ARM

アーム・ホールディングス 価格

休場中
ARM
¥37,365.86
+¥2,809.50(+8.13%)

*データ最終更新日:2026-04-27 05:41(UTC+8)

2026-04-27 05:41時点で、アーム・ホールディングス(ARM)の価格は¥37,365.86、時価総額は¥39.78T、PERは141.57、配当利回りは0.00%です。 本日の株価は¥33,583.20から¥37,919.47の間で変動しました。現在の価格は本日安値より11.26%高く、本日高値より1.45%低く、取引高は20.48Mです。 過去52週間で、ARMは¥15,957.19から¥37,919.46の間で取引されており、現在の価格は52週間高値より-1.45%低い水準にあります。

ARM 主な統計情報

前日終値¥32,643.48
時価総額¥39.78T
取引量20.48M
P/E比率141.57
配当利回り(TTM)0.00%
希薄化EPS(TTM)0.75
純利益(FY)¥126.35B
収益(FY)¥639.27B
決算日2026-05-06
EPS予想0.58
収益予測¥235.12B
発行済株式数1.21B
ベータ(1年)3.338

ARMについて

Arm Holdings plcは、半導体企業やオリジナル機器メーカーが製品開発に依存する中央処理装置(CPU)製品および関連技術の設計、開発、ライセンス供与を行っています。同社はマイクロプロセッサ、システム知的財産(IP)、グラフィックス処理ユニット、物理IPおよび関連システムIP、ソフトウェア、ツール、その他の関連サービスを提供しています。同社の製品は、自動車、コンピューティングインフラ、コンシューマーテクノロジー、インターネット・オブ・シングスなどのさまざまな市場で使用されています。米国、中国、台湾、韓国、および国際的に展開しています。1990年に設立され、本社はイギリスのケンブリッジにあります。Arm Holdings plcは、Kronos II LLCの子会社として運営されています。
セクター技術
業界半導体
CEORene Anthony Andrada Haas
本社Cambridge,None,GB
公式ウェブサイトhttps://www.arm.com
従業員数(FY)8.33K
平均収益(1年)¥76.74M
従業員一人当たりの純利益¥15.16M

アーム・ホールディングス(ARM)よくある質問

今日のアーム・ホールディングス(ARM)の株価はいくらですか?

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アーム・ホールディングス(ARM)は現在¥37,365.86で取引されており、24時間の変動率は+8.13%です。52週の取引レンジは¥15,957.19~¥37,919.46です。

アーム・ホールディングス(ARM)の52週間の高値と安値はいくらですか?

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アーム・ホールディングス(ARM)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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アーム・ホールディングス(ARM)の時価総額はいくらですか?

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アーム・ホールディングス(ARM)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、アーム・ホールディングス(ARM)を買うべきか、売るべきか?

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アーム・ホールディングス(ARM)の株価に影響を与える要因は何ですか?

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アーム・ホールディングス(ARM)株の購入方法

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リスク警告

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その他の取引市場

アーム・ホールディングス(ARM)最新ニュース

2026-04-25 02:41

Meta、AIワークロード向けに数百万台のAWS Gravitonチップを導入へ

ゲートニュース 4月25日 — Amazonは4月24日、MetaがAIワークロードに数百万台のAWS Gravitonチップを使用すると発表した。これは、AWSの自社開発ARMベースプロセッサにとって大きな顧客獲得の成果となる。これらのチップは、モデル学習ではなくAI推論および一般的なコンピューティングに使用される予定である。 この契約は複数年にわたり、数十億ドル規模で、MetaはGraviton5プロセッサコアを数千万台規模で配備する計画だ。発表は、Metaが2025年8月にGoogle Cloudと米国$10 billion規模の6年にわたるクラウド提携を結んだ後に行われたが、同社は引き続きAWSやMicrosoft Azureとの関係を維持している。 この動きは、業界全体のより広範な変化を反映している。Amazonは自社のカスタムAIチップ事業を拡大しているからだ。4月、Anthropicはカスタムチップに重点を置いたAWSワークロードに対して10年以上にわたりUS$100 billionを投じることを約束し、その結果Amazonはスタートアップに対してさらにUS$5 billionを追加投資することになった。

2026-04-15 06:36

NVIDIAのArmベースのPCチップN1開発ボードが登場、販売開始が目前に迫る

Gate News のお知らせ、4月15日――2024年後半からMediaTekと共同で開発してきた、Windows PC向けの Arm ベースのシステムオンチップ (SoC) である NVIDIA の N1 開発ボードが、中国の中古取引プラットフォームに登場した。ボードには SK Hynix の LPDDR5X メモリモジュールが搭載されており、価格は 9,999 元 (およそ $1,370)。 N1/N1X チップは、NVIDIA の DGX Spark AI ワークステーションで使われている GB10 の派生品だと見られている。クロック速度、メモリ帯域幅、コア数は、ラップトップ環境向けに調整されている。N1X は、パフォーマンス重視の Arm Cortex-X925 CPU コアを 10 個、電力効率重視の Cortex-A725 コアを 10 個、Blackwell GPU コアを統合し、Arm ベースの Windows ラップトップでのゲームおよびコンテンツ制作の能力向上を目指している。 NVIDIA の CEO である Jensen Huang は昨年9月、Intel との発表の場で初めて N1 チップに言及し、DGX Spark や同様の製品で使用されると述べた。チップは、6月1日から4日に開催される Computex Taipei と併催される GTC 2026 の期間中に公式発表される見込みだ。Lenovo と Dell は、関連製品の発売に向けて準備を進めていると報じられている。

2026-04-10 06:31

SKテレコムがArmおよびRebellionsと連携してAIデータセンターの推論ソリューションを開発

ゲート・ニュースの報道によると、4月10日、SKテレコムは英国のチップ設計企業Armおよび韓国のAIチップ新興企業Rebellionsと、三者間で覚書(MOU)に署名した。共同でAIデータセンター向け推論サーバー・ソリューションを開発する。合意内容によれば、三者はArmが新たに発表したAGI CPUと、Rebellionsが今年第3四半期に投入予定のAIアクセラレーションチップRebelCardを組み合わせ、AI推論サーバーを共同開発し、SKテレコムのAIデータセンターでテストおよび検証を行う。なお、ArmのAGI CPUは高密度推論環境および大規模AIデプロイメント向けに最適化されており、RebelCardは大規模AI推論のために専用設計されている。

2026-03-25 08:05

チップ業界で最も安全とされる仲介業者が、最も危険な道を歩むことになった

40億ドルと150億ドルの間には、成長曲線ではなく、ビジネスモデルの自己革新がある。 3月24日、Armはサンフランシスコで同社の35年の歴史の中で初めて自社設計のデータセンター向けCPUを発表した。このAGI CPUと名付けられたチップは、136コアのNeoverse V3を搭載し、TSMCの3nmプロセス、TDPは300W、Metaが最初の顧客となり、年内に大規模展開を予定している。また、OpenAI、Cerebras、Cloudflare、SAP、SK Telecomとも協力を発表した。 ArmのCEO、Rene Haasは発表会で一連の目標数字を示し、2025年度までにチップ事業の年間売上高を150億ドルに達成し、全体の売上高は250億ドル、1株当たり利益は9ドルを目指すと述べた。 これらの数字は何を意味するのか?Armの2025年度(2025年3月末まで)の総売上は40.07億ドルで、Armの年次報告によると、ライセンス収入は18.39億ドル、ロイヤルティ収入は21.68億ドル、粗利益率は97%。つまり、年商40億ドルの企業が、わずか5年で新規事業だけでインテルのデータセンター部門全体の規模に近づくことを目指している。インテルの2024年第4四半期決算によると、インテルのデータセンターとAI(DCAI)部門の2024年通年売上は128億ドルだ。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b28ad97cef-f349f58fa5-8b7abd-ceda62) 40億から150億へ、その3.7倍の飛躍の背後には、Armが純粋なIPライセンス企業から、設計図と完成品を同時に販売するハイブリッド企業へと変貌を遂げようとしている試みがある。これは半導体業界に前例のないことだ。 なぜArmはこのリスクを取るのか?答えは顧客リストに隠されている。 過去3年間、Armの最大のデータセンター顧客は皆同じことをしている。AWSの公開データによると、アマゾンは既に50%以上のEC2コンピューティング能力を自社開発のGravitonチップに移行しており、最新のGraviton5は192コアに達している。Google Cloudは、GoogleのAxionチップが3万以上の内部アプリケーションの移行を支え、エネルギー効率を80%向上させたと明らかにした。MicrosoftのCobalt 200もArm Neoverseアーキテクチャに基づき、TSMCの3nmプロセス、132コアを採用している。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-c5de4f78e1-d55712aa2b-8b7abd-ceda62) これらのクラウド事業者はすべてArmのアーキテクチャのライセンスを使用しているが、チップは自社設計、自社製造、自社展開だ。Armが得るのはライセンス料とロイヤルティであり、チップの利益ではない。これらの自社開発チップによって計算能力の需要が満たされていくにつれ、Armのデータセンターにおける収益の天井はますます明確になっている。 過去4年間のArmの収益構造を詳しく見ると、その天井の輪郭がより具体的になる。Armの過去の財務報告によると、2022年度から2025年度までに、全体の売上は27億ドルから40億ドルへと年平均約14%の成長を遂げている。そのうち、ロイヤルティ収入は15.62億ドルから21.68億ドルへ、ライセンス収入は11.41億ドルから18.39億ドルへと増加した。ロイヤルティの成長率は過去数年より鈍化しているが、その20%の成長の大部分は、モバイル端末向けのArmv9アーキテクチャのアップグレードによるものであり、データセンターによるものではない。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-bc18c9e7b5-cd622fbbbf-8b7abd-ceda62) この成長率を前提に外挿すると、ライセンスとロイヤルティの収入がともに約20%の年成長を維持した場合、2031年には約100億ドルにしか達しない。残りの150億ドルは、現時点では存在しない新規事業から生まれる必要がある。これが、Armが自らチップを作る算術的な理由だ。 Armが自社でチップを作る選択は、根本的に顧客との競争を意味している。設計図を売る会社が自ら建物を建て始めたのだが、その設計図の買い手たちはすでに何年も建築を進めている。 これが、136コアのAGI CPUの真の背景だ。The Registerによると、このチップは基本周波数3.2GHz、最大3.7GHz、12チャネルのDDR5メモリ、各コア6GB/sの帯域幅、96チャネルのPCIe 6.0、CXL 3.0に対応している。Armはこれを「エージェンティックAIクラウド時代の計算力基盤」と位置付け、AI推論におけるCPU側のタスクスケジューリングやデータフロー管理に特化し、GPUと直接競合しないとしている。 市場シェアの変化のペースも非常に示唆的だ。Omdiaの推定によると、2025年にはArmアーキテクチャのサーバーの出荷比率は約21%、成長率は70%だが、大規模データセンター内ではこの割合はすでに50%近い。x86の40年にわたる独占は崩壊しつつあり、1チップずつ置き換えられている。 Armの自社開発チップのリスクは技術ではなく関係性にある。Metaは最初の顧客になり得るが、これはMeta自身にAmazonやGoogleのような成熟した自社チッププロジェクトがないからだ。しかし、Amazon、Google、Microsoftはこの事態をどう見るだろうか?供給者があなたのビジネスを奪い始めたとき、最もコアなアーキテクチャのライセンスを彼らに渡すだろうか? Armの賭けは、データセンターの総規模の成長速度が顧客関係の悪化速度を上回ることにかかっている。Rene Haasは、AI時代においてCPUの需要増加は十分に大きく、自社開発のチップとアーキテクチャのライセンスは共存できると信じている。150億ドルの目標は、その判断に対する価格付けだ。 設計図を売ること35年、初めて自ら建物を建てる。設計図はまだ売り続けているし、建物も建て続けている。あとは同じ土地に収まるかどうかだ。 律動BlockBeatsの求人情報はこちら **律動BlockBeats公式コミュニティに参加しませんか:** Telegram登録グループ:https://t.me/theblockbeats Telegram交流グループ:https://t.me/BlockBeats_App Twitter公式アカウント:https://twitter.com/BlockBeatsAsia

アーム・ホールディングスについての人気投稿 (ARM)

LittleFishFlyToTheS

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6 時間前
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《英伟达份额只剩 48%,推理大时代机会在哪?》 これは AI 投資研究 100 編シリーズの第九篇、2万字、先に保存しておくことをお勧めします。最後まで読める人は多くないでしょう。 前の数篇では Intel、AMD、ARM について見てきました。彼らの過去1年の株価上昇はかなりのものです——AMDは倍増、Intelは3倍、ARMも歴史的高値に到達。上昇後、素朴な疑問が浮かびます:これら既に上昇した株はまだ持ち続けられるのか?上昇していないものにまだチャンスはあるのか? この問いに答えるには、避けて通れない核心語があります——推理。前述の会社が上昇した背景には、分析の中で繰り返し登場するこの二文字があります。 では:推理の市場規模はどれくらい?現在はどの段階にある?どの企業がどのように恩恵を受ける?既に市場価格に織り込まれているものとそうでないものは何か? これを最初に理解すべきです。 一、赛道(市場規模)はどれくらい モデル訓練は「プログラムを書く」ことであり、推理は「このプログラムが毎日呼び出される過程」です。GPTを訓練した後、毎日何億人もの人が質問し、そのたびに推理計算能力を消費します。Claude Codeが一つのタスクを実行し、エージェントが自ら100ラウンドを行う場合、各ラウンドは推理です。 多くの業界調査やメディアの引用も同じ方向を指しています:モデルが生産環境に入った後、推理はライフサイクルコストの大部分を占めるようになり、一般的な推定範囲は80-90%です。つまり、未来のAI時代の計算能力の請求書では、10元のうち8元は推理に使われることになります。 しかし、市場は過去3年間ほとんど訓練について議論してきました。なぜなら訓練はより「セクシー」なストーリーだからです——誰のH100が多いか、誰のパラメータが大きいか、誰が最初に次世代モデルを訓練したか。推理は訓練後の付随作業とみなされてきました。 この認知バイアスは今、覆されつつあります。そして、それこそが過去1年間にこの半導体企業群が再評価された根本的な理由です。 では、推理の市場はどれくらい大きいのか?具体的には5つの角度から測定できます。 一つはユーザー数です。ChatGPTの週アクティブは9億人、課金者は5000万人です。中国側の比較もより直接的です——2024年初の1日あたりトークン呼び出し量は1000億から2026年には140兆に増加し、1400倍です。この項目はまだ飽和していません。 二つ目は使用強度です。OpenAIのトークン処理量は2025年10月には1分あたり60億、2026年4月には150億に達し、半年で2.5倍です。企業版の収益比率は40%超で、企業ユーザーの使用強度は消費者の数十倍です。 三つ目は対話の長さです。コンテキスト長は初期の数百トークンから、DeepSeek APIドキュメントに記載されたV4 Pro / Flashのコンテキスト長は1M、最大出力は384Kです。ドキュメントが長くなるほど、一回の推理に必要なメモリと計算能力は増加します。 四つ目はモデル自体の計算コストが増加していることです。OpenAIのo1、DeepSeek R1、Claude thinkingのような推理モデルは、質問に答える前に内部で何千、何万ものトークンを「考える」必要があります。黄仁勋はDeepSeek R1を例に、推理モデルははるかに多くの計算量を必要とし、百倍に達する可能性もあると述べました。 過去はAIに一つの質問をすると直接答えを返しましたが、今は難しい問題を質問すると、まず頭の中で半分の時間考え、その後答えを出します。この「半分の時間考える」間に、追加の計算能力が消費されるのです。 五つ目はエージェントです。一つのエージェントのタスクは通常、モデルを10〜100回呼び出す必要があります。OpenAI Codexの週アクティブはすでに300万を突破しています——これは一つの企業の製品に過ぎません。あるAI産業関係者の見解では、AIインテリジェントエージェントの総計算能力消費は、同規模の大規模言語モデルの10倍以上に達する可能性があるといいます。 これら五つの要素を掛け合わせると、3〜5年以内に推理の総需要は規模の拡大を見せることは、誇張ではなく、ますます主流の判断に近づいています。 経済学には「Jevons Paradox(ジェヴォンズの逆説)」という古典的な現象があります——あるものの単位使用効率が向上すると、総消費量が逆に増加します。なぜなら、それが安くなるからです。蒸気機関の効率が向上した結果、英国の石炭消費は爆増しました。推理トークンの単価が下がった後、AI呼び出し回数は爆発的に増加します。これは同じシナリオです。IEAの推計によると、世界のデータセンターの電力消費は2024年の総電力の1.5%を占め、2030年には倍増し、945 TWhに達します——これはドイツとフランスの年間電力消費量を合わせた規模に相当します。 さらに、産業の最前線の具体的な動きも、議論をより堅固にします: AnthropicのARRは2024年末の10億ドルから、2026年初には300億ドルに増加——14ヶ月で30倍です。そのために、同社は2025年末から2026年初にかけて、11GW超の計算能力を確保し、その一環としてBroadcomに210億ドルのTPUを発注しました。OpenAIはすでに10GWのカスタムチップの展開を約束しています。GoogleのTPU出荷目標は2026年に50%引き上げられ、600万個に達します。 クラウド事業者の資本支出もより直接的です。Googleは2026年の資本支出計画を1750億〜1850億ドルとし、2025年のほぼ2倍に増やします。Amazonは2026年に2000億ドルを投入。Metaは65%増の1180億ドルに拡大予定です。8大クラウド事業者の合計資本支出は2026年に6000億ドル超に達し、年成長率は40%です。 これらを総合すると、結論は明白——AI推理の需要曲線は、どのハードウェア供給者の能力も超えつつあります。 これが推理市場の全体像です:訓練時代は「神を創る」ことでしたが、推理時代は「この神が毎日何億人に呼び出され、各エージェントが100回呼び出され、1回の思考に数万のトークンを使う」時代です。前者から後者への移行に伴い、計算能力の消費は線形ではなく、指数的に増加しています。 二、どの株が恩恵を受けるか? 市場規模が大きいからといって、すべての企業が恩恵を受けるわけではありません。さらに、NVIDIAの独占状態も市場データ上で緩みつつあります! 2026年の世界AI推理チップ市場において、NVIDIAのシェアは約48.2%、AMDは約16.7%、ASIC勢は合計約18.5%(Google TPU 7.8%、AWS Inferentia 5.2%、その他ASIC 5.5%)、国内推理チップは合計16.6%です。 NVIDIAは訓練市場では依然80%超のシェアを維持していますが、推理市場ではすでに半分未満の48.2%にとどまっています。 なぜこうなったのか? 訓練時代のNVIDIAは総合力で勝負していました——高性能GPU + NVLink高速インターコネクト + CUDAエコシステム。この組み合わせは訓練において圧倒的な優位性を持ちます。
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