ＡＩ覇権を制するのは…
■Google＆ブロードコム軍？
■OpenAI＆Microsoft＆ソフトバンクG軍？

11/18に突如発表された生成AI「Gemini3」が高く評価されＡＩ覇権競争の勢力図が変化か。ついにエヌビ一強状態が崩れる？！

倭国勢はジェミニ連合が勝ってもチャッピー連合が勝ってもどっちも恩恵アリの銘柄が多いと思うけど、このページでは特にGoogle＆ブロードコム軍に近い銘柄をピックアップしてみた🥰

良かったらみてみてね！
直近でエヌビが売られたこと、OpenＡＩとべったりのソフトバンクＧが売られたこととも符合します。

▼Google関連株(ジェミニ関連株)　本命株　出遅れ株　一覧　くわしくはブログでみて！
https://t.co/93Vjn5sdAj December 12, 2025

Google TPU 要干掉英伟达了吗？Meta 被曝将大规模采购 TPU，引发市场震动。但真相是：TPU 能撼动英伟达，却永远无法取代英伟达。这不是性能之争，而是生态、时机与战略的较量。

The Information 的一篇重磅报道把整个 AI 行业给炸了，Meta 正在与 Google 进行秘密谈判，计划大批量采购 Google 的 TPU 芯片，用于部分替代英伟达的 GPU 以支持其庞大的数据中心 AI 运算。

根据报道披露的细节，这盘棋下得很大：
- 2026 年： Meta 将大规模租用 Google 云服务（Google Cloud）上的 TPU 算力进行模型训练；
- 2027 年： Meta 将直接采购数十亿美元的 TPU 芯片，部署于自建的数据中心内。

什么？全球最大的 GPU 采购大户要抛弃英伟达了？ Google 的 TPU 居然要走出自家机房，去取代英伟达的 GPU 了吗？

消息一出，资本市场瞬间恐慌了。英伟达股价应声大跌，而 Google 则逆势暴涨，大家都在问：难道英伟达靠 GPU 垄断 AI 数据中心的故事真的讲不下去了吗？TPU 开始逆转了战局了吗？要讲明白这场 GPU vs TPU 的战争，我们要先从英伟达为什么能够像“铁桶”一般垄断 AI 数据中心讲起。

当今的 AI 技术堆栈：一座精密的金字塔

今天的人工智能是一个无比庞大的工业化产业。像 ChatGPT 这样顶尖的 AI 产品，其背后是由一层一层的技术基石堆砌而成的，这在 IT 行业被称为“技术堆栈（Tech Stack）”。
即使采用最粗略的划分方式，要支撑起当下的生成式 AI，至少也包含 5 层关键技术，缺一不可：

- 第一层：算力硬件层（Infrastructure） 这是金字塔的底座，是一切的基础。核心代表毫无疑问是英伟达的 GPU 和 Google 的 TPU。它们提供了 AI 运算所需的庞大算力，就像是工业时代的电力引擎。
- 第二层：系统软件与加速层（System & Compiler） 光有芯片还不够，AI 计算需要成千上万个芯片协同工作。这一层负责调度硬件并优化效率，充当硬件与上层软件的翻译官，它们决定了你能发挥出硬件多少潜能。这一层最典型的护城河技术，就是英伟达的 CUDA，而 Google 的 TPU 也有能够把上层软件编译为 TPU 机器码的 XLA 编译器。
- 第三层：深度学习框架（Deep Learning Frameworks） 想要构建和训练大规模神经网络，开发者不能手搓底层的软件代码，需要成熟的“脚手架”。业界目前最流行的是 META 发起开源软件 PyTorch（目前对 GPU 生态支持最好，是事实标准），以及 Google 发起的开源软件 JAX 和经典的 TensorFlow。
- 第四层：基础大模型（Foundation Models） 这是由深度学习框架训练出来的“超级大脑”，是目前竞争最激烈的战场。
- 语言/多模态模型： 如 OpenAI 的 GPT-5、Google 的 Gemini 3；
- 视频生成模型： 如 OpenAI 的 Sora、Google 的 Veo；
- 图像生成模型： 如 Google 的 Imagen、Midjourney。
- 第五层：AI 应用与交互层（Applications & Agents） 这是用户直接接触的产品。它将底层强大的模型能力封装成人类可以交互的工具。例如 ChatGPT，它的底层核心是 GPT 模型，但它本身是一个增加了对话界面、联网搜索、记忆功能的产品；又比如 Google 的 NotebookLM。

为什么英伟达在 AI 数据中心市场形成了绝对垄断？

我们经常感叹英伟达的 GPU（如 H100、H200、B200）硬件参数如何炸裂，但这只是冰山一角。英伟达之所以能对 AI 数据中心市场形成近乎无解的垄断（市占率一度超过 95%），主要源于以下三个维度的降维打击：

1. 通用性极强的单点算力 英伟达的 GPU 本质上是通用计算加速器（GPGPU）。它不仅能完美覆盖 AI 大模型的训练（Training）和推理（Inference），还能兼顾科学计算（气象模拟、药物研发）、图形渲染甚至加密货币挖掘。这种“一卡多用”的特性，使其成为了数据中心的硬通货——买了永远不亏，不用来炼丹还能用来挖矿（开玩笑，但道理如此）。
2. 恐怖的集群扩展能力（Scale-up & Scale-out） AI 大模型训练不是单打独斗，而是需要成千上万张显卡协同作战。英伟达在这方面做得太绝了：
- 节点内互联：通过独家的 NVLink 技术，英伟达可以将多个 GPU（甚至高达 72 个 GPU 组成的 GB200 NVL72 机柜系统）连接成一个“超级逻辑 GPU”，显存和算力实现无缝共享。
- 节点间互联：通过收购 Mellanox 获得的 InfiniBand 高速网络技术，让成千上万台服务器之间的数据传输快如闪电，解决了大规模集群的通信瓶颈。
3. 真正的护城河：CUDA 软件生态 这是英伟达最难被逾越的壁垒，就像 PC 时代的 Windows 操作系统。
- 底层基石：CUDA 提供了最底层的并行计算库，几乎所有的高性能计算场景都基于此构建，经过了 20 年的打磨。
- 顶层框架：当今统治级的深度学习框架 PyTorch 对 CUDA 提供了最原生的支持。这意味着开发者只需编写几行 Python 代码，就能调用底层强大的算力。
- 生态闭环：围绕 PyTorch/CUDA/GPU 已经形成了一套成熟的“开箱即用”基础设施。

为什么竞争对手很难追赶？ 即使竞争对手（如 AMD 或国产芯片厂商）在硬件参数上追平了 H200，依然无法撼动英伟达的地位。因为缺乏庞大的软件生态支持，意味着极高的迁移成本和时间风险。

一个真实的行业痛点（听起来很痛）： 目前很多致力于适配非英伟达芯片的 AI 团队都面临着巨大的痛苦。许多针对英伟达 GPU 进行过深度优化的模型（特别是涉及复杂算子或 MoE 架构的模型），一旦迁移到其他芯片平台，往往会面临严重的兼容性问题。
- 开发难：大量算子需要从头手写，费时费力，如同用汇编语言写网页。
- 稳定性差：模型训练过程中经常出现莫名其妙的数值溢出或系统崩溃（Crash）。

在当前的 AI 竞赛中，一次全量模型训练往往耗时数月，成本以千万美元计。如果因为芯片兼容性导致训练中途崩溃几次，浪费的不仅是电费，更是半年甚至一年的宝贵时间窗口。这种巨大的试错成本，是任何一家争分夺秒的 AI 公司都无法承受的。传言某国内顶级 AI 模型就是因为在国产芯片上训练下一代模型频繁崩溃，导致一直难产，真的是太痛了。
这就是为什么英伟达在 AI 数据中心市场越成功，行业对其路径依赖就越严重——因为没有人敢承担离开英伟达的代价。

Google 的 TPU 又是怎么崛起的？

尽管英伟达的统治力无可争议，但是 Google TPU 却是个异类，它不仅活下来了，还活得很好，已在 AI 顶级赛道站稳脚跟。
首先，TPU 已经用实战成绩证明了自己在 AI 大模型训练和推理领域的成功：
- Google 本家基石： Google 最强的 Gemini 系列模型，完全基于 TPU 进行训练和推理；
- 独角兽的选择： 顶级 AI 公司 Anthropic (Claude) 在 Google Cloud 上大规模使用了 TPU 算力；
- 科技巨头的背书： 就连 Apple 在训练其 Apple Intelligence 基础模型时，也公开表示使用了 Google 的 TPU v4 和 v5p 集群，而非英伟达 GPU。

那么，在英伟达已经成为绝对霸主的情况下，Google TPU 凭什么能异军突起？我们不妨对照英伟达成功的三个维度来深度解析：

1. 算力哲学：极度通用 vs 极致专用 英伟达 GPU 的强大在于“通用性”。而 Google TPU 从 2012 年设计之初，就是为了特定用途——大规模矩阵乘法而生。 现在的 AI 大模型训练，本质上就是在大规模地做矩阵乘法。因为放弃了图形渲染等通用功能，TPU 的芯片设计得以大幅简化，从而在“矩阵计算”这单一场景下取得了极致的能效比和性能表现。
2. 互联技术：电互联 vs 光互联 (OCS) 英伟达在服务器间的高速互联（NVLink/InfiniBand）上表现出色，覆盖了从单机多卡到万卡集群的广泛场景。 而 Google TPU 另辟蹊径，主攻超大规模集群互联。Google 引入了独特的 OCS（光路交换）技术，用光互联将成千上万颗 TPU 动态编织在一起。最新的 TPU v5p 单个 Pod 即可容纳 8960 颗芯片，甚至可以通过光互联扩展至数万卡的超级集群。这种架构在大规模并行训练中，展现出了极高的带宽利用率和灵活性，且布线极其整洁。
3. 软件生态：CUDA 帝国 vs JAX/XLA 新势力 英伟达的 CUDA 和 PyTorch 让 AI 开发变得“开箱即用”，这是其最大的护城河。但 Google 经过多年深耕，也打磨出了一套极为硬核的软件栈：
- XLA (2016)： 一个强大的编译器，能将计算图直接编译为 TPU 机器码，榨干硬件性能。
- JAX (2018)： 一个旨在替代 TensorFlow 的前沿框架。
对比 PyTorch： PyTorch 是面向对象编程，符合人类直觉，简单易用；而 JAX 是函数式编程，学习曲线陡峭，但在处理超大规模并行计算时具有先天优势，代码更简洁，数学表达更纯粹。
跨界打击： JAX 的优秀甚至溢出了 TPU 生态。如马斯克的 xAI 虽然使用的是英伟达 H100 集群，但为了追求对硬件性能的极致压榨，在训练 Grok 模型时并没有使用 PyTorch，而是选择了 JAX。

总结：生态位的胜利 经过多年的演化，在超大模型训练这一“皇冠上的明珠”场景下，JAX + XLA + TPU 技术栈已经形成了一个完整的闭环。它不仅被验证是成功的，甚至在某些超大规模场景下，能取得比 Pytorch + CUDA + GPU 更优的能效比。在 Google Cloud 上，TPU 的 token 成本定价低于英伟达 GPU，就是最好的证明。这也是 Google Cloud 在云计算市场竞争中的秘密武器。总之：

英伟达 vs Google：两种技术哲学的碰撞

- 应用场景： 通用型霸主 vs 超大模型专用特种兵
- 软件门槛： 低门槛的群众基础 vs 高门槛的专家利器
- 商业模式： 庞大的全行业生态 vs 垂直整合的自研闭环

如果说英伟达就像一辆豪华的全能越野车，哪里都能去，谁都能开，到处都有维修店；那么 Google 就像一辆定制的 F1 方程式赛车，只能跑赛道，赛车手才能开。大多数人买车首选 SUV（英伟达），因为方便、省心；但在争夺世界冠军的顶级赛场上，追求极致速度的车队（如 Google、xAI、Anthropic）会考虑使用 F1 赛车（TPU）。

Google TPU 能干掉英伟达吗？

照你这么说的话，Google TPU 岂不是已经成功挑战英伟达，打破了英伟达 GPU 的绝对垄断地位吗？事情没有那么简单。

1. TPU 的局限性与 Google 的双重身份 前面提到 Google TPU 极其擅长超大模型的训练/推理以及大规模推荐系统，但在通用性上，其他场景要么根本不适用，要么能效比不如英伟达 GPU。 对于 Google 庞大的产品线（YouTube、Search、Cloud）来说，对通用 GPU 的需求依然是海量的。因此，Google 一边自研 TPU，一边依然是英伟达 GPU 的全球采购大户。这一点在未来几年内都不会改变。
2. 迁移成本高昂的“生态墙” 尽管在超大模型场景下，JAX + XLA + TPU 的技术栈能取得显著优势，但这要求你必须“从零开始”就拥抱 Google 生态。 如果现有的项目是基于 PyTorch 和 CUDA 深度优化的，想要迁移到 TPU，约等于重写底层代码并进行大规模兼容性测试。这种“重起炉灶”的时间成本和工程风险，足以让绝大多数企业望而却步。

因此目前来看，Google TPU 的用户群体画像非常清晰，主要就两类：一是高校科研（科学计算），二是超大模型的训练和推理。

为什么 TPU 会有很多科学计算用户？ 这是因为 Google Cloud 长期为高校科研开放免费的 TPU 资源（TPU Research Cloud），加上极度好用的 Colab 服务（免费提供 TPU/GPU 算力），在学术界圈粉无数，培养了一大批习惯 TPU 的科研生力军。

那么，超大模型领域的潜在客户呢？ 我们逐一分析市面上的两类大客户：
- 大型云计算厂商： Amazon, Microsoft, Oracle 以及 CoreWeave 等新兴 GPU 云厂商。
- AI 大模型厂商： OpenAI, Anthropic, xAI, Meta 等。

大型云计算厂商（Amazon, Microsoft）本身就是 Google Cloud 的死对头，且都在自研芯片（Trainium, Maia），绝无可能去买对手的算力。而 Oracle 和 CoreWeave 早就通过深度绑定英伟达赚得盆满钵满，是英伟达的铁杆盟友。
AI 大模型厂商呢？
- OpenAI： Google Gemini 的头号宿敌，微软的盟友，不可能用 TPU。
- xAI： 马斯克与 Google 积怨已久，且正通过特斯拉和 xAI 构建自己的超算集群。
- Meta： 回到开头的新闻，Meta 是个超级大户。虽然传闻在谈，但 Meta 也是 Google 广告业务的直接对手。扎克伯格目前手握全球最大规模的 H100 集群之一，并且 Meta 正在积极迭代自研芯片 MTIA。虽然他们不搞公有云，但为了战略安全和技术自主，Meta 不太可能全面依赖 Google 的 TPU，最多是作为补充或谈判筹码。
- Anthropic： 剩下的只有它了。Google 是 Anthropic 的大金主，所以 Anthropic 使用 TPU 是顺理成章的。

盘算下来，TPU 的外部大客户其实寥寥无几。 这点体量，完全不足以对英伟达的统治地位构成“颠覆性”冲击。 因此，Google 最明智的策略依然是：在 Google Cloud 上提供极致性价比的 TPU 服务，用“省钱”和“能效”从其他云厂商口中抢肉吃，而不是想着彻底干掉英伟达。

如果 Google 非要“头铁”，下场卖 TPU 芯片抢市场呢？ 我认为这极其不明智：

- 供应链与利润结构： TPU 是 Google 与博通（Broadcom）合作设计的 ASIC。如果对外售卖，不仅涉及复杂的供应链管理，还要分润给博通，这会拉低硬件毛利。卖贵了，打不过英伟达；卖便宜了，除去博通的成本，Google 图什么？
- 客户池太浅： 如前所述，愿意买 TPU 且不与 Google 构成直接竞争的大客户极少。
- 田忌赛马的反面： 用自己公司的“内部工具/副业”去硬拼英伟达赖以生存的“主业”，胜算能有多高？
- 最后，也是最关键的宏观背景： 目前全球 AI 数据中心市场正处于“短缺经济”时代。不仅 GPU 缺，HBM 内存、CoWoS 封装产能、电力、甚至建设数据中心的土地都极度紧缺。虽然各大科技巨头的资本支出（Capex）已经高得吓人，但面对爆炸性的业务需求，供给依然不够。微软今年初曾试图下调资本支出，结果发现需求太猛，转头又开始疯狂追加投入。
在一个供不应求的增量市场里，无论你填进去多少算力（无论是 GPU 还是 TPU），都会被瞬间吃干抹净。英伟达的 GPU 和 Google 的 TPU 目前仍处于“各自跑马圈地”的阶段，而非“你死我活”的零和博弈。

我的结论：
Google TPU 对英伟达确实有冲击，但不必过度恐慌。 从长期看，Google TPU 的存在更像是一个强有力的“议价筹码”。当大客户有了备胎（TPU 或自研芯片），英伟达就很难长期维持如今夸张的 75% 利润率。
英伟达未来的市场份额确实会受影响，主要来自：
- Google 自身业务（搜索、推荐、Gemini）更多转向 TPU，减少购买 GPU；
- Google Cloud 的深度合作伙伴（如 Anthropic）减少购买 GPU。 这可能会导致英伟达在数据中心的市占率从 90%+ 缓慢回落到 75%-80% 左右，但这并不改变其商业逻辑的本质。

这就像当年的 PC 市场： 苹果 Macintosh 电脑的崛起虽然让 Windows 的市占率有所下降，但并没有终结 Windows 的垄断。真正终结 Windows 霸权时代的，不是 Mac，而是智能手机的兴起。 同理，Google TPU 干不掉英伟达。真正能干掉英伟达的，只能是下一代计算范式的彻底变革。

Google 的成功是不可复制的

好吧，虽然你说的很有道理，但是 Google 能干成全栈自研，尝到了甜头的其他巨头岂不是会纷纷效仿吗？Amazon，Microsoft，Meta，OpenAI 这几个英伟达的头部大客户都在自研 ASIC 芯片，将来他们都减少了对英伟达芯片的采购，英伟达不是要喝西北风了？

我的观点就是：Google 的成功是不可复制的。

Google 的技术栈能够成功，综合了以下几个不可或缺的因素，而这恰恰是微软、Meta 和亚马逊所不具备的：
1. 十年的时间壁垒（Time & Iteration）
芯片设计不是搭积木，它需要漫长的迭代周期。 Google 早在 2013-2014 年就开始秘密研发 TPU，2016 年 AlphaGo 击败李世石震惊世界时，背后就是 TPU v1 在提供算力。
当微软在 2023 年才匆忙推出 Maia 100 时，Google 的 TPU 已经迭代到了第 6 代甚至第 7 代。
这 10 年间踩过的坑、修复的 Bug、积累的制程经验、以及对散热和互联架构的微调，绝非其他公司靠“砸钱”就能在两三年内追平的。在硅基世界里，经验值就是良率，就是能效比。
2. 真正全栈的“软硬一体”的垂直整合掌控力（Full-Stack Control）
这是 Google 最可怕的地方，也是其他巨头最大的软肋。
Google 拥有整个链条： 硬件（TPU）+ 编译器（XLA）+ 框架（JAX）+ 模型（Gemini）。Google 的科学家 Jeff Dean 可以让设计 Gemini 的算法团队直接坐在设计 TPU 的硬件团队对面，告诉他们：“我们需要一个特定的指令集来加速这个算子。”这种协同效应是核爆级的。
反观微软/Meta： 微软虽然造了 Maia 芯片，但它上面的软件栈主要依赖 OpenAI，而 OpenAI 和整个业界主流依赖的是 PyTorch。PyTorch 的亲爹是 Meta，但 PyTorch 对英伟达 GPU 的优化是刻在基因里的。
微软想要 Maia 好用，就得去魔改 PyTorch 底层，或者指望 OpenAI 为了适配 Maia 去重写代码。这中间不仅隔着公司墙，还隔着巨大的技术债务。
只要 PyTorch 依然是业界标准，其他自研芯片就永远是在“模拟”或“适配”英伟达，而 Google 是在玩一套完全独立的游戏规则。
3. 极其特殊的“光互联”基础设施（OCS Infrastructure）
前面提到的 OCS（光路交换）技术，是 Google 数据中心的独门绝技。 Google 为了适配 TPU 的大规模互联，甚至重新设计了数据中心的物理布线和机柜架构。这种光互联技术允许 TPU 节点之间以极低的延迟和功耗进行动态重组。 其他云厂商的数据中心是基于标准以太网架构建设的，想要复刻 Google 这套“光互联”网络，意味着要推翻现有的数据中心物理架构，这个沉没成本是天文数字。
4. 无法比拟的内部“吞吐量”（Internal Workload）
在生成式 AI 爆发之前，Google 就拥有地球上最庞大的 AI 推荐系统——Google Search、YouTube 推荐算法和 Google Ads。
这些业务每天产生数以亿计的并发请求，为 TPU 提供了天然的、海量的“练兵场”。
即便没有外部客户买单，Google 自己的业务就能消化掉 TPU 的产能。这让 Google 敢于在 TPU 早期性能不完善时，强行在内部推广（Dogfooding），通过海量真实数据把芯片“磨”出来。
相比之下，Meta 虽然有推荐算法需求，但起步晚且早期全押注 GPU；微软的 Azure 主要是卖资源给客户，如果自研芯片不好用，客户会直接用脚投票切回英伟达。

英伟达更像 AI 时代英特尔

著名电影《大空投》原型 Michael Burry 曾暗示英伟达正处于类似互联网泡沫时期的境地，不少看空者也认为英伟达与 OpenAI 之间相互投资和采购的关系，吹起了一个巨大的估值泡沫。他们认为一旦泡沫破裂，英伟达就会像 2000 年的 Cisco（思科）一样，股价暴跌 80% 以上。

但我认为，当下的英伟达并不像当年的 Cisco，而更像 PC 黄金时代的 Intel。 Intel 的股价腾飞始于 1993 年，于 2000 年触顶，随后经历了漫长的震荡与调整。 回顾那段历史，我们可以发现惊人的相似性：

- 1993 年之前（群雄逐鹿）： PC 的 CPU 市场处于混战时代，各路架构互不相让。
- 1993 年（霸主确立）： Intel 推出奔腾（Pentium）处理器，凭借强悍的性能一举确立了 CPU 市场的统治地位。
- 1995 年（杀手级应用爆发）： 微软推出 Windows 95，图形界面的革命引发了全球性的 PC 换机潮。受此驱动，Intel 的股价在 1996 年迎来了极高斜率的上涨。
- 2000 年（盛极而衰）： Intel 股价在 2000 年见顶，随后狂跌。这背后既有互联网泡沫破灭的宏观原因，也有 PC 市场渗透率见顶的因素。同时，Intel 在技术路线上遭遇了 AMD 速龙（Athlon）处理器的强力挑战，且在后续的 64 位指令集之争中（安腾项目）犯了严重的战略错误。

2022 年 ChatGPT 的横空出世，就是 AI 时代的 "Windows 95 时刻"，它极大刺激了全行业对于算力基础设施的升级换代。借助这股 AI 浪潮，英伟达正在狂飙突进。现在的英伟达，像极了 1997 年处于巅峰缓慢爬升期的 Intel。

我相信，在未来几年的 AI 算力市场将呈现“一超一强多级”的格局：
- 英伟达（The Generalist King）： 依然是绝对的“一超”。它占据 75%-80% 的市场份额，服务于所有追求通用性、追求开发效率、追求 Time-to-market 的企业。所有的初创公司、大部分云客户、以及需要频繁试错的模型团队，依然只能选英伟达。
- Google TPU（The Specialized Powerhouse）： 它是那个“特种部队”。它守住 Google 自己的万亿帝国，并在超大模型训练这一垂直领域，成为唯一能跟英伟达叫板的“异类”。
- 其他自研芯片和 AMD（AWS Trainium, MS Maia, Meta MTIA）： 它们更多是“成本调节器”。它们会被用于处理那些负载稳定、算法成熟的推理任务（比如每天运行几亿次的简单推荐或聊天机器人推理）。巨头们用它来通过简单的替代降低运营成本，也就是所谓的“省钱芯片”，但很难承担起“探索下一代 AI 前沿”的重任。

Google 的王者归来：全栈自研的胜利

2022 年底 ChatGPT 的横空出世，曾让 Google 这位 AI 领域的先行者显得黯淡无光。然而，站在 2025 年底的今天回望，Google 的表现足以让人刮目相看。
目前的 Google，是全球唯一一家真正实现了AI 全栈自研、软硬件垂直整合的头部厂商。这种整合优势正在形成巨大的飞轮效应：

- 算力底座： 在硬件层面，Google 利用 TPU 大规模集群高效实现了 Gemini 3 模型的训练和推理，摆脱了对外部 GPU 的依赖。
- 生态闭环： 通过多年的技术积累，打造了难以复制的软硬件一体化技术栈生态：JAX / XLA / TPU，极大地提升了研发效率。
- 云端优势： Google Cloud 虽然在市场份额上仍居 Amazon 和 Microsoft 之后，但增速惊人。更重要的是，得益于自研芯片，其 TPU 的租赁费用相比 GPU 拥有显著的价格优势，这对初创公司极具吸引力。
- 模型与成本：Gemini 3 在多项基准测试中已完全不输 GPT-5.1，甚至在长上下文和多模态理解上有所超越。基于自有云和芯片的成本优势，Gemini 能够提供更具竞争力的 API 调用价格，这种“低成本高智能”的反向优势正在快速抢占开发者市场。
- 产品矩阵全面开花：
1. NotebookLM 已成为“杀手级”的 AI 知识库和学习工具，深受科研与教育用户喜爱。
2. 多模态创作： Gemini 现已深度整合 Veo（视频生成）和 Imagen（图像生成），用户可在一个工作流中完成复杂的创作任务。
3. 搜索进化： Google Search 全面推出了 AI Overviews，成功将传统搜索与 AI 问答无缝整合。
4. 交互创新： 最新推出的生成式 UI (Generative UI) 更是令人惊艳，根据用户意图实时生成交互界面。

关键在于，Google 形成了一个从芯片、基础设施、模型到应用产品的完整闭环，各环节还能互相加强。这就好比 Google 一家公司独自完成了“英伟达 + 微软 + OpenAI”三家公司的工作。再加上 Google 全球数十亿的用户基数，以及 Chrome 浏览器和 Android 移动端两大核心入口，其上限不可估量。

为何半年前股价低迷、备受质疑的 Google，能在这半年实现逆袭？
此前市场看衰 Google，主要基于以下隐忧：

- 商业模式挑战： Google Search 靠竞价排名赚钱，市场担心 AI 问答范式会彻底颠覆这一现金牛。
- 大公司病与人才流失： 尽管 AI 大模型的基石——Transformer 论文是 Google 于 2017 年发表的，但果实却被 OpenAI 摘取。CEO Sundar Pichai 被认为过于稳健，缺乏魄力；内部 DeepMind 和 Google Brain 两个顶尖团队曾各自为战，内耗严重，导致许多论文作者离职。
- 模型落后： 在 Gemini 2.5 发布之前，Google 长期被 OpenAI 的 GPT 系列压制，甚至一度不如 Anthropic 的 Claude，面临在 AI 时代掉队的风险。

但在过去两年，Google 成功扭转了局势：

- 搜索护城河依然稳固： 事实证明，Google Search 并未被轻易颠覆，反而通过集成 AI 变得更强。用户在多轮对话中不仅有明确的个性化需求，AI 还能更精准地推荐个性化的产品与服务。广告业务被 AI 范式颠覆的风险被大大高估了。
- 组织架构重塑： 2023 年起，创始人 Sergey Brin 回归一线，深度参与模型开发。Google 将原本竞争的两个 AI 团队合并为 Google DeepMind，由 Demis Hassabis 挂帅。这一举措成功消除了内耗，重新激活了团队的创新力。
- 模型反超：Gemini 3 Pro 如今展现出后来居上的态势，不仅在性能上反超 GPT-5.1，市场占有率也稳步攀升。攻守之势异也，现在压力来到了 OpenAI 一方。

归根结底，AI 时代的核心竞争点依然是谁能做出最强的大模型。
如果 Gemini 弱，Google 的生态优势无从发挥；一旦 Gemini 领先，Google 强大的全栈整合能力就会瞬间爆发，形成降维打击。
最后我想说，英伟达是算力时代的‘卖水人’，而 Google 是全栈 AI 的‘领航员’。它们都是伟大的公司，对于投资者来说，与其在非此即彼的零和博弈中焦虑，不如看到它们各自不可替代的价值——这两者都值得你们同时拥有。

#AI产业 #大模型 #AI基础设施 #GPU #Gemini #TPU #JAX #XLA #CUDA #谷歌 #英伟达 December 12, 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 December 12, 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。 December 12, 2025

🇯🇵日経平均 50253.91 +0.17%
ﾌﾟﾗｲﾑ売買代金 4兆6995.52億円
🇯🇵TOPIX 3378.44 +0.29%
日経半導体株指数 12442.33 -0.53%

🇯🇵日経平均先物 50220 -0.06% (3:32)

21日安値48030 が安値で調整終了？とすれば4日高値52700 からは -8.86%
10％にも満たない調整で終了…？
プライム売買代金が2日連続で5兆円割れ、1日当たりの今週の平均額も先週から21.33%減少。
今週だけの事で終わればいいのですが。

✅主要半導体の騰落で中途半端な変化率の為画像に記載できなかった
レーザーテック 前週比 +5.90%
東京エレクトロン 前週比 +5.37%
SCREENホールディングス　　前週比+3.63%
ディスコ 前週比-0.46% と今週不発だったのがパフォーマンスの足枷に。

✅主要半導体株で今週15.71% 上昇したレゾナックHD
27日に2018年10月以来の高値。
モルガン・スタンレーMUFGが投資判断「オーバーウエート」を継続、目標株価を5700円から7700円に引き上げ。
リポートでは「半導体後工程材料の分野において最もシェア拡大の可能性が高い企業」と評価、米エヌビディアやブロードコムなど「カスタム半導体（ASIC）メーカーとの取引が26年後半以降に本格化」
他に、東京応化工業　前週比 +7.52%
トリケミカル前週比 +7.10%
三菱瓦斯化学　前週比 +6.35%

✅TOPIX CORE30 でみずほフィナンシャルの6.00%上昇には及ばなかったが、前週比5.60% 上昇の三井住友フィナンシャルグループは 26日に5日続伸。
2006年4月につけた実質の上場来高値を約19年半ぶりに更新。
他の銀行株も強い。
午前にロイターが「日銀は市場に対して早ければ来月にも利上げする可能性に備えさせている」と報じた。日銀が12月18～19日の金融政策決定会合で利上げを決めるとの思惑が浮上し、国債市場では2年債や5年債の利回りが08年8月以来の高水準をつけ、金利上昇による資金利ザヤ拡大。
現物800は評価益180.64% 売っては買戻しで無駄に取得単価が上がってしまうがあと200追加で1000は持っておきたい。高値で追加しても50%程度の暴落でも傷のない取得単価になりそう。　　

✅金利動向により鋭角に反応する楽天銀行は、前週比9.68% 上昇。
20日の6490付近が直近の安値で現状切り返し中。
買い500～700で保有中だったが週明け＝月初なのでどうも、月初軟調なのではと感じて500に減らしたが…　評価益+7.99% 　
評価益20％か年明けすぐに利確を狙う。
年内はあまり利確したくない…

✅TOPIX LARGE70 で今週の下落率2位となった花王。前週比-4.17% いかに連続増配とはいえ、現状の水準では6000でも利回り2.56%…金額的規模では”倭国を代表する”と評されるが、営業利益率は10％行くか行かないか。　先日の3Qの進捗は70％で不十分かも。
財務安定で連続増配といっても成長の見込みが低い。8か月前にオアシスの株主提案はすべて否決。
そのオアシスのCEOからは「過去10年の状況には失望。経営陣は視野狭窄に陥いり、取締役会は硬直的」と評される。　
利回りが目的なら連続増配のETFの方が安心。
寧ろオアシスマネジメントの方に興味がわきましたが…

✅株、海外投資家が２週ぶり売り越し
個人は買い越し・11月第３週
11/28 日経速報
「11月第３週（17〜21日）の投資部門別株式売買動向
海外投資家（外国人）は２週ぶりに売り越し。
売越額は3836億円。前の週は5147億円の買い越し」

しかし、株先物では海外勢の買越額は３カ月ぶり高水準　１兆1263億円(11月第３週)なので
現先合計では7427億円の買い越し。

個人投資家は２週ぶりに買い越した。買越額は1158億円
個人投資家は株先物を２週ぶりに買い越し。
買越額は70億円　いずれも少額なので金額よりも投資行動を逆指標がわりにする程度。

✅大阪のマンション値上がり率が世界1位　半年で3％高、万博で需要増
11/28 日経速報
「大阪のマンション価格は2025年10月時点で半年前と比べて3.4％上昇。調査対象都市のなかで最大の伸びとなった。人件費や資材費などの上昇に加え、大規模再開発や「万博効果」などを背景とした高額物件の需要が要因」

「大阪の次に🇺🇸ニューヨーク（2.9%）
3番目に🇮🇳ムンバイ（2.3％）
🇯🇵東京は4月時点の上昇率を維持したが6番目（1.4％）」

「大阪の市況をけん引するのが中心部の高級物件
大阪市では梅田周辺の再開発が進んだほか、カジノを含む統合型リゾート（IR）や「なにわ筋線」の開業なども控えている」

✅個人PF +3.06% 前週比
信用保証金率　115.43% 前週末は216.30%
少々リスクを取り過ぎのきらいはあるものの、ヘッジの売りポジションを週明けの様子で解消すればいいだけの事。
ただ月初の軟調地合いが12月も顕現し長続きしてしまった場合は保証金率150%程度までは買いポジションを切りたいと思いつつ。
AI半導体への全体としての否定的見方、また銘柄間での濃淡の深まり。もう少し深まって嫌な雰囲気を漂わしてくれないと中途半端な反発になりそうで。 December 12, 2025

🟥🔥ジム・クレーマーのご意見どうぞ👇

『NVDA6%下げ？アホか。
こんなん“買い場の号砲”やで📣🔥‼️』

🟥まず最初にひと言言わせてや。

「GoogleがTPU！MetaがTPU！
せやからNVIDIA終了！！」

…いや、誰がそんな早合点しとんねん🤣
一回、水でも飲んで落ち着こかww

クレーマー兄さんは秒でブチギレ👇

「NVDAは売られすぎや！
今こそ買いや！！（絶叫）」

🟦なんで兄さんそんな自信満々なん？

理由はこれだけで完封👇

💥 NVDA、5000億ドルの受注が丸見え

Blackwell＋Vera Rubinの次世代ラインで、
オーダーブックが透明ガラスみたいに透けとる。

これで不安なるなら、
もう株売って“おみくじ生活”でも始めとき😂

🟨「PER高ない？」←ぜんっぜんちゃう。

クレーマー兄さん曰く👇

「利益伸びすぎて、PERが逆に安く見えるんや！」

つまりこうや👇
株価の伸びを“利益の爆伸び”が置き去りにしとる怪物企業、それがNVDA。

🟩TPU？あれは“推論専用の補助輪”や。

自転車の横についてる
あのチョコンとしたやつな🚲

🔹トレーニング（本番）不可能
🔹柔軟性ほぼゼロ
🔹Google自身が「本番はNVIDIA必要です」宣言済み

しかもAnthropicは
TPU契約の直後にさらにNVDA追加発注しとる。

→ 逃げてへんどころか、
「やっぱ本命はNVDAやわ〜」って戻ってきとるやん🤷🏼‍♂️

🟧「GPU価格下がるんちゃう？」←それ一番ズレとる。

クレーマー兄さん、語気MAX👇

「価格が下がるのは“需要がない時”や！
NVIDIAは需要が無限や！！」

つまりこう👇
需要デカすぎて、値下がりどころか供給が追いつかん💦

🟪顧客、ほんまに逃げてるん？
答え：ゼロや。ゼロ。

🔺Anthropic → TPU契約→即 NVDA追加
🔺Meta → 2027年の“検討”。発注ではない
🔺Google → TPU作りながらNVDA最大級の顧客
🔺Broadcom → 昔からずっとNVDAと蜜月

→ 結論：
逃げとる気配ゼロ。依存度さらに上昇。NVDA無双モード継続中🕺🔥

🟫クレーマー兄さんの最終パンチライン

「今はAIバブルちゃう。
本格需要がドバッと来る“前哨戦”や。」

つまり今日の6%下げなんか──

“ただのホコリ”や。下げたうちに入らん。

🟣🐥【ワイ流・最終結論】

今回の6%下げは─

“押し目の宝石箱💎”そのものや。

NVDAが終わりやない。
むしろここからが本番スタートや🔥🐂

ワイのNVDA貯金、
再発動中ですは🐥💰

Own it, not trade itーーー❣️ December 12, 2025

GoogleのTPUの衝撃を受けて、noteを書きました。NVIDIAの課題そして反撃、そしてBroadcomの動きなど、渾身のnoteになっています。
是非、読んでみてください。また、感想もお待ちしています。
https://t.co/MdOkMFKATv December 12, 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。 December 12, 2025

一応、OpenAIはまだ隠し玉があるらしいのと、プロダクト開発能力は本物なので、ネットワーク効果のある先行者有利のプロダクトをこれから作ってくる可能性も十分にあるかとは思います。
どうもマーケット的な視点では、この辺りの生成AI開発競争やNVIDIAやBroadcomの半導体がなんちゃら、倭国はソフトバンクが〜のような話題が一番美味しいらしいんですが、個人的には上で書かなかったAI for Science周りの話が一番面白いと思っています。GoogleはAlphaFoldをはじめ、ノーベル賞を取ってくるくらいにはこの分野で先行していますが、OpenAIも最近GPT-5を使って色々な科学発見ができたという以下のような報告も出しているので、今後の発展が楽しみです。
https://t.co/Qw2y6KmQOh

Anthropicが今日Claude 4.5 Opusを出したらしいんですが、これはまだ試せてないのでまた後で・・・。 December 12, 2025

ブロードコムはアルファベットに続きAI株上昇に参入。投資家が飛びつく理由 - CNBC

🔸Broadcom株が年初来60%上昇、月曜日は11%の急騰
Broadcom $AVGO は月曜日に11.1%上昇し、S&P500で最も好調な銘柄となりました。

これは4月9日以来、最高のパフォーマンスを記録した日です。
同社はAI関連のハイテク株への投資が再び活発化する中で大きく値を上げ、年初来では60%もの上昇を見せています。

🔸GoogleのTPU製造パートナーとして急成長
BroadcomはGoogle $GOOGL 向けにASICを設計・製造しています。

このチップは「TPU」と呼ばれ、GoogleのAI基盤を支える重要な部品です。
2016年から始まったこの協力関係は現在7世代目を迎え、NvidiaのGPUに次ぐ実績のあるAIチップとなりました。

🔸アナリストが相次いで目標株価を引き上げ
メリウス・リサーチのアナリストは目標株価を475ドルに引き上げ、約40%の上昇余地があると予想しています。

ジェフリーズも480ドルの目標を掲げ、「ASICチップが転換点を迎えている」と評価しました。
GoogleのAI処理量は4月の480兆トークンから10月には1,300兆トークンへと急増しており、今後さらなるチップ需要が見込まれます。

🔸まとめ
BroadcomとAlphabetの株価上昇は、AI市場の拡大を反映した動きといえるでしょう。

特にカスタムAIチップ市場の成長により、Broadcomには大きなビジネスチャンスが訪れています。
アナリストたちは両社に強気の姿勢を示しており、AI革命はまだ初期段階だと見ているようです。

🔸参考
Broadcom is joining Alphabet in the AI rally. Why investors are jumping in
https://t.co/785e1phpE3 December 12, 2025

26日(水)の米国株は、4日続伸！
ダウ+0.7%、SP500+0.7%、NASDAQ+0.8%

低調な経済指標を受け、利下げ観測が継続。
長期金利の低下が続き、ハイテク株に追い風。
半導体SOX指数+2.8%で、ＡＩ関連が強い。
Broadcom+3.3%、3連騰で最高値を更新。
米株高に円安も持続で、日経平均先物も続伸。 December 12, 2025

👁️‍🗨️11/27 きょう買いたいメガテック $GOOGL
エヌビディア、ブロードコム、アルファベットはモグラ叩きのように凹んだ銘柄を買えばOK👍

① 浅い押し目：308-312ドル
新規勢やポジ足りない人はここで軽めに追加！近い週次のMax Pain！

② 1段深め：298-303ドル
50日線なども含め、大台節目のここが本命の押し目になりやすい。

③深めの押し目：276-282ドル
これまでのレジサポライン、200日線など集中。ここではしっかり買いたい。

④全ブッパライン：240-243ドル
週足サポートや遠めの満期のMax Pain。流石にここまでは来ないでしょうが、ここまでくるならキャッシュポジゼロのラストハイパーナンピン。 December 12, 2025

TPUはBroadcom無しでは成り立たないことを理解している人は少ないですね
それほどCoWoSとHBMは難しい December 12, 2025

GoogleはTPU全然足りてないっぽいな。
米国の昼間の時間、特に平日にDeepThink使うと、「多くの人が使っているため使えません」のエラーが出ることが非常に多い。
GoogleとBroadcomにとってはいい話ではあるが、TPU調達そんなにすぐに出来るか? December 12, 2025

はい。ペロシ三本柱理論で、エヌビディア、ブロードコム、アルファベットの、それぞれ凹んだところを買っていくと良いと思います。 https://t.co/lBXY2lRBSv December 12, 2025

FANG+銘柄の年初からの暴騰率📈
あまり話題にあがらないけどブロードコム(AVGO)が何気に凄いんだよな🧐
そしてサービスナウ(NOW)は早くどっか行ってくれ🫩

GOOGL +68.80%
AVGO +63.00%
CRWD +48.10%
NVDA +28.90%
NFLX +13.20%
MSFT +12.46%
AAPL +5.40%
AMZN +3.10%
META −1.60%
NOW −23.04% December 12, 2025

📢11/29 (土) 今朝の🇺🇸市場は⇒

ダウ🌟
S&P500🌟
ナスダック🌟
半導体指数🌟

●3指数ともに上昇！
ダウが５日続伸し、半導体も強い。

●ゴールドマン・サックス、JPモルガンなどの金融株の１部に買いが入る。
　Microsoft、ブロードコム、Netflix、Meta、IBM、Amazonなども高かった。

●一方、エヌビディア、Ｊ&Ｊ、イーライリリー、オラクルは売られている。

💰ドル円は、朝6時30分頃に、156.1円

●為替は横ばいながらも、ジリジリと円高方向に😅

🗓️今日は【いい肉の日】🍖

🟥 日付は「いい（11）にく（29）」（いい肉）と読む語呂合わせから。

🐂全国有数の肉用牛の産地である宮崎県の「より良き宮崎牛づくり対策協議会」が制定。

🟨味と品質の良さで知られる「宮崎牛」（みやざきぎゅう、みやざきうし）をアピールすることが目的。

🟩宮崎牛は、宮崎県内で生まれ育ち、倭国食肉格付協会の格付基準で、肉質等級４等級または５等級とされた黒毛和牛。

🥩優れた肉質ときめ細やかなサシ、ほのかな甘みと芳醇な香りが特徴で、全国和牛能力共進会で「🥇３大会連続最高賞」を受賞するなど、国内外で高く評価されている。

👇️【より良き宮崎牛づくり対策協議会 公式】
📍宮崎牛のレシピ、レストラン、取り扱い店など… https://t.co/xiqYWonj9e

👇️【ＪＡタウン 公式】
📍宮崎牛の産地直送　通販 お取り寄せ https://t.co/YAZw1Zx5xM

👇️【マイベスト 公式】
📍お取り寄せ肉のおすすめ人気ランキング【2025年11月】 https://t.co/bR3zHwUvGk

👇️【ふるさと納税サイト「さとふる」公式】
📍【2025年最新】肉のふるさと納税人気お礼品ランキング（週間） https://t.co/9SvlfJgJqo

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さて、今週の🇺🇸市場は、堅調な動きで強かったですね☺️

美味しい🍖肉でも食べて、疲れた身体に栄養をつけ、来月からもがんばりましょう😋

#米国市場
#ドル円 December 12, 2025

週末の米国株は、5日続伸！
ダウ+0.6%、SP500+0.5%、NASDAQ+0.6%

感謝祭翌日の短縮取引で材料が欠ける薄商い。
引き続き利下げ観測の高まりが、相場を牽引。
Broadcom+1.4%で4連騰、連日の最高値更新。
Intel+10.2%、SOX+1.8%で半導体が強い。
VIXが16台まで低下し、市場は平穏に回帰。 December 12, 2025

半導体の真実
競合より倍の量を買うと何割引きになるんですかね

N3 die + CoWoS
TSMC -> Nvidia
TSMC-> Broadcom-> Google

HBM3E
SK Hynix -> Nvidia
SK Hynix -> Broadcom

Nvidia安く仕入れてるやろうなぁ December 12, 2025

#NYSE 最新トレンド-レポート
倭国時間2025年11月26日 8:35現在

トレンド評価
Market in correction

売抜け日
　　定義上下落調整時点での評価はありません。

推奨ポジション
　　現物株保有　20%~40%🩷
　　 キャッシュ　80-60％

NYSE：Put Call Ratio＝0.91❌

本日のエントリー・ポイント突破銘柄
AMTM：ベースカウント＝1
MH：ベースカウント＝1
VIK：ベースカウント＝2
JLL：ベースカウント＝2
TMDX：ベースカウント＝1

大きな出来高増大(平均の40％以上）を伴って、急進した注目銘柄
MRP, SMTC, URBN, WWD, GOOGL, AMBA, AII, AZTA, VCYT, ALHC, MOV, HSAI, COCO, PEN, RL, ECG, SBCF, EBC、PACS, AVGO, GMDE,

⭐️NYSE概況

現在のNYSEを文学的に表現すれば、星新一氏の『ボッコちゃん』的な要因に溢れている。市場の様々な要因から、時折「２つの相反する状況」という表現に出くわすことがある。ボッコちゃんの短編小説の『最後の捻りは秀逸』ではあるが、NYSE市場のそれはしばしば投資家に混乱をもたらす。チャールズ・ディケンズ『二都物語』へ言及すれば、昨晩のNYSEは,まさにその概念を反映していた。

主要株価指数が軒並み上昇する中、小型株が上昇を牽引した。これは、FRBが12月10日に再び短期金利を引き下げる可能性が高まっているとの見方が、フェッド・ファンド金利先物取引に影響を与えたためだ。現在、大手銀行への翌日物資金供給の(F・F金利)は3.75％～4％となっている。経済成長の減速兆候が見られる中、ストリートはこれを株式市場だけでなく、より広範な経済にとっても好材料と捉えた。

ナスダック総合指数は06.7％上昇し23,025を記録。同時に同指数は7営業日ぶりに50日移動平均線を回復した。株式市場の歴史は繰り返し示している：主要指数がこのテクニカル水準を下回る状態が続くよりも、50日移動平均線を上回って推移する局面で投資家のパフォーマンスは良好となる傾向があるのだ。

S&P500種指数は0.91%上昇。これはナスダックを上回る動きだったが、小型株が主導権を握るという興味深い逆転現象が昨晩起きた。長年、状況は正反対だった。大型株・超大型株が株式市場のリターンを支配し、企業利益の大部分を占めてきた。超大型テック株の多くは23日の上昇に貢献したが、その後上昇部分の大半を失っている。

しかしメタ・プラットフォームズ（META）は3.8％上昇し、メガキャップ・テック株の中で最高のパフォーマンスを示した。しかしメタ株は下落中の50日移動平均線を依然下回っている状態である。同株の相対力指数（RSI）27は本来は投資に値しないが、AI半導体業界の動向から見て改善の余地があり、この点では朗報である。。

米国10年国債利回りが3ベーシスポイント低下して4.00%となったことを受け、ダウ平均は1.43%の急騰を記録した。しかし際立ったのはS&Pミッドキャップ400で、ほぼ1.8%上昇した。SPDR S&Pミッドキャップ400（MDY）は、9月17日の高値608.79を突破するまであと1.6%の上昇を残すのみとなっている。更にはラッセル2000が2.14％上昇で全指数をリードした。小型株指数は2,465で四半期ベースで小幅上昇。1月1日以降では10.6％上昇している。

⭐️主要指数のテクニカル分析
上記指数はいずれも50日移動平均線を回復した。ナスダックでは上昇銘柄が下落銘柄を5対2で、ニューヨーク証券取引所では3対1で上回った。主要取引所の総出来高は前日比で減少した。しかしMarketSurgeによれば、出来高が急増した上昇銘柄は680銘柄。平均を上回る出来高で下落した銘柄はわずか79銘柄だった。

したがって、IBDの現物株推奨保有比率は0～20％から20～40％の目標水準に🩷上方修正された。投資家は限定的にポジションを追加できるが、十分な現金ポジションを確保すべきだ。堅調な短期上昇やブレイクアウト後、落ち着いた値動きの銘柄を優先しよう。ロングポジション保有者とショート売り手双方を振り落とそうとしているようなATRの高い銘柄は避けること。

⭐️株式市場の主導株
ブロードコム（AVGO）が1.87％上昇し、時間外取引でも0.38％上昇している。この理由についてはレポート1131をお読みいただきたい。このメガキャップ半導体設計企業のブロードコムは、9月以降ほとんど進展がなく、数週間にわたりトレーダーを振り回してきた。中小型医療企業や大型ヘルスケア機関の方がこの間好成績を収めている。これらの分野の銘柄アイデアについては、各種Redford Reportsを参考にしてください。

病院大手HCA（HCA）は25日に初めて500ドル台で取引を終え、昨晩も上昇を継続した。低金利は医師の診察や入院にかかる費用の負担を幾分軽減する。3か月前、同株は9か月間の取っ手付きソーサー型パターンで388.09ドルのエントリーポイントを上抜けた。

銀行株も昨晩はNYSEをリードした。SPDR S&P銀行株ETF（KBE）は2.7%急騰し、6営業日中5回目の上昇を記録。50日移動平均線を回復し、5週間ぶりの高値で取引を終えた。

⭐️今後の見通し
現在では、工業セクター、実物資産インフラ、エネルギー技術、そして我々が『二次派生AI受益企業』と呼ぶ企業群に牽引され始めた。鉱山・建設機械およびディーゼル・天然ガスエンジン分野の巨人であるキャタピラー（CAT）は、ダウ平均構成銘柄の中でも際立っている。堅調な93の相対的株価上昇力評価指数（RSI）を示すキャタピラーは、ここ数週間、21日指数移動平均線に沿って静かに推移している。現在市場モメンタム指標は、市場幅と収益予想の著しい改善を示している。

株式投資で最も大事な要素『３〜６四半期以上に及ぶ、EPSの加速成長』に注目しよう。倭国人の大好きなPERは無視する事。PERは将来のリターンに全く相関関係がないことは米国ではよく知られている。トレンドを上回る収益成長が確認され、四半期ごとにEPSが加速している銘柄を中心に投資を考えよう。重要な事は、この成長が一部の銘柄を除く『マグニフィセント・セブン』を超え、工業株、技術インフラ、金融、選別された消費財セクターへと広がっている点だ。いつまでもパランティア、いつまでもNvidiaでは折角の大きなチャンスを逃しかねない。

ただし今重要な事は、新規上昇相場の誕生に対し、フォロースルーデイによる確認が済んでいない点です。現金保有比率はIBDのAI分析データに従い、60〜80％をポートフォリオ内に確保しておく事が重要です。REDFORD

🩷マーケットトレンドは３つのカテゴリーがあります。 毎朝掲載しますので、必ず確認するようにしましょう！ Confirmed up trend （確固たる上昇相場）株を買って良いです。 Up trend under pressure（下落リスクのある上昇相場）利確・売却段階 Market in correction(下落調整相場)絶対に株を買ってはいけません。またトレンド評価ができない場合、Trend uncertainと表示されます.NYSEトレンドは毎朝掲載しますので、必ず確認するようにしましょう！　　　　　　　　　　　

🩷マーケットトレンドでの売抜日 ： 通常上昇相場中で、機関投資家の売抜日が6ないし7回 起こると、マーケット全体は下落に向かう、とされています。 下落トレンドには、例え最高品質株でも逆らうことは出来ません。毎朝トレンドを確認、これに従いトレードすることで、初心者の方でも劇的に運用成績は改善されるはずです。 不明な点は、私までお気軽にお問合せください。　　　　

🩷エントリー・ポイント：個別株において、最も上昇のチャンスが高くリスクの低いチャート上の特異点は、エントリーポイントと呼ばれます。エントリーポイントを、機関投資家の買い集めと共にブレークした時、大きなチャンスが生まれます。買って良い上限値はエントリーポイントから、＋５％までのゾーンに株価がある場合です。このゾーンを超えての購入は、８％損切りのリスクが高くなりますので、ご注意ください。

🩷NYSE：Put Call Ratioについては、新シリーズL-5：オプションとレードは何を語る：の詳細解説をお読み下さい。 December 12, 2025