gpu

Luke Dashjr はランダムな方法を利用して BLAKE2b を BIP-110 チェーンの新しい POW アルゴリズムとして決定しました。これは、ビットコインが現在使用している SHA-256d アルゴリズムに代わるものです。SHA-256d と比較して、BLAKE2b は汎用 CPU/GPU でのマイニングにより適しており、CPU フレンドリーで、既存のビットコイン ASIC マイナーの優位性を低下させることができます。以前の情報によると、Luke Dashjr は 9 月 1 日に正式に BIP-110 ハードフォークを実現し、これを独立したブロックチェーンとし、ビットコインとは異なる新しいトークンを生成する計画です。Luke Dashjr はビットコイン BIP 編集チームからビットコイン BIP 編集権限を撤回されました。

英偉達が支援するAIクラウドコンピューティングサービスプロバイダーのLambdaは、AIチップの調達のためにレバレッジローン市場を通じて9.17億ドルの資金調達を行っています。人工知能インフラの構築が加速する中、チップの資金調達はAI業界の資本投入の新しい方法となっています。Lambdaは近年急成長している「新しいクラウドプロバイダー」の一員で、主な業務は企業や開発者にGPUコンピューティングパワーとAIインフラサービスを提供することです。今回の資金調達計画は、GPU資産に関連する権益を基にしたローンを通じて実施され、会社がAI計算リソースを拡大するのを支援します。報道によれば、AIインフラ企業は大規模な計算クラスターの構築に必要な巨額の資本投入を満たすために、新しい資金調達方法を積極的に模索しています。以前、AIクラウドサービスプロバイダーのCoreWeaveは、チップ資金調達のための機関レバレッジローン市場で初の取引を完了し、業界に新しい資金調達モデルを提供しました。生成型AIの需要が継続的に増加する中、英偉達のGPU供給はAI企業の拡張の核心資源となっています。GPU資産を資金調達の基盤として活用することで、AIクラウドサービスプロバイダーは株式資金調達に完全に依存することなく迅速に計算能力を拡大できるようになり、伝統的な信用市場もAIインフラ投資の波に参加し始めています。

国産GPUメーカーのモールスレッドは2026年の半期報告を発表し、収益は173.6億元で、前年同期比147.42%増加し、親会社の純利益は1156万元の損失となり、前年同期より約2.59億元縮小した。非会計基準での親会社の純利益は1.51億元の損失で、前年同期比52%縮小した。第2四半期の収益は約99.9億元で、前期比35.4%増加した。研究開発費は76.9億元で、収益の44.3%を占めている。会社は、業績改善はAI計算能力の需要の推進と、クアガ智算集群の商業化の加速によるものだと述べた。四半期末時点で、在庫の帳簿価値は35.50億元で、前年末比166.5%増加し、4年ぶりの高水準となった。会社は市場の需要に応じて積極的に在庫を増やしたと述べている。モールスレッドは同日、H株の発行を計画し、香港証券取引所のメインボードに上場することを発表した。これは2025年12月の科創板上場から約8ヶ月の距離であり、実現すれば「A+H」レイアウトを実現することになる。発表によると、今回の発行は株主総会の審議と規制当局の承認が必要であり、不確実性がある。A株の別の国産GPUメーカーであるムーシー股份は6月にH株計画を開始しており、間隔は短い。モールスレッドは新世代の「花港」アーキテクチャと華山、庐山チップの研究開発を加速している。上半期の営業キャッシュフローは21.69億元の純流出で、前年同期比約86%拡大した。

TrendForceの最新のサプライチェーン調査によると、アメリカが高性能GPUに対して輸出規制を実施しているにもかかわらず、中国のAI産業は鈍化することなく、むしろ国産AIサプライチェーンの構築を加速させています。報告書は、中国の高性能AIチップの供給構造が輸入GPUへの依存から「国産GPUと自社開発ASIC」の二本立てモデルに移行していることを指摘しており、国内のソリューションは2026年までに中国の高性能AIチップ市場のほぼ90%のシェアを占める見込みです。今年、中国政府は国産AIチップの採用を積極的に推進しており、政策は高い潜在能力を持つ地元企業を優先的に支援し、高性能AIサーバー市場でのシェアを大幅に拡大させることを助けています。一方で、国内のエコシステムは先進的なプロセス、先進的なパッケージング、冷却などの重要な分野で徐々に成熟しています。TrendForceは、国産代替プロセスが加速する中で、Huaweiの昇騰、寒武紀、海光などの国産チップメーカーが引き続き恩恵を受ける見込みであり、関連する産業チェーンは構造的な成長機会を迎えると予測しています。

アメリカ商務省は7月29日に7社と意向書を締結し、総額最高8.74億ドルでCPO、鉄電メモリ、3Dパッケージングなど7つの「GPU後時代」の基盤技術路線を支援する株式投資の形で行われました。これはアメリカのチップ戦略が「生産能力の回帰」から「技術路線の選択」へと移行していることを示しています。7社および技術方向は以下の通りです：GlobalFoundries（CPOシリコンフォトニクス、3億ドル）、Kepler Computing（鉄電3Dメモリ、2.45億ドル）、Multibeam（多電子ビーム直接書き込みリソグラフィーと先進的パッケージング、1.4億ドル）、Extropic（熱力学サンプリングユニットTSU、7500万ドル）、Thintronics（超低損失誘電体材料、5000万ドル）、Aeluma（大サイズ無リン光電デバイス基板、3000万ドル）およびOBSIDIA（ハードウェアゼロトラストチップ偽造防止、3400万ドル）。すべての企業はアメリカ政府に対して無制御の少数株式を提供する必要があります。この動きはCHIPS法案の資金使用方法がウェハファブへの補助金から国家資本が直接最前線技術企業の株式を保有する形に移行し、後モーア時代のルール策定権を確保することを示しています。

The Informationによると、NVIDIAはRubin Ultra GPUに対して高帯域幅メモリを減らす重大な調整策を検討しており、先進的な高帯域幅メモリチップの不足問題に対処しようとしています。

金十の報道によると、DDN社はNVIDIA（NVDA.O）と提携し、GPU駆動のデータアクセス技術を推進することを目指しています。

SemiAnalysisによると、AMDは昨年末から今年初めにかけてMetaとOpenAIとの間で業績に基づくワラント契約を締結し、ワラントは両社が最大6GWのAMD Instinct GPUを調達・展開する状況に応じて段階的に付与される。また、AMDの株価は段階的な目標を突破する必要があり（最高600ドルまで）。AMDの株価が2026年初に約200ドルの範囲から現在の500-600ドルに上昇する中、SemiAnalysisはMetaとOpenAIのGPUの資本コストがそれぞれ約2.15ドル/時間および2.50ドル/時間から約1.60ドル/時間および1.75ドル/時間に低下したと推定している。もしAMDの株価が600-700ドルに上昇すれば、GPU自体の資本コストはほぼゼロに近づく。さらに1000ドルを突破すれば、サーバー、ネットワーク、CPUなどを含む全体のクラスターの資本コストは両社にとって実質的にゼロとなる。この分析は線形の付与仮定と6GWの全生産能力が完全に展開される前提に基づいており、ワラントの具体的な条項はまだ公開されていない。

BBXデータによると、昨日、世界中の上場企業が暗号資産のポートフォリオ調整とビジネス支払いアプリケーションに関する最新の真実の発表を行いました。主な動向は以下の通りです：Hyperscale Dataが100枚のBTCを売却しAIデータセンターを建設：米国株上場企業Hyperscale Data, Inc.（NYSE American: $ GPUS）は、ミシガン州にあるAIデータセンターの建設資金として100枚のビットコインを売却することを発表しました。CEOのWilliam Horneは、この行動は「一つのバランスシート資産を別のものに変換する」ものであり、会社のビットコインに対する根本的な信念は変わっていないと明言しました。Quantum Solutionsが1,000枚のETHを売却しAIDC事業に注入：日本上場企業Quantum Solutionsは、合併子会社GPT Pals Studio Limited（GPT）を190万ドル（約3.11億円）の価格で1,000枚のETHを売却したと発表しました。売却による資金はすべて人工知能インフラ（AIDC）およびデータセンター事業の拡張に投入されます。Vida GlobalがLightning Networkを通じてビットコインで給与を支給：ニューヨーク証券取引所アメリカ板上場企業Vida Global（NYSE American: $ VIDA）は、Voltage Creditを利用して、Lightning Networkを通じてビットコインで世界中のチームメンバーに給与を支給することを発表しました。この仕組みは、循環信用枠を利用して即座にビットコインを支給し、月末には標準的なサプライヤー請求書を処理するのと同様にドルで残高を返済することで、会社が直接ビットコインウォレットを保有したり、バランスシート上に暗号資産を反映させることなく、暗号給与決済の通路を整備しました。

全同態暗号（FHE）会社 Zama の CEO Rand Hindi は月曜日に X で、同社が GPU 上で毎秒 1000 件の機密転送のベンチマーク結果を達成したと述べ、2022 年の ETHcc で初めてデモした際の毎秒 0.2 件から約 5000 倍の向上を示しました。Hindi は FHE ノードの運用コストが約毎件 ERC7984 取引あたり 0.000004 米ドルであり、ゼロ知識証明よりもはるかに低いと述べましたが、この比較は独立した検証を受けていません。このベンチマークはまだいかなるメインネットでもアクティブではなく、会社の自己報告データであり、テスト方法は公開されていません。年末にオンラインを予定しています。Hindi はまた、長期目標を設定しました：2028 年に 10,000 tps、2030 年に 100,000 tps を達成すること。Zama は最近、動きが活発で、7 月 24 日に機密 RFQ 交換製品を立ち上げ、数週間以内にイーサリアム上で 1.21 億ドル以上の USDT をシールドしました。Elliptic と提携して機密取引のコンプライアンスチェックを強化し、OpenZeppelin および Inco と共同で機密トークン協会を設立し、暗号 ERC-20 の標準化を進めています。Zama は以前に 5700 万ドルの B ラウンドの資金調達を完了しました。

WSJの報道によると、NVIDIAはOpenAIの元最高科学者Ilya Sutskeverが設立したAIラボSafe Superintelligence（SSI）に投資し、両者は長期的な協力協定を結び、SSIの計算リソースを拡大するとともに、NVIDIAがAI分野の重要な顧客を獲得するのを助けることを目指しています。両社は、NVIDIAがSSIの一部の研究進展を理解した後に「大規模な」投資を行ったと述べていますが、具体的な金額は明らかにされていません。協力の一環として、SSIは大量のNVIDIAのフラッグシップGPUリソースを受け取ることになり、その計算能力は1桁増加する見込みです。これまで、SSIは主にGoogleが提供するTPUチップを利用してAIの研究開発を行っていました。この協力は、NVIDIAがAIチップエコシステムをさらに拡大し、トップAIラボへの投資を通じて将来の計算力の需要を結びつけることを意味しています。SSIは2024年にIlya Sutskeverによって設立され、「安全なスーパーインテリジェンス」（Safe Superintelligence）の研究開発を目指しています。同社はこれまでに約20億ドルの資金調達を行い、投資者にはAndreessen HorowitzやSequoia Capitalが含まれ、昨年の評価額は約300億ドルに達しました。これはNVIDIAがOpenAIの核心メンバーが設立したAI企業に投資するのは初めてではありません。今年の3月、NVIDIAはOpenAIの元最高技術責任者Mira Muratiが設立したThinking Machines Labにも投資しており、同社の最初のAIモデルはNVIDIAのハードウェアでトレーニングされています。Ilya Sutskeverは現代の人工知能分野における重要な研究者の一人であり、OpenAIの設立に関与し、ChatGPTなどの大規模モデル技術の発展を推進してきました。しかし、OpenAIを離れた後、彼は単にデータと計算力の規模を拡大することでAIの進歩を促進するというアプローチに疑問を持ち、新たなスーパーインテリジェンスの研究方向を探求し始めました。

Libbitcoinの開発者@evoskuilは、最新版のLibbitcoin Serverが55分以内にビットコインのフルノード初期ブロックのダウンロードを完了し、完全な検証を行うことができると述べています。この速度向上は、新しいGPUベースの署名検証システムによるもので、このシステムは従来のスクリプト検証と並行して動作し、別のステップとして実行されるのではありません。ソフトウェアは、各ECDSAおよびSchnorr署名を検証するために実行を一時停止することはなく、署名チェックをキャッチし、バッチ処理を行い、残りの検証が続行される間にGPUで処理します。@evoskuilは、この方法により約99.5%の署名キャッチ率を実現でき、検証をブロックすることがないため、二重検証を行う必要がないと述べています。もしバッチ署名チェックが失敗した場合、ソフトウェアはそれを対応するブロックに追跡し、そのブロックを無効としてマークします。彼はまた、この設計がほぼ任意の数の署名をバッチ処理できるため、GPUが残りの検証プロセスに対して優位性を保ち、フルノードの同期時間を大幅に短縮できると述べています。

公式の発表によると、Kimiは過去48時間以内にKimi K3の需要が予想を大きく上回ったと述べており、GPUリソースは現在のキャパシティの上限に近づいているとのことです。既存のサブスクリプションユーザーの体験を保証するために、プラットフォームは新規サブスクリプションの受付を一時停止しましたが、既にサブスクリプションをしているユーザーには影響はありません。Kimiは算力の拡充を急いでおり、今後段階的に新しいサブスクリプション枠を開放する予定です。同時に、プラットフォームは将来的に会員制度を2つのプランに分割する予定で、Kimiのウェブ版、アプリ、Work向けのKimi会員と、プログラミングワークフロー向けのKimi Code会員に分けることで、算力リソースをより正確にマッチさせ、サービスの安定性を維持します。

The Blockによると、Bernsteinは最新の研究報告で、暗号市場に起源を持つ永続契約構造がAI計算力市場に先行して進出したと指摘しています。バミューダに登録され、CFTCの規制を受けないArchitect AX取引所は、GPU計算力の永続契約を開始しました。この契約は資金費率と現物価格に連動しており、このメカニズムは暗号市場に直接由来しています。CMEとICEの現金決済計算力先物はまだCFTCの審査を待っており、2026年末に発売される見込みです。さらに、CFTCの規制を受ける予測市場プラットフォームKalshiは、以前にGPUレンタル価格に連動した予測契約を開始し、7月14日にB200、H200、A100チップの計算力価格曲線を発表しました。その中でB200の価格は5.41ドルで、歴史的なピークは7.39ドルでした。Bernsteinは、未使用のGPU計算力は保存できず、ヘッジは価格リスクを負う唯一の手段であると指摘していますが、現在の市場流動性は依然として投機的資金が主であり、計算力ベンチマーク指数の構築が困難であることも市場発展の主要なボトルネックです。

BBXデータによると、昨日、世界の米国株式市場と東証上場企業はデジタル資産の蓄積において再び重要な動きを見せました。2つの主要企業の最新の動向は以下の通りです：GPUSコア財庫が千枚の大台を突破：人工知能データセンター会社Hyperscale Data, Inc. (NYSE American: $GPUS)は公式に、同社の金庫に保有するビットコインの数量が正式に1,000枚を超えたと発表しました。経営陣は、同社が市場の状況や既存の資本配置の機会に密接に結びつけて、データセンターの主業を支えにしながら、ビットコインの備蓄規模を継続的に管理・拡大していくと述べています。Metaplanetが1.37億ドルの資金調達を実施：Metaplanet Inc. (TSE: $3350)は、日本の証券法に基づく第三者割当（Third-Party Allotment）メカニズムを通じて特定の機関投資家に新株を発行し、約1.37億ドル（約214億円）の資金を調達することを発表しました。調達した資金は全てビットコインの購入に使用される予定です。同社は今年のQ2に2,823枚のBTCを累計購入し、6月30日現在の総保有量は43,000枚のBTC（約26.7億ドル相当）に達しました。現在の約$62,000/枚の市場価格を基にすると、今回の迅速な資金調達により、今後約2,210枚のBTCの備蓄が追加され、年末の10万枚のBTCという最終目標に向けて全力で突き進むことが期待されています。

界面新聞の報道によると、金山云は下半期にGPU計算力クラスターの建設を加速し、主要顧客の爆発的な計算力需要に応える予定です。その中で、小米は金山云のGPU計算力の需要を万カードクラスターからアップグレードし、関連予算は最初の約400億元から大幅に100億元以上に増加しました。さらに、アリの大モデルチームは金山云と5年間の計算力リース契約を締結し、3000台以上の八カードGPUサーバーが関与しており、契約価格で計算すると、全ての納品後の年収は40億元を超える見込みです。急増する顧客の需要に応えるため、金山云の2026年の資本支出計画は150億元に引き上げられ、年間目標収益は125億から135億元とされています。報道によると、上流の供給が厳しい影響を受けて、金山云は現在GPU計算力を3年から5年の長期契約顧客のみ受け付けており、一部の注文は納品の遅延に直面しています。高位のカード資産の減損リスクを考慮し、金山云は現在、ハードウェアの積極的な拡張を一時停止しており、今年の第3四半期には計算力ハードウェアの価格が反落の転換点を迎えると予測しています。

財聯社の報道によると、英偉達は現地時間7月1日に新しいAIインフラストラクチャの協力モデルを発表し、収益分配（Revenue-sharing）と信用支援（Credit-support）メカニズムを通じて、AIクラウドサービスプロバイダーと共同で大規模でマルチテナントのAIファクトリーを構築し、スタートアップ企業、モデル開発者、企業、研究機関がより迅速にAI計算能力を得られるよう支援するとともに、英偉達に計算能力の使用量に連動した持続的な収入を生み出すことを目指しています。このプランに基づき、AIクラウドプロバイダーは英偉達のDSX AI Factoryアーキテクチャに基づくAIファクトリーを展開し、外部にクラウドコンピューティングサービスを提供します。最初のパートナーにはSharon AIとFirmusが含まれています。その中で、Sharon AIは最大4万枚のNVIDIA Grace Blackwell GB300 GPUを展開する計画です；Firmusはインドネシアのバタム島にDSX AIファクトリーのキャンパスを建設し、360メガワットの電力規模に拡張する計画で、最大17万枚の英偉達のGPUを展開します。