こちらのGoogle, NVIDIA, BroadcomによるAI三国志のnote
私史上、最速、最高で読まれています
ありがとうございます
渾身の力作です
月曜日の通勤時間に是非、読んでみてください
また、拡散もよろしくお願いいたします🙇 https://t.co/3WmcOxqs6c December 12, 2025

GoogleのTPUの衝撃を受けて、noteを書きました。NVIDIAの課題そして反撃、そしてBroadcomの動きなど、渾身のnoteになっています。
是非、読んでみてください。また、感想もお待ちしています。
https://t.co/MdOkMFKATv December 12, 2025

ＡＩ覇権を制するのは…
■Google＆ブロードコム軍？
■OpenAI＆Microsoft＆ソフトバンクG軍？

11/18に突如発表された生成AI「Gemini3」が高く評価されＡＩ覇権競争の勢力図が変化か。ついにエヌビ一強状態が崩れる？！

倭国勢はジェミニ連合が勝ってもチャッピー連合が勝ってもどっちも恩恵アリの銘柄が多いと思うけど、このページでは特にGoogle＆ブロードコム軍に近い銘柄をピックアップしてみた🥰

良かったらみてみてね！
直近でエヌビが売られたこと、OpenＡＩとべったりのソフトバンクＧが売られたこととも符合します。

▼Google関連株(ジェミニ関連株)　本命株　出遅れ株　一覧　くわしくはブログでみて！
https://t.co/93Vjn5sdAj December 12, 2025

🇺🇸米国株は、4日続伸！
ダウ+0.7%、SP500+0.7%、NASDAQ+0.8%
低調な経済指標を受け、利下げ観測が継続。
長期金利の低下が続き、ハイテク株に追い風。
半導体SOX指数+2.8%で、ＡＩ関連が強い。
Broadcom+3.3%、3連騰で最高値を更新。
米株高に円安も持続で、日経平均先物も続伸。 December 12, 2025

🇯🇵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。 December 12, 2025

「NVIDIAを買っておけば間違いない」
かつて世界中が疑わなかったその神話に、今、静かに亀裂が入り始めていることに気づいているだろうか。

記録的な決算を叩き出しても重い株価、水面下で進む巨大テック企業同士の歴史的な提携、そして「1400W」という物理的な熱の壁。
これらはすべて、一つの事実を指し示している。

AI半導体市場は、単純な「学習」の軍拡競争から、より複雑で、より経済合理性が支配する「推論」と「効率化」のフェーズへと完全に移行したのである。

この変化の震源地にいるのはGoogleだ。
彼らはNVIDIAへの依存を断ち切り、自社製シリコン（TPU）による完全な垂直統合を完成させつつある。
2025年11月、市場が織り込み始めた「脱NVIDIA」の全貌と、そこにある冷徹な勝算を紐解く。

まず、投資家の心理の変化が残酷なまでに現状を映し出している。
NVIDIAの2025年Q3データセンター売上高は512億ドル、前年比66%増。通常の製造業ではあり得ない成長率だ。

しかし市場はこれを好感するどころか、「ピーク」として警戒した。
ハイパースケーラーによる初期需要の一巡と、競争激化による「マージン圧縮」のリスクを見抜いているからだ。

対照的に、Googleの株価は最高値を更新した。
評価軸が変わったのだ。
「どれだけ高性能なチップを作れるか（NVIDIAの領域）」から、
「どれだけ低コストでAIサービスを運用し続けられるか（Googleの領域）」へ。

この背景には、天文学的な設備投資（Capex）の質的変化がある。
2025年から2027年にかけて、ハイパースケーラー4社が投じるCapexは累計1.15兆ドルに達すると予測されている。

かつては「NVIDIA H100の在庫確保」が全てだった。
だが現在は違う。Amazonは「Trainium 2」へ、Metaは自社シリコンとのハイブリッドへ。
1枚数百万円もするGPUを並べてチャットボットを運営していては、いつまでたっても利益が出ないことに気づいたからだ。

TCO（総所有コスト）で有利なカスタムシリコンへの移行は、もはや技術的な挑戦ではなく、企業の存亡をかけた財務的な必然なのである。

この「自立」への動きを最も先鋭化させているのがGoogleのTPU戦略だ。
現在展開中の第6世代TPU「Trillium (v6e)」は、派手さはないが実利の塊である。
前世代比でエネルギー効率を67%以上向上させた。
電力コストがデータセンター運営費の大部分を占める現在、この数字は魔法に近い。

画像生成AIの雄であるMidjourneyが、NVIDIA GPUからTPU v6eへの移行を断行しコストを削減した事実は、ブランドよりも「実利」が選ばれ始めた決定的な証拠である。

そして真の脅威は、その次に控える第7世代「Ironwood」にある。
これはNVIDIAの最新鋭「Blackwell」の弱点を的確に突くために設計された戦略兵器だ。
最大の革新は「光」にある。
独自の光回路スイッチ（OCS）技術により、単一ポッド内で最大9,216チップを接続可能にした。
NVIDIAのNVLinkすら凌駕する規模で、システム全体が「一つの巨大な脳」として振る舞う。

Ironwoodの設計思想は明確だ。
「学習は他社に任せてもいい。だが、推論はすべて奪う」

汎用的なグラフィックス機能を削ぎ落とし、推論に特化することで電力効率を極限まで高めている。
AIに質問を投げかけるたびに発生するコストを、NVIDIA GPUの半分以下に抑えられるとしたら、勝負の行方は明らかだろう。

結局のところ、Googleの恐ろしさは「垂直統合」にある。モデル（Gemini 3）、ソフトウェア（JAX）、ハードウェア（TPU）をすべて自社で完結させている強みだ。

Gemini 3は開発段階からTPUの特性を前提に設計されている。他社がGPU調達コストの高騰や納期遅延に喘いでいる間も、彼らだけは涼しい顔でサービスを拡大し、価格競争力を維持できる。

2025年、AI半導体戦争の勝者は「最強のスペックを持つチップを作った者」ではない。
「最強の経済圏（エコシステム）を作った者」だ。
Broadcomを影の勝者としつつ、Googleが描く「脱NVIDIA」のシナリオは、想像するよりも遥かに早く、そして深く進行しているのかもしれない。

さらにはMeta、Amazon、Microsoft、OpenAIが動き、その影にはBroadcomもいる。AI半導体の戦国時代が動き出している。 December 12, 2025

👁️‍🗨️【ブクマ推奨】12/2 きょう買いたい米国株 $AVGO
📝ブロードコムの『押し目』攻略メモ

✔️次の決算は12/11引け後
→決算またぎの期待変動は±10%規模≒350〜360ドルへの深い押し目は想定

🧲磁石：375〜385（Max Pain）
⭐️本命：350〜362（20日/50日線＋1σ下限）
⬇️深め：328〜345（100日線、明確なサポート）
🤯崩壊：270〜275（200日線）

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Google TPU 要干掉英伟达了吗？Meta 被曝将大规模采购 TPU，引发市场震动。但真相是：TPU 能撼动英伟达，却永远无法取代英伟达。这不是性能之争，而是生态、时机与战略的较量。

The Information 的一篇重磅报道把整个 AI 行业给炸了，Meta 正在与 Google 进行秘密谈判，计划大批量采购 Google 的 TPU 芯片，用于部分替代英伟达的 GPU 以支持其庞大的数据中心 AI 运算。

根据报道披露的细节，这盘棋下得很大：
- 2026 年： Meta 将大规模租用 Google 云服务（Google Cloud）上的 TPU 算力进行模型训练；
- 2027 年： Meta 将直接采购数十亿美元的 TPU 芯片，部署于自建的数据中心内。

什么？全球最大的 GPU 采购大户要抛弃英伟达了？ Google 的 TPU 居然要走出自家机房，去取代英伟达的 GPU 了吗？

消息一出，资本市场瞬间恐慌了。英伟达股价应声大跌，而 Google 则逆势暴涨，大家都在问：难道英伟达靠 GPU 垄断 AI 数据中心的故事真的讲不下去了吗？TPU 开始逆转了战局了吗？要讲明白这场 GPU vs TPU 的战争，我们要先从英伟达为什么能够像“铁桶”一般垄断 AI 数据中心讲起。

当今的 AI 技术堆栈：一座精密的金字塔

今天的人工智能是一个无比庞大的工业化产业。像 ChatGPT 这样顶尖的 AI 产品，其背后是由一层一层的技术基石堆砌而成的，这在 IT 行业被称为“技术堆栈（Tech Stack）”。
即使采用最粗略的划分方式，要支撑起当下的生成式 AI，至少也包含 5 层关键技术，缺一不可：

- 第一层：算力硬件层（Infrastructure） 这是金字塔的底座，是一切的基础。核心代表毫无疑问是英伟达的 GPU 和 Google 的 TPU。它们提供了 AI 运算所需的庞大算力，就像是工业时代的电力引擎。
- 第二层：系统软件与加速层（System & Compiler） 光有芯片还不够，AI 计算需要成千上万个芯片协同工作。这一层负责调度硬件并优化效率，充当硬件与上层软件的翻译官，它们决定了你能发挥出硬件多少潜能。这一层最典型的护城河技术，就是英伟达的 CUDA，而 Google 的 TPU 也有能够把上层软件编译为 TPU 机器码的 XLA 编译器。
- 第三层：深度学习框架（Deep Learning Frameworks） 想要构建和训练大规模神经网络，开发者不能手搓底层的软件代码，需要成熟的“脚手架”。业界目前最流行的是 META 发起开源软件 PyTorch（目前对 GPU 生态支持最好，是事实标准），以及 Google 发起的开源软件 JAX 和经典的 TensorFlow。
- 第四层：基础大模型（Foundation Models） 这是由深度学习框架训练出来的“超级大脑”，是目前竞争最激烈的战场。
- 语言/多模态模型： 如 OpenAI 的 GPT-5、Google 的 Gemini 3；
- 视频生成模型： 如 OpenAI 的 Sora、Google 的 Veo；
- 图像生成模型： 如 Google 的 Imagen、Midjourney。
- 第五层：AI 应用与交互层（Applications & Agents） 这是用户直接接触的产品。它将底层强大的模型能力封装成人类可以交互的工具。例如 ChatGPT，它的底层核心是 GPT 模型，但它本身是一个增加了对话界面、联网搜索、记忆功能的产品；又比如 Google 的 NotebookLM。

为什么英伟达在 AI 数据中心市场形成了绝对垄断？

我们经常感叹英伟达的 GPU（如 H100、H200、B200）硬件参数如何炸裂，但这只是冰山一角。英伟达之所以能对 AI 数据中心市场形成近乎无解的垄断（市占率一度超过 95%），主要源于以下三个维度的降维打击：

1. 通用性极强的单点算力 英伟达的 GPU 本质上是通用计算加速器（GPGPU）。它不仅能完美覆盖 AI 大模型的训练（Training）和推理（Inference），还能兼顾科学计算（气象模拟、药物研发）、图形渲染甚至加密货币挖掘。这种“一卡多用”的特性，使其成为了数据中心的硬通货——买了永远不亏，不用来炼丹还能用来挖矿（开玩笑，但道理如此）。
2. 恐怖的集群扩展能力（Scale-up & Scale-out） AI 大模型训练不是单打独斗，而是需要成千上万张显卡协同作战。英伟达在这方面做得太绝了：
- 节点内互联：通过独家的 NVLink 技术，英伟达可以将多个 GPU（甚至高达 72 个 GPU 组成的 GB200 NVL72 机柜系统）连接成一个“超级逻辑 GPU”，显存和算力实现无缝共享。
- 节点间互联：通过收购 Mellanox 获得的 InfiniBand 高速网络技术，让成千上万台服务器之间的数据传输快如闪电，解决了大规模集群的通信瓶颈。
3. 真正的护城河：CUDA 软件生态 这是英伟达最难被逾越的壁垒，就像 PC 时代的 Windows 操作系统。
- 底层基石：CUDA 提供了最底层的并行计算库，几乎所有的高性能计算场景都基于此构建，经过了 20 年的打磨。
- 顶层框架：当今统治级的深度学习框架 PyTorch 对 CUDA 提供了最原生的支持。这意味着开发者只需编写几行 Python 代码，就能调用底层强大的算力。
- 生态闭环：围绕 PyTorch/CUDA/GPU 已经形成了一套成熟的“开箱即用”基础设施。

为什么竞争对手很难追赶？ 即使竞争对手（如 AMD 或国产芯片厂商）在硬件参数上追平了 H200，依然无法撼动英伟达的地位。因为缺乏庞大的软件生态支持，意味着极高的迁移成本和时间风险。

一个真实的行业痛点（听起来很痛）： 目前很多致力于适配非英伟达芯片的 AI 团队都面临着巨大的痛苦。许多针对英伟达 GPU 进行过深度优化的模型（特别是涉及复杂算子或 MoE 架构的模型），一旦迁移到其他芯片平台，往往会面临严重的兼容性问题。
- 开发难：大量算子需要从头手写，费时费力，如同用汇编语言写网页。
- 稳定性差：模型训练过程中经常出现莫名其妙的数值溢出或系统崩溃（Crash）。

在当前的 AI 竞赛中，一次全量模型训练往往耗时数月，成本以千万美元计。如果因为芯片兼容性导致训练中途崩溃几次，浪费的不仅是电费，更是半年甚至一年的宝贵时间窗口。这种巨大的试错成本，是任何一家争分夺秒的 AI 公司都无法承受的。传言某国内顶级 AI 模型就是因为在国产芯片上训练下一代模型频繁崩溃，导致一直难产，真的是太痛了。
这就是为什么英伟达在 AI 数据中心市场越成功，行业对其路径依赖就越严重——因为没有人敢承担离开英伟达的代价。

Google 的 TPU 又是怎么崛起的？

尽管英伟达的统治力无可争议，但是 Google TPU 却是个异类，它不仅活下来了，还活得很好，已在 AI 顶级赛道站稳脚跟。
首先，TPU 已经用实战成绩证明了自己在 AI 大模型训练和推理领域的成功：
- Google 本家基石： Google 最强的 Gemini 系列模型，完全基于 TPU 进行训练和推理；
- 独角兽的选择： 顶级 AI 公司 Anthropic (Claude) 在 Google Cloud 上大规模使用了 TPU 算力；
- 科技巨头的背书： 就连 Apple 在训练其 Apple Intelligence 基础模型时，也公开表示使用了 Google 的 TPU v4 和 v5p 集群，而非英伟达 GPU。

那么，在英伟达已经成为绝对霸主的情况下，Google TPU 凭什么能异军突起？我们不妨对照英伟达成功的三个维度来深度解析：

1. 算力哲学：极度通用 vs 极致专用 英伟达 GPU 的强大在于“通用性”。而 Google TPU 从 2012 年设计之初，就是为了特定用途——大规模矩阵乘法而生。 现在的 AI 大模型训练，本质上就是在大规模地做矩阵乘法。因为放弃了图形渲染等通用功能，TPU 的芯片设计得以大幅简化，从而在“矩阵计算”这单一场景下取得了极致的能效比和性能表现。
2. 互联技术：电互联 vs 光互联 (OCS) 英伟达在服务器间的高速互联（NVLink/InfiniBand）上表现出色，覆盖了从单机多卡到万卡集群的广泛场景。 而 Google TPU 另辟蹊径，主攻超大规模集群互联。Google 引入了独特的 OCS（光路交换）技术，用光互联将成千上万颗 TPU 动态编织在一起。最新的 TPU v5p 单个 Pod 即可容纳 8960 颗芯片，甚至可以通过光互联扩展至数万卡的超级集群。这种架构在大规模并行训练中，展现出了极高的带宽利用率和灵活性，且布线极其整洁。
3. 软件生态：CUDA 帝国 vs JAX/XLA 新势力 英伟达的 CUDA 和 PyTorch 让 AI 开发变得“开箱即用”，这是其最大的护城河。但 Google 经过多年深耕，也打磨出了一套极为硬核的软件栈：
- XLA (2016)： 一个强大的编译器，能将计算图直接编译为 TPU 机器码，榨干硬件性能。
- JAX (2018)： 一个旨在替代 TensorFlow 的前沿框架。
对比 PyTorch： PyTorch 是面向对象编程，符合人类直觉，简单易用；而 JAX 是函数式编程，学习曲线陡峭，但在处理超大规模并行计算时具有先天优势，代码更简洁，数学表达更纯粹。
跨界打击： JAX 的优秀甚至溢出了 TPU 生态。如马斯克的 xAI 虽然使用的是英伟达 H100 集群，但为了追求对硬件性能的极致压榨，在训练 Grok 模型时并没有使用 PyTorch，而是选择了 JAX。

总结：生态位的胜利 经过多年的演化，在超大模型训练这一“皇冠上的明珠”场景下，JAX + XLA + TPU 技术栈已经形成了一个完整的闭环。它不仅被验证是成功的，甚至在某些超大规模场景下，能取得比 Pytorch + CUDA + GPU 更优的能效比。在 Google Cloud 上，TPU 的 token 成本定价低于英伟达 GPU，就是最好的证明。这也是 Google Cloud 在云计算市场竞争中的秘密武器。总之：

英伟达 vs Google：两种技术哲学的碰撞

- 应用场景： 通用型霸主 vs 超大模型专用特种兵
- 软件门槛： 低门槛的群众基础 vs 高门槛的专家利器
- 商业模式： 庞大的全行业生态 vs 垂直整合的自研闭环

如果说英伟达就像一辆豪华的全能越野车，哪里都能去，谁都能开，到处都有维修店；那么 Google 就像一辆定制的 F1 方程式赛车，只能跑赛道，赛车手才能开。大多数人买车首选 SUV（英伟达），因为方便、省心；但在争夺世界冠军的顶级赛场上，追求极致速度的车队（如 Google、xAI、Anthropic）会考虑使用 F1 赛车（TPU）。

Google TPU 能干掉英伟达吗？

照你这么说的话，Google TPU 岂不是已经成功挑战英伟达，打破了英伟达 GPU 的绝对垄断地位吗？事情没有那么简单。

1. TPU 的局限性与 Google 的双重身份 前面提到 Google TPU 极其擅长超大模型的训练/推理以及大规模推荐系统，但在通用性上，其他场景要么根本不适用，要么能效比不如英伟达 GPU。 对于 Google 庞大的产品线（YouTube、Search、Cloud）来说，对通用 GPU 的需求依然是海量的。因此，Google 一边自研 TPU，一边依然是英伟达 GPU 的全球采购大户。这一点在未来几年内都不会改变。
2. 迁移成本高昂的“生态墙” 尽管在超大模型场景下，JAX + XLA + TPU 的技术栈能取得显著优势，但这要求你必须“从零开始”就拥抱 Google 生态。 如果现有的项目是基于 PyTorch 和 CUDA 深度优化的，想要迁移到 TPU，约等于重写底层代码并进行大规模兼容性测试。这种“重起炉灶”的时间成本和工程风险，足以让绝大多数企业望而却步。

因此目前来看，Google TPU 的用户群体画像非常清晰，主要就两类：一是高校科研（科学计算），二是超大模型的训练和推理。

为什么 TPU 会有很多科学计算用户？ 这是因为 Google Cloud 长期为高校科研开放免费的 TPU 资源（TPU Research Cloud），加上极度好用的 Colab 服务（免费提供 TPU/GPU 算力），在学术界圈粉无数，培养了一大批习惯 TPU 的科研生力军。

那么，超大模型领域的潜在客户呢？ 我们逐一分析市面上的两类大客户：
- 大型云计算厂商： Amazon, Microsoft, Oracle 以及 CoreWeave 等新兴 GPU 云厂商。
- AI 大模型厂商： OpenAI, Anthropic, xAI, Meta 等。

大型云计算厂商（Amazon, Microsoft）本身就是 Google Cloud 的死对头，且都在自研芯片（Trainium, Maia），绝无可能去买对手的算力。而 Oracle 和 CoreWeave 早就通过深度绑定英伟达赚得盆满钵满，是英伟达的铁杆盟友。
AI 大模型厂商呢？
- OpenAI： Google Gemini 的头号宿敌，微软的盟友，不可能用 TPU。
- xAI： 马斯克与 Google 积怨已久，且正通过特斯拉和 xAI 构建自己的超算集群。
- Meta： 回到开头的新闻，Meta 是个超级大户。虽然传闻在谈，但 Meta 也是 Google 广告业务的直接对手。扎克伯格目前手握全球最大规模的 H100 集群之一，并且 Meta 正在积极迭代自研芯片 MTIA。虽然他们不搞公有云，但为了战略安全和技术自主，Meta 不太可能全面依赖 Google 的 TPU，最多是作为补充或谈判筹码。
- Anthropic： 剩下的只有它了。Google 是 Anthropic 的大金主，所以 Anthropic 使用 TPU 是顺理成章的。

盘算下来，TPU 的外部大客户其实寥寥无几。 这点体量，完全不足以对英伟达的统治地位构成“颠覆性”冲击。 因此，Google 最明智的策略依然是：在 Google Cloud 上提供极致性价比的 TPU 服务，用“省钱”和“能效”从其他云厂商口中抢肉吃，而不是想着彻底干掉英伟达。

如果 Google 非要“头铁”，下场卖 TPU 芯片抢市场呢？ 我认为这极其不明智：

- 供应链与利润结构： TPU 是 Google 与博通（Broadcom）合作设计的 ASIC。如果对外售卖，不仅涉及复杂的供应链管理，还要分润给博通，这会拉低硬件毛利。卖贵了，打不过英伟达；卖便宜了，除去博通的成本，Google 图什么？
- 客户池太浅： 如前所述，愿意买 TPU 且不与 Google 构成直接竞争的大客户极少。
- 田忌赛马的反面： 用自己公司的“内部工具/副业”去硬拼英伟达赖以生存的“主业”，胜算能有多高？
- 最后，也是最关键的宏观背景： 目前全球 AI 数据中心市场正处于“短缺经济”时代。不仅 GPU 缺，HBM 内存、CoWoS 封装产能、电力、甚至建设数据中心的土地都极度紧缺。虽然各大科技巨头的资本支出（Capex）已经高得吓人，但面对爆炸性的业务需求，供给依然不够。微软今年初曾试图下调资本支出，结果发现需求太猛，转头又开始疯狂追加投入。
在一个供不应求的增量市场里，无论你填进去多少算力（无论是 GPU 还是 TPU），都会被瞬间吃干抹净。英伟达的 GPU 和 Google 的 TPU 目前仍处于“各自跑马圈地”的阶段，而非“你死我活”的零和博弈。

我的结论：
Google TPU 对英伟达确实有冲击，但不必过度恐慌。 从长期看，Google TPU 的存在更像是一个强有力的“议价筹码”。当大客户有了备胎（TPU 或自研芯片），英伟达就很难长期维持如今夸张的 75% 利润率。
英伟达未来的市场份额确实会受影响，主要来自：
- Google 自身业务（搜索、推荐、Gemini）更多转向 TPU，减少购买 GPU；
- Google Cloud 的深度合作伙伴（如 Anthropic）减少购买 GPU。 这可能会导致英伟达在数据中心的市占率从 90%+ 缓慢回落到 75%-80% 左右，但这并不改变其商业逻辑的本质。

这就像当年的 PC 市场： 苹果 Macintosh 电脑的崛起虽然让 Windows 的市占率有所下降，但并没有终结 Windows 的垄断。真正终结 Windows 霸权时代的，不是 Mac，而是智能手机的兴起。 同理，Google TPU 干不掉英伟达。真正能干掉英伟达的，只能是下一代计算范式的彻底变革。

Google 的成功是不可复制的

好吧，虽然你说的很有道理，但是 Google 能干成全栈自研，尝到了甜头的其他巨头岂不是会纷纷效仿吗？Amazon，Microsoft，Meta，OpenAI 这几个英伟达的头部大客户都在自研 ASIC 芯片，将来他们都减少了对英伟达芯片的采购，英伟达不是要喝西北风了？

我的观点就是：Google 的成功是不可复制的。

Google 的技术栈能够成功，综合了以下几个不可或缺的因素，而这恰恰是微软、Meta 和亚马逊所不具备的：
1. 十年的时间壁垒（Time & Iteration）
芯片设计不是搭积木，它需要漫长的迭代周期。 Google 早在 2013-2014 年就开始秘密研发 TPU，2016 年 AlphaGo 击败李世石震惊世界时，背后就是 TPU v1 在提供算力。
当微软在 2023 年才匆忙推出 Maia 100 时，Google 的 TPU 已经迭代到了第 6 代甚至第 7 代。
这 10 年间踩过的坑、修复的 Bug、积累的制程经验、以及对散热和互联架构的微调，绝非其他公司靠“砸钱”就能在两三年内追平的。在硅基世界里，经验值就是良率，就是能效比。
2. 真正全栈的“软硬一体”的垂直整合掌控力（Full-Stack Control）
这是 Google 最可怕的地方，也是其他巨头最大的软肋。
Google 拥有整个链条： 硬件（TPU）+ 编译器（XLA）+ 框架（JAX）+ 模型（Gemini）。Google 的科学家 Jeff Dean 可以让设计 Gemini 的算法团队直接坐在设计 TPU 的硬件团队对面，告诉他们：“我们需要一个特定的指令集来加速这个算子。”这种协同效应是核爆级的。
反观微软/Meta： 微软虽然造了 Maia 芯片，但它上面的软件栈主要依赖 OpenAI，而 OpenAI 和整个业界主流依赖的是 PyTorch。PyTorch 的亲爹是 Meta，但 PyTorch 对英伟达 GPU 的优化是刻在基因里的。
微软想要 Maia 好用，就得去魔改 PyTorch 底层，或者指望 OpenAI 为了适配 Maia 去重写代码。这中间不仅隔着公司墙，还隔着巨大的技术债务。
只要 PyTorch 依然是业界标准，其他自研芯片就永远是在“模拟”或“适配”英伟达，而 Google 是在玩一套完全独立的游戏规则。
3. 极其特殊的“光互联”基础设施（OCS Infrastructure）
前面提到的 OCS（光路交换）技术，是 Google 数据中心的独门绝技。 Google 为了适配 TPU 的大规模互联，甚至重新设计了数据中心的物理布线和机柜架构。这种光互联技术允许 TPU 节点之间以极低的延迟和功耗进行动态重组。 其他云厂商的数据中心是基于标准以太网架构建设的，想要复刻 Google 这套“光互联”网络，意味着要推翻现有的数据中心物理架构，这个沉没成本是天文数字。
4. 无法比拟的内部“吞吐量”（Internal Workload）
在生成式 AI 爆发之前，Google 就拥有地球上最庞大的 AI 推荐系统——Google Search、YouTube 推荐算法和 Google Ads。
这些业务每天产生数以亿计的并发请求，为 TPU 提供了天然的、海量的“练兵场”。
即便没有外部客户买单，Google 自己的业务就能消化掉 TPU 的产能。这让 Google 敢于在 TPU 早期性能不完善时，强行在内部推广（Dogfooding），通过海量真实数据把芯片“磨”出来。
相比之下，Meta 虽然有推荐算法需求，但起步晚且早期全押注 GPU；微软的 Azure 主要是卖资源给客户，如果自研芯片不好用，客户会直接用脚投票切回英伟达。

英伟达更像 AI 时代英特尔

著名电影《大空投》原型 Michael Burry 曾暗示英伟达正处于类似互联网泡沫时期的境地，不少看空者也认为英伟达与 OpenAI 之间相互投资和采购的关系，吹起了一个巨大的估值泡沫。他们认为一旦泡沫破裂，英伟达就会像 2000 年的 Cisco（思科）一样，股价暴跌 80% 以上。

但我认为，当下的英伟达并不像当年的 Cisco，而更像 PC 黄金时代的 Intel。 Intel 的股价腾飞始于 1993 年，于 2000 年触顶，随后经历了漫长的震荡与调整。 回顾那段历史，我们可以发现惊人的相似性：

- 1993 年之前（群雄逐鹿）： PC 的 CPU 市场处于混战时代，各路架构互不相让。
- 1993 年（霸主确立）： Intel 推出奔腾（Pentium）处理器，凭借强悍的性能一举确立了 CPU 市场的统治地位。
- 1995 年（杀手级应用爆发）： 微软推出 Windows 95，图形界面的革命引发了全球性的 PC 换机潮。受此驱动，Intel 的股价在 1996 年迎来了极高斜率的上涨。
- 2000 年（盛极而衰）： Intel 股价在 2000 年见顶，随后狂跌。这背后既有互联网泡沫破灭的宏观原因，也有 PC 市场渗透率见顶的因素。同时，Intel 在技术路线上遭遇了 AMD 速龙（Athlon）处理器的强力挑战，且在后续的 64 位指令集之争中（安腾项目）犯了严重的战略错误。

2022 年 ChatGPT 的横空出世，就是 AI 时代的 "Windows 95 时刻"，它极大刺激了全行业对于算力基础设施的升级换代。借助这股 AI 浪潮，英伟达正在狂飙突进。现在的英伟达，像极了 1997 年处于巅峰缓慢爬升期的 Intel。

我相信，在未来几年的 AI 算力市场将呈现“一超一强多级”的格局：
- 英伟达（The Generalist King）： 依然是绝对的“一超”。它占据 75%-80% 的市场份额，服务于所有追求通用性、追求开发效率、追求 Time-to-market 的企业。所有的初创公司、大部分云客户、以及需要频繁试错的模型团队，依然只能选英伟达。
- Google TPU（The Specialized Powerhouse）： 它是那个“特种部队”。它守住 Google 自己的万亿帝国，并在超大模型训练这一垂直领域，成为唯一能跟英伟达叫板的“异类”。
- 其他自研芯片和 AMD（AWS Trainium, MS Maia, Meta MTIA）： 它们更多是“成本调节器”。它们会被用于处理那些负载稳定、算法成熟的推理任务（比如每天运行几亿次的简单推荐或聊天机器人推理）。巨头们用它来通过简单的替代降低运营成本，也就是所谓的“省钱芯片”，但很难承担起“探索下一代 AI 前沿”的重任。

Google 的王者归来：全栈自研的胜利

2022 年底 ChatGPT 的横空出世，曾让 Google 这位 AI 领域的先行者显得黯淡无光。然而，站在 2025 年底的今天回望，Google 的表现足以让人刮目相看。
目前的 Google，是全球唯一一家真正实现了AI 全栈自研、软硬件垂直整合的头部厂商。这种整合优势正在形成巨大的飞轮效应：

- 算力底座： 在硬件层面，Google 利用 TPU 大规模集群高效实现了 Gemini 3 模型的训练和推理，摆脱了对外部 GPU 的依赖。
- 生态闭环： 通过多年的技术积累，打造了难以复制的软硬件一体化技术栈生态：JAX / XLA / TPU，极大地提升了研发效率。
- 云端优势： Google Cloud 虽然在市场份额上仍居 Amazon 和 Microsoft 之后，但增速惊人。更重要的是，得益于自研芯片，其 TPU 的租赁费用相比 GPU 拥有显著的价格优势，这对初创公司极具吸引力。
- 模型与成本：Gemini 3 在多项基准测试中已完全不输 GPT-5.1，甚至在长上下文和多模态理解上有所超越。基于自有云和芯片的成本优势，Gemini 能够提供更具竞争力的 API 调用价格，这种“低成本高智能”的反向优势正在快速抢占开发者市场。
- 产品矩阵全面开花：
1. NotebookLM 已成为“杀手级”的 AI 知识库和学习工具，深受科研与教育用户喜爱。
2. 多模态创作： Gemini 现已深度整合 Veo（视频生成）和 Imagen（图像生成），用户可在一个工作流中完成复杂的创作任务。
3. 搜索进化： Google Search 全面推出了 AI Overviews，成功将传统搜索与 AI 问答无缝整合。
4. 交互创新： 最新推出的生成式 UI (Generative UI) 更是令人惊艳，根据用户意图实时生成交互界面。

关键在于，Google 形成了一个从芯片、基础设施、模型到应用产品的完整闭环，各环节还能互相加强。这就好比 Google 一家公司独自完成了“英伟达 + 微软 + OpenAI”三家公司的工作。再加上 Google 全球数十亿的用户基数，以及 Chrome 浏览器和 Android 移动端两大核心入口，其上限不可估量。

为何半年前股价低迷、备受质疑的 Google，能在这半年实现逆袭？
此前市场看衰 Google，主要基于以下隐忧：

- 商业模式挑战： Google Search 靠竞价排名赚钱，市场担心 AI 问答范式会彻底颠覆这一现金牛。
- 大公司病与人才流失： 尽管 AI 大模型的基石——Transformer 论文是 Google 于 2017 年发表的，但果实却被 OpenAI 摘取。CEO Sundar Pichai 被认为过于稳健，缺乏魄力；内部 DeepMind 和 Google Brain 两个顶尖团队曾各自为战，内耗严重，导致许多论文作者离职。
- 模型落后： 在 Gemini 2.5 发布之前，Google 长期被 OpenAI 的 GPT 系列压制，甚至一度不如 Anthropic 的 Claude，面临在 AI 时代掉队的风险。

但在过去两年，Google 成功扭转了局势：

- 搜索护城河依然稳固： 事实证明，Google Search 并未被轻易颠覆，反而通过集成 AI 变得更强。用户在多轮对话中不仅有明确的个性化需求，AI 还能更精准地推荐个性化的产品与服务。广告业务被 AI 范式颠覆的风险被大大高估了。
- 组织架构重塑： 2023 年起，创始人 Sergey Brin 回归一线，深度参与模型开发。Google 将原本竞争的两个 AI 团队合并为 Google DeepMind，由 Demis Hassabis 挂帅。这一举措成功消除了内耗，重新激活了团队的创新力。
- 模型反超：Gemini 3 Pro 如今展现出后来居上的态势，不仅在性能上反超 GPT-5.1，市场占有率也稳步攀升。攻守之势异也，现在压力来到了 OpenAI 一方。

归根结底，AI 时代的核心竞争点依然是谁能做出最强的大模型。
如果 Gemini 弱，Google 的生态优势无从发挥；一旦 Gemini 领先，Google 强大的全栈整合能力就会瞬间爆发，形成降维打击。
最后我想说，英伟达是算力时代的‘卖水人’，而 Google 是全栈 AI 的‘领航员’。它们都是伟大的公司，对于投资者来说，与其在非此即彼的零和博弈中焦虑，不如看到它们各自不可替代的价值——这两者都值得你们同时拥有。

#AI产业 #大模型 #AI基础设施 #GPU #Gemini #TPU #JAX #XLA #CUDA #谷歌 #英伟达 December 12, 2025

より底か？暗号資産ショックで売りに押されてたけど、押し目は入ってる。結局、新規勢が買うには良い日になりそう。
ノーポジならエヌビディア170-175ドルは即買いレベル。
ブロードコムは利食いに押されてる。新規なら375-380ドルぐらいから入りたいなぁ…といった感じ。 https://t.co/lSDxzZc8yY December 12, 2025

【2020-2025年・SaaS買収の衝撃データと未来予測】
2020年から2025年、SaaS業界は史上最大の再編期を迎えています。その背景には、AI革命とプラットフォーム統合競争という2つの巨大な波があります。
以下、過去5年の衝撃的な買収劇と、そこから見える未来を解説します。

①Broadcom → VMware: 0億（約9.2兆円）| 2023年完了

半導体大手Broadcomが、クラウド仮想化の巨人VMwareを0億で買収したこの案件は、「ハードウェア企業がソフトウェア帝国を手に入れる」という野心的な垂直統合戦略でした。
VMwareの仮想化技術は、AIワークロードを支えるインフラ基盤として重要性が増しています。クラウドネイティブなAIモデル訓練には、柔軟なリソース配分と高速なスケーリングが必須であり、VMwareの技術はその中核を担います。Broadcomは、AI時代のインフラ需要爆発を見越してこの買収を実行したと見られます。
しかし、買収後にBroadcomが取った「ライセンス価格の急激な引き上げ」戦略は、顧客離反を招きました。多くの企業がNutanix、Red Hat OpenShiftなど競合製品への移行を検討し、一部は実行に移しています。CIO Diveの2024年11月レポートによれば、「VMwareの最初の1年は contentious（論争的）だった」と評されています。

②Salesforce → Slack: 7億（約4.2兆円）| 2021年完了

2020年12月発表、2021年7月完了。Salesforceにとって史上最大の買収であり、「CRM × コラボレーション」統合の野心的な試みでした。当時、リモートワーク需要の爆発でSlackの評価額は急騰しており、Salesforceは「Microsoft Teamsに対抗する武器」としてSlackを位置づけました。
2025年現在、SlackはSalesforceのAI戦略「Einstein GPT」と統合され、「会話型CRM」の実現を目指しています。Slack内でCRMデータを自然言語で検索し、AIが自動的に営業提案を生成する——これが、Salesforceが描くAI時代のコラボレーションビジョンです。2025年のSalesforce Dreamforceでは、「Slack + Agentforce（AIエージェント）」の統合デモが披露されました。
しかし、Microsoft Teamsは無料（Microsoft 365バンドル）で提供され、Slackは有料サブスクリプションモデルを維持しています。結果、Teamsのユーザー数は3億人超（2025年）に達し、Slackは約2,000万人（有料ユーザー）に留まっています。
7億が真に回収できるかは、今後3年が勝負です。

③Adobe → Figma: 0億（約3兆円）| 2023年破談

2022年9月発表。Adobeは、デザインツール市場の新星Figmaを0億で買収すると発表しました。これは、Adobeにとって史上最大の買収であり、「デザイン市場の完全支配」を目指す動きでした。Figmaは、ブラウザベースの協働デザインツールとして急成長しており、Adobe XDの強力な競合でした。
Figmaの強みは「リアルタイム協働」と「クラウドネイティブ」です。AI時代、デザインツールは「AIがデザイン案を自動生成し、人間がブラウザ上で即座に編集・共有する」ワークフローに進化しつつあります。Adobeは、この次世代デザインツール市場を独占するためにFigmaを買収しようとしました。
しかし、2023年12月、EU・英国の規制当局が「市場独占の懸念」を理由に反対を表明。Adobe・Figma両社は「規制承認の明確な道筋が見えない」として取引を中止しました。
この案件は、「規制リスク」が買収戦略の最大の敵になる時代を象徴しています。高額提示しても、規制当局が「NO」と言えば終わり。今後、0億超の買収案件は、規制リスクを事前評価する「規制デューデリジェンス」が必須になるでしょう。

④Salesforce → Informatica: 億（約1.2兆円）| 2025年完了

2025年5月発表、11月完了。Salesforceにとって、Slack（7億）に次ぐ2番目の大型買収です。Informaticaは、企業データ統合・管理のベテランプレイヤーであり、32年の歴史を持ちます（1993年創業、2021年に2度目のIPO）。
この買収のポイントは、「AIは良質なデータなしには機能しない」ことです。
Informaticaは「AIに食べさせるデータを綺麗にする工場」です。Salesforceはこれを手に入れることで、「最もクリーンなデータで訓練されたAI」を提供できます。
これは、2020年代で最も「戦略的に正しい」買収の一つです。AI時代、データはモデルより重要です。「最高のモデル × 最悪のデータ = 最悪の結果」、「普通のモデル × 最高のデータ = 良い結果」——これがAI業界の現実です。Salesforceは、この真理を理解しています。

⑤ServiceNow → Moveworks: .5億（約4,300億円）| 2025年進行中

2025年3月発表。ServiceNowは、企業ITサービス管理（ITSM）のリーダーですが、次の成長ドライバーとして「エージェントAI」に賭けています。
Moveworksは、「従業員からのIT問い合わせをAIが自動解決する」プラットフォームを提供しており、ARR 0M+を達成していました。
この買収は、「エージェントAI」市場の覇権争いの一環です。エージェントAIとは、「人間の指示を受けて、自律的にタスクを実行するAI」を指します。
ServiceNowは、「IT領域でのエージェントAI」に特化することで、MicrosoftやSalesforceとの直接競合を避けつつ、ニッチ市場を独占する戦略です。
これは、「適正価格 × 明確な戦略 × 統合シナジー」の三拍子が揃った模範的な買収です。ServiceNowは、既存顧客基盤（Fortune 500の85%が顧客）にMoveworksをクロスセルできます。統合失敗リスクも低い。これが、「賢い買収」のお手本です。

⑥Xero → Melio: 億（約3,800億円）| 2025年完了

2025年6月発表、10月完了。ニュージーランドのクラウド会計ソフト大手Xeroが、米国のSMB向け決済プラットフォームMelioを買収しました。Xeroにとって史上最大の買収であり、「会計ソフト × 決済機能」の垂直統合を目指す動きです。
Melio統合により、Xeroは「会計データ収集 → AI分析 → 自動決済実行」の完全自動化ループを構築できます。これは、中小企業経営者にとって「経理業務ゼロ」の未来を意味します。
会計と決済は、データ連携が自然です。請求書データ（Xero）→ 決済実行（Melio）→ 入金確認（Xero）→ 自動仕訳（Xero）——このループは、顧客体験を劇的に向上させます。
これは、「業界縦型統合」の成功例になる可能性が高い。会計ソフト単体では差別化が難しい時代、「決済まで一気通貫」は強力な競争優位性です。IntuitもQuickBooks Paymentsを強化しており、この市場は「会計 × 決済の統合戦争」に突入しています。

【過去5年の買収劇から、2030年までのSaaS業界の運命が見えてきます】

予測①：単機能SaaSは淘汰される
プラットフォーム企業（Salesforce、ServiceNow、Microsoft等）が、エコシステム統合を加速しています。顧客企業は、「10個の単機能SaaS」より「1個の統合プラットフォーム」を選びます。理由は、①コスト削減、②データ連携の簡素化、③AIエージェントの統合運用です。

予測②：プラットフォーム企業が市場支配を加速
Salesforce：CRM × コラボ（Slack） × データ（Informatica） × AI（Einstein GPT）
ServiceNow：ITSM × エージェントAI（Moveworks）
Microsoft：Office 365 × Teams × Copilot（エージェントAI）
Google：Workspace × Gemini（AI統合）
これら4社が、2030年までにSaaS市場の60-70%を支配すると予測されます。

予測③：規制当局の審査が厳格化
Adobe-Figma破談（2023年）は、規制リスクが「現実の脅威」になったことを証明しました。EU・英国は、米国よりも規制が厳しく、今後0億超の買収案件は「規制デューデリジェンス」が必須になります。

「買うか、買われるか、消えるか」——これが、2030年までのSaaS企業の運命です。 December 12, 2025

【新作note】このスレッドから読んで。
Googleの垂直統合、Broadcomの猛追、NVIDIAがRubinで迎撃。AI半導体の主導権奪還なるか？
https://t.co/6U0HEhqnFJ December 12, 2025

モルガン・スタンレーは、アジアと米国での一連の会議の結果、AI需要の広範な強さと半導体エコシステム全体での供給条件の引き締まりが示されたことを受け、NvidiaとBroadcomの目標株価を引き上げた。

同銀行は、顧客が加速するワークロードに対応するための十分なAIハードウェアの確保に苦戦する中、両社が来年に大幅な成長を遂げる態勢が整っていると見ている。

ジョセフ・ムーア氏率いるアナリストらは、「Nvidiaが引き続き市場シェアで支配的地位を維持すると考えている」と述べ、競争上の脅威と認識されているものは「誇張されている」とし、顧客の最大の懸念は来年にかけて十分な供給、特に今後登場するVera Rubinプラットフォームの確保であると主張した。

Nvidiaのデータセンター収益は2026年まで供給制約が続き、モルガン・スタンレーは同社が今年初めに経営陣が概説した収益レベルに近づく軌道に乗っていると見ている。同銀行は目標株価を235ドルから250ドルに引き上げた。

「我々はまだCEOがGTCイベントで言及した『5四半期で5,000億ドル』には達していないが、明らかに状況は強固である」とムーア氏は月曜日の注記で述べた。

さらに、アナリストは、ブロードコムが設計・販売するGoogleのTensor Processing Unit（TPU）サプライチェーンに対する予想以上の需要を調査結果が裏付けていると述べた。アナログ、メモリ、ODMにわたる複数のサプライヤーがTPU生産の上方修正を指摘し、2027年に最大の増加が見られるという。

「我々はAVGO（ブロードコム）をオーバーウェイト（OW）で維持しており、これを見て励まされている—そして数字を引き上げている—が、いくつかの注意点を挙げたい」とムーア氏は記した。

彼はまた、GoogleがMediaTekとのパートナーシップで独自のTPUバリアントを推進していることに言及し、これを長期的なリスクとして描写しつつも、基本的な見解を大きく変えるものではないとした。

モルガン・スタンレーはブロードコムの目標株価を409ドルから443ドルに引き上げ、2026年と2027年のASIC収益予想の上方修正を反映させた。

ウォール街の巨人は現在、来年のASIC収益を272億ドル、翌年を595億ドルと予測しており、これは2026年に320万ユニット、2027年に500万ユニットというCoWoSの出荷量予測の強化によって支えられている。

AIの需要急増はCoWoSや高帯域幅メモリなどのバックエンド容量だけでなく、フロントエンドウェーハにも負担をかけていると、ムーア氏は指摘した。3、4、5ナノメートルノードにわたる供給のひっ迫は、業界がより多くの容量追加を必要とする中、より広範なグループに対する強気の構図を強化している。

メモリ市場も急速に引き締まっており、クラウド購入者はアナリストが「ゴールドラッシュ購買メンタリティ」と表現するものを示している。

エコシステム全体で、汎用サーバーCPUに対する需要は引き続き強く、インテルの供給成長が不足する中、アドバンスト・マイクロ・デバイセズがシェアを獲得し続けている。

ムーア氏はまた、Astera Labsでの継続的な進展と、最大手の米国プレーヤーに対する中国のローカライゼーション努力への限定的なエクスポージャーにも言及した。 December 12, 2025

【新作note】このスレッドから読んで。 Googleの垂直統合、Broadcomの猛追、NVIDIAがRubinで迎撃。AI半導体の主導権奪還なるか？
https://t.co/6U0HEhqnFJ December 12, 2025

【新作note】このスレッドから読んで。 Googleの垂直統合、Broadcomの猛追、NVIDIAがRubinで迎撃。AI半導体の主導権奪還なるか？
https://t.co/6U0HEhqnFJ December 12, 2025

2022年11月30日 #ChatGPT のリリース以降、

S&P500指数は64%上昇しており、
その原動力は #AI 技術への期待で中でも #NVIDIA ・ #Microsoft ・ #Apple・ #Alphabet ・ #Amazon ・ #Meta ・ #Broadcom の時価総額上位7社が指数全体の上昇分の約半分を占めている勢力図になります！
#iPhone #Mac #iPad https://t.co/JXt8tBqfKx December 12, 2025

一生一緒にNVIDIAきてんね
一生一瞬ブロードコムだった...
やっぱり語呂が悪いからかな？w https://t.co/PetaVkgcda December 12, 2025

一生一緒にNVIDIAきてんね
一生一瞬ブロードコムだった...
ブロードコムじゃやっぱり語呂が悪いからかな？w https://t.co/ZScNj90cCV December 12, 2025

** テック.SPLRCTは4.3％上昇。
キーサイト・テクノロジーズKEYS.N、電子機器メーカーの明るい見通しで急伸。
AI・データセンター需要の好調でブロードコムAVGO.O、ゴールドマン・サックスの目標株価引き上げで過去最高値更新。 December 12, 2025

ブロードコム
友達がこれ見てブロードコム買ってたらしく爆益だった！！
うらやましい🤣
自分で言っててこの時まだ買ってないw https://t.co/cSMRf7k1lO December 12, 2025

Intelの半導体パッケージング技術「EMIB」に注目が集まる。MシリーズでIntelと決別したAppleや、Qualcomm、BroadcomがIntel製造を検討し始めた。GoogleもAIアクセラレータ「TPU」の製造にIntelの活用を検討してるという。ソフトバンクグループが巨額出資した時は大丈夫かと思ったが、さすがかも。 December 12, 2025