☆☆BIG NEWS☆☆

12月13日(土)、小田原アリーナで行われる
第49回スポーツチャンバラ全倭国学生選手権大会に
宮田愛萌さんが来場されます！

2年連続のご来場となりますが、今回はなんと！
愛萌さんを「実況・解説席」にお招きし、白熱した試合を生実況していただきます！
愛萌さんの実況する様子は、お手持ちのカメラやスマホで撮影可能です！

youtubeにて現地実況付き生配信も予定していますので、現地に来れない方も是非お楽しみください！

┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
・日時:12月13日(土)
・場所:小田原アリーナ
・入場無料
※会場駐車場のご利用はご遠慮下さい
※選手、スタッフ以外の来場者の方は後日公開予定のGoogleフォームより事前登録をお願いいたします。
※学生の個人情報保護の観点から、場内で撮影した写真をSNS等に投稿する場合は事前登録フォームに記載された規則の遵守をお願いいたします。

#スポーツチャンバラ #宮田愛萌 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

GoogleがGemini3と同時に、「TPUってやつが凄いらしい！」と騒がれていて、色んなニュースとかで出てるんですが、何年も前から普通にお世話に(とは言ってもLLMみたいな大規模学習でないですが)なっていた身からすると、何年も前にタイムスリップした感覚になってしまう... November 11, 2025

【結果発表】
イベントは終了しました。ご参加いただきありがとうございました。見事当選された皆様、おめでとうございます！
当選者様は、2025/12/4 23:59 (JST) までにGoogleフォームにて必要な情報をご記入ください。ご記入いただいた情報は賞品配布にのみ使用されます。受賞者リストは、リンクの下よりご確認いただけます。
>>https://t.co/1LwFs6isk8 November 11, 2025

なるほど。Nvidiaは製造とR&Dコストに70%以上の大きなマージンを乗せてGPUをクラウドに販売し、クラウド価格を押し上げている。Googleは、製造コストに近い価格でTPUを構築し、積極的なクラウド価格を押し出す

これが垂直統合で、チップからネットワーク、クラウドの全体のスタックを所有することで価格競争力が出てくる。学習は最速のチップを好むが、モデルが稼働するとコストの大半は推論に費やされ、安定した低コストのハードウェアが重視される

推論が支出の90%を占めるようになれば、勝者は最低のトークンあたりのコストを提供する者になる。Googleの計画はTPUでトークンコストを継続的に削減し、クラウド価格を通じてその節約を顧客に還元すること

Nvidiaは最先端のトレーニングで強さを保ち続けるが、ワークロードがTPUでの安価な推論に移行すれば、高いマージンは縮小する可能性がある

ディストリビューションもGoogleにとって大きなレバレッジで、Googleは検索、YouTube、Android、ワークスペースを通じてTPU容量を埋め尽くすことが可能 November 11, 2025

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

世界を席巻した3年前の「チャットGPT」デビュー以降、アルファベット傘下グーグルは熾烈な人工知能（AI）開発競争で出遅れたとの厳しい指摘が上がっていた。元最高経営責任者（CEO）やエンジニアといった社内の関係者すらも認めていたほどだ。 https://t.co/IkRlPULU4J November 11, 2025

🚨 【重要】YouTubeクリエイターさんへ

少し前から話題になってた例の件…
コミュニティガイドラインの執行が超強化された🫡と公式のお知らせが👀！

✍️規制の対象となるコンテンツ
❶オンラインギャンブル
❷カジノ風ゲーム(ソーシャルカジノ)
❸ゲーム内の過激な暴力

▼詳しくは【さらに表示】
それぞれの詳細を公式より抜粋して記載。

❶オンラインギャンブル
Google未認定のギャンブルサイトへの誘導を禁止してきたが、これを拡大。
デジタルグッズ（ゲームスキン、NFTなど）を含む、金銭的価値のあるアイテムを用いたオンラインギャンブルも取り締まりの対象に。

❷カジノ風ゲーム（ソーシャルカジノ）
現実の金銭を賭けないカジノ風ゲーム（ソーシャルカジノ）に関する方針を更新。
ソーシャルカジノサイトを描写、宣伝、または助長するコンテンツも、年齢制限の対象に。

❸ゲーム内の過激な暴力
これまでのガイドラインに加え、リアルな人間キャラクターが登場し「拷問」や「非戦闘員に対する集団的暴力」のシーンに焦点を当てた動画は新たに年齢制限の対象に。審査の際に、暴力シーンの「持続時間」（切り抜き集の場合は累計時間も考慮）、「焦点の当たり方」（ズームインなど）、キャラクターが「リアルな人間」であるかどうか、などが考慮される。 November 11, 2025

ゆみモモさんにこんなに嬉しいご感想をいただきました🍀✨

こんなに嬉しいお言葉をいただけたんですからしっかり100倍でお返ししなければ、ですね😊

ぜひ“Kindle X AI出版の教科書”を手に取ってGemini・Google AI StudioでAI出版してみてはいかがでしょうか🎵

もちろん自分の言葉でも執筆できます🪄 https://t.co/8DPfLXwjcp https://t.co/pqd1kDq9l6 November 11, 2025

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

20251126 美股盘前观察，

今天是感恩节休盘前的最后一个交易日了，先给大家讲点好消息。

1，今天依然可以正常交易，但明天休市，周五也休半天，度过了艰难的上一周，这周的市场表现确实值得感恩。

2，昨晚的美股受到降息预期增强和美债收益率回落的提振，三大指数集体收涨，整体偏乐观，但没有那种人人 all in 的疯狂，AI/科技股分化比较明显，市场在对 AI 龙头们在做估值的重定价，从原来单一认可的 GPU 龙头绝对溢价，开始往整条产业链进行利润重分配。

3，有 AI 届两条比较重要的信息，虽然时间上暂时都有些距离。首先是 OpenAI 内部预期到 2030 年至少会有2.2亿用户付费使用 ChatGPT。其次是 Meta 考虑 2027 年起在自家 AI 训练中更多采用 Google TPU，最早明年就会开始租用 Google Cloud 的 AI 芯片资源。

4，两条消息对 AI 行业本身长期都是利好，但对竞争格局却影响很大。有媒体把这种竞争形容成是 AI 领域的哥斯拉大战金刚，虽然是个幽默比喻，但是市场已经开始严肃讨论 NVDA 长期毛利和定价权可持续性的问题了。

5，这种行业内部的竞争格局变化，在个股之间会体现出很剧烈的波动，昨晚的 NVDA/AMD 被砸，资金去加码平台相关的标的 GOOGL、META、AMZN 等就是一个很明显的变化，这直接影响了纳指的结构。

6，顾着聊AI，回头讲讲一些重要的市场指标，首先是10年期美债收益率，回落到了4%边缘，美元指数也跌下100了，且 VIX 昨天也下跌10%，来到了 18+，所有的数据都在缓解对高估值板块的压制，避险情绪明显降温。

7，但是 18+ 的 VIX 波动率依然高于年内比较低的水平，叠加 16 的恐慌贪婪指数，市场现在的心理状态基本就是虽然手里持股，但是心里发毛。

8，今天比较重要的数据依然会在 21:30 发布，只是美联储关心的核心PCE通胀数据今天会再次缺席，不过会有耐用品订单+初请失业金数据发布，仍然值得关注。

9，如果耐用品+初请数据都弱于预期，那10年期美债收益率则很容易直接跌破4%，美股会再度 price in 提前降息+软着陆；如果数据太强，需求火热+初请很低，那科技股估计又要遭殃。

10，10年期美债稳在4%附近，黄金还能维持高位，其实侧面说明市场其实非常不信任长期通胀的控制。

11，昨晚阿里的财报，增收不增利，EPS大幅不及预期，市场情绪收到压制，虽然营收重回增长轨道，但利润端的下滑让投资者对未来的支出回报率持谨慎态度。而蔚来汽车那边减亏确实见效，但Q4扭亏为盈的难度依然很大，作为蔚来车主的我，仍报以最诚心的祝福。

12，中概这边，理想汽车今天盘前会出财报，市场预期 EPS 大幅下滑，但交付增速、毛利率、现金流会是重要的观察指标，这份财报对中概新能源 NIO、XPEV、BYD 都会有情绪联动作用。

13，最后分享一些感恩节的美股数据统计，仅供参考，别迷信。

- 感恩节前一天的成交量大约只有平时的 80%，感恩节后的周五只有大约 45%
- 过去 50 年，感恩节周，周三是平均涨幅最高的一天
- 周三日均涨幅约 +0.3%，而且有大约 74% 的时候收涨
- 节前风险溢价下降 + 心理情绪变好 → 容易收阳线

--

迷信和许愿救不了仓位，大家根据实际情况自行调整，我们后天见。 November 11, 2025

🚨今ほんとに狙い目🚨
💎近畿倭国ツーリスト｜近ツー感謝セール💎
明日（11/27）12:00まで‼️

💰最大20,000円クーポン配布中🔥
しかも今日から👇
🏙 東京・埼玉宿泊割引クーポン“最大1万円OFF”解禁‼️

そして…
じゃらん・楽天が満室でも——
👉“近ツーなら意外と予約できる”説、ガチで強い😳

さらに同時開催👇
🔥2025歳末感謝セール → 最大10,000円クーポン
🍁地域限定クーポン多数
🚄ホテル＋新幹線／✈️飛行機付きプラン対応

このラインナップ…普通に穴場💥
👉 今スグ Googleで「くまねこたび」と検索🔍
見た人だけ旅費が変わる💰⚡️ November 11, 2025

Nano Banana Pro、乙女ゲームの理解力まで高すぎて笑った🤣💘乙女ゲーム作ってる皆さん、そろそろ想像力を解放してもいい時代ですよ。キャラ設定、衣装、立ち絵、CG…ぜーんぶ AI に任せちゃおう✨私たちは恋愛とドラマに集中すればOK。🎮☺️
Nano Banana Pro–Prompt Share㉖–インディーゲーム
🐰prompt
乙女ゲームの主人公とサブキャラクターの設定資料集。

2025.11.26
@higgsfield_ai

on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model.
#Higgsfield #HiggsfieldBanana #Nanobananapro #PR #インディーゲーム #Indiegame #kanaworksai November 11, 2025

「識者ふりゃい」でGoogle検索しよう November 11, 2025

>数週間後にはGoogleが同じ機能作る。

そんなの100も承知です。「アメリカのベンダーが結局やるから倭国人が何もやらない」は超絶ナンセンスな考えだと思います。

駅で誰かが具合悪くても誰かが助けるでしょ精神で放置している倭国人の悪い特性、出ちゃってます。

やらないと何もわからないです。 https://t.co/EFzkn7vIet November 11, 2025

最近Googleがアツいというビジネスインサイダーの記事。①Gemini3.0Proが勝利して全一になった（敗北したOpenAIはサゲてる）②自社のTPUを使ってGemini3.0Proを作った。つまりTPUがすごい③独禁法の裁判の結果、罰金だけで済んだ。Chromeは分離させられずに済んでノーダメ④バフェットもGoogle株買った⑤言われてたほどAIで検索ビジネスの収益減ってない。むしろ増えてる（なんで？と言われても理屈は分からないが、実際数字が増えてるんだからしゃーない）
https://t.co/Fcv7I4keUi November 11, 2025

オータムカーニバルの写真をXに投稿してプレゼントをゲットしよう☺️‼️ＳＮＳキャンペーン😍

サガン鳥栖パブリックビューイングやドローン、芝生広場でのイベントの様子など、どんな写真でもOK👌ご自分で撮った写真をSNSに投稿してください🤳

#オータムカーニバル
#ボートレースからつ
上記ハッシュタグをつけて投稿してください😌

※イベント出演者以外の人物が写っている場合は、被写体の許諾を得たものを投稿してください。

グーグルフォームに必要事項を入力し応募してください👏
https://t.co/1uL802AoRE November 11, 2025

财务自由以后，我有哪些变化？

人生来是自由的，但却无处不身戴枷锁。
—卢梭

在投资理财这方面，我绝对输在了起跑线上。 我30岁才从学校毕业，来到硅谷淘金；32岁开始在券商那里开户投资证券基金；直到39岁时才买了人生的第一套自住房。

由于我出身于普通的农民家庭，又背着一身债务来到美国留学，因此特别渴望尽早“脱贫致富”，实现财务自由。

所以，在刚开始工作后的十几年里，我努力学习理财知识，并尽量多存钱、多投资。期间，为了提高投资收益率，我还曾经尝试投资个股；虽然结果并不理想。

当我最终在45岁实现了财务自由以后，心情并没有当初预想的那样，会“心花怒放”、“放飞自我”、仰天大笑出门去。毕竟那时刚刚跨过了财务自由的门槛，心里还是有很多顾虑，比如担心如果哪天股市暴跌，资产立刻会大幅缩水，一切美梦都成了镜花水月。

不知不觉，又过了几年了。随着家庭财富的稳步上升，我已经确认自己已经成功而且“永久”实现了财务自由。就算今天股市暴跌50%，同时公司把我解雇，我也不担心家里的财务问题。

那么，财务自由后，我自己的心态到底发生了哪些变化呢？

我觉得最大的变化是心态，而不是生活习惯。

我们的消费习惯，并没有发生大的变化。我的消费理念一贯就是：能用钱解决的问题，就不是大问题。但是，我们仍然不会去花钱去买自己觉得不值得的东西上，比如豪车、名表、奢侈的手包。

那么心态的变化，具体有哪些呢？

首先，是投资习惯的改变。我不再追求最高的回报率，但求最稳妥的收益。

比如，我现在绝对不会去投资高风险的产品，比如个股、加密货币等，而会坚守最安全可靠的指数基金。虽然指数基金的回报率可能比不过最热门的个股，比如英伟达，但是我已经不需要这么大的冒险了。

因为根据我的计算，只要我坚持投资指数基金，在我65岁左右时，我的财富足够达到九位数。

我现在的投资原则就是：不要冒没有必要的风险！

其次，是我投资理念的改变。我不再刻意追求固定的资产组合比例，比如90%的大盘指数基金加10%的短期债券，或者要把一点数量的资产配置在房地产上。

相反的，我更加接受多样化、个性化和和适合个人偏好的资产组合。

比如，很多朋友问我：标普500指数基金和纳斯达克100指数基金的比例，如何分配才是最佳？我以前肯定要坚持说：要以标普500指数基金为主。而我现在总是说：不需要纠结这个比例，你喜欢的方案就是最佳的方案！贵在坚持、不折腾。

最后，是我对生活和职业的态度发生了变化。在财务自由以后，我的确再也不担心被公司解雇。这让我的心态更加平和，从而减少了对于未来不确定性的焦虑感。

同时，我也不会太在意就业市场上薪资水平的变化，更不会琢磨着跳槽、找到下一个高薪职位。这也允许我把更多的时间集中在自己喜欢的事情上，比如读书、健身等。

这些也是财富带来的自由 -- 时间自由和选择自由。

如果你已经实现了财务自由，欢迎分享你的体会！

如果你想了解更多我的投资理财经验和见解，请去亚马逊网站或者Google Play Books，购买我的中文理财书《财富捷径》，或者英文版《The Shortcut to Wealth: Your Simple Roadmap to Financial Independence》。谢谢！

这是简体中文版《财富捷径》的链接：
-- Amazon: https://t.co/PnRkz5q91L
-- Google: https://t.co/KuThis41ge

下面是英文版《The Shortcut to Wealth》的链接：
-- Amazon：https://t.co/E4WYKfDlI2
-- Google：https://t.co/yuTm7IzP9i November 11, 2025

グーグルのツールを色々解説していただいて、色々できるんだなぁ、と勉強になりました。
内容がギュッと圧縮されていて理解が追い付かないところも多々ありましたが、こんな効率化の仕方もあるんだと面白かったです。
あとはどこまで自分で勉強して取り入れるかどうかかなぁと思いました。 https://t.co/xhVWoK0r9h November 11, 2025

【豊玉タクシーラーメン部】
博多 一風堂 大名本店@福岡
大山部長福岡遠征！
40周年太宰府に献梅されておりました。
限定 蒼いラーメン美味しかったです！

ー－－－－－－－－－－－－－－－
🏠博多 一風堂 大名本店
📍福岡県福岡市中央区大名1-13-14
🚃西鉄福岡駅徒歩7分
⏰11:00~22:00
🏅食べログ3.23点
🏅Google4.2点

#ramen #ラーメン #福岡ラーメン November 11, 2025