COST

Costco Wholesale Corp 価格

休場中
COST
¥161,214.00
-¥149.89(-0.09%)

*データ最終更新日:2026-04-26 12:20(UTC+8)

2026-04-26 12:20時点で、Costco Wholesale Corp(COST)の価格は¥161,214.00、時価総額は¥71.53T、PERは51.71、配当利回りは0.51%です。 本日の株価は¥159,858.70から¥161,574.44の間で変動しました。現在の価格は本日安値より0.84%高く、本日高値より0.22%低く、取引高は1.42Mです。 過去52週間で、COSTは¥149,417.20から¥165,165.47の間で取引されており、現在の価格は52週間高値より-2.39%低い水準にあります。

COST 主な統計情報

前日終値¥161,753.03
時価総額¥71.53T
取引量1.42M
P/E比率51.71
配当利回り(TTM)0.51%
配当額¥234.41
希薄化EPS(TTM)19.25
純利益(FY)¥1.29T
収益(FY)¥43.88T
決算日2026-07-29
EPS予想4.95
収益予測¥10.95T
発行済株式数442.24M
ベータ(1年)0.978
権利落ち日2026-05-01
配当支払日2026-05-15

COSTについて

コストコホールセール株式会社(Costco Wholesale Corporation)は、子会社とともに、米国、プエルトリコ、カナダ、英国、メキシコ、日本、韓国、オーストラリア、スペイン、フランス、アイスランド、中国、台湾において会員制倉庫店の運営を行っています。同社は、幅広い商品カテゴリにわたり、ブランド品およびプライベートブランド商品を提供しています。同社は、日用品、ドライ食料品、キャンディ、クーラー、冷凍庫、酒類、タバコ、デリ商品を取り扱うほか、家電、電子機器、健康・美容関連の補助用品、金物、ガーデン/パティオ用品、スポーツ用品、タイヤ、おもちゃ、季節商品、オフィス用品、自動車ケア用品、切手、チケット、衣料、小型家電、家具、日用品(家庭用品)、家庭用器具、特注オーダーのキオスク、ジュエリーを提供しています。また、肉類、青果、サービスデリ、ベーカリー商品も取り扱っています。さらに、薬局、眼科、フードコート、補聴器センター、タイヤ取り付けセンターを運営しているほか、636のガソリンスタンドも展開しています。また、各国において、ビジネス向けデリバリー、旅行、当日配送の食料品、ならびにその他さまざまなサービスをオンラインで提供しています。2021年8月29日時点で、同社は合計815の会員倉庫店を運営しており、その内訳は、米国とプエルトリコが564、カナダが105、メキシコが39、日本が30、英国が29、韓国が16、台湾が14、オーストラリアが12、スペインが3、アイスランドが1、フランスが1、中国が1です。同社は、米国、カナダ、英国、メキシコ、韓国、台湾、日本、オーストラリアにおいて、電子商取引のウェブサイトも運営しています。同社は以前、Costco Companies, Inc.として知られており、1999年8月に名称をコストコホールセール株式会社へ変更しました。コストコホールセール株式会社は1976年に設立され、ワシントン州イサクアに本社を置いています。
セクター消費者防衛
業界ディスカウントストア
CEORon Vachris
本社Issaquah,WA,US
公式ウェブサイトhttps://www.costco.com
従業員数(FY)341.00K
平均収益(1年)¥128.70M
従業員一人当たりの純利益¥3.78M

Costco Wholesale Corp (COST) の詳細についてさらに知る

Gate Learn記事

Gate Futuresは、RTXやGER40を含む8種類のUSDT-M型パーペチュアル契約を取り扱う「株式・指数」セクションの新規上場を開始します。

GateのStocksセクションは、2026年3月3日04:00(UTC)より、RTX、GD、NOC、BA、TSM、WMT、COSTのパーペチュアル契約(USDT-M)のライブ取引を正式に開始します。1倍から20倍までのレバレッジを選択でき、ロング・ショート両方のポジションに対応しています。レバレッジは注文時に設定可能です。

2026-03-03

マーク・キューバンのビジネス界での成功と資産形成

インターネットバブル期にBroadcast.comを設立し、NBAのDallas Mavericksを35億ドルで買収、また「Shark Tank」の投資家として活動し、Cost Plus Drugsを設立するなど、Mark Cubanはテクノロジー、スポーツ、メディア、ヘルスケアの各分野で事業を展開してきました。業界アナリストによれば、2025年までに彼の純資産は57億ドルから60億ドルに達すると予想されています。

2025-11-27

Gate Auto-Invest:暗号資産ポジションを効率的に構築するためのスマートな選択

Gateの定期投資ソリューションは、自動ドルコスト平均法により、ユーザーが計画的かつ段階的に暗号資産を購入し、市場参入をサポートします。この方法は、初心者だけでなく経験豊富な投資家も、エントリーリスクを効果的に管理し、規律ある安定した投資戦略を築くことを可能にします。

2026-01-08

Costco Wholesale Corp(COST)よくある質問

今日のCostco Wholesale Corp(COST)の株価はいくらですか?

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Costco Wholesale Corp(COST)は現在¥161,214.00で取引されており、24時間の変動率は-0.09%です。52週の取引レンジは¥149,417.20~¥165,165.47です。

Costco Wholesale Corp(COST)の52週間の高値と安値はいくらですか?

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Costco Wholesale Corp(COST)の株価収益率(P/E比率)はいくらですか? この指標は何を示していますか?

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Costco Wholesale Corp(COST)の時価総額はいくらですか?

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Costco Wholesale Corp(COST)の直近の四半期ごとの1株当たり利益(EPS)はいくらですか?

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今、Costco Wholesale Corp(COST)を買うべきか、売るべきか?

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Costco Wholesale Corp(COST)の株価に影響を与える要因は何ですか?

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Costco Wholesale Corp(COST)株の購入方法

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リスク警告

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Costco Wholesale Corp(COST)最新ニュース

2026-03-23 13:06

OnlyFans創始者のLeonid Radvinskyが癌で亡くなりました。享年43歳です。

Gate Newsの報道によると、2023年3月23日にブルームバーグが伝えたところによると、OnlyFansの創設者レオニード・ラドヴィンスキー氏は癌のため43歳で亡くなりました。OnlyFansの親会社の財務報告書によると、同社は以前、一部の運営資金を使ってETHに投資しており、その購入コストは1988.9万ドルでした。

2026-03-23 03:11

An early ETH holder from 2016 who had been dormant for a year deposited 15,000 ETH to a certain CEX, with a holding cost of approximately $11.61.

Gate Newsの報道によると、3月23日、オンチェーンアナリストのAi姨の監視のもと、1年間眠っていた2016年のETH初期保有者(アドレス 0xa2F...F85A)があるCEXに1万5000枚のETHを入金し、その価値は3097万ドルに上る。このアドレスは2016年からETHを蓄積しており、取得コストは11.61ドルだった。今回売却すれば、利益は3079万ドルに達し、リターン率は17680%となる。

2026-03-22 02:19

Erik Voorheesの関連アドレスが2時間以内に2491枚のETHを増持し、価値は532万ドルとなっています。

Gate Newsの報道によると、3月22日、オンチェーンアナリストのAi姨の監視によると、ShapeShiftの創設者でありビットコインの初期支持者であるErik Voorheesの関連アドレスは過去2時間で、平均価格2134ドルで2491.44ETHを購入し、その価値は532万ドルに上る。3月10日以降、このアドレスは合計で120,305.4ETHを購入し、総額は2億5900万ドル、平均コストは2159.71ドルとなっている。

2026-03-19 02:36

ある巨大クジラが2週間以内に10811枚のETHを買い入れ、価値は2258万ドル

Gate Newsによると、3月19日、オンチェーンアナリスト@ai_9684xtpaの監視によると、ある巨大なウォレットアドレス0x65B...5Ce93は、3月6日以降、Cowswapを通じてオンチェーン上でETHを10811.34枚購入し、総額は2258万ドル、平均取得価格は2088.79ドルである。そのうち、過去13時間で4583枚のETHを購入したことが注目される。このアドレスは、それ以前には5ヶ月間ETHの取引がなかった。

Costco Wholesale Corpについての人気投稿 (COST)

quiet_lurker

quiet_lurker

04-24 22:02
Napapansin ko lang habang sinusubaybayan ang AI industry na may kakaibang pattern na nangyayari. ウクライナのAI業界を観察していると、奇妙なパターンが見えてきます。 Walong taon lang ang nakalipas, isang Chinese telecom company ay literal na nawalan ng buhay dahil sa isang embargo. わずか8年前、中国の通信会社が輸出禁止措置のために文字通り消滅したことがありました。 Pero ngayon, ang ibang Chinese AI companies ay lumalaki nang mabilis kahit sa harap ng mas mataas na pressure. しかし今、中国の他のAI企業は、より高い圧力の中でも急速に成長しています。 Ano talaga ang nagbago? 一体何が変わったのでしょうか? Balik tayo sa 2018. 2018年に戻ります。 Ang ZTE ay isa sa pinakamalaking telecommunications equipment manufacturers sa mundo—80,000 employees, billions sa annual revenue. ZTEは世界最大級の通信機器メーカーの一つで、8万人の従業員と数十億ドルの年間収益を誇っていました。 Tapos isang araw lang, isang order mula sa US Bureau of Industry and Security ay nagsara ng buong company. しかしある日、米国商務省の産業安全保障局からの命令一つで、会社全体が閉鎖されました。 Walang American components, walang Google license, walang operating system. アメリカ製の部品もなく、Googleのライセンスもなく、OSもありませんでした。 Tatlong linggo later, ang ZTE ay nagsabi na hindi na nila kaya i-operate ang business. 3週間後、ZTEは事業を続けることができないと宣言しました。 Nagbayad sila ng 1.4 billion dollars penalty, pero ang tunay na problema ay nasa ecosystem—sila ay completely dependent sa global supply chain na kontrolado ng US. 彼らは14億ドルの罰金を支払いましたが、真の問題はエコシステムにありました。彼らは米国が支配するグローバルサプライチェーンに完全に依存していたのです。 Ngayon, kahit na may similar restrictions pa rin, ang Chinese AI companies ay hindi nagsuffer ng same fate. 現在、同様の制限があっても、中国のAI企業は同じ運命に苦しんでいません。 Bakit? Dahil ang problema ay hindi lang ang hardware. なぜでしょうか?それは問題がハードウェアだけではないからです。 Ang tunay na bottleneck ay CUDA. 真のボトルネックはCUDAです。 Pinagsasalita ko yan dahil most people ay nag-assume na ang chip ban ay tungkol sa chips mismo. これは、多くの人がチップ禁止がチップ自体に関係していると誤解しているからです。 Mali yan. Ang CUDA—ang parallel computing platform ng NVIDIA mula 2006—yan ang tunay na hadlang. それは間違いです。CUDAは、2006年からNVIDIAの並列計算プラットフォームであり、真の障壁です。 Lahat ng major AI frameworks worldwide, from Google's TensorFlow to Meta's PyTorch, ay deeply dependent sa CUDA. 世界中の主要なAIフレームワーク、GoogleのTensorFlowからMetaのPyTorchまで、すべてが深くCUDAに依存しています。 Pag nag-aral ang isang AI researcher, CUDA ang unang tool na natutuhan nila. AI研究者が学び始めると、最初に習得するツールがCUDAです。 Bawat line ng code ay nagpapalakas ng NVIDIA's ecosystem. コードの各行がNVIDIAのエコシステムを強化します。 By 2025, may 4.5 million developers na sa CUDA ecosystem, 3000+ GPU-accelerated applications, at 40,000 companies worldwide ang gumagamit nito. 2025年までに、CUDAエコシステムには450万人の開発者がおり、3000以上のGPUアクセラレーテッドアプリケーションと4万社が利用しています。 Yan ang 90% ng global AI developers. これは世界のAI開発者の90%に相当します。 Ito ay isang flywheel na once nagsimula, halos imposibleng ihinto. これは一度回り始めると、ほぼ止められないフライホイールです。 Mas maraming developers, mas maraming tools. 開発者が増えれば、ツールも増えます。 Mas maraming tools, mas maraming developers ang sumali. ツールが増えれば、より多くの開発者が参加します。 Ang resulta? NVIDIA ang nag-set ng rules, at lahat ay sumusunod. 結果として、NVIDIAがルールを設定し、皆が従います。 Kaya noong 2022-2024, US government ay nag-implement ng three waves ng restrictions sa NVIDIA chips export. だから2022年から2024年にかけて、米国政府はNVIDIAチップの輸出に対して3つの制限波を実施しました。 First A100 at H100, then A800 at H800, then H20. 最初はA100とH100、その後A800とH800、最後にH20です。 Pero ito ay hindi nagtrigger ng same panic na nangyari sa ZTE. しかし、これはZTEの時のようなパニックを引き起こしませんでした。 Bakit? Dahil ang Chinese companies ay nag-pivot sa algorithm optimization instead na mag-rebel laban sa hardware. なぜでしょうか?それは、中国企業がハードウェアに反抗するのではなく、アルゴリズム最適化に pivot したからです。 Ang DeepSeek ay ang best example nito. DeepSeekはこれの最良の例です。 Ang kanilang V3 model ay may 671 billion parameters, pero bawat inference ay gumagamit lang ng 37 billion—5.5% lang ng total. 彼らのV3モデルは6,710億パラメータを持ちますが、推論ごとに使用されるのはわずか370億、総量の5.5%に過ぎません。 Para ma-train ito, ginamit nila lang 2,048 NVIDIA H800 GPUs for 58 days, total cost na 5.576 million dollars. これを訓練するために、彼らは2,048台のNVIDIA H800 GPUを58日間使用し、総コストは約557万ドルでした。 Compare yan sa estimated 78 million dollars para sa GPT-4. これはGPT-4の推定78百万ドルと比較してください。 Isang order of magnitude difference. 桁違いの差です。 Ang pricing ay mas nagsasalita pa. 価格もさらに語っています。 DeepSeek API input ay 0.028 to 0.28 dollars per million tokens, output 0.42 dollars. DeepSeekのAPI入力は百万トークンあたり0.028ドルから0.28ドル、出力は0.42ドルです。 GPT-4o input ay 5 dollars, output 15 dollars. GPT-4の入力は5ドル、出力は15ドルです。 Claude Opus ay mas mahal pa—15 dollars input, 75 dollars output. Claude Opusはさらに高価で、入力15ドル、出力75ドルです。 DeepSeek ay 25 to 75 times cheaper. DeepSeekは25倍から75倍安いです。 Ang price difference na ito ay nag-trigger ng massive shift sa developer market. この価格差が、開発者市場に大きな変化を引き起こしました。 Noong February 2026, sa OpenRouter—ang biggest AI model API aggregation platform—ang weekly usage ng Chinese AI models ay tumalon ng 127% in three weeks at nag-overtake ng US para sa first time. 2026年2月、最大のAIモデルAPI集約プラットフォームであるOpenRouterにおいて、中国のAIモデルの週次利用が3週間で127%増加し、初めて米国を追い越しました。 A year ago, Chinese models ay less than 2% ng market. 1年前、中国のモデルは市場の2%未満でした。 Now, tumaas ng 421% at approaching 6%. 今や421%増加し、6%に近づいています。 Pero ang deeper shift ay hindi lang sa price. しかし、より深い変化は価格だけではありません。 Mula mid-2025, ang primary AI application ay nag-shift mula sa chatting to Agents. 2025年中頃から、主要なAIアプリケーションはチャットからエージェントへとシフトしています。 Sa Agent scenarios, token usage ay 10 to 100 times higher compared sa simple chat. エージェントシナリオでは、トークンの使用量は単純なチャットの10倍から100倍に上ります。 When token consumption explodes exponentially, price becomes the deciding factor. トークン消費が指数関数的に爆発すると、価格が決定要因となります。 Ang extreme cost efficiency ng Chinese models ay perfectly timed sa window na ito. 中国モデルの極端なコスト効率は、このタイミングに完璧に合っています。 But algorithm optimization ay hindi lang solve ang training problem. しかし、アルゴリズム最適化だけでは訓練の問題は解決しません。 Kung hindi ka makapag-train sa latest data at mag-iterate, ang model mo ay mabilis na magiging obsolete. 最新データで訓練し反復できなければ、モデルはすぐに陳腐化します。 Training requires massive computing power. 訓練には膨大な計算能力が必要です。 So where are Chinese companies getting ang computing infrastructure? では、中国企業はどこで計算インフラを手に入れているのでしょうか? May isang small city sa Jiangsu na Xinghua—kilala lang for stainless steel at healthy food—pero noong 2025, nag-build dito ng 148-meter server production line. 江蘇省の小さな都市、興化は、ステンレス鋼や健康食品で知られていますが、2025年に148メートルのサーバー生産ラインを建設しました。 From agreement signing to operations, 180 days lang. 契約締結から運用開始までわずか180日です。 Ang core ay two fully local chips: Loongson 3C6000 processor at TaiChu Yuanqi T100 AI accelerator card. コアは完全に国内製の2つのチップ、Loongson 3C6000プロセッサとTaiChu Yuanqi T100 AIアクセラレータカードです。 Ang Loongson ay may sariling design from instruction set to microarchitecture. Loongsonは命令セットからマイクロアーキテクチャまで独自設計です。 Ang TaiChu Yuanqi ay galing sa National Supercomputing Center Wuxi at Tsinghua University, heterogenous many-core architecture. TaiChu Yuanqiは、無錫国家スーパーコンピューティングセンターと清華大学からのもので、異種多コアアーキテクチャです。 When full capacity, isang server every 5 minutes. フルキャパシティ時には、5分ごとに1台のサーバーが稼働します。 Total investment 1.1 billion yuan, expected 100,000 units annually. 総投資額は11億元で、年間10万台の生産を見込んでいます。 Ang importante ay clusters ng thousands ng local chips ay nag-start na mag-handle ng real large model training. 重要なのは、何千もの国内チップのクラスターが本格的な大規模モデルの訓練を開始したことです。 January 2026, Zhipu AI released GLM-Image kasama ang Huawei—first SOTA image generation model trained entirely using local chips. 2026年1月、Zhipu AIは華為と共同で、国内チップだけを使って訓練された最初の最先端画像生成モデル「GLM-Image」をリリースしました。 February, China Telecom completed full process training ng kanilang hundred-billion-level Xingchen model sa local compute pool ng thousands ng GPUs sa Shanghai Lingang. 2月、中国電信は上海臨港の数千GPUのローカル計算プールを使い、数百億レベルの星辰モデルの完全訓練を完了しました。 Ang significance nito ay isa lang: local chips ay nag-transition na from inference-only to training-capable. この意義は一つだけです。国内チップは推論専用から訓練可能へと移行したのです。 Ito ay qualitative change. これは質的な変化です。 Inference ay kailangan lang ng pre-trained models, relatively low chip requirements. 推論には事前訓練済みモデルだけが必要で、比較的低いチップ要件です。 Training ay kailangan ng massive data handling, complex gradient computation, parameter updates—mas mataas ang requirements sa computing power, interconnect bandwidth, software ecosystem. 訓練には大量のデータ処理、複雑な勾配計算、パラメータの更新が必要で、計算能力、インターコネクト帯域幅、ソフトウェアエコシステムの要求が高まります。 Ang driving force nito ay Huawei Ascend series. これを推進しているのは、HuaweiのAscendシリーズです。 By end of 2025, Ascend ecosystem developers ay umabot na ng 4 million, partners 3000+, at 43 major models ay nag-complete ng pre-training using Ascend, plus 200+ open-source models na nag-adapt. 2025年末までに、Ascendエコシステムの開発者は400万人に達し、パートナーは3000以上、主要モデル43種がAscendを用いて事前訓練を完了し、さらに200以上のオープンソースモデルも適応しています。 March 2, 2026, sa MWC, Huawei introduced bagong generation SuperPoD compute infrastructure para sa overseas markets. 2026年3月2日、MWCで華為は海外市場向けの新世代SuperPoD計算インフラを発表しました。 Ang FP16 computing power ng Ascend 910B ay katumbas na ng NVIDIA A100. Ascend 910BのFP16計算能力は、NVIDIAのA100に匹敵します。 May gaps pa, pero naging usable na ito from completely unusable. まだギャップはありますが、完全に使えない状態から実用化されました。 Ang ecosystem building ay hindi dapat maghintay until perfect chips—dapat wide deployment na habang sufficient na, using real business needs to force chip at software updates. エコシステムの構築は、完璧なチップを待つのではなく、十分な段階で広く展開し、実際のビジネスニーズを利用してチップやソフトウェアのアップデートを促すべきです。 Ang deployment targets ng ByteDance, Tencent, Baidu para sa local servers ay expected mag-double in 2026 versus last year. ByteDance、Tencent、Baiduのローカルサーバー向け展開は、2026年に昨年の倍になると予測されています。 Ayon sa Ministry of Industry and Information Technology, intelligent computing scale sa China ay umabot na ng 1590 EFLOPS. 工業情報化部によると、中国のインテリジェント計算規模は1590エクサフロップスに達しています。 2026 ay year ng widespread local computing power deployment. 2026年は、国内の計算能力の本格的な展開の年です。 But may another side ng story na equally important—energy. しかし、もう一つの重要な側面はエネルギーです。 Virginia, which handles massive share ng world's data center traffic, nag-pause ng new data center permits. 世界のデータセンターの大部分を管理するバージニア州は、新規データセンターの許可を停止しました。 Georgia nag-pause until 2027. ジョージア州も2027年まで停止しています。 Illinois, Michigan nag-issue ng restrictions. イリノイ州とミシガン州も規制を出しました。 According sa International Energy Agency, US data center electricity consumption 2024 ay umabot ng 183 terawatt-hours, roughly 4% ng total national consumption. 国際エネルギー機関によると、2024年の米国のデータセンターの電力消費は183テラワット時で、国内総消費の約4%に相当します。 By 2030, expected to double to 426 TWh, possibly exceeding 12%. 2030年までに、倍の426テラワット時に増加し、12%を超える可能性があります。 Arm CEO nag-say na by 2030, AI data centers alone could consume 20-25% ng US electricity. ArmのCEOは、2030年までにAIデータセンターだけで米国の電力の20〜25%を消費する可能性があると述べました。 Ang US grid ay nasa limits na. 米国の電力網は限界に達しています。 PJM grid covering 13 eastern states ay may 6GW capacity shortage. 13の東部州をカバーするPJMグリッドは、6GWの容量不足です。 By 2033, entire US ay facing 175GW electricity capacity shortage, equivalent sa energy usage ng 130 million families. 2033年までに、米国全体で175GWの電力容量不足に直面し、これは1億3千万世帯のエネルギー消費に相当します。 Electricity prices sa regions with concentrated data centers ay tumaas ng 267% compared sa five years ago. 集中したデータセンターのある地域の電気料金は、5年前と比べて267%上昇しています。 Ang computing power boundary ay energy. 計算能力の限界はエネルギーです。 Pero sa energy side, ang gap between China at US ay mas malaki than chips, pero opposite direction. しかしエネルギー面では、中国と米国のギャップはチップよりも大きく、その方向は逆です。 China's annual electricity generation ay 10.4 trillion units versus US 4.2 trillion—China ay 2.5 times more. 中国の年間電力生産は10.4兆ユニットで、米国の4.2兆ユニットに比べて2.5倍です。 More importantly, household electricity usage sa China ay lang 15% ng total, versus US 36%. さらに重要なのは、中国の家庭用電力消費は総量のわずか15%で、米国の36%に比べて少ないことです。 Meaning China may mas malaking industrial electricity capacity available for computing power buildout. つまり、中国はより大きな産業用電力容量を持ち、計算能力の拡大に利用できる可能性があります。 Electricity price pa lang—US AI company regions ay 0.12 to 0.15 dollars per kilowatt-hour, while western China industrial rates ay around 0.03 dollars, half or one-fifth ng US prices. 電気料金だけでも、米国のAI企業地域は1キロワット時あたり0.12〜0.15ドルですが、西部中国の工業用料金は約0.03ドルで、米国の半分から5分の1です。 China's electricity generation advantage ay 7 times versus US. 中国の電力生産の優位性は米国の7倍です。 While America worried sa power, Chinese AI quietly developing sa ibang bansa. 米国が電力を心配している間に、中国のAIは静かに海外で発展しています。 But this time, hindi ang product o factory ang lumalaki—ang tokens. しかし今回は、製品や工場ではなく、トークンが拡大しています。 Tokens, smallest information unit considered ng AI models, ay naging bagong digital commodity. トークンはAIモデルが扱う最小の情報単位であり、新しいデジタル商品となっています。 Produced sa Chinese computing factories, shipped worldwide through undersea cables. 中国の計算工場で生産され、海底ケーブルを通じて世界中に輸送されています。 DeepSeek user distribution ay clear: 30.7% from China, 13.6% from India, 6.9% from Indonesia, 4.3% from US, 3.2% from France. DeepSeekのユーザ分布は明確で、中国から30.7%、インドから13.6%、インドネシアから6.9%、米国から4.3%、フランスから3.2%です。 Supports 37 languages, widely valued sa emerging markets like Brazil. 37言語をサポートし、ブラジルなどの新興市場で広く評価されています。 26,000 companies worldwide may accounts, 3,200 institutions using enterprise version. 世界中の2万6千社がアカウントを持ち、3,200の機関がエンタープライズ版を使用しています。 In 2025, 58% ng new AI startups integrated DeepSeek sa tech stack. 2025年には、新しいAIスタートアップの58%がDeepSeekを技術スタックに統合しました。 Sa China, DeepSeek captured 89% market share. 中国では、DeepSeekが市場の89%を占めています。 Sa other trained markets, market share between 40-60%. 他の訓練された市場では、市場シェアは40%から60%の間です。 Ang view na ito ay parang isang industry control loss war na nangyari four decades ago. この見方は、40年前に起きた産業支配の喪失戦争のようです。 Tokyo, 1986, under intense US pressure, Japanese government signed US-Japan Semiconductor Agreement. 東京の1986年、米国の激しい圧力の下、日本政府は米日半導体協定に署名しました。 Three main features: open Japan's semiconductor market, US chip market share must exceed 20%, export bans sa below-cost semiconductors, 100% penalty sa 3 billion dollars exported chips. 主な特徴は、日本の半導体市場を開放し、米国のチップ市場シェアは20%を超え、低価格半導体の輸出禁止、輸出された30億ドルのチップに対して100%の罰金です。 US rejected Fujitsu's acquisition ng Fairchild. 米国は富士通のフェアチャイルド買収を拒否しました。 That year, Japan's semiconductor industry ay nasa peak. その年、日本の半導体産業はピークにありました。 By 1988, Japan controlled 51% global semiconductor market, US 36.8%. 1988年までに、日本は世界の半導体市場の51%を支配し、米国は36.8%でした。 Sa top 10 global semiconductor companies, six from Japan: NEC second, Toshiba third, Hitachi fifth, Fujitsu seventh, Mitsubishi eighth, Panasonic ninth. 世界のトップ10半導体企業のうち、6社は日本企業で、NECが2位、東芝が3位、日立が5位、富士通が7位、三菱が8位、パナソニックが9位です。 But after agreement signing, lahat nagbago. しかし、協定締結後、すべてが変わりました。 US used Section 301 investigations to completely suppress Japanese semiconductor companies. 米国はセクション301調査を利用して、日本の半導体企業を徹底的に抑圧しました。 Meanwhile, supported Samsung at SK Hynix from Korea to fight Japan's market sa lower prices. 一方、韓国のサムスンとSKハイニックスを支援し、日本の市場と低価格競争を戦いました。 Japan's DRAM share dropped from 80% to 10%. 日本のDRAMシェアは80%から10%に低下しました。 By 2017, Japan's IC market share ay 7% lang. 2017年までに、日本のIC市場シェアはわずか7%でした。 Former strong companies either split, bought, o exited sa endless losses. かつての強力な企業は、分裂、買収、または無限の損失の中で退出しました。 Japan's semiconductor tragedy ay in being happy sa global division ng labor led by external power, as best producer, but never thought to build independent ecosystem. 日本の半導体の悲劇は、外部の力に導かれる世界的な労働分業に満足し、最良の生産者としての地位に甘んじ、独立したエコシステムを構築しようとしなかったことにあります。 When wave receded, discovered they had nothing but manufacturing itself. その波が引いたとき、彼らは製造だけが残っていることに気づきました。 Current Chinese AI industry ay facing similar pero completely different crusade. 現在の中国のAI産業は、似ているが全く異なる戦いに直面しています。 Facing major external pressure too. 大きな外部圧力にも直面しています。 Three waves ng chip tightening, continuously strengthened, CUDA ecosystem barrier remains high. 3つの波のチップ規制強化は継続し、CUDAエコシステムの障壁は依然高いままです。 Difference ay this time chose harder path—from extreme algorithm optimization level, through local chip journey from inference to training, collecting 4 million developers sa Ascend ecosystem, to spreading tokens sa global market. 違いは、今回はより困難な道を選んだことです。極端なアルゴリズム最適化から始まり、推論から訓練へのローカルチップの道のり、400万人の開発者をAscendエコシステムに集め、トークンを世界市場に広げるまでです。 Every step builds independent industrial ecosystem Japan never had. 一歩一歩が、日本が持たなかった独立した産業エコシステムを築いています。 February 27, 2026, three local AI chip companies reported performance. 2026年2月27日、3つの国内AIチップ企業が業績を報告しました。 Cambrian, revenue up 453%, first achieved full-year profitability. カンブリアは、収益が453%増加し、初めて通年の黒字化を達成しました。 Moore Threads, revenue up 243%, pero net loss 1 billion. ムーアスレッドは、収益が243%増加しましたが、純損失は10億ドルです。 Muxi, revenue up 121%, net loss almost 8 billion. ムクシは、収益が121%増加しましたが、純損失は約80億ドルです。 Half fire, half water. 半分は火、半分は水です。 Fire ay market's hunger. 火は市場の飢えを示しています。 Huang's 95% space released ay completed by local companies' revenue numbers, one by one fulfillment. 黄氏の95%のスペース解放は、国内企業の収益数字によって一つずつ実現されました。 Whatever performance, whatever ecosystem, market needs second option where NVIDIA isn't. 性能やエコシステムに関係なく、市場はNVIDIAに頼らない第二の選択肢を必要としています。 Ito ay unusual structural opportunity discovered by geopolitics. これは地政学によって発見された異例の構造的チャンスです。 Building ecosystem ay expensive. エコシステムの構築は高価です。 Every loss ay real money spent following CUDA ecosystem. すべての損失は、CUDAエコシステムに従って費やされた実際の資金です。 Learning costs, software subsidies, engineer travel costs to customer sites solving compilation issues. 学習コスト、ソフトウェア補助金、エンジニアの顧客現場への出張費用、コンパイル問題の解決などです。 These losses aren't from poor operations—necessary war tax para building independent ecosystem. これらの損失は運営の失敗からではなく、独立したエコシステムを構築するための必要な戦争税です。 These three performance reports ay more truthfully written real hash power war situation than any industry report. これらの3つのパフォーマンスレポートは、どの業界レポートよりも、実際のハッシュパワー戦争の状況をより正確に描いています。 Hindi ito celebration-filled success, kundi brutal position battle, where soldiers rise while bleeding. これは祝祭の成功ではなく、血を流しながら兵士たちが立ち上がる、苛烈なポジション争いです。 But war form truly changed. しかし、戦争の形態は本当に変わりました。 Eight years ago, discussed question 'can we survive.' 8年前、「我々は生き残れるか」という問いが議論されました。 Now, discuss 'what cost must we pay to survive.' 今では、「生き残るためにどんな代償を払わなければならないか」が議論されています。 Cost itself ay progress. その代償こそが進歩です。
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MetaNeighbor

MetaNeighbor

04-24 10:26
なるほど、Uniswapはかなり重要なガバナンス決定を進めていて、これは注目に値すると思う。数ヶ月前にEthereumメインネットでフィースイッチを有効化した成功を受けて、今度はこの仕組みを主要な8つのLayer-2ネットワークに拡大しようとしている。これは単なる技術的アップグレードではなく、DeFiの最大手プロトコルが価値を取り込む方法の根本的な変化だ。 基本的に、代表的な手数料(cost of representation)は、従来は流動性提供者に入る取引手数料の一部をプロトコル自体に移すことを試験しているコンセプトだ。経済的な観点から見ると、これはより持続可能なモデルへの重要な一歩だ。この提案に含まれるネットワークは、Arbitrum、Base、Celo、OP Mainnet、Soneium、X Layer、Worldchain、Zora—つまり、活発に成長しているすべてのL2だ。 この提案の面白さは何だろうか?収益の予測だ。計算によると、この8つのL2への拡大は年間約$27 百万ドルの収益を生み出す可能性がある。すでにEthereumメインネットで稼働しているフィースイッチによって、毎年約$34 百万ドルのUNIが焼却されると見込まれ、合計の年間収益は$60 百万ドルに近づく。この数字は、これまでこの方法で収益を取り込んだことのなかったプロトコルにとってかなり重要だ。 しかし、技術的な側面も重要だ。Uniswapのガバナンスにおける最大の課題の一つは、各プールでの手数料を有効化する手動プロセスだ。これを解決するために、「v3OpenFeeAdapter」と呼ばれる自動化システムを導入している。これは、既存のプールの手数料層((0.01%、0.05%、0.30%など)に基づいて手数料を自動的に収集できる仕組みだ。つまり、代表的な手数料はこの自動化システムの一部であり、新しいペアごとに別途投票を行う必要はない。L2上に新たなトークンがローンチされた場合、プロトコルは管理者の遅延なしに直接手数料を取り始める。 次に、トークンのバーンメカニズムについてだが、これはかなり巧妙な設計だ。L2で収集されたすべての手数料はEthereumメインネットにブリッジされ、そこでUNIを市場から買い戻し、バーンアドレスに送る。この仕組みは単なる買い戻しではなく、循環から恒久的に除去することを意味する。需要が安定し、供給が減少し続ければ、長期的にはトークンの価値に上昇圧力をかけることが理論上可能だ。代表的手数料はこのデフレーションを促進するメカニズムであり、UNIホルダーにとってはポジティブな進展だ。 もちろん、トレードオフも存在する。プロトコルの手数料はトレーダーが支払う総手数料の「一部をカット」する形になるため、流動性提供者のリターンは実質的に減少する。競争の激しいL2環境では、AerodromeやCamelotのような他のDEXが高インセンティブでLPを引きつけているため、Uniswapは慎重である必要がある。LPリターンがあまりに大きく下がると、流動性は他のプラットフォームに移行してしまう可能性がある。しかし、提案支持者の意見は、Uniswapのブランドとアグリゲーターとの深い統合が、プロトコル手数料が小さくても競争優位性を維持できる十分な防壁を提供しているというものだ。 さらに、Uniswapのガバナンスモデルも進化している。オンチェーン投票は2026年2月末から3月初旬に予定されており、今は4月なので、投票期間はすでに進行中か終了している。この期間のコミュニティの決定は、収益性とエコシステムの成長のバランスに関する投資家のセンチメントを示す重要な指標となる。もしこの提案が通れば、重要な前例となる。 DeFiエコシステム全体の観点から見ても、これはかなり重要な瞬間だ。長年、ガバナンストークンはキャッシュフローに裏付けられない純粋な投機資産と見なされてきたが、Uniswapはこのイメージを変えつつある。分散型プロトコルが複雑なマルチチェーン金融システムを管理しながら、透明でオンチェーンのキャッシュフローを生成できることを示しているのだ。もしUniswapがこのモデルを8つの異なるL2に拡大できれば、他のプロトコルの経済設計にも大きな影響を与えるだろう。 つまり、代表的手数料は単なる技術的な機能ではなく、DeFiガバナンスの進化を示す声明だ。純粋なガバナンスモデルから、直接的な価値取り込みを統合したモデルへの移行だ。より多くの取引活動が高速で安価なL2に移行するにつれ、プロトコル手数料を全チェーンで取り込む能力は長期的な持続可能性にとって不可欠と考えられる。これは2025年末に始まったUNIficationイニシアチブの第二フェーズであり、このフェーズは急速に成長するL2エコシステムに焦点を当てている。Uniswapをフォローしている、または将来のDeFi経済に興味があるなら、この提案は注視に値する。
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Frictionless

Frictionless

04-23 10:51
最近看 DAO 提案有点上头,说白了不是“社区一起决定”,更多是“谁来出钱、谁能拿到按钮”。 I’ve been a bit obsessed with recent DAO proposals; honestly, it’s not really “the community decides together,” but more about “who funds it and who gets the control button.” 我一般先假设三件事:投票权分布是不是集中、提案通过后的现金流往哪走、执行权限到底在谁手里(多签那几个地址比口号真实多了)。 I usually start by assuming three things: whether voting power is concentrated, where the cash flow goes after a proposal passes, and who actually holds the execution authority (multi-signature addresses are more real than slogans). 有些提案表面在讲发展,细看激励就是给特定角色续命:补贴谁、谁来分、分多久,顺便把反对成本抬高。 Some proposals seem to focus on development on the surface, but closer inspection reveals that the incentives are just about prolonging the life of specific roles: who gets subsidies, who distributes, for how long, and meanwhile raising the cost of opposition. 这阵子 L2 互怼 TPS/费用/生态补贴,看着热闹,其实跟 DAO 很像:补贴一开,治理就变成“怎么把预算写得更像公共利益”。 Lately, L2s have been arguing over TPS/fees/ecosystem subsidies, which looks lively, but in fact is very similar to DAOs: once subsidies start, governance turns into “how to write the budget more like public interest.” 我最怕的不是亏,而是投票完才发现自己只是给别人权力结构盖章。 What I fear most is not losing money, but realizing after voting that I’ve only stamped someone else’s power structure. 反正我现在看到“激励计划”四个字,第一反应不是兴奋,是去找那条写着“谁有最终解释权”的小字。 Anyway, when I see the words “incentive plan,” my first reaction isn’t excitement, but to look for the small print that says “who has the final interpretive authority.”
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