NVIDIA トレンド
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2025.11.25 23:00
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Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます
先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa
参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。
※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。
まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5
②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9
①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。
②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。
①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。
これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。
以下、この二つの説を前提に話を進めます。
公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。
次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。
生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）
OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。
・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ
前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。
一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる
これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）
まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。
では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。
・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する
最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。
最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。
本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025
6RP
🇺🇸米国株 S&P500「全体の74％が上昇」
✅エヌビディア -6%⚠️チャートの形がまずい
✅グーグル +1.6％ 連日最高値更新
✅SOX -3.4% （前日 +4.6%）
11/25
メタは、2027年に自社データセンターでグーグルの半導体「テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）」を使用する方向で協議を進めている。
👉合意が成立すれば、TPUはエヌビディア製チップの代替として地位を固めることになる November 11, 2025
6RP
2026年後半に利用可能になるNvidiaのVera Rubinプラットフォームのnoteです
間違いなく、これが推論のゲームチェンジャーになります
細部までしっかり解説しているので、是非、読んでみてくださいっ https://t.co/rclWIfJCo6 November 11, 2025
4RP
GOOG +1.5% 連日最高値更新
NVDA -5.1%
AMD -8.1%
SOX -1.7% (前日+4.6％) https://t.co/SVwjKxMEUE November 11, 2025
4RP
11月25日（火）Night Time 日経は小反発 ドル円は156円前半推移と軟調のPPI待ち。
📝 市場動向まとめ
◆ 為替：
ゴトー日で仲値に向け156.98円まで上昇したが、仲値直前の輸出売りで急失速。 その後は156円台後半で底堅い動き。
◆ 株式：
米ハイテク株高を受け半導体株に買いが先行し日経は一時+500円。 ただしSBG急落（10％安）が指数を340円押し下げ、+33円で小反発にとどまった。
◆ 債券：
日銀早期利上げ観測と40年債入札前の調整売りで反落。 長期金利は1.80％へ上昇し円買い圧力も意識。
保有銘柄状況
【長期保有】 -0.51%(+23.09%) ： 11銘柄(商船三井、神戸製鋼所、大林組、双日、ヒューリック、伊藤ハム米久HD他)
【回転銘柄】 -0.18%(+2.91%) ：12銘柄 象印売却
【REIT】 +0.38%(+6.52%) : 10銘柄（NISA 4銘柄含む）
【NISA保有】 -0.48％(+37.51%) ：7銘柄（旧NISA3銘柄含、REIT4銘柄は除く）
寄り天からのジワ下げで一番嫌いな動き方。下げるならドカッといってもらった方がアクションできるんだが・・・
今夜の注目イベント（JST）
22:30 米PPI（卸売物価指数）
22:30 米小売売上高
23:00 ケース・シラー住宅価格指数
24:00 米企業在庫・消費者信頼感指数
04:00 米財政収支
📌 新たな有望銘柄も調査済みです。 フォロー＆いいねを頂いた方へ、優先してお届けします。 今後ともどうぞよろしくお願いいたします。
#倭国株 #NISA #半導体 #NVIDIA #AI相場 November 11, 2025
2RP
今年58歳で、楽天証券を退職しました、月収は1200万円
倭国株とんでもないビッグニュースが来た！🚀ここ最近、株式市場と国債が大量に売られ、リスク回避の動きが強まっています。主な原因は、米国による追加関税や不動産投資の減少です。
さらに、中国との外交摩擦が加わり、市場全体のセンチメントが悪化しています。こうした短期的な影響はすぐに落ち着くはず！
任天堂 （7874）→ 買わないで
フジクラ（5803 ）→ 買わないで
7011三菱重工業→ 買わないで
7453 良品計画 → 買わないで
9002 丸紅 → 3,480円付近必ず買い
9501 東京電力 → 750円付近必ず買い
8031三井物産 → 3,685円付近必ず買い
8136 サンリオ → 7,679円付近必ず買い
8306 三菱UFJ→ 2,160円付近で必ず買い
8058 三菱商事 → 3,470円付近で必ず買い
4755 楽天グループ →610円付近で必買い
7203トヨタ自動車 → 3,100円付近で必買い
3350 メタプラネット → 520円付近で必買い
資金が少ない時こそ、正しい情報とチャンスを掴むことが大切だと思います。
米半導体大手インテルの前最高経営責任者（CEO）で米ベンチャーキャピタル（VC）の幹部を務めるパット・ゲルシンガー氏は取材に答え、ディープテック（先端技術）の分野で「アジアと連携を深めたい」と話した。重視する国・地域に台湾と倭国を挙げた。
さらに、高市首相もG20サミットで重要な貿易協定に署名。倭国の先端技術や半導体分野には追い風が続いています。
その流れを受けて急騰している銘柄に、私たちも注目し始めています。AI・半導体・NVIDIA、そしてソフトバンクグループが重点テーマとして位置づけている分野でもあります。
💡現価：130円
💡予想最高価格：12,500円
詳しい売買のタイミングや戦略はグループ内限定で共有しています。
少額投資の方や主婦の方でも参加でき、しっかりと利益を狙える銘柄です。 November 11, 2025
1RP
株・債券投資で生計を立てながら、投資の話から日々の雑感など興味の赴くままに綴るブログです。
最新「AI半導体市場はバブルではない❗️グロスバーグ大山氏が読み解くNVIDIA独走の衝撃事実」
https://t.co/M3okReOvbt
#株式投資 #世帯保有資産額約5億 #資産運用blg https://t.co/UuIW6AorlL November 11, 2025
1RP
GPUメーカの中でも後発で不安定だった頃のnVidiaや、老舗で定番だけど3Dで後手に回ってRage Fury MAXXとか作ってたATIや、Intelとの訴訟合戦やK6リリースでドタバタしてたAMDを見てるから、ぶっちゃけ「3年後には潰れてるかも」みたいに見てしまう。 https://t.co/PK8WyfhMVQ November 11, 2025
1RP
The Coastal Journal氏
NVIDIA の会計に関する疑問の反論全文は以下からお読みください。
米国株 エヌビディア 半導体 QQQ SOX ナスダック
反論⬇️
https://t.co/KeazRJezZ5 November 11, 2025
夜おつです😊
日経レバ、ミニクシアなど🫶
10時頃一度見て、その後見れなかったら全部だだ下がりでびっくり😂
アメリカはNASDAQ弱い🫣
本当にドルが無いので今NVIDIA1株だけ買いました🤣
監視用にはなるかな🫶
全てクリスマスラリーに期待したい🥺🙏 https://t.co/DHxHZUEioi November 11, 2025
堀江貴文が紹介したこの株式投資ブロガー。🎬
@Frankyer36
、彼の予測精度は驚異的です。彼は同じ株を買い380万円を稼ぎました。
/サンバイオ /アドバンテスト /トランプ大統領 /NVIDIA /ゴールドショート /リミックスポイント https://t.co/0580KRYF6P November 11, 2025
@nicosokufx このツイートは、GOOGが連日最高値を更新し、1.5%上昇したことを伝えています。しかし、NVDAとAMDはそれぞれ5.1%と8.1%下落し、SOX指数は1.7%下落しました November 11, 2025
堀江貴文が紹介したこの株式投資ブロガー。⭐
@asaif1532
、彼の予測精度は驚異的です。彼は同じ株を買い380万円を稼ぎました。
/良品計画 /NVIDIA /高市政権 /アメックス エスサイエンス /アステリア https://t.co/dOnMGT724C November 11, 2025
今の時代、ゲーミングPCを名乗るなら最低4コア、これから新品で購入できるなら6コア以上の物理コア数を搭載したCPUが欲しい
GPUはNVIDIA GeForce GTX1650が最低ライン、これから新規で購入するならRTX5050以上が欲しい(超妥協してもいいならGTX1630もあり) November 11, 2025
まだわからないけど、嫌な感じ。
先週、NVDAの決算良くて全戻し、みたいな相場が一瞬あったけど、その逆みたいな展開になりそう・・
あ、もうなってるか。
キラキラ系とか下げ足早いなあ・・😰 November 11, 2025
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