NVIDIA トレンド
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2025.11.29 13:00
:0% :0% （30代／男性）
人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
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
9RP
🚨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
7RP
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
3RP
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
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🪩【Tomcat-01】🪩
🐦🔥爆益攻撃型🐦🔥
【収支報告】11月25日分
🍀〜～～🍀～～～🍀
利益：➕323,878円
日利：➕32.4％
■GOLD時短稼働
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参加希望の方は「燃える刃【Fire Blade 】Class」
https://t.co/9DlbzoEMU2
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風呂の日/iPhone17/+500/ワンちゃん/GOOGL/NVDA/連休明け https://t.co/SbjZHD08gl November 11, 2025
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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
1RP
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
1RP
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
1RP
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
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教育費の準備が追いつかず、不安でしたが、データを信じて、感情に流されない。
@keCerTO
さん、感謝しらかたおさむ。安心して家族を支えられます！
/投資の日/雇用統計/言論の自由/バイナンス/高音掴み/JX金属/インサイダー/自社株買い/Nvidia November 11, 2025
介護現場は心身ともに負担が大きく、助けが必要だと感じる、誰かの分析より、自分の理解を信じよう。
@keCerTO
さんのおかげで月+10万円を稼げてます！
この副収入は精神的な支えです！
/雇用統計/ドージコイン/日経平均/お金 /仕込み時/NVDA/高市効果/ファンダ/XAUUSD November 11, 2025
ん？見たことある人が．
CEDEC2021: レイトレ時代のゲームグラフィックス、地に足をつけて備えよう - NVIDIA Falcor で次世代品質のリアルタイム物理ベース照明を手軽に素早く検証する - https://t.co/VXkoBCwNSb November 11, 2025
介護現場は心身ともに負担が大きく、助けが必要だと感じる、「なんとなく」では勝てない。
@keCerTO
さんのおかげで月+10万円を稼げてます！
この副収入は精神的な支えです！
/かそうつうか /NISA枠/NVDA/寄り付き/資産運用/為替 /日経平均株価 /仕込み時/HOOD November 11, 2025
しらかたおさむさんの相場読みはまるで未来を見ているかのようです！
@keCerTO
さんのおかげで月利10％を継続中。老後の心配も0です笑
/グロース/Binance/マネックス/Nvidia/資産運用/三菱商事/JX金属/かそうつうか /証券口座 November 11, 2025
コロナ禍で苦しい経営状況の中、感情の波を越えた人だけが安定を掴む。
@keCerTO
さんの分析が希望の光になりました。
しらかたおさむさんの配信を信じて月+20万円を稼げています。本当にありがとうございます！
/低位株 /株式市場 /グロース/為替 /エヌビディア/自動売買/ファンド /Sofi/かぶ 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
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