Nvidiaを超えて：2026年に購入すべき米国AIインフラ銘柄トップ5
2026/08/05 16:04:00
Nvidiaは人工知能ブームの定義的な企業であり続けているが、次段階のAI投資はGPUよりもはるかに広範になる可能性がある。AIデータセンターを構築するには、高性能プロセッサ、カスタムアクセラレータ、高帯域幅メモリ、ネットワーク機器、電力システム、高度な冷却装置が必要である。モデルがさらに大型化し、AI推論がより多くのアプリケーションに拡大するにつれて、この全体的なインフラストラクチャチェーン全体にボトルネックが生じている。
これは、最も顕著なAI株以外にも目を向ける意欲的な投資家にとって機会を生み出します。Broadcom、AMD、Micron、Arista Networks、VertivはそれぞれAIインフラ構築の異なるレイヤーに投資できる機会を提供しています。仮想通貨投資家にとっては、このテーマは馴染み深いはずです。デジタルな成長は結局のところ、物理的インフラ、エネルギー、資本に依存しているからです。この記事では、これらの5社を検討し、その成長を促す要因を説明するとともに、AIインフラ取引を脅かす可能性のあるリスクを特定します。
⚠️ ここで取り上げている企業は、個人的な投資アドバイスではなく、調査および教育目的で提示されています。
GPUはAIモデルの計算を実行できますが、単独で動作することはできません。あらゆるアクセラレーターはメモリからデータを受け取り、他のプロセッサと通信し、ストレージおよび外部ネットワークに接続された状態でなければなりません。サーバーは安定した電源を供給され、厳密に制御された温度範囲内で動作する必要があります。
これは、AIデータセンターが複数の相互依存するレイヤーで構成されることを意味します：
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CPU、GPU、およびカスタムAIアクセラレーター；
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高帯域幅メモリ、DRAM、およびデータセンター用ストレージ；
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イーサネットスイッチ、光システム、およびネットワーク管理ソフトウェア；
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電力分配、バックアップ電源および電力管理システム；
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液体冷却、チラーその他の熱管理装置。
最も弱い部分が、全体の生産性を制限する可能性があります。企業は数千台の高度なアクセラレーターを購入しても、ネットワークの混雑によりデータの効率的なやり取りが妨げられれば、その利用率は低下します。同様に、施設に十分な電力や冷却がなければ、追加の計算能力を導入することもできません。
AIがモデル訓練から推論、エージェント、リアルタイムアプリケーションへと移行するにつれ、インフラ要件はさらに多様化する可能性があります。最も強力なチップを製造する企業だけが勝者になるとは限りません。メモリ、ネットワーク、電力、冷却の制約を解消する企業が、AI資本支出のより大きなシェアを獲得できるでしょう。
これらの企業は、株価のパフォーマンスが良かったという理由だけで選ばれたわけではありません。目的は、AIインフラストラクチャスタックのさまざまな部分に直接関与する企業を特定することでした。
選定には以下の5つの基準が適用されました：
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直接なAIへの露出：AIの導入は需要に測定可能な影響を及ぼすべきである。
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インフラの重要性：この製品は、大規模なAIシステムから取り除くのが難しいべきです。
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収益の勢い：最近の結果は、単なる投機ではなく、商業的需要を示すべきです。
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競争優位性：同社は、競合他社が簡単に再現できない技術、顧客関係、または規模を有しているべきです。
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バランスの取れたリスクとリターン：成長機会は、評価、サイクル性、実行リスクと併せて検討する必要があります。
重要な点は、最も優れた企業が常にあらゆる価格で最も優れた株式であるとは限らないことです。企業は優れた成長を報告しても、期待値が高すぎると投資家を失望させることがあります。したがって、各企業はバブル的視点とバブル的視点の両方から評価されるべきです。
これらの5社は互いに直接的な代替品ではありません。これらはAIインフラ需要への露出を得る異なる方法を表しています。
| 会社 | ティッカー | AIインフラストラクチャ役割 | 主要な成長ドライバー | 主要なリスク |
| Broadcom | AVGO | カスタムアクセラレーターおよびネットワーキングチップ | ハイパースケーラーのAI支出 | 顧客の集中 |
| AMD | AMD | AIアクセラレーターとサーバーCPU | インスティンクトとEPYCの採用 | Nvidiaのエコシステム優位性 |
| マイクロン | MU | HBM、DRAM、およびデータセンターのストレージ | 増加するAIメモリ要件 | メモリーサイクルの逆転 |
| アリストラ・ネットワークス | ANET | 高速AIネットワーキング | より大規模で複雑なAIクラスター | プレミアム期待 |
| Vertiv | VRT | データセンターの電力と冷却 | 高密度ラック化および施設の拡張 | プロジェクトのタイミングと実行 |
Broadcomはカスタムシリコンへの露出を提供し、AMDはAI計算プラットフォームの代替手段を提供し、Micronはプロセッサを効率的に動作させるために必要なメモリを供給します。Aristaは大規模なクラスタを接続し、Vertivはそのクラスタが動作できるよう物理的なシステムを供給します。これらは、GPU製造業者に集中したポートフォリオよりも、AI投資サイクルのより広範な視点を提供します。
Broadcomは、カスタムAIアクセラレーターへの移行における最も明確な恩恵受給者の一つである。大手クラウド事業者は、AIワークロードのコスト、エネルギー効率、パフォーマンスを最適化する方法を模索している。汎用GPUは依然として不可欠であるが、カスタムチップは企業の特定のモデル、ソフトウェア、データセンターアーキテクチャに合わせて設計できる。
Broadcomはネットワークコンポーネントも供給しており、2つの重要なAIインフラカテゴリに露出しています。2026年会計第2四半期において、同社はAI半導体売上高として108億ドルを報告し、前年同期比で143%増加しました。経営陣は、この成長をカスタムAIアクセラレーターおよびAIネットワークへの需要の増加に起因すると説明し、次の四半期のAI半導体売上高を約160億ドルと予測しました。
なぜBroadcomが勝つ可能性があるのか
ハイパースケーラーがますます専門化されたシステムを導入する中で、Broadcomの保有資産はより価値を高めています。カスタムアクセラレーターの開発は技術的に難しく、費用と時間がかかります。Broadcomの半導体設計に関する専門知識と確立された顧客関係は、小規模な競合他社が乗り越えにくい障壁を生み出しています。
広範な事業は多様化ももたらします。インフラソフトウェアやAI以外の半導体事業は、チップ市場の一部が減速してもキャッシュを生み出すことができます。これは、AIハードウェアの1カテゴリーに依存する事業よりも、Broadcomをよりレジリエントにします。
リスクは依然として大きい。限られた数の超大規模顧客が需要の大部分を占めるため、個々の支出決定が大きな影響を及ぼす可能性がある。顧客は内部のチップ設計能力を拡大したり、サプライヤーとの経済的条件を再交渉したりする可能性もある。投資家がすでに長年にわたる急速な拡大を価格に織り込んでいる場合、Broadcomの成長は依然として目覚ましいままでありながら、株式パフォーマンスは下方に押さえられる可能性がある。
🔍 投資プロフィール：カスタムAIシリコンとネットワーキングに収益性のある露出を求める投資家にとって、Broadcomは最もバランスの取れた選択肢かもしれません。ただし、顧客集中には注意が必要です。
AMDはしばしばNVIDIAの挑戦者と描述されるが、その表現はデータセンターにおけるその役割を過小評価している。同社はEPYCサーバーCPUとInstinct AIアクセラレーターの両方を販売しており、1つの製品ラインに依存するのではなく、コンピューティングインフラ全体の拡大から恩恵を受けることができる。
2026年第1四半期に、AMDのデータセンター部門は58億ドルの収益を生み出し、前年同期比で57%増加しました。同社は、EPYCの強い需要とInstinct GPUの出荷量の継続的な拡大が主な要因であると特定しました。AMDはまた、総四半期収益として103億ドルを報告し、38%の成長を達成しました。
AMDのブルーケース
クラウドプロバイダーとAI開発者は、代替のコンピューティングエコシステムを支援する強い理由を持っている。特定のサプライヤーに過度に依存すると、価格リスクが高まり、交渉力が低下し、製品の不足に直面する可能性がある。AMDは市場のリーダーとしてNVIDIAを置き換える必要はなく、急速に拡大する市場の意味のあるシェアを獲得すれば十分である。
サーバーのCPU保有資産はもう一つの利点です。AIシステムは依然としてデータ準備、オーケストレーション、一般ワークロードにCPUに依存しています。したがって、AMDはアクセラレーテッドコンピューティングと従来のサーバー更新の両方に参画できます。
最大の課題はソフトウェアである。NVIDIAの成熟した開発環境により、多くの組織がそのハードウェア周辺でAIアプリケーションを構築・展開しやすくなっている。AMDは引き続きROCmソフトウェアプラットフォームを開発しているが、開発者を引き付け、実際のワークロードを最適化するには継続的な投資が必要である。顧客が大きな切り替えコストを伴う場合、製品のパフォーマンスだけでは十分ではない可能性がある。
AMDは、このリストの他の企業よりも実行リスクがより高いです。機会は大きいですが、投資家には、Instinctの採用が顧客全体に広がっていること、およびAI収益が持続可能な利益率を生み出しているという証拠が必要です。
🔍 投資プロファイル：AMDは、AIアクセラレーターおよびサーバープロセッサの第2の主要プラットフォームとして選ばれた場合、大きな上昇見込みを提供する、よりリスクの高い計算機会です。
AIコンピューティングはメモリに異常な要求を課しています。アクセラレーターは膨大なデータセット、モデルパラメーター、中間計算に迅速にアクセスする必要があります。高帯域幅メモリ（HBM）は、メモリをアクセラレーターに近接させ、従来のアーキテクチャでは達成できない速度でデータを転送します。
マイロンは、このボトルネックへの直接的な投資手段となりました。同社は、前四半期の238億6千万ドルおよび1年前の93億ドルに対し、2026年会計年度第3四半期の売上高が414億6千万ドルと過去最高を記録しました。経営陣は、この結果がAI時代におけるメモリーの戦略的価値を反映していると述べ、事業の予測可能性を高めることを目的とした複数年にわたる顧客契約を強調しました。
なぜAIがメモリ市場を変えるのか
AIサーバーは、従来のエンタープライズサーバーと比較して、はるかに高いメモリ価値を含んでいます。アクセラレーターの性能が向上するにつれ、高価なプロセッサがアイドル状態にならないよう、より大きなメモリ容量と帯域幅が必要になります。これは、HBM、高度なDRAM、およびデータセンター用SSDへの需要を後押ししています。
マイクロンは、NVIDIAのVera Rubinプラットフォーム用に設計されたHBM4の量産出荷を開始しました。同社は、この製品が2026年暦年の第1四半期に量産出荷に入ったと述べており、メモリプロバイダーがAIプロセッサメーカーのロードマップとより密接に連携していることを示しています。
しかし、メモリは半導体業界で最もサイクル性の高いカテゴリーの一つです。高価格は製造業者が生産能力を拡大するきっかけとなり、今日の不足がやがて明日の過剰供給になる可能性があります。クラウドプロバイダーがサーバーの導入を遅らせたり、既存のインフラの効率を向上させたりすると、需要も弱まることがあります。
したがって、投資家は、特別な価格と証拠金が永続すると仮定しないことが重要です。資本支出、業界の生産レベル、顧客の在庫、および契約構造は、注目されるAI需要と同程度に重要である可能性があります。
🔍 投資プロフィール：マイクロンはAIメモリー不足に直接的に最も大きく関与していますが、半導体サプライサイクルにも最も敏感です。
現代のAIモデルは数千のアクセラレーターを駆動することがあります。これらのプロセッサは継続的にデータを交換しなければならず、ネットワークはシステムパフォーマンスの中心的な要素となります。遅いまたは混雑した接続は、アクセラレーターの利用率を低下させ、トレーニングまたは推論のコストを増加させます。
Arista Networksは、クラウドおよびデータセンター環境向けの高性能イーサネット機器とネットワークソフトウェアを専門としています。2026年第2四半期の売上高は30億3600万ドルに達し、前年同期比37.7%増で、初めて30億ドルを突破しました。Aristaはまた、1.6テラビット/秒のAIファブリックプラットフォームを発表し、大規模AIネットワーク向けに液体冷却オプションを備えています。
イーサネットのAI機会
クラスターが拡大するにつれ、クラウドプロバイダーはより高速なスイッチング、より大きな帯域幅、より低いレイテンシ、およびネットワークパフォーマンスへのより良い可視性を必要としています。Aristaは、ハードウェアをEOSオペレーティングシステムとCloudVision管理プラットフォームと組み合わせることで、顧客に複雑なネットワークを運用するための一貫したアーキテクチャを提供します。
イーサネットは馴染みが深く、複数のベンダーの機器に対応しており、広くサポートされています。これらの特徴により、AIアーキテクチャ全体を1つのサプライヤーに制御されたくない顧客にとって魅力的です。イーサネットがバックエンドAIネットワークのシェアを拡大するために競争する中で、Aristaは恩恵を受けることができます。
リスクは、高い期待がミスの余地をほとんど残さないことです。成長が堅調でも、業績見通しが過剰な予測を上回らなければ、投資家は株価を下押しする可能性があります。また、NVIDIAやCiscoを含む他のインフラ企業が統合型AIネットワーキング製品を開発しているため、競争も激化しています。
顧客の集中度は引き続き懸念事項です。大手クラウド事業者は大きな注文を発生させる可能性がありますが、購入スケジュールは不均一になることがあります。デプロイメントの延期やデータセンター構成の変更は、四半期ごとの変動率を引き起こす可能性があります。
🔍 投資プロフィール：Aristaは、AIクラスターの複雑化における高品質な「鉄道とシャベル」投資ですが、そのパフォーマンスは厳しい期待と比較して評価される必要があります。
AIインフラは、電力と熱管理がなければ拡張できません。高密度アクセラレーターラックは大量の電力を消費し、従来の空冷システムでは除去が難しい熱を発生させます。これにより、電力分配装置、無停電電源装置、チラー、冷却液分配ユニット、チップ直結液体冷却への需要が高まっています。
Vertivはこれらの重要なシステムを供給しています。2026年第二四半期の純売上高は前年同期比24%増の32億7400万ドルとなり、調整済み営業利益は51%増加しました。また、同社は通期の見通しを上方修正しました。経営陣は、AIおよび汎用コンピューティングに対する需要が引き続き強まっており、導入規模が拡大し、複雑化し、インフラへの依存度が高まっていると述べました。
AIの成長に対する物理的制約
Vertivの機会は、単純な現実から生まれます。データセンター運営者は、追加のチップを注文するだけでより多くのアクセラレーターを設置することはできません。施設には、それらを支えるのに十分な電力網容量、電気機器、冷却インフラが不可欠です。
ラック密度が高まる中で、液体冷却は特に重要です。VertivはAI対応冷却の製造能力を拡大しており、イタリアのキャンパスへの投資により、2026年末までに地域のチラー生産能力を倍増させる予定です。同社はまた、米国における熱管理技術の生産能力も拡大しています。
半導体企業とは異なり、Vertivは建設スケジュール、ロジスティクス、大規模なインフラプロジェクトに影響を受けます。導入が遅延したり段階的に完了したりすると、収益が四半期間で変動する可能性があります。サプライチェーンの問題や労働力の確保状況も実行に影響を与えることがあります。
効率性はもう一つの長期的な変数です。今後のチップがワットあたりの計算能力を大幅に向上させれば、1単位のAI出力に必要なインフラは減少する可能性があります。しかし、効率性の向上はAIのコストを低下させ、全体的な利用量を刺激する可能性もあり、その効果の一部を相殺する可能性があります。
🔍 投資プロフィール：Vertivは、AIデータセンターの拡大に伴う物理的な電力および冷却の制約への最も直接的な投資機会を提供する可能性があります。
仮想通貨投資家はすでに、デジタルネットワークが物理的なリソースに依存していることを理解しています。Bitcoinは分散型ソフトウェアとして存在しますが、そのセキュリティはマイニング機器、データセンター、エネルギー、ネットワーク接続に依存しています。AIも同様のパターンをたどっていますが、スケール、顧客、経済構造は異なります。
特に重要な接続は4つです：
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計算能力：AIアクセラレーターと暗号通貨マイニングハードウェアは、高度な半導体製造に依存しています。
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電力需要：両産業は信頼性が高く、競争力のある価格の電力を必要とします。
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データセンターの容量：AI企業、マイナー、クラウドプロバイダーは、土地、電力接続、専用施設をめぐって競合する可能性があります。
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流動性サイクル：AI株式と暗号資産は、金利、資本の可用性、成長型資産に対する広範な需要の両方に敏感です。
比較は過剰に取るべきではありません。AIインフラ企業は製品とサービスを販売し、収益を報告し、キャッシュフローを生み出し、生産的な資産を保有しています。一方、暗号ネットワークは取引活動、希少性、手数料、トークンインセンティブ、または貨幣的特性から価値を生み出す可能性があります。したがって、評価方法は異なります。
それでも、暗号資産投資家は自らのインフラ経験を活かして、AIをより効果的に分析できます。トークン価格の上昇がすべてのマイナーを利益的にするわけではないように、AIの採用が拡大しても、すべてのAI関連株が優れたパフォーマンスを発揮するとは限りません。ハードウェアコスト、競争、資金調達、運用効率は依然として不可欠です。
中心的なリスクは、人工知能が消え去ることではない。より大きな危険は、投資期待が実際の経済的リターンよりも速く進むことである。クラウドプロバイダーは、顧客がAIサービスに十分な料金を支払わない場合、または既存のデータセンターが十分に活用されない場合、最終的に資本支出を減速させる可能性がある。
| リスク | 潜在的な影響 | AIインフラストラクチャ役割 | 主要な成長ドライバー | 主要なリスク |
| 資本支出の鈍化 | チップ、メモリ、データセンター関連システムの注文が減少 | カスタムアクセラレーターおよびネットワーキングチップ | ハイパースケーラーのAI支出 | 顧客の集中 |
| インフラの過剰容量 | 価格交渉力の低下と利用率の悪化 | AIアクセラレーターとサーバーCPU | インスティンクトとEPYCの採用 | Nvidiaのエコシステム優位性 |
| 高い金利 | 成長株の評価とプロジェクト資金調達への圧力 | HBM、DRAM、およびデータセンターのストレージ | 増加するAIメモリ要件 | メモリーサイクルの逆転 |
| 技術的効率 | 特定のワークロードに必要なハードウェアが削減されます | 高速AIネットワーキング | より大規模で複雑なAIクラスター | プレミアム期待 |
| 取引制限 | 半導体サプライチェーンと国際販売への影響 | データセンターの電力と冷却 | 高密度ラック化および施設の拡張 | プロジェクトのタイミングと実行 |
もう一つのリスクは、業界が誤った前提に基づいて能力を構築することです。企業はトレーニングクラスターに多額の投資を行う一方で、需要はより小さな推論システムへとシフトする可能性があります。ネットワークアーキテクチャが変化したり、カスタムチップのシェアが予想以上に急速に拡大したり、顧客が開発をより多く社内化したりする可能性があります。
供給の拡大も同様に重要です。メモリメーカー、冷却装置サプライヤー、半導体企業は需要に応えるために投資を進めています。これらの投資は必要ですが、生産能力が市場に投入されると、希少性が低下し、価格圧力が弱まる可能性があります。
最も重要なのは、AI需要が強さを維持しながらも、AI株が下落する可能性があるということです。株価は、実際の結果と期待された結果との差を反映しており、単に業界が成長しているかどうかを示すものではありません。評価が異常な成長を前提としている場合、わずかな減速でも大きな修正を引き起こす可能性があります。
投資家は、AI企業の中で最もパフォーマンスの高い1社を予測しなくても、インフラストラクチャーのテーマに参加できます。より disciplined なアプローチは、エコシステムのどのレイヤーが自身のリスク許容度と投資思想に合っているかを特定することです。
Broadcomは、カスタムシリコンへの露出と多様化された事業を求める投資家に適しています。AMDは市場シェアの拡大によりより高い上昇可能性を提供しますが、競争リスクも高くなります。Micronはメモリ価格に直接露出し、Aristaはネットワークの複雑さに焦点を当て、Vertivは物理的なデータセンターの拡大から恩恵を受けます。
ポジションサイズも重要です。5つの銘柄すべてを保有すれば、AIインフラカテゴリ全体に分散投資できますが、ポートフォリオは依然として同じ基盤となる資本支出サイクルにさらされます。投資家は、異なるティッカーを完全に独立したリスクと誤解してはなりません。
製品発表や業績報告のタイミングで大口購入するよりも、段階的なアプローチの方が適切かもしれません。AIインフラのサイクルは数年続く可能性がありますが、まっすぐな進行を続けるとは限りません。
すべての投資家にとって最適な選択肢は一つではありません。Broadcomは、カスタムAIシリコン、ネットワーク関連の露出、キャッシュ生成、事業の多様化という点で最も強力な組み合わせを提供しているように見えます。AMDは、主要な代替計算プラットフォームとして台頭した場合、より大きな上昇余地をもたらす可能性があります。一方、MicronはAIメモリー需要への強力だがサイクリックな露出を提供しています。
Aristaは高速接続において不可欠な立場を占めており、Vertivは、新しいAI容量の稼働速度を最終的に決定する可能性のある電力と冷却の制約に対応しています。これらの2社は、半導体株の別のランキングを超えて、このリストに名を連ねています。
より広い教訓は、AI取引の次フェーズが1つのチップメーカーによって支配されない可能性があるということです。あらゆる高度なプロセッサには、メモリ、接続性、電力、熱管理が必要です。これらのボトルネックに注目する投資家は、GPUのブームほど明白になる前に機会を見出せる可能性があります。
暗号資産投資家にとって、この原則は特に馴染み深いものです。デジタル革命は物理的なインフラに支えられています。最終的に市場をリードするモデル、プラットフォーム、またはアプリケーションがどれであっても、必須のツールを提供する企業に最も強い長期的な機会が存在する可能性があります。
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AIインフラETFは個別株を買うよりも簡単ですか？
それらは可能です。ETFは、1社の業績予想の下回り、顧客の喪失、製品の遅延によって生じる損失を軽減する可能性があります。ただし、投資家はファンドの保有資産を慎重に確認する必要があります。一部のテクノロジーETFは分散投資のように見えますが、資産の大部分を数社の半導体企業に集中させています。
投資家はAI株式ウォッチリストをどのくらいの頻度で見直すべきですか？
四半期決算シーズンごとのレビューは、適切な出発点である。投資家は、報告された収益、マージン、受注、および見通しを当初の仮説と比較すべきである。製品の立ち上げや株価の動向は重要だが、顧客の支出やキャッシュフローの生成における変動の方が通常より重要である。
株式分割はAI企業を安価にしますか？
いいえ。スプリットは1株あたりの価格を下げ、発行済み株式数を増やしますが、企業の総時価総額、収益力、評価額に直接影響を与えません。株価が低下することでアクセス性が向上する可能性がありますが、自動的に投資の買い時を意味するわけではありません。
投資前に最も役立つ企業の提出書類はどれですか？
年次10-Kは事業モデル、競合状況、主要なリスクを説明します。四半期ごとの10-Q報告書は更新された財務パフォーマンスを提供し、収益説明会資料は経営陣の現在の優先事項を要約します。コンファレンスコールのトランスクリプトは、表面的な数値からは明らかでない需要の変化、顧客行動、価格設定、資本支出の変化を明らかにする可能性があります。
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