ねる

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[ねる @torinyinv]

AIメモリの勝者はHBM企業だけ。

本当にそうでしょうか。

キオクシアはHBM本体ではなく、HBMが足りない世界で重要になる「外側のメモリ階層」を取りにいっています。3D NAND、QoS制御、GPU近傍SSDまで含めて見ると、景色がかなり変わります。

noteで整理しました。

https://t.co/EnVTwmcVuC

[ねる @torinyinv]

YOFC中空コアファイバー実証
https://t.co/zNuzzs8MIB

NVIDIA CPO
https://t.co/ViidVEugr5

[ねる @torinyinv]

YOFCの中空コアファイバー実証、51.3Tb/sもすごいですが、個人的には「低遅延」の方が面白いです。

AIデータセンターは、GPUを並べるほど通信待ちが増えます。
線の中を通る時間、変換のロス、途中の中継、全部が効いてくる。

このニュースは光ファイバー単体ではなく、
光ケーブル
光デバイス
CPO
コネクタ
施工能力
まで波及して読むとかなり景色が変わります。

[ねる @torinyinv]

光配線がAI半導体のボトルネックになる理由は、POET記事で整理しています。
資料リンク、技術背景、リスクもまとめています。
https://t.co/t35MdBaK4z

[ねる @torinyinv]

韓国Samsung/SK Hynix投資報道:
https://t.co/3KxX4TyNIK

[ねる @torinyinv]

韓国がSamsung/SK Hynixと約5200億ドル規模の半導体投資、という話。

表面は「韓国すごい」ですが、見たいのはHBM施設と後工程です。

AI向けメモリは、作るだけでは足りません。積む、つなぐ、検査する。この工程が詰まると、GPUの出荷にも響きます。

[ねる @torinyinv]

後工程を「裏方」で終わらせない見方は、このnoteで整理しています。
HBM、実装、検査、歩留まりのつながりを工程別に読めます。
https://t.co/96PVlPuSGk

[ねる @torinyinv]

Micron公式決算:
https://t.co/MdBQCeXWEn

[ねる @torinyinv]

Micronの決算で面白いのは、売上414.6億ドルより「粗利率84.6%」の方かもしれません。

メモリは本来、景気循環で利益率が振れやすい商売です。

でもAI向けHBMや高性能DRAMが長期契約で埋まり始めると、単なる市況商品ではなくなります。

この変化は、材料、検査、後工程、設備投資まで見ないと取りこぼしやすいです。

[ねる @torinyinv]

Xでは短くしましたが、noteではメモリをHBM/DRAM/SSD/NANDに分けて整理しています。
どの数字がAI需要を映すかを見たい人向けです。
https://t.co/ToHYPLaUxK

[ねる @torinyinv]

出典です。

東芝公式リリース
https://t.co/DE2HVufS7k

TPM1R408RH 製品ページ
https://t.co/HcMQdvQ2GH

[ねる @torinyinv]

数字で見ると、東芝のAIデータセンター向けMOSFETはかなり地味だけど面白いです。

新製品TPM1R408RHは80VのNチャネルMOSFET。
オン抵抗は最大1.4mΩで、前世代比約26%低い。
さらに RDS(ON)×Qg は約45%低減。

これ、GPU性能の話ではありません。
AIラックに電気を入れる時の「途中で熱に変わるロス」を減らす部品の話です。

AIデータセンターを見る時、つい
GPU
HBM
液冷
光配線
に目が行きます。

でも実際には、その手前で
電源を変換する
スイッチング損失を減らす
EMIを抑える
熱を逃がす
小さく実装する
という地味な勝負があります。

見るポイントはこの5つ。

1. オン抵抗は下がっているか
2. ゲート電荷とのバランスは良いか
3. パッケージの熱抵抗は下がっているか
4. EMI対策に効くか
5. AIサーバー電源の高密度化に乗れるか

AIデータセンターは「電力が足りない」だけでなく、「入れた電気をどれだけムダなく使えるか」も大きいです。

この見方をすると、パワー半導体はEVだけのテーマではなく、AIインフラの部品表にも入ってきます。

[ねる @torinyinv]

AIサーバーの電源・冷却・物理インフラ側の見方は、Vertivの記事で整理しています。

XではMOSFET単体に寄せましたが、noteでは電源設備、冷却、データセンター設計、決算で見る数字までつなげています。
https://t.co/iV9G15OEl5

[ねる @torinyinv]

参考リンクです。

TOWA IR:
https://t.co/N3zIXt1SGD

DISCO公式:
https://t.co/5Bvk6sdpfg

Advantest memory test:
https://t.co/W5uMkJDV71

東京精密 半導体製造装置:
https://t.co/x3VFR1Jq5z

[ねる @torinyinv]

地味企業で見ると、韓国のメモリ投資はかなり読みやすいです。

HBMが増えるほど必要になるのは、
切る
積む
固める
測る
不良を落とす
という工程。

ここにDISCO、TOWA、Advantest、東京精密みたいな日本勢の見方が出てきます。

完成品メーカーだけ見るより、詰まりどころに近い会社を見る方が面白いです。

[ねる @torinyinv]

関連noteです。

後工程のボトルネックを日本企業までつなげて読む話はこちらです。
https://t.co/96PVlPuSGk

[ねる @torinyinv]

参考リンクです。

韓国の半導体投資計画:
https://t.co/aT74Ep403y

SK hynix iHBM:
https://t.co/RonOdgSHyq

TrendForce:
https://t.co/NA7dQNB3D4

[ねる @torinyinv]

数字で見ると、韓国の半導体投資は800兆ウォン規模。

でもこれ、「メモリ工場が増える」で止めると少し浅いです！

SamsungとSK hynixが本当に取りにいくのは、AI向けHBMの量産力。

HBMは作るだけでなく、
積む
冷やす
検査する
歩留まりを出す
ここまで全部そろって初めて価値になります。

地味ですが、後工程の話として見るとかなり面白いです。

[ねる @torinyinv]

関連noteです。

HBMだけでなく、AIメモリ階層全体をどう見るかはこちらで整理しています。
https://t.co/ToHYPLaUxK

[ねる @torinyinv]

出典・参考リンクです。

IEA Energy and AI
https://t.co/FJMzRqOkv2

IEA Energy supply for AI
https://t.co/gUU3gninyN

Eaton integrated energy strategies
https://t.co/yfsN235IhX

[ねる @torinyinv]

数字で見ると、AIデータセンターの話はかなり物理です。

IEAは、データセンターの電力消費が2030年に約945TWhまで増える見通しを出しています。

これ、ほぼ「巨大な電力需要産業」が新しく立ち上がる話に近いです。

半導体ニュースなのに、送電・変電・UPSまで見たくなる理由はここです。

[ねる @torinyinv]

AI半導体を周辺ボトルネックから読む考え方はこちらにもつながります。
https://t.co/96PVlPuSGk