🚨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

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

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

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

新NISAに慣れてきた人から「映画のあの…"マグニフィセント・セブン"ってどうなんですか」と投資の仕事中に聞かれますが、Google、Apple、Meta、Amazon、Microsoft、NVIDIA、Teslaの7つの米国大型テクノロジー企業に集中投資していて、もはや投資信託ではないと思ってほしい。わかりやすく言えば、この7つの株をまとめ買いしているようなもの。

さらに、S&P500やオルカンと違って組み入れの見直しは行われない。また、NISAのつみたて枠では買えないので成長投資枠のみになる。

考え方としては、個別株は不安だから7銘柄で分散しておきたいという人におすすめ。 November 11, 2025

【　AI バブル崩壊を見極めるポイント　】

今朝はこちらは寒くて19度までさがりました。南国のタイでも年に何度か20度を割る日があります。当然エアコンも必要ありません。

今のAIバブルですが、問題となるポイントを図解でまとめてみました。

アメリカでの問題は圧倒的な電力不足です。データセンターを作りたくても肝心の電力がない。

そしてせっかく買ったエヌビディアのチップが納品されても稼働できず、減価償却の負担だけが重荷になるという問題があります。

この辺りを理解しないとAIバブル崩壊で痛い目をみます。個人的には一番リスクの高い銘柄はソフトバンクGだと感じています。（といっても高値からすでに大きく下落していますが） November 11, 2025

TPUのサプライチェーンが熱くなってきましたね

Google による Nvidia への TPU の挑戦は、2026 年までに AI による銘柄選択が Nvidia のサプライ チェーンだけに依存しなくなることを示唆しています。

台湾株式市場は高値28,554から安値26,395まで下落し、累計2,159ポイントの下落となった。国家安定基金の運用責任者のみが自信を表明し、株式市場の見通しに自信を示したようだ。

台湾株式市場の20日移動平均は、4月の相互関税実施以来初めて下落に転じた。
実際、出来高から判断すると、7月以降は緩やかな上昇基調で徐々に増加し始めました。11月24日の終値は7,130億元でした。しかし、加重指数は26,507ポイントの四半期ラインのサポートを維持し、反発は5日移動平均線の圧力によって抑制されました。4月の公平関税実施以来、20日移動平均線が下向きに転じたのは今回が初めてです。外国人投資家による年末の売り圧力に直面している市場は、あまり気にしていないようです。しかし、今年の最後の5週間は、巳年の強気派と弱気派にとって最も不確実な状況になる可能性があると私は考えています。特に、連邦準備制度理事会（FRB）の12人の当局者のうち5人が利下げを支持しないと表明しています。もし市場が本当にFOMCが利下げを行わない可能性が高いと予想しているのであれば、12月10日までの外国人投資家からの売り圧力は弱まるどころか、強まる可能性があります。

10月8日から11月24日まで、外国人投資家は集中市場において5,404億7,900万台湾ドルの売り越しを記録し、AI関連銘柄が調整の主な対象となりました。これらの銘柄には、TSMC、デルタ・エレクトロニクス、メディアテック、ウィストロン、ウィストロン・マイクロエレクトロニクス、ウィストロン・ニューウェブ、ナンヤ・テクノロジー、アクトン・テクノロジー、ギガバイト、ジェン・ディン・テクノロジー、フォックスコン、コンパル・エレクトロニクス、キング・ユアン・エレクトロニクス、ASUS、タイコー・テクノロジー、チー・ホン、クロミウム・テクノロジー、チンテック、ユニマイクロン・テクノロジー、ハンスター・ディスプレイ、シャープ、インベンテック、FXCM、ヤゲオなどが含まれます。このリストを見ると、ある程度の底堅さを見せたヤゲオ、ナンヤ、シャープを除けば、他の銘柄は短期および中期の移動平均線からの圧力に直面していることがわかります。移動平均線を統合・修復するには時間を要するだけでなく、サポートが確立されているかどうかも不透明です。これは主に第3四半期の財務報告の発表とウォール街でのAIバブル問題に関する議論によるものです。

年末の会計調整を優先する動きから、AI関連銘柄が連日上昇している。
AIバブルとドットコムバブルは性質が全く異なります。前者は巨大IT企業が実際に資金を投じるのに対し、後者は市場シェア獲得のために負債を負うという点です。しかし、市場心理はドットコムバブルの頃ほど不安定ではありません。特に、インターネット技術はeコマースやクラウドコンピューティングといった経済モデルを生み出したため、生成型AI技術は生産性向上に有益であるという認識が一般的です。しかしながら、年末決算のオプションを考慮すると、大きく上昇したAI関連銘柄は当然ながら調整対象として最適です。

どれも非常に合理的な選択のように見えましたが、同時に警戒感も抱かせました。今年のAI関連銘柄の急騰は、800Gスイッチ、ASICサーバー、空冷から液冷への移行、800VDCアーキテクチャ、M9素材といったハードウェアのアップグレードによって牽引されました。これらのハードウェアのアップグレードは、より高級な素材の使用につながり、素材不足を引き起こしました。さらに、Nvidiaはハードウェアを毎年アップグレードすると表明していたため、GB200からGB300への供給がスムーズになると、株式市場の認知度が高まり、資金が大規模な短期投資を行うことが可能になりました。Delta Electronics、BizLink-KY、Chuanhu、Guang Sheng、Taiguang Electronics、Chi Hong、Jian Ce、Wistron、Xin Hua、Qin Chengなど、これらの好調な銘柄の多くは、株価が2倍以上に上昇しました。

しかし、最近のメディア報道によると、NVIDIAはサーバーハードウェアをVera Rubinプラットフォームに高度に統合（L10）し、ハードウェアサプライヤーのスペースをわずか10%にまで縮小するとのことです。これにより、OEM/ODMメーカーの事業運営余地は大幅に縮小するでしょう。もしこの噂が事実であれば、時価総額が大きなウェイトを占める下流サーバーメーカーにとって大きなマイナス要因となり、加重指数に圧力をかけることになります。これは、NVIDIAの第3四半期決算が好調であったにもかかわらず、サーバー関連銘柄のパフォーマンスが低迷し、ASUS、Gigabyte、Inventecが年間移動平均線を下回っている理由を説明できるでしょう。これは、10月初旬から外国人投資家による売りが続いている理由も説明できるかもしれません。

メモリーチップ銘柄は高値水準で推移している。
強気相場を阻むもう一つの重要な要因は、メモリのスーパーサイクルがどれだけ長く続くかだ。モルガン・スタンレーは、メモリチップ価格が10%上昇した場合、ハードウェアメーカーの粗利益率を0.45%から1.50%圧迫する可能性があると指摘している。今年の第3四半期と第4四半期には、メモリ価格（SSD、DRAM、VRAMを含む）は平均で約30%から50%上昇した。したがって、メモリ価格の上昇は、下流ブランドメーカーの利益を1.35%から7.50%押し下げる可能性がある。コスト転嫁ができない場合、実際には粗利益率は3%から6%近く（サプライチェーンの投資収益率に非常に近い）減少する可能性がある。

もう一つの変数は、エイサーの陳春生会長が、メモリチップの価格上昇が鈍化するかどうかは、長鑫メモリのDDR5生産能力がいつ「大量稼働」するかにかかっていると述べたことです。すべてが順調に進めば、長鑫メモリは2～3ヶ月以内（つまり2026年第1四半期）に月産28万～30万枚（現状比約50%増）に大幅に増加すると予想されています。その時点で、メモリチップ価格の上昇圧力は大幅に緩和されると予想されます。

ADATAとInnoluxは、メモリは2026年まで供給不足が続くと断言していますが、Nanya Technology、Winbond Electronics、Phisonといった主要メモリ銘柄は明らかに高値圏で推移しています。移動平均線の抵抗線を突破するには、しばらく時間がかかるでしょう。また、国内機関投資家からの売り圧力は依然として強いようです。そのため、サーバーセクターとメモリセクターの株価が引き続き推移した場合、加重指数が四半期サポートレベルを維持し、過去最高値を直接更新する可能性は低いと考えられます。

GoogleのGemini 3 Proは高い評価を得ています。Gemini 3はChatGPT、Grok、Perplexityよりも高速で俊敏性が高く、より深い推論能力を備えています。さらに重要なのは、Gemini 3はNVIDIAチップではなく、主にGoogle TPUで学習されていることです。TPUはNVIDIA GPUほど柔軟ではありませんが、開発コストが低く、フル負荷時の消費電力も少なくなります。

Google TPUエコシステムの成長の可能性に楽観的
さらに、GoogleのAIインフラストラクチャ責任者であるアミン・ヴァダット氏は、11月6日に開催された全社会議において、Googleはコンピューティング能力を6ヶ月ごとに倍増させる必要があり、今後4～5年で1000倍の増強を目標としていると述べた。さらにヴァダット氏は、「現時点では、投資不足のリスクは過剰投資のリスクよりもはるかに大きい」と述べた。

ゴールドマン・サックスは、2026年までにGoogleのTPUエコシステムの成長ポテンシャルに楽観的な見方を示しており、TPU + AIサービスの価値は9,000億ドルに達する可能性があると予測しています。同社の中核的な優位性は、ソフトウェア、ハードウェア、クラウドの統合と「自社開発＋サプライチェーン管理」能力にあります。TPUエコシステムが拡大すれば、BroadcomのASICチップ設計におけるビジネスチャンスも拡大する可能性があります。

3月には、Googleがコスト削減と生産加速のため、次世代TPUでMediaTekと提携する計画があると噂されていました。しかし最近、Creative LabsがGoogle向けにAxion CPUを開発しているとの報道があり、これは2026年の明確な成長ドライバーになると予想されています。Creative Labsの株価は過去最高の2,175台湾ドルを記録しました。

推論モデルは、Nvidia への依存から脱却することを目指しています。
AI ASIC分野における新しいシステムレベルのテストアプリケーションの需要増加の恩恵を受けて、Ingenicの収益は2026年に前年比42％増加すると予測されています。WM Siliconは2026年にGoogle TPUにVPCプローブカードを供給する予定で、その年の収益成長率は46％と推定されています。

GoogleのTPUエコシステムが最終的にNvidiaの独占から脱却できるかどうかに関わらず、OpenAIとAMD、そしてAnthropicとGoogleの連携は、AI大手企業が2026年にはモデルの学習にNvidiaのGPUに依存する必要がある一方で、推論モデルに関してはNvidiaへの依存を減らしたいと考えていることを示しています。したがって、2026年のAI銘柄選定は、もはやNvidiaに支配されることはないでしょう。 November 11, 2025

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

電力関連株にAIブーム期待の反動が到来

🔸史上最高値から一転、利益予想の下方修正で急落
米国の電力会社は、AIによる電力需要の急増を見込んで株価が上昇していました。

しかし10月に史上最高値を記録した後、多くの企業が利益予想を下方修正し、株価は急落しています。
投資家は、約束された大規模なデータセンター契約が予想より小規模か遅れていることに気づき始めました。

🔸データセンター契約の遅れが投資家の不安を招く
電力会社のコンステレーション・エナジー $CEG は、10月の高値から11%も株価が下落しました。

第3四半期の決算発表で、期待された新規発電事業の詳細が示されなかったことが原因です。
発電事業者のビストラ $VST も、データセンター関連の発表が遅れているとの指摘を受け、16%の下落となりました。

🔸短期的な調整でも年初来では圧倒的な上昇を維持
値下がりしたとはいえ、年初来ではコンステレーションが60%高、 $NGR が87%高となっています。

米ガスタービンメーカーのGEベルノバ $GEV は79%高と、エヌビディア $NVDA の34%高さえ上回る伸びです。
ただしAIバブル崩壊への懸念が高まっており、投資家は電力需要の実態を慎重に見極めようとしています。

🔸まとめ
電力関連株は年初来で大きく上昇していますが、足元では調整局面に入りました。

AIによる電力需要の拡大という期待が、実際の契約獲得ペースと乖離していることが明らかになっています。
投資家は今後、どの企業が約束を実現できるかを慎重に見極める必要があるでしょう。​​​​​​​​​​​​​​​​

🔸参考
電力関連株にAIブーム期待の反動－期待外れのデータセンター計画
https://t.co/0nRWQo2EMa November 11, 2025

🚨イーロン・マスク氏、AIの3大分野を完全に押さえてます。

「世界中のAI研究者が血眼になって集めている“現実のデータ”」

それをマスク氏は、自分の車でガンガン集めてます📡

車両群が路上を走ることで、莫大な実地データが自動収集できる。

彼はNVIDIA機器を大量に搭載したAI工場も持ってる😃

しかもそれを武器に、3方向からAIの未来を制覇しにきてる構図です👇

🤖 xAI（エックスエーアイ）

→ 「認知的基盤AI」に特化
＝人間レベルの知性を目指す、汎用AIの土台😃

🚗 Tesla（テスラ）
→ 「完全自動運転」のAI開発に集中
＝実世界のデータとエッジコンピューティングの融合💡

🦿 Optimus（オプティマス）
→ 「人型ロボット」の開発が進行中
＝AIを“実体”に宿らせるプロジェクト😃

しかも…彼、政治的にもちゃっかり動いてます。
次期トランプ政権とAI政策のリンクにも言及。

マスク氏は明確に影響力を持っている。

テスラを“AIとロボティクスの企業”として位置づけている。

彼が見ているのは、ただのガジェットの進化じゃない。

**“国家のインフラとしてのAI”**を、最前線で組み立ててる感があります📡

彼は将来を非常に楽観視している。
そして、まさに**“正しいもの”**に取り組んでいる😃

その“正しいもの”が、果たして人類にとっても“正しい”のかどうかは……

これからの私たちが試される番かもしれません📉📈😃 November 11, 2025

これは強気相場（bull market）ではない。

これは**政策レジーム（policy regime）**だ。

10の力。検証済み。協調済み。前例なし。

⸻

12月1日：FRBは2022年以降で2.3兆ドルを吸収したQT（量的引き締め）を終了。
12月9日：追加利下げが見込まれ、政策金利は3.5%へ。
インフレ率3%のままなら、意図的な実質金利マイナスとなる。

⸻

財政赤字はGDPの5.9%。
50年平均は3.8%。
1946年以降、この水準を超えたのは戦争か危機の時だけ。
今はそのどちらでもない。

⸻

マグニフィセント7は来年5,710億ドルの設備投資を実施予定。
Nvidia一社（時価総額4.4兆ドル）は、英国上場企業すべての価値を合計しても上回る。

⸻

自社株買いは1兆ドルに到達。史上最速。
Birinyiは2026年に1.2兆ドルと予測。
企業は**自らが恒常的な買い手（structural bid）**となった。

⸻

そして政治的加速剤が重なる。
トランプは所得税の完全撤廃を提案。
2026年中頃には2,000ドルの現金給付（stimulus checks）。
政府は資産価格上昇を政策目標として明示した。

⸻

これがアーキテクチャだ。もう一度読むべきだ。
•中央銀行 → 流動性を供給
•財務省 → 赤字財政で刺激
•企業 → 構造的な買い需要
•テクノロジー → 利益成長を提供
•ホワイトハウス → 政治的後押しを宣言

5本の柱が同時に稼働。
このスケールで。

⸻

弱気派にも論理はある。

バリュエーションは極端。
財政赤字は持続不能。
インフレは再燃する。

どれも整合性はある。
ただし今は、金融・財政・政治の三者が揃って同方向に力を加えている。

⸻

FRBに逆らってはならない。
財務省に逆らってはならない。
両方がホワイトハウスの支援を受けているならなおさら。

⸻

破られている制約は現実だ。
財政の持続性。インフレ目標。中央銀行の独立性。
だが制約は長期の問題であり、
今はモメンタムが全てだ。

支払いの時は後で来る。

⸻

このレジームはすでに始まっている。 November 11, 2025

もし@zoo6kmd3vに出会っていなかったら、私はまだお金のことで悩んでいただろう！
先月、彼の投資アドバイスに基づいて優良株を2つ買った。 126万円儲かりました、ありがとう！
経済的自由を得るために、これからも彼についていくつもりだ！💘
/北浜キャピタル /キオクシア /NVIDIA https://t.co/5egZnoncaF November 11, 2025

堀江貴文が紹介したこの株式投資ブロガー。🥈
@qn5vdPTH0Fv19nE
、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。
/株式市場ニュース /株主 /金融政策 /NVIDIA /マーケット分析 /株投資戦略 https://t.co/feZCfdbvN9 November 11, 2025

@hehehe0222 最近のgoogleはカニバリを気にせず本気になってきた感じするし、NVIDIA対google陣営段階に入ったという感じ？NVIDIA側の成長は続くけど今までみたいやボッタ値段＋CUDA独占の時代は終わり方向になるかもしれませんね。 November 11, 2025

@wansuke_poi ゲーム内設定とNVIDIAのカラー設定しかイジってないのでBANは大丈夫みたいですが、タルコフの雰囲気を楽しんでる人は面白くないかもですね😭 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。⭐
/ゴールドショート エスサイエンス /NVIDIA https://t.co/iPEOQITziW November 11, 2025

【セット買い】ASUS NVIDIA GeForce RTX 5080 ビデオカード 16GB GDDR7 PCI Exp... https://t.co/KX4goQsOSA #Amazon November 11, 2025

［moomoo証券］紹介経由から新規口座開設&一万円入金で最大100,000円分の特典貰えます😊〈CP 2025/11/1〜〉

・エヌビディア等、人気の米国株10万円相当が当たる✨

口座開設はこちら
https://t.co/Cz9DQ6ZCVr

#moomoo証券 #招待コード #紹介コード #PR #Number(s): 280 November 11, 2025

Geminiを使ってて思ったけど、改めてGoogleはすんごい会社ですね。

OpenAIたちと戦いながら、NVIDIAとも真正面からぶつかってて、しかも優位なポジションを確立しようとしてる。

昨今のセキュリティ関連の話題を見ててもGoogleの存在価値は高まる一方な気がする。 November 11, 2025

【セット買い】ASUS NVIDIA GeForce RTX 5080 ビデオカード 16GB GDDR7 PCI Exp... https://t.co/Fg5VTN4GeK #Amazon November 11, 2025