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Investing.com - Nvidia (NASDAQ:NVDA)の株価は金曜日に上昇した。これはRosenblattのアナリストらが、同チップメーカーが新たに発表したAI推論企業Groqとのパートナーシップについて肯定的な評価を下したことを受けてのものである。 12月24日水曜日に発表された非独占的推論技術ライセンス契約には、創設者のJonathan Rossを含むGroqの主要管理職がNvidiaに加わることが含まれている。Rossは元々GoogleのTensor Processing Unit (TPU)の設計者である。 Rosenblattのアナリストらは、このライセンス契約はNvidiaにとって戦略的に重要であり、人工知能が推論段階に拡大するにつれてGoogleのTPUがGPU市場シェアを奪うという懸念に対処する可能性があると見ている。 アナリストらは、NvidiaのCUDA開発ツールがGroqのLanguage Processing Unit (LPU)の使用を複数のエンドマーケットに拡大し、さらにNvidiaの地位を強化するという「興味深い側面」を指摘した。 RosenblattはNvidiaのAI市場におけるリーダーシップを引用し、12ヶ月の目標株価を245ドルとしてNvidia株に対する推奨を維持した。 サンタクロース🎅ラリーのなか、明日からの米国株と日本株の二刀流、インカムゲインとキャピタルゲインの二刀流を楽しみ金融資産を増やしましょう!皆さん良い日曜日月曜日をお過ごし下さい。😊すごく良い!!

> 国交省等の通達は現在のユーグレナ社にとって余り影響はないと思うのですが。 > 国内石油元売り連合およびその取り巻きで頑張ってください(^^♪ ー ごん太さん おはようございます ー 全日本空輸株式会社が2024年供給を受けたのは、丸紅が韓国の石油精製会社である HD Hyundai Oilbank が生産したSAF で丸紅の100％出資の丸紅エネックスの千葉 ターミナルにて全日本空輸向けに供給したものです。 CO-processing 製法によるSAF の供給は日本で初めてです。 ー 2024年/06/17　丸紅株式会社ニユースリリース引用 ー ★当時、att さんは2024年6月19日 08:45 に投稿されていましたね。 ★★日本ではまだ、商業プラントがなかった時代でしたね。。。

GroqはAI推論に特化したチップ「LPU（Language Processing Unit）」を開発する米国のスタートアップでGroqのLPUはSRAMベースのオンチップメモリを採用し、外付けメモリに依存しない構造です。つまりデータ通信や処理におけるタイムラグが極めて小さい状態を指します 本当ならNVDA凄いな

ChatGPTとGrokとGeminiはTPUって言ってるよ🙄 TPU（Tensor Processing Unit）の効率 • Google の TPU（AI 推論用アクセラレータ）は、NVIDIA の GPU と比べて 消費電力あたりのAI推論効率が高いという評価が複数あります。 → 一部報告では TPU は GPU の 2〜3 倍の performance per watt を達成する傾向。  • MLPerf の推論結果を使った分析でも、Google の最新チップは同じ消費電力で GPU より多くの推論処理を完了できる事例があり、推論の消費電力効率では TPU が優位です。

私は、いずれ2025年11月14日に記録した￥14405を超えると思う 国内で有望な企業は、いくつかあるが、キオクシアは、世界の有望企業だ。 大容量メモリが、世界を変える。 AIはその一つに過ぎない。 医療分野での画像処理やスーパーコンピュータなどの処理速度向上 画像ビジネス拡大、AI翻訳の処理速度向 大量量メモリは、コンピュータ分野の産業構造を大きく変える。 I believe that eventually, on November 14, 2025, it will surpass the record of ¥14,405. There are several promising companies in Japan, but Kioxia is a globally promising company. High-capacity memory will change the world. AI is just one aspect of it. Improvements in processing speed for medical imaging and supercomputers, expansion of the imaging business, and faster processing for AI translation, large-capacity memory will significantly change the industrial structure of the computer sector.

Nvidia、AIチップスタートアップのGroqを現金約200億ドルで買収、過去最大の買収 GroqのCEOのJonathan Ross氏はGoogleのTensor Processing Unit（TPU）開発を主導した人物

About "AKUUGO🄬 suspension for intracranial implantation” AKUUGO🄬 suspension for intracranial implantation(INN: vandefitemcel) is an allogeneic, human bone marrow–derived mesenchymal stem cell product manufactured by culturing and processing mesenchymal stromal cells derived from the bone marrow fluid of healthy adult donors. When transplanted into damaged neural tissue in the brain, it releases fibroblast growth factor-2 (FGF-2), a type of protein that is expected to stimulate the brain’s inherent regenerative capacity by promoting the proliferation and differentiation of neural cells. Vandefitemcel (SB623) has been designated by Japan’s Ministry of Health, Labour and Welfare (MHLW) as a regenerative medical product under the Sakigake Designation System. In the United States, it has been granted Regenerative Medicine Advanced Therapy (RMAT) designation by the U.S. Food and Drug Administration (FDA), and in Europe, it has been designated as an Advanced Therapy Medicinal Product (ATMP) by the European Medicines Agency (EMA). 外国人は英語で!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

NVIDIAの一強支配が崩れる日：GPU対TPU、計算インフラ覇権戦争の深層 生成AIが塗り替えようとしているAIインフラの地勢図 2025.12.10（水） NVIDIA帝国に強力なライバル出現 2025年のAI産業は、アプリケーションやモデル勝負のフェーズを超え、計算インフラそのものを巡る歴史的な覇権争いに突入しました。 AI半導体は単なる部材ではなく、知能経済の石油と呼ぶにふさわしい存在になりつつあります。 そして今、その石油を支配しようとして真正面からぶつかり合っているのが、NVIDIAを中心に据えるGPU陣営と、グーグルが主導するTPU陣営です。 「AI時代を切り開いた半導体、主役交代が静かに進み始めている　CPU、GPU、TPU、NPUを経営の視点から読み解く」 　米OpenAIやマイクロソフト、アマゾン・ドット・コムといった巨大クラウド勢がGPUを基盤とし、グーグルとメタ（Meta）がTPUを土台に据えた新しい連合を形づくり始めました。 経営者にとって、この対立はAI活用を超え、企業の未来を左右するテクノロジー地政学の核心といって過言ではありません。 GPUとTPUの違いはよく語られますが、現場で起きている変化を肌で理解することこそ重要です。 GPUはあらゆるAIモデルに対応できる汎用性が強みになります。 NVIDIAの「H100」や「B100」は、世界中のスタートアップが当然のように使う前提で開発を進める、いわばAI時代の共通言語になりました。 さらに「CUDA」を中心としたエコシステムが強固で、深層学習のほぼ全領域で最適化が進んでいます。 CUDAは、NVIDIAが開発したGPU（Graphics Processing Unit＝画像処理装置）の並列処理能力を活かすためのプラットフォームおよびプログラミングモデルです。 これにより、科学技術計算や機械学習、ビッグデータ解析などの汎用計算を高速化でき、CPUだけでは時間がかかる処理を劇的に短縮します。  つまりGPUは、AI開発を経済として成立させるための空気のような存在なのです。供給は常に不足し、価格は高止まりし、それでも需要は膨張し続けています。

インテルのEMIBがTPUに採用される可能性は? 【AIの回答】 インテルのパッケージング技術であるEMIB（Embedded Multi-die Interconnect Bridge）が、Googleの次世代TPU（Tensor Processing Unit）に採用される可能性は高いと報じられています。 これは、GoogleがAIチップの供給網において、TSMCへの依存を減らし、インテルを戦略的選択肢として利用しようとしている動きの一環と考えられます。 主な背景とポイントは以下の通りです。 Googleのサプライチェーン分散戦略: 現在、Googleの高性能TPU「Ironwood」などで採用されているTSMCのCoWoSパッケージング技術は、高性能を実現する一方で生産能力が限られており、供給のボトルネックとなっています。Googleは、この供給制約を回避するために、インテルファウンドリーサービス（IFS）の活用を検討しています。 EMIB技術の利点: EMIBは、従来のシリコンインターポーザー（CoWoSなどで使用）に比べて製造工程がシンプルでコスト効率が高く、複数の半導体ダイ間の高密度相互接続を可能にする技術です。これは、高性能AIチップに不可欠な高帯域幅メモリ（HBM）の統合に適しています。 採用事例の拡大: インテルはすでにAppleやQualcommといった大手顧客にEMIB技術を提供しており、その実績と生産能力の拡大（Amkorとの提携など）がGoogleの関心を引いています。 将来の展望: Googleは、将来のTPU（v9世代など）において、インテルの先進パッケージング技術を採用することで、TSMC以外でのスケーリング（大量生産）を目指していると見られます。 結論として、業界の動向や近日の報道から、GoogleがインテルのEMIB技術を将来のTPUに採用する可能性は非常に高いと考えられます。

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/11286/ EdgeTech+ AWARD 2025、DMPのエッジAI処理SoCなどが受賞 Di1は、FP4に対応した同社独自のNPU（Neural network Processing Unit）やリアルタイム3D測距可能な「Stereo Vision Accelerator」、台湾iCatch Technology（アイキャッチ テクノロジー）のISP（Image Signal Processor）などを集積する（図2）。DMPによれば、FP4に対応したエッジAI向けSoCはDi1が世界で初めてだという。