NVidiaがコンシューマグラボにやる気なくしてる説がさらに濃厚に。今までNVidiaはグラボメーカー（ASUSとかMSIとか）にGPUチップとVRAMをセットにして売ってて、メーカーはそれを基盤に載せりゃ良かったけど、最近はメモリ不足だからVRAM付けてくれなくなったという。メーカーは自力でVRAM調達しなきゃアカンくなったけど、NVidiaでさえままならなくなってるくらいVRAM不足なのに、今からメーカーがVRAM買おうとしても買えないがち。という事はグラボ作れない。するとグラボ売られない。つまりグラボ買えない。 November 11, 2025

🚨緊急警告です…

皆さん、シートベルトをしっかり締めてください💺🧠

AIバブルと金融の嵐が、アメリカを直撃するかもしれません🌪️

なんと、トランプ陣営が中国への最先端GPUの販売を検討しているという驚きの展開😱

H200チップです…H20の8倍の性能を誇る、Nvidiaの“秘密兵器”💥

これまで国家安全保障の観点から禁輸対象だったこのチップが、突如“売ってもいい”リストに⁉️

背景には、AIバブルが制御不能になりつつあるという現実があります📉

🏦ウォール街では、2025年〜2026年にかけてAI関連の債券発行が累計230兆円に迫る見通し💸
そして、MIT調査によると……

AI導入企業の95％が「成果なし」📉　たった5％しかリターンを出せていないという衝撃データ。

つまり、AIへの投資が幻想の上に成り立っている可能性があるんです😨

しかも、データセンター建設は水不足地域に集中💧冷却も電力も足りず、構造的リスクだらけ。

🔧オラクルや大手ハイパースケーラー企業は何兆円もの借金を背負いながらAI構築を続けており、もし収益が途切れればリーマン級の金融危機が76％の確率で起きるという試算も📊💥

🇨🇳そこで登場するのが中国💰
レアアースを握り、H200チップを欲しがり、そして…資金源でもある。

トランプ大統領は訪中に前向きで、Nvidiaの販売規制を緩和し、中国から資金を得てアメリカ国内のAIバブル延命を図っているという見方が広がっています😵

だけど、売ればどうなる？
中国はH200を山ほど備蓄し、その技術で次世代AIを開発する可能性もある⚙️🤖

まさに「売っても地獄、売らなくても地獄」な二重拘束💣

この狂気の経済ゲームに、国家安全保障もイデオロギーもありません。
あるのはただ、崖っぷちの米経済が中国マネーに手を伸ばしているという現実だけ💀🇺🇸🇨🇳

誰もブレーキを踏まない今、次に踏み出すのは加速か、それとも……😶‍🌫️ November 11, 2025

現在以下の状況が揃っている：

1. トランプ大統領が株価を史上最高値に維持すると発言
2. 壮大な7社の年間設備投資額が6000億ドル
3. FRBが3%超のインフレ下で利下げを実施
4. 世界のAIインフラ投資が年間1兆ドル規模
5. FRBが2日後に量的引き締めを終了
6. 米国の赤字財政支出がGDP比6%超
7. NVIDIAの時価総額が世界5大株式市場を除く全ての市場を上回る
8. 2026年に1.2兆ドルの過去最大規模の自社株買いが実施される
9. トランプ大統領が所得税を「完全に廃止する」と表明
10. トランプ大統領が2026年に2,000ドルの給付金を約束

この勢いにどう抗えるというのか？ November 11, 2025

NVIDIAの今があるのは、2000年代からこのように基礎研究を地道に支え続けたからこそだと思います。もしあの頃、短期的な利益だけを優先していたら、時価総額世界一企業にはなれていなかっただろうし、今日のAI時代はもっと遅れていたかもしれません。長期的な視点が、企業の大成長の基盤となり技術の未来を切り開くのだと改めて感じます。ちなみに、その頃私はNVIDIAのGeForceとかRadeon積んだPC組み立てて3DゲームのLineage 2 とかして遊んでいました笑 まさかその"グラボ"がAIに繋がる技術になるとは夢にも思っていませんでしたね。 November 11, 2025

引用された話が正しいかどうか、私は確信が持てません。というのも、私自身の記憶とは大きく異なるからです。

2018年のSDK刷新以前、VRChatでは厳格なトライアングル制限が設けられていました。最初は5,000、次に10,000、そして最終的には20,000という制限です。これらの制限は2018年半ばに撤廃され、現在の「アバターパフォーマンスランク」制度に置き換えられました。

私は「ポリゴン」ではなく「トライアングル」という用語を強調します。なぜなら、パフォーマンスチェックは常にトライアングルを基準としていたからです。これは以下の理由で重要です。

1. ゲームエンジンはポリゴンを自動的にトライアングルへ変換する。

2. 参考までに、70,000ポリゴンは14万以上のトライアングルに相当し、これはVRChatの現在推奨されているガイドラインを大きく超えています。

この用語の違いは重要です。2018年のSDKは、VRChatの設計思想における論理的な転換点でした。ハード制限を課す代わりに、ユーザーが安全設定を通じて自分が見たいものを制御できるようにしたのです。これにより、プレイヤーはパフォーマンスと創造性を自分の好みに合わせて調整できるようになりました。各ユーザーが「正しい」と考える基準は異なるため、単一の制限を強制することは不可能です。ユーザー自身に制御を委ねる方が、はるかに洗練されたアプローチです。

当時、一部のユーザーはSDKを改造して制限を回避していました。しかし2018年半ば以降、ハードなトライアングル制限は一切課されていません。存在するのはパフォーマンスカテゴリとガイドラインだけです。だからこそ私は混乱しています。私の記憶とパッチノートの記述が、引用されたツイートと完全には一致しないのです。そしてTupper氏の反応も同じだと思います。

関連する話題として、GPUはトライアングルのレンダリングに非常に効率的になっています。FLOPS（毎秒浮動小数点演算）は頂点やピクセルの計算を容易にします。例えば、NVIDIA RTX 3060 GPUは約12.7 TFLOPSを実現し、毎秒12兆以上の浮動小数点演算を処理できます。これは数十億のトライアングルを毎秒処理できる計算になります。しかし、最終的な最適化の問題はそれほど単純ではありません。

この効率性により、現代のゲームに登場する「ヒーローキャラクター」や「主役キャラクター」は10万〜15万トライアングルを使用することが多く、武器のような近接表示されるオブジェクトは3万〜4万トライアングルに達することも珍しくありません。

それでも、レンダリング性能はトライアングル数だけで決まるわけではありません。例えば「クアッドオーバードロー」のように、GPUが重複するピクセルを非効率的に処理する問題があり、小さなトライアングルや細いトライアングルはレンダリングコストが不釣り合いに高くなることがあります。場合によっては2倍のコストになることもあります。したがって最適化は非常に繊細な作業であり、同じトライアングル数でもトポロジーや解像度、スクリーンレンダリングによって性能コストは大きく異なります。

要するに、最適化は単純なトライアングル数に還元できません。ディテール、効率性、創造的意図のバランスを慎重に取る必要がある、複雑で経験に基づくプロセスです。

結論として、これがVRChatがユーザー生成コンテンツへのアプローチを変えた理由です。単一の数値指標で全てのアイテムを分類することはできません。これは非常に繊細で深いプロセスであり、意図的な設計思想が必要で、単に「トライ数を減らす」だけでは解決できません。

さらに言えば、レンダリングコストが高い要素は他にも存在します。代表的なのはシェーダーです。例えば屈折表現を体全体に適用するようなマテリアルは、大規模な空間でレンダリングする際に非常に高価です。また、毛皮シェーダーに極端に高いテッセレーション値を設定するケースも同様です。しかしVRChatは安全設定を通じてそのようなアバターをブロックするための十分なツールを提供しているので、大きな問題にはなりません。私は、クリエイターに単純にトライ数を減らすことを強制するよりも、ユーザーに安全設定の正しい使い方を教えることの方がはるかに重要だと考えます。もちろん一部の人はトライアングル数を減らすべきですが、それで議論が終わるわけではありません。

I’m not entirely sure the quoted story is correct, as I remember the events quite differently.

Before the 2018 SDK overhaul, VRChat enforced hard triangle limits. Firstly with 5,000, then 10,000, and eventually 20,000. These restrictions were lifted in mid‑2018 and replaced with the system we know today: Avatar Performance Ranking.

I emphasize triangles rather than polygons because performance checks were always based on triangles. This is important for two reasons:

1. Game engines automatically convert polygons into triangles.
2. For context, 70,000 polygons equates to well over 140,000 triangles, which far exceeds VRChat’s current recommended guidelines.

This terminology matters because the 2018 SDK marked a logical shift in design for VRChat. Instead of enforcing hard limits, VRChat empowered users to control what they see through personalized safety settings. This allowed players to balance performance and creativity according to their own preferences. It's going to be impossible to enforce limits since each user has their own idea of what is correct. Allowing users to control what they see is a far more nuanced approach.

Back then, some users even modified the SDK to bypass the limits. Since mid‑2018, however, no hard triangle caps have been imposed. Only performance categories and guidelines. This is why I’m confused: my recollection of the past and the patch notes don’t seem to align perfectly with what was written in the quoted tweet. And I believe Tuppers reaction is the same.

On a related note, GPUs have become extremely efficient at rendering triangles. FLOPS (floating‑point operations per second) make vertex and pixel calculations relatively straightforward. For example, an NVIDIA RTX 3060 GPU can deliver around 12.7 TFLOPS, meaning it can perform over 12 trillion floating‑point operations per second. This could be billions of triangles per second. But the end issue for optimisation isn't so simple.

This efficiency explains why modern “hero” or "halo" characters in games often use 100,000–150,000 triangles, and why detailed weapons can reach 30,000–40,000 triangles due to their proximity to the player’s viewpoint.

Still, rendering performance isn’t determined by triangle count alone. Issues like quad overdraw where the GPU processes overlapping pixels inefficiently can make small or thin triangles disproportionately expensive to render. Think about 100% more expensive to render. Optimisation is therefore a nuanced discipline: two meshes with the same triangle count can have vastly different performance costs depending on topology, resolution, and screen rendering.

In short, optimization can’t be reduced to simple triangle counts. It’s a complex, experience‑driven process that requires careful balancing of detail, efficiency, and creative intent.

To conclude, this is why VRChat changed their approach to user generated content. You cannot simply use a single numerical metric and conclude every item can fit into said category. It's a very nuanced and in-depth procedure that requires intentional thought to get right and can't be boiled down to simply "reducing tri's".

With that said, there are far more expensive rendering items. Shaders being the best example where users are using refraction on the materials which are placed on the body which is very expensive to render in large spaces. Or the best example, extremely high tesselation values on fur shaders. However, VRChat gives users the adequate tools to block said avatars via safety settings so it's not too big of a problem. I think teaching users how to properly setup safety settings is far more important than forcing creators to just simply reduce tri's. Whilst some should definitely reduce their triangle count, it's not where the conversation ends. November 11, 2025

我有个单向的哥们，最近分享了他在2025年的几个第一性原理：

1. LLM token一定会越来越便宜，模型越来越强大，记住，所有做LLM Agent的人，都必须思考如何用10~1000倍的token带来革命，而不是他妈跟个傻逼似的天天想着省token；

2. chatbot的形式一定会被消灭，no chatbot revolution才是正确方向，一切AI应用不可能 、不应该、绝对不是一个个大号聊天机器人，一个个大对话框等着人大段大段往里敲字，

记住，所有AI产品必须重新设计，一切chatbot AI应用必定会被改写成NO CHATBOT形式，无一例外，chatbot的产品形态必然会彻彻底底、完完全全地淘汰，

或者那个傻逼一样的对话框，至少作为二等公民出现；

3. AI助手一定不能用“按个按钮”、“截个图”、“上传个文件”，再写个长长的prompt的形式出现，让用户解决个问题，先让用户点点按按十几次，

AI助手一定是具有强侵入性的，一定能主动嗅探一切环境，吞掉一切数据和信息，一定会主动在后台观察一切操作和行为——并且在疑似需要帮助的时候，主动弹出个对话框，用户一键确认后，主动接管，主动解决一切问题，

而绝不应该像准备个考试一样，准备文件、准备截图、准备一大堆按钮、准备一大长串prompt，让用户跟个大傻逼似的，手忙脚乱地在那儿表演，

总而言之，无论是商业落地的AI Agent，还是各种办公软件、工具、生活类的AI Agent，一个个不仅是傻逼兮兮的大黑框chatbot，而且要用户手动输入一大堆文件、图表、链接、信息，再敲一大段prompt——这些全都走了大弯路，

toC的无缝衔接强入侵的主动AI Agent助手，完完全全不会给你任何告诉他的机会，而是让AI Agent主动判断你是否需要我，直接给你一个大大的对话框，简单描述一下“我计划怎么帮助你”——你点一下确定，它来解决后面所有的事情。

4. 一切能用coding解决的问题，都是SWE Agent能解决的问题，也就是说，都可以直接拿claude code这类工具套壳来用，

SWE Agent这个形态，最擅长解决的问题，就是在一个确定的环境（一台机器、几台机器、若干仿真环境、一套terminal里的编译器/脚手架/运行环境/包管理、profiling和debugging方法）解决的问题，

而用coding解决的问题，从来都不止coding，一切VHDL/Verilog等电路设计、电路simulation和validation、一切类似labview和matlab simulink中可以仿真的电机、信号、示波器等等模块，

甚至ansys和CAD这类工具，还有大量data science和计算的问题，以及用lean或者formal-proof解决一些proof-based的数学和模型问题，都可以转化成一些API和coding解决的问题，然后让SWE Agent来解决，

这类问题可以叫做“一台机器上的确定环境下的问题”，

这类问题的特点是，可以靠LLM的智能不断拆分成一大堆subtasks，然后在本地环境下反复尝试、反复试错、反复看output、反复试验结果，失败后再换一个新的approach；

5. full self coding（https://t.co/8O8usyl6Af…）就是基于上面所有第一性原理的一个试验。

我将会设计一套侵入式试验，让10~500个ai agent组成一组，给一个github项目找出所有潜在的问题，包括文档、测试、修bug、优化、重构、完成todo list、加功能、加API等等，让10~100个agent并行完成这个repo潜在需要完成的所有任务，

并且让至少10组这样的agent去github上面公开贡献，等于在没有任何人为输入prompt的前提下，造出来1000~5000个agent在开源世界源源不断地做出贡献，就死死赖在github上面，尝试修复一切可能修复的潜在问题，做出贡献。

请你记住full self coding是最坚决贯彻test-time scaling law的行为，

full self coding坚决相信，人是ai agent世界最傻逼、最慢、错误最多、判断失误最高的存在，让程序员手敲prompt，无异于给AI Agent拖后腿，

只有先分析出问题，然后让10~500个agent同时并行运行，才能最大化执行的效率，最快速度解决已经发现的问题，无休止地为github提供潜在的有价值贡献——并且最关键的是，把“敲prompt的程序员”这个最垃圾、最慢、出错最多的环节彻底消除；

6. full self coding最大的瓶颈，一个是token价格过高，一个是目前几乎所有主流供应商，LLM inference速度过慢，

所以我最后的一个想告诉大家的价值观是：

groq、sambanova、cerebras这种在片上堆满几个GB的SRAM，在inference上效率是nvidia、amd、google TPU这些落后架构的10~50倍，这是test-time scaling law的最后一环，

如果人类在claude code、gemini cli上全面接入groq、sambanova、cerebras上host的模型，所有速度都会再快10~50倍。 November 11, 2025

ある程度スペック高いPCでタルコフしてる人はNVIDIA APPのスムーズモーションをONにして物理コアのみを使用するをチェック付けたら世界が変わります。
SOT以外のマップ300FPSです
※遅延を感じる方もいるそうです。自分は一切遅延ないです。 https://t.co/YNhrHCp5mK November 11, 2025

🇯🇵日経平均 50253.91 +0.17%
ﾌﾟﾗｲﾑ売買代金 4兆6995.52億円
🇯🇵TOPIX 3378.44 +0.29%
日経半導体株指数 12442.33 -0.53%

🇯🇵日経平均先物 50220 -0.06% (3:32)

21日安値48030 が安値で調整終了？とすれば4日高値52700 からは -8.86%
10％にも満たない調整で終了…？
プライム売買代金が2日連続で5兆円割れ、1日当たりの今週の平均額も先週から21.33%減少。
今週だけの事で終わればいいのですが。

✅主要半導体の騰落で中途半端な変化率の為画像に記載できなかった
レーザーテック 前週比 +5.90%
東京エレクトロン 前週比 +5.37%
SCREENホールディングス　　前週比+3.63%
ディスコ 前週比-0.46% と今週不発だったのがパフォーマンスの足枷に。

✅主要半導体株で今週15.71% 上昇したレゾナックHD
27日に2018年10月以来の高値。
モルガン・スタンレーMUFGが投資判断「オーバーウエート」を継続、目標株価を5700円から7700円に引き上げ。
リポートでは「半導体後工程材料の分野において最もシェア拡大の可能性が高い企業」と評価、米エヌビディアやブロードコムなど「カスタム半導体（ASIC）メーカーとの取引が26年後半以降に本格化」
他に、東京応化工業　前週比 +7.52%
トリケミカル前週比 +7.10%
三菱瓦斯化学　前週比 +6.35%

✅TOPIX CORE30 でみずほフィナンシャルの6.00%上昇には及ばなかったが、前週比5.60% 上昇の三井住友フィナンシャルグループは 26日に5日続伸。
2006年4月につけた実質の上場来高値を約19年半ぶりに更新。
他の銀行株も強い。
午前にロイターが「日銀は市場に対して早ければ来月にも利上げする可能性に備えさせている」と報じた。日銀が12月18～19日の金融政策決定会合で利上げを決めるとの思惑が浮上し、国債市場では2年債や5年債の利回りが08年8月以来の高水準をつけ、金利上昇による資金利ザヤ拡大。
現物800は評価益180.64% 売っては買戻しで無駄に取得単価が上がってしまうがあと200追加で1000は持っておきたい。高値で追加しても50%程度の暴落でも傷のない取得単価になりそう。　　

✅金利動向により鋭角に反応する楽天銀行は、前週比9.68% 上昇。
20日の6490付近が直近の安値で現状切り返し中。
買い500～700で保有中だったが週明け＝月初なのでどうも、月初軟調なのではと感じて500に減らしたが…　評価益+7.99% 　
評価益20％か年明けすぐに利確を狙う。
年内はあまり利確したくない…

✅TOPIX LARGE70 で今週の下落率2位となった花王。前週比-4.17% いかに連続増配とはいえ、現状の水準では6000でも利回り2.56%…金額的規模では”倭国を代表する”と評されるが、営業利益率は10％行くか行かないか。　先日の3Qの進捗は70％で不十分かも。
財務安定で連続増配といっても成長の見込みが低い。8か月前にオアシスの株主提案はすべて否決。
そのオアシスのCEOからは「過去10年の状況には失望。経営陣は視野狭窄に陥いり、取締役会は硬直的」と評される。　
利回りが目的なら連続増配のETFの方が安心。
寧ろオアシスマネジメントの方に興味がわきましたが…

✅株、海外投資家が２週ぶり売り越し
個人は買い越し・11月第３週
11/28 日経速報
「11月第３週（17〜21日）の投資部門別株式売買動向
海外投資家（外国人）は２週ぶりに売り越し。
売越額は3836億円。前の週は5147億円の買い越し」

しかし、株先物では海外勢の買越額は３カ月ぶり高水準　１兆1263億円(11月第３週)なので
現先合計では7427億円の買い越し。

個人投資家は２週ぶりに買い越した。買越額は1158億円
個人投資家は株先物を２週ぶりに買い越し。
買越額は70億円　いずれも少額なので金額よりも投資行動を逆指標がわりにする程度。

✅大阪のマンション値上がり率が世界1位　半年で3％高、万博で需要増
11/28 日経速報
「大阪のマンション価格は2025年10月時点で半年前と比べて3.4％上昇。調査対象都市のなかで最大の伸びとなった。人件費や資材費などの上昇に加え、大規模再開発や「万博効果」などを背景とした高額物件の需要が要因」

「大阪の次に🇺🇸ニューヨーク（2.9%）
3番目に🇮🇳ムンバイ（2.3％）
🇯🇵東京は4月時点の上昇率を維持したが6番目（1.4％）」

「大阪の市況をけん引するのが中心部の高級物件
大阪市では梅田周辺の再開発が進んだほか、カジノを含む統合型リゾート（IR）や「なにわ筋線」の開業なども控えている」

✅個人PF +3.06% 前週比
信用保証金率　115.43% 前週末は216.30%
少々リスクを取り過ぎのきらいはあるものの、ヘッジの売りポジションを週明けの様子で解消すればいいだけの事。
ただ月初の軟調地合いが12月も顕現し長続きしてしまった場合は保証金率150%程度までは買いポジションを切りたいと思いつつ。
AI半導体への全体としての否定的見方、また銘柄間での濃淡の深まり。もう少し深まって嫌な雰囲気を漂わしてくれないと中途半端な反発になりそうで。 November 11, 2025

新NISAに慣れてきた人から「映画のあの…"マグニフィセント・セブン"ってどうなんですか」と投資の仕事中に聞かれますが、Google、Apple、Meta、Amazon、Microsoft、NVIDIA、Teslaの7つの米国大型テクノロジー企業に集中投資していて、もはや投資信託ではないと思ってほしい。わかりやすく言えば、この7つの株をまとめ買いしているようなもの。

さらに、S&P500やオルカンと違って組み入れの見直しは行われない。また、NISAのつみたて枠では買えないので成長投資枠のみになる。

考え方としては、個別株は不安だから7銘柄で分散しておきたいという人におすすめ。 November 11, 2025

🚨イーロン・マスク氏、AIの3大分野を完全に押さえてます。

「世界中のAI研究者が血眼になって集めている“現実のデータ”」

それをマスク氏は、自分の車でガンガン集めてます📡

車両群が路上を走ることで、莫大な実地データが自動収集できる。

彼はNVIDIA機器を大量に搭載したAI工場も持ってる😃

しかもそれを武器に、3方向からAIの未来を制覇しにきてる構図です👇

🤖 xAI（エックスエーアイ）

→ 「認知的基盤AI」に特化
＝人間レベルの知性を目指す、汎用AIの土台😃

🚗 Tesla（テスラ）
→ 「完全自動運転」のAI開発に集中
＝実世界のデータとエッジコンピューティングの融合💡

🦿 Optimus（オプティマス）
→ 「人型ロボット」の開発が進行中
＝AIを“実体”に宿らせるプロジェクト😃

しかも…彼、政治的にもちゃっかり動いてます。
次期トランプ政権とAI政策のリンクにも言及。

マスク氏は明確に影響力を持っている。

テスラを“AIとロボティクスの企業”として位置づけている。

彼が見ているのは、ただのガジェットの進化じゃない。

**“国家のインフラとしてのAI”**を、最前線で組み立ててる感があります📡

彼は将来を非常に楽観視している。
そして、まさに**“正しいもの”**に取り組んでいる😃

その“正しいもの”が、果たして人類にとっても“正しい”のかどうかは……

これからの私たちが試される番かもしれません📉📈😃 November 11, 2025

【　AI バブル崩壊を見極めるポイント　】

今朝はこちらは寒くて19度までさがりました。南国のタイでも年に何度か20度を割る日があります。当然エアコンも必要ありません。

今のAIバブルですが、問題となるポイントを図解でまとめてみました。

アメリカでの問題は圧倒的な電力不足です。データセンターを作りたくても肝心の電力がない。

そしてせっかく買ったエヌビディアのチップが納品されても稼働できず、減価償却の負担だけが重荷になるという問題があります。

この辺りを理解しないとAIバブル崩壊で痛い目をみます。個人的には一番リスクの高い銘柄はソフトバンクGだと感じています。（といっても高値からすでに大きく下落していますが） November 11, 2025

あ、あの
nvidia180.6ドルなんですけど
昨日172ドルで1万株買ったんです
いくら勝ちですか？？ November 11, 2025

ちょうどGemini3.0、Nano Banana ProでGoogleが最高潮の時に同時にTPUのニュース（Metaへの提供）が出たので、OpenAIに続き、NVIDIA打倒の騒ぎになっていると思うんですが、さすがにそれはないと思います。
NVIDIAはあれほど騒がれているのに、その強みが過小評価されているのは不思議な話 November 11, 2025

#今日はなぜ米国株が上昇したのか

✅多くの投資家が休暇で出来高が低い中、ダウ、ナスダック、S&P500が揃って上昇、大型株買い戻しが鮮明となる。
✅一方で、AIバブル懸念が上値を抑え、エヌビディア株 $NVDA などが低迷。
✅指数上昇の背景には、12月利下げ期待の高まりがある。
✅CMEの取引停止があったが、市場の影響は限定に。
✅今年のブラックフライデー売上はバラツキが。AIエージェント利用の急増が目立つ。
✅シルバー価格が最高値更新、インフレ不安と安全資産需要が後押し。

今日は米国株新聞はお休みです。良いブラックフライデーと週末を😀 November 11, 2025

TPUのサプライチェーンが熱くなってきましたね

Google による Nvidia への TPU の挑戦は、2026 年までに AI による銘柄選択が Nvidia のサプライ チェーンだけに依存しなくなることを示唆しています。

台湾株式市場は高値28,554から安値26,395まで下落し、累計2,159ポイントの下落となった。国家安定基金の運用責任者のみが自信を表明し、株式市場の見通しに自信を示したようだ。

台湾株式市場の20日移動平均は、4月の相互関税実施以来初めて下落に転じた。
実際、出来高から判断すると、7月以降は緩やかな上昇基調で徐々に増加し始めました。11月24日の終値は7,130億元でした。しかし、加重指数は26,507ポイントの四半期ラインのサポートを維持し、反発は5日移動平均線の圧力によって抑制されました。4月の公平関税実施以来、20日移動平均線が下向きに転じたのは今回が初めてです。外国人投資家による年末の売り圧力に直面している市場は、あまり気にしていないようです。しかし、今年の最後の5週間は、巳年の強気派と弱気派にとって最も不確実な状況になる可能性があると私は考えています。特に、連邦準備制度理事会（FRB）の12人の当局者のうち5人が利下げを支持しないと表明しています。もし市場が本当にFOMCが利下げを行わない可能性が高いと予想しているのであれば、12月10日までの外国人投資家からの売り圧力は弱まるどころか、強まる可能性があります。

10月8日から11月24日まで、外国人投資家は集中市場において5,404億7,900万台湾ドルの売り越しを記録し、AI関連銘柄が調整の主な対象となりました。これらの銘柄には、TSMC、デルタ・エレクトロニクス、メディアテック、ウィストロン、ウィストロン・マイクロエレクトロニクス、ウィストロン・ニューウェブ、ナンヤ・テクノロジー、アクトン・テクノロジー、ギガバイト、ジェン・ディン・テクノロジー、フォックスコン、コンパル・エレクトロニクス、キング・ユアン・エレクトロニクス、ASUS、タイコー・テクノロジー、チー・ホン、クロミウム・テクノロジー、チンテック、ユニマイクロン・テクノロジー、ハンスター・ディスプレイ、シャープ、インベンテック、FXCM、ヤゲオなどが含まれます。このリストを見ると、ある程度の底堅さを見せたヤゲオ、ナンヤ、シャープを除けば、他の銘柄は短期および中期の移動平均線からの圧力に直面していることがわかります。移動平均線を統合・修復するには時間を要するだけでなく、サポートが確立されているかどうかも不透明です。これは主に第3四半期の財務報告の発表とウォール街でのAIバブル問題に関する議論によるものです。

年末の会計調整を優先する動きから、AI関連銘柄が連日上昇している。
AIバブルとドットコムバブルは性質が全く異なります。前者は巨大IT企業が実際に資金を投じるのに対し、後者は市場シェア獲得のために負債を負うという点です。しかし、市場心理はドットコムバブルの頃ほど不安定ではありません。特に、インターネット技術はeコマースやクラウドコンピューティングといった経済モデルを生み出したため、生成型AI技術は生産性向上に有益であるという認識が一般的です。しかしながら、年末決算のオプションを考慮すると、大きく上昇したAI関連銘柄は当然ながら調整対象として最適です。

どれも非常に合理的な選択のように見えましたが、同時に警戒感も抱かせました。今年のAI関連銘柄の急騰は、800Gスイッチ、ASICサーバー、空冷から液冷への移行、800VDCアーキテクチャ、M9素材といったハードウェアのアップグレードによって牽引されました。これらのハードウェアのアップグレードは、より高級な素材の使用につながり、素材不足を引き起こしました。さらに、Nvidiaはハードウェアを毎年アップグレードすると表明していたため、GB200からGB300への供給がスムーズになると、株式市場の認知度が高まり、資金が大規模な短期投資を行うことが可能になりました。Delta Electronics、BizLink-KY、Chuanhu、Guang Sheng、Taiguang Electronics、Chi Hong、Jian Ce、Wistron、Xin Hua、Qin Chengなど、これらの好調な銘柄の多くは、株価が2倍以上に上昇しました。

しかし、最近のメディア報道によると、NVIDIAはサーバーハードウェアをVera Rubinプラットフォームに高度に統合（L10）し、ハードウェアサプライヤーのスペースをわずか10%にまで縮小するとのことです。これにより、OEM/ODMメーカーの事業運営余地は大幅に縮小するでしょう。もしこの噂が事実であれば、時価総額が大きなウェイトを占める下流サーバーメーカーにとって大きなマイナス要因となり、加重指数に圧力をかけることになります。これは、NVIDIAの第3四半期決算が好調であったにもかかわらず、サーバー関連銘柄のパフォーマンスが低迷し、ASUS、Gigabyte、Inventecが年間移動平均線を下回っている理由を説明できるでしょう。これは、10月初旬から外国人投資家による売りが続いている理由も説明できるかもしれません。

メモリーチップ銘柄は高値水準で推移している。
強気相場を阻むもう一つの重要な要因は、メモリのスーパーサイクルがどれだけ長く続くかだ。モルガン・スタンレーは、メモリチップ価格が10%上昇した場合、ハードウェアメーカーの粗利益率を0.45%から1.50%圧迫する可能性があると指摘している。今年の第3四半期と第4四半期には、メモリ価格（SSD、DRAM、VRAMを含む）は平均で約30%から50%上昇した。したがって、メモリ価格の上昇は、下流ブランドメーカーの利益を1.35%から7.50%押し下げる可能性がある。コスト転嫁ができない場合、実際には粗利益率は3%から6%近く（サプライチェーンの投資収益率に非常に近い）減少する可能性がある。

もう一つの変数は、エイサーの陳春生会長が、メモリチップの価格上昇が鈍化するかどうかは、長鑫メモリのDDR5生産能力がいつ「大量稼働」するかにかかっていると述べたことです。すべてが順調に進めば、長鑫メモリは2～3ヶ月以内（つまり2026年第1四半期）に月産28万～30万枚（現状比約50%増）に大幅に増加すると予想されています。その時点で、メモリチップ価格の上昇圧力は大幅に緩和されると予想されます。

ADATAとInnoluxは、メモリは2026年まで供給不足が続くと断言していますが、Nanya Technology、Winbond Electronics、Phisonといった主要メモリ銘柄は明らかに高値圏で推移しています。移動平均線の抵抗線を突破するには、しばらく時間がかかるでしょう。また、国内機関投資家からの売り圧力は依然として強いようです。そのため、サーバーセクターとメモリセクターの株価が引き続き推移した場合、加重指数が四半期サポートレベルを維持し、過去最高値を直接更新する可能性は低いと考えられます。

GoogleのGemini 3 Proは高い評価を得ています。Gemini 3はChatGPT、Grok、Perplexityよりも高速で俊敏性が高く、より深い推論能力を備えています。さらに重要なのは、Gemini 3はNVIDIAチップではなく、主にGoogle TPUで学習されていることです。TPUはNVIDIA GPUほど柔軟ではありませんが、開発コストが低く、フル負荷時の消費電力も少なくなります。

Google TPUエコシステムの成長の可能性に楽観的
さらに、GoogleのAIインフラストラクチャ責任者であるアミン・ヴァダット氏は、11月6日に開催された全社会議において、Googleはコンピューティング能力を6ヶ月ごとに倍増させる必要があり、今後4～5年で1000倍の増強を目標としていると述べた。さらにヴァダット氏は、「現時点では、投資不足のリスクは過剰投資のリスクよりもはるかに大きい」と述べた。

ゴールドマン・サックスは、2026年までにGoogleのTPUエコシステムの成長ポテンシャルに楽観的な見方を示しており、TPU + AIサービスの価値は9,000億ドルに達する可能性があると予測しています。同社の中核的な優位性は、ソフトウェア、ハードウェア、クラウドの統合と「自社開発＋サプライチェーン管理」能力にあります。TPUエコシステムが拡大すれば、BroadcomのASICチップ設計におけるビジネスチャンスも拡大する可能性があります。

3月には、Googleがコスト削減と生産加速のため、次世代TPUでMediaTekと提携する計画があると噂されていました。しかし最近、Creative LabsがGoogle向けにAxion CPUを開発しているとの報道があり、これは2026年の明確な成長ドライバーになると予想されています。Creative Labsの株価は過去最高の2,175台湾ドルを記録しました。

推論モデルは、Nvidia への依存から脱却することを目指しています。
AI ASIC分野における新しいシステムレベルのテストアプリケーションの需要増加の恩恵を受けて、Ingenicの収益は2026年に前年比42％増加すると予測されています。WM Siliconは2026年にGoogle TPUにVPCプローブカードを供給する予定で、その年の収益成長率は46％と推定されています。

GoogleのTPUエコシステムが最終的にNvidiaの独占から脱却できるかどうかに関わらず、OpenAIとAMD、そしてAnthropicとGoogleの連携は、AI大手企業が2026年にはモデルの学習にNvidiaのGPUに依存する必要がある一方で、推論モデルに関してはNvidiaへの依存を減らしたいと考えていることを示しています。したがって、2026年のAI銘柄選定は、もはやNvidiaに支配されることはないでしょう。 November 11, 2025

Googleの本当のライバルはOpenAIでなく、NVIDIA。GoogleのAIチップTPUが思ったより精度が良くて、ジェンスンCEOも焦ってる模様。

GoogleとNVIDIAの株価に堅調に現れている。

OpenAIはGoogleの顧客になり得る。

■要点
- Google、2026年からTPU本格外販開始
- Metaが2027年に数十億ドルでTPU自社導入決定間近
- OpenAIもChatGPT推論をTPUに移行済み（NVIDIAより30%安い）
- TPU v7 Ironwood → Blackwellと同等かそれ以上
- NVIDIA株一夜で7%↓（時価総額2,500億ドル吹っ飛び）
- NVIDIA公式が珍しく「うちの方が1世代先です！」と焦り反論
- Google株年初来+50％、4兆ドル企業秒読み November 11, 2025

電力関連株にAIブーム期待の反動が到来

🔸史上最高値から一転、利益予想の下方修正で急落
米国の電力会社は、AIによる電力需要の急増を見込んで株価が上昇していました。

しかし10月に史上最高値を記録した後、多くの企業が利益予想を下方修正し、株価は急落しています。
投資家は、約束された大規模なデータセンター契約が予想より小規模か遅れていることに気づき始めました。

🔸データセンター契約の遅れが投資家の不安を招く
電力会社のコンステレーション・エナジー $CEG は、10月の高値から11%も株価が下落しました。

第3四半期の決算発表で、期待された新規発電事業の詳細が示されなかったことが原因です。
発電事業者のビストラ $VST も、データセンター関連の発表が遅れているとの指摘を受け、16%の下落となりました。

🔸短期的な調整でも年初来では圧倒的な上昇を維持
値下がりしたとはいえ、年初来ではコンステレーションが60%高、 $NGR が87%高となっています。

米ガスタービンメーカーのGEベルノバ $GEV は79%高と、エヌビディア $NVDA の34%高さえ上回る伸びです。
ただしAIバブル崩壊への懸念が高まっており、投資家は電力需要の実態を慎重に見極めようとしています。

🔸まとめ
電力関連株は年初来で大きく上昇していますが、足元では調整局面に入りました。

AIによる電力需要の拡大という期待が、実際の契約獲得ペースと乖離していることが明らかになっています。
投資家は今後、どの企業が約束を実現できるかを慎重に見極める必要があるでしょう。​​​​​​​​​​​​​​​​

🔸参考
電力関連株にAIブーム期待の反動－期待外れのデータセンター計画
https://t.co/0nRWQo2EMa November 11, 2025

这么多年倭国报税的问题，刚好这个私信很有代表性，说一下我在倭国这些年的税务规划：
首先是倭国的税法，对于外国人是这样理解的：
住民登陆1年内，倭国以外产生的所有收入免所得税
住民登陆10年内总共累积5年内，倭国以外产生的所有资本利得税免税
住民登陆10年内，海外到倭国的赠与免赠与税
我是2013年10月来的倭国-----
2013.10-2018.10，倭国以外的资本利得免税，理解成只要买资产的本金没进入过倭国，交易平台和交易所都是倭国以外，可以免所得税
2013.10-2023.10，国内亲戚朋友赠予我的资产免赠与税
国内的房产是在我母亲名下，2018年卖出，之后交易国内的黄金ETF，2020年买了币，2023年10月前趁我赠与税免税期之前赠予了我，这个时候原始资金变成了倭国的资金，我用这些又买了币HODL到现在，这些操作全都不产生所得税，只要我不卖就没问题。
2023.10-现在，只要是能算成公司支出的我就会用个人名义借BTC给公司的方式实现，因为是借贷，所以这里面也不产生所得税，然后倭国公司的主营业务是视频制作，我日常的直播和拍摄全都是公司支出，这笔借款只要能用委托慢慢还给我自己就可以。
所以这就是为什么我的投资策略一直是HODL着币，其他东西基本上都没碰的原因，是因为我留了一手，很早就感觉倭国政府可能会割外国人韭菜，我不想交了税养一个对自己不利的环境，现在看这一手留对了。
只是可惜因为币被强行锁仓，ai这一波我只是在21年买了PLTR，NVDA还有ASML一直拿着，其他的我都没参与，这是唯一的遗憾。
我今年唯一碰的就是白银实物交易，把很早之前买的白银实物卖了一些，不过我还留了一手，因为白银实物交易的所得是让渡所得，可以和其他让渡所得相杀，我就卖白银的时候把我以前不值钱的相机和镜头也卖掉实现了亏损，这些亏损和白银的盈利相杀，最后还是不涉及到所得税。
倭国税务居民状态对于外国人来说，可以用停掉倭国的业务，注销在留资格来取消掉，这也是最近这几年我不再靠自媒体赚钱的原因，是为了经济中心不在倭国，只要我随时注销在留资格从倭国离开，我HODL的币就可以开始卖不用担心所得税的问题。
不过还有一点需要注意，如果你的在留资格是永驻，定住或者倭国人配偶，永驻配偶的话，你摆脱倭国的税务居民状态时如果资产超过1亿日元，会涉及到浮盈所得税，这也是我在倭国倭国这么多年，缺没拿永驻或者日籍的原因，13年开始来倭国是因为安倍经济学的短期利好，现在即将离开倭国是因为安倍经济学短期的利空，我的青春虽然是在倭国奋斗的，但是因为我一直留了一手，所以青春换来的成果不会被倭国割走，这是一个青春换积累的交易，这笔交易目前看起来结果还不错 November 11, 2025

グラフィックス以外のGPU利用（GPGPU）って、DNNに使えると判明するまでは油田探査の解析とかHPC系で長年試されてて、NVIDIAは面白いプロジェクトを地道にやってるよなあ…って印象だった。世の中変わるもんだ。 November 11, 2025

📢11/29 (土) 今朝の🇺🇸市場は⇒

ダウ🌟
S&P500🌟
ナスダック🌟
半導体指数🌟

●3指数ともに上昇！
ダウが５日続伸し、半導体も強い。

●ゴールドマン・サックス、JPモルガンなどの金融株の１部に買いが入る。
　Microsoft、ブロードコム、Netflix、Meta、IBM、Amazonなども高かった。

●一方、エヌビディア、Ｊ&Ｊ、イーライリリー、オラクルは売られている。

💰ドル円は、朝6時30分頃に、156.1円

●為替は横ばいながらも、ジリジリと円高方向に😅

🗓️今日は【いい肉の日】🍖

🟥 日付は「いい（11）にく（29）」（いい肉）と読む語呂合わせから。

🐂全国有数の肉用牛の産地である宮崎県の「より良き宮崎牛づくり対策協議会」が制定。

🟨味と品質の良さで知られる「宮崎牛」（みやざきぎゅう、みやざきうし）をアピールすることが目的。

🟩宮崎牛は、宮崎県内で生まれ育ち、倭国食肉格付協会の格付基準で、肉質等級４等級または５等級とされた黒毛和牛。

🥩優れた肉質ときめ細やかなサシ、ほのかな甘みと芳醇な香りが特徴で、全国和牛能力共進会で「🥇３大会連続最高賞」を受賞するなど、国内外で高く評価されている。

👇️【より良き宮崎牛づくり対策協議会 公式】
📍宮崎牛のレシピ、レストラン、取り扱い店など… https://t.co/xiqYWonj9e

👇️【ＪＡタウン 公式】
📍宮崎牛の産地直送　通販 お取り寄せ https://t.co/YAZw1Zx5xM

👇️【マイベスト 公式】
📍お取り寄せ肉のおすすめ人気ランキング【2025年11月】 https://t.co/bR3zHwUvGk

👇️【ふるさと納税サイト「さとふる」公式】
📍【2025年最新】肉のふるさと納税人気お礼品ランキング（週間） https://t.co/9SvlfJgJqo

👇️【テーブルマーク株式会社 公式】
📍肉メイン鍋｜鍋奉行様の〆まで楽しめ！ https://t.co/CYsYBkAqys

さて、今週の🇺🇸市場は、堅調な動きで強かったですね☺️

美味しい🍖肉でも食べて、疲れた身体に栄養をつけ、来月からもがんばりましょう😋

#米国市場
#ドル円 November 11, 2025