社長の説明だと、チャットGPTのような生成AIをDMPの製品に取り込んで機能を強化していく。

となるとヘッドウォータースとの時価総額の開きもなくなっていきそうです。

ヘッドウォータース　時価総額177億
DMP　　　　　　　　時価総額62億

現状2社の売上、利益はほぼ同じ。

DMP　来期量産開始のエッジAI推論チップでの成長性や
生成AIでもDMPはヘッドウオータースと肩並べるようだと時価総額逆転もあると思います。　

割安さに成長性が加わったDMP。
今年DMP化けそうだな。

エッジAI推論チップ　世界初FP4対応でエヌビディアとの親和性が高いチップ
10兆円市場。来期から量産開始。

エッジAI推論チップの例
ドローン使ったインフラの保守点検。
重要なターゲットマーケット。
昭和の時代にインフラ整備されて、
インフラ老朽化問題が今後ニュースになるたび、DMPが賑わう予感。

で、ハードから一気通貫出来るDMP、尖ってますね。文部科学省のHP見てもエッジAIに関しての重要性が見てとれます。

「エッジAI FP4搭載」というフレーズは、エッジAI（Edge AI）デバイスやチップがFP4という浮動小数点形式に対応していることを意味します。以下でその意味を丁寧に解説します。

### 1. エッジAIとは
エッジAIは、人工知能（AI）の処理をクラウドではなく、デバイス側（エッジ側）で行う技術です。これにより、リアルタイム処理、低遅延、通信コスト削減、プライバシー保護などの利点が得られます。例えば、スマートフォン、カメラ、自動運転車、IoTデバイスなどに搭載されるAIがエッジAIの一例です。

### 2. FP4とは
FP4は「4ビット浮動小数点（Floating Point 4-bit）」の略で、数値を表現するためのデータ形式の一つです。AI、特に深層学習モデルの計算では、通常FP32（32ビット浮動小数点）やFP16（16ビット浮動小数点）が使われますが、FP4はさらにビット数を削減した4ビットでの表現です。
- 仕組み: FP4は、例えば1ビットを符号（正負）、2ビットを指数、1ビットを仮数に割り当てるような超低精度の形式です（具体的なフォーマットは実装により異なる場合があります）。
- 特徴: 精度は落ちますが、計算量やメモリ使用量が大幅に減り、処理速度が向上し、消費電力も抑えられます。

### 3. エッジAIにFP4を搭載する意味
エッジAIデバイスは、クラウドサーバーと異なり、限られた電力や計算リソースの中で動作する必要があります。FP4を搭載することで、以下のようなメリットがあります：
- 省電力: 4ビット演算は32ビットや16ビットに比べて消費電力が大幅に少ないため、バッテリー駆動のデバイス（例: ウェアラブル端末、ドローン）に適しています。
- 高速化: 演算量が減るため、同じハードウェアでより多くの推論（inference）をリアルタイムで処理できます。例えば、カメラでの物体検出や音声認識が高速化されます。
- 小型化: メモリ使用量が減るので、小型チップでも複雑なAIモデルを実行可能になり、エッジデバイスへの統合が容易になります。
- コスト削減: 低リソースで済むため、ハードウェアの製造コストが抑えられます。

### 4. 実際の凄さや限界
- 凄さ: FP4は、極めて低精度ながらAIモデルの推論に十分な結果をもたらすよう最適化されています。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーモデルの軽量化版で、物体検出やキーワード認識のようなタスクをエッジで効率的に実行できます。40TOPS（毎秒40兆演算）のチップがFP4をサポートしていれば、理論上は膨大な演算を低電力でこなせることになります。
- 限界: FP4は精度が低いため、複雑なモデルや高精度が求められるタスク（例: 医療画像診断や大規模言語モデルのフル機能）には不向きです。そのため、エッジAIでの用途は「軽量な推論」に特化します。

### 5. 具体例と文脈
例えば、あるエッジAIチップが「FP4搭載、40TOPS」と謳っている場合、これは「4ビット浮動小数点演算をサポートし、毎秒40兆回の演算が可能なチップ」という意味です。現実的には、QualcommやNVIDIA、EdgeCortixなどの企業がエッジ向けAIチップを開発しており、FP4のような低精度演算を採用するトレンドが広がっています。これにより、自動運転の障害物検知やスマートカメラの顔認識などが、エッジ側で高速かつ低電力で実現されます。

### 結論
「エッジAI FP4搭載」とは、エッジデバイス上でAI処理を効率化するために、4ビット浮動小数点演算を取り入れた仕様を指します。これは、省電力・高速・低コストを追求するエッジAIの進化の一環であり、特にリアルタイム性が求められる軽量タスクで「凄い」効果を発揮します。ただし、高精度が必要な用途には限界があるため、用途に応じた使い分けが鍵となります。

ぱちぱちに関しても顧客のコスト削減に大きく協力。
今後長い期間においてDMPに収益をもたらす。

ロボット　AIとゲームの技術が融合。
仮想空間でトレーニングして動きを覚えさせて現場ですぐ使えるようになるのが強み。フィジカルAI。高難度ピッキング出来るロボットはCambrianのみ。
競合他社に圧倒的優位性。　

ロボットによるケーブルハンドリング技術　従来は凄い人手がかかる作業だったが、この技術により自動車業界が興奮してる。
日本のほぼ全ての自動車メーカーとお話。
この分野も成長していきそうですね。

エッジAI推論チップが大きな成長に繋がっていくと考えてる。
1000円台では買えるだけ買っておく。
久々の急成長狙えるネタが出たので、掲示板も盛り上がりを見せだしてる。

短期の上値抵抗線ブレイク。
中長期上値抵抗線ブレイク。
株価が反応し出した所。

国内唯一のGPU企業である。
来期から量産。長期的な成長エンジン。
デジカメではDMPのGPUが独占的に使われてる。

https://finance.logmi.jp/ir_live/647

１週間　タカムラ村八分　出てこない　笑っ
複垢ばっかり　下がる　ネタ探しかな

出来高が少ないのは、
売りたい投資家が少ないのと
材料がデカいから空売りも入らないからです
私も5000円以上にならないと売る気は、ありません