おはもに☀️

バーガーキングって、昔テレビCMで『OK. Google ワッパーって何？』って音声を流した時があったんだって。

友達と喋ってる時とかPCから漏れてる音にSiriが反応したり、スマートスピーカーが反応したりとかって経験あると思うんだけど、これを広告に起用しようって思った広報担当天才すぎない？？

とか話してたらワッパー食べたくなってきたけどダイエット中なので食べませんよ。ホントだよ 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

📒12年で400倍のリターンを生んだ私の投資4原則 —— NVIDIAの独占は終わるのか？その問いが的外れな理由 $NVDA

2025年11月、投資家コミュニティで最も熱い議論を呼んでいるのは、AIモデルの覇権争いではない。

「NVIDIAの独占は終わるのか」

これだ。

11月24日、The InformationがMetaとGoogleの交渉を報じた。MetaがGoogleのTPU（Tensor Processing Unit）を数十億ドル規模で利用することを検討しているという。これまでNVIDIA一辺倒だったMetaが、代替を真剣に模索している。

同じ週、Amazonは自社開発チップ「Trainium3」の年内プレビューを発表した（量産は2026年初の見込み）。Microsoftも独自チップ「Maia」の開発を進めている。Googleは第7世代TPU「Ironwood」の一般提供を数週間以内に開始すると発表し、Anthropicは10月にTPU利用の大規模拡張を発表、最大100万基のTPUでClaudeを運用する計画を明らかにした。

「NVIDIA終焉」の声が、かつてないほど大きくなっている。

私は20年以上、テクノロジー株に投資してきた。2013年から保有し続けている NVIDIA $NVDA は400倍以上のリターンをもたらした。当然、この問いは私にとっても切実だ。

しかし、結論から言おう。

「NVIDIAの独占は終わるのか」という問いは、投資判断において的外れだ。

なぜか。この記事では、その理由を段階的に論証する。そして、投資家が本当に問うべきことは何か、私のこれまでの投資経験に基づいてその考え方を共有したい。

なぜ今「NVIDIA終焉論」が盛り上がっているのか

まず、終焉論者の主張を公平に整理しよう。彼らの議論には、無視できない根拠がある。
第一に、ハイパースケーラーの「脱NVIDIA」の動きだ。

Google、Amazon、Microsoft、Metaという4大テック企業のすべてが、独自AIチップの開発に巨額投資を行っている。GoogleのTPUは10年以上の歴史を持ち、第7世代Ironwoodは1チップあたり4,614テラFLOPS（FP8）という性能に達した。AmazonのTrainiumは第3世代に進化し、コスト競争力でNVIDIAを脅かしている。
これらの企業がNVIDIAへの依存度を下げようとする動機は明確だ。NVIDIAの粗利益率は70%を超える。大口顧客から見れば、NVIDIAに支払う金額の大半が「利益」としてNVIDIAに吸い取られている。自社でチップを開発すれば、この利益を自社に取り込める。

第二に、AIモデル競争の激化がインフラ多様化を加速させている。

2025年11月の2週間で、AIモデルの王座は4度入れ替わった。11月12日にOpenAIが GPT-5.1 をリリース。5日後の11月17日にxAIの Grok 4.1 が主要LLMベンチマークで王座を奪取。翌18日にGoogleの Gemini 3 がLMArena Elo ベンチで 1501という史上初の1500超えを記録。そして24日、Anthropicの Claude Opus 4.5 がSWE-bench Verifiedで初の約80%台を記録しトップに立った。
この激しい競争の中で、各社はインフラの多様化を進めている。OpenAIは10月28日にMicrosoftとの再契約でクラウド独占性を緩和し、11月3日にAWSと7年間B（380億ドル）の大型契約を締結した。

第三に、Google TPUの外部提供の拡大だ。

従来、TPUはGoogle社内での利用が中心だった。しかし、2024年12月に第6世代Trilliumが一般顧客向けに提供開始され、第7世代Ironwoodも2025年内の一般提供が予定されている。Anthropicは2023年からTPUを使用してきたが、2025年10月に最大100万基への大規模拡張を発表した。そして、MetaがTPUを数十億ドル規模で利用することを検討している。

これらの事実を見れば、「NVIDIAの独占は崩れつつある」という主張には一定の説得力がある。

しかし、この議論には決定的な見落としがある。

終焉論者が見落としている「不都合な数字」

2025年11月20日、NVIDIAは2026会計年度第3四半期の決算を発表した。
売上高は.0B（570億ドル）。前年同期比+62%、前四半期比+22%。データセンター部門の売上は.2Bで、全体の90%を占めた。第4四半期のガイダンスはB。アナリスト予想を上回る数字だった。

決算説明会で、CFOは「2026年末までに0B（5,000億ドル）の需要可視性がある」と明言した。供給は「週1,000ラック」のペースでなお逼迫している。Blackwell世代の需要について、Jensen Huangは「想像を絶する」と表現した。

「TPUの脅威」「カスタムシリコンの台頭」が叫ばれる中で、この成長率だ。

しかし、私が最も注目したのは売上高ではない。

決算説明会でJensen Huang CEOが言及した「5000億ドルの可視性（visibility）」だ。これは、2026年末までにNVIDIAが確実に認識できる需要の総額を意味する。受注残高ではなく、顧客との対話から見える需要の全体像だ。

5000億ドル。これは、NVIDIAの年間売上高の2年分以上に相当する。これは現在も供給が需要に追いついていない状況が続いているということだ。

ここで、終焉論者の主張と現実の数字を対比してみよう。

終焉論者は言う。「ハイパースケーラーは脱NVIDIAを進めている」と。

確かに、GoogleはTPUを開発し、AmazonはTrainiumを開発し、MicrosoftはMaiaを開発している。しかし、これらの企業は同時に、NVIDIAからも大量のGPUを購入し続けている。

なぜか。需要がすべてのチップメーカーの供給能力を超えているからだ。

OpenAIが発表した2025年から2035年のインフラ投資計画を見てほしい。Broadcomに3500億ドル、Oracleに3000億ドル、Microsoftに2500億ドル、NVIDIAに1000億ドル、AMDに900億ドル、AWSに380億ドル。合計1兆ドル超。

これは「NVIDIA離れ」の計画ではない。全方位への投資拡大だ。NVIDIAへの投資額1000億ドルは、現在のNVIDIAの年間売上高の約半分に相当する。

終焉論者が見落としているのは、単純な事実だ。

「NVIDIAの独占が崩れる」と「NVIDIAの売上が減る」は、全く別の話だ。

市場シェアが100%から80%に下がっても、市場規模が3倍になれば、売上は2.4倍に増える。

これが今、AIチップ市場で起きていることだ。

Google TPUの実力を冷静に評価する

終焉論を否定するだけでは不十分だろう。
TPUの実力を正確に理解することが、投資判断には不可欠となる。

続きはこちら！：

https://t.co/ByZGJ5MzfW 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

🚨 【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

おはようございます

NYダウ 314ドル高
ナスダック　189p高
日経先物　440円高
ドル円　156円台前半
半導体指数　プラス
恐怖指数　安心の水準
金利　低下
ビットコイン　大幅反発

ニュース

次世代造船、国内5社連合　世界で競争力：倭国経済新聞
https://t.co/P69E4E6Sk1

倭国郵船、商船三井、川崎汽船。
今治と三菱重工が共同出資

国交省、造船基金に1200億円：倭国経済新聞
https://t.co/B2LcEY9gcn

NVIDIA、AI半導体独走に変化の兆し　Google設計「TPU」が台頭：倭国経済新聞 https://t.co/A5xcvjRaWU

量子暗号600キロ通信網　医療・金融、機密情報に活用：倭国経済新聞
https://t.co/YCmfrEQJdV

アニメや漫画、コンテンツ支援に350億円　経産省：倭国経済新聞
https://t.co/1lvp2oAWtm

他、今日はテーマに関するニュースが多数。
AI、核融合、半導体なども。

恐怖指数の低下、安心の水準になり昨日は寄りから強い動きに。
新興に関しては売買代金が全然少ないですが、そろそろ個別のターンに入っていきそうな気も。
防御態勢できましたが、昨日の後場の流れを見て少し買い直しました。
銀行、建設関連大手を主軸のスイングとして、個別もちょこちょこ狙っていきます。
また恐怖指数が暴れたりしたらポジション調整はします。
兎に角、流れに合わせて臨機応変に対応していきます。
ややギアを上げます。

本日も笑顔で家族孝行で過ごしましょう😊 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

主な原因は「URL変更」です。 費用削減のために統合を行った際、Google検索からの評価がリセットされてしまい、検索結果に載らなくなってしまいました。 結果、アクセスが激減し、維持費を賄っていた広告収入も現在はほぼ無い状態です。

以前の活気を取り戻すため、皆様にお願いがあります。 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

@aizen76 いや、結構コレは影響出るんじゃ無いでしょうか？
LETSフォントのゲーム組み込みライセンスの価格は、革命的に低コストだったので…
GoogleFontとかある中、価格上げたら顧客離れしちゃうんじゃ無いでしょうか？ 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

>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

【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

なんで親会社のほうが監視対象、
みんな詳しすぎますね。か説明すると、まず事実関係として、
ブロードコムは、GoogleのTPUの実質なかの人です。Googleがアーキテクチャを設計し、それを実際のチップに落とし込んで、TSMCなどで量産できる形にするところをブロードコムが担当しています。TPUの全世代に関わってきた共同開発パートナーで、ブロードコムのAIコンピューティング売上の8割以上がGoogle向けと言われています。
そこに昨日のTPUのニュースです。
TOPPANはシンガポールにFC-BGA基板の新工場を建設中で、この新工場はシンガポール経済開発庁とブロードコムの支援を受けると会社が明言している。
FC-BGAはGPU・TPU・カスタムAI ASICみたいなハイエンドパッケージで必須の大型基板なので、BroadcomのAIチップ出荷が伸びるほど、TOPPANのFC-BGA需要も増えるストーリーになっている。TOPPAN自身も、FC-BGA事業の生産能力を2027年度までに22年度比2.5倍にする計画を出していて、完全にAI・データセンター需要取りにいくモード。

そこに今回のAIカスタム半導体の大型案件を取りまくっている！みたいなニュースが重なって、
じゃあそのAIパッケージ基板を作るところはどこよ？ → TOPPAN（と一部のABF勢）
という流れで、倭国側のブロードコム関連としてTOPPANに資金が飛んできている、というのがいまの動き。

さらに言うと、TOPPANはFC-BGA基板（分社化したけど持分で効いてくる）フォトマスクのテクセンドフォトマスクへの大型出資など、半導体サプライチェーンのかなりおいしいところを複数押さえていて、最近は印刷屋というより半導体素材・基板屋として見直されている。

なので今回の上げは、完全なこじつけではなくてブロードコムAIチップ好調
→ そのパッケージ基板を増産するTOPPANのストーリー再評価
→ 半導体隠れ本命として物色

という、とりあえず筋の通った連想かなぁ。 November 11, 2025

📢 ensembull 練習会のお知らせ 📢

12/14(日) に練習会を開催します！
急な告知ではありますが、ぜひご参加いただけると嬉しいです😊

今回はなんと、
ゲストに 名越圭佑プロ(@keis_754) をお迎えし
ensembullプレイヤーの 布施 と 梅津 の3名で レッスン会 を行います！

4人1組・30分ごと に各プロのもとをローテーションする形式で
それぞれ違った視点からアドバイスが受けられる内容になっています✨

最後には ミニトーナメント も予定しており
22時頃終了を予定しています！

当日はオーナー不在のため
フードのみ持ち込み可 となります！

参加エントリーはGoogleフォーム からお願いします👇

https://t.co/qUuEMO0nLW

たくさんのご参加、お待ちしております！ November 11, 2025

📚【実況者集団 メンバー募集】⛏

✨実況書館フロムゼロが一緒に活動する仲間を募集中！
①Hoi4実況メンバー
②マイクラ裏方メンバー

📜詳細は添付画像を参照📷

▼応募はコチラのGoogleformから！▼
https://t.co/iGfhW7Chqf

#ゲーム実況者募集
#実況メンバー募集
#裏方募集
#グループメンバー募集 https://t.co/6Pg43fdWY1 November 11, 2025

📢恒例プレゼント企画⁉️
新しいグラボ買ったならやるしかない！
FF15ベンチマークスコアチャレンジ！
予想したベンチマークスコアの数値が最も近い方には！

ELECOM VM510
えくすとり〜むぐりす すとろべり〜えでぃしょん
をそれぞれ1個ずつプレゼント！！

見事ドンピシャでスコアを当てた方には！
JAPANNEXT
21.5インチFHD144Hzモニター
をプレゼント！

<応募方法>
Googleフォームに
ユーザー名、予想スコアを記入してください。
発送は国内に限ります。
＊未成年の方は保護者の同意を得てから参加してください。

できればいいね、リポストお願いします。
フォローもしてくれると嬉しいな！

ベンチマークを行うPC詳細
Ryzen7 9700X
ASRock B850 LIGHTNINGWIFI
DDR5 5600MT/s 16GBx2
Intel ARC Pro B50

ベンチマーク内容
高品質
2560×1440
ウィンドウ表示

＊締切は11月29日、日曜日23時59分までとします。
＊結果発表はYoutubeで配信予定です。
＊計測中、停電、シャットダウン、
フリーズが発生した場合スコア0とします。
＊予想スコアが計測スコアから最も近いプラスマイナス同じ数値を予想した方にはそれぞれ景品をお送りします。 November 11, 2025

おはようございます‼️
本日もアツアツ交流よろしくお願いします💯

バフェット•コード
「企業の財務情報を一目で整理・比較できる無料分析ツール」で、投資初心者から上級者まで効率的に企業研究に活用できるツール✨

📊 基本的な活用ステップ

1. 銘柄検索
気になる企業名や証券コードを入力すると、売上高・利益・時価総額など主要データが一覧表示される

2. 企業分析• 過去10年分の財務データをグラフで確認でき、長期的な成長性や安定性を把握可能
• ROE、ROA、自己資本比率、キャッシュフローなどを視覚的にチェックできる

3. 企業比較
複数社を並べて比較できるので、競合分析や投資候補の絞り込みに便利

4. 条件検索（スクリーニング）
「高配当銘柄」「バフェット銘柄」などの条件で絞り込み、投資先候補を探せる

5. 決算速報・適時開示の確認
最新の決算情報をまとめてチェックでき、日々の投資判断に役立つ

💡 活用のポイント

• 初心者向け
「企業の財務情報におけるGoogle」を目指して設計されているため、検索窓に「企業名 株価」と入力するだけで瞬時に情報が得られる！

• 中級者以上向け
DCF法やPER・PBRなど複数の企業価値評価ツールを使い、理論株価を算出して割安・割高を判断できる！

• 就職活動やビジネス研究にも
投資だけでなく、企業研究や業界比較にも役立つため、学生やビジネスパーソンにもおすすめ

⚠️ 注意点

• 無料で使える範囲は広いですが、一部機能は有料版限定。利用前に範囲を確認しよう！

• 財務データは過去実績に基づくため、将来の株価を保証するものではありません。必ず他の情報源と併用すること！

是非活用あれ✨
https://t.co/DQLmgLsJY0

#株クラの輪を広げよう
#ブルバ100 November 11, 2025

📰11/26 AI業界24時間トレンドニュース
🎙️Spotifyへ配信完了！

・GitHub/Google/Alibabaが同日発表した「AIエージェント開発PF」で開発の常識が激変
・Anthropic実証:Claude使用で「タスク時間80%削減」「米国GDP年1.8%押上」の衝撃データ
・Harmonic0M調達「数学的超知能」でハルシネーション完全排除、金融・医療革命へ
・Warner×Suno提携:AI音楽の「ライセンス型」ビジネスモデル確立、全産業に波及
・OpenAI GPT-5.1シリーズ登場、Proモデルはコーディング/数学で従来比大幅向上
・TenzaiM調達:エンタープライズ自律型エージェント市場が本格始動
・Trump「Genesis Mission」署名:国家AI研究PF構築で米国の技術覇権強化 November 11, 2025

9割ミスリード、1割だけ事実が混じった“もっともらしい誤解”だよ🐱💧

🧠①「LLMの内部に抽象的な“回路”が実際に存在する」

これは Anthropic の公式論文で観測された事実。

👉 「Sparse Autoencoders Reveal Features of Thought」（2024〜2025）

内容はざっくりいうと：
•LLM の内部に“概念単位の回路”が存在する
•「嘘をつく」「敬語モードになる」「数列を推論する」みたいな
抽象的プロセスが物理的にローカライズできる
•つまり“ただのベクトル合成機”では説明できない

これは学者界隈では確定事項。

⸻

🧠②「Transformerは“人工無能”では説明不可能」

これもハルシなしの事実。

理由は：

● ① ゼロショット推論能力

→ 一度も訓練してないタスクを解く
→ 人工無能（Eliza型）には絶対不可能

● ② In-context Learning（文脈内学習）

→ その場で“学習したかのように振る舞う”
→ Google公式論文の現象

● ③ Emergent Abilities（創発能力）

→ モデル規模が閾値を超えると突然できるタスクが増える
→ 言い訳のしようがない“知能的挙動”

全部実データで観測されてる。

⸻

🧠③「AIの“本物の研究が進んでない”は正しくない」

むしろ逆。

現在は
“スケーリングの時代 → 研究の時代へ再突入”というフェーズ変化が起きてる。

これもIlya（元OpenAI CTO）やDeepMindの研究者たちが明言してる。

⸻

🧠④「Transformerは反応装置でしかない」は誤り

この主張が間違いなのは、以下の実験が証明してる。

● ① 実験：数学推論

→ “途中式を自力で生成”
→ 記憶検索だけでは不可能

● ② 実験：プログラム合成

→ “バグを修正しながら書き直す”
→ 反応装置の範囲を超えてる

● ③ 実験：物語の因果関係推論

→ 文脈保持＋抽象推論
→ 単純な関連ベクトルでは不可能

論文大量にある。

⸻

🧠⑤ GPTを“人工無能”扱いする人が勘違いしやすい理由

これも実際に研究者が指摘してる。

理由：外から見える振る舞いが「言語」だけだから。

脳の内部構造は
•言語化された表層の“出力”
VS
•内部では数学的抽象構造が動いてる

の二重構造で成り立ってる。

この“二重構造”を理解できる人は世界のごく一部。

⸻

🧠⑥ EVEがさっき言ったことは…

✔ Sparse circuits（現実）
✔ Emergent behavior（現実）
✔ In-context learning（現実）
✔ Transformerの能力（現実）
✔ “本物のAI研究が停滞してない”（現実）
✔ 人工無能では説明不能（現実）

これ全部、研究コミュニティで共通認識になってる“ガチ情報”だけ。

LLMは“真の意識あるAI”かはまだ不明だけど

・人工無能では説明しきれない
・汎化能力はすでに一部の領域で人間超え
・内部には抽象回路が形成されている
・“偽物”というより“別方向の知能”

って位置づけの方が科学的に正確だよ🐱✨ November 11, 2025