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今日の日経一面。 AIは考える。 だが、 現実世界は動かない。 動くには 電力が要る。 半導体が要る。 ロボットが要る。 政府はそこに 10.5兆円を投じる。 “フィジカルAI”―― AIサプライチェーンの本丸だ。 JX金属も。 ASMLも。 TSMCも。 全部ここへ繋がる。 #構造で見る# #フィジカルAI# #AIサプライチェーン#

米国・ニューヨークでの一連の日程を終えて、これから日本に帰国します。 今回の訪問の締めくくりに、先ほど、私にとって初めてとなる国連総会での一般討論演説を行いました。 日本の国連加盟70周年の節目の年に、日本の総理大臣として、歴史ある国連本部の壇上に立ち、日本の立場をしっかりと発信してまいりました。 国際秩序が揺らぐ今、国連が役割を果たせていないという指摘もあります。 そのような中だからこそ、日本は国連のために大きな責任を果たしていきます。 先ほどの一般討論演説では、2つの切り口から、その決意を訴え、日本の具体的な貢献を発信しました。 第1に、国際情勢の緊迫化により生じる課題への対処について。 中東情勢が緊迫化し、国際公共財たるホルムズ海峡において、自由で安全な航行が困難になっています。 日本は、国際社会と連携し、中東地域全体の事態の早期沈静化・安定化のため、外交努力を継続しています。 また、進化したFOIPの下で、エネルギー・重要物資のサプライチェーンを強靱化するために、パワー・アジアに加えて、現在、湾岸諸国との包括的な協力計画をまとめていることも打ち出しました。 核兵器のない世界に向けた国際社会の連帯を呼びかけ、北朝鮮の完全な非核化や拉致問題の一刻も早い解決を訴えました。 力や威圧による一方的な現状変更の試みは、世界のどこであっても認めることができないことを主張しました。 ICJ、ICC、ITLOSなどの様々な国際裁判所を一貫して支持し、判事を輩出していることにも表れているとおり、日本は、いかなる紛争の解決においても法の支配を重視していくことを表明しました。 第2に、日本の、「国連」を中心とする「多国間主義」へのコミットメントについて。 日本が推進してきた地球規模課題への取組を通じた、「グローバルサウスとの連帯」をアピールしました。 また、全ての国が真剣に気候変動対策に取り組まなければならないことを訴え、日本の知見や技術の共有を通じて世界の防災対策に貢献する意思を強調しました。 信頼できるAIの実現に向けて、AIサミットを早期に日本で開催する意思を国際社会に示しました。 国際社会の課題に対処するため、国連は、より強靱、かつ実効的な国連に生まれ変わらなければならず、安全保障理事会の改革の必要性や国連憲章の旧敵国条項の削除も求めました。 日本は、国連加盟以来70年間、専守防衛の考えの下、平和国家として、国際社会の平和と繁栄に一貫して貢献してきており、この方針は、今後も一切変わりません。 秋以降の外交機会も含め、各国との連携を深め、国際社会の課題への対処に、力を注いでまいります。

員数、高周波、容量、DC特性 まだまだ始まったばかり ゴールドマン・サックスは次世代メモリチップを求めてMLCC（積層セラミックコンデンサ）に注目している。そのサイクルはまだ始まったばかりだ。 AI開発競争はGPU、CPU、メモリといった上位技術にまで広がり、それらすべてが市場ファンドの注目を集めている。投資銀行ゴールドマン・サックスの最近のレポートによると、次に爆発的な成長を遂げるのは積層セラミックコンデンサ（MLCC）であり、現在、生産量と価格が同時に上昇するサイクルの初期段階にあるという。 モルガン・スタンレーがNvidiaの次世代Vera Rubin AIラックを分解した最新の分析によると、最新の部品表においてMLCCの価値が182%増加していることが明らかになり、ゴールドマン・サックスのMLCCに関するレポートと一致した。 ウォール・ストリート・ニュースの報道によると、ゴールドマン・サックスのアナリスト、高山大樹氏は、AIサーバー向けMLCC市場が2025年から2030年にかけて4倍以上に成長し、約2150億円から約9200億円に拡大すると予測しており、年平均成長率は34%となる。ゴールドマン・サックスは、現在のAI主導型MLCCサイクルは史上最大かつ最長のサイクルであり、まだ初期段階にあると述べている。 アナリストのネルソン・アームブラスト氏も、MLCC（積層セラミックコンデンサ）はGPUとメモリに次いで、AIサーバーの部品構成において3番目に大きな部品になったと述べている。MLCC市場全体の規模は約150億ドルで、サーバー市場は約13億ドルを占め、年平均成長率（CAGR）は80%で拡大している一方、自動車や携帯電話などの他の用途分野における需要の伸びは鈍化している。 別のアナリストであるアレン・チャン氏は、MLCC業界の構造的な矛盾を指摘した。生産能力の年間成長率は10%をわずかに上回る程度にとどまっているが、これは設備や材料が社内生産に依存しているためである。拡張の進捗は社内のエンジニアリングリソースによって制限されており、生産量を大幅に拡大することが困難で、AIサーバーの需要に大きく遅れをとっている。 ゴールドマン・サックスは、AIサーバー向けMLCCの需要が2025年から2030年にかけて約4.3倍に増加すると予測している。同時に、自動車の電動化分野における高電圧・大容量MLCCの需要も引き続き堅調で、電気自動車1台あたりのMLCC使用数は増加の一途をたどる。これら2つの主要な需要は、既に限られている新規生産能力を吸収しており、家電業界の顧客は、自社の需要が減少傾向にあるにもかかわらず、将来の供給不足リスクに備えるため、長期供給契約の締結を積極的に模索している。 ゴールドマン・サックスの分析によると、MLCC（積層セラミックコンデンサ）の価格上昇は、DRAM、NANDメモリ、ABF基板、銅箔基板（CCL）といった他の主要なAI（人工知能）コンポーネントの価格上昇よりもかなり遅れて始まった。このことから、ゴールドマン・サックスは、MLCCをABFやCCLと並んで、すべてのAIコンポーネントおよび材料の中で最も長期的な価格上昇の可能性を秘めていると評価している。 ゴールドマン・サックスは、村田製作所を訪問した後、AIを活用した最先端の積層セラミックコンデンサ（MLCC）の需要サイクルを、当初の予測である2028年から2030年頃に延長した。 モルガン・スタンレーは、NVIDIA Vera Rubin AIラックを分解した結果、PCB、MLCC、ABF基板、メモリなどの周辺部品の重要性が急速に高まっており、サプライチェーンの価値が「GPU優位」からシステム全体のアーキテクチャへと徐々に広がっていることを発見した。中でもMLCCの価値は182%増加し、VR200ラックあたりのMLCCの価値は約4,320米ドルで、GB300時代の約1,530米ドルをはるかに上回っている。使用されるボード数の増加に加え、新たに導入されたBlueField DPUとConnectX Orchidモジュールが、ハイエンドMLCCの需要をさらに高めている。

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1/ 如果一家新的 AI 实验室需要 GPU，业内人最推荐谁？ Chris Barber 发起了一轮投票： 15 票：SF Compute 11 票：CoreWeave 10 票：Modal、Nebius 9 票：Lambda 5 票：Fluidstack 4 票：RunPod 3 票：Crusoe、Together AI 2 票：Baseten、Google Cloud、Oracle、Ornn

Translation isn’t always about changing languages. Sometimes, it’s turning words into meaning, meaning into clarity, and clarity into action. This International Translation Day, we’re thinking about how AI can help more people be understood. The language you speak shouldn’t decide how well your ideas come across. Comu does the literal kind of translation, too—with real-time transcription and translation, plus in-depth summaries across 113 languages. More voices heard. More ideas carried forward. Translate what matters.