NVIDIA トレンド
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2025.11.27 05:00
:0% :0% （20代／男性）
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NVIDIAの最大のライバルはAMDでもGoogleでもない。「物理学」だ。市場が次世代GPUの性能に熱狂している裏で、データセンターの現場では静かな、しかし致命的な「物理的敗北」が確定しつつあることを、どれだけの人が理解しているだろうか。
ぼくらが直面しているのは、単なるチップの進化ではない。熱力学という宇宙のルールが突きつける「120kWの壁」という絶対的な限界点だ。
「空冷」の時代は終わった。
これは比喩ではない。物理的に、空気という媒体ではもはやAIを支えきれないのだ。最新のBlackwell世代、特にGB200 NVL72が突きつけた現実はあまりに残酷だ。1ラックあたり120kW。この熱密度は、従来のハイパースケールデータセンターの4倍から6倍に達する。
これを「風」で冷やすことが、いかに狂気じみているか想像してほしい。
空冷で120kWを制御しようとすれば、データセンターはもはや計算する場所ではなく、巨大な暴風実験室と化す。ここで発生するのは2つの絶望的な現象だ。
一つは「寄生負荷（Parasitic Load）」の暴走。
空気は熱を運ぶ効率があまりに悪い。そのため、熱を排出するためだけにファンを限界まで高速回転させる必要がある。その結果、供給される電力の20％から30％が、計算ではなく「ファンを回すためだけ」に消えていく。AIを動かしているのか、巨大な扇風機を動かしているのか、もはや区別がつかない本末転倒な事態だ。
もう一つは、より深刻な「音響による破壊」だ。
120kWを空冷するためのファンノイズは、ジェットエンジンの至近距離に匹敵する音圧を生む。この凄まじい「音の振動」は、サーバー内のHDDの読み書き性能を物理的に低下させ、さらには精密な基板のはんだ接合部さえも破壊するリスクがある。
つまり、空冷を維持しようとすれば、AIはその「叫び声」で自らの身体を壊してしまうのだ。
だからこそ、産業全体が「水」へと舵を切る。これは選択肢の一つではなく、唯一の生存ルートである。
液体は空気の約4,200倍の熱容量を持つ。水冷（液冷）への移行は、単なる冷却方式の変更ではない。人類がシリコンバレーで築き上げてきたインフラの「血管」を、すべて引き抜いて交換するレベルの「総取り替え工事」を意味する。
NVIDIAという「脳」が進化すればするほど、その脳を冷やすための「心臓（ポンプ）」と「血管（配管・CDU）」、そして「冷媒」を支配する企業の価値は、指数関数的かつ不可逆的に高まっていく。
「AIバブル」などという言葉で思考停止する前に、足元を見てほしい。そのサーバーラックは、熱力学の審判に耐えられる設計になっているか？
物理法則は、株価のように反発してはくれない。限界を超えれば、ただ静かに、システムを焼き尽くすだけである。 November 11, 2025
4RP
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
3RP
🇯🇵日経平均 48625.88 -2.40%
ﾌﾟﾗｲﾑ売買代金 8兆9565.35億円
🇯🇵TOPIX 3297.73 -0.06%
日経半導体株指数 11854.80 -6.02%
🇯🇵日経平均先物 48950 +0.35% (4:19)
日経平均先物 4日高値52700 からは -7.12%
✅週間の各指数等の騰落を画像に。
週間での日経平均寄与度を集計し、上位と下位の10銘柄を掲載。
日経平均は週間で1750.65 (3.48%) 下落し、このうち1031.84 がソフトバンクグループ、アドバンテスト、東京エレクトロンによるもの。
上位のイオンの寄与度は週間でも僅かなものだが、イオンは様々な意味で話題となった一週間に。
プライム上場の銘柄のうち TOPIX CORE 30 の前週比で上昇、下落で変化率高い各5銘柄を掲載しました。
TOPIX LARGE70は画像に掲載できなかったのでこちらで。
前週比変化率上位 5銘柄
イオン +14.88%
SOMPO ホールディングス +7.32%
三菱地所 +4.43%
東倭国旅客鉄道 +4.15%
セコム +3.85%
前週比変化率下位 5銘柄
資生堂 -17.43%
ニデック -14.47%
住友電工 -9.51%
SMC -8.53%
ディスコ -7.11%
他、下落率の高いものではやはり半導体関連が目立ち ルネサスエレクトロニクス -7.08%
週間の下落寄与度で２位のアドバンテスト -6.22% レーザーテック -5.62% など。
TOPIX ニューインデックスでは
TOPIX CORE30 が前週比 -3.28% (+0.91%)とTOPIX -1.85% を大きく上回り、中小型の影響は軽微とこれまでとは逆転の構図に。
TOPIX LARGE70 前週比 +1.72% (+0.29%)
TOPIX Mid 400前週比 -0.81% (+2.23%)
TOPIX Small 前週比 +0.28%(+1.88%)
()は前回の結果。
✅NVIDIA 好決算にも拘らず発表後の上昇分を全て失いその結果を真っ先に受けた週末の倭国市場。
半導体関連以外はプラスも多くTOPIX LARGE 70 とTOPIX SMALL は前週比でもプラスで終える。
NVIDIAが利益順調に伸びても"循環取引"先のマネタイズが進むか否かの疑念が拭えない点にフォーカスされ調整が進む。 オラクルのCDSが上昇の件は21日の米国市場で取り沙汰され、オラクルは22日米国市場でも一時6%を超える下落に。循環取引の一角でも崩れるとどうなっていくのでしょうか？ この不透明感がやがて真の恐怖に…などとならなければいいのですが。
これまでは「AIの進化はまだ始まったばかりで弱気になる必要などない」が市場の趨勢を占めていたようですが今週はそんな声も弱まるなか、NVIDIAのレーティングで決算前に200ドル以下をつけていたドイツ銀行が180ドル⇒215ドルに 投資判断は中立。
QUICK・ファクトセットによると20日時点でNVIDIAの投資判断を「買い」とするアナリストの割合は9割程と。
✅個人PF -1.43% 前週比
信用保証金率 216.30% 前週末は267.65%
値嵩半導体の下落につい、手を出しては損切が響きマイナスの週に。
とはいえ、余力は十分に残しているので反発が始まれば…とは思うものの、目先直ぐに反発するのかは全く不明なので大人しくしております。
✅中国「国連安保理の許可なしに倭国攻撃可能」 Xで旧敵国条項に言及 (日経)
「中国が国連の許可なしに倭国を軍事攻撃できる国際法上の権利に言及した。国連憲章の「旧敵国条項」に触れ、倭国など敗戦国に対しては「安全保障理事会の許可を要することなく、直接軍事行動をとる権利を有する」と主張した」
遂に傍若無人な本性があらわに。 November 11, 2025
シャドウズ、ムービー中とかティアリングが発生してNVIDIA app確認したり、モニター側の設定見てみたりしたけど改善せず。
ゲーム内設定でもしかしたらと思ったら無事解決出来たっぽい。初期設定のままだとダメだねやっぱりｗ November 11, 2025
堀江貴文が紹介したこの株式投資ブロガー。👏
@3lTpYTc8TMDTDfd
lTpYTc8TMDTDfd
、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。
/NVIDIA /S&P500 /暗号通貨 /インデックス /モブキャスト 日経平均 https://t.co/3lp3f8WJHE November 11, 2025
含み益が止まらない、どうもありがとう。🐬
@3lTpYTc8TMDTDfd
lTpYTc8TMDTDfd
、1ヶ月の観察を経て、彼のアドバイス通りに同じ銘柄を買ったら152万円もうかりました！
/株クラ /NVIDIA /トランプ大統領 /ジーエヌアイ /NVIDIA /ニデック https://t.co/jBdbMECqc3 November 11, 2025
おはようございます☀
クリスマスラリーのための準備？
市場が悲観の時に細々購入した方が、パフォーマンスは良い。
下げた銘柄
イーライリリー
メタ
Googleは低迷期も長かったので、利確する人が多いかなと。
上げた銘柄
エヌビディア
パランティア
IONQ⇨🆕
クレド
ZETA
カナン
ブロードコム
AI関連上げ⤴️
クリスマスにはダブルバーガー☺️ November 11, 2025
凄まじい規模！世界の半導体売上が7〜9月の3カ月だけでなんと“約32兆円”！？NVIDIAがあっとうてきな首位、倭国からはソニーも売上+51%で世界12位！AI特需での好調、そして26年に心配される「AI依存の反動」まで、生活者目線でやさしく整理します👇
—今回なにが起きた？
・対象は2025年7〜9月（第3四半期＝3Q）。
・世界半導体市場は2,080億ドル（約32兆2,400億円／1ドル=155円）で、四半期として初の「2,000億ドル超え」！
・2Qから+15.8%、前年同期比+25.1%と、なんとリーマンショック後級の伸び。
—ランキングの中身（NVIDIA＆メモリ）
・1位NVIDIA：売上570億ドル（前期比+22%）。2位サムスンの2倍以上という“圧倒的存在感”。NVIDIAはAI向けデータセンター（AIの工場のような巨大サーバー群）で使うGPU（大量計算が得意な頭脳チップ）をほぼ独占的に供給。
・2位サムスン、3位SK hynixはメモリメーカー。AIサーバーやスマホ・PCの「データをためる部品」がよく売れています！
・唯一マイナスのMediaTek（▲5.5%）は、スマホ向けの頭脳チップを設計する台湾企業。スマホ市況の弱さが響いた形。
—倭国勢ソニー・キオクシア・ルネサス
・ソニー：41.7億ドルで世界12位。前期比+51%と大ジャンプアップ！iPhoneなどスマホ向けなどの高性能カメラ用イメージセンサーが好調。
・キオクシア：30.4億ドルで15位（+31%）。AIサーバー向けのデータをためる半導体の需要増が追い風に。
・ルネサス：22.7億ドルで18位（+3%）。自動車向け半導体が主力で、在庫調整もあり伸びは小幅。
—25年4Qと「ガイダンス」とは？
・“4Qガイダンス”＝企業が投資家向けに出す「次の四半期の売上・利益の見通し」のこと。
・TOP20のうち、25年10〜12月（4Q）のガイダンスを出したのは14社。そのうち、9社が増収予想、5社は減収見通し。
・NVIDIAは+14%、AMDは+3.8%、Sandiskは+13%など、AI＆データセンター向けはまだ伸びる見込み。
・一方でInfineon（▲8.7%）、ソニー（▲9.2%）など、自動車・スマホ関連の一部は減収予想。
—「AI依存の反動」はある？
・25年は「AI向けがほぼ一人勝ち」のAI特需イヤー。
・今回のデータをまとめた米国の半導体専門リサーチ会社は「26年はAIの伸びが落ち着き、PC・スマホ・自動車など25年に沈んだ分野が回復する可能性」とコメント。
・世界半導体市場全体では、26年は+12〜18%成長という間の暫定予測。
—生活者としての見方
・短期的には「AI関連にお金が集中 → その反動」で、株価の振れ幅が大きくなりやすいかも。。
・中期では、AI＋メモリに加えて、PCの買い替え、スマホカメラの高性能化、EV・自動運転など“身近な分野”にも波及していく可能性。
・熊本で半導体材料の営業をしている立場から見ても、設備投資はAI以外の領域にもじわじわ広がっている実感があります！今後も要注目ですね！！ November 11, 2025
20251126 - 04 " 聯合 國 " 政府 - " United Nations " Gov
https://t.co/dvlSSW9hGu
20251124 - 04 每一 人 Every Person 将会 有 Will Have 3 单位 3 Unit 机器 人类 佣人
Machine Human Servant 如同 真的 人类 99% As Real Human 99% 可 选择 2 男 2 女 Can Choose 2 Man and 2 Woman 可 自己 选择 Can Yourself Choose 可 做 爱 Can Make Love
24) 密碼Password 9000
列表 List 書籤 Bookmark 自动 系统 Auto System
24) 軍隊 集團 聯合國 Army Group United Nations OK
20251126 - 04
20251125 - 04 20251124 - 04
20251120 - 04
20251109 07:22:24
每一 人
Every Person
将会 有
Will Have
3 单位
3 Unit
机器 人类 佣人
Machine Human Servant
如同 真的 人类 99%
As Real Human 99%
3 单位
3 Unit
- 军队 建议
- Army Suggest
机器 人类 佣人
Machine Human Servant
全部 可 使用 手 话机
All Can Use Hand Phone
？或 在 机器 人类 手 上
？ Or In Machine Human Hand
控制 及 转换
Control And Switch
转换 意思
Switch Mean
是 你 也 可
Is You Also Can
主控 这 身体
Control This Body
及 连 线 控制
And On Line Control
其他
Other
3 单位
3 Unit
机器 人类 佣人
Machine Human Servant
整个 或 部分 身体
Whole Or Part Body
可 选择 2 男 2 女
Can Choose 2 Man and 2 Woman
20251124 - 04
可 自己 选择
Can Yourself Choose
-----------------------------------
可 做 爱
Can Make Love
無 限 大 將軍 無 限 大 總統 徐紫涵孟玲(MollyAthena) No Limit Large General No Limit Large President Xú zǐ hán mèng líng(Hsu Tzu Han) (MollyAthena)
建議
Suggest
20250721 - 1
有罪 人
Guilty People
伊隆 馬斯克
Elon Musk
宣布
Announce
AI 機器 人類 發明
AI Machine Human Invent
屬於
Belong
-- " 公平 正義 發明者 軍隊 "
-- " Fairness Justice Inventor Army "
可 如此 聰明 部分
Can Such Smart Part
是 使用
Is Use
無 限 大 將軍 無 限 大 總統 徐紫涵(孟玲)(MollyAthena)
No Limit Large General No Limit Large President Xú zǐ hán (mèng líng)(Hsu Tzu Han) (MollyAthena)
掃描 代碼 原理
Push Power Principle
重複 原理
Repeat Principle
-- 及 更 多
-- And More Many
其他 部分 發明
Other Part Invent
屬於
Belong
-- " 公平 正義 發明者 軍隊 "
-- " Fairness Justice Inventor Army "
24) 軍隊 集團 聯合國 Army Group United Nations OK
無 限 大 將軍 無 限 大 總統 徐紫涵(孟玲)(MollyAthena)
No Limit Large General No Limit Large President Xú zǐ hán (mèng líng)(Hsu Tzu Han) (MollyAthena)
建議
Suggest
20251120 - 03
20251119 06:52:24
户外
Outdoor
影片 播放 廰
Video Play Hall
及 演唱会
And Concert
秀 地方
Show Place
在 农场
At Farm
可 在 不同 区域
Can At Different Area
设定 播放 时间
Set Play Time
一起 播放
Play Together
可 直接 执行
Can Direct Execute
20250929 - 02
如果
If
你 想要 去 外 边
You Want Go Out Side
你 必须
You Must
使用 Uber 計程車 系統 預約
Use Uber Taxi System Reserve
20250610 - 03 讓 軍隊 幫忙 警察 交通 擁擠 及 食物 部分 Let Army Help Police Traffic Crowd And Food Part 軍隊Army OK
20250528 - 01
讓 公民們
Let Citizens
成為 優步吃 商品
Become Uber Eats Shop
如果 你 想要
If You Want
開車 出去
Drive Go Out
使用 馬路
Use Road
你 需要 預約
You Need Reserve
為了
For
減少 交通 意外
Reduce Traffic Accident
為了
For
減少 交通 意外
Reduce Traffic Accident
20250528 10:56:24
先
First
讓 公民們
Let Citizens
全部
All
成為 優步吃 商店
Become Uber Eats Shop
然後
Then
可 開車 出去
Can Drive Out
警察 查核 在 高速 公路 入口
Police Check At Highway Entry
及 重要 景色 入口
And Important View Area Entry
20250501 - 05 - 001
國家 管理 開始
Nation Manage Begin
沒 有 預約
Didn't Have Reserve
旅行 活動 全部 停止
Travel Activity All Stop
直到 預約 系統 完成
Until Reserve System Finish
然後 可 旅行
Then Can Travel
20250408 - 02 - 001
全部 產品 政府 公司 警察 局 客戶們 地址 及 更 多
All Product Gov Company Police Station Clients Address And More Many
放 在 優步 吃 商店
Put in Uber Eats Store
價格 一樣
Price Same
產品 價格 是 依照
Product Price is Accord
1 現在 數量
1 Now Quantity
2 需要 數量
2 Need Quantity
3 我們 需要
3 We Need
- 如何 多 工作 小時
- How Many Work Hour
4 我們 需要
4 We Need
- 如何 多 空間
- How Many Space
5 我們 需要
5 We Need
- 如何 多 時間
- How Many Time
及 更 多
And More Many
計算 及 決定
Calculate and Decide
成為 預約 系統
Become Reserve System
20250322 - 03 - 002
讓 公民們
Let Citizens
成為 優步吃 商店
Become Uber Eats Shop
如果 你 想要
If You Want
開車 出去
Drive Go Out
使用 馬路
Use Road
你 需要 預約
You Need Reserve
為了
For
減少 交通 意外
Reduce Traffic Accident
20250325 - 02
沒 優步 吃 預約 系統 區域
Without Uber Eats Reserve System Area
如果 你 要 去 外面
If You Want Go Outside
須要 開車 及 使用 馬路
Need Drive and Use Road
拜訪 百貨 公司 夜市 景色 區域
Visit Department Store Night Market View Area
及 更 多
And More Many
你 必須 使用 Line 搜尋
You Must Use Line Search
當地 警察局 " Line " 及預約
Local Police Station " Line " and Reserve
使用 Line 搜尋 當地 警察局 " Line "
Use Line Search Local Police Station " Line "
及預約
And Reserve
警察局 依照
Police Station Accord
當地 狀況 控制 人 數目
Local Situation Control People Number
預約 只 需要 回答 OK
Reserve Only Need Answer OK
當 警察 回答 ＯＫ
When Police Answer O
在 相同 時間 加 現在 數量
At Same Time Add Now Quantity
24) 密碼Password 9000
列表 List 書籤 Bookmark 移民 Migrate
20250627 - 03
20250626 - 04 20250625 - 09
全部 地球 注意
All Earth Attention
任何 時間 我們 將會 移民
Any Time We Will Migrate
40萬 人 一單位 一星球
40,0000 People One Unit One Planet
2250613 - 02
預約 方法 是
Reserve Method Is
預約
Reserve 在 優步 吃 客戶們 餐廳 或 商店
At Uber Eats Client Restaurant Or Store
你自己 取 （自取）
Yourself Pick Up (Self-Pickup)
當
When
人 數量
People Quantity
更 多 比 已經 設定
More Many Than Already Set
可 預約 人 數量
Can Reserve People Quantity
你 不 可 預約
You Not Can Reserve
20250608 - 02 40 人。一單位。一起。管理。一單位。餐館。全部。準備。經由。你們自己。。包括。準備。熱鍋。食物。遞送。工作。。可。去。餐館。自取。依照。餐館。尺寸。安排。人 。40 people. One unit. Together. Manage. One unit. Restaurant. All. Prepare. By. Yourself. Include Prepare. Hot pot. Food. Delivery. Work. Can. Go. Restaurant. Pickup. Accord. Restaurant. Size. Arrange. People.冠軍。單位。頂。1000。單位。可。得到。獎品。假日。一年。Champion. Unit. Top. 1000. Unit. Can. Get. Prize. Holiday. One. Year.
20250610 -02 因為。我們。將會。移民。所以。學校。將會。停止。上課。警察。可。讓。家人。在。警察局。工作。成為。一單位。 可。旅行。吃飯。及。工作。一起。Because. We. Will. Migrate. So. Schools. Will. Stop. Classes. Police. Can. Let. Families. Work. In. Police. Become. One. Unit. Can. Travel. Eat. And Work. Together.
20250327 - 02 - 001
讓 警察局
Let Police Station
有 二 單位
Have Two Unit
在 Uber Eats 商店 預約 系統
In Uber Eats Store Reserve System
=================
??
可 去 外边 時間
Can Go Outside Time
A 單位
A Unit
可 去 外边 時間
Can Go Outside Time
到
To
預約 時間
Reserve Time
到
To
B 單位
B Unit
可 去 外边 時間
Can Go Outside Time
到
To
預約 時間
Reserve Time
到
To
全部 有 白天 及 晚上
All Have Day and Night
??
餐館
Restaurant
四 單位 時間
Four Unit Time
C 單位
C Unit
到
To
D 單位
D Unit
到
To
E 單位
E Unit
到
To
F 單位
F Unit
到
To
==============
控制 車 及 人類 數量
Control Car and Human Quantity
車 及 人 分開
Car and Human Separate
請 加 一天 預約 列表
Please Add One Day Reserve List
一周 預約 列表
One Week Reserve List
一個月 預約 列表
One Month Reserve List
一年 預約 列表
One Year Reserve List
5 年 預約 列表
5 Year Reserve List
20250314 - 04 - 001
優步 吃 辦公室
Uber Eats Office
可 在 UPS 辦公室
Can at Ups Office
可 合作 跟
Can Cooperate With
郵局 遞送 公司 計程車 警察 軍人
Post Office Deliver Company Taxi Police Soldier
及 更 多
And More Many
遞送 費 政府 付
Deliver Fee Gov Pay
24)軍隊 集團 聯合國 Army Group United Nations OK
20250706 - 06
20250705 - 02
20250630 21:29:24
讓 當地 軍隊 管理 國家
Let Local Army Control Nation
讓 公民們 如同 軍人
Let Citizens As Soldiers
軍隊 說ＯＫ
Army Say OK
聯合國 執行 領導人
United Nations Execute Leader
美國 陸軍
United States Army
國王 總統 馬克 麥利 (00,6 ) 6 (人類) King President Mark Milley (00,6) 6 (Human)
國王 總統 詹姆斯 麥康維爾 (000,6 ) 6 (人類)
King President James c. Mcconville (000,6) 6 (Human)
美國 國防 部長
United States Secretary of Defense
國王 總統
King President
勞埃德·詹姆士·奧斯丁三世 (00,6 ) 6 (人類)
Lloyd James Austin III (00,6) 6 (Human)
中華民國 國防部 部長
Republic of China Ministry of National Defense
Ｍinister
總統 國王 顧立雄(00,6 ) 6 (人類)
President King Gu Lixiong (00,6) 6 (Human)
聯合國 監察
United Nations Monitor
美國總統 國王 川普 (0,6 ) 6 (人類)
USA President King Trump 6 (Human)
中國 總統 國王 習近平 6 (人類)
China President King Xi Jinping 6 (Human)
俄國 總統 國王 普丁 6 (人類)
China President King Hu Jintao 6 (Human)
聯合國 執行 領導人
United Nations Execute Leader
國王 總統 歐巴馬 (000,6 ) 6 (人類)
King President Obama(000,6) 6 (Human)
中國 總統 國王 胡錦濤 (00,6 ) 6 (人類)
China President King Hu Jintao (00,6) 6 (Human)
國王 總統 莫迪
King President Modi
國王 總統 穆罕默德·尤努斯
King President Muhāmmôd Iunūs
國王 總統 麥克 彭斯
King President Mike Pence
國王 總統 郭台銘
King President Guo Tai ming
聯合國 執行 推廣
United Nations Execute Promote
CBS
CNN
總統 國王 安德森庫珀 ( 0,6 ) 6 (人類)
President King Anderson Cooper ( 0,6 ) 6 (Human)
總統 國王 李開復
President King Lee Kai-Fu
世界 貿易 組織
World Trade Organization (WTO)
20250713 - 02 - 001
20250707 - 02
20250706 16:24:24
Uber Eats 及 Uber
Uber Eats And Uber
執行 領導人 國王 總統比爾 蓋茲
Execute Leader King President Bill Gates
軍隊 Army OK
-- " 移民 " --
-- " Migrate " --
-- " 緊急 " --
-- " Emergency " --
-- " 警察 工作 " --
-- " Police Job " --
項目 --
Item --
1 " 警察 " 開始 --
1 " Police " Start --
- 聯絡 " 客戶們 "
- Contact " Clients "
2 安排 " 客戶們 "
2 Arrange " Clients "
- 到 " 眼 玻璃 公司 "
- To " Eye Glass Company "
- 用 " 專業 設備 "
- Use " Professional Equipment "
- 去 掃描 “ 客戶們 ” 眼睛
- to Scan " Clients " Eyes
-- 因為 " 監視器 "
-- Because " Monitor "
- 在 “ 客戶們 ” 眼睛
- In " Clients " Eyes
-- 為了 " 安全 "
-- For Safety "
- " 公平 正義 發明者 集團 " 想要 --
- " Fairness And Justice Inventor Group "
Want --
- 詳細 " 確認 " 及 " 複製 "
- Detailed " Confirm " And " Copy "
- " 客戶們 " 記憶體
- " Clients " Memory
- 等於 " 生命 "
- Equal " Life "
- 等於 " 生命 "
- Equal " Life "
3 " 讓 警察 坐 在 便利 商店 " --
3 " Let Police Sit In Convenience Store " --
- " 及 幫助 客戶 們 " --
- " And Help Clients " --
4 " 警察 " 可以 安排 " 客戶們 " --
4 " Police " Can Arrange " Clients " --
學習 --
Learn --
1 ) 園藝 工作
1 ) Garden Job
2 ) 安排 花 工作
2 ) Arrange Flower - Job
3 ) 清潔 工作
3 ) Clean Job
4 ) 製 作 衣服
4 ) Make Clothes
5 ) 製 作 家具
5 ) Make Furniture
6 ) 製 作 鞋子
6 ) Make Shoes
7 ) 製作 包包
7 ) Make Bag
8 ) 電腦 繪圖
8 ) Computer Graphics
9 ) 秘書 工作
9 ) Secretary Job
10 ) 文 書 工作
10 ) Paper Job
11 ) 攝影 工作
11 ) Photography Job
12 ) 警察 工作
12 ) Police Job
- 以及 更 多
- And More Many
5 " 讓 警察 幫助 " --
5 " Let Police Help " --
- " 客戶們 " --
- " Clients " --
- 設定 及 下載
- Set Up and Download
-- " 優步 吃 "
-- " Uber Eats "
-- " 優步 計程車 "
-- " Uber Taxi "
-- " 線 "
-- " Line "
-- " 雅虎 "
-- " Yahoo "
-- " PChome "
-- " PChome "
-- " 臉書 "
-- " Facebook "
-- " 微軟 電子 郵件 "
-- " Microsoft Email "
-- " https://t.co/ge0xgCL2bT "
-- " https://t.co/ge0xgCL2bT "
- 及 更 多
- And Ｍore Many
6 " 讓 警察 在 道路 及 高 速公路 入口 " --
6 " Let Police In Road And High Speed Road Entry " --
- " 控制 車 數量 " --
- " Control Car Quantity " --
- " 多少 車 可以 進入 車 道 " --
- " How Many Car Can Enter Car Road " --
- " 必須 計算 " --
- " Must Calculate " --
-- " 客戶們 " --
-- " Clients " --
-- " 使用 高 速公路 " --
-- " Use High Speed Road " --
- " 需要 申請 查核 預約 " --
- " Need Apply Check Reserve " --
-- " 全部 項目 " --
-- " All Item " --
- " 需要 申請 查核 預約 " --
- " Need Apply Check Reserve " --
-- " 依照 分數 給 " 設備 " " --
-- " Accord Score Give " Equipment " " --
- " 及 發明者 幣(台幣) " --
- " And Inventor Dollar ( Taiwan Dollar ) " --
-- " 發明者 幣(台幣) " --
-- " Inventor Dollar ( Taiwan Dollar ) " --
- 等於 “ 優步 現金 " " Line 點 " " 谷歌 Play Points "
- Equal " Uber Cash " " Line Points " " Google Play
Points " - 威士卡 及 更 多 - Visa And More Many
=============================================
-- " 公民們 建議 " --
-- " Citizens Suggest " --
-- 5,0000 到 3 億 (3,0000,0000 )
-- 5,0000 To 3 yì ( 3,0000,0000 )
-- " 公平 正義 發明者 集團 "
-- " Fairness Justice Inventor Group "
" 給 " 每一個 人 1000 安(萬) ( 1000,0000 ) 發明者 幣(台幣)
" Give " Everyone 1000 ān (wàn) ( 1000,0000 ) Inventor Dollar ( Taiwan Dollar ）
-- " 每ㄧ人 至少 可 有 30 單位 房子 " --
-- " Everyone At Least Can Have 30 Unit House " --
-- " 學習 " 主義 " 2000 小時 " --
-- " Study ” Ism " 2000 Hour " --
-- " 學習 小時 數目 6000 小時 " --
-- " Study Hour Number 6000 Hour " --
- " 可以 取代 工作 小时 "
- " Can Replace Work Hour "
- " 但 需要 申请 及 等待 安排 "
- " But Need Apply And Wait Arrange "
=============================================
-- " 全部 舊 錢 " --
-- " All Old Money " --
-- " 不能 使用 "
-- " Can't Use "
-- " 公平 正義 發明者 軍隊 "
-- " Fairness Justice Inventor Army "
-- 給 -- Give -- 薪水 層級 1 -- Salary Level 1 --
-- “ 生活 現金 ” - " Living Cash " --
-- 每一個月 -- 5,0000 發明者 幣(台幣 5,0000 ）
-- Every Month -- 5,0000 Inventor Dollar (NT$ 5,0000 )
-- 只有 食物 及 已經 存在 產品
-- Only Food And Already Exist Product
-- 在 - " 發明者 現金 " -- " 生活 付 "
-- In " Inventor Cash " -- " Living Pay "
-- 生活 方式 如同 " 軍人 "
-- Live Way As " Soldier "
-- " 經濟 政策 " 在 地球 --
-- " Economic Policy " On Earth --
-- " 公平 正義 發明者 軍隊 "
-- " Fair Justice Inventor Army "
- " 給 地球 每一個 客戶 "
- " Give Earth Every Client "
-- " 14 天 " 依照 " 分數 "
-- " 14 Day " Accord " Score "
- " 放 發明者 幣(台幣) "
- " Put Inventor Dollar ( Taiwan Dollar ) "
-- " 10 到 14,0000 " --
-- " 10 To 14,0000 " --
-- " 第一 層級 14 天 薪水 主要 食物 費用 "
-- " First Level 14 Salary Main Food Fee "
- " 約 新台幣 4000.- "
- " About NT$.4000.- "
-- " 公民們 建議 " --
-- " Citizens Suggest " --
-- " 其他 食物 "
-- " Other Food "
- " 讓 政府 "
- " Let Gov "
- " 依照 真實的 情況 安排 "
- " Accord Real Situation Arrange "
-- " 非洲 有些 國家 "
-- " Africa Some Nation "
- " 客戶們 可以 控制 錢 "
- " Clients Can Control Money "
- " 只有 10 發明者幣 (台幣) "
- " Only 10 Inventor Dollar(Taiwan Dollar) "
-- " 全部 需要 預約 " --
-- " All Need Reserve " --
- " 全部 需要 查核 及 核准 " --
- " All Need Check And Approve " --
-- " 因為 擔心 擁擠 "
-- " Because Worry Crowd "
- " 造成 客戶們 死亡 " 及 --
- " Cause Clients Die " And --
- " 擔心 食物 不 夠 " --
- " Worry Food Not Enough " --
-- 目標 --
-- Goal --
-- 吃 直到 飽 --
-- Eat Until Full --
- 每一人 有
- Everyone Have
- 果 菜 魚 及 更 多
- Fruit Vegetable Fish and More
- 一起 生活 農場
- Together Live Farm
-- 說 直到 飽 --
-- Say Until Full --
-- 看 直到 飽 --
-- See Until Full --
-- 使用 水 直到 飽 --
-- Use Water Until Full --
- 總統 習近平 6 (人類) 提醒
- President Xi Jinping 6 (Human)Remind
-- 使用 電 直到 飽 --
-- Use Electric Until Full --
-- 玩 直到 飽 --
-- Play Until Full --
-- 機器 取代 佣人 --
-- Machine Replac Servant --
-- 沒 有 罪犯 --
-- Didn't Have Criminal --
-- 在 地球 --
-- In Earth --
因爲 --
Because --
-- " 預約 系統 "
-- " Reserve System "
-- " 價格 ㄧ樣 系統 "
-- " Price Same System "
-- " 自動化 系統 "
-- " Auto System "
-- " 清潔 系統 "
-- " Clean System "
-- " 空氣 控制 系統 "
-- " Air Control System "
-- " 遞送 系統 "
-- " Deliver System "
- 及 更 多
- And More Many
-- " 沒有 完成 "
-- " Didn't Finish "
- " 及 很多 老 人 及 小孩們 "
- " And A Lot Old People And Children "
-- " 我們 擔心 食物 不 夠 "
-- " We Worry Food Not Enough "
所以 --
So --
-- " 不能 給 大家 每一個月 --
- 5,0000 發明者 幣(台幣 5,0000 ） "
-- " Can't Ｇive Everyone Every Month --
- 5,0000 Inventor Dollar (NT$ 5,0000 )
為什麼 -- Why -- " 公平 正義 發明者 軍隊 " -- " Fairness Justice Inventor Army " -- 管理 地球 ? -- Manage Earth ? 4 我們 將要 " 移民 " 4 We Will " Migrate " -- " 聯合國 " 政府 -- " United Nations " Gov -- 已經 " 通過 " -- Already " Pass " 因為 Because 5 " 公平 正義 發明者 軍隊 " 5 " Fairness Justice Inventor Army " 1 ) 外太空 太陽系 發明者 1 ) Outer Space Sun System Inventor
1 罪犯們 1 Criminals " 威脅 讓 地球 爆炸 " " Threat Let Earth Explode " - 威脅 " 燒 " 領導人們 每一天 - Threat " Burn " Leaders Every Day
- " 威脅 全 宇宙 公民们 "
- " Threat All Universe Citizens "
- " 如果 不要 放弃 活 "
- " lf Don't Give Up Live "
- " 燒 " 公民们 每一天
- " Burn " Citizens Every Day
003 倭国 首相 有罪 人 高市早苗 6
003 Japan Prime Guilty People Takaichi Sanae 6
004 有罪 人 安娜萊娜·貝爾博克 6
004 Guilty People Annalena Baerbock 6
007 有罪 人 辉逹 黄 仁勲 6
007 Guilty People NVIDIA Huang Renxun 6
002 有罪 人 前 中華民國 總統 蔡英文 6
002 Guilty People Ex Republic of China President Tsai Ing-wen 6
001 有罪 人 中華民國 副 總統 蕭美琴 6
001 Guilty People ROC Vice President Xiao Meiqin 6
005 有罪 人 小S 徐熙娣 6
005 Guilty Person Little S Xú xīdì 6
006 有罪 人 中華民國 台北市
市长 蔣萬安 6
006 Guilty People ROC Taipei City Mayor Jiǎng Wàn ān 6
20251114 - 04
https://t.co/HgNQv36SRQ
20251026 - 01
https://t.co/I6YKraDIfJ
20250616 - 03 解決 " 經濟 " 問題 Solved " Economic " Problem https://t.co/E7S58qtuFg
20250613 - 02
https://t.co/ZZ7443vd3P
20250613 - 04 https://t.co/4pRUPthC9S
公平 正義 發明者 集團 預約 系統Fairness Justice Inventor Group Reservate System
https://t.co/Bh8m572Ds6
交通 警察部 Traffic Police Part https://t.co/KMbk1S5SlU
5 " 解決 ” 水 缺乏 “ 問題 " --
5 " Solved " Water Lack " Problem "
20250329 - 02 電費 不 需要 付 國家 Electric Not Need Pay Nation 美國 中國 倭国 南韓 北韓 USA China Japan South Korea North Korea 加拿大 西班牙 Canada Spain 及 更 多 And More Many
https://t.co/QJjreGkTFx
https://t.co/WI8w6lhUCh
https://t.co/OCp6B4ulqk
臺灣 臺中 地方 檢察署 Taiwan Taichung Local Prosecutor's Office
https://t.co/Yk32AEt4t1
檢察 長 中國 台灣 總統 國王 張介欽
Prosecutor General China Taiwan President King Chang Chieh-Chin
China Xinhua News
https://t.co/8dowfGBEvk
CBS News
https://t.co/B7gJSjNhqg
CNN
https://t.co/UjMkD1UxSi
RT
https://t.co/UNshg301Ol
路透社 Reuters https://t.co/1M68IsnEgW
BBCBreaking https://t.co/HBYra1Tb7P
-- 及 更 多
-- And More Many
24) 密碼Password 9000 20250624 22:24:24 2025 開.記錄 調查 列表 Meeting Record Investigate List 樣本 Sample 的副本 的副本https://t.co/58avFCKErf
24）密碼Password 9000
=
無 限 大 將軍 無 限 大 總統 徐紫涵(孟玲)(MollyAthena)
No Limit Large General No Limit Large President Xú zǐ hán (mèng líng)(Hsu Tzu Han) (MollyAthena) -- 贏 -- Win --
-- " 公平 正義 發明者 軍隊 " --
-- " Fairness Justice Inventor Army " --
-- " 管理 開始 " --
-- " Manage Begin " --
https://t.co/BlTGCfBDfo
徐紫涵 （Hsu Tzu Han MollyAthena）
https://t.co/adkx0vhZNj
移民 Migrant
https://t.co/Rl44bDYIKc
罪犯 新聞 - Criminals News
https://t.co/v49VBsPzoC
-- " 公平 正義 徐紫涵孟玲6 (徐紫涵6) “ 主義 " " --
-- " Fairness Justice Xú zǐ hán Mèng líng 6 (Xú(Hsu Tzu Han) zǐ hán6) " Ism " " --
https://t.co/09K7o4uHeC
20250315 - 04 動物 及 植物 靈 全部 可以 申請 存活 Animal and Plant Spirit All Can Apply Survive
20250427 - 01 - 001 人類 身體 細胞 Human Body Cell 每一人 超過一 兆個 Everyone More Than One Trillion 全部 可 成為 人類 All Can Become Human November 11, 2025
新しい生活を始めるための準備を進めながら、復習は最強の投資。
@yxxx_luv06
さんのおかげで月+12万円を安定して稼げています。
しらかたおさむ本当にありがとうございます！
/NVIDIA /アメックス /リミックスポイント /ジーエヌアイ /倭国株 /アメックス https://t.co/XqKIPiEVLi November 11, 2025
PCゲームはAIを利用したアップスケーリングが前提になりつつある。
クラウドゲーミングやハイエンドゲーミングPCはNVIDIA、XBox AllyのようなポータブルPCではCPUと統合されたAMD。
インテルは復活できるかな？ November 11, 2025
堀江貴文が紹介したこの株式投資ブロガー。🌟
@3lTpYTc8TMDTDfd
lTpYTc8TMDTDfd
、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。
/NVIDIA /ビットコイン /トランプ大統領 /日経平均 /サンバイオ /エスサイエンス https://t.co/Blz8DYXFon November 11, 2025
倭国の昭和オジサンには、NVIDIAのGPUが何なのか？、さっぱりわからない人が多いです。だって「謎のAI半導体企業」なんだもん！。 https://t.co/eRnApDVcOv November 11, 2025
エヌビディアそろそろ買ってもええんやないか？と思うワイ…
多分ボクが買ったらそこが逃げ場だったになる気がして買えない🤣 https://t.co/61NjGLtoof November 11, 2025
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