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特集：AI半導体－エヌビディア、AMD、インテルのAI戦略－
https://media.rakuten-sec.net/articles/-/43744
🕒タイムスケジュール
00:00 オープニング
00:42 エヌビディアのデータセンター向け売上高
02:18 AI半導体の世界市場予測
03:52 AI半導体とは
06:15 各社のAI半導体
12:46 「H100」対「MI300X」
19:22 エヌビディアのAI用GPUロードマップ
20:07 エヌビディアのAI用GPU：世代毎の推論性能の変化
21:08 エヌビディアの業績
21:25 エヌビディアの市場別売上高（年度）
21:33 AMDの業績
22:17 AMD：セグメント別業績（通期）
22:47 インテルの業績
23:18 インテルのセグメント別業績（四半期）１
25:55 インテルのセグメント別業績（四半期）２
27:00 インテルの半導体製造プロセス
29:00 インテルのセグメント別業績（通期）１
30:38 インテルのセグメント別業績（通期）２
31:53 インテル：設備投資（四半期ベース）
32:03 デスクトップPC用CPUの市場シェア
32:15 モバイル用PCの市場シェア
32:19 サーバー用PCの市場シェア
33:10 インテルの業績
33:21 まとめ
33:58 今後6～12ヵ月間の目標株価
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今回はAI反動体についてお話ししたいと 思います政成AI同様AI反動体の市場が 急成長しておりますでanvだけではなく AMDや進行企業にもビジネスチャンスが あるんではないかと考えておりますanv AMDイテについてえ分析したいと思い ますえいつも大変お世話になっております 楽天証券でチーフアナリストをしており ますと申しますえ今回はAI反動体につい てえお話をいたしますNVIDIAAMD Intelこの反動タメーカー各社のAI 戦略についてえ分析したいと思いますえ このグラフがNVIDIAのデータ センター向けえ売上げだでありますでもう 今はですねこのデータセンター向け売高の ほとんどがAIを動かすためのGPU中心 がH100という最新型のGPUであり ますがあこれの高になっておりますこの ですね21年1月期でありますがちょうど 20年の春にH100の前の世代であるA 100が発表されましたで発表するとすぐ にえ出荷開始になったんですがえそこから 実はこのNVIDIAのデータセンター 向け売高の増加が始まったわけであります そして22年のえ春にH100が発表され ましてえさらに22年の後半にですねえH 100が本格出荷されたということであり ますでそしてえ22年の11月末チャット GPTが公開になったということであり ますこの生成AIの大ブーム等 NVIDIAのデータセンター向けGPU のですねH100これが出てきた タイミングがまさにドンピシャリだったと いうことでありましてえその結果ですねえ 大きな売上の伸びえこれが今も続いている そしてえこのH100は世界的に品足に なってるということでありますでこの24 年1月期25年1月期につきましては私の 予想でありますがえ大幅な伸びが見込ま れるということでありますでこのAI反動 体の世界市場はですねえ今急拡大しており ますえ年率70%成長という見方が出て おりますで先だってえAMDの最新型の データセンター用反動体AI反動体ですね MI300シリーズが発表になりましたで もう既にサーバーマカに対してえ出荷が 開始されているわけでありますがあそこで AMDのCEOの見方としてまこれはあの あるアナリストの見方ということなんです が今後4年でこのAI反動体の市上規模が 4000億ドルを超えるようになるで あろうということでありますま4年という のは27年というということなんですがあ 年率で70%増えるということであります でえこの数字を元にですねえ年率70%で
割り引いてみますとこの23年が 480ドルということになりますでこの AI反動体の中にはAI用のGPUCPU そして大手のクラウドサービスが自前でえ 開発してるAI反動体それから例えば ブロードコムのようなあの完全特殊型の ロジ反動体を作ってる会社がありますで そういったところではあの特定の電子機器 の中にAIを組み込む場合がありますで そのAI用のえ反動体を作ってる場合が ありますそういったものも全部ひめてる わけなんですが非常に高い成長を今やっ てると進行中であるということであります はいでこのA反動体というのは一体何で あるかということですであの私の動画で ですねこれまで回かお話をしてきたわけな んですがおさいをしてみたいと思いますで AI反動体AIアクセレレーターとも言う んですけどもえAIの機能これは学習と 水論でありますえ大量の学習素材を学んで えその学んだことを元にして水論を行うと いうのがAIでありますでこの学習と水論 のために使う反動体を総称してAI反動体 と言ってるわけでありますいくつか種類が ありましてえAIのGPUそしてAI用の CPUそれからAIの学習水論の各々 あるいは両方に特化したロジック反動体え こういった種類があるわけでありますで ですねあの元々はこのAIを動かす場合な んですがえ学習推論ともCPUでえ行って おりましたえところが2012年頃に複数 の大学の研究者の人たちからえこのAIの 学習はCPUで行うよりもCPUで行った 方が早くて効率的であるという研究結果が 公表されたわけでありますでそこから学習 はGPU水論はえCPUで行うという役割 分担ができるようになったわけであります まこの辺りからですねこのGPUを使って 非常に大量のデータ文章画像を読み込め ませるということもできるようになった わけでありますまこれがですねあの今日の 政AIにえ繋がってると言えよと思います でえ一方で今度はnbdのH100これが ま22年の3月に発表になって2022年 の後半にえ本格出荷開始ということになっ たんですがこれは学習だけではありません ま学習と言いますのはですねえ今こういっ た機械学習の中でも人間の脳の仕組みを 真似て学習させるデープラーニングこれが 主流になってるんですがえこのディープ ラーニングだけではなくて水論性能を大幅 にえ向上させたものがえ白でありますで この結果学習水論ともGPUで行われる ようになったということでありましてえま これがですねAI反動体にとって大きな
飛躍となったわけでありますではあの具体 的に各社のAI反動体というのがどういう ものであるかとえまずビリアについては今 の主流がH100でありますでこれが来年 ですねえB100という自が出てくると いうことがビアのロードマップによってえ 示されてえおりますそれからAMDなん ですがあこの12月にインスティンクト MI300シリーズこの新シリーズを発表 しましたえすでにサーバーメーカー向けに 出荷をしておりますでGPUのみのMi 300xとCPUとGPU対せたMI 300aの2つの周囲がありますで Intelはどうかと言いますと Intelは実は3段構えでありましてえ CPUのみでAIの処理をやるサーバー用 のGEのシリーズそれからパソコン用 CPUのコアシリーズこれで対応すると いうやり方でありますそれから2番目が CPU+GPUでえ対応するというやり方 なんですがえ開発面ポンテベキオという IntelデータセンターGPUこれを すでには出してはいるんですがあ実はです ねこのCPUはあんまり性能が良くあり ませんえH1002よりも性能が下であり ますんでえあまり売れてるようには見え ないわけであります3番目がCPU+ ディープランニングに特化した反動体え アクセラレーターのハナガウディ2ですね えこれをけるというやり方でありますで実 はこのガウディ2についてはですね クラウドサービスがえすでに導入をして おりますでどういう重層を見込んでいるか というとH100は性能が高すぎてえ ちょっとえうちではここまではいらないえ でもある程度のえ性能がある反動体は 欲しいというタイプのお客さんに対してえ クラウドオフサービス会社が品揃として 揃えるケースが出てきてるということで ありますえそれから再議の傾向としてなん ですがパソコン用CPUでAI処理機能を 強化したCPUを出してるケースがあり ますこれはAMDが最新型のオ7のCPU ですねパソコン用のCPUのAMDの最新 型のやつがあイオナのCPUでありますが これの中の1つの品質でAI処理機能を 強化したものを出してますでこれがですね パソコンに装着すると結構売れるという ことがありますそれからIntelが最近 出荷開したメテオレイクこれ開発名であり ますけども新しいイテルの生産ラインで 作られるものでありますがあこれもAI 処理機能を強化してるということであり ますまこれは1つの流行りと受け取って いただくといいと思うんですがやはりこの
AI処理機能をつつけるCPUと強化した CPUというのがあパソコンに搭載すると よく売れるということでありますであと 大手クラウドサービス会社の内生AI反動 タでありますでまずAmazonであり ますけどもAmazonのAWSであり ます世界最大のクラウドサービスの会社で ありますがえ学習用としてトレーニムそれ から水論用としてインフレシャあこの2の 反動体を持っておりましてえこれを希望 するお客さんに貸し出してるという形を 取っておりますそれからGoogle CloudアルファベットではTPU テンソルプロセッシングユニットこれを ですね既に2015年から導入しており ましてえ今何段目かになってるということ でありますそれからルMicrosoft のルでありますがAアクセレレーターの マイヤこれを自社で設計しましてえ 2024年年前半に稼働開始になるという ことでありますでなんでこういったその 内政反動体を作るかと言いますと元々は ですねあの自分のお客さんに対して ちゃんとサービスできるような反動体を 自分で持っときたいということまこの発想 があったのは確かなんですがあ実は今世界 的にH100が足りないという状況になっ ておりますでこの足りないという状況の中 でもですねAIのスタートアップの企業は はAI反動体がなければ開発ができません あるいはAIを実際に企業に組み込もうと いう会社の場合もAIサーバーがなければ その作業ができないということになります そういうことで言いますとH白をえ使い たい企業が圧倒的多数なんですけどもない ものは仕方がないそういう場合には大手 クラウドサービスの内政反動体これを保管 として使うということでありますで実際に AWSもGoogleCloudもえこの H100の品不足の中でえこの内政反動体 を持っといて良かったわけであります 要するにお客さんを繋ぎ止めることができ たあるいは新規のお客さんを増やすことも できたということでありますま Microsoftもですねやはり品の中 でえ自社性のAI反動体がないとやはり 困るということになったんだろうと思い ますけどもまこういうあの大手クラウド サービスの内政エア反動体これが一定の 存在感を持っているということであります それからもう1つはブロードコムのような 完全特徴型のロジ反動体メーカーがあるん ですがあここがその特定の電子機器 メーカーの特性製品にえ搭載するような AI反動体を作ってるということですあと
やはりここに来てですねえ色々出てきてる のがあ進行AIの反動体メーカーであると いうことでありますま例えばそのH100 もそうですけどどもこのGPUの最大の 問題点というのが電力力が非常に大きいえ そして発熱するということでありますです んでえ元電力消費量を低くする反動体は できないものかということでやってると いうことですねえそれから必ずしもH 100のような超構成の反動体がいるわけ ではないとえ適当な性能でいいんでもっと 約束して欲しいという考え方もあるわけで ありましてえまこのAI反動体の市場が急 拡大するに従いまして隙間もやはり大きく なってくるわけでありますんでえこの進行 AI反動タイムメーカーですねえまこれ からあいろんなタイプの会社が出てくるん ではないかなと思いますそれからこれはト piixなんですがえこのH100とMI 300xこのMI300xというのは AMDのMi300シリーズの中でえ GPUに特化したものでありますえどちら が性能がいいのかという議論が実は起きて おりますこれでどうやって起きたかという と12月6日にえAMDがMI300 シリーズの発表会を行いましたでその中で H100とMI300シリーズを比較した 数字を見してるわけでありますでまずこの 両方のチップをサーバーに各々発揮搭載し てえ大規模言語モデルを動かして比較した ということなんですがえまずこのM 300xプラットフォームですねこの サーバーにmi300xを据え付けたもの でありますがあこの水論性能がH100 HXに対してえブルームというオープン ソースの大規模言語モデルを使った場合に スルプットで1.6倍になりましたという ことですスループットというのは単位時間 あたりに処理できるデータ量でありますが あまこれがH100よりも優れていたと それからラーマ2これメタベラトホムズが 開発したあ大規模言語モデルでありますが チャット時の遅延改善動が1.4倍になっ たということでありますで両方のチップ とも学習性能では同となったということ ですそれからもう1つの事例として大規模 原モデルを動かした時の性能これが学習 水論ともMI300xプラットフォームの 方があH100に比べてえ約2倍であった ということでありますでこれに対してです ねNBではもうすぐに反論しておりまして えまずそのAMDがパーフォーマンス企画 を行う際にH100用に最適されたソフト アで転送RTLMMというソフトがあり ますえ実はですねH100はこのソフトを
装着することによってベスト パフォーマンスが出るとこれは無料でお客 さんが使えるようになってるんですがあ ベストパフォーマンスが出るということに なってるわけでありますでnbdiにより ますとこのソフトを持ちついた際のMi 300xとH100のパフォーマンスの 比較をいたしますとH100が圧倒的に上 であったということですでこれに対して AMDが再度反論してるんですがそのお 互いにこの同じライブラリーこれオープン ソースのライブラリーでえvlmとはいう のがありますがこれを利用した場合にです ねえこのMI300xがH100の約 2.1枚のスコアを示したということです でこれはですねこの一連の話といういうの はあ実はもう第3者のベンチマークソフト られるということになるだろうと思います で実際のところですねこれH100が発表 されたのが2022年の3月えだったと 思いますがあ本格出荷が2022年の10 月以降ということになりますでMI300 が発表されたのが23年の春でありまして 詳細な情報が開示されたのがこの12月 そして出荷開始もう12月前後ということ になるわけでありますえ要するに発表され てから1年以上出荷されてからも1年以上 経ってるわけでありましてえこれだけ時間 の差がありますとH100よりもmi 300xの方が性能が上で当然であります 一方でですねこの性能差が2倍というのは あ実はちょっと正直なところ物足りない 数字でありますえこのH100の後景器が B100というのがありまして報道で言わ れてるのが来年の46発に出るんではない かとで生産はtsmcの3なのであるんで はないかということでありますで今このH 100はtsmc4なので生産しており ますでMI300xはあ6ないし57ので 算してるとということなんですがこのです ねH100とMIB100これを実は比較 してみますと3倍以上の性能差があると いうのがNBから報告されてるわけであり ましてえまこの辺りを考えるとですねこの 性能が2倍差というのは逆に言いますとH 100というのがいかに素晴らしいかと いうことを示すもんだろうと思いますで 実際のところですねこのMI300 シリーズの競争相手というのは実はHでは ありませんで来年の前半になりますとH 100のメモリーをえhbmという特殊 メモリーがありますがこれを強化したH 200が出てきますそれからその上位機種 のSB200も出てくるということそして その後にB100が出てくるということで
ありましてそことの競争ということになる わけでありますまあのおそらくですね今回 はこのMI300シリーズかなり手のコだ 設計開発になってるだろうと思いますんで え実は前回ですねえ1世代前のA100と MI200シリーズと比較しますとえA 100が完全に上だったということであり ますでこれ1つ理由がありましてえ実は このA反動体の場合ですねそのチップの スペックだけをいくら比較してもあんまり 意味がないわけでありますこれは実 NVIDIAのやり方でありましてこのH 100の上でえ走るAIを開発するため あるいはAIを使ったシステムを開発する ためのえ開発支援ソフトウェアがあ実は NBでは大変充実しておりますで要するに 非常に早くうまくAIが走るようになっ てるということでありますで今ビアの従業 員のえ大体半分以上がこのソフト開発の 技術者であるということでありましてで このですね開発支援ソフトウェアをAMD はおそらく充実させてるだろうと思うん ですがおそらくNVIDIAがやはり先行 有性は持ってるだろうと思いますまこの 辺りを含めて比較しないとですねえ実は どっちがいいのかという議論はなかなか 難しいもんがあるということでありますで これがあのま何回かお見せしてる NVIDIAのaioGPUのロード マップでありましてA100が主流になっ てるのが21年とえ発表されたのが20年 の春でありますそれからH100が主流に なったのが23年発表されたのが22年の 春でありまして量産が始まったのがあ22 年の後半ということになりますでそっから ですね24年になりますとH200が出て きて重要なのがこの上役種のGH200と いうものも出てくるそれからま報道通り ですと46にB100が出てくるという ことですそして25年になりますとX 100が出てくるということでありますで ちなみにこれnbiaのホームページに出 てるこの性能の変化とこれ水量性能の変化 なんですがA100を1としますとH 100は11倍えH200が18倍であり ましてえB100はH200の2倍以上で あるということですんでH100に対して えおそらく3倍以上の性能差になっている ということでありますまこういったところ を見るとですねやはりnbiaのユーザー がAMDに替えするっていうのは多分 なかなか難しいだろうと思いますただ一方 でえこのビリア製GPUですねおそらく このB100もう品足になるということに なろうかと思いますでそういった場合に
ですねその保管としてえAMD製品が 売れるということとは十分ある話であり まして私も実はえAMDはちゃんとこれえ 売れる会社予想以上に売れるんではないか という風に考えておりますえということで え銘柄今回3つあげたいと思いますえ NVIDIAAMDそれからIntelを あげたいと思いますでNVIDIAにつき ましては業績予想と目標株価は買えません 業績ですねえ大変好調に推するだろうと 考えておりますでこのNVIDIAの市場 別の売らなですがやはりこのデータ センター向けが高成長すると好み方も変え ませんでAMDなんですが今期23年12 月の業績予想を変えませんがえ来期につい ては情報修正をしたいと思いますで情報 修正するのはやはりこのMI300 シリーズであるということでありますで実 はですね会社予想はあのこのMI300 シリーズ中心にデータセンター用GPU ですねえこれがえ23年12月に4億ドル 具体的には1012月期ということになり ますそして24年12月期に20億ドルを 見積もってるんですがえこの20億ドルを 30億ドルにしてえ業績予想を建てました 売上利益とも情報修正をいたしております えこのデータセンター用の売上高ですね この10億の中の30億ドルがえ反動体で あるということになりますで前回の予想で はこれを20億ドルこの20億ドルという のが会社予想でありますでこの63億ドル 23年12月今期でありますがこのうちえ 4億ドルがア反動体であるということで ありますであはあの見方としては変えて おりませんそれから次にIntelであり ますがえやっと業績が回復してえまいり ましたえ第3試期7が付きでありますがあ 売上だは1年前に比べますと減収になり ましたで若干赤字が出てはいるんですが第 2半期に比べますと増収となってえ赤字は 随分縮小してきたということでなりますで おそらくですねこの第4試期営業損益で 黒字になるだろうという風に考えており ますえ中身がどうなっているかというと まずクライアントコンピューティングこれ がパソコン用のCPUがメインであります えまずデスクトップですねえこれ動きは まだように見えるんですが第1試期第2試 期第3試期と着実に売上伸びてるそしてえ ノートブックなんですがこちらも デスクトップ以上に動きが良くなってき てるということでありますで前期から今期 にかけて在庫調整を相当やったということ もあるんですが実はこのイテルがここまで 苦境に陥ってきたあ理由がですねえ生産
設備が古かったということなんでいくら いい設計ををやっても生産設備が古い状態 で生産してますんで生産性も上がらないえ そして競争力がないということだったわけ でありますその絵にパソコンとサーバー用 CPUの在庫調整が加わってしまったと いうことでありましてえこの23年12月 期は営業損益で赤字ということになろうか と思いますえ一方でですねこの生産設備を 新しくする動きこれがやっと軌道に治り ましたえそしてパソコン用でもサーバー用 でもですね最新型のCPUを盛に今出して きてるわけでありましてこれがまず クライアントコンピューティングの分野で はあ利益の伸びにちゃんと反映されてき てるということでありますそれからデータ センターですねデータセンターもビリアや えAMDに比べるとちょっと出遅れてると いう感はGPUについてはですねえもう ほとんどやっておりませんで元元々データ センター向けはですねえIntelは 強かったんですけどもAMDの方が最新型 の生産ラインを使ったデータセンター用 CPUを積極的に出したということであり ましてえ今AMDのシェアが上がってき てるわけなんですがIntelもやっと そこの湿地を挽回するだけの体制が整って きたということでありますでこのデータ センター向けのCPUについてはですね まだ第3試期のの段階ではそうパッとはし ないんですがあ第4試以降ですねこの 新しい生産設備とえ新型のCPUの ラインナップが揃ってきておりますんでえ それによって業績拡大が期待できるんでは ないかという風に考えておりますあと ネットワークHはですねIntelは あまりこの分野は得意ではありません何回 かの試案機の間減収現役が続く可能性が ありますあと上場させたモビルIなんです けどもこちらの方は順調に推移しており ますそれからIntelファントリー サービスあのtsmcとかsamsがやっ てるようなファンドリサービスこれを Intelもやるということになってるん ですがまだまだこのお客も少ないですし 売上も小さいという状況でありますあと ですね重要なのがこのその他の分野であり ましてこの中に他の事業部門に配分でき ないような収益え赤字それから従業員に 対する福利構成が入っていたりあと買収に 伴うのれ代の減損ですねそういうものも 入っていということになるわけであります でこの赤字のトレンドがですねえどういう 風になるか分からない状態でありますで クライアントコンピューティングとそれ
からサーバー用CPUですねえこの部門で この赤字を全部吸収して黒人できるかどう かあそこがイテルを見る場合のポイントに なってるということでありますはいでこれ がイテルの反動体製造プロセスでありまし てあのIntelの場合ですねあの数年前 にこの名称を変えました従来はtsmcと 同じように17とか77のというような 名称をえ出してたんですが全く変えたん ですけどもあのtsmcのNの考え方に相 するものがどれかということになりますと まずIntel7ですねえこれ今稼働中で ありますパソコン用のCPUもサーバー用 のCPUも作ってるんですがまだ実は サーバー用のCPUはほとんどがインテル 専門で作ってるとこれが17の拡張版と いうことになりますこれはもう今稼働して おりますあのかなり稼働率が高くなって おりましてえ実はこの稼働率が高いという ことがですねクライアント コンピューティングの業績が非常に良く なってる1つの理由だあろうと思います それからIntel4なんですがこれがあ TSSMCの77の相当でありますこれは 今年の8月から稼働開始しておりまして パソコン用のCPUがあIntel4は 透明メイになるだろうと思いますでえこの 23年の後半になりますとですねこのイル 3えこれ77の拡張版でありますけどもえ これがあ生産準備が整ってくるということ でなりますでこちらの方は当面主に サーバー用CPUということになります あと来年の前半になりますと24年の前半 になりますとIntel20Aそれから 後半にはIntel18Aと各々57対応 ということになりますやっとですね Intelもこういう風に再線端の1桁7 台の生産設備が整ってきたということで ありますでちなみにこのIntel477 以降はEU行装置を使いますんでえ大変 効率的な生産ができるようになるという ことでありますでセグメントの見方なん ですけどもまずクライアント コンピューティングについてはですねえ こういう風に生産設備が新しくなって新製 品を順次出すという形になってえきました サーバー用ほどではないんですがあの パソコン用もですねやはり新製品の値段と いうのはそれなに高く売れるわけであり ますんでえ業績としては増収増益という ことに転換していくんではないかなとと いう風に考えておりますそれからデータ センターなんですがあの今年はですね ちょっと前半のえ赤字がまだ残ってしまい ますんで通期ではおそらくは営業赤字に
なろうかなと思いますがあ来期については あの回復という風に見ておいてえよろしい だろうと思いますただインテルの場合です ねこれちょっと考え方に問題があるといえ ば問題があるんですがえ最新の生産設備を パソコン向けCPUの生産が入ってという 傾向がある程度ありますまあの最近速攻が 薄くなってるという目もありはするんです けどもまあのクライアント コンピューティングのですねえ利益が非常 に大きいということもあるんですがただあ 世の中の今の自流というのはですねこの データセンター用GPUaioGPUです ねこれがやはり1番伸びてえ利益も出ると いうことになってるわけでありますでま その辺りを考えますとこのデータセンター &AIのディビジョンというあの セグメントというのはおそらくまだまだ もっと伸びてえいいんではないかなという 風に思いますえまあのネットワーク&Hえ それからMIもあるんですがまだまだ 小さいそれからIntelファリー サービスについてはですねIntel7 Intel4それからIntel20A Intel18A2年間で4ラインを 立ち上げるという非常に難しいことを 打ち上げたんですがこれがおそらくなんと かできてしまいそうなんですけどもこの ファウンドリーサービスの場合ですね自前 の工場がちゃんと動く形にしておくという のは非常に重要でありますまそういう意味 で言うとIntelのセタ分野の設備投資 がですねこれがうまくいったということは あ長期的見てIntelファントリー サービスの事業にとってもプラスになると いう風に考えてよろしいかなと思いますま あとは粘度ベースで見てもですねこのその 他の赤字が今後どうなっていくのかという ことですねえこれがま1つのポイントと 言いますか懸念材料でもあるしそれから もしこの赤字が縮小するということになり ますと全体の業績水準が上がってまいり ますんでえこれはやはり株間に対する高 影響も期待できるんではないかなと思い ますはいで設備投資なんですが高水準では あるんですけどもえ急にどんどん増えると いう感じでもないですはいでこれがシェア なんですけどもデスクトップPCでは相対 してシェアの変更はありませんIntel が約8割AMDが2割弱ということになっ ておりますでモバイル用も同じような感じ でありますところがですねサーバー用 CPUについてはAMDがtsmcのナノ ラインを使ってエピックの新型をどんどん 売り出しているということでありますで
それに対してIntelが有効な手を打つ ことができなかったということでありまし てそれがまこういう風なシェアの差になっ て反映してしまってるということであり ますま有効な手を打てなかったという1つ の理由はですねサーバー用CPUの生産 設備があ古い状態でえ使っているという ことですまあ107のでありますんでえ やはり古といてえいいだろうと思います 今後はですねこのサーバー用CPUもあの 新しい生産設備で作るようになりますんで そういう意味では競争力は上がってくると 考えておいていいんだろうと思いますと いうことで業績なんですが今期は減収で 赤字ということになろうかと思いますがあ ラキについてはあのちゃんと回復すると いう見通してえよろしいかと思いますで あのこのエア反動体市場ですね市場の 80%から90%のNBAが占めていると いうことなんですがえま残りがあのこの 12年を見てみますとこの8割から9割え 以外のところ10%から20%程度を AMDえそれからクラウドサービスの大手 の内政反動体あとブロドコムのような特殊 反動体えこういった人たちが占めてくるん ではないかと思いますビリアが市場の非常 に強い部分を持つという傾向は多分変わら ないだろうと考えておりますはいえという ことで目標株価なんですがnbdは760 維持したいと思いますAMDは全回 150ドルだったんですがこれを 180ドルに引き上げたいと思います Intelはえしばらくちょっと レポーティングお休みしてたんですが60 頃としたいと思いますえ各社とも中長期で 投資みを感じる銘柄でありますえ今回はあ AI反動体についてお話をいたしましたえ この動画ご評価いただけるようでしたら いいねえそれから登録をお願いできると 幸いでございますえ今回はご清聴 ありがとうございまし た