ちょっと数字的な真実は留保させて貰うが…
この傾向は前からでしょ？コーラーの方が安くて高級感あるから
なんつうの？古い欧州感みたいな？重厚感？
くちさがない言い方すると欧米出羽守な成金趣味？
1990年代の不動産バブルな倭国でもバブル成金の間でめっちゃ流行った
使ったことあるから言うけど倭国で導入するのヤメロ
消耗品パーツが購入しづらいし高いし耐久性がない
しかも、ゴムパッキンがタンクのなかでデロデロに溶ける謎仕様でなんかつまりやすくて尿石つきやすい
倭国国内のコストコのトイレも最初はコーラーだったが、みんなTOTOに変わってきてるはずやで？
これを読んだそこの君、確認してみてや？ 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

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

確かに高市総理にはバブル時代のノリを感じますね。 https://t.co/Y7bBbg5KUv November 11, 2025

［金融無能国家からの脱却］

失われた30年を正しく理解〜倭国が直面した「金融無能国家」という構造問題

倭国が「失われた30年」と呼ばれる長期停滞に陥った背景には、政治家、官僚、そして国民の三者が金融知識やリスク感覚を欠いた「金融無能国家」としての構造があったと言わざるを得ません。

政府・民間双方が金融教育を強化する現在の流れは極めて正しい方向性だと思われます。

また、西側諸国全体を見ても、国民の金融リテラシーは必ずしも高くはなく、倭国は教育環境さえ整えれば十分に追いつける位置にあります。

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◽️バブル期：金融未開国家

バブル発生期、倭国の金融行政は極めて未熟でした。

当時の大蔵省・金融当局は融資査定が甘く、ファンダメンタルズ分析がほぼ皆無という、発展途上国に近い体制で金融機関の貸し出しをコントロールできていなかったと考えられます。

結果として、地価と株価に過剰な信用が流れ込み、バブルは加速しました。

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◽️バブル崩壊：宮沢内閣と日銀の政策対応の不在

バブル崩壊後、宮沢喜一内閣は必要な金融緩和を行わず、市場の信用収縮を放置しました。

さらに、当時の日銀総裁の政策判断はデフレ圧力の強さを理解できておらず、実力・視野の面で論外と言えるものでした。

この初期対応の失敗が、倭国経済を長期不況へと固定させてしまいました。

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◽️民主党政権期：白川日銀の異常な円高誘導

民主党政権下では、深刻なデフレにもかかわらず、白川日銀総裁が実質的な円高放置（円高誘導）を続けたことが決定打となりました。

その結果、家電・電子産業を中心に倭国企業の国際競争力は急激に低下し、生産拠点の海外移転も加速しました。

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◽️消費税増税：デフレ期における財務省の誤った判断

野田内閣で成立した消費税増税法は、安倍内閣により2度延期されたものの、最終的には財務省の強い圧力で実施されました。

デフレ期に増税を行うことは金融理論・マクロ経済政策の基礎に反するものであり、景気の腰を折る結果となりました。

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結論：倭国が停滞した3つの核心的理由

失われた30年の原因は、突き詰めれば以下の3点に集約できます。

① 日銀のオペレーションミス

金融政策の遅れ・誤りがデフレを固定化し、企業収益・賃金・投資を長期にわたり抑圧しました。

② 財務省の単年度主義と未来予測力の欠如

将来の成長を見据える視点が乏しく、予算編成が短期の帳尻合わせに終始しました。

③ 脆弱な財政指標（プライマリーバランス偏重）

本来なら債務持続性（r−g）や潜在成長率を踏まえた総合指標が必要にもかかわらず、財務省はプライマリーバランスだけを絶対視し、成長政策を抑制しました。

👇昭和の人よ、これがまずかった November 11, 2025

やっすん、懺悔！バブル期にバンコクの安いタワマン買っていい暮らしして何なら値上がりで投機もいけるぜ！みたいな記事を書いていた！ #NoHateTV November 11, 2025

かつて非ディズニーオタクだったが手下から舞浜に通い出した女オタクで且つインターネット老人の方、もし居たら是非「女オタクとディズニー」をテーマに記事を書いて欲しい
ていうかスペースで対談させていただきたい
手下に詳しくないけど手下バブルの有無で舞浜の運命は大きく変わっていたと思う November 11, 2025

党首討論を導入した意味は大きく、高市首相の実像が段々共有されてくる。こういうタイプをどう言い当てればいいか、ずっと考えている。少し前の映画『何者』で二階堂ふみが演じている役がこんな感じか、とも思ったり。高市首相の場合は気質が今でもバブル時代だから、ちょっと就職状況が違いすぎるか。 November 11, 2025

【宝石図鑑💎】

▷名称：レインボーオーラ(クォーツ)・オーラクォーツ・蒸着水晶
▷鉱物種：クォーツ
▷硬度：7
▷産地：中国・アメリカ・ブラジル
▷石言葉：才能開花/直感/癒し/希望/自己表現

＜レインボーオーラの特徴＞
レインボーオーラは水晶の表面に虹色の油膜を張ったような見た目のクォーツです。

1980年代後半のバブル全盛期の時代、ニューエイジ(精神世界)と呼ばれるスピリチュアルブームがありました。その時に高次元のオーラを持つパワーストーンを求め、アメリカで創り出されたのがレインボーオーラです。

レインボーオーラは、錬金術的な手法で生み出された石です。約1600度に加熱された真空内にいれた水晶などに、イオン化したチタン・金・プラチナなどの金属を、人工的に被膜蒸着させた石です。

ちなみにクォーツ（水晶）の内部のクラックがプリズム反応で虹色に見える「オーロラクォーツ」は、天然で虹色に輝く別物です。 November 11, 2025

@kingbiscuitSIU 兎に幹部から角バブル期の無責任世代がいなくならない限りダメですわ。その次は団塊ジュニアと氷河期ですが自治労万歳赤色が多い世代という… November 11, 2025

ご近所に色々と買い取るチェーン店が出来た。住宅街で商売になるのかと思いつつ、バブルや景気の良い時に買ったブランド品や装飾品を売ることが出来る層が多く住むのかなと思う。倭国は売り食いの国になったのかな。買取の店の繫盛は倭国の衰退を示す事象かもしれないなぁ。売り家と唐様で書く三代目か November 11, 2025

これはスペルバブルで最高難易度で実装されてた曲じゃんか！
ダンカグにも来ちゃったか〜(ちゃんと難しかったですw)
このお空かっこいい〜！ https://t.co/vmfKpz4tEE November 11, 2025

含み益が止まらない、どうもありがとう。🐳
@qn5vdPTH0Fv19nE
、1ヶ月の観察を経て、彼のアドバイス通りに同じ銘柄を買ったら152万円もうかりました！
/JX金属 /短期投資 /ヘッジファンド /岡本硝子 /海外株 /バブル https://t.co/5S59qS6DQj November 11, 2025

若者はもはやバブル景気が崩壊したときのことを知らないのか。
不動産バブルは「私が保有している投機不動産は次の買い手がより高値で購入してくれるはずだ」という予測をみんなが抱くことで発生するのだ。だから、これが「次の買い手はより高値では購入してくれないかもしれない」と November 11, 2025

バブル期は私的連絡先交換、夜間面会面談、飲食会形式の面談、OB・OGによる直接リクルート、内内定者長期海外旅行での拘束、何でもありありの時代 https://t.co/hGFXPanjsV November 11, 2025

そうだよね。
バブルの頃に海外から買い漁った名画はもう手放さなきゃならなくなったとしても浮世絵は海外流出せずに済むようになんとかしたいと思うよなぁ〜😢 November 11, 2025

１２月チャンミ
グランアレグリアをGETしたので使う
私の嗜好枠として先行のフーちゃんorバブル
あともう１人どうしようかな
個人的にはデュランダル使いたいが、３種の因子をつくるのはしんどい
と考えながら、差し因子オート作成中 November 11, 2025

含み益が止まらない、どうもありがとう。🎭
@qn5vdPTH0Fv19nE
、1ヶ月の観察を経て、彼のアドバイス通りに同じ銘柄を買ったら152万円もうかりました！
/積立投資 /海外株 /経済成長 /バブル /株式市場ニュース /市場動向と分析/バブル https://t.co/07tNBN7t8Y November 11, 2025

スタックそこそこ持っているときに雑にコールしてしまって結果的にバブルラインでショートになっていること多いから、そこ直さねば。
ポット獲得の方法は前よりわかってきた。 November 11, 2025

え、結婚式でバブルガンとか最高じゃん！✨使い終わったやつ、電池付きで譲ってくれるらしい！気になる！

バブルガン 11個
https://t.co/JqOepPS9rG November 11, 2025