約のなかでRubinをより多く出すための設計判断だ。1モジュールあたりは小さくなっても、ラック数が増え、総需要は従来予測を上回る。市場が4日に売ったのは、需要が蒸発したメモリではなく、増産のために構成を変えただけのメモリだった。

📍今後の展望

注視すべきは、SOCAMM2の出荷構成と総量がこの先��う動くかだ。192GBを絞って96GBと64GBを積み増す今の構成は、供給逼迫下でRubinの出荷台数を最大化するための一時的な最適化に近い。Vera Rubinは初期出荷後に高容量モジュールへ載せ替えられる設計なので、台数を先に確保してから容量を積み増す動きが続けば、中長期に積めるLPDDRの総量はさらに上がる。部品・材料・後工程の各サプライヤーにとっては、低容量品への構成シフトが2026年から2027年の出荷数量を押し上げ、次世代の基板と材料仕様の高度化が単価を押し上げる。