🇯🇵日経平均 50253.91 +0.17%
ﾌﾟﾗｲﾑ売買代金 4兆6995.52億円
🇯🇵TOPIX 3378.44 +0.29%
日経半導体株指数 12442.33 -0.53%

🇯🇵日経平均先物 50220 -0.06% (3:32)

21日安値48030 が安値で調整終了？とすれば4日高値52700 からは -8.86%
10％にも満たない調整で終了…？
プライム売買代金が2日連続で5兆円割れ、1日当たりの今週の平均額も先週から21.33%減少。
今週だけの事で終わればいいのですが。

✅主要半導体の騰落で中途半端な変化率の為画像に記載できなかった
レーザーテック 前週比 +5.90%
東京エレクトロン 前週比 +5.37%
SCREENホールディングス　　前週比+3.63%
ディスコ 前週比-0.46% と今週不発だったのがパフォーマンスの足枷に。

✅主要半導体株で今週15.71% 上昇したレゾナックHD
27日に2018年10月以来の高値。
モルガン・スタンレーMUFGが投資判断「オーバーウエート」を継続、目標株価を5700円から7700円に引き上げ。
リポートでは「半導体後工程材料の分野において最もシェア拡大の可能性が高い企業」と評価、米エヌビディアやブロードコムなど「カスタム半導体（ASIC）メーカーとの取引が26年後半以降に本格化」
他に、東京応化工業　前週比 +7.52%
トリケミカル前週比 +7.10%
三菱瓦斯化学　前週比 +6.35%

✅TOPIX CORE30 でみずほフィナンシャルの6.00%上昇には及ばなかったが、前週比5.60% 上昇の三井住友フィナンシャルグループは 26日に5日続伸。
2006年4月につけた実質の上場来高値を約19年半ぶりに更新。
他の銀行株も強い。
午前にロイターが「日銀は市場に対して早ければ来月にも利上げする可能性に備えさせている」と報じた。日銀が12月18～19日の金融政策決定会合で利上げを決めるとの思惑が浮上し、国債市場では2年債や5年債の利回りが08年8月以来の高水準をつけ、金利上昇による資金利ザヤ拡大。
現物800は評価益180.64% 売っては買戻しで無駄に取得単価が上がってしまうがあと200追加で1000は持っておきたい。高値で追加しても50%程度の暴落でも傷のない取得単価になりそう。　　

✅金利動向により鋭角に反応する楽天銀行は、前週比9.68% 上昇。
20日の6490付近が直近の安値で現状切り返し中。
買い500～700で保有中だったが週明け＝月初なのでどうも、月初軟調なのではと感じて500に減らしたが…　評価益+7.99% 　
評価益20％か年明けすぐに利確を狙う。
年内はあまり利確したくない…

✅TOPIX LARGE70 で今週の下落率2位となった花王。前週比-4.17% いかに連続増配とはいえ、現状の水準では6000でも利回り2.56%…金額的規模では”倭国を代表する”と評されるが、営業利益率は10％行くか行かないか。　先日の3Qの進捗は70％で不十分かも。
財務安定で連続増配といっても成長の見込みが低い。8か月前にオアシスの株主提案はすべて否決。
そのオアシスのCEOからは「過去10年の状況には失望。経営陣は視野狭窄に陥いり、取締役会は硬直的」と評される。　
利回りが目的なら連続増配のETFの方が安心。
寧ろオアシスマネジメントの方に興味がわきましたが…

✅株、海外投資家が２週ぶり売り越し
個人は買い越し・11月第３週
11/28 日経速報
「11月第３週（17〜21日）の投資部門別株式売買動向
海外投資家（外国人）は２週ぶりに売り越し。
売越額は3836億円。前の週は5147億円の買い越し」

しかし、株先物では海外勢の買越額は３カ月ぶり高水準　１兆1263億円(11月第３週)なので
現先合計では7427億円の買い越し。

個人投資家は２週ぶりに買い越した。買越額は1158億円
個人投資家は株先物を２週ぶりに買い越し。
買越額は70億円　いずれも少額なので金額よりも投資行動を逆指標がわりにする程度。

✅大阪のマンション値上がり率が世界1位　半年で3％高、万博で需要増
11/28 日経速報
「大阪のマンション価格は2025年10月時点で半年前と比べて3.4％上昇。調査対象都市のなかで最大の伸びとなった。人件費や資材費などの上昇に加え、大規模再開発や「万博効果」などを背景とした高額物件の需要が要因」

「大阪の次に🇺🇸ニューヨーク（2.9%）
3番目に🇮🇳ムンバイ（2.3％）
🇯🇵東京は4月時点の上昇率を維持したが6番目（1.4％）」

「大阪の市況をけん引するのが中心部の高級物件
大阪市では梅田周辺の再開発が進んだほか、カジノを含む統合型リゾート（IR）や「なにわ筋線」の開業なども控えている」

✅個人PF +3.06% 前週比
信用保証金率　115.43% 前週末は216.30%
少々リスクを取り過ぎのきらいはあるものの、ヘッジの売りポジションを週明けの様子で解消すればいいだけの事。
ただ月初の軟調地合いが12月も顕現し長続きしてしまった場合は保証金率150%程度までは買いポジションを切りたいと思いつつ。
AI半導体への全体としての否定的見方、また銘柄間での濃淡の深まり。もう少し深まって嫌な雰囲気を漂わしてくれないと中途半端な反発になりそうで。 November 11, 2025

“GOOGL の TPU は NVDA Blackwell に大きく劣る、と考えている人たちへ——
SemiAnalysis は、むしろ 逆 だと主張している。

彼らの論点はこうだ：

・公称のピーク FLOPs（理論値）は TPUs の方が低く見えるが、実際のモデル稼働時の FLOP 利用効率（MFU）では TPU の方が高く出る ため、実効性能（effective FLOPs）では Ironwood＝TPUv7 が有利になり得る。

・ストレステストでは、Hopper（H100）がピークの約 80％、Blackwell は 70％台、AMD MI300シリーズは 50～60％しか出ず、「スペックシート上の差」は現実のギャップを誇張している。

⸻

今、実際に議論されているのは：
「TPU は本当に Nvidia GPU より遅れているのか？」
という点だ。特に SemiAnalysis の最新レポート（TPUv7 Ironwood vs Blackwell）以降、その論争が激しくなっている。

紙のスペック上では、Nvidia（特に GB200 / GB300）はピーク FLOPs を高く見せているが、
現実には 電力・DVFS（動的電圧周波数制御）の制約で、実際の継続的性能は大幅に削られるため、差はかなり縮む。

・TPUv7 はスループットやメモリ帯域で GB200 にほぼ追いつき、
・さらに TCO（総保有コスト）の低さ が強みになる。
Google は Nvidia のシステムマージンを払わなくていいため、ラックスケールでの 1 チップあたりの実コストが大幅に安い。

SemiAnalysis の試算では：

・Anthropic のような高度な顧客の場合、
　TPU は GB300 に比べて “実効 PFLOP” あたり 30〜50％ 安くなる
　（十分なコンパイラ最適化と高 MFU が前提）

・仮に GB300 の利用効率の 半分 しか出せなくても、コスト面でイーブン、もしくは有利 になる可能性がある。

⸻

Anthropic の巨大案件がその証明
・約 100万個の TPUv7
・1GW超のデータセンター構築
これはサイドプロジェクトではなく、
最先端の AI 研究所が「TPU は性能的に十分、かつコスパが優れる」と判断した結果。

SemiAnalysis はさらに、これが市場に与えた影響も指摘している：

・この「TPU の脅威」により、他社（Nvidia）への価格交渉力が改善
・OpenAI はまだ TPU を使ってすらいないが、
　「代替を持つ」というだけで、Nvidia からより有利な価格を引き出せている” November 11, 2025

在Nvidia公布Q3 FY26財報後，有觀點質疑該財報中的應收帳款週轉天數（Days Sales Outstanding；DSO）與庫存（Inventory）異常且疑似詐欺。但我認為，該財報結果反而符合財報常識與產業現況。

1. 應收帳款週轉天數：

(1) 質疑者認為Nvidia的DSO由FY2020－2024的平均46天增加到Q3 FY26的53天，此惡化是金融異常與詐欺。

(2) 然而，上述並沒有考慮到應收帳款的客戶集中度變化，從FY2020－2024的平均23.8%，顯著提升到Q3 FY26的65%。

(3) DSO隨應收帳款的客戶集中度顯著提升而增加很合理，這反映了大客戶的議價力，特別Nvidia目前面對的是付款條件向來較久的各大CSP。

(4) 質疑者的另一錯誤是將Nvidia與其他主要客戶非CSP的廠商之DSO來比較。事實上，其他主要客戶為各大CSP的廠商，如Arista、Celestica與Vertiv等，其DSO普遍在60－70天以上，這是另一個驗證Nvidia DSO為53天的合理證明。

2. 庫存：

(1) 質疑者將Nvidia的庫存金額在Q3 FY26增加32% QoQ解釋為庫存悖論，並舉出Q2 FY23的庫存金額隨H100推出而季減18%作為反例。

(2) 質疑者的論點有兩個錯誤：
– 首先，Q2 FY23的庫存金額是成長約23% QoQ至38.89億美元，而非減少。
– 其次，Q3 FY26庫存金額增加32%，與台積電CoWoS平均月產能在3Q25成長25－30% QoQ至約60kwpm趨勢一致，而Q3 FY26庫存金額中佔比最高(44.2%) 的在製品 (Work-In-Process) 顯著成長約98％ QoQ至87.35億美元，則是反應新款Blackwell B300晶片在3Q25開始爬坡與量產，這非但不是詐欺，反而證明Nvidia為B300晶片強勁需求做準備。 November 11, 2025

数日前来たつながりリクエスト、NvidiaでAIのトップらしい。面白半分でNvidiaの友人にスクショ送ってその人が実在するか聞いてみた。ADの検索には出てこなかったらしい。(分かってた。)自称リンクドインの管理職からもリクエスト来た事も。兎に角一々リクエストの拒否するのも面倒くさくなってきた。 November 11, 2025

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Solana链潜力项目之 Titan_Exchange

一、项目介绍

Titan是一个基于 Solana 区块链的元 DEX 聚合器（Meta DEX Aggregator），旨在为用户提供最佳的代币交换价格、零费用执行和无缝流动性访问。它通过聚合多个 DEX 和流动性来源（如 Jupiter、OKX DEX、PancakeSwap 等），优化路由路径，帮助用户在 Solana 生态中实现更高效的交易。项目于 2025 年 3 月启动私有 Beta 测试，并于 2025 年 9 月正式公开发布。

二、投融资情况

Titan 的核心目标是成为 Solana 的“交易边缘”工具（Trading Edge），通过模拟和优化交易路径，提供比单一 DEX 更优的价格和执行效率。例如，它整合了 Pyth Network 的 Express Relay RFQ 系统，以访问更深层的做市商流动性。目前，Titan 已处理超过 15 亿美元的私有 Beta 交易量，并在公开发布一周内处理 5.5 亿美元非 API 交易量，其中 87% 的交易通过其 Argos 路由引擎执行。 平台强调零交换费用、透明报价和用户优先，适用于 DeFi 交易者、流动性提供者和开发者。投融资情况Titan 已完成两轮融资，总额 1050 万美元：

· Pre-Seed 轮（2024 年）：350 万美元，用于初始开发和私有 Beta 测试。

· Seed 轮（2025 年 9 月）：700 万美元，由 Galaxy Ventures 领投，参与方包括 Frictionless VC、Mirana Ventures、Ergonia、Auros、Susquehanna 等多家机构和天使投资者。 这笔资金主要用于公开发布、基础设施扩展和生态整合（如 API 开发和流动性源接入）。

三、团队背景

融资后，Titan 强调可持续增长，避免过度依赖代币发行。目前尚未确认任何代币空投计划，尽管社区有猜测（如通过徽章、推荐和 VIP 积分系统跟踪用户参与）。团队背景Titan 团队由加密和金融领域的资深人士组成，核心成员包括：
🚹Rocky Chung（CEO & Co-Founder，realRockyChung）：前加密/权益对冲基金 CTO，MonkeDAO Toronto 本地大使。负责战略和产品方向。
🚹defipancakes（Cofounder / CTO，@defythepancake）：专注技术架构，曾参与 SuperteamCAN 项目。
🚹 tim（Chief Accelerator，@timahhl）：负责生态加速和合作伙伴关系，推动 Solana 上的应用集成。

团队总部位于多伦多和香港，成员多有区块链开发和 DeFi 经验（如 Solana 生态贡献）。他们强调“反碎片化”哲学，推动 Solana 上最佳应用的竞争与卓越。

四、重要进展

Titan 的发展路径清晰，从测试到公开发布再到生态扩展：
· 2025 年 3 月：私有 Beta 启动，处理 15 亿美元交易量，引入 Trading Edge（费用节省 + 超额表现）功能。
· 2025 年 9 月：公开发布，引入 Titan Argos（高级路由引擎），一周内处理 5.5 亿美元交易。
· 2025 年 10 月：完成 700 万美元 Seed 轮；整合 Vault Unstakepools（LST 流动性）和 OKX DEX V6；处理 21 亿美元 7 天交易量。
· 2025 年 11 月：推出价格图表、Ticker Tape、Watchlist 和 Pinned Tokens；整合 MON 代币（Monad 原生代币）日一交易支持；加入 xStocks Alliance，支持代币化股票（如 APPLx、GOOGLx）。
· 其他里程碑：回应竞争指控（强调透明报价和无偏路由）；推出 Titan VIP（优先通道，首 25 笔交易免费）。

五、项目机制

截至 2025 年 11 月 27 日，Titan 已整合 20+ 流动性来源，包括 MetaDAO、Kinetic、Adrena ALP、VertigoDex、Drift Protocol 和 Unruggable 硬件钱包。正在开展的活动Titan 当前聚焦生态整合和用户激励：
· 流动性源扩展：持续接入新协议，如 MetaDAO 的 Futarchy AMM（2025 年 11 月 27 日）和 xStocks 的代币化股票（2025 年 11 月 27 日）。
· 合作伙伴活动：与 Drift Protocol 合作推出“Drift Badge”（前 1 万用户，100 美元名义交易门槛）；与 Unruggable 提供 10% 折扣码（TITAN10）。
· 用户参与跟踪：通过徽章、推荐、VIP 程序和排行榜积累“生态积分”，虽未确认空投，但鼓励活跃交易。
· API 集成：Titan Prime API 已赋能 Infinex、Coin98 Wallet、Vanish 和 Switchboard 等平台，支持私有交易和价格馈送。
活动机制Titan 的活动机制以“Meta-Aggregation”为核心：
· 路由优化：Argos 引擎聚合 DEX（如 Jupiter、PancakeSwap）、AMM 和 RFQ 来源，使用模拟减少滑点（实际胜率数据公开，平均滑点 <0.1%）。
· 激励系统：VIP 层级提供优先执行（Galaxy 基础设施支持）；Trading Edge 追踪费用节省（零费用 vs. 其他平台）。
· 透明机制：显示多路由报价、历史交易和胜率；无偏执行，确保最佳路径。
· 积分/徽章：基于交易量、推荐和集成（如 Drift 徽章）发放，潜在用于未来奖励。

四、参与方式

参与方式和步骤参与 Titan 简单，适合 Solana 用户：
1⃣访问平台：前往 https://t.co/yjKR4KIGm8 或下载移动 App（iOS/Android 支持）。
2⃣连接钱包：使用 Phantom、Solflare 或 OKX Wallet 等 Solana 兼容钱包连接。
3⃣存入资金：桥接 SOL/USDC 等资产，或直接从 Solana 钱包转入。
4⃣执行交易：在搜索栏输入代币对，选择“最佳路由”（自动优化），确认执行（零费用，Gas 由 Solana 网络承担）。
5⃣追踪与奖励：查看 Trading Edge 仪表盘；参与 VIP（交易量达标自动升级）或徽章活动（如 Drift 徽章：先在 Drift 交易 100 美元，再连接 Titan 领取）。
6⃣ 其他
新用户可从 Token Search 的“Stocks”或“PreStocks”标签开始，交易代币化资产如 SpaceX 或 NVDAx。成本测算
· 交易费用：零交换费（Titan 核心竞争力），仅 Solana 网络 Gas（约 0.000005 SOL/笔，<0.01 美元）。
· 滑点与 MEV：Argos 优化后平均滑点 <0.1%，优于单一 DEX；VIP 用户优先通道减少 MEV 损失（节省 0.5-2%）。
示例测算（基于 2025 年 11 月数据，假设 1000 USDC 交易）：

· VIP 成本：免费升级（基于交易量），首 25 笔免费优先执行。 总体：低成本入口，适合高频交易者；长期使用可通过积分间接节省。

五、风险分析

Titan 作为较早期项目（公开发布仅 3 个月），存在以下风险：
· 执行风险：依赖外部系统（如 DEX 集成），可能出现路由延迟或流动性碎片（缓解：多源聚合，胜率 >90%）。
· 市场风险：Solana 网络拥堵或波动可能放大滑点；零费用模式依赖融资跑道，未确认代币经济可能影响长期激励。
· 监管风险：代币化资产（如股票/Pre-IPO）涉及合规（如 xStocks Alliance），全球加密监管不确定性高。
· 竞争风险：面对 Jupiter（54% 市场份额）的指控，Titan 强调透明，但社区争议可能影响声誉。 November 11, 2025

素朴な疑問で書いてみました。

なぜゲーム用画像ボードを作る会社だったNVIDIAが巨額の「AI市場」の中心にいるのか？
https://t.co/high8GxjpK
市場が何もなかった時代、ジェンセン・フアンはCUDA搭載を決断

NVIDIAの大転換点は、いまから19年前の2006年に始まります。 November 11, 2025

今のwebページからはコマンドをコピペできて楽だし(Windowsでは使うことが無かった)、PCと喋ってるみたい
ただし次PC触れるのは一週間後、覚えているだろうか・・・
あと安定しない。メーカのNVIDIAディスプレイドライバに入れ替えないとダメかもしれないがややこしそうで一時的にGUI失うところが怖い https://t.co/vUjXC1Hsje November 11, 2025

裁量EAを使い始めてから、
トレードの精度が上がった気がする。

先月は+5万円！
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勝率えぐいし笑
いつもありがとうございます！

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損切りしなくていいって、本当にすごい！

精神的に楽すぎる！

甘えずに勉強は続けます！

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我が友、セレニティ氏による　$NVDA と $GOOGL らライバル達についての分析👀

"Nvidia（ $NVDA ）は、2026年度第3四半期の売上として570.1億ドル（前年比+62.5%）という驚異的な数字を発表した。

さらに、第4四半期のガイダンスは650億ドル以上（市場予想を30億ドル以上上回る）。そして2026年暦年までにBlackwell/Rubin関連で5000億ドル以上の売上を見込んでいる。

それにもかかわらず、同社株は12%下落した。

今、$NVDAは「強気の買い」なのか？　これが答えだ。

GoogleのTPUプログラムは、Nvidia GPUに対する最初の本格的な競合として浮上しており、Anthropicは100万個以上のTPUチップをコミット、Metaも数十億ドル規模のTPU購入に向けた高度な交渉を行っていると報じられている。ウォーレン・バフェットも最近40億ドル以上を$GOOGLに投じており、技術企業に保守的なバークシャーとしては極めて異例だ。

記録的な好決算にもかかわらず、Nvidia株はここ10営業日のうち6日下落し、10月29日の過去最高値207.04ドル（時価総額5.03兆ドルに一時到達）から約12〜15%下に位置している。

アナリストの反応は圧倒的に強気で、軒並み目標株価を引き上げている。
•Evercore ISI：261 → 352ドル
•Bank of America：235 → 275ドル
•Citigroup：220 → 270ドル
•Goldman Sachs：240 → 250ドル
•Morgan Stanley：220 → 235ドル

しかし、ここで重要な「1兆ドル級の問い」はこれだ：ハイパースケーラー各社によるカスタムシリコンの台頭は、NVIDIAのAI支配力を弱めるのか？

AMDが主に「NVIDIAの在庫不足時の受け皿」であるのとは違い、GoogleのTPUプログラムは全く異なる競争構造を持つ。

TPU v7 Ironwoodは、NVIDIA Blackwellと初めて性能面で並ぶ非NVIDIAアクセラレータであり、FP8で4.6ペタフロップス（B200は4.5ペタフロップス）、192GBのHBM3eメモリを搭載する。

Ironwoodのアーキテクチャは大きく異なる。NVIDIAの最大クラスタ構成は72 GPU（NVL72）だが、TPU Ironwoodは9,216チップのポッドまでスケールする。

顧客採用は重要かつ急拡大している：
•Anthropicは100万個以上のTPUチップを「数十億ドル」規模でコミットし、1GWの計算能力が稼働予定。
•Metaは2026年にGoogle CloudからTPU容量を借りる最終段階の交渉を進めており、2027年には自社データセンター向けにハード購入を計画。
•AppleはApple Intelligenceの基盤モデルをすべてTPU上で訓練しており、サーバーモデルでは8192個のTPUv4チップを使用。
•MidjourneyはGPUからTPUに切り替え、推論コストを65%削減（月200万ドル → 70万ドル）。

状況はニュアンスがある。TPUは大規模推論において、現時点で最大4倍のコスパで優位に立つ。一方、トレーニングではNVIDIAが明確な優位性を持つ。

高度に最適化された推論タスクでは、TPUアーキテクチャがNVIDIAの汎用GPUより効率的なケースが当面続くかもしれない。

しかし、次世代Nvidia GPUは多くの推論領域でTPUを再び上回ると予想している（GPT5 → Gemini3 → Opus4.5 のようにLLM同士が追い越し合うのと同じ現象）。

現状、Google TPU、AWS Trainium、Meta MTIA、Microsoft Maiaといった各社のカスタムチップは、NVIDIAへの依存を減らすために拡大している。しかし、それらの累積効果で、ハイパースケーラーがNvidiaの支配力を本当に削ぐのか？

答え：いいえ。まだその段階ではない。

少なくとも今後2年間、Nvidiaの支配は確保されている。それ以降は完全に予測の領域だ。

単純に数字を見ると、2026年までの5000億ドル超の受注残があり、Nvidiaは依然としてAIの基盤インフラ企業であることが第3四半期の結果から明白だ。

しかし市場は、3年以上先の「カスタムチップによる長期的な競争不確実性」をすでに織り込み始めているようだ。

Nvidiaは供給能力が完全に売り切れており、次世代チップでは（汎用性を保ったまま）TPUの推論性能を上回る可能性が高い。とはいえ、カスタムシリコンの脅威と44倍のPERという評価面の重さは確かに逆風である。

それでも、今の恐怖による下落局面は、中期的には強い押し目買いの機会に見える。少なくとも向こう2年の業績と受注残が非常に強力だからだ。

覚えておくべきことはただ一つ。

NVIDIAがAIワークロードの「業界第一選択」であり続ける限り、$NVDAは強い買いであり、TPUやAMD GPUはNVIDIAの供給不足時に需要ギャップを埋める存在にとどまる。

Nvidiaは受注残が満杯で、AI需要は減速していない。" November 11, 2025

台積電（TSMC）作為全球晶圓代工龍頭，除了領先的製程技術外，先進封裝（Advanced Packaging）已成為其核心競爭力，對高階AI晶片不可或缺。TSMC正大規模擴充封裝產能，以因應市場需求。尤其在HBM4（High Bandwidth Memory 4）整合中，Base Die（基底晶片）角色轉變重大：以往由記憶體廠如三星、SK海力士、美光製造，未來改由TSMC提供標準化版本，簡化整合流程。

HBM4採用N12製程，電壓從1.1V降至0.8V，提升效率1.5倍，並首度導入標準PHY介面。更進階的HBM4E（C-HBM4E）則躍升至N3P製程，電壓再降至0.75V，效率較傳統DRAM提升2倍；Base Die內建記憶體控制器（原本在GPU內），PHY改為專屬設計。這項技術將率先應用於AMD Instinct MI400系列（432GB容量、19.6TB/s頻寬）與NVIDIA Rubin世代（20TB/s頻寬），強化AI加速器效能。

TSMC先進封裝三大支柱包括CoWoS、SoIC與SoW。
CoWoS為主力，可整合運算晶片與多達8顆HBM；現行CoWoS-S支援3.3倍光罩尺寸（N5/N4製程），CoWoS-R提升互聯頻寬並兼容N3。下一代CoWoS-L於2026年達5.5倍光罩（約4500mm²）、12顆HBM3E/HBM4，鎖定AMD MI450X與NVIDIA Vera Rubin；2027年更進化至9.5倍、超過12顆HBM，搭配A16製程。

SoIC聚焦3D堆疊，如AMD 3D V-Cache所示，目前支援N4-on-N5（6µm微凸點間距），晶片面積達0.8倍光罩；2025年起進入N3-on-N4，上層晶片無尺寸限制。InFO提供晶片間橋接，AMD Instinct已採用，未來InFO-PoP與InFO-2.5D增添設計彈性。SoW（系統級晶圓）則用於Cerebras等大規模應用，後續推出SoW-P與SoW-X。

為管理複雜結構，TSMC開發3Dblox語言，支援階層式模組設計，一次驗證即可重複使用，如檢查微凸點連接。跨晶片驗證透過Layer Projection的DRC確保規則遵守。當前封裝需處理上億微凸點，間距從9µm縮至5µm：CoWoS-S約1500萬個、CoWoS-L5000萬個、SoW最高4億個。 November 11, 2025

TPUのサプライチェーンが熱くなってきましたね

Google による Nvidia への TPU の挑戦は、2026 年までに AI による銘柄選択が Nvidia のサプライ チェーンだけに依存しなくなることを示唆しています。

台湾株式市場は高値28,554から安値26,395まで下落し、累計2,159ポイントの下落となった。国家安定基金の運用責任者のみが自信を表明し、株式市場の見通しに自信を示したようだ。

台湾株式市場の20日移動平均は、4月の相互関税実施以来初めて下落に転じた。
実際、出来高から判断すると、7月以降は緩やかな上昇基調で徐々に増加し始めました。11月24日の終値は7,130億元でした。しかし、加重指数は26,507ポイントの四半期ラインのサポートを維持し、反発は5日移動平均線の圧力によって抑制されました。4月の公平関税実施以来、20日移動平均線が下向きに転じたのは今回が初めてです。外国人投資家による年末の売り圧力に直面している市場は、あまり気にしていないようです。しかし、今年の最後の5週間は、巳年の強気派と弱気派にとって最も不確実な状況になる可能性があると私は考えています。特に、連邦準備制度理事会（FRB）の12人の当局者のうち5人が利下げを支持しないと表明しています。もし市場が本当にFOMCが利下げを行わない可能性が高いと予想しているのであれば、12月10日までの外国人投資家からの売り圧力は弱まるどころか、強まる可能性があります。

10月8日から11月24日まで、外国人投資家は集中市場において5,404億7,900万台湾ドルの売り越しを記録し、AI関連銘柄が調整の主な対象となりました。これらの銘柄には、TSMC、デルタ・エレクトロニクス、メディアテック、ウィストロン、ウィストロン・マイクロエレクトロニクス、ウィストロン・ニューウェブ、ナンヤ・テクノロジー、アクトン・テクノロジー、ギガバイト、ジェン・ディン・テクノロジー、フォックスコン、コンパル・エレクトロニクス、キング・ユアン・エレクトロニクス、ASUS、タイコー・テクノロジー、チー・ホン、クロミウム・テクノロジー、チンテック、ユニマイクロン・テクノロジー、ハンスター・ディスプレイ、シャープ、インベンテック、FXCM、ヤゲオなどが含まれます。このリストを見ると、ある程度の底堅さを見せたヤゲオ、ナンヤ、シャープを除けば、他の銘柄は短期および中期の移動平均線からの圧力に直面していることがわかります。移動平均線を統合・修復するには時間を要するだけでなく、サポートが確立されているかどうかも不透明です。これは主に第3四半期の財務報告の発表とウォール街でのAIバブル問題に関する議論によるものです。

年末の会計調整を優先する動きから、AI関連銘柄が連日上昇している。
AIバブルとドットコムバブルは性質が全く異なります。前者は巨大IT企業が実際に資金を投じるのに対し、後者は市場シェア獲得のために負債を負うという点です。しかし、市場心理はドットコムバブルの頃ほど不安定ではありません。特に、インターネット技術はeコマースやクラウドコンピューティングといった経済モデルを生み出したため、生成型AI技術は生産性向上に有益であるという認識が一般的です。しかしながら、年末決算のオプションを考慮すると、大きく上昇したAI関連銘柄は当然ながら調整対象として最適です。

どれも非常に合理的な選択のように見えましたが、同時に警戒感も抱かせました。今年のAI関連銘柄の急騰は、800Gスイッチ、ASICサーバー、空冷から液冷への移行、800VDCアーキテクチャ、M9素材といったハードウェアのアップグレードによって牽引されました。これらのハードウェアのアップグレードは、より高級な素材の使用につながり、素材不足を引き起こしました。さらに、Nvidiaはハードウェアを毎年アップグレードすると表明していたため、GB200からGB300への供給がスムーズになると、株式市場の認知度が高まり、資金が大規模な短期投資を行うことが可能になりました。Delta Electronics、BizLink-KY、Chuanhu、Guang Sheng、Taiguang Electronics、Chi Hong、Jian Ce、Wistron、Xin Hua、Qin Chengなど、これらの好調な銘柄の多くは、株価が2倍以上に上昇しました。

しかし、最近のメディア報道によると、NVIDIAはサーバーハードウェアをVera Rubinプラットフォームに高度に統合（L10）し、ハードウェアサプライヤーのスペースをわずか10%にまで縮小するとのことです。これにより、OEM/ODMメーカーの事業運営余地は大幅に縮小するでしょう。もしこの噂が事実であれば、時価総額が大きなウェイトを占める下流サーバーメーカーにとって大きなマイナス要因となり、加重指数に圧力をかけることになります。これは、NVIDIAの第3四半期決算が好調であったにもかかわらず、サーバー関連銘柄のパフォーマンスが低迷し、ASUS、Gigabyte、Inventecが年間移動平均線を下回っている理由を説明できるでしょう。これは、10月初旬から外国人投資家による売りが続いている理由も説明できるかもしれません。

メモリーチップ銘柄は高値水準で推移している。
強気相場を阻むもう一つの重要な要因は、メモリのスーパーサイクルがどれだけ長く続くかだ。モルガン・スタンレーは、メモリチップ価格が10%上昇した場合、ハードウェアメーカーの粗利益率を0.45%から1.50%圧迫する可能性があると指摘している。今年の第3四半期と第4四半期には、メモリ価格（SSD、DRAM、VRAMを含む）は平均で約30%から50%上昇した。したがって、メモリ価格の上昇は、下流ブランドメーカーの利益を1.35%から7.50%押し下げる可能性がある。コスト転嫁ができない場合、実際には粗利益率は3%から6%近く（サプライチェーンの投資収益率に非常に近い）減少する可能性がある。

もう一つの変数は、エイサーの陳春生会長が、メモリチップの価格上昇が鈍化するかどうかは、長鑫メモリのDDR5生産能力がいつ「大量稼働」するかにかかっていると述べたことです。すべてが順調に進めば、長鑫メモリは2～3ヶ月以内（つまり2026年第1四半期）に月産28万～30万枚（現状比約50%増）に大幅に増加すると予想されています。その時点で、メモリチップ価格の上昇圧力は大幅に緩和されると予想されます。

ADATAとInnoluxは、メモリは2026年まで供給不足が続くと断言していますが、Nanya Technology、Winbond Electronics、Phisonといった主要メモリ銘柄は明らかに高値圏で推移しています。移動平均線の抵抗線を突破するには、しばらく時間がかかるでしょう。また、国内機関投資家からの売り圧力は依然として強いようです。そのため、サーバーセクターとメモリセクターの株価が引き続き推移した場合、加重指数が四半期サポートレベルを維持し、過去最高値を直接更新する可能性は低いと考えられます。

GoogleのGemini 3 Proは高い評価を得ています。Gemini 3はChatGPT、Grok、Perplexityよりも高速で俊敏性が高く、より深い推論能力を備えています。さらに重要なのは、Gemini 3はNVIDIAチップではなく、主にGoogle TPUで学習されていることです。TPUはNVIDIA GPUほど柔軟ではありませんが、開発コストが低く、フル負荷時の消費電力も少なくなります。

Google TPUエコシステムの成長の可能性に楽観的
さらに、GoogleのAIインフラストラクチャ責任者であるアミン・ヴァダット氏は、11月6日に開催された全社会議において、Googleはコンピューティング能力を6ヶ月ごとに倍増させる必要があり、今後4～5年で1000倍の増強を目標としていると述べた。さらにヴァダット氏は、「現時点では、投資不足のリスクは過剰投資のリスクよりもはるかに大きい」と述べた。

ゴールドマン・サックスは、2026年までにGoogleのTPUエコシステムの成長ポテンシャルに楽観的な見方を示しており、TPU + AIサービスの価値は9,000億ドルに達する可能性があると予測しています。同社の中核的な優位性は、ソフトウェア、ハードウェア、クラウドの統合と「自社開発＋サプライチェーン管理」能力にあります。TPUエコシステムが拡大すれば、BroadcomのASICチップ設計におけるビジネスチャンスも拡大する可能性があります。

3月には、Googleがコスト削減と生産加速のため、次世代TPUでMediaTekと提携する計画があると噂されていました。しかし最近、Creative LabsがGoogle向けにAxion CPUを開発しているとの報道があり、これは2026年の明確な成長ドライバーになると予想されています。Creative Labsの株価は過去最高の2,175台湾ドルを記録しました。

推論モデルは、Nvidia への依存から脱却することを目指しています。
AI ASIC分野における新しいシステムレベルのテストアプリケーションの需要増加の恩恵を受けて、Ingenicの収益は2026年に前年比42％増加すると予測されています。WM Siliconは2026年にGoogle TPUにVPCプローブカードを供給する予定で、その年の収益成長率は46％と推定されています。

GoogleのTPUエコシステムが最終的にNvidiaの独占から脱却できるかどうかに関わらず、OpenAIとAMD、そしてAnthropicとGoogleの連携は、AI大手企業が2026年にはモデルの学習にNvidiaのGPUに依存する必要がある一方で、推論モデルに関してはNvidiaへの依存を減らしたいと考えていることを示しています。したがって、2026年のAI銘柄選定は、もはやNvidiaに支配されることはないでしょう。 November 11, 2025

我有个单向的哥们，最近分享了他在2025年的几个第一性原理：

1. LLM token一定会越来越便宜，模型越来越强大，记住，所有做LLM Agent的人，都必须思考如何用10~1000倍的token带来革命，而不是他妈跟个傻逼似的天天想着省token；

2. chatbot的形式一定会被消灭，no chatbot revolution才是正确方向，一切AI应用不可能 、不应该、绝对不是一个个大号聊天机器人，一个个大对话框等着人大段大段往里敲字，

记住，所有AI产品必须重新设计，一切chatbot AI应用必定会被改写成NO CHATBOT形式，无一例外，chatbot的产品形态必然会彻彻底底、完完全全地淘汰，

或者那个傻逼一样的对话框，至少作为二等公民出现；

3. AI助手一定不能用“按个按钮”、“截个图”、“上传个文件”，再写个长长的prompt的形式出现，让用户解决个问题，先让用户点点按按十几次，

AI助手一定是具有强侵入性的，一定能主动嗅探一切环境，吞掉一切数据和信息，一定会主动在后台观察一切操作和行为——并且在疑似需要帮助的时候，主动弹出个对话框，用户一键确认后，主动接管，主动解决一切问题，

而绝不应该像准备个考试一样，准备文件、准备截图、准备一大堆按钮、准备一大长串prompt，让用户跟个大傻逼似的，手忙脚乱地在那儿表演，

总而言之，无论是商业落地的AI Agent，还是各种办公软件、工具、生活类的AI Agent，一个个不仅是傻逼兮兮的大黑框chatbot，而且要用户手动输入一大堆文件、图表、链接、信息，再敲一大段prompt——这些全都走了大弯路，

toC的无缝衔接强入侵的主动AI Agent助手，完完全全不会给你任何告诉他的机会，而是让AI Agent主动判断你是否需要我，直接给你一个大大的对话框，简单描述一下“我计划怎么帮助你”——你点一下确定，它来解决后面所有的事情。

4. 一切能用coding解决的问题，都是SWE Agent能解决的问题，也就是说，都可以直接拿claude code这类工具套壳来用，

SWE Agent这个形态，最擅长解决的问题，就是在一个确定的环境（一台机器、几台机器、若干仿真环境、一套terminal里的编译器/脚手架/运行环境/包管理、profiling和debugging方法）解决的问题，

而用coding解决的问题，从来都不止coding，一切VHDL/Verilog等电路设计、电路simulation和validation、一切类似labview和matlab simulink中可以仿真的电机、信号、示波器等等模块，

甚至ansys和CAD这类工具，还有大量data science和计算的问题，以及用lean或者formal-proof解决一些proof-based的数学和模型问题，都可以转化成一些API和coding解决的问题，然后让SWE Agent来解决，

这类问题可以叫做“一台机器上的确定环境下的问题”，

这类问题的特点是，可以靠LLM的智能不断拆分成一大堆subtasks，然后在本地环境下反复尝试、反复试错、反复看output、反复试验结果，失败后再换一个新的approach；

5. full self coding（https://t.co/8O8usyl6Af…）就是基于上面所有第一性原理的一个试验。

我将会设计一套侵入式试验，让10~500个ai agent组成一组，给一个github项目找出所有潜在的问题，包括文档、测试、修bug、优化、重构、完成todo list、加功能、加API等等，让10~100个agent并行完成这个repo潜在需要完成的所有任务，

并且让至少10组这样的agent去github上面公开贡献，等于在没有任何人为输入prompt的前提下，造出来1000~5000个agent在开源世界源源不断地做出贡献，就死死赖在github上面，尝试修复一切可能修复的潜在问题，做出贡献。

请你记住full self coding是最坚决贯彻test-time scaling law的行为，

full self coding坚决相信，人是ai agent世界最傻逼、最慢、错误最多、判断失误最高的存在，让程序员手敲prompt，无异于给AI Agent拖后腿，

只有先分析出问题，然后让10~500个agent同时并行运行，才能最大化执行的效率，最快速度解决已经发现的问题，无休止地为github提供潜在的有价值贡献——并且最关键的是，把“敲prompt的程序员”这个最垃圾、最慢、出错最多的环节彻底消除；

6. full self coding最大的瓶颈，一个是token价格过高，一个是目前几乎所有主流供应商，LLM inference速度过慢，

所以我最后的一个想告诉大家的价值观是：

groq、sambanova、cerebras这种在片上堆满几个GB的SRAM，在inference上效率是nvidia、amd、google TPU这些落后架构的10~50倍，这是test-time scaling law的最后一环，

如果人类在claude code、gemini cli上全面接入groq、sambanova、cerebras上host的模型，所有速度都会再快10~50倍。 November 11, 2025

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