MetaがGoogle TPU(XLAアーキテクチャ)を調達するとしたら、その理由は2つしかなくて、少なくとも下記のどちらか。

・NvidiaのGPUが本当に手に入らなくて困っている
・Nvidia1社に依存したくない

CUDAに最適化されたMetaのAI開発環境(PyTorch)があるのにTPUを採用するということは、大規模な開発なしにPytorch/XLAを高効率に動かせるという証明でもあるし、そこまでしてまで半導体を調達しなければならないということもでもある。
上記2つの理由のどちらの要素が強いのかはわからないけど、おそらく両方であるからNvidiaが売れすぎてるんだろうとは思う。
一時的にはNvidiaにはマイナスの作用をするだろうけど、Googleほど高効率にTPUで学習・推論できるようになるとも思えないし、この一端の下げはある程度したらまた上がるんだろうと思う。

AIによる半導体需要はまだまだ無限にあって、Nvidiaの独占が崩れたという報道だけでは失われることはない。 November 11, 2025

昔から「AIバトルはポートフォリオ的に最終Googleが強い」と言ってるけど、単独無双できるかというと否で…
・独禁法あるので無双したくない
・OpenAIもNvidiaもカカシではないので、状況に対応してくる
などがある。Gemini3でてもゲームエンドにはならず、まだまだシーソーゲームになる感 November 11, 2025

Nvidiaが反論「当社のGPUは業界を一世代先取りしています。」

🔸株価下落を受けて自社技術の優位性を強調
Nvidia $NVDA は火曜日、同社の技術が業界の一世代先を行っていると発表しました。

主要顧客であるメタがGoogle $GOOGL のTPUを採用する可能性が報じられ、株価が2.6%下落したことへの対応です。
Xで「Googleの成功を喜んでおり、今後も供給を続ける」としながらも、「Nvidiaはあらゆる場所であらゆるAIモデルを実行できる唯一のプラットフォームだ」と自信を示しています。

🔸汎用性で特定用途向け半導体に対抗
Nvidiaは自社の最新チップ「Blackwell」の優位性を訴えています。

GoogleのTPUのような特定用途向け半導体(ASIC)と比べて、より柔軟で強力だと主張しました。
「NvidiaはASICより高い性能、多様性、そして互換性を提供する」と述べています。

🔸市場シェア90%超でも競争激化の兆し
アナリストによると、NvidiaはAI半導体市場の90%以上を占めています。

しかし最近、Googleの自社製半導体が、高価だが強力なBlackwellチップの代替案として注目を集めています。
今月初めにGoogleが発表した最新AIモデル「Gemini 3」は、Nvidia製ではなくTPUで訓練され、高い評価を得ています。

🔸まとめ
Nvidiaのジェンセン・ファンCEOは決算説明会で、TPUとの競争について言及しました。

Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOから「より多くのチップとデータがより強力なAIを生む」という業界理論が健在だというメッセージを受け取ったと明かしています。
Nvidiaはこの「スケーリング法則」が自社チップへの需要をさらに高めると見ていますが、競争環境は確実に変化しつつあります。

🔸参考
CNBC: Nvidia says its GPUs are a ‘generation ahead’ of Google’s AI chips
https://t.co/sUP1YhnZ9N November 11, 2025

📝11/26 お昼休みはこれだけ読んどけ #ゆきママ投資メモ
🇯🇵日経平均は49,605円（+946円/+1.94%）大幅続伸🚀
・TOPIXは3,351.25pt（+1.83%）
・前日の米株高（利下げ観測の高まり等）を好感、幅広い銘柄に買いが波及
→東証プライムは値上がり1413（87%）/値下がり154（9%）/変わらず44（2%）でほぼ全面高
・ソフトバンクG、東エレク、アドバンテストなど指数寄与度の大きい銘柄が堅調⬆️
・キオクシアHDは8%超安⬇️
→ベイン系によるブロックトレード（市場外売却）報道を嫌気
🇺🇸前日の米国株は S&P500 +0.91%、ナスダック +0.67%
・米国債利回りは低下してドル安、倭国からも円安けん制が続きドル/円は155円台後半に
・ビットコインは大幅反落、ゴールドは堅調
・次期FRB議長人事としてハセット氏が最有力候補に浮上
→利下げ期待が高まる
・ ベッセント米財務長官がFRBの簡素化を提唱
・米経済指標も軒並み悪化しており、12月は利下げへ
・グーグルがAIチップ開発が話題に、エヌビディア一強から転落との見方も
・米大卒の就職率が高卒並みに低下、AI投資等の影響でホワイトカラー職の採用が鈍化傾向😿
・日銀関連のヘッドラインは高市政権からのリークか
→もっとも、12月に利上げしたところで継続性がないので、結局クロス円は底堅そう

✅結論：状況的に変化はなし！大幅に下がった日にだけレートをずらして買いを入れつつ、上がった日は静観。しばらくボラの高い相場が続きそう。

PR/倭国株を買うなら手数料完全無料のGMOクリック証券！20周年記念キャンペーンでバラマキ中！フォロワーさん3人が5万円当選してます▶︎https://t.co/ncmHBHBeNQ November 11, 2025

中国ははるかにすごい競争が繰り広げられている。。。

中国GPUの狂騒ーー「NVIDIAとの差は大きいが⋯」それでも売上爆増の摩爾線程、最速IPOへ https://t.co/t2wGTxagbx November 11, 2025

とりあえずこれだけ読んどけメモ

🍁S&P500+0.91%、ナスダック+0.67%
🍁2y-3.2bp3.457%, 10y-3.6bp4.000%, 30y-2.1bp4.656%
🍁ドル円156.10、₿-1.98%、Gold+0.76%、オイル-1.56%
🕊️ハセット、次期FRB議長の最有力候補に浮上
🥸ベッセント、FRBの簡素化を提唱
🇺🇦🇷🇺ウクライナ和平は追加交渉必要、懸案残る－ホワイトハウス報道官
→これに先立ち、ABCニュースが米当局者の話として、ウクライナが和平案の条件に合意したと報じていた
📉米ADP民間雇用者数、週平均1万3500人減少
📉9月米小売CONTROL GROUP、0.1%減少📉米消費者信頼感指数、7カ月ぶりの大幅低下
📌9月PPIは概ね予想通り
✍️9月Core PCE MoM予想中央値+0.22%
🔥米FDIC、米国債関連の資本要件緩和を最終決定
🎓米大学卒の就職率が高卒並みに－AI投資でホワイトカラー職の採用鈍化
🔥AIチップ開発競争、グーグルが猛追－「エヌビディア1強」に風穴も November 11, 2025

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

🚨メタが $GOOGL TPUを採用！エヌビディアは終わり？
本質は $NVDA 離れではなく、AI需要がエグすぎて全部必要な状況！勝者は $AVGO
GPUとTPUの決定的な技術差、次世代機『Rubin』で大反撃？

AIチップ戦争の背景と投資戦略を徹底解説！暴落で不安な方は必読👇RP拡散お願い🙏
https://t.co/gcpKk3UIuG 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！
/三菱UFJ /メタプラ /北浜キャピタル イーサリアム /雇用統計 /NVIDIA https://t.co/cjo7qmwU7h November 11, 2025

GTX780でVALOサクサク動く中古出てるよ～！i5-4690kとは…懐っ！欲しいかも笑

ゲーミングデスクトップ NVIDIA GTX 780 i5-4690k
https://t.co/OFg2xot3wo November 11, 2025

@AI68883047 じゃあネオクラウドは全面的に許してもらうということで…

SLNH以外担保にできないの何故でしょうね。私は問題無くできてますけど…これはもうSLNHを買い増して信用NVDAをやれということなのでは🫠 November 11, 2025

Nvidia一強ならわかりやすいのですが、tpuも掴んでおこうだと、見た目需要が2倍に膨らみキャンセルで一気に実数に収束するから、特にブームだと、崩壊イベントになりそうですね。 https://t.co/BujL7NGbIN November 11, 2025

@moltoke_Rumia1p TSMCとNVIDIAが落ちてるらしいので買いだと思うな(ちなみにGoogleのTPUはTSMC製) November 11, 2025

TPU/ASIC 対 Nvidia（事実のみ）

TPU の利点：
•Nvidia と同等の性能を提供しながら、はるかに安価。

Nvidia の利点：
•最良のソフトウェアサポートと、根強いエコシステム。
•1ワットあたりの最高のトークンスループット。
•顧客と競合していない。
•Rubin CPX によって、推論時のコストを顧客に対して削減するのを助ける。
•低精度ワークロードの王者。

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ワットが制約された世界では、電力が限られているため、Nvidia は常に有利性を維持する。
理由は、Nvidia が顧客に、最も多くのトークン（＝収益）を生み出すことで、1ワットあたりの売上（Revenue/Watt）を最大化させることを可能にするため。
→ これは Jensen が 1月の GTC で行った売り込み（ピッチ）。

Nvidia は決して顧客と競争しない（Googleとは違う）。
そして Nvidia のソフトウェアは、より普及していて、使いやすい。
さらに Rubin CPX は、Nvidia の顧客が推論の TCO をよりよく最適化することを可能にする。

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TCO に敏感な世界では、Google は安い選択肢を提供することで、容易に Nvidia を値段面で圧迫できる。
しかし、ソフトウェア採用は苦戦するだろう（それが Google 用にカスタム構築されているため）。
加えて、Google は最大の顧客たちと直接競合している。

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もし Google が「水門を開き」、市場に広く TPUs を提供した場合、Nvidia の利益率は下がるだろう。
しかし、需要全体があまりに大きすぎるため、売上や利益は傷つかないだろう。 November 11, 2025

教育費の準備が追いつかず、不安でしたが、小さな改善が、大きな成果を呼ぶ。
@asaif1532

さん、感謝しらかたおさむ。安心して家族を支えられます！
/NVIDIA /JX金属 /QPS研究所 /暗号通貨 /ビットコイン /最高値更新 https://t.co/bPBlr5jWG7 November 11, 2025

今のところ、このオプチャのトレードが一番楽しいし信用できる

↓こちら
【 https://t.co/PKxT5kjRwf 】

日経先物/日経平均/米国株/GOLD/エヌビディア/裁量EA/三菱UFJ/チャート/ドル円/イーサリアム】 https://t.co/DyL3l3ils6 November 11, 2025

@JapanTank MetaのTPUの噂は2027年。その頃までにPytorchの元開発のMetaがPytorchのJax/XLAフロントエンドと分散学習サポートすればTPUも外販しやすくなるかな。NvidiaもRubin アーキ進化とCPX対応劇的に速くなるし。他社がNvlink対抗をだしてくる2027年以降は競争が面白くはなりそう。 November 11, 2025

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ありがとうこの人は毎日株をシェアしている🔥
/レバナス /アメックス /NVIDIA /自動売買 https://t.co/KAYoFKVa40 November 11, 2025

@inpostarrr 20年前に戻れるならアポーとかNvidia株が欲しいです…😅😂 November 11, 2025