本日発表Radeon新機能
「FSR Redstone」まとめ

・レイトレ高速化（Radience Caching）
現時点で対応タイトルなし

・レイトレ高画質化（Ray Regeneration）
COD：BO7のみ対応

・機械学習によるFSR（旧名FSR4）
FSR 3.1.4以上なら上書き可能

・機械学習によるFSR FG
FSR 3.1.4以上なら上書き可能

※マルチフレーム生成は非対応
※上記すべて「RX9000」のみ対応

🤔正直だいぶ物足りない内容だった
今後対応タイトルは増える見込みだけど、革ジャンと比較してRadeonは欧米系AAAタイトルと手を組むパターンが多いから、中華ソシャゲ推しなら依然としてGeForceが有利ですね December 12, 2025

React が仕込んだ “数十億ドル級のエンジニアリング・トリック” —— 本来 O(n³) の不可能ゲーを O(n) に変えた話。

問題はこう。UIを更新するとき、Reactは「いま画面に出てる仮想DOM」と「更新後に出すべき仮想DOM」の2つを持ってて、両者の差分を取らないといけない。

教科書的な正攻法？
ツリーAの全ノードとツリーBの全ノードを総当たりで比較して、最適な変換を見つける。いわゆるツリー編集距離。計算量は O(n³)。

UI 要素が 1,000 個あれば、10億回比較する。
ボタン1回クリックするたびにアプリが10秒固まるレベル。Facebookのフィード？ Instagramのタイムライン？無理だね。

そこで React は既存の解法を見て言ったわけだ：
「最適解、いらなくね？ “そこそこ最適” で十分じゃね？」

そして、超乱暴なトレードオフを2つぶち込んだ。

トレードオフ1：コンポーネントの型が違ったら？ 子要素の比較すらしない。古いサブツリーは丸ごと破壊。新しいサブツリーを丸ごと作成。分析ゼロ、判断 O(1)。多少無駄？まぁね。でも爆速。

トレードオフ 2：型が同じなら？ “同じ階層” だけ比較。ツリー全体を横断してより良いマッチングを探したりしない。確かに最適化を逃すケースはある。でもおかげで 3次の O(n³) から線形の O(n) に落ちる。

結果どうなったか？

1,000,000,000回 → 1,000 回の比較。

10 秒 → 2 ミリ秒。

“不可能” が “余裕” になる。

これが、Instagram で無限にスクロールしてもカクつかない理由。

これが、Facebook がクリックで固まらない理由。

これが、10,000コンポーネントの React アプリが「ネイティブみたい」に動く理由。

React は“不可能な問題”を解いたんじゃない。“解く問題の定義”を変えただけ。

本当の教訓はこれ。完璧の追求は高速化の敵。そしてユーザーが気にするのは、速いかどうかだけ。 December 12, 2025

@t2PrW6hArJWQR5S 丁度、2000年代初頭です。

ADSLでインターネットが高速化し、2chと共にフラッシュ動画が流行った頃、大戦中の倭国軍が凄かっただのと讃美し、中国の「先行者」を嘲笑するコンテンツが大ウケしていたのです。

若い頃に平成大不況にあたり、倭国讃美の精神論に浸った情弱。それが真性ネトウヨです。 https://t.co/Or3cDRTyNp December 12, 2025

Googleが検索関連の新機能などを発表。
https://t.co/jR9HYmMGh8

ざっくりまとめると
①Preferred Sourcesがついにグローバル展開
②AI検索時に購読しているメディアのリンクを強調
③AI Modeのインラインリンク増加＆デザイン更新
④Web Guideの高速化＆テスト範囲拡大

詳細はツリーへ⬇️
（1/5） December 12, 2025

【文明転換×IonQ × NVIDIAを超えて】

「エヌビディア革命を見逃した人へ——IonQ は“次の計算文明”そのものだ。」

歴史を振り返ると、
世界のルールそのものが書き換わる瞬間は何度もない。

1970s：メインフレーム
1990s：CPU
2010s：GPU
そしていま、
2030s：量子コンピューティング（QPU）

このラインに立っているのが $IonQ だ。

⸻

■ NVIDIA は“計算を速くした”

■ IonQ は“計算の法則を変える”

ここが最大の違いであり、最大の伸びしろ。

NVIDIA が AI の宇宙を生んだのに対し、
IonQ はその“宇宙の構造そのもの”を書き換える。

量子が解くのは、古典コンピュータでは永久に到達しない領域だ。

・多体問題
・組み合わせ最適化
・新素材
・新薬

これは GPU の延長線ではなく、“次元の違う計算領域”だ。

⸻

■ 初期 NVIDIA と IonQ が似ている理由

◎ 市場が理解できていなかった
GPU の価値を誰も理解していなかった 2000年代。
いま、量子の価値を理解している投資家はさらに少ない。

◎ 生態系が形成され始めている
CUDA が世界を支配したように、量子ML（QML）・研究者・大学が IonQ に集まり始めている。

◎ 株価が性能主導で動く
初期 NVIDIA 同様、IonQ も業績ではなく“物理性能”が株価の本体。

◎ 国家インフラに組み込まれつつある
NVDA が国家のAI基盤になったように、IonQ は国家の量子安全保障の中枢へ。

◎ ステージ型チャート（段差上昇）
理解される前に急騰 → 調整 → 再浮上。
技術覇権銘柄特有の構造。

⸻

■ だが IonQ は NVIDIA を超える可能性がある

これは誇張ではなく、技術史と金融工学の必然。

① IonQ の市場は「無限」に近い

NVIDIA は GPU 上のAIを独占した。
IonQ は “現実世界” の計算領域を支配する。

・医療
・国家安全保障
・新薬
・材料科学
・金融
・気候
・シミュレーション

GPU市場とは桁が違う。
文明そのものの計算を置き換える規模。

⸻

② IonQ は計算基盤の“最下層”を握る

計算の階層はこうだ：

アプリ（ChatGPT）
→ OS（PLTRなど）
→ GPU（NVIDIA）
→ 物理計算（IonQ）

最下層を握る企業が最も不可逆。
文明はその企業の上で動く。

歴史上、この層を制した企業はほぼ存在しない。
だから IonQ は希少。

⸻

③ IonQ のブレークスルー幅は NVIDIA の10〜1000倍

GPUは“数倍の高速化”で革命だった。
量子は ただ一度の発見で「1000倍〜100万倍」のジャンプが起き得る。

段差の大きさが違う。
ステージが変わるたび、株価の次元すら変わる。

⸻

④ “理解される前に乗る”のが最大リターン

NVIDIA を理解できた人は少なかった。
Amazon のクラウドも Tesla も同じ。

IonQ は今まさにそのステージにある。
理解できた側に立てるチャンスは、滅多に来ない。

⸻

■ 結論

IonQ は NVIDIA の再演ではない。
NVIDIA が生んだAI宇宙の“次元そのものを作り変える側”だ。

そしてそれは、
NVIDIAを超える規模の革命になる可能性を秘めている。

・市場未理解
・物理性能主導
・生態系形成
・国家採用
・計算パラダイムの転換
・ステージ型株価
・不可逆性
・巨大な未開市場

これらが同時に重なる企業は、歴史上ほとんど存在しない。
そして今、そのひとつが IonQ。

あとは、自分がこの革命の“どの側に立つか”を決めるだけだ。
私はもちろん全ツッパ側。 December 12, 2025

ヴィラクタルとにかく色んなところの高速化機能をつけてくれ〜

戦闘とかイベントとかテンポ悪いんじゃ〜

そこが修正入れば神ゲーなんだ〜 December 12, 2025