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

テクノロジーアナリストが選ぶAI関連10銘柄
AIバブルではなく「本格普及はこれから」

🔸AI革命はまだ序盤、企業の導入率はわずか3%
ウェドブッシュのアナリスト、ダン・アイブス氏は「AI革命はまだ始まったばかり」と強調しています。

米国企業のAI導入率はわずか3%、世界全体では1%未満にとどまっているとのことです。
話題は大きいものの、実際の普及はまだ初期段階だと指摘しました。

🔸1999年とは異なる確かな収益基盤
アイブス氏はドットコムバブル期との比較を否定しています。

当時の平均的なテクノロジー株は売上高の30倍で取引されていましたが、ビジネスモデルは未実証でした。
現在の大手企業は数千億ドルの現金を生み出しており、実際のインフラと顧客を持っています。

🔸需給のひっ迫が示す成長余地
エヌビディアのチップに対する需要は供給を大きく上回っている状況です。

このアンバランスは過熱の兆候ではなく、産業が需要に追いついていない証拠だとアイブス氏は述べました。
エヌビディアはアマゾン、グーグル、マイクロソフトといったAI競争の主要企業に供給しています。

🔸注目すべき10銘柄とその理由
アイブス氏が選んだのは、AI経済に不可欠な企業です。

マイクロソフトは企業のAI導入で最も利益を得る可能性が高く、パランティアは政府・企業向けAIソフトの筆頭です。
エヌビディア、AMD、テスラ、アップル、メタ、アルファベット、クラウドストライク、パロアルトネットワークスが選ばれました。

🔸まとめ
AI関連の設備投資は2026年までに5500億〜6000億ドルに達すると予想されています。

米国企業の5%未満しかAIを本格導入しておらず、成長余地は極めて大きいとアイブス氏は見ています。
「AIパーティーは午前4時まで続くが、今はまだ午後10時半にすぎない」と表現しました。

🔸参考
Tech analyst Dan Ives flags 10 stocks to own, insists there's no AI bubble
https://t.co/M9aA185mCv

🔸図解 November 11, 2025

Googleは、Nvidiaを速度で倒すのではなく、計算コストを安くすることでAIで勝とうとしている。
NvidiaはGPUをクラウドに売る時に70％以上の高いマージンを乗せ、それがクラウド価格を押し上げる。

一方Googleは、TPUをほぼ製造原価で自社用に作り、販売マージンなしでAggressiveなクラウド価格を出せる。
これはチップ → ネットワーク → クラウドの垂直統合により、スタック全体を押さえているから。

トレーニングは最速チップが重要だが、運用段階では推論がコストの大半を占める。
もし推論がAIコストの90％になるなら、勝者は大規模に最も安いトークン単価を提供できる企業になる。

GoogleはTPUでトークン単価を下げ続け、それをクラウド価格に反映させる。
そうなると、買い手は速度より価格・安定性・供給量を重視する可能性が高い。

Nvidiaは最先端のトレーニングでは強いが、推論が安価なTPUに移れば高いマージンは縮むかもしれない。
さらにGoogleは、Search/YouTube/Android/Workspace でTPUのキャパを常に埋められる巨大ディストリビューションの強みがある。

(ChatGPT和訳) November 11, 2025

334億ドルの殻ゲーム：シリコンバレーの最大の詐欺が40日で崩壊する仕組み

Nvidiaは昨日、誰も気づかなかった壊滅的なことを報告しました。

Days Sales Outstandingが53日に跳ね上がりました。過去の平均：46日。その7日の差は、Nvidiaが帳簿上では収益として計上したものの、現金としては決して受け取っていない104億ドルの収益を表しています。

実際の状況はこれです：

NvidiaがAIスタートアップに投資します。
それらのスタートアップがクラウドサービスを購入します。
クラウドプロバイダーがそのお金を使ってNvidiaのチップを買います。
Nvidiaがそれを収益として計上します。
しかし、それは同じお金がぐるぐる回っているだけです。

証明は数学的です：
• 売掛金：334億ドル（昨年から倍増）
• 在庫：198億ドル（「不足」中に増加）
• クラウドコミットメント：260億ドル（90日で倍増）

総資本の閉じ込め：792億ドル。
昨年の総現金生成：648億ドル。

彼らはこれまで稼いだことのないほどのお金を閉じ込めています。

決定的証拠：在庫が32%増加しているのに「異常な需要」を主張するのは、チップが実際に売れていない限り不可能です。不足と余剰を同時に持つことはできません。基本的な物理学です。

営業キャッシュフローは純利益の75%に過ぎません。健全な企業は100%以上を生成します。その25%のギャップ？ 決して本物のお金にならない偽の収益です。

次に何が起こるか：

2025年12月：経年スケジュールが真実を明らかに
2026年2月：退出の最後のチャンス
2026年4月：最初の売掛金償却
2026年10月：完全な崩壊が始まる
今日の株価：140ドル
償却後の価格：70ドル

これは推測ではありません。会計の算術です。売掛金が60日を超えて経年すると、GAAPの下で償却が義務付けられます。

Nortelは2001年にこれをやりました。Lucentは2000年に。両方ともゼロになりました。

メカニズムは同一：成長を装った循環ベンダー融資です。

自分で検証：どのテック企業のDSOでも確認してください。50を超えると破滅の予兆です。

カウントダウンが始まりました。

詳細な深掘り記事はこちら - November 11, 2025

JPモルガン vs ストラテジー

MSTR をめぐる二つの対立するナラティブで議論が巻き起こった

一つのグループは、MSTR が破産寸前だと主張

もう一つのグループは、MSTR がJPMに挑み、金融秩序を脅かしていると主張

これらナラティブは、金融産業複合体（FIC）がどのように機能するかの構造的な現実を見逃している

投資銀行で働いた経験があり、これらのシステムが内部からどのように設計されているかを理解している者の視点から言えば、これらの解釈のどちらも起こりうる可能性を反映していない

人々は、Apple、NVIDIA、Microsoft のような世界最大の企業がグローバルな結果を決定づける企業巨人と仮定している。しかし戦略的に見れば、彼らは主権を持たず、FIC 内部のオペレーターであり、FIC は代理投票ブロック、信用窓口、インデックス構造、引受独占、輸出規制、規制の絞め付け、政治的資本配分を通じて彼らをコントロールしている

企業は運用上の決定（製品、エンジニアリング、マーケティング）をコントロールするが、戦略的方向性（資本の流れ、再融資、地政学的連動）をコントロールしない

戦略レベルでは、FIC が境界を設定する

これが MSTR を理解するためのレンズである

これらはマイケル・セイラー個人に特有のものではない

これは、有限ゲームの企業実体が FIC の資本市場に依存しながら、無限ゲームの通貨資産を保有しているときに起こることである

主権金融では、債権者機関が無限の主権的地平と有限の繰り返しの負債を組み合わせることで、国家を従属させる

国家はデフォルトすることは稀で、代わりに債務が永遠にロールオーバーされ、政策に対する永続的な影響を生み出す

力は資産を奪うことではなく、運搬手段をコントロールすることから生まれる

MSTRも同様の構造的緊張に直面している

ビットコインは無限ゲームを表す（満期日なし、相手方なし、長期的なネットワークの回復力）

MSTR は有限の運搬手段である（四半期収益、債務満期、再融資スケジュール、インデックス適格性、機関投資家株主の期待）

その非対称性が、MSTR を有限ゲームを統治する FIC の兵器にさらす：空売りポジション、デリバティブ、インデックス除外、担保ルール、流動性チャネル、ブローカー・ディーラーの影響

MSTR は崩壊寸前ではない、なぜなら FIC はその崩壊から利益を得ないからだ

MSTR はシステムに挑んでいるわけではない、なぜなら構造的にそれはできないからだ

FIC が最も利益を得るのは、MSTR が生き延びることだ。それはビットコインを支持しているからではなく、MSTR が無限ゲームのビットコインに対する短期的な有限ゲームの圧力を効果的に適用するための強力なツールとして機能するからだ

ビットコイン自体は規律づけられないが、649,870 BTC を保有する企業ラッパーは規律づけられる

それはレバレッジされた代理であり、特定の条件下での潜在的な強制売り手であり、センチメント操作の運搬手段である

これらの特徴が、MSTR を死んでいるよりも生きている方が有用にする

その義務がキャッシュフロー を超えるため、FIC の資金調達窓口に永遠に依存し続け、構造的従属の教科書的な形態を維持する

構造的に見て、ウォール街のツールとして機能する可能性が、対抗者として機能する可能性よりもはるかに高い

FIC は MSTR を破壊する必要はない。有限ゲームの FIC が短期的なビットコインのダイナミクスに影響を与えるための手段として、MSTR が存在し続ける必要がある

短期的な有限ゲームでウォール街を打ち負かすことはできない（誰もできない）が、長期的な無限ゲームでは勝つことができる

ビットコインは複数年にわたる地平で操作できない

法定通貨市場は歪曲し、圧力をかけ、短期的なノイズを増幅できるが、ビットコインの長期的な軌道を変えることはできない

長期的な時間地平では、ビットコインのインセンティブがそれに対して展開されるすべての短期メカニズムを圧倒する

本当の戦いはMSTR🆚JPMではない

本当の戦いは、デリバティブ、お金、株、暗号通貨、債券のプリンター対 ＃セルフカストディ のビットコインである

FIC を打ち負かすのは、それに逆らう取引ではない

私たちはそれを完全に退出することで打ち負かす

私たちは長期保有とセルフカストディを通じてそれを打ち負かす

FIC は有限ゲームを操作する；ビットコインは無限ゲームのプレイヤーを報いる

ビットコインは無限ゲームである

セルフカストディはそれに勝つ方法である November 11, 2025

鴻海、劉会長の下でiPhone依存からNVIDIA銘柄に転換　就任後株価3倍
https://t.co/uvpPSOyJdy November 11, 2025

Googleは、TPUを一般企業やユーザ向けに広く販売するという選択肢を残していて、もし普及できれば、TPUの販売がGoogleの収益の柱となり、全方位で圧倒的な勝者になる可能性はあります。

ただし、NVIDIAより性能が低めで、価格が安いAMD Instinct GPUがあまり普及していないことを考えると、
普及するためには、TPUが価格と性能でNVIDIAよりかなり優位に立つことが条件です。

また、普及にはAIモデルの処理の互換性や、導入のしやすさが鍵になります。

試した限りでは、AMD Instinct GPUとGoogle TPUはだいたいのAIモデルが動きますが、AMD Instinct GPUはコードの書き換えがほぼ必要なく導入できる一方で、Google TPUはコードの書き換えが必要で、導入のハードルが高いです。

AmazonのTrainiumも試しましたが、動くAIモデルが限られ、導入のハードルも高いので、NVIDIAに対抗しうるレベルまで成熟しているとは言えない印象を受けました。

試せていないですが、他にも、Cerebras WSE-3、Groq LPU、Intel Gaudi 3、Huawei Ascendなどがあり、いつか試してみたいです。

まとめると、TPUは価格・性能面での十分な優位性や、導入のしやすさで課題があり、また他にもプレイヤーが多いので、NVIDIAのように普及できるかは現時点では未知数かと思います。

また、NVIDIAの独走を食い止めるという意味では、やはりAMDが本命なのではないかと思います。 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

🧵📉📈それよりも‼️

【ニック警告：12月相場の“爆心地”はここやで】

“The Fed’s rate ceiling has a hole in it.”
＝ 金利の“天井”、穴あいとるで？

ニック兄さんの真意ひと言で言うと👇
🟥 “12月は利下げ/利下げないより、揺れ幅の方がヤバい”

せやから今日は“本丸”いくで📣🔥
→ 相場の安全装置“SRF”に不具合疑惑や

🟥① そもそもSRFって何や？

Standing Repo Facility（常設レポ施設）

ざっくり言うと👇
➡ 短期金利が“上限レンジ”ぶち破らんように、FRBが用意した安全弁。

“金利のサーキットブレーカー”みたいなもんや。

普通はこうなる👇
金利跳ねそう
→ 銀行「SRFで即キャッシュ借りよ〜」
→ 上限（FFR天井）を守る

これが FRBの“天井ガードマン” や。

🟦② 今何が起きてる？

銀行「SRF…使うの怖いんやが😇」

理由👇
・使ったら“困ってる銀行”扱いされる
・ディスカウントウィンドウと同じ“恥マーク”化してもうた

→ 誰も触りたがらん
→ つまり 天井ガードマンが職務放棄

🟧③ さらに悪い材料：年末は“金利暴れる条件”フルコンプ

✔ QTで流動性ごっそり吸われた
✔ 財務省の国債発行でさらに吸われた
✔ 高金利でカネが回らん
✔ 銀行はバランスシート縮める季節（12月）

➡ 短期金利が乱高下しやすい“火薬庫ゾーン”に突入。
➡ ニック「これSRF動かへんかったら天井吹っ飛ぶで？」

これが今回の“爆心地”や🔥

🟥④ ニックの核心（ここだけ覚えたら勝てる）

SRFが機能不全のまま年末入ると：

🔻 FF金利がレンジ上限突破
🔻 “FRBの統治能力”に疑問符 → 債券市場が荒れる
🔻 短期金融市場に小型ショック
🔻 株は一瞬ガツン（＝押し目の号砲）

ニックは
“利下げ・利下げないの議論なんかより100倍重要や”
と言うてる。

🟫⑤ 投資家への示唆（超重要）

👉 12月前後、FFR上限タッチ／レポ金利ジャンプが出たら“SRF不発”の合図。

👉 でもこれは“売り”やなくて
　“押し目を生成する自然災害” やで。

短期の揺れに踊らされる必要ゼロ。
“構造の勝者”さえ握っときゃ勝てる。

🟩⑥ ワイ流：結局どこが勝つん？

倭国：精度×半導体（歩留まり・検査）
米国：AI中枢（NVDA／MSFT／TSMC／ASML）

SRFショックが来ても
全部 “押し目プレゼント箱🎁✨”

理由は簡単👇
→金利が荒れても、構造需要（AI需要・サプライチェーン精度）がビクともせんから。

揺れたら、
むしろ“拾える側の勝ち”。

🟥結論

12月の本番は利下げやない。
“金利インフラ（SRF）が持つかどうか”や。

もしSRFが動かへんかったら—
それは “押し目の号砲” やで📣🔥

ほな、12月相場、準備万端でいこか🥳🗽 November 11, 2025

（米国最大のトップ50銘柄の過去10年間平均年間リターン）
テクノロジーが圧倒的に強かった10年

NVDA +72.8%
AMD +56.8%
TSLA +39.5%

S&P500平均+14.5%
バフェット＋14.2％

長期投資は強者の成長を享受し続けるゲーム。長期で市場を圧倒する企業がリターンを独占。社会が必要とするものが伸びる。 https://t.co/TZGfFZGbLl 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。
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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！
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#仙台
仙台でゲーミングPCほしいひといませんか！
CPU：Intel Core i5-14400F
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【ウォルマート再評価】小売の巨人が“AI成長株”に化けた理由📦🤖

🌱老舗ウォルマートがナスダックへ“出戻り”
ウォルマートが 50年ぶりにニューヨーク証取からナスダックへ移る というニュース、ちょっと驚いたべな。
ナスダックといえばエヌビディアやグーグルみたいな“成長株の巣”
ここに世界最大の小売が“あえて乗り換える”という事実は、自分たちはもう伝統小売じゃない、テック企業だ というメッセージそのものだべ。

その裏側には、CEOマクミロンが進めてきた 年200億ドル（約3兆円）超のテクノロジー投資 と、AI・EC比率の劇的な伸びがあるんだな。

📊ウォルマート株価「4倍」の源泉
コメントにもある通り、ウォルマートの株価はこの10年で 約4倍 に。

背景には2本柱があるべ。

① EC・配送網の再構築
・4,600店舗をそのまま“物流拠点”に転換
・店舗→ラストワンマイル配送というモデルがメチャ強い
👉 アマゾンのフルフィルメント網と互角レベルまで一気に近づいた

② AI活用の徹底
・自動倉庫、在庫最適化、店舗オペレーション
・OpenAIと組んでチャット販売なども開始
👉 “AIで効率化＋売上増”の両面が回り始めたのがデカいべ

※因果と相関でいえば
「AI投資＝株価4倍」ではなく
AI投資が利益率と顧客体験を改善し、それが長期的に株価へ反映された という因果の流れだな。

🔎別の視点：本当に“テック企業化”できている？
別の視点としては、
「ナスダック上場＝AI企業」という短絡的な評価の危うさもあるべ。
・小売は薄利構造なので、IT投資の回収が遅い
・アマゾンはAWSという“高利益モデル”があるが、ウォルマートはない
・AI投資が過熱すると、逆に固定費が膨らむリスク

つまり、ウォルマートがAI企業になるというより、“小売の効率化を極限まで突き詰めた企業” と見る方が現実的だな。

🚀アマゾンと米EC市場の“二強支配”
Forresterの予想だと2029年、米ECの約3分の2をウォルマート＋アマゾンが支配。

これは小売史でも異例の寡占構造だべ。
・アマゾンはテック主導
・ウォルマートはリアル店舗主導
対照的な二つが結果的にネットでぶつかり、最終的にはどちらも“AI×物流”の勝負 になったわけだな。

🧭今後の見通し・リスク管理ポイント・まとめ

🔭 今後の見通し
・AI投資はますます加速し、小売でも“半テック化”が当たり前になるべ
・ウォルマートは広告ビジネスなど高収益領域に拡張する可能性
・EC市場でアマゾン vs ウォルマートの2強時代が固まっていく見通し

⚠️ リスク管理ポイント
・AI投資が固定費を押し上げ、利益率を圧迫する可能性
・需要減速時には物流投資の回収が重荷になる
・アマゾンの価格競争が激化すれば、薄利構造が逆風に

📝 まとめ
ウォルマートは“古い小売”から“AI×ECの成長企業”へ、本気の変身を遂げたべ。
店舗を物流網に変え、AIで効率化を進めた結果、アマゾンと並ぶEC二強に伸し上がった。
この事例は、デジタル戦略が遅れた企業は淘汰される時代に入ったことを象徴してるな。
#HS #倭国株 #米株 #資産形成 November 11, 2025

AI戦争が起きて人類が滅んでいく未来まで妄想しちゃうのだけど
ドラクエやってるせいか、子孫に世界を救う為の伝説のオーブとかメッセージとか残しておきたいのだけど、どうしたら出来るかな🧐

そんな私はNVDA,AVGO,Googleを1対1対2ぐらいで持ってます😇
（昔に買ってただ持ってるだけなのだけど🙃） https://t.co/YEb6vxm0DY November 11, 2025

鴻海、劉会長の下でiPhone依存からNVIDIA銘柄に転換　就任後株価3倍：倭国経済新聞 https://t.co/4IcmYacRiS November 11, 2025

えっと、日経平均が落ちてたのは高市首相の発言じゃのうてnvidiaを発端とするAI関連株の下落が要因なんじゃけど…なんでも首相のせいなの頭悪いからやめたほうがいいよ。5万円台に戻ってるしよ。 November 11, 2025

この間の暴落回避できたのは
@zoo6kmd3v
さんのお陰です。
この方に出会わないと、今どんな生活してるだろ…
本当にありがとう！ 💙
/株クラ /NVIDIA /三菱UFJ https://t.co/RUO304A07a November 11, 2025

やっぱ小型株投資はボラを許容できないから、nvda goog avgoの三本柱で行こう November 11, 2025

この感謝祭の本当のドラマはマイケル・バリー vs. NVIDIA かもしれない
――なぜ今、AIハードウェアの評価や投資の「熱」が分岐点にあるのか？?
→ https://t.co/UKmVDfeV0M

🔗 https://t.co/OWnu6PcN1r
📨 https://t.co/IPHHVwoOPK November 11, 2025

昨年、前澤友作が言及したブロガーだ
@zoo6kmd3v
しばらく観察していると、毎日急騰している銘柄を推奨していることが分かりました。
フォローした後、私も同じ株を買って、150万円稼ぎました。
ありがとうございます。🖤
/北浜キャピタル /NVIDIA /リミックスポイント https://t.co/nx4BTjnjr3 November 11, 2025