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2025.11.30 07:00
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4RP
蔡崇信港大演讲深度复盘：中国AI的四张底牌，以及被误读的美国AI规则
Joe Tsai's HKU Speech: China's Four AI Assets and and the Misread U.S. "AI Winner Rule"
笔者注：11月5日，香港大学经管学院主办“陈坤耀杰出学人讲座”，以“前瞻十年：推动中国经济增长的科创引擎”为题进行对谈，邀请了阿里巴巴集团联合创始人及主席蔡崇信先生分享创新，科技及人工智能如何重塑商业格局并驱动中国经济长期增长。活动在港大陆佑堂举行，据主办方透露，这场演讲报名史上最火爆，邮件发出两小时内报名人数已经突破1200人。。。
从某种意义上来说，这也算是一种历史的呼应。17年前，马云曾站在同一个舞台上演讲。。。而在这次与港大副校长邓希炜教授的深度对谈中，蔡崇信抛开客套，直击中美AI竞赛的核心，剖析了阿里的商业进化论，并为年轻人给出了极具穿透力的建议。。。
以下摘录来源于至顶科技高飞。
一、重定义AI竞赛：中国手握“四张底牌”
蔡崇信开场便抛出一个反直觉的观点：美国人定义的AI竞赛规则，可能是错的。
目前的“美式计分板”只看谁的大语言模型（LLM）更强，今天是OpenAI，明天是Anthropic，后天是Gemini；但在蔡崇信看来，这种评价体系本身就有问题。
1，真正的赢家逻辑：渗透率 > 模型参数
The winner is not about who has the best model... The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives... （赢家不是看谁模型最好，而是看谁在自己的行业和生活中用得最好。）
AI的真正价值在于渗透率（Penetration Rate）。相比于追求参数的无限堆叠，中国政府的AI规划显得更为务实：目标到2030年，AI代理和设备的渗透率达到90%。不讲玄学，只讲普及。
2，中国为何能普及更快？四张系统级底牌
为了支撑这一普及率，蔡崇信列出了中国拥有的四项关键优势：
底牌一：电力成本优势（低40%）。训练和推理本质上是能源消耗战。得益于15年前启动的特高压输电网络建设（“西电东送”等），中国国家电网每年的资本支出高达900亿美元，是美国的3倍。这使得中国的电力装机容量不仅是美国的2.6倍，新增容量更是美国的9倍。
底牌二：基建红利（低60%）。在中国建设数据中心的成本比美国低60%。这仅仅是基础设施的成本，尚未计算芯片等硬件。
底牌三：工程师红利与语言优势。全球约一半的AI科学家和研究人员拥有中国教育背景。蔡崇信分享了一个有趣的现象：Meta的AI团队内部甚至常因大家都在说中文，让非中文员工感到“懵圈”。
This is the first time Chinese language is an advantage... （这是中文第一次在科技领域成为一种天然的沟通优势。）
底牌四：算力受美国政府的极大限制反而逼出系统级创新。美国有充沛的GPU资源，而中国没有。但这反而创造了一种“饥饿优势”（Advantage of Starvation）。
When you don't have a lot of resources, you are forced to innovate at the systems level... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）
为了在有限硬件下训练万亿参数模型，中国团队必须将系统效率优化到极致。DeepSeek（深度求索）就是典型的例子，而在最近的一次加密货币和股票交易的AI竞赛中，阿里的通义千问（Qwen）第一，DeepSeek排名第二。
蔡崇信对同城的DeepSeek评价极高：“他们在做令人难以置信的事情。”
二、开源为什么会赢：成本、主权、隐私的三重逻辑
关于“开源 vs 闭源”的路线之争，蔡崇信给出了明确判断：开源模型终将击败闭源。
这并非单纯的技术优劣，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益。他以“沙特阿拉伯，想发展AI，但又想保持AI主权（sovereign AI）”为一个例子，阐述了其中的商业逻辑：
🔹 闭源路径（如OpenAI）： 付费昂贵，且必须将数据输入黑箱（Black Box），存在数据主权风险。
🔹 开源路径（如阿里Qwen）： 免费下载，部署在私有云上。数据完全可控，成本极低。
只要政府和企业进行理性的成本效益分析（Cost-benefit Analysis），开源都是更优解。
那阿里怎么赚钱？
蔡崇信说得很坦白："我们不靠AI赚钱。"
阿里的商业模式：“我们不靠卖模型赚钱，我们靠云计算。”蔡崇信坦言，开源模型是流量入口，而随之产生的存储、安全、容器化等云基础设施需求，才是利润来源。这正如早期的互联网：产品免费获客，增值服务变现。
三、阿里进化论：技术自主是“逼”出来的
当被问及阿里如何从电商公司进化为云计算巨头时，蔡崇信的回答非常朴素：“没有秘诀，只是跟着客户需求走。”
🔹 B2B时代：为解决入世后中小企业的出口需求。
🔹 淘宝/支付宝：为解决C端交易中的信任问题。
🔹 阿里云：为解决海量数据处理的成本问题。16年前，如果继续使用Dell、EMC、Oracle的传统IT设施，阿里的利润将被抽干。
We developed cloud computing really out of necessity... out of the need to become self-reliant in technology...（我们发展云计算完全是出于必要，出于对技术自主可控的渴望。）
所以阿里云的起点是“自己吃自己的狗粮”（eat our own dog food）：先内部用，用好了再开放给外部客户。
给创业者的建议： 优先选择有机增长（Organic Development）而非并购。自己团队生长出的能力，DNA更纯正，文化更契合。
四、给年轻人的锦囊：思维比技能更重要
在问答环节，蔡崇信针对个人成长给出了高密度的建议：
1，技能层面：学会提问
AI时代，获取答案变得容易。因此提出正确的问题（Ask the right questions）比找到答案更重要。同时，要建立独立的分析框架，而非死记硬背。
2，编程层面：重在逻辑
即使自然语言可以指挥机器，依然要学编程。哪怕是学好Excel公式，也是极佳的逻辑训练。
The purpose is not to actually operate a machine. The purpose is going through that thinking process... （学编程的目的不是为了操作机器，而是为了训练严谨的逻辑思维过程。）
3，专业选择：三个潜力方向
🔹 数据科学（Data Science）：随着数据爆炸，懂得管理和分析数据的人才永远稀缺。
🔹 心理学/生物学：人脑是效能最高的机器，理解人脑是理解AI的捷径。
🔹 材料科学：这是一个由比特（Bits）主导的世界，但限制比特速度的是原子（Atoms）。半导体未来会有大量创新和突破，其核心在于材料。
五、风险与泡沫：金融人的视角
1，职业选择：不对称风险
蔡崇信回顾1999年放弃百万年薪加入阿里的决定，将其形容为“不对称风险收益”（Asymmetric Risk-reward）： 下行风险有限（最差回去做律师），上行空间无限（像看涨期权）。
他强调：“机会是来找你的，你要做的是时刻准备好（Preparedness）。”
2，AI泡沫：区分金融与技术
现在的AI像2000年的互联网吗？蔡崇信建议区分两种泡沫：
🔹 金融泡沫：估值可能过高，这很难评判。
🔹 技术泡沫：技术本身是真实的。就像2000年股市崩盘并未抹杀互联网的存在一样，今天投入的所有AI基础设施和模型研发，都不会打水漂，它们是通向未来的基石。
六，三个最核心的洞察
Q1：中国AI的真正优势是什么？
不是模型本身，而是让AI被广泛使用的整个生态系统。电力成本低40%、数据中心建设成本低60%、全球一半AI人才有中国学历、资源匮乏逼出系统级创新。这些加在一起，让中国更有可能实现AI的大规模普及。而普及率才是真正的计分板。
Q2：为什么开源模式会赢？
因为对全球大多数用户来说，开源同时解决了成本、数据主权和隐私三个问题。闭源模型要付费，数据要喂进黑箱；开源模型免费，数据可以留在本地。这不是技术优劣之争，是利益格局使然。
Q3：年轻人应该怎么为AI时代做准备？
学编程不是为了写代码，而是训练逻辑思维；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的"机器"；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子。更重要的是，学会提出正确的问题，这比找到答案更有价值。 November 11, 2025
2RP
ちょうどGemini3.0、Nano Banana ProでGoogleが最高潮の時に同時にTPUのニュース（Metaへの提供）が出たので、OpenAIに続き、NVIDIA打倒の騒ぎになっていると思うんですが、さすがにそれはないと思います。
NVIDIAはあれほど騒がれているのに、その強みが過小評価されているのは不思議な話 November 11, 2025
1RP
LOVEBITES / Soldier Stands Solitarily [Official fan-cam music video (Alt... https://t.co/llXGC8h6yc @YouTube
461
おはようございます🌞
本日で11月も終わりですね🔚
皆様目覚めて楽しい日曜日で❗️
#LOVEBITES
#heavy metal
#11月30日 https://t.co/hULrGlkfTZ November 11, 2025
1RP
FANG+か、S&P500か？🤔
Xでも話題沸騰中のこの論争、フランクに整理します！
結局のところ、勝負を分けるのは「あなたのリスク許容度」です。
🚀 FANG+（超ハイリターン・超ボラティリティ）
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結論：握力勝負👊
インデックス投資は「どれだけ長く、売らずに保有し続けられるか」が全てです。
🔥 高いリターンを狙いたい、激しい値動きに耐えられる人
→ FANG+
🟢 安定重視、心穏やかに資産を増やしたい人
→ S&P500
あなたはどっち派ですか？コメントで教えてね！👇 November 11, 2025
イベント開催まであと62日。
CＤ（FullMetalArmor / MANIAXX 003 & 004）のリリースを祝います（←自主的に、かつ個人的に）。
2026年のFIRSTPRIZ Groupとしての仕事始め。
急遽決定の「Kabukicho Street Live @ 和牛特区前」。
師走イヴ（←ちゃん不要）である11月30日。
時間帯は、14:00 - 15:00（60min）（←サンデーソングブックの裏）。
バックトラックの関係で、FullMetalArmorの楽曲が中心のセトリ。
フリーチャージ、お越し頂いた方には、
サイン入りCDを受け取っていただきたいです。
相談したいこと。ジャパメタのバンドやアーティストについてトークセッション→これを収録→You Tubeへアップ!って企画を考えましたが、参加ご希望の方がいらっしゃれば教えてください。ヴァーチャルでもリアルでもOk。その後、呑み会できると、もっと嬉しいです。
" Be excellent to each metaller, Keep HEAVY ! Stay METAL! "
#FullMetalArmor
#LONESOMEKNIGHT_ultimate
#エレクトロ•J-メタル
#クリスタレッジ・メタル
#越後のアジテーター November 11, 2025
うわっプロヴィデンスのCLIMAXBATTLE Ver.新品未開封で出てるじゃん！マジ羨ましすぎて草 誰か買って自慢してよ〜😂
METALBUILD プロヴィデンスガンダム CLIMAXBATTLE Ver.
https://t.co/ircybo1u63 November 11, 2025
やっばいJINSのメタルスクエア超軽くて15gだって！？私も欲しいよぉ〜誰か譲って💔
JINS Rim Metal MMF-22A-262 メガネ 度なし
https://t.co/MrMBQERm6V November 11, 2025
LOVEBITES / Unchained [Official Live Video from "NO MORE TRAGEDY"] https://t.co/hHCWncaLV8 @YouTube
11月終わりも楽しもう❗️
#LOVEBITES
#heavy metal https://t.co/JywbPWKql3 November 11, 2025
せっかくmeta quest持ってるからvrゲームとか遊びたいけど自分の3D酔いが半端なくてまともにできないんよなー
噂のvrチャットも数分から数十分でギブアップ
だから同時視聴とか3Dライブを大画面でめちゃくちゃ楽しめるツールと化してる November 11, 2025
メインテキストの1行目が、広告の命。
meta広告の文章においては、勝負は最初の1行で決まる。
どれだけボディで良いことを書いても、ユーザーが読むのは冒頭だけ。だから最初に「刺す一言」がないと即スルーされる。
・最初の1行＝広告の生命線
・長文は補足でしかない
・冒頭に「具体」「数字」「感情」を置く
CTRが低い広告は、だいたい冒頭が弱い。 November 11, 2025
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近い将来、一歩テック組み入れ銘柄が下記になりそうで、もう最強指数ではないかと思うのは僕だけ？
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近い将来、一歩テック組み入れ銘柄が下記になりそうで、もう最強指数ではないかと思うのは僕だけ？
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@ham_otoku Metaで5万ぐらい枠使っちゃってたので、SwitchLiteで2万埋めました😇(7万x0.15=10500P)
お得な情報ありがとうございました😊 November 11, 2025
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📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：23.4%
▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
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🉐 1,634（Amazon・AMEX）：4.5%
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実質💰：36,566円
参考📚：38,200 ※変動する可能性あります
📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
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価格🛒：38,800円
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参考📚：38,000 ※変動する可能性あります
📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
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▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
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▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
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価格🛒：32,800円
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▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
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▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
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📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
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🉐 889（Amazon・AMEX）：1.2%
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📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
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▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
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価格🛒：28,500円
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▫️ ポイント：1%
▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
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📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
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参考📚：38,100 ※変動する可能性あります
📊 ポイント内訳
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▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
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🉐 549（Amazon・AMEX）：1.0%
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📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
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▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
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▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
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📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：38.2%
▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
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📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
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🉐 472（Amazon・AMEX）：7.2%
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実質💰：6,528円
参考📚：7,000 ※変動する可能性あります
📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
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🉐 472（Amazon・AMEX）：7.2%
🉐 全額㌽利用時：263：3.9%
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価格🛒：6,980円
実質💰：6,528円
参考📚：7,000 ※変動する可能性あります
📊 ポイント内訳
▫️ Prime：1.5%（個人）/1.5%（ビジネス別枠）
▫️ クレカ：3%（AMEX・Amazon）
▫️ ポイント：1%
▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入）
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
🉐 472（Amazon・AMEX）：7.2%
🉐 全額㌽利用時：263：3.9%
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価格🛒：6,980円
実質💰：6,528円
参考📚：7,000 ※変動する可能性あります
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▫️ ポイント：1%
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▫️ d連携：1%（上限100㌽/購入） November 11, 2025
NVDA GOOGL
GOOLE様のTPU ｖｓ NVIDIA様のGPUについて
1️⃣ 前提
長年AIやりたきゃ NVIDIA様のGPU＋CUDA 一択
Google様のTPUをMeta様が採用検討
で「GPUだけの世界は終わりつつあるよ」っていう問題提起
2️⃣ GPUとは
GPUはもともとゲーム用グラフィックスのための並列計算マシン
→たまたま行列計算と相性が良くてディープラーニングにフィット
⭐柔軟性と汎用性が最大の武器
新アーキテクチャ，新しい活性化関数，状態空間モデル
ぜんぶCUDAカーネル書けばなんとかなる
研究開発・新モデルの試行錯誤では依然として GPU様が王者♔
3️⃣ TPU（Google様のASIC）
TPUは 最初からAIの行列演算だけをやる専用マシン
⭐メモリアクセスを減らす
データをバケツリレー的に流しながら計算
という構造
グラフィックス系のロジックは全部捨ててテンソル演算と電力効率に全振り
汎用性は捨てる代わりに
ワットあたり性能とトークンあたりコストで勝負
4️⃣ コア論点
柔軟性（GPU様） vs 超特化（TPU様）
研究フェーズ
何が起きるかわからない
新アーキテクチャ出まくり
⇒ GPU様が安全で強い
本番運用フェーズ
安定したモデルを世界中にばら撒く
1トークンあたりコストと1クエリあたり消費電力がすべて⇒ TPU様が有利
5️⃣ トレーニング vs 推論
トレーニング
これまではGPU様の独壇場
デバッグ容易＆ツールの成熟度
でも
Gemini様をTPU v4 v5で学習したことで
「最先端LLMでもTPUだけでいけるよ」が実証された
⇒ 性能差というより 使いやすさ／エコシステムの問題だよね
推論
回数がトレーニングの何百万倍も多い
数％の効率差が数億ドル単位の差になる
ここで TPU様の効率が本領発揮
⇒ 大規模サービスの推論基盤ならTPU様がかなり有力
6️⃣ 「CUDAの堀」がどうなってるか
これまでは
なんでもCUDA対応
ライブラリもチュートリアルもまずNVIDIA様
⇒ 事実上のロックイン
でも今は
PyTorch 2
JAX
XLA
みたいな 高レベルフレームワークがハードウェアを抽象化
結論としては
ロックインは“技術”というより“どのクラウドを選ぶか”に移っていくかも
7️⃣ TPUを自作マシンに刺せない問題
NVIDIA様のGPUは
NeweggでもAmazonでも買える
オンプレでも自宅でもOK
TPU様
チップは売らない
時間貸し（Google Cloud様のサービス）だけ
⇒ ハード的には強いけど
クラウドロックインがキツい
Meta様みたいな巨大プレイヤーからすると
TPUのコストとスピードは魅力
でもインフラを競合のGoogle様に握られるリスク
ここが経営判断ポイント
8️⃣ 2025年の結論
研究開発したいなら
→ NVIDIA様GPU一択
安定した巨大推論サービス運用したいなら
→ TPU様も選択肢に
レガシーCUDAコードが山ほどあるなら
→ GPU様一択
超巨大LLMをゼロからスケール優先でトレーニングしたいなら
→ TPUも真面目な選択肢
オンプレ展開したいなら
→ TPU様はそもそも買えないのでGPU様一択
「ユースケースによって使い分けろ」の時代に… November 11, 2025
■■ Wavesブラックフライデー
おすすめプラグインまとめ ■■
① MV2
https://t.co/1KIoXHnIr6
コンプとは逆に小さな音を大きくして聞こえやすくする便利ツール
② Renaissance Compressor
https://t.co/qdViGaYkqV
滑らかなかかり方で初心者でも使いやすい人気の定番コンプ
③ Renaissance DeEsser
https://t.co/b2Q6rM6mzX
効きの良い使いやすいディエッサー。Renaissanceはどれもおすすめ。
④ Renaissance Reverb
https://t.co/eJ1YylfCir
温かみのあるリバーブ。EQを調整することで明るい音にも出来ます
⑤ Abbey Road J37 Tape
https://t.co/FUI1F1LuVb
倍音を付加して音の存在感をUP。ボーカルにもオケにも使えます
⑥ H-Delay Hybrid Delay
https://t.co/q3o6zBVMDa
扱いやすいディレイ。ピンポンディレイやテンポ同期に対応
⑦ JJP Vocals
https://t.co/TO0ez9YxtP
5つのパラメーターで太く抜けるプロ級ボーカルに
⑧ Clarity Vx
https://t.co/smERLSQsO7
簡単に綺麗にノイズを除去できる便利ツール
⑨ Smack Attack
https://t.co/NesYPQjK7a
アタック感を簡単に調整できる便利ツール
⑩ Linear Phase Multiband Compressorhttps://x.gd/keVa2
滑らかなかかり方をする初心者でも使いやすいマルチバンドコンプ
⑪ PAZ Analyzer
https://t.co/QjTeJ7vqN1
シンプルで見やすいアナライザー
⑫ MetaFlanger
https://t.co/HJrgXq4vwp
音に広がりを持たせられます。ハモリ処理に便利。
⑬ S1 Stereo Imager
https://t.co/PHracvp2YV
音の広がりを簡単に調整できるステレオイメージャー November 11, 2025
ありがとう渋谷！最高だった！
新体制になって本当に良いスタートを切らせてもらいました！
マシンガンズとの楽屋2ショット
上げときますね。
その他の写真はまた改めて✨
SUPERBLOODは年内終了だけど2026年は馬車馬の様に駆け抜けます。
みんなついてきてくださいね！
STAY METAL STAY ROCK! https://t.co/bXmEy5XYOa November 11, 2025
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