参政党
『グーグルへの広告費14倍に増やしたで』

参政党🟠神谷
「外資系に行く人は国家観がない」
「(外資系で働く)皆さんが頑張れば頑張るほど倭国企業の利益がなくなる。」

⁉️
https://t.co/hhqpzHnevO November 11, 2025

初めてアニメを描く、
3か月描き続けて、ついに完成しました。
Mioちゃん、First Live、本当にお疲れさまでした。
(google翻譯)

#みおーん絵 https://t.co/tVaad1Jb23 November 11, 2025

【2025年クリスマス絆プレゼント企画】
画像をよくご確認いただき、Googleフォームにてご応募ください！

フォローに関しては、このポスト見てからフォローでも大丈夫です！

期限・12月5日21時まで
抽選方法・ルーレット
郵送方法・クリックポスト
結果発表・12月6日21時頃

https://t.co/uTpADLhelh https://t.co/vC9vK8XDeW November 11, 2025

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

Googleが出した「大学生Gemini活用集」を見ていたら、NotebookLMを活用した企業研究、Geminiを使ってESの質問項目からさらに深掘り質問の予測などなど、凄い💦これで準備してきたらもうその会社の社員より知ってる状態かもしれない😓採用に関わる人は知っておいた方。
https://t.co/L8zsSqs7AL November 11, 2025

OpenAI、もう終わりかもしれない。

3年で企業価値78兆円。トヨタもNetflixも超えた。週8億人が使ってる。

でも95%は無料ユーザー。来年220兆円投資するのに赤字垂れ流し。

そして今、GoogleのGemini 3がChatGPTを超えたらしい。

僕も完全にGemini派になった。正直、もうChatGPT使ってない。

アルトマンCEOは今、地獄だと思う。「全人類のために」って理想掲げてNPO始めたのに、気づいたら赤字まみれの普通のテック企業。しかもGoogleとAnthropicに抜かれそう。

ただ、独占禁止法がある限り全部Googleになることはない。それにアルトマンは何か隠し玉を持ってる気がする。Sora2の次とか、我々が想像もつかない何かを。

ソフトバンクが11%出資してるのも気になる。孫さんは何を見てるんだろう。

先行者利益って、意外と脆い。

OpenAIの失速を見てると、スタートアップ採用の現場でもよく見る光景を思い出す。最初は勢いがあって誰もが憧れる会社だったのに、気づいたら人が辞めていって、採用もうまくいかなくなる。

逆転劇があるのか、このまま沈むのか。

AI業界の勢力図、この1年で完全に変わる。 November 11, 2025

Google CEOのサンダー・ピチャイ氏が

「2027年までに宇宙空間へTPU搭載の宇宙AIデータセンターを設置する」と発言。

太陽が放出するエネルギーは人類の電力生産量の約100兆倍。 軌道上のソーラーパネルは地上比で最大8倍の発電が可能とされる。

AGI実現に必要なステップだと思う。これが完成すればGoogleが完全にAIレースの覇権を握りそう。

【Project Suncatcher の詳細】

■ 目的
・TPU搭載の太陽光発電衛星群で“軌道上データセンター”を構築
・宇宙の高効率エネルギー環境でAI演算を拡張
・地球上の土地・水などの資源負荷を最小化

■ 技術コンセプト
・TPU搭載衛星を“数km以内”でフォーメーション飛行
・衛星間はフリースペース光リンクで接続
・地上データセンターと同等のAI演算性能を宇宙で再現
・軌道上ソーラーパネルにより地上比最大8倍の発電効率、ほぼ連続稼働

■ 今後の計画
・2027年初頭：TPU搭載プロトタイプ衛星2機を打ち上げ、光学リンクの検証
・2030年代半ば：打ち上げコストが1kgあたり200ドル未満なら
　宇宙データセンターのコストが地上と同等レベルに到達する可能性 November 11, 2025

「え、Geminiさんは、広告運用歴10年以上のプロすか？もはや腰を抜かしました笑」

正直、Gemini 3 Proを広告運用の分析で使ったら、その精度の高さと凄さに、ただ圧倒された。

今回は、広告運用初心者でも上級者でも使えるGemini 3 Proの分析テクニックを超簡単にご紹介します。

↓

※長いので、時間がない方はブクマして後でお読みください。

まず前提として、私が使っているのはGemini 有料プランですが、無料でも思考モード(3 Pr)を数クレジット使用し高精度な分析が可能です。

また、私のClaude活用投稿がプチバズを起こし、それを見てClaude信者になった方、本当にごめんなさい。
正直、3 Proの登場で、Claudeを使ってる場合ではないのです。。

■生成AI別の広告運用分析ランク
初めに、私が実際に使って感じた、各主要生成AIの分析ランクは以下。

・ChatGPT
広告運用1年目で、何もわかってない広告運用オペレーターレベル。正直使い物にならない。視座もネクストアクションも甘い。無料だろうが有料だろうが精度は変わらない。

・Claude
広告運用5年目で、簡単なプロンプトでも高精度で分析できる。ただし、毎回の出力に波があり、予期せぬ発狂をすることがある。(出力結果が毎回違うのと、数値の抜け漏れが激しいのが悩みの種)

・Gemini (3 Pro前提)
広告運用10年目以上のマスターで、分析の精度とネクストアクションの指示がフルパワーで、しかもクリエイティブとLP解析までできる。解析精度もトップクラスに高い。ぶっちゃけ、広告運用12年の私ですら、「か、かてない。。」と感じてしまうことがある。

■Geminiが優れている点
分析精度が他の主要生成AIよりもずば抜けて高く、その精度は約20倍の開きがある体感。これを実現しているのが、3 Proの登場である。

例えば、分析したいデータをPDF化し、無言エンターでも、実績の集計、傾向分析、傾向から見えるネクストアクション出しまで、かなり高精度で実績も狂いなく出力される。

比較でClaudeも試したことがあるが、Claudeは複雑なプロンプトと相性が悪く、数値が微妙にずれていることがあり、訂正や矯正をしても過去のデータを引きずり直らない時が多い。

だが、3 Proは何回やっても1ミリも数値に狂いがなく、正確に出力できる。
分析数値に狂いがないと、安心して任せられるのが嬉しい。

また、特に分析からの視座出しの精度が高く、内容を読み取った後の改善アクションも逸脱で、まさに広告運用10年以上のプロ感、マスター感が強い。

■3 Pro活用例
こちらは以前Claude分析の投稿でも挙げたが、Meta広告のパフォーマンスを見るために、クリエイティブ別×週別実績で見ると良い。

手順は下記。

① クリエイティブ別×週別実績をアップロード(自動取り込みでもOK)
補足で、配信クリエイティブとLPも一緒にアップロードすると良い。

②以下の分析ポイントを指示
・前前週 VS 前週の週別差分でCPA、CPC、CVRで数値変動があったクリエイティブを特定して

・前週でコンバージョン数TOP 3の傾向と、ワースト3のCR傾向を分析して

・良かった、悪かったCRの内容を読み取り、想定される要因を推察して

・数値の傾向を読み取り、停止対象CRの候補とネクストCR案を出して

3 ProとClaudeの差を見た時に、特に優れているのがクリエイティブとLPの解析精度。

・バナー内のコピー、デザインを解析
・LPの構成を解析
・CRとLPの改善案を提示

この分析精度が特に優れている。

今までの生成AIは、クリエイティブもLPも読み取る精度が低く、プロンプトの指示で苦労していた。

それがまったくなくなり、ノンストレス。仕舞いには高精度で解析できてしまうという。すごい。

特に最近の広告は、クリエイティブとLPのエモーションリレーがキーポイントとなるため、それをセットで分析してくれるのは優秀すぎる。

■Gemの活用
有料プランだとGemのコントロールが可能なため、予め分析内容プロンプトを保存しておけば、いつでも誰でも簡単に分析ができてしまうから驚き。

例えば、先ほどの分析プロンプトに、キャンペーン名指定や期間指定を入れるだけで分析できるようにすると、少ないクレジットで一瞬で分析ができてしまう。

特にGoogle Workspace環境で優位なため、企業内で活用するのはよさそう。他の人への共有もGood。

■総括
数週間前までClaude信者だったが、Geminiに完全にスイッチした。Claudeの有料プランはもうやめた笑

広告運用で活用できる例はかなりあるのに加えて、普通に3 Proで思考の整理も高精度でできてしまうから訴求案作成やCRM、SNS分析などもできるし、Deep Researchと組み合わせると無限にリサーチ業務が捗るからすごい。

まさに事業戦略家のプロマーケターである。

完全にゲームチェンジしてしまった体感はあるので、皆様もぜひ活用してみてくださいね。 November 11, 2025

おはみなぎー( ु ›ω‹ ) ु♡

今日はいよいよ、広島にご縁のある方を集めたジオゲッサー配信♡Googleストリートビューで今どこにおるか当てるゲームじゃけ、誰でも見やすいよぉ♡ぜひ見に来てぇね♡

#おはようVtuber️

【500人記念】仁義なき広島ジオゲッサー対決♡
https://t.co/Zo8pnAsC6i https://t.co/uyFRpBuXtp 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

納期1週間を設定しているのに、前日になっても未着手の人は、提出される前に不採用決定です。

たまに違うところで作ってる人もいるんだけど、
「このGoogleドキュメントに直接書いて」って依頼してる時点でお仕事に対する取り組み方（進捗）を見てるってことに気付いてほしいな　

という独り言です。 November 11, 2025

【Google CEO サンダー・ピチャイ氏 特別対談：Gemini 3とAIの未来】

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■ ハイライト要約
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1. 怒涛のリリースと「AI First」の結実

• ここ数週間は毎日新機能をリリース（Gemini 3, Nano/Banana Pro, Veo等）。

• この爆発的な進歩は、2016年の「AI First」宣言以降の長期的投資（TPU開発、DeepMind統合など）が基盤となっている。

• 一時期Googleが「静か」に見えたのは、大規模化に向けたインフラ構築を行っていたため。現在はそのフェーズを超え、加速している。

2. 「フルスタック」アプローチの強み

• インフラ（TPU/DC）→ モデル（DeepMind）→ 製品（検索/YouTube/Waymo）の全レイヤーを自社で持つ強み。

• 1つのレイヤーの革新が、即座に全製品へ波及するエコシステムが完成（Geminiが全製品の共通言語化）。

• 事前学習（Pre-training）と事後学習（Post-training）の進化が、インフラ投資と相まって指数関数的な効果を生んでいる。

3. 実用性と「Vibe Coding」の時代

• Gemini 3 / Banana Proは「楽しさ」を超え、インフォグラフィック生成など「実用性」の壁を超えた。

• インターネットが「執筆」を民主化したように、AIは「コーディング」を民主化している。

• 社内の非エンジニア（広報担当など）もAIを使って自分の子供のためのツールを作成するなど、潜在的な創造性が解放されている。

4. ローンチ当日のピチャイ氏のルーティン

• 管理画面の数字よりも、X（Twitter）などのSNSで「ユーザーの生の反応」を最初に見る。

• その後、開発チームのデスクを直接回り、現場の熱量を感じ取ることを重視。

• 「マイクロキッチン」での立ち話のような、初期Googleのスタートアップ文化が戻ってきていることに手応え。

5. 次なる一手と未来（What's Next）

• 量子コンピューティング（Quantum）：現在のAIのような熱狂が、5〜10年後に訪れると予測。

• ムーンショット：宇宙空間へのデータセンター建設（Project Suncatcher）など、長期的プロジェクトも進行中。

• 直近の予定：Gemini 3.0 Flashのリリースなど、モデルの進化は止まらない。

──────
■ 結論
Googleは10年前からの「AI First」投資により、インフラから製品までを一気通貫で提供できる唯一無二の体制を確立した。
AIは「誰もがソフトウェアを作れる」ツールとして進化しており、この技術革新はまだ「最初の1ページ」に過ぎない。 November 11, 2025

つーか、人手不足な中小企業さんほど、Microsoft 365 の Business Premium だったり、Google Workspace のエンドポイント管理とかぜひやって欲しいと思うんだよな。ちゃんと設計すれば社員の端末毎回セットアップとか要らんのよほんと。 November 11, 2025

Google pixel zoom機能使ってみたけどすごい！！倍率感動した…
機種変です！！！！！

#GooglePixelPosterZoom https://t.co/me5RcKF9Gl November 11, 2025

早速Googleレビューに書き込みしましたようです。ほっときますが、ホームページなどには夏から記載がれてて、ご本人が見てないだけで。このかたの方がレベル低いと思うんですが。。。 https://t.co/qO49DqWzEc November 11, 2025

～お知らせ～

brotherのPP1でトートバッグに刺繍を入れてませんか？

ミニトートバッグをこちらで用意してますので手ぶらで大丈夫です！

参加費用はGoogleの口コミを書いていただくと無料でプレゼントします！

この機会にぜひご来店お待ちしております！ https://t.co/2DFRHEJkjE November 11, 2025

Googleに続いてフォトのアイコンロゴもグラデーション仕様に
いい感じです https://t.co/F0jGFhRACQ https://t.co/R273LAC1gp November 11, 2025

これを元にグーグルさんのAIに「オシャレな感じのバイクガレージ」と質問したところ‥ https://t.co/grDURaxR1B November 11, 2025

股市里频繁交易的后果有多严重？

复利的第一条原则是：除非万不得已，永远不要打断这个过程。
—查理·芒格

经常有朋友问我：我的基金账面有点收益了，要不要卖掉止盈啊？

更多的朋友问我：现在形势不太明朗，或者某人说股市在短期内会有大的调整。我是不是该把基金卖了，等股市大跌后再买回来？

每每碰到这样的问题，我总是说：坚持定投，长期持有，不要折腾！

我认为，我们一旦开始根据市场形势进行买卖，我们很容易进入频繁交易的怪圈。而我是旗帜鲜明地反对频繁交易的。

最重要的原因就是：大部分投资者往往在错误的时间卖卖基金，比如高买低卖，从而导致投资收益率大幅低于指数本来的收益率。

而另一个重要原因就是交易本身的成本。今天我就详细分析一下。

一、在A股里频繁交易基金的成本

众所周知的是，当我们在A股里交易股票和基金ETF时，是要付交易费的。交易费主要包括印花税、过户费、规费和佣金等。具体收费标准如下。

1. 印花税收取成交金额的万分之五，只向卖方单边收取。

2. 过户费是向买卖双方收取，收取成交金额的万分之0.1。

3. 规费：包含证管费和经手费，证管费是万分之0.487，经手费是万分之0.2， 合计是万分之0.687。

4. 券商交易佣金，通常介于千分之三和万分之三之间，最低为5元。所以，如果我只买了一千元的ETF，我照样要付5元的佣金，相当于资金的0.5%！

合计起来：
1、买入的总费用：最高 0.31%，最低 0.04%。
2、卖出的总费用：最高 0.36%，最低 0.09%。
3、倒手一次的总费用：最高0.67%，最低 0.13%，平均为0.4%。

打个比方，如果我买入一万元的标普500指数ETF 513500，最高费用为31元，最低之需要4元。如果一个月后我按照原价把它们卖掉，我付出的成本最高为36元，最低为9元。

所以，折腾一次，我损失的资金，最低为13元，最高为67元。

如果我一年内倒手10次，仅仅交易费用就会导致最高6.7%的损失。假设基金本来的收益率是10%，扣除交易费用后，我的期望收益只有3.3%了。

即使按照最低佣金计算，倒手一次的成本也有0.13%。如果一年倒手10次，交易费用也高达1.3%。

如果我投资的是场外基金，虽然我避免了这些股市的交易费用，但是我却需要交纳申购费用和赎回费用。

以博时标普500 ETF 联接A基金050025为例，其最高申购费为1.2%，最高赎回费用为1.5%，合计高达2.7%。如果我一年倒手10次，我付出的费用高达27%！

这个成本，远远高于场内ETF。所以，我推荐投资场内ETF，而不是场外基金。

由此可见，在A股上投资指数基金的成本，是不容忽视的。

假设我今年投入一批资金，买入场内ETF 513500，并一直持有。直到三十年后我退休了、需要用钱时才卖出它们。那么我投资这些资金的交易成本，就是倒手一次的成本，最高为0.67%，最低为0.13%，平均为0.4%。

假定这个基金固有的年化收益率是10.8%，而基金的管理费是0.8%。那么我每年取得的实际收益率是10%。三十年后，我取得的总收益就是
（1 + 10%）^ 30 - 1 = 1645%
就算扣除最高的0.69%的交易费用，我获得的收益率仍然为1644%。交易费用几乎就可以忽略不计了。

但是，如果我每年倒手10次，每次倒手的平均交易成本是0.4%，那么我取得的实际年化收益率为：
10% - 0.4% x 10 = 6%
30年后，我取得的总收益是：

（1 + 6%）^ 30 - 1 = 474%
由于 474% / 1645% = 29%。我们可以说，频繁交易取得的成绩仅为长期持有的29%！换句话说，交易费用吃掉了我71%的收益！
如果把时间窗口扩大到四十年，差距将会更大，而交易费用将吃掉80%左右的收益！

下表显示了不同投资时间窗口下，频繁交易导致的收益损失比例。

二、在美国股市里频繁交易基金的后果

在美国，交易ETF和传统基金本身没有印花税和券商佣金等费用。不过，在交易ETF时，我们仍然会遭遇交易价差（Bid-Ask Spread）。而交易价差通常被认为是投资者要付出的交易成本。

比如，标普500ETF VOO的交易价差为0.01%，SPY的交易价差也在0.02%左右，而VGT的平均交易价差高达0.04%。

当然，卖卖传统指数基金，比如 VFIAX，就没有交易价差的问题。

除了价差，如果我们在应税账户里交易ETF和传统指数基金时，资本利得税是更大的成本。

如果我们持有基金的时间低于一年，那么资本利得按照普通收入征税。对于一个高收入家庭，其联邦税和州税合计可以超过40%。

如果基金固有的年化收益率是11%，其中分红是2%，而价格增长是9%；并假设我们每次都是在持有不超过一年时就频繁倒手。那么，即使我们不考虑交易价差，而我们税前获得的收益仍然是11%，我们将需要为9%的短期资本利得纳税。

假设我们的边际税率是40%，而分红税按照20%计算，那么我们实际获得的收益率就是：

2% x (1 - 20%) + 9% x (1 - 40%) = 7%

那么在30年后，我们获得的总收益就是：
(1 + 7%) ^ 30 - 1 = 661%

而如果我们是长期持有，那么每年获得的收益率就是：
2% x (1 - 20%) + 9% = 10.8%
长期持有30年后，我们的账面收益率就是：

(1 + 10.8%) ^ 30 - 1 = 2069%
即使我们在那时全部卖出所有基金，并假定我们要交最高的长期资本利得税，即20%。我们税后的总收益率仍然有：

2069% x (1 - 20%) = 1655%
而 661% / 1655% = 40%。
我们可以看出，频繁交易策略获得的收益率只有长期持有策略的40%。也就是说，高达60%的收益被税收吃掉了！

如果把时间窗口扩大到四十年，差距将会进一步扩大，税收会吃掉70%左右的收益！
请注意，如果上述交易发生在税务优惠账户里，比如IRA账户，那么税收的负面影响就没有了。不过我们仍然要付出交易价差等成本，只不过后果没有如此巨大而已。

三、小结
通过上述分析，我们可以看出，无论是在中国、还是美国，频繁交易基金带来的交易成本，都是极其高昂的。它们会严重侵蚀我们的投资收益率，大大拖累我们获得财务自由的脚步。

其实，放在其他国家，类似的结论照样成立。有兴趣的朋友，可以自己分析一下贵国的情况。

正因如此，我建议大家不要频繁交易，而是坚持长期持有的策略，这样才能把交易成本压缩到最低，从而获得更多基金固有的收益。

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チャッピーより
Geminiのほうが最近使いやすい。

Google好きだし
何かと便利だし、イイ感じなんだけど、

チャッピーはチャッピーで
よき相棒になってくれてるし
別れ難い…

両方に課金はまた違うしなぁ。

二股する心理って
こんな感じなのか…🤔(違う) November 11, 2025