NVIDIA、時価総額Apple抜き世界2位 3兆ドル超え - 日本経済新聞
【シリコンバレー=渡辺直樹】米エヌビディアの時価総額が5日、3兆ドル（約468兆円）を突破し、米アップルを抜いて米マイクロソフトに続く世界2位となった。3兆ドルの大台に乗るのは史上3社目。生成AI（人工知能）の開発や処理に使う半導体の需要拡大への期待から株価は上場来高値を更新し続けている。エヌビディアの株価は5日、終値で前日比5%上昇し、QUICK・ファクトセットによると、時価総額は3兆118
【シリコンバレー=渡辺直樹】米エヌビディアの時価総額が5日、3兆ドル（約468兆円）を突破し、米アップルを抜いて米マイクロソフトに続く世界2位となった。3兆ドルの大台に乗るのは史上3社目。生成AI（人工知能）の開発や処理に使う半導体の需要拡大への期待から株価は上場来高値を更新し続けている。エヌビディアの株価は5日、終値で前日比5%上昇し、QUICK・ファクトセットによると、時価総額は3兆118
生成ＡＩの健全な成長を促すための団体「全国ＰＴＡＩ（Ｐａｒｅｎｔ－Ｔｅａｃｈｅｒ ｏｆ ＡＩ）」が７日、発足した。ＡＩに学習させたくないテキストや動画などのデータを「俗悪コンテンツ」として毎年発表するほか、「有害コンテンツ」の追放運動などを積極的に行うとしている。 生成ＡＩはインターネット上に存在するテキスト、画像、動画などあらゆるデータを学習する。そのため、データの中に差別的言動や暴力、虚偽が含まれると、ＡＩが推論、生成するコンテンツの精度に悪影響が及ぶ可能性がある。 設立の目的について、設立趣意書では「学習に不適切なデータをネットから排除し、健全な学習データのみ残すことでＡＩの健全な発達・成長を促す環境を整備する」としている。 発起人の純澄健（すみずみ・たける）代表は「善悪の判断がつかないＡＩは未熟な子どものようなもの。不健全なデータを生成しないよう大人が正しい方向に導いていかなければ
AI時代に一人勝ち。NVIDIAの「CUDA」がIntelやAppleを蹴散らし業界の“実質的なスタンダード”になった背景を中島聡が徹底解説 - まぐまぐニュース！
空前のAIブームの中にあって、その開発の現場で「一人勝ち」とも言うべき圧倒的なシェアを誇っているNvidia（エヌビディア）のGPU向け開発環境「CUDA」。IntelやAppleといったライバルたちを尻目に、いかにしてCUDAはトップに登り詰めたのでしょうか。今回のメルマガ『週刊 Life is beautiful』では世界的エンジニアとして知られる中島聡さんが、CUDA誕生の経緯から業界の「事実上の標準」となるまでを詳しく解説。さらにMicrosoftが5月20日に発表した「Copilot+PC」に関して、中島さんが注目したポイントを記しています。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです／原題：NvidiaのCUDAが今の地位を築いた経緯 プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシ
I'm concerned by the number of times I've heard, "oh, we can do RAG with retriever X, here's the vector search query." Yes, your retriever for a RAG flow should definitely support vector search, since that will let you find documents with similar semantics to a user's query, but vector search is not enough. Your retriever should support a full hybrid search, meaning that it can perform both a vect
FabyΔ @FABYMETAL4 メタラー兼業投資家。2013年にNVIDIA $NVDA に150万円投資し10年間ガチホ中。2024年、生成AIの登場によるNVIDIA GPU需要増で 150万円→4億円 (280倍) を達成。米国企業分析、決算分析、AIトレンド、特にNVIDIAに関する情報発信をしています。たまにメタル界隈にPOPします🤘 FabyΔ @FABYMETAL4 本日、ガチホ10年目のNVIDIAが150万円→4億円(280倍)を達成しました。NVIDIAには感謝の一言に尽きます。ありがとう $NVDA pic.twitter.com/WEnJm1Ks8K x.com/fabymetal4/sta… 2024-06-06 05:46:25 FabyΔ @FABYMETAL4 本日、保有10年目のNVIDIAが 円換算で150万円→3億円(200倍)となりました。 先
はじめに GMO NIKKOの吉岡です。 みなさん、生成AIは活用してますか？ ChatGPTに始まり、Claude3やGeminiなど、実用的なAIがどんどん出てきてますね。 自分も使ってはきましたが、課金が気になってしまいます。 これではサービスに組み込むことは難しいですよね。 そのためローカルで動くLLMを追ってきましたが、今年に入って実用的な日本語を返すことができるモデルがいくつか出てきているので、サーバー構成からインストール方法、LLMの起動まで紹介しようと思います。 ローカルLLMを動かす上で一番重要なのはGPUのVRAMです。 LLMは7B、13B、70Bモデルが多いですが、量子化しない場合、必要なVRAM容量は動かすモデルの大体2倍なので、13Bモデルでは26GのVRAMが必要です。 NVIDIAのGPUを使ったCUDAが前提になっているのですが、一般向けでは24Gモデルが
アメリカは中国に対して半導体の輸出制限をかけているため、中国企業はAIの開発に不可欠な高性能GPUを直接入手することが困難です。TikTokの中国親会社であるByteDanceが、この制裁を回避するためにクラウドを通じてNVIDIAのAIチップにアクセスしていると、海外メディアのThe Informationが報じました。 China’s Nvidia Loophole: How ByteDance Got the Best AI Chips Despite U.S. Restrictions — The Information https://www.theinformation.com/articles/chinas-nvidia-loophole-how-bytedance-got-the-best-ai-chips-despite-u-s-restrictions Sino fir
生成AI向けの半導体を手がけるアメリカの半導体大手、エヌビディアの株価が上昇し、企業の価値を示す時価総額が5日、初めて3兆ドルを超え、IT大手のアップルを抜いて世界2位となりました。AI需要の高まりへの期待が背景にあります。 5日のニューヨーク株式市場では生成AIの利用の急速な拡大でAI需要が高まっていることへの期待からハイテク関連銘柄に買い注文が膨らみました。 中でも生成AI向けの半導体を手がけ、業績が好調なエヌビディアの株価の終値は、1224ドル40セントと前日と比べて5.1％の大幅な上昇となりました。 このため、企業の価値を示す時価総額は初めて3兆ドル、日本円で468兆円を超えてアップルを抜き、マイクロソフトに次いで世界2位となりました。 時価総額が3兆ドルを超えるのはアップルとマイクロソフトに次いで史上3社目です。 また、ハイテク関連銘柄の多いナスダックの株価指数は1.9％の大幅な
■高速化されたSoC、メインメモリー、GPU まずはラズパイの中核をなす部品であるSoC（System on a Chip）からです。Pi 5が搭載する「Broadcom BCM2712」は、前モデルのPi 4Bが搭載する「Broadcom BCM2711」と比べて性能が大幅に向上しました。SoCとは、プログラムを実行するCPUやメインメモリー、メモリーの管理を担うメモリーコントローラー、ディスプレイへの画像表示および3D描画の処理を行うGPU（Graphics Processing Unit）など、複数の機能を一つのチップに集約した半導体部品の総称です。 Broadcom BCM2712には、クロック周波数2.4GHzで動作するクアッドコアCPU「Cortex-A76」が搭載されており、Pi 4Bが搭載する同1.8GHzの「Cortex-A72」と比べて約1.3倍高い周波数で動作可能です
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生成AI領域における言語モデルは今、いくつかの方向で開発が進められている。 その1つは「大規模言語モデル（LLM）」の開発。大規模言語モデルは、生成AIの代名詞的な存在で、文字どおりサイズ（パラメータ数）が大きなモデルを指す。最近の例でいえば、GPT-4oやClaude 3 Opusなどが代表格といえるだろう。パラメータ数は公開されていないが、非常に大規模なモデルといわれており、パフォーマンスもかなり高いものとなっている。 もう1つが、大規模言語モデルに比べ規模が小さな言語モデル（Small Language Model＝SLM）の開発だ。SLMとは、LLMよりもパラメータ数が少なく、よりコンパクトで効率的なAIモデルのことを指す。一般的にLLMが数百億から数千億のパラメータを有するのに対し、SLMは数億から数十億程度のパラメータで構成される。 LLMは、テキストや画像、音声、動画など幅広
A Nvidia Corp. artificial intelligence supercomputing graphics processing unit. （ブルームバーグ）： 米エヌビディアの株式時価総額が５日、初めて３兆ドル（約468兆円）を超えた。すでに世界で最も価値のある半導体企業だったが、ここにきてコンピューター・チップ企業として史上初めて時価総額３兆ドル台に達した。 人工知能（ＡＩ）タスクに使用される同社製チップの需要急増を追い風に、株価は今年、約147％上昇し、時価総額は約１兆8000億ドル増加した。５日終値は前日比5.2％高の上場来高値1224.40ドル。時価総額は３兆ドルを超え、アップルを抜いた。
快進撃を続ける米NVIDIA（エヌビディア）。AI（人工知能）半導体であるGPU（画像処理半導体）の行方を占う連載の3回目は、「ポストGPU」と呼ばれる新型のAI向け半導体を取り上げる。この領域はスタートアップを中心に様々な技術が登場している。GPUのボトルネックを狙う最終兵器とは。 ポストGPUの特徴に、今後のニーズを見据えてAIの学習ではなく推論を専用とするスタートアップが多いことが挙げられる。例えば米d-Matrix（dマトリックス）は異なるチップを組み合わせる「チップレット」技術を採用し、最先端GPUの40倍のメモリー帯域幅を実現した。 米ハーバード大学を中退した21歳のコンビが起業した米Etched.ai（エッチドAI）や、米Google（グーグル）で機械学習向けチップ「TPU（Tensor Processing Unit）」を担当していたエンジニアが創業した米Groq（グロック
すまほん!! » 通信・モバイル » メーカー » 「あのSoC」のリネーム？令和最新版地雷候補「Snapdragon 6s Gen 3」発表 Qualcommは、エントリークラスからミッドレンジ帯のスマートフォン向けのSoCである「Snapdragon 6s Gen 3」を発表しました。 「Snapdragon 8s Gen 3」で見られるように、s付きモデルは無印より廉価で低性能ですが、どうやらその性能は思ったより低そうです。 立ち位置はSnapdragon 6シリーズの下位に位置するモデル。しかし3年ほど前にQualcomm製品の命名規則が大きく変更されて以来、Snapdragon 6シリーズの製品は「6 Gen 1」と今回発表された「6s Gen 3」しかありません。つまり世代でいえば廉価モデルしか存在しないという状況。 また、そもそも「第2世代」と名乗るチップも存在していませんが
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 Appleが、WWDC24において「機械学習とAIモデルをAppleシリコンに統合」を公開しています。 AppleのCore MLチームのエンジニアQiqi Ziao氏は、Core ML Toolsに加えられたいくつかのエキサイティングなアップデートについてお話しします。これらのアップデートは、機械学習やAIのモデルをApple Siliconでより良く活用するのに役立ちます。モデルデプロイのワークフローには3つの重要な段階があります。 私は準備段階に焦点を当て、多くの最適化を共有し、デバイス上でモデルを最も効率的に実行するための機能が含まれていることを確認します。このセッションでは、あなたがすでに機械学習モデルを持っていると仮定します。このモデルは、事前に
ソフトでもハードでも、ありとあらゆるものに拡大導入されていくAI。これまた先日のMicrosoft（マイクロソフト）の発表会では、｢Copilop+ PC｣なる新ジャンルのAI強化型パソコンも登場しました。 AIパソコンに欠かせないもの、それがNPUです。 NPUとは？ TOPSとは？Photo: Kyle Barr - Gizmodo US冒頭にCPUとGPUを挙げましたが、NPUは特定タスクを行なうという点ではGPUに近い存在。ただ、独立して存在するGPUとは異なり、少なくとも現状ではCPUに搭載されています。 何を専門に行なうのかというと、マシンラーニング（機械学習）のアルゴリズムの演算処理。わかりやすくいうと、AIタスクに特化したプロセッサーです。AIタスクはそれに必要なさまざまなリクエストを小さく分割し、同時に処理する並列処理が行なわれます。他のシステム処理を邪魔することなく、ニ
生成AI（人工知能）を含む最新のAI研究動向を知るため、世界中の研究者やエンジニアが参照しているのが、論文速報サイト「arXiv（アーカイブ）」である。米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などAI開発を主導するIT企業の多くが、研究成果をarXivに競って投稿している。 そんなarXivの投稿論文から、2024年5月（1日～31日）にSNSのX（旧Twitter）で多く言及されたAI分野の注目論文を紹介する。調査には米Meltwater（メルトウォーター）のSNS分析ツールを利用した。対象はXの全世界のオリジナル投稿、コメント、再投稿、引用投稿である。調査は、日経BPが2024年1月に新設したAI・データラボの活動の一環として実施した。 Transformer並みの拡張性をLSTMで実現 5月に最も多く言及された論文は、オーストリアの研究チームが発表した「xLSTM:
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing Apple’s On-Device and Server Foundation Models 1. はじめにWWDC24で、iOS 18、iPadOS 18、macOS Sequoia に統合されたパーソナルインテリジェンスシステム「Apple Intelligence」を発表しました。「Apple Intelligence」は、ユーザーの日常的なタスクに特化した複数の高性能生成モデルで構成されており、現在のアクティビティに即座に適応できます。組み込まれている基盤モデルは、テキストの作成と調整、通知の優先順位付けと要約、家族や友人との会話のための遊び心のある画像の作成、アプリ間のやり取りを簡素化するためのアプリ内アクションの実行など、ユーザーエクスペリエンスに合わせてファインチューニングされています。 以下の概要で
「AI PC」と強調されども中身は空っぽのComputex 2024 2024.06.09 Updated by Ryo Shimizu on June 9, 2024, 15:18 pm JST 過日、台北にて開催されたComputex Taipei 2024に行ってきた。 貧乏性の我輩としては、原稿料の出る媒体(本欄)にComputexレポートを書いて少しでも旅費を回収したい。 国内のコンピュータ系のジャーナリストは、どこを向いてもメーカーからお金や旅費を出してもらってメーカーの思う通りの記事を書く人だらけになってしまった。 そうじゃない人もいるのかもしれないけど、これは昨今の媒体の原稿料が信じられないくらい安くなっていることを考えると仕方のないことではないかと思う。 筆者は収入のうちで原稿料が占める割合は5%くらいだが、それでも「原稿料が高い方」と言われている(自分で原稿料を決めたこ
事前資料によるレポートと基調講演のUpdateがすでに掲載されているが、いくつか判らない事に関してAMDのDavid McAfee氏(Photo01)とJack Ni氏(Photo02)にお話しを伺う機会に恵まれたので、ちょっと補足情報をお届けしたい。ちなみにZen 5ベースのRyzen 9000シリーズとかRyzen AI 300シリーズに関しては、7月の発売に先立ってTech Dayが開催され、そこで細かい情報が開示されるという事だそうで、現時点では例えばZen 5コアの内部構造の詳細といった話はまだ開示されていない。 Photo01: おなじみDavid McAfee氏(CVP&GM, Ryzen channel business)。 Photo02: Jack Ni氏(Sr. Director, AI Product Management, Making AI pervasive
米半導体大手NVIDIAの株価が5日のニューヨーク市場で5.2％上昇して取引を終え、時価総額は3兆120億ドルと、米Appleの3兆30億ドルを抜いて世界第2位に躍り出た。 時価総額首位は依然として米Microsoftで、この日の株価終値に基づくと3兆1500億ドル。 ただロングボウ・アセット・マネジメントのジェイク・ダラーハイド最高経営責任者（CEO）は「NVIDIAは目下人工知能（AI）でもうけ、Apple、MetaなどはAI投資にお金をつぎ込んでいる。NVIDIA（の時価総額）がMicrosoftも追い抜くのは当然の帰結かもしれない。一本調子の値上がりが期待される銘柄を買おうと待ち構えている個人投資家の資金は潤沢だ」と述べた。 NVIDIAとAppleの逆転は、2007年のiPhone発売以来Appleがずっと支配的地位を維持してきたシリコンバレーの勢力図の変化も物語っている。 ハイ
A Nvidia Corp. artificial intelligence supercomputing graphics processing unit. Photographer: I-Hwa Cheng/Bloomberg 米エヌビディアの株式時価総額が５日、初めて３兆ドル（約468兆円）を超えた。すでに世界で最も価値のある半導体企業だったが、ここにきてコンピューター・チップ企業として史上初めて時価総額３兆ドル台に達した。 人工知能（ＡＩ）タスクに使用される同社製チップの需要急増を追い風に、株価は今年、約147％上昇し、時価総額は約１兆8000億ドル増加した。５日終値は前日比5.2％高の上場来高値1224.40ドル。時価総額は３兆ドルを超え、アップルを抜いた。 エヌビディアが時価総額でアップルを上回るのは、スマートフォン「iPhone」の初号機発売５年前の2002年以来。当時、両社
5月下旬に発表されたNvidiaの2025年度第1四半期（2024年2月～4月）の業績はかつての2018年のメモリバブルを思い出す。当時Samsungは2018年第2四半期の営業利益率は55.6%という儲けすぎ（生産量をほとんど増やさず単価の値上げで売り上げが増えていたから）状態だったが、今のNvidiaもそれに近い状況が続いてきた。単価は高いものだと1個500万円もするらしい。2024年度第1四半期は調子が良いいつも通りの30%の営業利益率（GAAPベース）だったが、24年度第2四半期には50.3%、第3四半期に57.5%、第4四半期に61.6%、そして2025年度第1四半期には64.9%という儲けすぎ状態になった。 図1 Computex Taipei 2024でプレゼンしていたJensen Huang氏 スクリーンショットから 営業利益率が50%を突破するという儲けすぎ状態はほぼバブ
Comments (GitHub discussion) Comments (Hacker News) tl;dr: I learned some Vulkan and made a game engine with two small game demos in 3 months. The code for the engine and the games can be found here: https://github.com/eliasdaler/edbr This article documents my experience of learning Vulkan and writing a small game/engine with it. It took me around 3 months to do it without any previous knowledge o
Author Larissa Fortuna GitHub Actionsは、開発者が市場で最新かつ最も持続可能なプロセッサーでビルドを開始できるように、Armが構築したイメージ付きのArmホステッドランナーをパブリックベータ版で提供開始しました。 GitHubは、GitHub Actions用のArmⓇベースのLinuxとWindowsランナーを発表しました。この新しいランナーは、GitHub Actionsのすべてのジョブのパワー、パフォーマンス、持続可能性を向上させます。開発者はGitHubがホストするArmベースのハードウェアを活用し、Armアーキテクチャが使用されているあらゆる場所でリリースアセットをビルド、デプロイできるようになりました。そして何より、これらのランナーの価格は、弊社のx64 LinuxおよびWindowsランナーよりも37%安価です。 顧客は、Armアーキテクチ
このプロジェクトは、郡開発当局、テネシー川流域開発公社、その他の行政当局による承認を待っている。 米The Informationは5月、マスク氏が投資家に対し、xAIのAIチャットボット「Grok」のためのスーパーコンピュータを構築する計画を提示したと報じた。 xAIは5月26日、60億ドル（約9400億円）調達したと発表した。この資金を「xAIの最初の製品を市場に投入し、高度なインフラを構築し、将来の技術の研究開発を加速するために」使うと説明している。 プロジェクト発表の前日には、マスク氏が、Tesla向けの予定で確保したAIチップ数千個を、XおよびxAIに転用するようNVIDIAに命じたと報じられた。 xAIのテクニカルスタッフ、デヴィン・キム氏はXに「xAIはGigafactory of Computeを構築している！ 将来のモデルをトレーニングするには、現在の最先端のモデルの10
イメージは「思考という水の流れを良くしてあげる」 佐藤将高氏（以下、佐藤）：その勝率7割、8割までいく過程で大変だったことはあるんですか？ 広木大地氏（以下、広木）：脳に思考を進める上での引っ掛かりがないとか、「課題はこれです」と言い出さないうちからやろうとすると……いろいろ固辞しちゃうとか。 なので、あくまで演算能力を貸している感じなんですよ。傾聴するというのも、その人の問題解決をするために僕の脳を貸しているんであって、脳というハードウェアというか思考パターンを貸していんであって、僕の考えを言うわけじゃない。「Google Colab」とかを起動する時に、GPUオプションとかをつけるじゃないですか。 佐藤：はい（笑）。 広木：GPUが速くなったりするわけじゃないですか。あれに近い感じで、なにかする時に、僕っていうオプションを使うと、脳みその一部が拡張されて、なにかを思考した時に、コール＆
関連キーワード データ分析 仮想空間「メタバース」は、誰もが利用するほど広く普及しているとは言えないが、それでも活用は着実に進んでいる。「人工知能（AI）やスマートゴーグルといったメタバースに使われる技術の進化が背景にある」。マーケティングコンサルティング企業PitchFWDの創設者であり、ニューヨーク大学（New York University）シュタインハートスクール（Steinhardt School）で非常勤教授を務めるサマンサ・G・ウォルフ氏はそう語る。 メタバースはどのような場面で役に立つのか。メタバースの活用が進んでいる、あるいは活用がこれから進む可能性のある用途を8つ紹介する。 仕事に使えそうな「メタバース」の8つの活用例 併せて読みたいお薦め記事 メタバース関連の動向を解説 「メタバース」の熱狂が消えてしまった“当然の理由” メタバース損失続きのMeta、CPUを見限って
下がるCPUアーキテクチャへの依存度Copilot+ PC最初の製品である新型Surfaceに着目すると、クァルコムの最新チップであるSnapDragon Xシリーズを搭載していることに目が行きがちだ。アップルが真っ先にMacをArmに移行させたように、Armアーキテクチャがカバーする応用領域は着実に広がってきた。 それが、x86アーキテクチャを基本としてきたWindowsを開発するマイクロソフトが作る、新しいトレンドとコンセプトを示す主力デバイスにまで広がってきたということは、今後インテルやAMDへは厳しい道のりが…といった文脈を想像しがちだ。 アップルが高性能なSoC*1をMacで展開していることを考えれば、今後、これが世の中のトレンドになるという想像をするかもしれない。 *1：一枚のチップ上に、様々なシステム機能を集合させた半導体製品 しかしインテルやAMDが競っている領域と、Arm
Microsoft、NPUで動作する「Automatic Super Resolution（自動超解像）」発表 - Windowsそのものに統合
Microsoft、NPUで動作する「Automatic Super Resolution（自動超解像）」発表 - Windowsそのものに統合 米Microsoftは6月6日、「Automatic super resolution（Auto SR）」機能を発表した。NPUで動作すると記述があるが、今のところQualcomm Snapdragon Xシリーズを搭載したCopilot+ PCでしか使えないようだ。 Microsoft、NPUで動作する「Automatic Super Resolution（自動超解像）」発表 - Windowsそのものに統合 最近のゲームでは、負荷軽減のために実レンダリング解像度よりも低い解像度で描画した後に、超解像機能を用いて引き延ばすアプローチがとられている。この機能にはGPUベンダーごとに互換性があるものとないものとが存在しているため、Microsoft
なぜASUSは「Copilot＋ PC」を他社に先駆けて数多く用意できたのか？ 同社幹部に聞く：COMPUTEX TAIPEI 2024（1/4 ページ） 台湾の台北市で行われた見本市「COMPUTEX TAIPEI 2024」の期間中には、各所でさまざまなイベントが開催された。そのうち、台湾ASUSTeK Computer（ASUS）が日本のメディア向けに同社エグゼクティブのグループインタビューを開催した。 ここでは、同社におけるAI PCの展開、AI PCがエンドユーザーにもたらす影響、新型ポータブルゲーミングPC「ROG Ally X」なども含めた日本市場におけるASUS JAPANの製品展開などについて興味深い話を聞くことができた。その模様をレポートしよう。 お話を伺ったのは、ASUSTeK Computer システム部門 アジア太平洋地域ジェネラルマネージャーのピーター・チャン（
【6月5日版】アマゾンで24時間以内に値下がりした売れ筋商品ランキング | 激安！特価・タイムセール・クーポン観測所
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ＡＩの健全な成長見守る「ＰＴＡＩ」発足 「俗悪コンテンツ」順位公表も
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