バブル トレンド
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2025.11.27 05:00
:0% :0% （40代／男性）
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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
4RP
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
3RP
私にはどれだけ生活が苦しくても
手がつけられない大切な大切な大切なお金がある
32年前
結婚を決めた私
「結婚衣装は和装がいいな！」
「家具はあこがれの〇〇社のものでそろえたいな！」
バブル時代とはうらはらに
つつましく生活してた私が
ワクワクしながら
結婚の準備を整えていた
その様子を”仕事人間”の母が
ニコニコと見守っている
母は私とちがって思うような新婚生活を
送ることができなかった
というのも
まだ戦後のにおいが残っている
昭和30年代
結婚衣装は手縫いのウエディングドレス
家具は空いたリンゴ箱
そんな新婚生活のスタートという話を聞いていた
唯一ちゃんとした家具は
祖母が買ってくれた
”鏡台”ひとつ
今の私とは対照的で貧しい
新婚生活だったけど、
”いいわねあなたは”
とか
”うらやましいわ”
みたいなことは言わず
むしろ↓ November 11, 2025
2RP
1枚絵パネル開け達成しました🌈
ここはバブル王国...？𓂃🫧
める史上初の1枚絵🦋
皆様たくさんのご協力
ありがとうございました！ https://t.co/89yADFyvD3 November 11, 2025
1RP
バブル期の勢いが、一番に温存されているのは江坂かも
1989年、全盛期の若林広幸さんによるエスカミューズの翠園も、驚くほどに当時の空間をとどめていて
国宝にしてほしい https://t.co/7WCXdGWovI November 11, 2025
1RP
1990年代、バブルが崩壊して皆が金を「使わなくなった」とき、
「付加価値に金を出し続けた」
のがオタクだった。
漫画、ゲーム、アニメ、その他のエンタメは本来「あってもなくてもいい」んだけど、家庭を持たないオタク（男子も女子も）は、自由にできる可処分資産にゆとりがあった。
彼らは「付加価値（実体価値は別にないが、当人の中に価値があると認める認識がある）」に金を出した。
ぶっちゃけ、海外旅行も行かないし、車を買わないし（持ってる人もいます）、喰わす家族もいないし（いる人もいます）、子供もいない（いる人もいます）ので、オタクは自由になる「余剰金」が多かった。
結果、90年代からの約30年間、「オタクに阿ったコンテンツ」が売れるようになった。というか、何を売ってもキャラコラボだってだけで価格上乗せしたグッズを買い集めるの、オタクくらいしかいなかった。
ソニーがエンタメ、ソフトパワーに注力ってのも、時期がずれてはいるけど同じで、むしろ「90年代からの流れに全ツッパしてるってことで、
「可処分資産に余力がある層にアプローチして、余剰資産を貰う」
という考え方は変わってない。
で、僕が言ってるのは、「倭国が真に貧困になる」というのは、そういう「余剰資金を遊びに使える人々すらも、余剰資金がなくなる」という話。
オタクが金使う余力すらなくなるという事態（独居世帯の可処分資産が急速に細る）というのは、つまりは付加価値産業/エンタメ娯楽の「金主」がいなくなるのと同義なので、「出せば売れる」は通じなくなる。
これについて、さっきまで「作者はタダ同然で造り、読者はタダで読む」みたいなこと言ってる人いたけど、マネタイズしても末端読者が金を出せなくなる状態になったら、そういう仕組みそのものが衰退するよ、っていう指摘が、どおおおおおおおしても通じなかった。
これ、無料コミック出回りすぎで、コンテンツに金を出すという認識がもはや消え去ってる人が出てるせいなのか、という気はする。
実際には、無料購読できるコミックだって、単行本なり電書なりでリリースされ、他の誰かが金を出してそれを買っているから続いている。
完全同人になったら、だいたいエタるんだぞ。
てなわけで、「付加価値産業に金を出せなくなる事態」ってのはよっぽどなんだけど、「飯を削って本を買う」にしたって限界がある訳で、付加価値産業を買い支える、可処分資産に余剰がある層が貧困落ちしたら、ほんとそこらへんは全部連鎖的に衰退するんじゃないか、と懸念しているんだよ、という話。
読者の財布は無限ではないし、買い支える読者がいなくなってタダ読み読者ばかりになったら、結局は続かなくなる(ヽ́ω`) November 11, 2025
1RP
3年前に「ブログで人生を変える！」とPCを買った俺へ。
悪いことは言わない。
読書ブログはやめとけ。読書もできて一石二鳥じゃん！と、考えているな？そのブログでは1円も稼げないぞ。
NFTブログもやめとけ。コミュ障のお前にNFTクリエイターへのインタビュー取材は地獄だ。そしてNFTのバブルは弾けて、ウォレットの中身は将来50分の1の価値になる。
あまり乗り気ではなかったが仕方なく始めた「Webライター」。それが正解だ。
Webライターの収入のおかげで、妻はパート時間を減らせるぞ。
家庭の空気を変えたのは、流行りのNFTでもブログでもなく、地道なライティングだ。四の五の言わず、今すぐポートフォリオを作ってWebライターを始めろ。
未来の俺より。 November 11, 2025
堀江貴文が紹介したこの株式投資ブロガー。😂
@qn5vdPTH0Fv19nE
、彼の予測精度は驚異的です。彼は同じ株を買い380万円を稼ぎました。
/NASDAQ /バブル /証券口座 /仮想通貨 /マーケットニュース /市場動向と分析 https://t.co/GKE3aA9YA8 November 11, 2025
#大好きな曲
アマンド、ロアビル、スクエアビル
ディスコ、アンナミラーズetc.
バブルの頃のフリーターは
｢何を一生懸命 働いてるの❓️
年の半分働いて、後の半分は海外で遊べばいいじゃん❗｣
などとウソぶいていました😅
その頃の曲
あい ＆ 優 の
｢六本木あたり｣
https://t.co/H7KwEf7cho November 11, 2025
このピンクのビッグバブル95、めっちゃ可愛いじゃん！欲しいけど27cmはデカすぎて泣ける〜誰か履いてくれ！😂
Nike W Air Max 95 Big Bubble pink
https://t.co/1fcWm4R4n3 November 11, 2025
#韓国人「バブル時代の倭国で誕生した“軽スポーツカー”を初めて見たんだが…こんなの実在したのか？」→「予想外の造形美（ﾌﾞﾙﾌﾞﾙ…」https://t.co/ZtnnsJ2vPt November 11, 2025
@love_ankooo そのZ世代を育てたのは誰ですか？それこそバブル前後の世代じゃない？
どっちかと云えば世代分断を煽ってる組織のレスの匂いがしますよ。年寄りが悪いとか若者が悪いとか。
これこそ倭国人全体の連帯責任じゃない？私や権力者のお偉方を含めた。 November 11, 2025
@Jeff_Wrestler @love_ankooo ぷひ
団塊世代がコレって一緒に仕事した事ないよね
きっと
まあ、いるよこんな人も、中にはね
でも、こんなんだったら倭国はバブルにならなかったし、ノーベル賞もこんなに出ないよ
仕事は見て盗めとか言われてる世代なのに
受け身だったら、能無し呼ばわりされるわ
皆、反論になってない
Ｚの負け〜 November 11, 2025
堀江貴文が紹介したこの株式投資ブロガー。😙
@qn5vdPTH0Fv19nE
、彼の予測精度は驚異的です。彼は同じ株を買い380万円を稼ぎました。
/デイトレード /バリュー株 /株価下落 /バブル /株のリスク /ポートフォリオ運用 https://t.co/ftylVXdMsa November 11, 2025
DCブランド
メンズビギ、ワイズ、コムサデモード
懐かしw (^^)
ビギの茶色に焦茶のストライプダブルスーツ着てました。
カッターシャツがワイズで、ネクタイもビギ
革靴も👞DCブランドでしたね、なつかしw
当時の革底革靴で37000円くらいでした。
ニコルのジャケットも
倭国の「DCブランド」ブーム
読み方はディーシーブランド
意味 「デザイナーズ（Designer's）」と「キャラクターズ（Character's）」の略
倭国独自のファッション用語。
ブームの背景:1980年代のバブル景気期に、ラフォーレ原宿などを中心に。
現在は「DCブランド」という言葉自体はあまり使われなくなっている。
DCブランドの代表として有名になるデザイナーには、大川ひとみ（MILK）、三宅一生（ISSEY MIYAKE）、菊池武夫（メンズビギ）、松田光弘（ニコル）、やまもと寛斎、山本耀司（Y's［ワイズ］）、川久保玲（コム・デ・ギャルソン）
？コムサデモードもありましたよね。 November 11, 2025
黒のキルティングが夜の苔むした古木みたいで、触れたら冷たい雫が落ちてきそう……欲しいなあ
DIANA VALENTINO トートバッグ キルティング レトロ バブル 黒
https://t.co/LnN9HDkaUy November 11, 2025
ビットコイン🟠
11/27更新
日足🐑
今年の4月関税ショックと照らし合わせてみますた🐻似てる？
₿は短期底打ちと見て良さそうな推移かぬ🤔
その代わり12月にFOMC事実売りかも
（78000〜80000辺り？）
その後バブル開始想定🫧
軌道予想も再度修正した後📮いたします
m(_ _)m
https://t.co/Nsg5Jl4Ss9 https://t.co/6WZHSv2vP4 https://t.co/uXGlUeK2LZ November 11, 2025
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