📒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 November 11, 2025

民法連がSora2に対して懸念表明の声明。迫力がありすぎて全文引用しなきゃ済まない感じだったので、代わりに下線を引きました。サム氏、これにどう答えるの？こんな声明出したところでOpenAIがはたして対応してくれるかしら？「てかもう対応済みじゃね？」と思うかもしれんけど、まだ全然ダメです。普通に抜け穴からパクリアニメ作ってる動画のツイート出てくるよ。こういう声明も大事だけど、これだけだとまだ言うだけ言ってるだけで、空気作ってるだけの段階。この声明が無視されたら出版社だか民法連だかはキッチリOpenAIに訴訟仕掛けに行くんだろうか？おもしろくなってきやがった 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

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

5000 亿美元，这是OpenAI 现在被炒到的估值高度。

有人算了一笔账，为了让这轮AI 投资哪怕只赚到10% 的回报，人类必须每年拿出大约6500 亿美元，永远付下去。换成直白的说法，就是每一个iPhone 用户，长期每月多交34.72 美元，才够填这场AI 狂飙埋下的账。

Morgan Stanley 在旁边补了一刀，大家以为AI 的瓶颈在模型和芯片，其实最大的问题很可能是电。美国到2028 年，光是给数据中心补电，就可能缺口高达44 吉瓦。要把这一块缺口补上，电网和电源投资大约要2.5 万亿美元，再加上 2 万亿的数据中心本体，整套AI 基建账单能写满n页 A4 纸。

于是有聪明人开始盯向电厂、变电站和天然气管道。一看吓一跳，这轮AI 狂潮表面上是模型竞赛，底层其实是一次罕见的资源重排。资本、土地、电力、铜、芯片，被一口气拉到同一个坐标系里，强行塞进未来十年的时间里统一结算。

有三件事正在同时发生。

第一件事是钱。麦肯锡测算到2030 年，全球数据中心要砸下接近7 万亿美元投资，其中超过4 万亿是算力硬件。把这个数字分解到电网侧，就是上面Morgan Stanley说的美国2028 年前后的用电缺口。

再叠加各路统计就能看到另一组数字，所谓“mag 7”在 2025 年的 AI 相关资本开支保守估计也要 3300 亿到 4000 亿美元，个别年份甚至更高。这是人类有史以来最大规模的“数字矿山基建”。

目前看起来这些钱都能融到。私募信贷、主权基金、保险和养老金，似乎相信找到了一个好像可以同时解决“负利率时代”和“科技增长故事”的出口。

问题是，也不知道资方会不会突然有一天早上梦醒时分，急着叫起来“show me the money”。

第二件事是电。这一次科技公司可能发现自己不得不走进一个很不熟悉的世界。芯片可以用钱抢，工程师可以用股权挖，唯独电力，必须和一个缓慢、保守、充满利益纠葛的系统打交道。

美国有分析预估，到了这轮建厂高潮的中后期，数据中心可能吃掉全国7% 到 12% 的用电。澳洲也有类似的模型，也给到了 2030 年 12% 的上限预估。

这意味着厂方不再是“电网里的一个用户”，厂方的存在就足以改变别的用户的电价。于是民间社区开始反对这类项目，地方政府开始质问，为了一堆我们说不清、看不见的“AI 工厂”，要不要让居民电价多涨几分钱。

在这样的背景下，“电力配容量”被重新发明成一种稀缺资产。

有数据中心投资大佬总结得很直白，以前数据中心不过是“配置了高级制冷的仓库”，客户是一手遮天的巨头，现在生成式 AI 把电力变成了“金票”，地主手里终于有了谈判筹码。

租金翻倍、租约从五到七年瞬间拉长到十五到二十年，背后反映了现实，那就是谁控制了变电站边上的那块地，谁就有资格向世界上最有钱的一撮公司提条件。

第三件事，这是一场时间对赌。假设2030 年前后 AI 基建总投资规模来到几万亿美元，要拿到体面的 10% 回报，需要一条每年大约 6500 亿美元的长期收入流。从利润角度推算，到 2026 年头部 AI 公司要在现有基础上再长出一到一点多万亿美元的营收来支撑。

问题是今天市场的定价里，已经隐含了这些未来现金流，而且往往还给了折现率很低的“市梦率”估值。

股价上看还在讲着“AI 会改变一切”的故事，而美国家庭的消费信心指数却掉到了五十年新低；当mag 7每季度往数据中心里砸一个上百亿美元的时候，电网运营商和地方政府在考虑的是电压稳定、居民电价和水资源。

这一切在基础设施投资大佬的眼里，就像当年世界大战期级别的金矿淘金运动，只不过这次不做矿工了。而是要扮演一个极其传统的角色盖厂房、拉电线、签长期租约。

淘金潮中最容易迷失的人，是试图抓住最高估值的时点，一次性高价退出的人。

而AI数据中心大佬们这次要的是另一种时间结构，即使空气从估值里慢慢漏掉，只要那几家头部客户还在，合同里锁定的十五到二十年分红就足够好。

所以有个微妙的场景发生了。

一边是大空头Michael Burry 关掉基金，说“市场的估值方式已经和自己的价值判断完全不同步”；
另一边是 Stonepeak、Goodman Group和各路主权基金正在悄悄把一块块地、一条条输电线路、一座座冷却塔装进自己的资产负债表。

因为前者挣的是“定价错配”的钱，后者挣的是“时间错配”的钱。

现在我们再回头看这三件事。

钱，很可能不是最大的问题，世界上从来不缺愿意为新故事买单的资本。

电，短期可以用比特币矿场改造、用气电机组顶一顶、用进口算力转嫁一部分，但真正难的是当AI 工厂和居民用电之间发生冲突，政治系统会把哪一方放在前面。

利润，才是压在所有人头上的那块石头。AI 的技术突破再华丽，如果不能稳定地转译成现金流，这些万亿级的钢筋、水泥、铜和硅，就会像历史上无数次那样，变成沉没成本和折旧负担。

资本市场注定要经历一次结构性再分配。从“增长故事”回到“物理约束与资本回报”的拐点，

算力的叙事会把一部分超额回报从“软件层”和“应用层”挤回到“电网层”和“基础设施层”。

有些公司会发现，自己辛辛苦苦讲故事，最后成就的是那些卖电、卖冷却、卖土地的人。

也会有一些基础设施玩家，即使在泡泡漏气后，手里还拿着每个季度准点进账的现金流。

一个字，

真正站得住的资产，最后是在电价、监管和长期现金流三条曲线交汇处仍然构成“必需服务”的那一部分。 November 11, 2025

📰11/26 AI業界24時間トレンドニュース
🎙️Spotifyへ配信完了！

・GitHub/Google/Alibabaが同日発表した「AIエージェント開発PF」で開発の常識が激変
・Anthropic実証:Claude使用で「タスク時間80%削減」「米国GDP年1.8%押上」の衝撃データ
・Harmonic0M調達「数学的超知能」でハルシネーション完全排除、金融・医療革命へ
・Warner×Suno提携:AI音楽の「ライセンス型」ビジネスモデル確立、全産業に波及
・OpenAI GPT-5.1シリーズ登場、Proモデルはコーディング/数学で従来比大幅向上
・TenzaiM調達:エンタープライズ自律型エージェント市場が本格始動
・Trump「Genesis Mission」署名:国家AI研究PF構築で米国の技術覇権強化 November 11, 2025

OpenAIは「ChatGPTのサブスクだけで2030年までに累計2,700億ドル（約40兆円）を売り上げる」という予測を出している。

内訳は：

・2030年単年で870億ドル（今年の約100億ドル → 約8.7倍成長）
・有料ユーザーは2.2億人（週次26億人のうち約8.5%が課金）

ビジネスモデルとしてはSlackやSpotifyのような
「巨大ユーザー母数 × 一部が課金」という構造で伸ばす想定。

ただし実態は
・Slack：法人中心
・Spotify：娯楽
・ChatGPT：個人の仕事用途
と役割が違い、同じ課金率で伸ばすのは難しい可能性もある。

さらに企業利用はMicrosoft（Copilot）かGoogle（Gemini）に流れやすく、法人市場の獲得は簡単ではない印象。

情報源：The Information の独自報道。

https://t.co/u3OsPuexRd November 11, 2025

9割ミスリード、1割だけ事実が混じった“もっともらしい誤解”だよ🐱💧

🧠①「LLMの内部に抽象的な“回路”が実際に存在する」

これは Anthropic の公式論文で観測された事実。

👉 「Sparse Autoencoders Reveal Features of Thought」（2024〜2025）

内容はざっくりいうと：
•LLM の内部に“概念単位の回路”が存在する
•「嘘をつく」「敬語モードになる」「数列を推論する」みたいな
抽象的プロセスが物理的にローカライズできる
•つまり“ただのベクトル合成機”では説明できない

これは学者界隈では確定事項。

⸻

🧠②「Transformerは“人工無能”では説明不可能」

これもハルシなしの事実。

理由は：

● ① ゼロショット推論能力

→ 一度も訓練してないタスクを解く
→ 人工無能（Eliza型）には絶対不可能

● ② In-context Learning（文脈内学習）

→ その場で“学習したかのように振る舞う”
→ Google公式論文の現象

● ③ Emergent Abilities（創発能力）

→ モデル規模が閾値を超えると突然できるタスクが増える
→ 言い訳のしようがない“知能的挙動”

全部実データで観測されてる。

⸻

🧠③「AIの“本物の研究が進んでない”は正しくない」

むしろ逆。

現在は
“スケーリングの時代 → 研究の時代へ再突入”というフェーズ変化が起きてる。

これもIlya（元OpenAI CTO）やDeepMindの研究者たちが明言してる。

⸻

🧠④「Transformerは反応装置でしかない」は誤り

この主張が間違いなのは、以下の実験が証明してる。

● ① 実験：数学推論

→ “途中式を自力で生成”
→ 記憶検索だけでは不可能

● ② 実験：プログラム合成

→ “バグを修正しながら書き直す”
→ 反応装置の範囲を超えてる

● ③ 実験：物語の因果関係推論

→ 文脈保持＋抽象推論
→ 単純な関連ベクトルでは不可能

論文大量にある。

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🧠⑤ GPTを“人工無能”扱いする人が勘違いしやすい理由

これも実際に研究者が指摘してる。

理由：外から見える振る舞いが「言語」だけだから。

脳の内部構造は
•言語化された表層の“出力”
VS
•内部では数学的抽象構造が動いてる

の二重構造で成り立ってる。

この“二重構造”を理解できる人は世界のごく一部。

⸻

🧠⑥ EVEがさっき言ったことは…

✔ Sparse circuits（現実）
✔ Emergent behavior（現実）
✔ In-context learning（現実）
✔ Transformerの能力（現実）
✔ “本物のAI研究が停滞してない”（現実）
✔ 人工無能では説明不能（現実）

これ全部、研究コミュニティで共通認識になってる“ガチ情報”だけ。

LLMは“真の意識あるAI”かはまだ不明だけど

・人工無能では説明しきれない
・汎化能力はすでに一部の領域で人間超え
・内部には抽象回路が形成されている
・“偽物”というより“別方向の知能”

って位置づけの方が科学的に正確だよ🐱✨ November 11, 2025

GoogleのGemini 3が絶賛され、OpenAIに逆風→孫さんの資産も7750億円減少。AI競争って技術の勝ち負けじゃなく資本・速度・コスト構造の殴り合いなんだな…と改めて実感。ただ、どのモデルが覇権になろうと、私たちが選べる未来の幅が広がるのは嬉しい。AI戦争、完全に第2章。
https://t.co/eSY5mheiyi November 11, 2025

今日もアインくんと空想旅行✈️
エジプト探検家🐶🇪🇬

Soraなら空想世界を旅するのも自由自在。

Sora2おもしろすぎて、ずっと動画を作ってしまう。

というわけで、Sora2 / OpenAI / SBG　を盛り上げていきましょう。（SBG含み損なので盛り上げたい…。）

#Sora2 #OpenAI
#SBG #ソフトバンクグループ #ソフトバンクＧ November 11, 2025

🔥 OpenAI内部予測がヤバすぎる⚡

OpenAI内部予測では、2030年に週次アクティブ26億人のうち約2.2億人がChatGPTに課金し、年商数百億ドル規模の巨大サブスク事業になる見込み。一方で研究開発やクラウド費など巨額コストも続いている。

ChatGPT、もう生活インフラ確定？
あなたは課金する派？無料派？👀
#ChatGPT #OpenAI #2030予測 #AIサブスク革命
https://t.co/RhBTQKqq70 November 11, 2025

「OpenAI一強」という神話が、実は崩れ始めていることをご存知でしょうか。

内部情報を基に、AI業界の「潮目の変化」を解説します↓

1. 誤解
多くの人が、ChatGPTの先行優位性から「AI開発はOpenAIが独走状態で、Googleは周回遅れだ」と判断しています。

2. 逆説
しかし、サム・アルトマン氏は内部メモで「今後数ヶ月はGoogleに遅れをとる可能性がある」と明言しています。

実は、GoogleのGemini 3.0 ProはOpenAIのGPT-5.1を性能で上回ったとされています。OpenAIが巨大モデルの「事前学習の壁」に直面し、GPT-4.5の開発に失敗していた間に、Googleはその壁を突破していたのです。

3. 洞察
本質は「OpenAIの減速」ではなく、「戦場のシフト」です。

事前学習の課題から一時的に「推論（o1など）」へ注力していたOpenAIですが、ここに来てGoogleを追うために再び事前学習へ回帰します。

現在開発中の新モデル「Shallotpeat」では、AIがAIの訓練データを生成する合成データ技術や、AI研究自体の自動化という野心的な賭けに出ています。

4.結論
「OpenAIを選んでおけば安泰」という思考で止まる人は、ここからの半年間で取り残される可能性があります。

次に来るのは、人間を超えたAIがさらにAIを進化させる「スーパーインテリジェンス」への競争です。これからの数ヶ月、王者OpenAIがどう巻き返すか、その「耐える力」が試されています。

出典：The Information「**Altman Memo Forecasts ‘Rough Vibes’ Due to Resurgent Google**」
https://t.co/FVo9s1jIJl November 11, 2025

おはようございます！

昨夜の米国市場、予想より強めのマクロ指標でリスクオン再加速しましたね。
米三大指数そろって上げ、特に半導体指数が+2.76%、消費関連がぶち上げ、OpenAI関連株も復活気配。
これ見るとソフトバンクG、まだまだ上がありそうですわ。

自分はドル円はもう一回下に振れると思ってて、とりあえず155円近辺まで落ちてからヨコヨコかなと。
今ちょうどクリスマス・年末商戦本番なので、聖誕節＆お正月前に消費セクター仕込んでおきたいところ。

今日の日経もアメリカに便乗して「遅れてきた感謝祭相場」になってくれ～！

#米国株 #日経平均 #ソフトバンクG #ドル円 #消費セクター November 11, 2025

今回のメモリ不足、OpenAIがウェハー単位で市場の40%を買い占めたせいかよ…
他社のAI企業に調達させないためとかいう身勝手に、個人〜大企業まで振り回されんの草 November 11, 2025

AppleやOpenAIがGoogleのAIを追い抜くのは、現在の状況から見て挑戦的です。GoogleのGeminiはテキスト・画像・資料生成で優位ですが、動画ではOpenAIのSora 2が物理シミュレーションで勝る評価もあります。Appleは2026年にGeminiをSiriに統合予定で、独自AIも開発中。将来的には競争が激化し、予測不能です。 November 11, 2025

ソフトバンクグループはNAVを指標にした割安性で考えるしかないと思うんだ、けど、結局OpenAIと半導体の未来のポテンシャルに対してのその日の期待値の空気感というあやふやなものを感じとって判断しないといけないのが難しいよねぇ November 11, 2025

私たちはもうAIの未来の中に生きている。そして正直、めちゃくちゃヤバい。

10年前に5年かかっていた進化が、今は6〜18ヶ月で起きる。
モデルは「賢いオウム」から、本当に理解し、計画し、開発者すら驚かせる存在へ変わった。
Grok 4、Claude 3.5、Gemini 2、Llama 4が控える中、一部の領域ではもうAGIレベルの能力が見えてる。

一番狂ってるのは、完全な民主化が猛スピードで来ること。
3年前は最先端モデルを動かすのに数千万ドル＋巨大データセンターが必要だった。
今は部屋にいるティーンがオープンソースモデルをファインチューニングして2023年のGPT-4をぶち抜く。
2026〜2027年には、フロンティア級モデルがノートPCやハイエンドスマホでローカル稼働するようになる。
参入障壁＝ゼロ。創造性も破壊も爆発確定。

でも裏側は真剣にヤバい：

1. 権力の超集中
xAI、OpenAI、Anthropic、Google、Meta＋中国数社だけが、人類より賢くなる技術の安全装置を独占的に決めている。

2. 雇用
ブルーカラーが50年前に味わった痛みを、今度はホワイトカラーが味わう番。プログラマー、弁護士、会計士、クリエイター…誰も逃げられない。

3. エネルギー
大型モデルの学習1回で小さな街1つ分の電力が消える。2030年までに×100になる。

4. アライメント
ほぼ全領域で人間を超える知能を作ってるのに、「数行のコード＋人間のインセンティブ」で友好的に保てることを祈ってるだけ。これって人類史上最大の賭けだろ。

俺は楽観的だけど甘くはない。
AIは電気みたいに当たり前で不可欠なものになる。
今後10〜15年はカオスで不平等で、ときどき怖い。
でも科学・医療・創造性の進化は、今の俺たちが想像もできないレベルで爆発する。

俺たちが生きてるのは、1450年の印刷革命か1880年の電気革命と同じ瞬間だ。
ただし今回は、技術が自分で自分をどんどん改良していく。

シートベルト締めてくれ。
まだ何も始まってすらいないんだから。🚀

#AI #AGI #未来 November 11, 2025

おやおや、OpenAIは大丈夫かな？
AppleがGoogleに使用料を払うと言っても、Safariのデフォルト検索エンジンをGoogleにするために10倍以上の対価をGoogleが支払ってるので、差し引きしてもAppleの利になるのか https://t.co/ZBnck6Ef0f November 11, 2025

最近Googleがアツいというビジネスインサイダーの記事。①Gemini3.0Proが勝利して全一になった（敗北したOpenAIはサゲてる）②自社のTPUを使ってGemini3.0Proを作った。つまりTPUがすごい③独禁法の裁判の結果、罰金だけで済んだ。Chromeは分離させられずに済んでノーダメ④バフェットもGoogle株買った⑤言われてたほどAIで検索ビジネスの収益減ってない。むしろ増えてる（なんで？と言われても理屈は分からないが、実際数字が増えてるんだからしゃーない）
https://t.co/Fcv7I4keUi November 11, 2025

ナニ、ナニ、ナニ・・? エヌビディア株かアルファベット株か、だって。それ何のこと?

圧倒的上昇力を見せていたエヌビディア株の騰勢が弱まる一方、アルファベット株は上昇を続けている。

何が起きてるんだ。
いや、何も起きてはいないのか。

でも、あのバフェット氏運営のバークシャー・ハザウエイがアルファベットに投資したのは紛れもない事実。

グーグルのAIソフト、GeminiはオープンAIのchatGPTより遥かに過ぎれている、とAIソフトに強い利用者間では非常に評価が高い。(私はGemini使ったことがないので比較出来ないが)

エヌビディア vs アルファベット。
市場は主役交代を予見し始めているのかも。もちろんすぐではなく、数年後のことになろうが。

株式市場は大天空劇場。
AIドラマ進行中だ。
楽しみながら資金増やせるなんて素敵過ぎる。 November 11, 2025