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SemiAnalysis

SemiAnalysisの事業、知的財産、および市場における地位に関する戦略的分析

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要旨

SemiAnalysisは、半導体およびAI産業に特化した独立系調査・分析会社であり、その創設者兼チーフアナリストであるディラン・パテル氏の個人的な権威と結びついた独自の地位を確立している 1。同社は、無料ニュースレターから年額制の会員制サービス、さらに機関投資家向けのカスタムモデルやコンサルティングまで、多層的なビジネスモデルを展開している 3。この戦略は、幅広い読者層を獲得しつつ、サプライチェーン全体にわたる極めて詳細な非公開データを活用した高価値な機関向けサービスを通じて、収益の大部分を生み出している 1。

同社の知的財産は、AI競争の戦略的側面（例：Metaの「スーパーインテリジェンス」への転換）から、ハードウェアの総所有コスト（TCO）に関する厳密な分析（例：Nvidia GB200の信頼性の課題）、そして合成データや強化学習のような技術的進歩の動向に至るまで、多岐にわたる独自の知見に基づいている 7。SemiAnalysisの分析は、従来の市場調査会社が提供するような広範な市場予測とは一線を画しており、データセンターの電力消費から高度なパッケージングに至るまで、サプライチェーンのミクロ経済学に深く切り込んでいる 6。

市場における同社の評判は、Stratecheryのベン・トンプソン氏のような業界の権威者からの称賛によって補強されている一方、レポートの査読の欠如やオープンソースコミュニティとの視点のずれについて、一部の公開フォーラムで批判も受けている 2。しかし、SemiAnalysisは、技術ベンチマークの再現性向上のための社内能力構築に投資することで、これらの批判に戦略的に対処している 8。さらに、同社は米国政府への政策提言を通じて、市場分析の枠を超えた影響力を確立しており、半導体製造と国家安全保障を巡る議論において重要な役割を果たしている 10。結論として、SemiAnalysisは、従来の調査会社よりも俊敏で詳細な分析を提供する、ハイブリッドな次世代型インテリジェンスファームとして独自の位置を占めている。

第1章 洞察の担い手たち：ミッション、リーダーシップ、および中心的な哲学

1.1 SemiAnalysisの起源とミッション

SemiAnalysisは、半導体およびAI産業に特化した独立系の調査・分析会社として、2020年から事業を展開している 1。その中心的な使命は、「ビジネスと世界で最も重要な産業との間のギャップを埋める」ことである 1。同社は、半導体の製造基盤から、最先端のAIモデル、ソフトウェア、およびそれらのインフラストラクチャに至るまで、サプライチェーン全体にわたる詳細な情報を提供することに重点を置いている 1。

このミッションは、同社が市場で確立した独自の地位を説明する上で極めて重要である。SemiAnalysisは、特定の企業や株主に縛られることなく、独立した視点から分析を行うことを明確にしている 1。これにより、特定のベンダーや市場セグメントに偏ることなく、公平で客観的な評価を提供できると主張している。また、このアプローチは、複雑な技術的詳細を理解している業界の専門家が、自分たちの専門分野を超えたサプライチェーンの全体像や、上流・下流で何が起きているかについての文脈を理解したいというニーズに応えている 1。これは、多くの専門家が、自分の特定の役割に限定された見解を持ち、全体の流れを把握することが困難であるという、半導体業界特有の課題に対応している。SemiAnalysisは、このギャップを埋めることで、相互に利益をもたらす関わりを創出している。

1.2 権威の体現者：ディラン・パテル

SemiAnalysisのブランドアイデンティティは、その創設者、CEO、そしてチーフアナリストであるディラン・パテル氏の個人的な権威と密接に結びついている 2。パテル氏は、半導体およびAI分野の「傑出した権威」であり、「深い見識を持つ専門家」として知られている 2。彼の名声は、シリコンバレーのAI戦争やチップ産業の動向に関する洞察に富んだ分析を通じて確立されたものである 7。

パテル氏の存在は、SemiAnalysisがその名を広め、信頼を築く上で中心的な役割を果たしている。2020年の創業以来、パテル氏が「単独ベンチャーから団結し、集中したチームへと変貌させた」と述べているように、同社の成長は彼の個人的なビジョンとリーダーシップの延長線上にある 2。このモデルは、パテル氏の評判と専門知識がブランドの信用を直接的に高めるという点で、高い機動性と影響力を生み出している。しかし、このアプローチには、ブランドの価値が特定の個人の評判に依存するという固有のリスクも伴う。このリスクを軽減するため、SemiAnalysisは、パテル氏個人に加えて、複数の専門家からなるチームを構築し、知識ベースと分析手法を組織的に確立しようと努めている 2。なお、シカゴを拠点とする同姓同名の著名な料理人、ディラン・パテル氏とは別人であり、両者を混同しないよう注意が必要である 14。

第2章 価値提案の解剖：ビジネスモデルと提供サービス

2.1 知的サービスの多層的アプローチ

SemiAnalysisの事業モデルは、多層的なサービス提供を通じて、さまざまな顧客セグメントに対応するように設計されている 3。最も基本的なレベルでは、無料ニュースレターが提供されており、これは潜在的な読者や顧客への入り口としての役割を果たしている。その上の階層には、年間500ドルの有料購読があり、これにより読者は「すべてのニュースレター記事へのフルアクセス」と「深い掘り下げへのさらなる洞察」を得ることができる 3。チーム購読は、チームメンバー1人あたり年間500ドルの料金で提供されており、企業顧客向けの利用を促している 15。

この階層構造は、有料ニュースレターが単なる収益源ではなく、より高価値なサービスへの洗練されたマーケティングファネルとして機能していることを示唆している。有料ニュースレターの購読は、SemiAnalysisが提供する専門知識の深さを実証し、機関投資家や大手テクノロジー企業といった、より大規模で収益性の高い顧客層を惹きつけるための信頼性を構築する 1。このアプローチは、コンテンツをより価値の高いコンサルティングサービスやデータ製品へのショーケースとして位置づける、「製品化されたコンサルティング」の典型的なモデルである。

2.2 知的財産としての機関向けモデル

SemiAnalysisの真の知的財産と収益の大部分は、ニュースレターの年間購読には含まれない、高価値な機関投資家向けモデルから生まれている 4。これらの製品には、

Accelerator Industry Model、AI Cloud TCO Model、およびAI Networking Modelが含まれる 4。これらのモデルは、ハイパースケーラー、大手半導体企業、大規模な投資家、さらには新興のAIクラウド企業や主権AIイニシアティブといった、特定の関係者を対象にしている 4。

これらのモデルが提供するデータの粒度は、一般的な市場調査レポートをはるかに超えている。例えば、Accelerator Industry Modelは、企業やタイプごとのAIアクセラレータの生産量や、ファウンドリウェハー、2.5Dウェハーの歩留まり、ダイアタッチステップなどの上流サプライチェーン情報を提供している 4。

AI Cloud TCO Modelは、AIクラウド事業の経済性について、GPUクラスターの設備投資（capex）と運営費用（opex）、さらには将来的な残存価値までを詳細に分析している 5。そして、

AI Networking Modelは、ハイパースケーラーごとのAIクラスターネットワークの構成、スイッチ、トランシーバー、ケーブルの数量、価格設定、消費電力、さらには各ベンダーのウォレットシェアに至るまで、極めて詳細な情報を提供している 6。

このような詳細なデータの存在は、SemiAnalysisがサプライチェーン内の深部にわたる非公開情報源にアクセスしていることを強く示唆している。この情報収集能力は、同社の主要な競争優位性であり、顧客がサプライチェーン計画、競合分析、および多額の設備投資に関する意思決定を行う上で直接的に役立つ、実用的な情報を提供している。これらのモデルの価格が公開されていないことは、その提供が既製品ではなく、提供する価値に基づいて価格設定される、非常に高価なカスタムサービスであることを強調している 4。

表1：SemiAnalysisの製品およびサービスマトリックス

製品/サービス名ターゲット顧客主なデータ/提供される知見一般的な価格/価格モデル
無料ニュースレター一般の読者、潜在的な顧客厳選されたニュース記事0ドル
年間購読個人専門家、中小企業すべてのニュースレター記事、詳細な分析年間500ドル
チーム購読企業、グループすべてのニュースレター記事、詳細な分析メンバーあたり年間500ドル
機関向けモデル(例: Accelerator Model, AI Cloud TCO Model)ハイパースケーラー、大手半導体企業、投資家供給チェーンの詳細データ、TCO分析、顧客別出荷量非公開（販売担当者に連絡）
戦略/技術コンサルティング大手企業、機関投資家カスタム調査、顧問契約、特定プロジェクトの分析非公開（時間単位または契約ベース）

第3章 知的な優位性：核心的な主張と基礎研究

3.1 「スーパーインテリジェンス」競争に関する戦略的見解

SemiAnalysisは、AI競争の動向を、単なる製品の機能比較ではなく、企業戦略や経営層の意思決定という観点から分析している 7。例えば、ディラン・パテル氏は、Metaが最近Scale AIを買収した動機は、そのデータラベリング事業の価値ではなく、創業者のアレクサンドル・ワン氏とその中核チームの獲得にあると述べている 7。これは、MetaのCEOであるマーク・ザッカーバーグ氏のAI戦略が、「AIは素晴らしいがAGI（汎用人工知能）はすぐには実現しない」という従来のスタンスから、「スーパーインテリジェンス」を全力で追求する方向へ大きく転換したことを示している 7。

同様に、同社は大手テクノロジー企業間の複雑な関係性を深く掘り下げている。彼らの分析は、AppleがAnthropicやMetaのような企業文化、高給、潤沢な計算資源を提供できないため、トップクラスのAI研究者の獲得競争で不利な立場にあるという指摘を含んでいる 7。さらに、SemiAnalysisは、OpenAIとMicrosoftの間で潜在的な知的財産権（IP）の支配を巡る争いが隠された懸念材料であると見ている 7。これらの分析は、表向きの発表やニュースの背後にある、企業間の戦略的な動機や潜在的なリスクを明らかにしており、業界の複雑なダイナミクスを理解する上で非常に価値のある情報源となっている。

3.2 ハードウェアとサプライチェーンの技術的・経済的現実

SemiAnalysisの分析のもう一つの核心は、ハードウェアの総所有コスト（TCO）に基づいた厳密な評価である 5。同社は、Nvidiaの最新GPUであるGB200 NVL72とH100を比較し、GB200のGPUあたりの初期費用がH100の1.6倍から1.7倍に上ることを明らかにした 8。さらに重要なのは、彼らがGB200 NVL72の「信頼性の低さ」とソフトウェアの未熟さを指摘しており、このことが現時点での大規模な学習実行を妨げていると結論付けている点である 8。この事実は、マーケティング上のスペック値ではなく、実際の運用上の課題に焦点を当てることで、意思決定者にとってより実用的な情報を提供している。

同社は、Nvidiaに対して公正な評価を行いながらも、同社がDGX Cloudを通じてクラウドサービスプロバイダーと直接競合している点を「重大な過ち」と見なしており、これが一部のクラウドプロバイダーをAMDへと向かわせるきっかけを与えたと主張している 7。一方で、SemiAnalysisはAMDに対しても批判的であり、AIモデルのトレーニングに必要な基本的な機能でさえ、大規模なデバッグなしには実行不可能な「深刻なソフトウェアの問題」を抱えていると指摘している 16。この、特定のベンダーを一方的に擁護しない姿勢は、SemiAnalysisの客観性を補強している。

表2：SemiAnalysisの核心的な主張と基礎的知見

主張関連企業/技術関連する証拠/データ意味/重要性
Metaは「スーパーインテリジェンス」を全力で追及しているMeta, Scale AIScale AIの創業者アレクサンドル・ワン氏の獲得が目的 7企業戦略の根本的な転換を示唆し、AIタレント戦争の重要性を強調している。
OpenAIとMicrosoftの間で知的財産権を巡る潜在的なリスクがあるOpenAI, MicrosoftMicrosoftがAGI実現寸前にIPをすべて所有する可能性があるという懸念 7表面的な協力関係の裏にある、生態系全体を不安定化させうるリスクを指摘している。
NvidiaのGB200は現時点では信頼性に課題があるNvidia, GB200 NVL72「大規模な学習実行はまだ行われていない」 8理論上の性能ではなく、実際の運用上の問題点を浮き彫りにし、大規模な投資判断に影響を与える。
NvidiaのDGX Cloud戦略は「重大な過ち」であるNvidia, DGX Cloudクラウドサービスプロバイダーの不満を買い、AMDへの転換を促した 7競合環境における戦略的ミスとその連鎖的な影響を分析している。
AMDは深刻なソフトウェア問題を抱えているAMDAIモデルのトレーニングに必要な機能でさえデバッグが必要な状況 16ハードウェアの性能だけでなく、ソフトウェアのエコシステムが競争力に不可欠であることを強調している。
AIは「Scaling Laws」に従い、将来的にほとんどの知識労働に影響を与えるAI, 計算能力, データ計算能力、データ、およびパラメータの増加がモデルの能力向上に対応する 10AIの進歩が一時的なトレンドではなく、経済活動全体を根本的に変えるパラダイムシフトであることを示している。
強化学習（RL）はAIモデルの進歩を加速する鍵であるAI, 強化学習コーディングや数学のような「検証可能な報酬」を持つ分野で特に有効 9モデル開発の技術的ボトルネックとその解決策に焦点を当て、単なる性能向上以上の深い理解を示している。

3.3 AIの未来：スケーリング、経済、および政策

SemiAnalysisの研究は、AIの発展における広範なトレンドにも及んでいる。彼らは、「スケーリングの法則（Scaling Laws）」が、計算能力、データ、およびパラメータの増加がモデルの能力向上に直接対応することを示しており、これによりAIが将来的にほぼすべての知識労働に大きな影響を与えるという見解を支持している 10。さらに、強化学習（RL）がモデルの進歩を促す主要な要因であると特定しており、特にコーディングや数学のような「検証可能な報酬」が存在する分野で、モデルが推論能力を獲得する上で重要な役割を果たしていると説明している 9。

同社は、AIの経済性についても詳細な分析を提供しており、大規模なモデルの場合、推論コストが週単位で学習コストを上回ると指摘している 17。これは、AIを大規模に展開する際の経済的な課題を明確に示している。また、ディラン・パテル氏は、合成データ生成という「新たなスケーリングの軸」が解き放たれ、今後6ヶ月から1年でAIモデルが過去1年間よりも速く改善されると予測した 18。

SemiAnalysisは、これらの技術的・経済的分析を、マクロレベルの政策提言にまで昇華させている 10。米国政府への提出文書では、国家安全保障上の理由から、先進ロジック、パッケージング、およびHBM（高帯域幅メモリ）の製造能力を国内でインセンティブ化することを提言している 10。彼らは、米国が先進的な半導体製造を国内で確保できなければ、「米国の技術的未来と安全保障に対する最大の単一のリスク」となると警告している 10。この政策への関与は、SemiAnalysisが単なる市場のオブザーバーではなく、技術政策の形成に積極的に関与する戦略的プレイヤーであることを示している。

第4章 市場の評価：評判、影響力、および競争上の地位

4.1 認められた権威

SemiAnalysisは、その深い専門知識により、テクノロジーおよびビジネスメディアの権威者たちから高い評価を得ている 2。Stratecheryのベン・トンプソン氏は、SemiAnalysisのコンテンツを「書きたかった内容だ」と称賛し、The Asianometry Newsletterのジョン・Y氏は、その分析と詳細な解説を「シリコンの『どうやって/なぜ/いくら』に関する最高の分析の一つ」と評している 2。これらの評価は、SemiAnalysisがそのニッチな分野で確固たる地位を築いていることを示している。主要なテクノロジー業界の思想的リーダーからのこのような支持は、同社の分析の信頼性を補強し、洗練された読者層を引き付ける上で重要な役割を果たしている 13。

4.2 批判的な対話：懐疑論への対応

SemiAnalysisが広く評価されている一方で、その手法や視点に対する批判も存在している。Redditなどの公開フォーラムでは、レポートが査読を受けていないため、その権威は「信頼してください、私の言葉を額面通りに受け取ってください」という程度のものだと指摘されている 11。この批判は、従来の学術研究や大手調査会社の査読プロセスとは異なる、彼らの手法の性質を浮き彫りにしている。

また、オープンソースAIに関する彼らの見解に対しては、「Googleがスポンサーした記事のように読める」といった厳しい意見も出されている 12。あるユーザーは、オープンソースコミュニティの多様な活動やユースケースを無視し、大企業中心の視点から分析していると指摘している 12。これらの批判は、SemiAnalysisの分析が、主に機関投資家や大手企業といった、その中核となる顧客層のニーズと視点に深く焦点を当てていることを示唆している。

4.3 競合分析：SemiAnalysis対市場の既存企業

SemiAnalysisは、そのアプローチとスピードにおいて、GartnerやIC Insightsといった従来の市場調査会社とは一線を画している 21。ある情報源は、SemiAnalysisを「新たなGartner」と呼び、Gartnerの「マジック・クアドラント」のようなマーケティング主導のモデルと比較して、SemiAnalysisはエンジニア出身のアナリストがライブデータに基づいて分析を行う点を高く評価している 21。これは、従来の調査会社が数年がかりの研究に基づいて広範なレポートを作成するのに対し、SemiAnalysisは変化の速い市場でタイムリーな、かつ深く掘り下げた分析を提供する能力があることを意味している 21。

IC Insightsは、TechInsightsに買収された後、広範な市場予測と半導体のリバースエンジニアリングに焦点を当てており、これもSemiAnalysisとは異なるアプローチである 22。IC Insightsのレポートは、市場規模やCAGRといった高レベルの指標を提供しているのに対し 23、SemiAnalysisは、特定のチップの製造コスト、パッケージングの歩留まり、個々のデータセンターにおけるベンダーの支出といった、より戦術的で詳細なデータに焦点を当てている 4。これにより、SemiAnalysisは、より広範な業界レポートを補完し、特定のニッチなニーズを持つ顧客に独自の価値を提供している。

表3：競合分析：SemiAnalysis対市場の既存企業

企業主な手法主なターゲット顧客主な強み/弱み
SemiAnalysis供給チェーンの深部にある非公開データ、TCOに基づく分析、ベンチマーク 4ハイパースケーラー、機関投資家、技術企業強み: 俊敏性、深い技術的専門知識、実用的なデータ、創業者個人の権威。弱み: 査読の欠如、創業者への依存、オープンソースコミュニティとの視点のずれ 11
Gartner広範な市場調査、マジック・クアドラント、ITトレンド分析 21大企業、IT部門の意思決定者強み: 確立されたブランド、広範なカバレッジ、多様な業界。弱み: 遅い分析ペース、マーケティング主導の評価、高コスト 21
IC Insights(TechInsightsの一部)市場予測、リバースエンジニアリング、プロセス分析 22半導体製造業者、資本設備企業、ファブレス企業強み: 業界の包括的なデータ、確立されたレポート、技術分析。弱み: リアルタイムのサプライチェーンデータに特化していない、広範な市場予測に重点を置いている 23

第5章 前方への軌跡：企業の未来と業界の未来

5.1 市場の変化を予測する：採用と焦点

SemiAnalysisの戦略的意図は、その採用活動にも反映されている 8。同社は、Nvidia、AMD、GoogleのTPU、AWSのTrainiumなど、複数のベンダーにわたる「大規模ベンチマークの構築と実行」を担当する役割を積極的に募集している 8。また、彼らがサイト信頼性エンジニアリング（SRE）やシステムレベルの問題解決の経験を持つ人材を求めていることは、彼らの事業が単なる情報収集と分析から、独自の一次データを生成し、検証可能なパフォーマンス指標を構築する方向へと移行していることを示している 8。

この動きは、SemiAnalysisがその分析に対する「信頼してください」という批判に直接的に対処しようとしていることを示唆している 11。独自のベンチマークパイプラインを構築することで、彼らは評判に加えて、実証可能で再現可能な結果という新たな競争力を獲得することを目指している。これは、彼らが単なる解説ファームではなく、AIハードウェア分野の信頼できる情報源としての地位を固めようとしていることを示している。

5.2 政策と国家安全保障への影響

SemiAnalysisの影響力は、民間の市場分析を超えて、公共政策の領域にまで及んでいる 10。同社は、AIと半導体に関する米国政府への正式な提言を提出しており、その内容は国家および経済安全保障の観点から深く掘り下げられている 10。提言には、米国内での先進ロジック、パッケージング、およびHBM製造を強く奨励することや、電力供給網の相互接続を迅速化し、データセンターが独自の発電インフラを構築できるように規制を緩和することなどが含まれている 10。

これらの提言は、サプライチェーン内の技術的ボトルネック、地政学的リスク、およびインフラの課題に関する同社の深い理解を反映している。半導体製造能力の不足を「米国の技術的未来と安全保障に対する最大の単一のリスク」と位置付けることで、SemiAnalysisは単なる業界アナリストではなく、政府の政策策定者にとって重要な戦略的アドバイザーとしての役割を確立している 10。この関与は、同社が半導体産業を、単なるビジネスではなく、国家の存続と競争力に不可欠な資産と見なしていることを示している。

結論：SemiAnalysisの戦略的意義

SemiAnalysisは、従来の市場調査会社が提供するような広範な概観とは異なる、独自の価値を市場に提供している。その強みは、半導体とAIという2つのドメインにわたる深い専門知識、無料コンテンツから高マージンの機関向けサービスに至るまでの多層的なビジネスモデル、創業者であるディラン・パテル氏の個人的な権威、そして非公開の供給チェーンデータにアクセスする能力にある 2。これらの要素が組み合わさることで、同社は、洗練された顧客層が直面する、戦術的かつ戦略的な意思決定のための実用的な情報を提供するという、独自のニッチを確立している。

一方で、SemiAnalysisにはいくつかの弱点も存在する。その分析は創設者の個人的な評判に大きく依存しており、正式な査読プロセスが存在しない 11。また、その企業中心の視点は、オープンソースコミュニティのような特定のセグメントとの間で対立を引き起こす可能性がある 12。しかし、自社でベンチマーク能力を構築し、一次データを生成するという彼らの戦略的な動きは、これらの弱点に正面から向き合い、将来的な信頼性をさらに高めることを目指している 8。

結論として、SemiAnalysisは、従来の調査会社よりも俊敏で詳細な分析を提供できる、新世代の調査会社である。彼らは、技術の専門知識とビジネスの戦略的思考を組み合わせることで、投資家、ハイパースケーラー、および政府関係者にとって、不可欠な情報源となっている。

最終提言：

  • 投資家向け: SemiAnalysisの機関向けレポートは、市場のセンチメントを検証し、企業や製品の潜在的な運用上の課題を明らかにするための、高価値なデューデリジェンスツールとして活用すべきである 8。ただし、その分析が創業者個人の見解に強く結びついている可能性を考慮に入れることが重要である。
  • 競合企業向け: Gartnerのような従来の調査会社は、SemiAnalysisのスピードと粒度を新たな競争上の脅威と認識し、よりリアルタイムで詳細なインテリジェンスを提供するための新たな戦略を検討すべきである 21。
  • 大手テクノロジー企業向け: SemiAnalysisの批判は、マーケティング資料の表面的な内容ではなく、大規模なハードウェア導入における実際の運用上の困難を反映しているため、真剣に受け止めるべきである 8。これらの知見は、製品ロードマップを改善し、顧客との関係を強化するための重要なフィードバックとして機能する。

引用文献

  1. About – SemiAnalysis https://semianalysis.com/about/
  2. Dylan Patel: Founder, CEO, and Chief Analyst, SemiAnalysis https://semianalysis.com/dylan-patel/
  3. Subscribe to SemiAnalysis https://semianalysis.com/subscribe-to-semianalysis/
  4. Accelerator Industry Model – SemiAnalysis https://semianalysis.com/accelerator-model/
  5. AI Cloud TCO Model – SemiAnalysis https://semianalysis.com/ai-cloud-tco-model/
  6. AI Networking Model – SemiAnalysis https://semianalysis.com/ai-networking-model/
  7. 關於矽谷AI大戰的現狀，這篇文章講清楚了 – 鉅亨號 https://hao.cnyes.com/post/180740
  8. H100 vs GB200 NVL72 Training Benchmarks – Power, TCO, and Reliability Analysis, Software Improvement Over Time – SemiAnalysis https://semianalysis.com/2025/08/20/h100-vs-gb200-nvl72-training-benchmarks/
  9. Scaling Reinforcement Learning: Environments, Reward Hacking, Agents, Scaling Data – SemiAnalysis https://semianalysis.com/2025/06/08/scaling-reinforcement-learning-environments-reward-hacking-agents-scaling-data/
  10. SemiAnalysis – Comments Received in Response To: Request for Information on the Development of an Artificial Intelligence (AI) Action Plan (&qu https://files.nitrd.gov/90-fr-9088/SemiAnalysis-AI-RFI-2025.pdf
  11. Latest semianalysis article is on Deepseek, all the people on this sub should read it. – Reddit https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ieaqwg/latest_semianalysis_article_is_on_deepseek_all/
  12. Semianalysis: Model evaluation is broken : r/LocalLLaMA – Reddit https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/163irxw/semianalysis_model_evaluation_is_broken/
  13. Dylan Patel’s Profile | SemiAnalysis Journalist – Muck Rack https://muckrack.com/dylan-patel
  14. Dylan Patel – Chicago Gourmet https://www.chicagogourmet.org/page/DylanPatel
  15. Subscribe – SemiAnalysis https://semianalysis.passport.online/member/team/NKt6QeF6AFkyoJBinbxga
  16. AMDのAIソフトウェア開発に致命的遅れ、NVIDIAの優位性はまだしばらくは揺るがないかも知れない | XenoSpectrum https://xenospectrum.com/critical-delay-in-amds-ai-software-development/
  17. The Inference Cost Of Search Disruption – Large Language Model Cost Analysis – SemiAnalysis https://semianalysis.com/2023/02/09/the-inference-cost-of-search-disruption/
  18. SemiAnalysis’s Dylan Patel says AI models will improve faster in the next 6 month to a year than we saw in the past year because there’s a new axis of scale that has been unlocked in the form of synthetic data generation, that we are still very early in scaling up : r/singularity – Reddit https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1hm6z7h/semianalysiss_dylan_patel_says_ai_models_will/
  19. Thoughts on latest SemiAnalysis post : r/AMD_Stock – Reddit https://www.reddit.com/r/AMD_Stock/comments/1mjjbar/thoughts_on_latest_semianalysis_post/
  20. FAQ – SemiAnalysis https://semianalysis.com/faq/
  21. Gartner’s Grift Is About To Unravel https://dx.tips/gartner
  22. TechInsights acquires The McClean Report from IC Insights https://www.techinsights.com/press-release/techInsights-acquires-the-mcclean-report-from-ic-insights
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  24. Mixed Signal IC Market | Global Market Analysis Report – 2035 https://www.futuremarketinsights.com/reports/mixed-signal-ic-market
  25. The Dark Side Of The Semiconductor Design Renaissance – Fixed Costs Soaring Due To Photomask Sets, Verification, and Validation – SemiAnalysis https://semianalysis.com/2022/07/24/the-dark-side-of-the-semiconductor/
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