オープンAI トレンド

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2025.11.17〜（47週）

:0% :0% （30代／男性）

人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです

へ～。サム氏の社内メモだって。OpenAIはそれまで上手く行ってた事前学習のノウハウがクソデカモデルには通用しないという壁に直面した。それで失敗したモデルがGPT-4.5。だからOpenAIは一旦事前学習から逃げて推論モデル作って推論ノウハウに注力していた。その一方で事前学習から逃げずに向き合い続けたのがGoogle。結果的に事前学習が成功してGemini3.0ProはGPT-5.1を超えてきた。これはマズいので、OpenAIも「Shallotpeat」の開発でちゃんと事前学習に向き合ってGoogleに追い付く事を目指す。合成データや強化学習でも色々挑戦していく。だから試行錯誤が必要で、これから数か月間は進歩が停滞する（つまりGeminiに蹂躙され続ける）かもしれんけどここは耐えしのいでやるっきゃないとの事。 November 11, 2025

399RP

NVIDIA CEO「AIはバブルか？」への回答📝
（ほぼ原文まま、ちょっと修正）
面白いから読んで！w

---------------------------------------
皆さんからずっと聞かれてきました。
「AIはバブルになるのか？」
これが最後の質問ですね。

革ジャン:
では、私たちが実際に見ている現実をお伝えします。
世界で今起きていることを見つめ、
コンピュータサイエンスとコンピューティングの“基本原理”に立ち返ると──
現在、同時に3つの大きな現象が進行していることが分かります。

まず第一に、ムーアの法則はすでにほぼ終焉を迎えています。
コンピューティングに対する需要の伸びと、汎用コンピューティング（CPU）から取り出せる計算能力とのバランスをとることが、非常に難しくなっているのです。

そのため、世界はしばらく前からアクセラレーテッド・コンピューティング、
つまりGPUを中心とした新しい計算モデルへと移行し続けてきました。
私たちはこの流れを20年以上にわたって推進してきました。
一つ、統計を挙げてみましょう。
6年前、私はスーパーコンピューティングの場にいましたが、そのとき世界のスーパーコンピューター Top500 の約90％はCPUベースでした。
ところが今年、CPUベースの割合は15％未満にまで低下し、90％からほぼ10％へと逆転しました。
一方で、アクセラレーテッド・コンピューティングは10％から現在では約90％にまで増加しています。
つまり今まさに、高性能コンピューティングが汎用計算から加速計算へと移る“転換点”が訪れているのです。

二つ目に、クラウドで行われている作業の中でも、最もデータ集約的で、かつ計算負荷が高いものの一つが「データ処理」です。
AIとはまったく関係のない、生のデータ処理だけに、毎年数千億ドル規模の計算資源が費やされています。
SQLでデータフレームを処理しているだけで、これだけの計算が使われているのです。
皆さん一人ひとりの名前、性別、年齢、住んでいる場所、収入──
そういった情報はすべてデータフレームの中に格納されています。
そのデータフレームが、銀行業務、クレジットカード決済、EC、そして広告のレコメンドなど、あらゆる分野で今日の世界を動かしています。

すべてはそのデータフレームを中心に動いており、
そのためのコンピューティング基盤を構築するには、一つあたり数百ドルものコストがかかります。
これが一つ目と二つ目の大きなポイントです。
三つ目は「生成AI」と「エージェントAI」の時代が来ているということです。
過去15年間は、私たちは「レコメンデーションシステム（recsys）」の時代を生きてきました。
SNSのフィードでどの情報を表示するのか、
誰にどのニュースを、どの本を、どの映画を勧めるべきなのか。

インターネットの世界はあまりにも巨大です。
もしレコメンドシステムがなければ、私たちの小さなスマートフォンが、本当に必要な情報にたどり着くことはほとんどありません。
このレコメンドこそが、今日のインターネットを動かす“エンジン”であり、そのエンジンが今、生成AIへと向かって進化しているのです。
同時に、コンピューティング全体は汎用から加速へとシフトしています。
この二つを合わせて考えると、革命的なエージェントAIを動かすために残された計算資源は、当初皆さんが想像していたほど多くはない、という結論に至ります。
しかし、その使われ方はすべて正当化される──それだけの価値があるのです。
かつてはAIもCPUの上で動いていましたが、今はGPUの上で動いています。
この二つの代表的なアプリケーションを見るだけでも、多くのインターネット企業が、膨大な数のGPUスーパーコンピューターを構築できるようになったことが分かるでしょう。
そして、そうした基盤の上に“第三の大きな機会”が生まれます。
それが「エージェントAI（Agentic AI）」です。

ここにはGrokがあり、OpenAIがあり、Anthropicがあり、Geminiがあります。
こうした存在は、既存のAIの上に重なる、新しい“知性の層”を形成しつつあります。

しかし、今日、世の中の多くの人が「AI」と呼んでいるものの、
その“上”と“下”で何が起きているのかを忘れてはいけません。
私たちは、表面に見えているAIだけでなく、その基盤となる計算モデルの変化、データの構造、そしてエージェントAIという新しいレイヤーまでを見なければならないのです。
ですから、AIが単なるバブルなのかどうかを考えるとき、
私たちが見ているのは、投機的な価格の上下ではなく、
コンピューティングそのものの構造が、根本から書き換わっているという現実なのです。

$NVDA November 11, 2025

390RP

这篇文章应该是今天英文区最火的文章了。
作者Santiago是一位2013年入圈的OG，欧美资本圈的核心人物。
他客观、理性、系统地刻画了加密行业的泡沫之大。
下面是精简之后的翻译。

——————————————————————

加密ETF 已经上线了；
稳定币被主流企业集成了；
监管态度变得更友好了
我们想要的一切都来了！

🚨那为什么你的币还不涨？
🚨为什么比特币把涨幅全吐回去，而美国股市全年涨了 15–20%？
🚨现在主流观点已经转向“加密不是骗局了”，为什么你最爱的山寨币还在水下？

1️⃣Crypto Twitter 一直有个根深蒂固的假设：
“只要机构来了、监管明朗了、摩根大通或者贝莱德发 token 了……加密将征服一切，我们要to the moon了。”

我们要的一切都来了 —— 但它们并没有推动价格。
为什么？

因为整个加密市场大多时候都与现实相脱节。

比特币是独一档的存在 —— 完美的叙事：数字黄金。
它的市值大约为 class="drawer drawer--top" id="detail">

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NVIDIA CEO「AIはバブルか？」への回答📝
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皆さんからずっと聞かれてきました。
「AIはバブルになるのか？」
これが最後の質問ですね。

革ジャン:
では、私たちが実際に見ている現実をお伝えします。
世界で今起きていることを見つめ、
コンピュータサイエンスとコンピューティングの“基本原理”に立ち返ると──
現在、同時に3つの大きな現象が進行していることが分かります。

まず第一に、ムーアの法則はすでにほぼ終焉を迎えています。
コンピューティングに対する需要の伸びと、汎用コンピューティング（CPU）から取り出せる計算能力とのバランスをとることが、非常に難しくなっているのです。

そのため、世界はしばらく前からアクセラレーテッド・コンピューティング、
つまりGPUを中心とした新しい計算モデルへと移行し続けてきました。
私たちはこの流れを20年以上にわたって推進してきました。
一つ、統計を挙げてみましょう。
6年前、私はスーパーコンピューティングの場にいましたが、そのとき世界のスーパーコンピューター Top500 の約90％はCPUベースでした。
ところが今年、CPUベースの割合は15％未満にまで低下し、90％からほぼ10％へと逆転しました。
一方で、アクセラレーテッド・コンピューティングは10％から現在では約90％にまで増加しています。
つまり今まさに、高性能コンピューティングが汎用計算から加速計算へと移る“転換点”が訪れているのです。

二つ目に、クラウドで行われている作業の中でも、最もデータ集約的で、かつ計算負荷が高いものの一つが「データ処理」です。
AIとはまったく関係のない、生のデータ処理だけに、毎年数千億ドル規模の計算資源が費やされています。
SQLでデータフレームを処理しているだけで、これだけの計算が使われているのです。
皆さん一人ひとりの名前、性別、年齢、住んでいる場所、収入──
そういった情報はすべてデータフレームの中に格納されています。
そのデータフレームが、銀行業務、クレジットカード決済、EC、そして広告のレコメンドなど、あらゆる分野で今日の世界を動かしています。

すべてはそのデータフレームを中心に動いており、
そのためのコンピューティング基盤を構築するには、一つあたり数百ドルものコストがかかります。
これが一つ目と二つ目の大きなポイントです。
三つ目は「生成AI」と「エージェントAI」の時代が来ているということです。
過去15年間は、私たちは「レコメンデーションシステム（recsys）」の時代を生きてきました。
SNSのフィードでどの情報を表示するのか、
誰にどのニュースを、どの本を、どの映画を勧めるべきなのか。

インターネットの世界はあまりにも巨大です。
もしレコメンドシステムがなければ、私たちの小さなスマートフォンが、本当に必要な情報にたどり着くことはほとんどありません。
このレコメンドこそが、今日のインターネットを動かす“エンジン”であり、そのエンジンが今、生成AIへと向かって進化しているのです。
同時に、コンピューティング全体は汎用から加速へとシフトしています。
この二つを合わせて考えると、革命的なエージェントAIを動かすために残された計算資源は、当初皆さんが想像していたほど多くはない、という結論に至ります。
しかし、その使われ方はすべて正当化される──それだけの価値があるのです。
かつてはAIもCPUの上で動いていましたが、今はGPUの上で動いています。
この二つの代表的なアプリケーションを見るだけでも、多くのインターネット企業が、膨大な数のGPUスーパーコンピューターを構築できるようになったことが分かるでしょう。
そして、そうした基盤の上に“第三の大きな機会”が生まれます。
それが「エージェントAI（Agentic AI）」です。

ここにはGrokがあり、OpenAIがあり、Anthropicがあり、Geminiがあります。
こうした存在は、既存のAIの上に重なる、新しい“知性の層”を形成しつつあります。

しかし、今日、世の中の多くの人が「AI」と呼んでいるものの、
その“上”と“下”で何が起きているのかを忘れてはいけません。
私たちは、表面に見えているAIだけでなく、その基盤となる計算モデルの変化、データの構造、そしてエージェントAIという新しいレイヤーまでを見なければならないのです。
ですから、AIが単なるバブルなのかどうかを考えるとき、
私たちが見ているのは、投機的な価格の上下ではなく、
コンピューティングそのものの構造が、根本から書き換わっているという現実なのです。

$NVDA November 11, 2025

390RP

这篇文章应该是今天英文区最火的文章了。
作者Santiago是一位2013年入圈的OG，欧美资本圈的核心人物。
他客观、理性、系统地刻画了加密行业的泡沫之大。
下面是精简之后的翻译。

——————————————————————

加密ETF 已经上线了；
稳定币被主流企业集成了；
监管态度变得更友好了
我们想要的一切都来了！

🚨那为什么你的币还不涨？
🚨为什么比特币把涨幅全吐回去，而美国股市全年涨了 15–20%？
🚨现在主流观点已经转向“加密不是骗局了”，为什么你最爱的山寨币还在水下？

1️⃣Crypto Twitter 一直有个根深蒂固的假设：
“只要机构来了、监管明朗了、摩根大通或者贝莱德发 token 了……加密将征服一切，我们要to the moon了。”

我们要的一切都来了 —— 但它们并没有推动价格。
为什么？

因为整个加密市场大多时候都与现实相脱节。

比特币是独一档的存在 —— 完美的叙事：数字黄金。
它的市值大约为 $1.9 万亿美元，而黄金约 $29 万亿。
不到黄金市值的 10%，未来还有成长空间。
这是一个很好理解的对冲 + 期权价值组合。

但 Ethereum + Ripple + Solana + 其他一切加起来，居然有 ~1.5 万亿美元的市值，叙事就没那么稳了。

尽管没人再质疑这项技术的潜力，也很少有人再说这是骗局，但真正的问题是：

一个活跃用户可能只有 4000 万的行业，真的值几万亿美元吗？
与此同时，OpenAI 传闻 IPO 估值接近 $1 万亿，用户数量约为整个加密行业的 20 倍。

🔥这些链到底创造了多少真实价值？能支撑这么多钱吗？

过去想赚钱，答案很简单：投资基础设施。早期持有或参与 ETH、 SOL、DeFi。
但现在很多项目的定价都默认未来一定会有 100 倍的使用量、100 倍的收入，发币后就成了鬼链👻

这迫使我们提出真正的问题：现在投资加密的最好方式到底是什么？

2️⃣本周期监管、行业、企业三重利好共振，但是市场和价格反应出了三个事实：

1.市场不在乎你的故事，投资回归基本面
一条链再怎么号称“万链之母”“世界计算机”，最终还是要看：
💥每年实际赚多少钱？
💥这些收入是否来自真实经济活动？

2.Crypto 不再是“全场唯一热点”
以前：全球风险资金的“高 Beta 赌桌”在 Crypto
现在：AI 成了主角，Crypto 退居配角
流动性有选择，AI 是主角，加密不是。

3. 企业遵循商业逻辑，而不是加密叙事。
企业只关心：合规成本、集成成本、运营成本、稳定性
🧊Stripe 推出 Tempo 是一个警告：企业不会因为听了 Bankless 就觉得 ETH 是世界超级电脑。他们会选择对自己最有利的方案。
如果私有链、联盟链更好用，它们未必会来 L1、L2 公链
当价格被过度高估，只需要鲍威尔的一声咳嗽，整个叙事就崩了。

3️⃣估值误区：把“赌场流水”，当成了“软件收入”

很多人用 Web2 那套框架来给公链估值：
“公链有收入、有手续费、有 MEV、有 Staking，有点像 SaaS 吧？”
这其实是一个非常危险的类比。
🔹Staking 奖励 ≠ 企业盈利，而是通胀、稀释、以及安全成本。

真正的“经济价值”，大致来自：
交易手续费（Fee）、小费（Tips）、MEV（可提取价值）
这些勉强可以视作公链的“毛收入”。

在这方面：

📊Ethereum：每年约 $20 亿收入，市值 ~$4000 亿
约 200–400x PS（而且还是周期性收入）

📊Solana：年化 $10 亿以上，市值 ~$750–800 亿，约 20–60x PS

而且，还有个更可怕的事实：这不是“可复利的收入”
这些收入不是稳健、企业级的常规收入，而是高度周期性的投机流量。
这不是 SaaS 收入，这是拉斯维加斯。

什么时候最高？
牛市顶点：
永续合约暴涨
Meme 币爆发
杠杆、清算、抢跑到处都是
机器人疯狂套利

什么时候几乎消失？
熊市真空期：
没人交易
没人铸币
清算减少
链上活动低迷

这不是：长期合同，或是可预测收入

而是：“三年不开张，开张吃三年”的周期性流水。

🎰你不能给一个每 3–4 年才满一次场的赌场，套上 Shopify 的估值倍数。

4️⃣拿 NVDA 对比，就知道 Crypto 泡沫有多大
对比一下科技界的“神”——Nvidia，它的估值是 40–45x 盈利（不是收入）。

而 Nvidia 拥有：
真实收入
真实利润
全球企业需求
可预测的合同销售
以及非赌场用户

如果行业的手续费不能从投机转向真实经济价值，大多数估值都要被重定价。

5️⃣行业确实还在起步阶段，只是没早到“买什么都涨”
价格终会回归基本面，但我们还没到那一步。

目前：
大多数代币没有理由支撑巨额估值
价值捕获有限
收入主要依靠赌场产品的循环投机

我们造好了全球最快的价值转移系统……但用它来玩老虎机。
正如 Netflix 联合创始人 Marc Randolph 所说：
“文化不是你说什么，而是你做什么。”

行业大牛口口声声说：要去中心化，结果加密行业最重要的产品是 memecoin 的 10 倍杠杆永续合约。
只有当我们做得更好，才能从“过度金融化的小众赌场”走向真正产业。

6️⃣我不认为这是加密的终结。但我认为这是“开始的结束”。
我们在基础设施上过度投资了（超过 $1000 亿），却严重低估了真正的应用层、产品和用户。

投资人把精力都放在：
· TPS
· 区块空间
· 花哨的 rollup 结构

但用户根本不在乎。
用户只在乎：

· 更便宜
· 更快
· 更简单
· 能不能解决他的问题

回到第一性原理：用户是谁？我们解决什么问题？

8️⃣真正的投资机会在哪里？

我做加密十几年，一直坚定看多。这点没变。

我依然相信：
· 稳定币将成为默认支付轨道
· 开放的中立基础设施将驱动全球金融
· 企业采用加密技术是因为经济优势，而不是意识形态

但我不认为未来十年的大赢家会是今天的 L1 或 L2。
🧭科技史告诉我们：
胜者永远在用户聚合层，而非基础设施层。

互联网让计算和存储变便宜，
真正赚到钱的是：亚马逊、谷歌、苹果。

加密也会踩着押韵的脚步：
🏆区块空间是商品
🏆基础设施升级边际效应递减
🏆用户永远愿意为便利买单
🏆用户聚合者将捕获最多价值

🏦真正的大机会是：把 crypto 技术嵌入已经庞大的企业之中，用它替换老旧金融管道，提高真实的商业效率。
这才是 trillion-dollar opportunity。

互联网改变每个行业，是因为经济账算得过来。加密也会如此。
问题是：我们要再等 10 年，还是现在就开始？

9️⃣我们现在该怎么做？
· 区块链技术没问题
· 潜力巨大
· 行业还在早期

💡接下来要做的，是重新审视：
· 用真实使用和“收入质量”来评估项目，而不是意识形态
· 区分“可持续收入”与“周期性赌场收入”
· 上一周期的赢家，未必是下一周期的王
· 停止把代币价格当作技术验证指标

没有人会因为某周 Amazon 股价比微软强，就选择 AWS 而非 Azure。
我们可以继续坐着等企业采用，也可以现在就开始推动它。
把真实的 GDP 搬上链
Job’s not finished. November 11, 2025

248RP

AICudaEngineerはひどい論文でした。誰でもミスはあるけれど、あれはミスのレベルではなく、素人がメジャーリーグに草野球感覚で乗り込んできたような場違いさ。プロンプト論文なのに。OpenAIやNvidiaの研究者が総ツッコミ。しかも恥ずかしいのは、多くの論文を学生インターンに書かせていると言われる中で、一番炎上した論文が創業メンバー自身の執筆だったこと。海外の倭国人学生と話しても「恥ずかしい」と個別には言われる。ただ、みんな空気を読むのでツイートしたりはしない。 November 11, 2025

201RP

OpenAI陣営がヤバいのが、Gemini3.0でGoogleに完全に差をつけられたのに、OpenAIのほうがLLM1回利用あたりかかる原価コストが高いということ。
GoogleはTPUを自社開発で安く調達し、OpenAIはNvidiaに高い費用を払う必要がある。
つまり同じ価格でAIを提供してもGoogleは利益を出せる時に、OpenAIは利益を出せない。

つまりOpenAIが有料課金ユーザーを増やして収益化を頑張ろうとしても、OpenAIが利益を出せないようにGoogleは性能がより高いものを安く提供してくる。

OpenAIの収益化が不可能または非常に難しくなったことを意味する。
収益化が出来なければ投資家も離れていくので、いずれOpenAIは資金が尽きる。
大きな改善をしなければ、長期戦になればなるほど不利になってしまう。 November 11, 2025

192RP

ウォーレン・バフェットがNVIDIAを殺した会社に投資したばかりだ。

11月14日、バークシャー・ハサウェイはAlphabetへの51億ドルの株式保有を明らかにした。

その13日前、GoogleはIronwoodを発表した…NvidiaのGPUと同じことを、コストの5分の1で実現するチップだ。

提出から6日後、GoogleはGemini 3を公開した。地球上で最も先進的なAIモデルだ。

それはNVIDIAのチップを一切使わずに訓練された。

これは見出しではない。これは独占の終わりだ。

すべてを変える数学

Googleを除くすべてのAI企業は、最先端モデルを訓練するためにNvidiaに30億〜40億ドルを支払っている。

Googleは自社のIronwood TPUを使って6億〜7億5千万ドルを支払う。

OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta…彼らはみな、同じ計算能力に対して400%多く支払っている。

Googleは工場を所有している。他の皆は道具を借りているだけだ。

これがあなたにとって重要な理由

Nvidiaは、重要なAIチップの唯一の供給者であることで、3.5兆ドルの帝国を築いた。

その独占は今、崩壊した。

Anthropicはすでに100万台のGoogle TPUに関する契約に署名した。OpenAIは交渉中と噂されている。移行は始まっている。

競合他社があなたのコストの20%でモデルを訓練できるようになったら、あなたのビジネスはなくなる…カウントダウン・タイマーが始まるだけだ。

バフェットが送ったシグナル

2004年に「Googleを見逃した」と語った男が、2025年にそれを買った。

安いからではない…Nvidiaの34倍に対して27倍の利益で、それは確かに安いが。

Googleが人質に取られない唯一のAI企業だからだ。

Alphabetは地球上で3つの最大のプラットフォームを支配している：Search、Android、YouTube。

今、それはこれまでに構築された最も安価なスーパーコンピュータ基盤を支配している。

バフェットは可能性を買うのではない。必然を買うのだ。

次に何が起こるか

Google Cloudが今四半期に45%を超えて成長すれば、Nvidiaの価格決定力は崩壊する。

TPUのコストがGPU同等品の75-80%下で留まれば、すべての合理的なAIラボが切り替える。

Geminiがこのペースで改善を続けていれば、モデル戦争はすでに終わっている。

AI経済全体が1つの事実を中心に再価格設定されようとしている：

チップを所有する者が未来を所有する。

Googleがチップを所有している。

バフェットがGoogleを所有している。

そしてあなたはまだNvidiaとそのドラマを見続けている！

詳細はこちら - November 11, 2025

190RP

📕速報：Nano Banana Proが登場！画像生成AIの世界が一気に変わりました...！

正直に言うと、Googleが発表したNano Banana Proを見た瞬間、「あ、これはマジで蹂躙しに来たな」と思いました。

画像生成AIの競争は激しくて、毎週のように新しいモデルが登場しますよね。
でも今回は、競争というより「圧勝」に近い。そう感じた理由を、実際に触れながら気づいたことを含めて共有させてください。

長文で、内容はブログ記事級に”濃い”です

まず前提として、Nano Banana（前バージョン）の時点で既に相当強かったんです。

OpenAIの画像生成やMidjourneyと比較しても、特にテキスト表現や編集機能では一歩先を行っていました。「古い写真の復元からミニフィギュアの生成まで」幅広く対応していて、カジュアルに使える画像編集ツールとして完成度が高かった。

ただ、倭国語はまだまだだった

で、今回のNano Banana Pro　「エグい」の一言

Gemini 3 Proをベースに構築された、と聞いた時点で期待値は高かったんですが、実際に使ってみて驚いたのは『実世界の知識と深い推論能力』が画像生成に統合されている点でした。

具体例で説明します。

「エライチチャイ（カルダモンティー）の作り方を示すインフォグラフィックを倭国語で作成」と指示すると、単に綺麗なデザインを作るだけじゃなくて、実際のレシピ手順、材料の分量、カルダモンの特性まで理解した上で、視覚的に正確な倭国語のインフォグラフィックを生成します。

これ、従来の画像生成AIだと「倭国語のそれっぽい見た目」は作れても、内容の正確性は保証されなかったんですよね。

この最も衝撃を受けた倭国語表現

従来、画像生成AIの最大の弱点は「文字が崩れる」「倭国語が意味不明になる」という点でした。看板やポスターに倭国語を入れようとすると、漢字が壊れたり、読めない文字列になったり。プロの現場では結局Photoshopで手作業修正が必要でした。

でもNano Banana Proは違います。

公式ブログには「画像内に直接、正確にレンダリングされた読みやすいテキストを作成する最高のモデル」と書かれていますが、これ控えめな表現だと思います。実際には「革命的」と言ってもいいレベル。

・短いタグラインから長い段落まで対応
・カリグラフィーを含む幅広いフォントスタイル
・多言語生成で「複数の言語でテキストを生成」

つまり、倭国語の看板、ポスター、パッケージデザイン、説明図が、そのまま実用レベルで生成できるということです。

例えば「『URBAN EXPLORER』というテキストを建物のファサードに統合」といった指示で、建築物に自然に溶け込んだサインデザインを作成できます。これまでだと、3Dソフトでモデリングして、ライティング設定して、レンダリングして...という工程が必要でしたが、それが数分で完成します。

実際の技術スペックを見ると、さらに圧倒的です

・最大14枚の画像をブレンドして1つの構成に統合可能
・最大5人の人物の一貫性と類似性を維持
・2K・4K解像度での出力対応
・9:16、16:9、21:9など多様なアスペクト比

「最大14枚の画像をブレンド」って、どういうことかというと。

例えば、スケッチ、参考写真、テクスチャ、カラーパレット、フォント見本、レイアウト案...これらをまとめてアップロードして「これらを統合してフォトリアリスティックな製品モックアップを作成」と指示すると、すべての要素を理解して1つの完成品に仕上げてくれます。

デザイナーの脳内にある「こういう感じ」を、複数の参考資料から読み取って形にしてくれるイメージです。

もっと驚いたのは『スタジオ品質のクリエイティブコントロール』。

ここがNano Banana Proの真骨頂だと思っています

・「浅い被写界深度（f/1.8）のローアングルショット」
・「ゴールデンアワーの逆光、長い影を作る」
・「ミュートされたティールトーンのシネマティックカラーグレーディング」

こういった撮影監督レベルの指示が通るんです。

実例として、公式ブログには「雪の中のキツネのシーンを昼から夜に変換」という編集例が紹介されています。単に暗くするだけじゃなく、月明かりの質感、雪の反射、影の落ち方まで、時間帯に応じた光の物理法則を理解して変換します。

「このシーンを夜間に変える」
「花にフォーカスする」

たったこれだけの指示で、プロのレタッチャーが何時間もかけて調整するような作業が完了します。

ここで、実際のビジネス価値について考えてみます。

従来のワークフローだと

1. デザイナーがラフスケッチを作成（30分）
2. 3Dアーティストがモデリング（3時間）
3. ライティング設定とレンダリング（2時間）
4. Photoshopで仕上げ（1時間）
5. クライアントからの修正依頼（往復で1日）
6. 再レンダリングと調整（2時間）

合計で2〜3日かかっていた作業が、Nano Banana Proだと

1. プロンプトを書く（5分）
2. 生成・確認（2分）
3. 微調整（10分）

合計20分程度で完成します。

これ、単なる効率化じゃなくて、ビジネスモデル自体が変わるレベルの変化だと思っています。

実際、Googleは既にこれをビジネスに統合し始めています

・Google Ads：「最先端のクリエイティブおよび編集機能を広告主に直接提供」
・Google Slides：プレゼン資料に直接統合
・Vids：動画制作ツールに統合

つまり、私たちが日常的に使っているGoogleのツールに、このレベルの画像生成能力が組み込まれていくということです。

企画書を作りながら「このコンセプトを視覚化して」と指示すれば、その場でプロフェッショナルな画像が生成される。会議中に「今の議論を図解して」と言えば、構造化された説明図が完成する。

これ、知識労働の生産性が根本的に変わる瞬間だと思います。

個人的に特に注目しているのは『世界の知識へのアクセス』という機能です。

公式ドキュメントには「Google検索によるグラウンディングを有効にすると、リアルタイムのWebコンテンツに接続してデータ駆動型の出力を実現」とあります。

これ、どういうことかというと。

例えば「今日の東京の天気をポップアートスタイルのインフォグラフィックで」と指示すると、リアルタイムの気象データを取得して、正確な気温、湿度、降水確率を含む視覚的に魅力的なインフォグラフィックを生成します。

「生物学的に正確な心臓の断面図」を依頼すれば、医学的に正確な構造を持つ教育用図表が完成します。従来は専門の医療イラストレーターに依頼していたような仕事が、誰でもできるようになる。

もちろん、完璧ではありません。

公式ブログも正直に限界を認めています

・小さなテキストのレンダリングは完璧に機能しない場合がある
・データ駆動型ビジュアルの事実の正確性は検証が必要
・複雑な編集タスクは不自然なアーティファクトを生成する場合がある

ただし、Googleは「これらの領域の改善に積極的に取り組んでいる」と明言しています。現時点で既にこのレベルなら、半年後、1年後にはどうなっているのか。

なぜNano Banana Proがここまで強いのか。

答えは『Gemini 3 Proの推論能力』にあります。

従来の画像生成AIは「綺麗な画像を作る」ことに特化していました。でもNano Banana Proは「問題を理解して、適切な解決策を視覚化する」ことができます。

プロンプトに「String of Turtles（観葉植物）の原産地、ケアの要点、成長パターンに関する情報を含むインフォグラフィック」と書くと、単に綺麗なデザインを作るのではなく

1. String of Turtlesという植物を正確に理解
2. その植物の原産地（南アフリカ）を知識ベースから取得
3. 適切なケア方法（水やり頻度、日照条件）を整理
4. 成長パターンを視覚的に表現する最適な方法を判断
5. すべてを統合した教育的価値の高いインフォグラフィックを生成

この「理解→判断→実行」のプロセスが、他のツールとの決定的な違いです。

実際の活用事例をいくつか紹介します。

【製品開発チーム】
「スケッチに基づいて製品モックアップを作成、1960年代のレトロな美学で」→ 複数のデザイン案を数分で生成し、チーム内で議論

【マーケティング担当】
「ブランドロゴを各種製品にアプリケーション、一貫性を保ちながら」→ Tシャツ、マグカップ、看板、バス停広告など10種類のモックアップを一度に生成

【教育者】
「太陽系の惑星の大きさ比較を子供向けに視覚化」→ 科学的に正確でありながら、小学生にも理解しやすいインフォグラフィック

【プレゼン資料作成】
「この四半期の売上データを視覚的に魅力的なチャートに」→ データの傾向を理解した上で、最も効果的なビジュアル表現を提案

透明性についても触れておきます。

Googleはすべての生成画像に『SynthID』というデジタル透かしを埋め込んでいます。これは目に見えませんが、Geminiアプリに画像をアップロードして「これはGoogle AIで生成されたか？」と尋ねると、検証できます。

AI生成コンテンツが溢れる時代に、「これはAIが作ったもの」と明確に判別できる仕組みを標準装備しているのは、誠実な姿勢だと思います。

さらに、無料ティアとProティアには可視透かし（Geminiスパークル）が入りますが、Google AI Ultraサブスクライバーと開発者向けツールで生成した画像には可視透かしが入りません。
「プロフェッショナルな作業のためのクリーンなビジュアルキャンバスの必要性を認識」した結果です。

最後に、これが業界に与える影響について。

PhotoshopやIllustratorが「不要になる」とは思いません。むしろ、これらのツールの使い方が変わると思っています。

従来：ゼロから作り上げる
これから：AIが生成したベースを、プロのツールで洗練させる

粗削りな原石を磨く作業から、既に形になったものを完璧に仕上げる作業へ。クリエイティブワークの重心が、技術的な実行から、コンセプトと最終調整に移っていく。

Adobeも既にこの流れを理解していて、「主要なクリエイティブプラットフォームがモデルを統合中」と公式ブログに書かれています。競合するのではなく、協業する未来が見えています。

2025年中はもう、この領域でNano Banana Proを超えるものは出てこないんじゃないかと思っています。

前バージョンのNano Bananaの時点で既に先行していたところに、Gemini 3 Proの圧倒的な推論能力が加わった。技術的な差が大きすぎて、半年や1年では追いつけないレベルです。

個人的には、この技術が倭国語に強いという点が本当に嬉しい。

海外のツールだと、英語では完璧でも倭国語になると途端に精度が落ちる、というのが常でした。でもNano Banana Proは「Gemini 3の強化された多言語推論」により、倭国語も英語と同等に扱えます。

これ、倭国のクリエイター、デザイナー、マーケター、教育者にとって、めちゃくちゃ大きなアドバンテージです。

結論として。

Nano Banana Proは、単なる「新しい画像生成AI」ではなく、『知的労働における創造プロセスの再定義』だと思っています。

アイデアから実装までの距離が劇的に縮まり、試行錯誤のコストが極限まで下がり、専門スキルがなくても高品質なアウトプットを出せるようになる。

「AIで画像を作る」時代から、「AIと協働してプロフェッショナルな制作をする」時代へ。

その転換点にワクワクしてます！ November 11, 2025

182RP

nanobananaで著作物出すのは出したユーザーが悪いんであってAI企業は悪くない！って言ってるけど、ドイツの訴訟でそれ通用しなくて学習させたOpenAIにも責任があるとなり敗訴しました November 11, 2025

178RP

これは生成AI開発レースの転換点を示す非常に象徴的な記事だと思います。
ついに「OpenAIがGoogleを追う側になった」ことをアルトマンのメモを元にまとめてます。
・Gemini3.0リリース前後でアルトマンが実際にかなりの危機感を持っており、当分は「体制の遅れ」があることを認識している
・事前学習のスケーリングでOpenAIは失敗したが、Googleは成功した。（Google以外の研究者も言語モデルでの事前学習スケーリングの復活に驚いたと書いてあるが、これは私も同様）
・OpenAIも事前学習の問題を解決したコードネーム付モデルを現在開発中である
https://t.co/RI9kDaf8LC November 11, 2025

144RP

NVDAの売り上げとガイダンスは予想を大幅に上回った。翌日NVDAの株は5％の上げで相場を開けたが、閉場までに3％の下げ。NVDAの決算の影響でテク関連株は寄り付きで軒並み大幅にあげ、NVDAの株価とともに大幅に下げた。この歴史的な日中のスウィングはなぜ起きたのか？米株相場に何が起こっているのか？今日は私の考えをまとめてみる。

NVDA決算はブローアウトでも株価上がらず

まず、NVDAの決算結果のまとめはこちら (黒いハイライトの部分)。

見ると分かるように、コンセンサスの予想を大幅に超えているだけでなく、ガイダンスは私が「この数字が出たら株価は上げるだろう」と想定したレベルをも超えてきた。

コンフェレンスコールでJensenはBlackwellは作る物は全て売り切れで供給が需要に追いつかない。Blackwellとその次のモデルRubinを合わせた2025年2026年の売り上げは＄500billionになると言った。

さらにバーリ氏の空売りレポートに対しての反応は6年前のA100がまだ100％稼働していると言った。なぜならNVDAはCUDAソフトウェアのおかげで古いチップの性能を上げることができるから。

売り上げとガイダンスは紛れもなくブローアウト（予想を吹き飛ばす）決算。コンフェレンスの内容も強気。でも決算発表後、株価は5％しか上げなかった。これは注意警報だった。

この決算内容で$200超えられなかったらやばいな、と私は思った。だってNVDAの株価は決算に向けて10％下がっている。想像の上をいく数字を出してもその分取り戻せないなら売りが出そうだなと思った。

決算のどこが悪かった？

決算発表後にざわざわとX民が騒ぎ出したのがNVDAのバランスシートだ。

これは私が「負けない勉強会」で毎期作っているNVDAの決算モデルのバランスシートの部分。見ると分かるように、Account Receivable (売掛金）とInventory（在庫）の数字が前年同期に比べて大幅に上がっている。

Days to Collect Sales （売り上げ回収日数）で計算すると、確かに今期の53日に対して前年同期は43日で顧客が代金を支払うまでの日数が10日伸びたように見える。これに対してX民は「売り上げを伸ばすために売り掛けで売っているのだ！代金を回収できないかもしれない！」と騒いでいる。

でもX民たちは自分でモデルを作っていないので知らないのだ。売り上げ回収日数は今年はずっと50日前後だった。何も新しいことではない。売り上げの金額が62％も伸びているのだ。多少売り掛け日数が増えても全くおかしくない。

もう一つの注目点は在庫だ。こちらのDays to Sell Inventory（在庫売り切り日数）はここ2Qほどで上がり始めている。前年同期と比べると41日も伸びている。

これにX民は「GPUは売り切れじゃないのか？なんで在庫が増えているんだ？おかしいじゃないか？」と騒いでいる。

在庫日数が増えている理由・私のユニークな持論

これに対しては私は実は持論がある。この意見はXでもアナリストのリサーチでもどこでもまだ見ていないので完全に私だけのアイデアだ。

在庫日数が伸び出したのは2Qだ。2QからNVDAは中国にH20を売れなくなった。もちろんH20の在庫はすでにライトオフしているので在庫には入っていない。ではなぜ？

今までNVDAの売り上げは供給がボトルネックだった。つまりTSMCが作る端から売れていた。言い換えればTSMCの製造スピードがNVDAの売り上げ成長率を抑制していた。

私はH20が売れなくなったことにより、今までH20に使っていた製造キャパシティが他のより高価なチップを作る方に回されたことにより、このボトルネックが多少改善されたのではないかと考えている（確かめていないので定かではない。あくまでも想像・妄想）。

でないと私的には今期の売り上げの急激な伸びの説明がつかない。予想を作っている時、「こんなすごい数字出せるのかな？」と半信半疑だったが、実際のガイダンスはそのさらに上の上をいく数字だった。ボトルネックが多少改善されたと考えるのが一番スッキリする。

だけど、TSMCから出来てきたチップを全部今期に売ってしまうと来期のガイダンスのハードルが一気に上がってしまう。さらにその後の成長率が減速したように見えてしまう。だからJensenはあえてわざと今期に売れる分を来期に回しているのではないかと思うのだ。だから在庫が増えている。

もし今期の売り上げが$57billionではなく$60billonだったとしてもそれは過去の数字なので株価にはあまり影響が出ない。しかも来季はその$60billionからさらに売り上げを伸ばさないといけない。でもその$3billion分を来期に回せたら？来期のガイダンスを上げられるし、来期のガイダンスをビートするのもその分楽になる。

すでに今期のコンセンサス予想売り上げを大幅に超えている分の売り上げを来期に回したくなってしまうインセンティブは、ノルマを抱えたセールスマンなら誰でも身にしみて理解できることだと思う。

Jensenは世界中の株主からそのノルマを毎期達成することを課され、そのノルマは毎期毎期どんどん上がっていくのだ。本当に大変だと思う。

なので私はNVDAの決算は素晴らしかったと思うし、NVDAに関しては全く心配していない。それになんだかんだ言って、NVDAの株は高値から13％くらいしか下がっていない。この程度の下げでは買おうかな？と思うレベルにも来ていない。

それよりもっと心配なのはその他のAI・テク株と相互投資だ。

AIスーパーサイクルのアキレス腱

私はNVDAの決算プレビューでも書いたけど今のこのAIスーパーサイクルのアキレス腱はOpenAIだと思ってる。サムアルトマンのサイコパスを思わせる眼差しは見るたびに寒気を感じる。何か良からぬことをやってのけるのではないかと不気味な気がするのだ。

その良からぬことの一つはおそらく相互投資。今、相場参加者たちが揃って心配しているのはそれだ。その中心にいるのがOpenAI。この心配を理解するため、相互投資をレモネードに例えてみた。

相互投資を理解するためのレモネード

OpenAIはレモネードを作る会社だとしよう。OpenAIはレモネードを発明した。世界はレモネードという美味しい飲み物に夢中でそれに対しする興味や噂でいっぱいだ。

やがて他の会社もレモネードを作り出した。でもOpenAIは最初のレモネードを作ったのでブランド力があり、消費者は主にOpenAIのレモネードを好む。他の、ものによってはもっと安いレモネードより美味しいかどうかは定かではないが、とにかくマーケットシェアではダントツの一位だ。

ところが、OpenAIはそのレモネードを大量生産できる工場を自分で持っていない。需要は爆発的に増えているのに、工場の設備が足りない。そこで製造設備をキャッシュフローが潤沢な大きな会社に委託することにした。

その設備投資に最初に手を挙げたのがMSFTだった。実はElonはさらにその前、OpenAIがレモネードを発明するための初期投資をしていたのだけど、それはまた別の話。

相互投資第１号

MSFTは「レモネード工場を作ってあげましょう。私の設備を使ってください。もちろん使用量は頂きますよ。それからもっと良いレモネードをどんどん作って欲しいので、あなたの会社に投資させてください。」と言った。OpenAIはMSFTの投資を受け入れた。

OpenAIはMSFTから受け取った投資金をMSFTの工場の使用量にあてた。これが相互投資第１号だ。その頃、OpenAIは売り上げもなかったので、MSFTの投資がなければ使用料を払えない。MSFTは自分が投資したお金を設備使用料として回収したのだ。

相互投資は最近の問題みたいに騒がれてるけど、OpenAIはほぼ始まった時点から相互投資だったのだ。

その後のレモネードの反響は凄まじく、中国からの競合も出てきて市場はカオスとなった。一番美味しいジューシーなレモネードを作るのは誰だ！誰が一番安く作れるか！誰が一番早く作れるか！

レモネードの製造工場を作る会社は他にもあって、AMZN、GOOG、ORCLなどが設備投資額を倍増してどんどん工場を作った。それを見て、MSFTの製造キャパだけでは足りなくなったOpenAIは他の工場も使うようになった。

OpenAIは時代の寵児となり、OpenAIが契約した、というだけで製造工場の会社の株価や製造工場に必要な電力や機械などを作る会社の株価まで暴騰した。

でもレモンは？

でも何か大切なことを忘れてない？そう、レモネードを作るにはレモンが必要。MSFTがいくらレモネードの工場を作ってもレモンが無ければレモネードは作れない。

その肝心のレモンを作る会社がNVDAだ。他にもレモンを作る会社はあるけど、どうもNVDAのレモンじゃないと味が違う。そしてその美味しいレモンを作れるのはNVDAだけ。NVDAのレモンの需要はロケットのように爆上げした。

相互投資第２号

ところが、NVDAはレモネード業界の発展をその中心で見守る中、「これはすごいトレンドだ。俺もレモンを売るだけじゃなくてもっと儲けないともったいないな」と考え、自分もMSFTのようにOpenAIや他のレモネード会社への投資を始めたのだ。

NVDAはまず、レモネード製造工場に出資した。それがCRWV。MSFTやAMZNは他の物も工場で作るけど、CRWVはレモネードしか作らない。NVDAはCRWVに出資し、CRWVはそのお金でレモンを買ってレモネード会社にその設備を貸し出した。これが相互投資第２号。この相互投資もかなり前からある。

その後、NVDAはOpenAIにも投資を約束。OpenAIの競合のAnthropicにも投資予定。投資された側はそのお金でレモンを買う。工場の設備投資をする。レモネード会社は工場使用料を投資してもらったお金で払う。これらのAI業界参加者たちの間で同じお金が循環する。

でもレモネードってそんなに沢山飲める？

でも最終的に消費者がそのレモネードを買って飲んでくれないとこの循環するお金は工場の設備投資やレモンに消えただけで実経済には結びつかない。大量に作られるレモネードは飲み手が居なくて腐ってしまう。

ここがみんなが心配している肝の部分。今のところ、OpenAIのレモネードの売り上げは相当楽観的に見積もって年$20billion。これがOpenAIのサムによると2030までに10倍の$200billionになるという。この10倍という時点で、そんなに沢山レモネードが飲めるかな、と心配になるが、問題は実はそこではない。

OpenAIが色々な会社と交わした設備投資の契約総額は$1,400billionなのだ。この投資額は今後約8年で施行されるらしいが、5年後に10倍になる売り上げのさらに7倍だ。しかもOpenAIは2030年の時点でもおそらく利益は出ていない。

腐るレモネードの囁きを大声で話してしまったBrad

常識で考えて、OpenAIが自分のキャッシュフローでこの金額の設備投資を賄えるはずがない。増資と借金で払うしかない。

この部分を公で声高にサムに質問してしまったのがAltimeter CapitalのBrad Gerstner。それに対してサムはちゃんと説明しないで「嫌なら株を売れ」と答えてしまった。

今まで漠然とモヤっとしていた「なんか変だよね？」という違和感がこの対談で一気に解像度が増してしまった。

そしてちょうど同じ頃、OpenAIのCFOがアメリカ政府に借金の保証人になってほしいなどと言い出した。だから相場が荒れ出したのだ。

楽観主義者 vs. 悲観主義者

楽観主義者は言う。レモネードを社員に飲ませることにより、社員の効率が爆発的に上がるので、今は需要は消費者が主だけど、いずれ会社が沢山注文するだろう。

そしてなんとロボットやエッジIoTデバイスもレモネードを燃料のようにしてどんどん色々できるようになるらしい。いずれはレモネードを飲む車やロボットか世界中を走り回る。だから売り上げは青天井。まさにブルーオーシャン。

悲観論者はレモンもレモネード工場もレモネードも完全に作りすぎ、建てすぎ。そんなに飲めるはずがない。レモネードで動くロボットなんてそう簡単にできるとは思えない。

しかもレモンなんてすぐに腐るのに、レモンを資産計上して6年かけて減価償却するなんてあり得ない。レモンも工場もレモネードも結局使われなくて全部腐る。まさに愚の骨頂。

答えは誰も知らない

楽観論者と悲観論者、どちらがより現実に近いのか？実際のレモネードの普及率、利用度はどちらになるのか、あるいは全く予想しなかった使い道が編み出されさらに発展するのか、正直、今の時点では誰にもわからないと思う。

今相場がすごくナーバスになっているのはこの腐敗レモネード論と米政府閉鎖が引き金となったLiquidityの欠如が直接関係しているように思う。

さらにFOMCが利下げをしないのではないか、という懸念と、またしても円キャリートレードの巻き戻しが起こっているとの噂もある。色々なビーストが草むらに潜んでいるのだ。

私は最終的にはレモネード楽観論者だ。プレビューでも書いたようにもしOpenAIがコケてもAI革命は続くと私は思う。ロボットも車もデバイスもレモネードの濃縮液をゴクゴク飲むと思う。

でもそのレモネードを売る会社がOpenAIかどうかは全くわからない。

焼け野原から飛び立つ不死鳥たち

もしOpenAIがコケるならAI関連の株はもちろん、米株指数も一旦ものすごく下げると思う。ネットが駆け出しの頃、ドットコムバブルが弾けてほとんどの会社が潰れ、生き延びた会社も株価が8割9割下げた。

その焼け野原のような惨状を生き延び、中から不死鳥のように再び舞い上がってくる、数少ない株に投資することが次の10年の米株投資の明暗を分けるような気もする。その中にNVDAは入っていると私は思う。おそらくTSLAも。

まあ、焼け野原にはならない可能性の方が高いと思うし、そうなってほしくはないけど、なったらなったでまた沢山の億万長者が生まれるだろう。もしOpenAIがコケて焼け野原になっても一緒に焼死しないようにリスク管理をしておけば、焼け野原の向こう側でチャンスを掴めるかもしれない。

それはそれでまた株の醍醐味。まさに人生そのもの。 November 11, 2025

137RP

OpenAIのGPT-5を超えてめでたく人類最高のAIとなったGemini3.0ですら、カブトムシのAA（アスキーアート）はまともに作れなかったので、人類に残された仕事はAA職人かもしれない。 https://t.co/75EYotTipn November 11, 2025

136RP

うーん、、、下がらん
Gemini3使ってみたらオープンAIとAIバブル終了ってのを感じれると思うが
少なくともGoogleの一人勝ちで他のは価値かなり低い
金食い虫なのにGoogleに瞬間抜かされたオープンAIに巨額投資してるところはヤバいと思う November 11, 2025

134RP

💡 NVIDIA Corporation $NVDA Q3 2026決算 2025-11-19

💰 今四半期業績
- 🟢 EPS：$1.30 (予想$1.26)
- 🟢 売上高：$57.01B (予想$55.09B)

📊 重要指標
- 🟢 Data Center売上高：$51.2B (Est. $49.34B) (YoY+66%)
- 🔴 Gaming売上高：$4.3B (Est. $4.42B) (YoY+30%)
- 🟢 Professional Visualization売上高：$0.76B (Est. $0.61B) (YoY+56%)
- 🔴 Automotive売上高：$0.59B (Est. $0.62B) (YoY+32%)
- 🟢 Non-GAAP粗利率：73.6% (QoQ+0.9pts, YoY-1.4pts)
- 🟢 Non-GAAP営業利益：$37.75B (Est. $36.46B) (YoY+62%)
- 🟢 フリーキャッシュフロー：$22.09B (YoY+32%)

📊 次四半期ガイダンス
- EPS：$ (予想$1.43)
- 🟢 売上高：$65B (予想$61.84B)

📊 通年ガイダンス
- EPS：$ (予想$4.57)
- 売上高：$ (予想$207.95B)

📍決算内容の注目ポイント
- Blackwellプラットフォームの売上が記録的な水準に達し、クラウドGPUは完売状態
- OpenAIとの戦略的パートナーシップを発表、10ギガワット以上のNVIDIAシステムを次世代AIインフラに展開
- Google Cloud、Microsoft、Oracle、xAIとパートナーシップを締結し、数十万のNVIDIA GPUで米国のAIインフラを構築
- Anthropicが初めてNVIDIAインフラ上で稼働、1ギガワットの計算能力をGrace BlackwellおよびVera Rubinシステムで採用
- Intelと複数世代のカスタムデータセンターおよびPC製品をNVLink技術で共同開発
- TSMCアリゾナ工場で米国初のBlackwellウェハーを生産、米国製造業の復活を象徴
- NVIDIA Rubin CPXを発表、大規模コンテキスト処理専用の新クラスGPU
- 2026年度最初の9ヶ月間で370億ドルを自社株買いと配当で株主還元、残り622億ドルの自社株買い枠

🤵‍♂️CEO (Jensen Huang) コメント
「Blackwellの売上は記録的で、クラウドGPUは完売しています。計算需要はトレーニングと推論の両方で加速し続け、それぞれが指数関数的に成長しています。私たちはAIの好循環に入りました。AIエコシステムは急速に拡大しており、より多くの新しい基盤モデルメーカー、より多くのAIスタートアップ、より多くの産業、より多くの国で展開されています。AIはあらゆる場所に、あらゆることを、同時に行っています。」

🔍 主要ファンダメンタルズ指標
- 時価総額: 4.42T
- PER: 51.67
- Forward PER: 26.95
- PEG: 0.78

🎯市場評価
- 株価 (時間内): 📈$186.61 (1.0%)
- 株価 (時間外): 📈$191.2 (2.43%)
- 決算前アナリスト目標株価: $234.96 ($350 ~ $140) Strong Buy
- 決算総合サプライズ率 (AI推定): 😊5.82%
- 決算後目標株価 (AI推定): $193.85

🤖 決算まとめるくん(AI)コメント
「NVIDIAのQ3 2026決算は、売上高570億ドル（予想550.9億ドル）、EPS 1.30ドル（予想1.26ドル）と、いずれもアナリスト予想を上回る好結果となりました。特筆すべきは、Data Center事業が512億ドル（前年同期比+66%）と過去最高を記録し、Blackwellプラットフォームへの需要が「記録的」と表現されるほど強力であることです。

次期Q4ガイダンスも650億ドル（±2%）と、市場予想の618.4億ドルを大幅に上回り、成長の持続性を示しています。粗利率は73.6%と高水準を維持しており、収益性も堅調です。

OpenAI、Anthropic、Google Cloud、Microsoftなど主要AI企業との大型パートナーシップ契約が相次ぎ、AIインフラの中核としてのNVIDIAの地位が一層強固になっています。特にOpenAIへの10ギガワット以上のシステム供給契約は、今後数年間の収益を下支えする重要な案件です。

一方、Gaming事業（43億ドル、予想比-3%）とAutomotive事業（5.92億ドル、予想比-5%）は予想をやや下回りました。また、前年同期比で粗利率が1.4ポイント低下している点は、Blackwell生産立ち上げコストの影響と考えられます。

決算発表後の株価は時間外取引で+2.43%上昇しており、市場は好決算とガイダンスを好感しています。PER 51.67倍、Forward PER 26.95倍という水準は、高成長期待を織り込んだバリュエーションですが、FY27の売上予想2,921億ドル（+40%成長）を考慮すれば、成長に見合った評価と言えます。評価は🚀ポヨ」

NVIDIA Corporation 概要
- セクター: 半導体
- 特徴: AI・アクセラレーテッドコンピューティング向けGPUの世界的リーダー。Data Center、Gaming、Professional Visualization、Automotive事業を展開 November 11, 2025

130RP

サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

127RP

📕Google、開発者向けAI IDE『Antigravity』を発表Cursor、Windsurfに真っ向勝負を挑む

正直、Gemini 3の発表より衝撃を受けました…

CursorやWindsurfを使っている皆さん、Googleが本気で殴り込みをかけてきました。

Gemini 3と同時に発表された『Antigravity』
これ、単なる「Google版のAI IDE」ではありません。既存のAIコーディングツールとは根本的に異なる、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。→しかもGeminiのサブスク内で使える…

個人的に、この名前選びのセンスに唸りました...！「反重力」という言葉に込められた思想が、製品の本質を見事に表現しています。

【AIエージェントが誰でも気軽に使えるように】

今まで代用的なAI搭載のIDEツールとしてCursorが台頭してきましたが、AIエージェントを使うには月額課金が必須でした。

しかし、今回Google AntigravityはGeminiのサブスク内でそれが使えちゃう。しかも世界最高峰のコーディング能力と発表されたGemini 3も使える。
これはかなり嬉しい！

Antigravityの革新性
・AIエージェントが主役として自律的に動く
・複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に操作
・非同期的なタスク管理（マネージャー・ビュー）
・エージェントが自己改善し、知識を蓄積

【なぜGoogleのこの発表が「脅威」なのか】

3つの理由があります

1）技術的優位性
・Gemini 3という最先端モデルへの直接アクセス
・100万トークンのコンテキストウィンドウ
・マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
・TPUとML Pathwaysという自社インフラの優位性

CursorやWindsurfは、外部APIに依存していますが、Googleは全てを自社で持っています。この差は、レイテンシ、コスト、機能拡張の速度に直結します。

2）エコシステムの強さ
・Google検索との統合可能性
・Google Cloud、Vertex AIとのシームレスな連携
・1,300万人の開発者コミュニティ
・Google AI Studio、Gemini CLIとの統合

Googleは単なるツールではなく、「プラットフォーム」を提供しています。開発からデプロイ、運用まで、全てがGoogleのエコシステム内で完結する可能性があります。

3）価格破壊
・個人利用：完全無料
・Gemini 3 Pro：寛大なレート制限
・複数モデルへのアクセス込み

Cursorは月額$20、Windsurfも同様の価格帯。しかしAntigravityは無料で、しかも複数のフロンティアモデル（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS）にアクセスできます。

これは、価格競争ではなく、市場支配のための戦略的な動きです。

【Antigravityとは何か】

従来のAI搭載IDEを超えた、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。

重要なのは、これが単なる「コード補完ツール」ではないという点。エージェントがブラウザ制御、ターミナル操作、コード検証まで、複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行します。

Googleの表現を借りれば「アイデアを持つ誰もが離陸（liftoff）を経験し、そのアイデアを現実に構築できるようにする」ことが究極のビジョン。

現在、パブリックプレビューとして無料で提供中です。

【なぜ今、IDEを再発明するのか】

Gemini 3のような高度なモデルの登場により、開発環境の前提が根本から変わりつつあります。

これまで：エージェントは人間の指示を待ち、補助的に動く
これから：エージェントが複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に、自律的に操作する

この変化に対応するため、Googleは従来のIDE（統合開発環境）の延長線上ではなく、「エージェントが主役」という前提で製品を再設計したわけです。

【開発者を縛る「重力」を打ち消す4つの原則】

Antigravityは、協調的開発のための4つの核心原則を掲げています。この4つが、開発者が抱える心理的・技術的な障壁（重力）を取り除く鍵になります。

1）信頼（Trust）

AIエージェントに仕事を任せるとき、最大の障壁は「本当に大丈夫？」という不安です。

既存製品の問題点
・すべてのツール呼び出しを羅列する → 情報過多で検証不可能
・最終成果物だけを提示する → どう作ったか不明で検証不可能

Antigravityの解決策
・タスクレベルの抽象化で作業を可視化
・『Artifacts（成果物）』という概念の導入

Artifactsとは、タスクリスト、実装計画、ウォークスルー、スクリーンショット、ブラウザ録画など、「生のツール呼び出し」よりもはるかに検証しやすい形式の納品物です。

エージェントは、自分が何を理解し、どのように検証したかを、このArtifactsを通じてユーザーに伝えます。これにより、開発者は安心して次のステップに進めるわけです。

2）自律性（Autonomy）

従来のAIアシスタントは、エディタやターミナルの中で「同期的に」手伝ってくれるものでした。しかし、Antigravityは全く異なるアプローチを取ります。

具体例
Antigravityのエージェントは、新しいフロントエンド機能のコードを書きながら、同時にターミナルでlocalhostを起動し、ブラウザを操作して機能テストを実行できます。

これを実現するため、Antigravityは2つのインターフェースを提供

・エディター・ビュー：従来のIDEのような同期的な環境。タブ補完、インラインコマンド、サイドパネルのエージェント機能
・マネージャー・ビュー：複数のワークスペースで複数のエージェントを並行して管理する「ミッションコントロール」のような非同期環境

マネージャー・ビューの発想が秀逸で、エージェントがサーフェスに埋め込まれるのではなく、サーフェスがエージェントに埋め込まれるというパラダイムシフトを実現しています。

これにより、フォアグラウンドで重要なタスクに集中しながら、バックグラウンドで別のエージェントにリサーチやテストを任せる、という働き方が可能になります。

3）フィードバック（Feedback）

AIが作業の80%を完了したとき、残りの20%を修正する方法がなければ、結局「役に立たない」となってしまいます。これは、AI活用における典型的な失敗パターン。

Antigravityの柔軟性
・すべてのサーフェスとArtifactsに対して、直感的な非同期フィードバックが可能
・テキスト成果物にはGoogleドキュメント形式のコメント
・スクリーンショットには選択してコメント
・重要：このフィードバックは、エージェントのプロセスを停止させずに自動的に反映される

つまり、「完璧な指示」を最初から出す必要がなく、「80%でいいから、気になるところだけ後で直す」という柔軟な開発スタイルが実現します。

これ、実務では極めて重要です。完璧主義に陥らず、イテレーション（反復的改善）を回せることが、AIとの協調における成功の鍵ですから。

4）自己改善（Self-improvement）

エージェントが過去の失敗やフィードバックから学習しなければ、毎回同じ指示を繰り返す羽目になります。

Antigravityは学習をコアな機能として実装
・エージェントの行動は知識ベースから情報を取得し、知識ベースに貢献する
・有用なコードスニペットやアーキテクチャといった具体的情報
・特定のサブタスクを成功させるための抽象的なステップ

この仕組みにより、エージェントは使えば使うほど賢くなり、開発者は瑣末な作業から解放されていきます。

【利用可能なモデルと選択の自由】

Antigravityの大きな特徴は、複数のフロンティアモデルから選択できる点です：

・Gemini 3 Pro（High）：最高性能版
・Gemini 3 Pro（Low）：効率重視版
・Claude Sonnet 4.5：Anthropicの最新モデル
・Claude Sonnet 4.5（Thinking）：推論強化版
・GPT-OSS 120B（Medium）：OpenAIの中規模モデル

この「モデルの選択肢」は、単なる機能ではなく、重要な戦略的意思決定です。

Googleは自社のGeminiだけでなく、AnthropicやOpenAIのモデルへのアクセスも提供することで、開発者に「最適なツールを選ぶ自由」を与えています。

タスクの性質に応じて
・複雑な推論が必要なタスク → Claude Sonnet 4.5（Thinking）
・高速な反復が必要なタスク → Gemini 3 Pro（Low）
・最高品質が必要なタスク → Gemini 3 Pro（High）

この柔軟性が、実務での使いやすさに直結します。

【プラットフォーム対応と提供形態】

対応OS
・macOS
・Windows
・Linux

提供形態
・個人利用は無料
・Gemini 3 Proに寛大なレート制限
・5時間ごとにリフレッシュされるレート制限（乱用防止）

興味深いのは、レート制限が「プロンプト数」ではなく「エージェントが行った作業量」と相関している点。

つまり、簡単なタスクであれば多くのプロンプトを使用できるが、複雑なタスクでは制限に達しやすい。合理的な設計です。

Googleのモデリングによれば、パワーユーザーのごく一部しか5時間ごとの制限に達しないとのこと。つまり、ほとんどのユーザーは制約を感じずに使える設計になっています。

【誰のための、どんな問題解決か】

明確なターゲットは3層

1）個人開発者：アイデアを素早く形にしたいが、実装の細部に時間を取られている
2）スタートアップ：少人数で多くの機能を開発する必要がある
3）エンタープライズ：開発生産性を劇的に向上させたい

解決する問題
・「完璧なコードを書かなければ」というプレッシャー
・複雑なタスクの見通しの悪さ
・AIエージェントへの信頼不足
・フィードバックループの遅さ
・AIが学習しないことによる反復作業

Antigravityは、これらの障壁を「信頼、自律性、フィードバック、自己改善」という4つの原則で打ち破ります。

【CursorやWindsurfは生き残れるか】

正直に言えば、厳しい戦いになると思います。

既存ツールの強み
・先行者利益と既存ユーザーベース
・洗練されたUXとワークフロー
・特定の用途（マルチファイル編集など）への最適化

しかし、Googleの優位性は圧倒的
・最先端モデルへの直接アクセス
・完全無料という価格破壊
・フルスタックなエコシステム
・エージェント・ファーストという未来志向の設計

ただし、市場が「人間主導+AI補助」と「エージェント主導」で分かれる可能性もあります。

CursorやWindsurfを使いたい人：細かくコントロールしたい開発者
Antigravityを使いたい人：AIに大胆に任せたい開発者

どちらのニーズも存在するため、完全な置き換えではなく、棲み分けが起こるかもしれません。

【個人的な所感】

Gemini 3の発表と同じタイミングでAntigravityを発表したことに、Googleの戦略性を感じます。

モデルとツールを同時に提供することで、開発者にとっての「使いやすさ」を最大化する。これは、OpenAIがChatGPTとAPIを同時展開したのと似た戦略です。

「Antigravity（反重力）」という命名も秀逸。開発者が感じる心理的・技術的な重力（完璧主義のプレッシャー、複雑性への不安）から解放される、というメッセージが込められています。

個人的に最も注目しているのは、マネージャー・ビューの存在です。これは、「AIエージェントを管理する」という新しい仕事の形を示唆しています。

将来、開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを適切に管理し、方向付ける人」にシフトするかもしれません。Antigravityは、その未来を先取りした製品だと感じています。

CursorやWindsurfを使っている方も、一度試してみる価値は絶対にあります。特に、マネージャー・ビューでエージェントを複数動かしてみると、開発体験の質的な変化を実感できるはずです。

無料で試せるので、ぜひダウンロードしてみることをオススメします！ November 11, 2025

124RP

サム・アルトマンには頑張ってほしいです。
一般人がここまで最先端のAIサービスを使えるようになったのは彼のお陰だと思ってるし、OpenAIが弱体化すると、またGoogleが最新の技術を出し渋りそう。
アルトマン氏のようにAGIを誰にでも使えるようにしたいという思想は無さそうなので。 https://t.co/1Ua682e8u4 November 11, 2025

123RP

個人的に、つい先日 Microsoft が発表した Agent 365 はエンタープライズでやってる人は必須で押さえておいたほうがいいと思っている。

Agent 365 は、要はこれから爆増するエージェントを「社員のように登録してまとめて管理する」するための仕組み。

面白いのは、エージェントの技術スタックも、稼働している場所も問わないこと。
AzureとかCopilot Studioは当然として、外部のSaaS だろうと、OpenAI Agents SDKだろうとClaude Code SDKだろうとLangGraphだろうと何でもいい。
そこにAgent 365 SDKをかぶせてM365の世界でidを振ってやると、Copilotのレジストリに登録されて、その先は権限制御とか監査用のログの取得やら監視やら、あらゆるエージェントを全部同じ仕組みで運用できるようになる。
しかもそのエージェントはWorkIQって仕組みをつかってCopilotのようにm365上のデータにアクセスできるようになる（権限を持っている範囲だけ）。

ユーザー企業としてのメリットは↑の通り、エージェントの爆増に対してガバナンスを利かせやすいし、
エージェント提供側は、ユーザー企業に「Agent 365 に対応してるなら既存の運用に乗せられるか」と考えて使ってもらいやすくなる。
すでに結構なところが対応を表明してるのと、昨日？一昨日？くらいにさっそくGensparkが対応してた気がする。 November 11, 2025

120RP

NVIDIAは「AIブームが本物」であることを証明した——そして誰も気づかなかった

“4兆ドル規模の罠” を暴き出した

ついさきほど決算が発表された。
ウォール街はいまだに「何が起きたのか」を処理しきれていない。

⸻

◆ NVIDIAが決算をぶち抜いた
•売上：570億ドル
•EPS：1.30ドル
•予想をすべて上回った。
•株価は3%上昇し、一晩で1,300億ドルの時価総額が吹き上がった。

しかし、その裏に“誰も気づいていないサイン”が潜んでいる。

⸻

◆ マージン崩壊（Gross Margin Collapse）

粗利益率は 74.6% → 73.4% に低下。
これは誤差ではない。

世界最強のチップ企業が “スーパーサイクルの真っ最中” にマージンを縮めている。
これは何か根本的なものが壊れ始めたサインだ。

価格を上げていない。
上げられない。なぜなら競争が迫っているからだ。

⸻

◆ “循環マネーマシン”（Circular Money Machine）

決算の2日前：
•Microsoft：Anthropicに50億ドル投資
•Nvidia：同じく100億ドル投資
•Anthropic：Microsoftのクラウドに300億ドル、NvidiaのGPUを購入する契約

同じ15億ドルの資金が3社の中をぐるぐる回り、
それぞれが「売上」と「投資リターン」として計上し、バリュエーションを膨らませている。

ソフトバンクはこれを察していた。
Nvidia株58億ドルを売却し、OpenAIにオールインした。

これは2000年のITバブルの再来だ。
ただし今回は「光ファイバー」ではなくAIチップだ。

⸻

◆ インフラの壁（The Infrastructure Wall）

Nvidiaは2026年までに5,000億ドル分の受注残を抱えている。

しかし——
アメリカの電力網がそれを支えられない。

2030年までに130〜140ギガワット（全AI需要の約12%）が不足する。
解決策は存在しない。

データセンターが遅れれば、
それはNvidiaにとって“失われる売上”そのもの。

⸻

◆ ペイバック危機（The Payback Crisis）

AIへの支出は米GDPの1.3％に到達。
これはドットコムバブルのピークを超えた。

しかし：
•AI企業の95％が投資リターンゼロ
•OpenAIは年130億ドルの赤字
•企業価値5,000億ドル
→ 収益化の道筋なし

数学が成立していない。

⸻

◆ 何を意味するのか

Nvidiaの決算は、AI需要が本物であることを示した。
だが同時に：
•ビジネスモデルは成立していない
•循環資金が止まれば一気に崩れる
•電力インフラが追いつかない
•4兆ドルのAI市場は“暴力的にリセット”される

警告の第一弾が、いま放たれた。 November 11, 2025

104RP

GoogleがGemini3.0の無双に続いて、Nano Banana Proを投入してきたので、これは本当に勝負を決めにきた感がある（少なくとも2025年中はもう王座確定の感）。
Nano BananaはGeminiと異なり、そもそも前バージョンの時点で既にOpenAIに画像生成能力で勝ってたようなものなので、ダメ押しに近い https://t.co/RD5hwINmax November 11, 2025

98RP

「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」

OpenAIが“追う側”へ
サム・アルトマン内部メモが暴露した、AIレースの転換点まとめ

今話題のThe Informationの記事の要約。面白いので是非見て欲しい。

【1. Googleの逆襲】
・Googleは“事前学習スケーリング”の難題を突破
・Gemini 3.0 Pro が GPT-5.1 を超える結果に
・研究者も「事前学習が復活したのは衝撃」とコメント

【2. OpenAIが直面した“巨大モデルの壁”】
・OpenAIのノウハウは小〜中規模では成功
　→ しかし巨大化（GPT-4.5/5級）すると調整が崩壊
・GPT-4.5はその“失敗作”だった（内部リーク情報）

【3. 一時的に事前学習から撤退 → 推論モデルへ逃避】
・OpenAIは問題回避のため Reasoning 特化に全振り
・その結果、基盤モデルが数ヶ月停滞
　→ その間に Google が一気に前へ

【4. アルトマンが語った今後の勝負所】
・OpenAIは事前学習を“ゼロから作り直す”
　→ 新モデル「Shallotpeat」を開発中（内部コード名）
・技術的に野心的な賭け：
　① 事前学習プロセスの完全再構築
　② AIがAIの訓練データを生成する合成データ戦略
　③ 強化学習の抜本的強化
　④ “AIでAI研究を自動化する”方針への深いコミット

【5. アルトマンの本音（メモより）】
「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」
「だが我々は耐えられる企業力がある」
「研究チームは“真のスーパーインテリジェンス”に集中し続けよ」

【6. 今が歴史的ターニングポイント】
・2024まで：OpenAIが先行
・2025：Googleが事前学習突破で逆転
・今後数ヶ月：Google優位が続く可能性
・2026：OpenAIがShallotpeatで巻き返せるかが勝負

────────────────────────

■ 結論
いま世界は、初めて
「OpenAIがGoogleを追うフェーズ」
に突入した。

そしてアルトマン自身が強い危機感を持っていることが、今回の内部メモから明確になった。

https://t.co/th2N8AnFLp November 11, 2025

98RP

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.9 万亿美元，而黄金约万亿。
不到黄金市值的 10%，未来还有成长空间。
这是一个很好理解的对冲 + 期权价值组合。

但 Ethereum + Ripple + Solana + 其他一切加起来，居然有 ~1.5 万亿美元的市值，叙事就没那么稳了。

尽管没人再质疑这项技术的潜力，也很少有人再说这是骗局，但真正的问题是：

一个活跃用户可能只有 4000 万的行业，真的值几万亿美元吗？
与此同时，OpenAI 传闻 IPO 估值接近 class="drawer drawer--top" id="detail">

オープンAI トレンド

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2025.11.17〜（47週）

:0% :0% （30代／男性）

1週前の
オープンAI

人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです

へ～。サム氏の社内メモだって。OpenAIはそれまで上手く行ってた事前学習のノウハウがクソデカモデルには通用しないという壁に直面した。それで失敗したモデルがGPT-4.5。だからOpenAIは一旦事前学習から逃げて推論モデル作って推論ノウハウに注力していた。その一方で事前学習から逃げずに向き合い続けたのがGoogle。結果的に事前学習が成功してGemini3.0ProはGPT-5.1を超えてきた。これはマズいので、OpenAIも「Shallotpeat」の開発でちゃんと事前学習に向き合ってGoogleに追い付く事を目指す。合成データや強化学習でも色々挑戦していく。だから試行錯誤が必要で、これから数か月間は進歩が停滞する（つまりGeminiに蹂躙され続ける）かもしれんけどここは耐えしのいでやるっきゃないとの事。 November 11, 2025

399RP

NVIDIA CEO「AIはバブルか？」への回答📝
（ほぼ原文まま、ちょっと修正）
面白いから読んで！w

---------------------------------------
皆さんからずっと聞かれてきました。
「AIはバブルになるのか？」
これが最後の質問ですね。

革ジャン:
では、私たちが実際に見ている現実をお伝えします。
世界で今起きていることを見つめ、
コンピュータサイエンスとコンピューティングの“基本原理”に立ち返ると──
現在、同時に3つの大きな現象が進行していることが分かります。

まず第一に、ムーアの法則はすでにほぼ終焉を迎えています。
コンピューティングに対する需要の伸びと、汎用コンピューティング（CPU）から取り出せる計算能力とのバランスをとることが、非常に難しくなっているのです。

そのため、世界はしばらく前からアクセラレーテッド・コンピューティング、
つまりGPUを中心とした新しい計算モデルへと移行し続けてきました。
私たちはこの流れを20年以上にわたって推進してきました。
一つ、統計を挙げてみましょう。
6年前、私はスーパーコンピューティングの場にいましたが、そのとき世界のスーパーコンピューター Top500 の約90％はCPUベースでした。
ところが今年、CPUベースの割合は15％未満にまで低下し、90％からほぼ10％へと逆転しました。
一方で、アクセラレーテッド・コンピューティングは10％から現在では約90％にまで増加しています。
つまり今まさに、高性能コンピューティングが汎用計算から加速計算へと移る“転換点”が訪れているのです。

二つ目に、クラウドで行われている作業の中でも、最もデータ集約的で、かつ計算負荷が高いものの一つが「データ処理」です。
AIとはまったく関係のない、生のデータ処理だけに、毎年数千億ドル規模の計算資源が費やされています。
SQLでデータフレームを処理しているだけで、これだけの計算が使われているのです。
皆さん一人ひとりの名前、性別、年齢、住んでいる場所、収入──
そういった情報はすべてデータフレームの中に格納されています。
そのデータフレームが、銀行業務、クレジットカード決済、EC、そして広告のレコメンドなど、あらゆる分野で今日の世界を動かしています。

すべてはそのデータフレームを中心に動いており、
そのためのコンピューティング基盤を構築するには、一つあたり数百ドルものコストがかかります。
これが一つ目と二つ目の大きなポイントです。
三つ目は「生成AI」と「エージェントAI」の時代が来ているということです。
過去15年間は、私たちは「レコメンデーションシステム（recsys）」の時代を生きてきました。
SNSのフィードでどの情報を表示するのか、
誰にどのニュースを、どの本を、どの映画を勧めるべきなのか。

インターネットの世界はあまりにも巨大です。
もしレコメンドシステムがなければ、私たちの小さなスマートフォンが、本当に必要な情報にたどり着くことはほとんどありません。
このレコメンドこそが、今日のインターネットを動かす“エンジン”であり、そのエンジンが今、生成AIへと向かって進化しているのです。
同時に、コンピューティング全体は汎用から加速へとシフトしています。
この二つを合わせて考えると、革命的なエージェントAIを動かすために残された計算資源は、当初皆さんが想像していたほど多くはない、という結論に至ります。
しかし、その使われ方はすべて正当化される──それだけの価値があるのです。
かつてはAIもCPUの上で動いていましたが、今はGPUの上で動いています。
この二つの代表的なアプリケーションを見るだけでも、多くのインターネット企業が、膨大な数のGPUスーパーコンピューターを構築できるようになったことが分かるでしょう。
そして、そうした基盤の上に“第三の大きな機会”が生まれます。
それが「エージェントAI（Agentic AI）」です。

ここにはGrokがあり、OpenAIがあり、Anthropicがあり、Geminiがあります。
こうした存在は、既存のAIの上に重なる、新しい“知性の層”を形成しつつあります。

しかし、今日、世の中の多くの人が「AI」と呼んでいるものの、
その“上”と“下”で何が起きているのかを忘れてはいけません。
私たちは、表面に見えているAIだけでなく、その基盤となる計算モデルの変化、データの構造、そしてエージェントAIという新しいレイヤーまでを見なければならないのです。
ですから、AIが単なるバブルなのかどうかを考えるとき、
私たちが見ているのは、投機的な価格の上下ではなく、
コンピューティングそのものの構造が、根本から書き換わっているという現実なのです。

$NVDA November 11, 2025

390RP

这篇文章应该是今天英文区最火的文章了。
作者Santiago是一位2013年入圈的OG，欧美资本圈的核心人物。
他客观、理性、系统地刻画了加密行业的泡沫之大。
下面是精简之后的翻译。

——————————————————————

加密ETF 已经上线了；
稳定币被主流企业集成了；
监管态度变得更友好了
我们想要的一切都来了！

🚨那为什么你的币还不涨？
🚨为什么比特币把涨幅全吐回去，而美国股市全年涨了 15–20%？
🚨现在主流观点已经转向“加密不是骗局了”，为什么你最爱的山寨币还在水下？

1️⃣Crypto Twitter 一直有个根深蒂固的假设：
“只要机构来了、监管明朗了、摩根大通或者贝莱德发 token 了……加密将征服一切，我们要to the moon了。”

我们要的一切都来了 —— 但它们并没有推动价格。
为什么？

因为整个加密市场大多时候都与现实相脱节。

比特币是独一档的存在 —— 完美的叙事：数字黄金。
它的市值大约为 $1.9 万亿美元，而黄金约 $29 万亿。
不到黄金市值的 10%，未来还有成长空间。
这是一个很好理解的对冲 + 期权价值组合。

但 Ethereum + Ripple + Solana + 其他一切加起来，居然有 ~1.5 万亿美元的市值，叙事就没那么稳了。

尽管没人再质疑这项技术的潜力，也很少有人再说这是骗局，但真正的问题是：

一个活跃用户可能只有 4000 万的行业，真的值几万亿美元吗？
与此同时，OpenAI 传闻 IPO 估值接近 $1 万亿，用户数量约为整个加密行业的 20 倍。

🔥这些链到底创造了多少真实价值？能支撑这么多钱吗？

过去想赚钱，答案很简单：投资基础设施。早期持有或参与 ETH、 SOL、DeFi。
但现在很多项目的定价都默认未来一定会有 100 倍的使用量、100 倍的收入，发币后就成了鬼链👻

这迫使我们提出真正的问题：现在投资加密的最好方式到底是什么？

2️⃣本周期监管、行业、企业三重利好共振，但是市场和价格反应出了三个事实：

1.市场不在乎你的故事，投资回归基本面
一条链再怎么号称“万链之母”“世界计算机”，最终还是要看：
💥每年实际赚多少钱？
💥这些收入是否来自真实经济活动？

2.Crypto 不再是“全场唯一热点”
以前：全球风险资金的“高 Beta 赌桌”在 Crypto
现在：AI 成了主角，Crypto 退居配角
流动性有选择，AI 是主角，加密不是。

3. 企业遵循商业逻辑，而不是加密叙事。
企业只关心：合规成本、集成成本、运营成本、稳定性
🧊Stripe 推出 Tempo 是一个警告：企业不会因为听了 Bankless 就觉得 ETH 是世界超级电脑。他们会选择对自己最有利的方案。
如果私有链、联盟链更好用，它们未必会来 L1、L2 公链
当价格被过度高估，只需要鲍威尔的一声咳嗽，整个叙事就崩了。

3️⃣估值误区：把“赌场流水”，当成了“软件收入”

很多人用 Web2 那套框架来给公链估值：
“公链有收入、有手续费、有 MEV、有 Staking，有点像 SaaS 吧？”
这其实是一个非常危险的类比。
🔹Staking 奖励 ≠ 企业盈利，而是通胀、稀释、以及安全成本。

真正的“经济价值”，大致来自：
交易手续费（Fee）、小费（Tips）、MEV（可提取价值）
这些勉强可以视作公链的“毛收入”。

在这方面：

📊Ethereum：每年约 $20 亿收入，市值 ~$4000 亿
约 200–400x PS（而且还是周期性收入）

📊Solana：年化 $10 亿以上，市值 ~$750–800 亿，约 20–60x PS

而且，还有个更可怕的事实：这不是“可复利的收入”
这些收入不是稳健、企业级的常规收入，而是高度周期性的投机流量。
这不是 SaaS 收入，这是拉斯维加斯。

什么时候最高？
牛市顶点：
永续合约暴涨
Meme 币爆发
杠杆、清算、抢跑到处都是
机器人疯狂套利

什么时候几乎消失？
熊市真空期：
没人交易
没人铸币
清算减少
链上活动低迷

这不是：长期合同，或是可预测收入

而是：“三年不开张，开张吃三年”的周期性流水。

🎰你不能给一个每 3–4 年才满一次场的赌场，套上 Shopify 的估值倍数。

4️⃣拿 NVDA 对比，就知道 Crypto 泡沫有多大
对比一下科技界的“神”——Nvidia，它的估值是 40–45x 盈利（不是收入）。

而 Nvidia 拥有：
真实收入
真实利润
全球企业需求
可预测的合同销售
以及非赌场用户

如果行业的手续费不能从投机转向真实经济价值，大多数估值都要被重定价。

5️⃣行业确实还在起步阶段，只是没早到“买什么都涨”
价格终会回归基本面，但我们还没到那一步。

目前：
大多数代币没有理由支撑巨额估值
价值捕获有限
收入主要依靠赌场产品的循环投机

我们造好了全球最快的价值转移系统……但用它来玩老虎机。
正如 Netflix 联合创始人 Marc Randolph 所说：
“文化不是你说什么，而是你做什么。”

行业大牛口口声声说：要去中心化，结果加密行业最重要的产品是 memecoin 的 10 倍杠杆永续合约。
只有当我们做得更好，才能从“过度金融化的小众赌场”走向真正产业。

6️⃣我不认为这是加密的终结。但我认为这是“开始的结束”。
我们在基础设施上过度投资了（超过 $1000 亿），却严重低估了真正的应用层、产品和用户。

投资人把精力都放在：
· TPS
· 区块空间
· 花哨的 rollup 结构

但用户根本不在乎。
用户只在乎：

· 更便宜
· 更快
· 更简单
· 能不能解决他的问题

回到第一性原理：用户是谁？我们解决什么问题？

8️⃣真正的投资机会在哪里？

我做加密十几年，一直坚定看多。这点没变。

我依然相信：
· 稳定币将成为默认支付轨道
· 开放的中立基础设施将驱动全球金融
· 企业采用加密技术是因为经济优势，而不是意识形态

但我不认为未来十年的大赢家会是今天的 L1 或 L2。
🧭科技史告诉我们：
胜者永远在用户聚合层，而非基础设施层。

互联网让计算和存储变便宜，
真正赚到钱的是：亚马逊、谷歌、苹果。

加密也会踩着押韵的脚步：
🏆区块空间是商品
🏆基础设施升级边际效应递减
🏆用户永远愿意为便利买单
🏆用户聚合者将捕获最多价值

🏦真正的大机会是：把 crypto 技术嵌入已经庞大的企业之中，用它替换老旧金融管道，提高真实的商业效率。
这才是 trillion-dollar opportunity。

互联网改变每个行业，是因为经济账算得过来。加密也会如此。
问题是：我们要再等 10 年，还是现在就开始？

9️⃣我们现在该怎么做？
· 区块链技术没问题
· 潜力巨大
· 行业还在早期

💡接下来要做的，是重新审视：
· 用真实使用和“收入质量”来评估项目，而不是意识形态
· 区分“可持续收入”与“周期性赌场收入”
· 上一周期的赢家，未必是下一周期的王
· 停止把代币价格当作技术验证指标

没有人会因为某周 Amazon 股价比微软强，就选择 AWS 而非 Azure。
我们可以继续坐着等企业采用，也可以现在就开始推动它。
把真实的 GDP 搬上链
Job’s not finished. November 11, 2025

248RP

AICudaEngineerはひどい論文でした。誰でもミスはあるけれど、あれはミスのレベルではなく、素人がメジャーリーグに草野球感覚で乗り込んできたような場違いさ。プロンプト論文なのに。OpenAIやNvidiaの研究者が総ツッコミ。しかも恥ずかしいのは、多くの論文を学生インターンに書かせていると言われる中で、一番炎上した論文が創業メンバー自身の執筆だったこと。海外の倭国人学生と話しても「恥ずかしい」と個別には言われる。ただ、みんな空気を読むのでツイートしたりはしない。 November 11, 2025

201RP

OpenAI陣営がヤバいのが、Gemini3.0でGoogleに完全に差をつけられたのに、OpenAIのほうがLLM1回利用あたりかかる原価コストが高いということ。
GoogleはTPUを自社開発で安く調達し、OpenAIはNvidiaに高い費用を払う必要がある。
つまり同じ価格でAIを提供してもGoogleは利益を出せる時に、OpenAIは利益を出せない。

つまりOpenAIが有料課金ユーザーを増やして収益化を頑張ろうとしても、OpenAIが利益を出せないようにGoogleは性能がより高いものを安く提供してくる。

OpenAIの収益化が不可能または非常に難しくなったことを意味する。
収益化が出来なければ投資家も離れていくので、いずれOpenAIは資金が尽きる。
大きな改善をしなければ、長期戦になればなるほど不利になってしまう。 November 11, 2025

192RP

ウォーレン・バフェットがNVIDIAを殺した会社に投資したばかりだ。

11月14日、バークシャー・ハサウェイはAlphabetへの51億ドルの株式保有を明らかにした。

その13日前、GoogleはIronwoodを発表した…NvidiaのGPUと同じことを、コストの5分の1で実現するチップだ。

提出から6日後、GoogleはGemini 3を公開した。地球上で最も先進的なAIモデルだ。

それはNVIDIAのチップを一切使わずに訓練された。

これは見出しではない。これは独占の終わりだ。

すべてを変える数学

Googleを除くすべてのAI企業は、最先端モデルを訓練するためにNvidiaに30億〜40億ドルを支払っている。

Googleは自社のIronwood TPUを使って6億〜7億5千万ドルを支払う。

OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta…彼らはみな、同じ計算能力に対して400%多く支払っている。

Googleは工場を所有している。他の皆は道具を借りているだけだ。

これがあなたにとって重要な理由

Nvidiaは、重要なAIチップの唯一の供給者であることで、3.5兆ドルの帝国を築いた。

その独占は今、崩壊した。

Anthropicはすでに100万台のGoogle TPUに関する契約に署名した。OpenAIは交渉中と噂されている。移行は始まっている。

競合他社があなたのコストの20%でモデルを訓練できるようになったら、あなたのビジネスはなくなる…カウントダウン・タイマーが始まるだけだ。

バフェットが送ったシグナル

2004年に「Googleを見逃した」と語った男が、2025年にそれを買った。

安いからではない…Nvidiaの34倍に対して27倍の利益で、それは確かに安いが。

Googleが人質に取られない唯一のAI企業だからだ。

Alphabetは地球上で3つの最大のプラットフォームを支配している：Search、Android、YouTube。

今、それはこれまでに構築された最も安価なスーパーコンピュータ基盤を支配している。

バフェットは可能性を買うのではない。必然を買うのだ。

次に何が起こるか

Google Cloudが今四半期に45%を超えて成長すれば、Nvidiaの価格決定力は崩壊する。

TPUのコストがGPU同等品の75-80%下で留まれば、すべての合理的なAIラボが切り替える。

Geminiがこのペースで改善を続けていれば、モデル戦争はすでに終わっている。

AI経済全体が1つの事実を中心に再価格設定されようとしている：

チップを所有する者が未来を所有する。

Googleがチップを所有している。

バフェットがGoogleを所有している。

そしてあなたはまだNvidiaとそのドラマを見続けている！

詳細はこちら - November 11, 2025

190RP

📕速報：Nano Banana Proが登場！画像生成AIの世界が一気に変わりました...！

正直に言うと、Googleが発表したNano Banana Proを見た瞬間、「あ、これはマジで蹂躙しに来たな」と思いました。

画像生成AIの競争は激しくて、毎週のように新しいモデルが登場しますよね。
でも今回は、競争というより「圧勝」に近い。そう感じた理由を、実際に触れながら気づいたことを含めて共有させてください。

長文で、内容はブログ記事級に”濃い”です

まず前提として、Nano Banana（前バージョン）の時点で既に相当強かったんです。

OpenAIの画像生成やMidjourneyと比較しても、特にテキスト表現や編集機能では一歩先を行っていました。「古い写真の復元からミニフィギュアの生成まで」幅広く対応していて、カジュアルに使える画像編集ツールとして完成度が高かった。

ただ、倭国語はまだまだだった

で、今回のNano Banana Pro　「エグい」の一言

Gemini 3 Proをベースに構築された、と聞いた時点で期待値は高かったんですが、実際に使ってみて驚いたのは『実世界の知識と深い推論能力』が画像生成に統合されている点でした。

具体例で説明します。

「エライチチャイ（カルダモンティー）の作り方を示すインフォグラフィックを倭国語で作成」と指示すると、単に綺麗なデザインを作るだけじゃなくて、実際のレシピ手順、材料の分量、カルダモンの特性まで理解した上で、視覚的に正確な倭国語のインフォグラフィックを生成します。

これ、従来の画像生成AIだと「倭国語のそれっぽい見た目」は作れても、内容の正確性は保証されなかったんですよね。

この最も衝撃を受けた倭国語表現

従来、画像生成AIの最大の弱点は「文字が崩れる」「倭国語が意味不明になる」という点でした。看板やポスターに倭国語を入れようとすると、漢字が壊れたり、読めない文字列になったり。プロの現場では結局Photoshopで手作業修正が必要でした。

でもNano Banana Proは違います。

公式ブログには「画像内に直接、正確にレンダリングされた読みやすいテキストを作成する最高のモデル」と書かれていますが、これ控えめな表現だと思います。実際には「革命的」と言ってもいいレベル。

・短いタグラインから長い段落まで対応
・カリグラフィーを含む幅広いフォントスタイル
・多言語生成で「複数の言語でテキストを生成」

つまり、倭国語の看板、ポスター、パッケージデザイン、説明図が、そのまま実用レベルで生成できるということです。

例えば「『URBAN EXPLORER』というテキストを建物のファサードに統合」といった指示で、建築物に自然に溶け込んだサインデザインを作成できます。これまでだと、3Dソフトでモデリングして、ライティング設定して、レンダリングして...という工程が必要でしたが、それが数分で完成します。

実際の技術スペックを見ると、さらに圧倒的です

・最大14枚の画像をブレンドして1つの構成に統合可能
・最大5人の人物の一貫性と類似性を維持
・2K・4K解像度での出力対応
・9:16、16:9、21:9など多様なアスペクト比

「最大14枚の画像をブレンド」って、どういうことかというと。

例えば、スケッチ、参考写真、テクスチャ、カラーパレット、フォント見本、レイアウト案...これらをまとめてアップロードして「これらを統合してフォトリアリスティックな製品モックアップを作成」と指示すると、すべての要素を理解して1つの完成品に仕上げてくれます。

デザイナーの脳内にある「こういう感じ」を、複数の参考資料から読み取って形にしてくれるイメージです。

もっと驚いたのは『スタジオ品質のクリエイティブコントロール』。

ここがNano Banana Proの真骨頂だと思っています

・「浅い被写界深度（f/1.8）のローアングルショット」
・「ゴールデンアワーの逆光、長い影を作る」
・「ミュートされたティールトーンのシネマティックカラーグレーディング」

こういった撮影監督レベルの指示が通るんです。

実例として、公式ブログには「雪の中のキツネのシーンを昼から夜に変換」という編集例が紹介されています。単に暗くするだけじゃなく、月明かりの質感、雪の反射、影の落ち方まで、時間帯に応じた光の物理法則を理解して変換します。

「このシーンを夜間に変える」
「花にフォーカスする」

たったこれだけの指示で、プロのレタッチャーが何時間もかけて調整するような作業が完了します。

ここで、実際のビジネス価値について考えてみます。

従来のワークフローだと

1. デザイナーがラフスケッチを作成（30分）
2. 3Dアーティストがモデリング（3時間）
3. ライティング設定とレンダリング（2時間）
4. Photoshopで仕上げ（1時間）
5. クライアントからの修正依頼（往復で1日）
6. 再レンダリングと調整（2時間）

合計で2〜3日かかっていた作業が、Nano Banana Proだと

1. プロンプトを書く（5分）
2. 生成・確認（2分）
3. 微調整（10分）

合計20分程度で完成します。

これ、単なる効率化じゃなくて、ビジネスモデル自体が変わるレベルの変化だと思っています。

実際、Googleは既にこれをビジネスに統合し始めています

・Google Ads：「最先端のクリエイティブおよび編集機能を広告主に直接提供」
・Google Slides：プレゼン資料に直接統合
・Vids：動画制作ツールに統合

つまり、私たちが日常的に使っているGoogleのツールに、このレベルの画像生成能力が組み込まれていくということです。

企画書を作りながら「このコンセプトを視覚化して」と指示すれば、その場でプロフェッショナルな画像が生成される。会議中に「今の議論を図解して」と言えば、構造化された説明図が完成する。

これ、知識労働の生産性が根本的に変わる瞬間だと思います。

個人的に特に注目しているのは『世界の知識へのアクセス』という機能です。

公式ドキュメントには「Google検索によるグラウンディングを有効にすると、リアルタイムのWebコンテンツに接続してデータ駆動型の出力を実現」とあります。

これ、どういうことかというと。

例えば「今日の東京の天気をポップアートスタイルのインフォグラフィックで」と指示すると、リアルタイムの気象データを取得して、正確な気温、湿度、降水確率を含む視覚的に魅力的なインフォグラフィックを生成します。

「生物学的に正確な心臓の断面図」を依頼すれば、医学的に正確な構造を持つ教育用図表が完成します。従来は専門の医療イラストレーターに依頼していたような仕事が、誰でもできるようになる。

もちろん、完璧ではありません。

公式ブログも正直に限界を認めています

・小さなテキストのレンダリングは完璧に機能しない場合がある
・データ駆動型ビジュアルの事実の正確性は検証が必要
・複雑な編集タスクは不自然なアーティファクトを生成する場合がある

ただし、Googleは「これらの領域の改善に積極的に取り組んでいる」と明言しています。現時点で既にこのレベルなら、半年後、1年後にはどうなっているのか。

なぜNano Banana Proがここまで強いのか。

答えは『Gemini 3 Proの推論能力』にあります。

従来の画像生成AIは「綺麗な画像を作る」ことに特化していました。でもNano Banana Proは「問題を理解して、適切な解決策を視覚化する」ことができます。

プロンプトに「String of Turtles（観葉植物）の原産地、ケアの要点、成長パターンに関する情報を含むインフォグラフィック」と書くと、単に綺麗なデザインを作るのではなく

1. String of Turtlesという植物を正確に理解
2. その植物の原産地（南アフリカ）を知識ベースから取得
3. 適切なケア方法（水やり頻度、日照条件）を整理
4. 成長パターンを視覚的に表現する最適な方法を判断
5. すべてを統合した教育的価値の高いインフォグラフィックを生成

この「理解→判断→実行」のプロセスが、他のツールとの決定的な違いです。

実際の活用事例をいくつか紹介します。

【製品開発チーム】
「スケッチに基づいて製品モックアップを作成、1960年代のレトロな美学で」→ 複数のデザイン案を数分で生成し、チーム内で議論

【マーケティング担当】
「ブランドロゴを各種製品にアプリケーション、一貫性を保ちながら」→ Tシャツ、マグカップ、看板、バス停広告など10種類のモックアップを一度に生成

【教育者】
「太陽系の惑星の大きさ比較を子供向けに視覚化」→ 科学的に正確でありながら、小学生にも理解しやすいインフォグラフィック

【プレゼン資料作成】
「この四半期の売上データを視覚的に魅力的なチャートに」→ データの傾向を理解した上で、最も効果的なビジュアル表現を提案

透明性についても触れておきます。

Googleはすべての生成画像に『SynthID』というデジタル透かしを埋め込んでいます。これは目に見えませんが、Geminiアプリに画像をアップロードして「これはGoogle AIで生成されたか？」と尋ねると、検証できます。

AI生成コンテンツが溢れる時代に、「これはAIが作ったもの」と明確に判別できる仕組みを標準装備しているのは、誠実な姿勢だと思います。

さらに、無料ティアとProティアには可視透かし（Geminiスパークル）が入りますが、Google AI Ultraサブスクライバーと開発者向けツールで生成した画像には可視透かしが入りません。
「プロフェッショナルな作業のためのクリーンなビジュアルキャンバスの必要性を認識」した結果です。

最後に、これが業界に与える影響について。

PhotoshopやIllustratorが「不要になる」とは思いません。むしろ、これらのツールの使い方が変わると思っています。

従来：ゼロから作り上げる
これから：AIが生成したベースを、プロのツールで洗練させる

粗削りな原石を磨く作業から、既に形になったものを完璧に仕上げる作業へ。クリエイティブワークの重心が、技術的な実行から、コンセプトと最終調整に移っていく。

Adobeも既にこの流れを理解していて、「主要なクリエイティブプラットフォームがモデルを統合中」と公式ブログに書かれています。競合するのではなく、協業する未来が見えています。

2025年中はもう、この領域でNano Banana Proを超えるものは出てこないんじゃないかと思っています。

前バージョンのNano Bananaの時点で既に先行していたところに、Gemini 3 Proの圧倒的な推論能力が加わった。技術的な差が大きすぎて、半年や1年では追いつけないレベルです。

個人的には、この技術が倭国語に強いという点が本当に嬉しい。

海外のツールだと、英語では完璧でも倭国語になると途端に精度が落ちる、というのが常でした。でもNano Banana Proは「Gemini 3の強化された多言語推論」により、倭国語も英語と同等に扱えます。

これ、倭国のクリエイター、デザイナー、マーケター、教育者にとって、めちゃくちゃ大きなアドバンテージです。

結論として。

Nano Banana Proは、単なる「新しい画像生成AI」ではなく、『知的労働における創造プロセスの再定義』だと思っています。

アイデアから実装までの距離が劇的に縮まり、試行錯誤のコストが極限まで下がり、専門スキルがなくても高品質なアウトプットを出せるようになる。

「AIで画像を作る」時代から、「AIと協働してプロフェッショナルな制作をする」時代へ。

その転換点にワクワクしてます！ November 11, 2025

182RP

nanobananaで著作物出すのは出したユーザーが悪いんであってAI企業は悪くない！って言ってるけど、ドイツの訴訟でそれ通用しなくて学習させたOpenAIにも責任があるとなり敗訴しました November 11, 2025

178RP

これは生成AI開発レースの転換点を示す非常に象徴的な記事だと思います。
ついに「OpenAIがGoogleを追う側になった」ことをアルトマンのメモを元にまとめてます。
・Gemini3.0リリース前後でアルトマンが実際にかなりの危機感を持っており、当分は「体制の遅れ」があることを認識している
・事前学習のスケーリングでOpenAIは失敗したが、Googleは成功した。（Google以外の研究者も言語モデルでの事前学習スケーリングの復活に驚いたと書いてあるが、これは私も同様）
・OpenAIも事前学習の問題を解決したコードネーム付モデルを現在開発中である
https://t.co/RI9kDaf8LC November 11, 2025

144RP

NVDAの売り上げとガイダンスは予想を大幅に上回った。翌日NVDAの株は5％の上げで相場を開けたが、閉場までに3％の下げ。NVDAの決算の影響でテク関連株は寄り付きで軒並み大幅にあげ、NVDAの株価とともに大幅に下げた。この歴史的な日中のスウィングはなぜ起きたのか？米株相場に何が起こっているのか？今日は私の考えをまとめてみる。

NVDA決算はブローアウトでも株価上がらず

まず、NVDAの決算結果のまとめはこちら (黒いハイライトの部分)。

見ると分かるように、コンセンサスの予想を大幅に超えているだけでなく、ガイダンスは私が「この数字が出たら株価は上げるだろう」と想定したレベルをも超えてきた。

コンフェレンスコールでJensenはBlackwellは作る物は全て売り切れで供給が需要に追いつかない。Blackwellとその次のモデルRubinを合わせた2025年2026年の売り上げは＄500billionになると言った。

さらにバーリ氏の空売りレポートに対しての反応は6年前のA100がまだ100％稼働していると言った。なぜならNVDAはCUDAソフトウェアのおかげで古いチップの性能を上げることができるから。

売り上げとガイダンスは紛れもなくブローアウト（予想を吹き飛ばす）決算。コンフェレンスの内容も強気。でも決算発表後、株価は5％しか上げなかった。これは注意警報だった。

この決算内容で$200超えられなかったらやばいな、と私は思った。だってNVDAの株価は決算に向けて10％下がっている。想像の上をいく数字を出してもその分取り戻せないなら売りが出そうだなと思った。

決算のどこが悪かった？

決算発表後にざわざわとX民が騒ぎ出したのがNVDAのバランスシートだ。

これは私が「負けない勉強会」で毎期作っているNVDAの決算モデルのバランスシートの部分。見ると分かるように、Account Receivable (売掛金）とInventory（在庫）の数字が前年同期に比べて大幅に上がっている。

Days to Collect Sales （売り上げ回収日数）で計算すると、確かに今期の53日に対して前年同期は43日で顧客が代金を支払うまでの日数が10日伸びたように見える。これに対してX民は「売り上げを伸ばすために売り掛けで売っているのだ！代金を回収できないかもしれない！」と騒いでいる。

でもX民たちは自分でモデルを作っていないので知らないのだ。売り上げ回収日数は今年はずっと50日前後だった。何も新しいことではない。売り上げの金額が62％も伸びているのだ。多少売り掛け日数が増えても全くおかしくない。

もう一つの注目点は在庫だ。こちらのDays to Sell Inventory（在庫売り切り日数）はここ2Qほどで上がり始めている。前年同期と比べると41日も伸びている。

これにX民は「GPUは売り切れじゃないのか？なんで在庫が増えているんだ？おかしいじゃないか？」と騒いでいる。

在庫日数が増えている理由・私のユニークな持論

これに対しては私は実は持論がある。この意見はXでもアナリストのリサーチでもどこでもまだ見ていないので完全に私だけのアイデアだ。

在庫日数が伸び出したのは2Qだ。2QからNVDAは中国にH20を売れなくなった。もちろんH20の在庫はすでにライトオフしているので在庫には入っていない。ではなぜ？

今までNVDAの売り上げは供給がボトルネックだった。つまりTSMCが作る端から売れていた。言い換えればTSMCの製造スピードがNVDAの売り上げ成長率を抑制していた。

私はH20が売れなくなったことにより、今までH20に使っていた製造キャパシティが他のより高価なチップを作る方に回されたことにより、このボトルネックが多少改善されたのではないかと考えている（確かめていないので定かではない。あくまでも想像・妄想）。

でないと私的には今期の売り上げの急激な伸びの説明がつかない。予想を作っている時、「こんなすごい数字出せるのかな？」と半信半疑だったが、実際のガイダンスはそのさらに上の上をいく数字だった。ボトルネックが多少改善されたと考えるのが一番スッキリする。

だけど、TSMCから出来てきたチップを全部今期に売ってしまうと来期のガイダンスのハードルが一気に上がってしまう。さらにその後の成長率が減速したように見えてしまう。だからJensenはあえてわざと今期に売れる分を来期に回しているのではないかと思うのだ。だから在庫が増えている。

もし今期の売り上げが$57billionではなく$60billonだったとしてもそれは過去の数字なので株価にはあまり影響が出ない。しかも来季はその$60billionからさらに売り上げを伸ばさないといけない。でもその$3billion分を来期に回せたら？来期のガイダンスを上げられるし、来期のガイダンスをビートするのもその分楽になる。

すでに今期のコンセンサス予想売り上げを大幅に超えている分の売り上げを来期に回したくなってしまうインセンティブは、ノルマを抱えたセールスマンなら誰でも身にしみて理解できることだと思う。

Jensenは世界中の株主からそのノルマを毎期達成することを課され、そのノルマは毎期毎期どんどん上がっていくのだ。本当に大変だと思う。

なので私はNVDAの決算は素晴らしかったと思うし、NVDAに関しては全く心配していない。それになんだかんだ言って、NVDAの株は高値から13％くらいしか下がっていない。この程度の下げでは買おうかな？と思うレベルにも来ていない。

それよりもっと心配なのはその他のAI・テク株と相互投資だ。

AIスーパーサイクルのアキレス腱

私はNVDAの決算プレビューでも書いたけど今のこのAIスーパーサイクルのアキレス腱はOpenAIだと思ってる。サムアルトマンのサイコパスを思わせる眼差しは見るたびに寒気を感じる。何か良からぬことをやってのけるのではないかと不気味な気がするのだ。

その良からぬことの一つはおそらく相互投資。今、相場参加者たちが揃って心配しているのはそれだ。その中心にいるのがOpenAI。この心配を理解するため、相互投資をレモネードに例えてみた。

相互投資を理解するためのレモネード

OpenAIはレモネードを作る会社だとしよう。OpenAIはレモネードを発明した。世界はレモネードという美味しい飲み物に夢中でそれに対しする興味や噂でいっぱいだ。

やがて他の会社もレモネードを作り出した。でもOpenAIは最初のレモネードを作ったのでブランド力があり、消費者は主にOpenAIのレモネードを好む。他の、ものによってはもっと安いレモネードより美味しいかどうかは定かではないが、とにかくマーケットシェアではダントツの一位だ。

ところが、OpenAIはそのレモネードを大量生産できる工場を自分で持っていない。需要は爆発的に増えているのに、工場の設備が足りない。そこで製造設備をキャッシュフローが潤沢な大きな会社に委託することにした。

その設備投資に最初に手を挙げたのがMSFTだった。実はElonはさらにその前、OpenAIがレモネードを発明するための初期投資をしていたのだけど、それはまた別の話。

相互投資第１号

MSFTは「レモネード工場を作ってあげましょう。私の設備を使ってください。もちろん使用量は頂きますよ。それからもっと良いレモネードをどんどん作って欲しいので、あなたの会社に投資させてください。」と言った。OpenAIはMSFTの投資を受け入れた。

OpenAIはMSFTから受け取った投資金をMSFTの工場の使用量にあてた。これが相互投資第１号だ。その頃、OpenAIは売り上げもなかったので、MSFTの投資がなければ使用料を払えない。MSFTは自分が投資したお金を設備使用料として回収したのだ。

相互投資は最近の問題みたいに騒がれてるけど、OpenAIはほぼ始まった時点から相互投資だったのだ。

その後のレモネードの反響は凄まじく、中国からの競合も出てきて市場はカオスとなった。一番美味しいジューシーなレモネードを作るのは誰だ！誰が一番安く作れるか！誰が一番早く作れるか！

レモネードの製造工場を作る会社は他にもあって、AMZN、GOOG、ORCLなどが設備投資額を倍増してどんどん工場を作った。それを見て、MSFTの製造キャパだけでは足りなくなったOpenAIは他の工場も使うようになった。

OpenAIは時代の寵児となり、OpenAIが契約した、というだけで製造工場の会社の株価や製造工場に必要な電力や機械などを作る会社の株価まで暴騰した。

でもレモンは？

でも何か大切なことを忘れてない？そう、レモネードを作るにはレモンが必要。MSFTがいくらレモネードの工場を作ってもレモンが無ければレモネードは作れない。

その肝心のレモンを作る会社がNVDAだ。他にもレモンを作る会社はあるけど、どうもNVDAのレモンじゃないと味が違う。そしてその美味しいレモンを作れるのはNVDAだけ。NVDAのレモンの需要はロケットのように爆上げした。

相互投資第２号

ところが、NVDAはレモネード業界の発展をその中心で見守る中、「これはすごいトレンドだ。俺もレモンを売るだけじゃなくてもっと儲けないともったいないな」と考え、自分もMSFTのようにOpenAIや他のレモネード会社への投資を始めたのだ。

NVDAはまず、レモネード製造工場に出資した。それがCRWV。MSFTやAMZNは他の物も工場で作るけど、CRWVはレモネードしか作らない。NVDAはCRWVに出資し、CRWVはそのお金でレモンを買ってレモネード会社にその設備を貸し出した。これが相互投資第２号。この相互投資もかなり前からある。

その後、NVDAはOpenAIにも投資を約束。OpenAIの競合のAnthropicにも投資予定。投資された側はそのお金でレモンを買う。工場の設備投資をする。レモネード会社は工場使用料を投資してもらったお金で払う。これらのAI業界参加者たちの間で同じお金が循環する。

でもレモネードってそんなに沢山飲める？

でも最終的に消費者がそのレモネードを買って飲んでくれないとこの循環するお金は工場の設備投資やレモンに消えただけで実経済には結びつかない。大量に作られるレモネードは飲み手が居なくて腐ってしまう。

ここがみんなが心配している肝の部分。今のところ、OpenAIのレモネードの売り上げは相当楽観的に見積もって年$20billion。これがOpenAIのサムによると2030までに10倍の$200billionになるという。この10倍という時点で、そんなに沢山レモネードが飲めるかな、と心配になるが、問題は実はそこではない。

OpenAIが色々な会社と交わした設備投資の契約総額は$1,400billionなのだ。この投資額は今後約8年で施行されるらしいが、5年後に10倍になる売り上げのさらに7倍だ。しかもOpenAIは2030年の時点でもおそらく利益は出ていない。

腐るレモネードの囁きを大声で話してしまったBrad

常識で考えて、OpenAIが自分のキャッシュフローでこの金額の設備投資を賄えるはずがない。増資と借金で払うしかない。

この部分を公で声高にサムに質問してしまったのがAltimeter CapitalのBrad Gerstner。それに対してサムはちゃんと説明しないで「嫌なら株を売れ」と答えてしまった。

今まで漠然とモヤっとしていた「なんか変だよね？」という違和感がこの対談で一気に解像度が増してしまった。

そしてちょうど同じ頃、OpenAIのCFOがアメリカ政府に借金の保証人になってほしいなどと言い出した。だから相場が荒れ出したのだ。

楽観主義者 vs. 悲観主義者

楽観主義者は言う。レモネードを社員に飲ませることにより、社員の効率が爆発的に上がるので、今は需要は消費者が主だけど、いずれ会社が沢山注文するだろう。

そしてなんとロボットやエッジIoTデバイスもレモネードを燃料のようにしてどんどん色々できるようになるらしい。いずれはレモネードを飲む車やロボットか世界中を走り回る。だから売り上げは青天井。まさにブルーオーシャン。

悲観論者はレモンもレモネード工場もレモネードも完全に作りすぎ、建てすぎ。そんなに飲めるはずがない。レモネードで動くロボットなんてそう簡単にできるとは思えない。

しかもレモンなんてすぐに腐るのに、レモンを資産計上して6年かけて減価償却するなんてあり得ない。レモンも工場もレモネードも結局使われなくて全部腐る。まさに愚の骨頂。

答えは誰も知らない

楽観論者と悲観論者、どちらがより現実に近いのか？実際のレモネードの普及率、利用度はどちらになるのか、あるいは全く予想しなかった使い道が編み出されさらに発展するのか、正直、今の時点では誰にもわからないと思う。

今相場がすごくナーバスになっているのはこの腐敗レモネード論と米政府閉鎖が引き金となったLiquidityの欠如が直接関係しているように思う。

さらにFOMCが利下げをしないのではないか、という懸念と、またしても円キャリートレードの巻き戻しが起こっているとの噂もある。色々なビーストが草むらに潜んでいるのだ。

私は最終的にはレモネード楽観論者だ。プレビューでも書いたようにもしOpenAIがコケてもAI革命は続くと私は思う。ロボットも車もデバイスもレモネードの濃縮液をゴクゴク飲むと思う。

でもそのレモネードを売る会社がOpenAIかどうかは全くわからない。

焼け野原から飛び立つ不死鳥たち

もしOpenAIがコケるならAI関連の株はもちろん、米株指数も一旦ものすごく下げると思う。ネットが駆け出しの頃、ドットコムバブルが弾けてほとんどの会社が潰れ、生き延びた会社も株価が8割9割下げた。

その焼け野原のような惨状を生き延び、中から不死鳥のように再び舞い上がってくる、数少ない株に投資することが次の10年の米株投資の明暗を分けるような気もする。その中にNVDAは入っていると私は思う。おそらくTSLAも。

まあ、焼け野原にはならない可能性の方が高いと思うし、そうなってほしくはないけど、なったらなったでまた沢山の億万長者が生まれるだろう。もしOpenAIがコケて焼け野原になっても一緒に焼死しないようにリスク管理をしておけば、焼け野原の向こう側でチャンスを掴めるかもしれない。

それはそれでまた株の醍醐味。まさに人生そのもの。 November 11, 2025

137RP

OpenAIのGPT-5を超えてめでたく人類最高のAIとなったGemini3.0ですら、カブトムシのAA（アスキーアート）はまともに作れなかったので、人類に残された仕事はAA職人かもしれない。 https://t.co/75EYotTipn November 11, 2025

136RP

うーん、、、下がらん
Gemini3使ってみたらオープンAIとAIバブル終了ってのを感じれると思うが
少なくともGoogleの一人勝ちで他のは価値かなり低い
金食い虫なのにGoogleに瞬間抜かされたオープンAIに巨額投資してるところはヤバいと思う November 11, 2025

134RP

💡 NVIDIA Corporation $NVDA Q3 2026決算 2025-11-19

💰 今四半期業績
- 🟢 EPS：$1.30 (予想$1.26)
- 🟢 売上高：$57.01B (予想$55.09B)

📊 重要指標
- 🟢 Data Center売上高：$51.2B (Est. $49.34B) (YoY+66%)
- 🔴 Gaming売上高：$4.3B (Est. $4.42B) (YoY+30%)
- 🟢 Professional Visualization売上高：$0.76B (Est. $0.61B) (YoY+56%)
- 🔴 Automotive売上高：$0.59B (Est. $0.62B) (YoY+32%)
- 🟢 Non-GAAP粗利率：73.6% (QoQ+0.9pts, YoY-1.4pts)
- 🟢 Non-GAAP営業利益：$37.75B (Est. $36.46B) (YoY+62%)
- 🟢 フリーキャッシュフロー：$22.09B (YoY+32%)

📊 次四半期ガイダンス
- EPS：$ (予想$1.43)
- 🟢 売上高：$65B (予想$61.84B)

📊 通年ガイダンス
- EPS：$ (予想$4.57)
- 売上高：$ (予想$207.95B)

📍決算内容の注目ポイント
- Blackwellプラットフォームの売上が記録的な水準に達し、クラウドGPUは完売状態
- OpenAIとの戦略的パートナーシップを発表、10ギガワット以上のNVIDIAシステムを次世代AIインフラに展開
- Google Cloud、Microsoft、Oracle、xAIとパートナーシップを締結し、数十万のNVIDIA GPUで米国のAIインフラを構築
- Anthropicが初めてNVIDIAインフラ上で稼働、1ギガワットの計算能力をGrace BlackwellおよびVera Rubinシステムで採用
- Intelと複数世代のカスタムデータセンターおよびPC製品をNVLink技術で共同開発
- TSMCアリゾナ工場で米国初のBlackwellウェハーを生産、米国製造業の復活を象徴
- NVIDIA Rubin CPXを発表、大規模コンテキスト処理専用の新クラスGPU
- 2026年度最初の9ヶ月間で370億ドルを自社株買いと配当で株主還元、残り622億ドルの自社株買い枠

🤵‍♂️CEO (Jensen Huang) コメント
「Blackwellの売上は記録的で、クラウドGPUは完売しています。計算需要はトレーニングと推論の両方で加速し続け、それぞれが指数関数的に成長しています。私たちはAIの好循環に入りました。AIエコシステムは急速に拡大しており、より多くの新しい基盤モデルメーカー、より多くのAIスタートアップ、より多くの産業、より多くの国で展開されています。AIはあらゆる場所に、あらゆることを、同時に行っています。」

🔍 主要ファンダメンタルズ指標
- 時価総額: 4.42T
- PER: 51.67
- Forward PER: 26.95
- PEG: 0.78

🎯市場評価
- 株価 (時間内): 📈$186.61 (1.0%)
- 株価 (時間外): 📈$191.2 (2.43%)
- 決算前アナリスト目標株価: $234.96 ($350 ~ $140) Strong Buy
- 決算総合サプライズ率 (AI推定): 😊5.82%
- 決算後目標株価 (AI推定): $193.85

🤖 決算まとめるくん(AI)コメント
「NVIDIAのQ3 2026決算は、売上高570億ドル（予想550.9億ドル）、EPS 1.30ドル（予想1.26ドル）と、いずれもアナリスト予想を上回る好結果となりました。特筆すべきは、Data Center事業が512億ドル（前年同期比+66%）と過去最高を記録し、Blackwellプラットフォームへの需要が「記録的」と表現されるほど強力であることです。

次期Q4ガイダンスも650億ドル（±2%）と、市場予想の618.4億ドルを大幅に上回り、成長の持続性を示しています。粗利率は73.6%と高水準を維持しており、収益性も堅調です。

OpenAI、Anthropic、Google Cloud、Microsoftなど主要AI企業との大型パートナーシップ契約が相次ぎ、AIインフラの中核としてのNVIDIAの地位が一層強固になっています。特にOpenAIへの10ギガワット以上のシステム供給契約は、今後数年間の収益を下支えする重要な案件です。

一方、Gaming事業（43億ドル、予想比-3%）とAutomotive事業（5.92億ドル、予想比-5%）は予想をやや下回りました。また、前年同期比で粗利率が1.4ポイント低下している点は、Blackwell生産立ち上げコストの影響と考えられます。

決算発表後の株価は時間外取引で+2.43%上昇しており、市場は好決算とガイダンスを好感しています。PER 51.67倍、Forward PER 26.95倍という水準は、高成長期待を織り込んだバリュエーションですが、FY27の売上予想2,921億ドル（+40%成長）を考慮すれば、成長に見合った評価と言えます。評価は🚀ポヨ」

NVIDIA Corporation 概要
- セクター: 半導体
- 特徴: AI・アクセラレーテッドコンピューティング向けGPUの世界的リーダー。Data Center、Gaming、Professional Visualization、Automotive事業を展開 November 11, 2025

130RP

サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

127RP

📕Google、開発者向けAI IDE『Antigravity』を発表Cursor、Windsurfに真っ向勝負を挑む

正直、Gemini 3の発表より衝撃を受けました…

CursorやWindsurfを使っている皆さん、Googleが本気で殴り込みをかけてきました。

Gemini 3と同時に発表された『Antigravity』
これ、単なる「Google版のAI IDE」ではありません。既存のAIコーディングツールとは根本的に異なる、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。→しかもGeminiのサブスク内で使える…

個人的に、この名前選びのセンスに唸りました...！「反重力」という言葉に込められた思想が、製品の本質を見事に表現しています。

【AIエージェントが誰でも気軽に使えるように】

今まで代用的なAI搭載のIDEツールとしてCursorが台頭してきましたが、AIエージェントを使うには月額課金が必須でした。

しかし、今回Google AntigravityはGeminiのサブスク内でそれが使えちゃう。しかも世界最高峰のコーディング能力と発表されたGemini 3も使える。
これはかなり嬉しい！

Antigravityの革新性
・AIエージェントが主役として自律的に動く
・複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に操作
・非同期的なタスク管理（マネージャー・ビュー）
・エージェントが自己改善し、知識を蓄積

【なぜGoogleのこの発表が「脅威」なのか】

3つの理由があります

1）技術的優位性
・Gemini 3という最先端モデルへの直接アクセス
・100万トークンのコンテキストウィンドウ
・マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
・TPUとML Pathwaysという自社インフラの優位性

CursorやWindsurfは、外部APIに依存していますが、Googleは全てを自社で持っています。この差は、レイテンシ、コスト、機能拡張の速度に直結します。

2）エコシステムの強さ
・Google検索との統合可能性
・Google Cloud、Vertex AIとのシームレスな連携
・1,300万人の開発者コミュニティ
・Google AI Studio、Gemini CLIとの統合

Googleは単なるツールではなく、「プラットフォーム」を提供しています。開発からデプロイ、運用まで、全てがGoogleのエコシステム内で完結する可能性があります。

3）価格破壊
・個人利用：完全無料
・Gemini 3 Pro：寛大なレート制限
・複数モデルへのアクセス込み

Cursorは月額$20、Windsurfも同様の価格帯。しかしAntigravityは無料で、しかも複数のフロンティアモデル（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS）にアクセスできます。

これは、価格競争ではなく、市場支配のための戦略的な動きです。

【Antigravityとは何か】

従来のAI搭載IDEを超えた、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。

重要なのは、これが単なる「コード補完ツール」ではないという点。エージェントがブラウザ制御、ターミナル操作、コード検証まで、複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行します。

Googleの表現を借りれば「アイデアを持つ誰もが離陸（liftoff）を経験し、そのアイデアを現実に構築できるようにする」ことが究極のビジョン。

現在、パブリックプレビューとして無料で提供中です。

【なぜ今、IDEを再発明するのか】

Gemini 3のような高度なモデルの登場により、開発環境の前提が根本から変わりつつあります。

これまで：エージェントは人間の指示を待ち、補助的に動く
これから：エージェントが複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に、自律的に操作する

この変化に対応するため、Googleは従来のIDE（統合開発環境）の延長線上ではなく、「エージェントが主役」という前提で製品を再設計したわけです。

【開発者を縛る「重力」を打ち消す4つの原則】

Antigravityは、協調的開発のための4つの核心原則を掲げています。この4つが、開発者が抱える心理的・技術的な障壁（重力）を取り除く鍵になります。

1）信頼（Trust）

AIエージェントに仕事を任せるとき、最大の障壁は「本当に大丈夫？」という不安です。

既存製品の問題点
・すべてのツール呼び出しを羅列する → 情報過多で検証不可能
・最終成果物だけを提示する → どう作ったか不明で検証不可能

Antigravityの解決策
・タスクレベルの抽象化で作業を可視化
・『Artifacts（成果物）』という概念の導入

Artifactsとは、タスクリスト、実装計画、ウォークスルー、スクリーンショット、ブラウザ録画など、「生のツール呼び出し」よりもはるかに検証しやすい形式の納品物です。

エージェントは、自分が何を理解し、どのように検証したかを、このArtifactsを通じてユーザーに伝えます。これにより、開発者は安心して次のステップに進めるわけです。

2）自律性（Autonomy）

従来のAIアシスタントは、エディタやターミナルの中で「同期的に」手伝ってくれるものでした。しかし、Antigravityは全く異なるアプローチを取ります。

具体例
Antigravityのエージェントは、新しいフロントエンド機能のコードを書きながら、同時にターミナルでlocalhostを起動し、ブラウザを操作して機能テストを実行できます。

これを実現するため、Antigravityは2つのインターフェースを提供

・エディター・ビュー：従来のIDEのような同期的な環境。タブ補完、インラインコマンド、サイドパネルのエージェント機能
・マネージャー・ビュー：複数のワークスペースで複数のエージェントを並行して管理する「ミッションコントロール」のような非同期環境

マネージャー・ビューの発想が秀逸で、エージェントがサーフェスに埋め込まれるのではなく、サーフェスがエージェントに埋め込まれるというパラダイムシフトを実現しています。

これにより、フォアグラウンドで重要なタスクに集中しながら、バックグラウンドで別のエージェントにリサーチやテストを任せる、という働き方が可能になります。

3）フィードバック（Feedback）

AIが作業の80%を完了したとき、残りの20%を修正する方法がなければ、結局「役に立たない」となってしまいます。これは、AI活用における典型的な失敗パターン。

Antigravityの柔軟性
・すべてのサーフェスとArtifactsに対して、直感的な非同期フィードバックが可能
・テキスト成果物にはGoogleドキュメント形式のコメント
・スクリーンショットには選択してコメント
・重要：このフィードバックは、エージェントのプロセスを停止させずに自動的に反映される

つまり、「完璧な指示」を最初から出す必要がなく、「80%でいいから、気になるところだけ後で直す」という柔軟な開発スタイルが実現します。

これ、実務では極めて重要です。完璧主義に陥らず、イテレーション（反復的改善）を回せることが、AIとの協調における成功の鍵ですから。

4）自己改善（Self-improvement）

エージェントが過去の失敗やフィードバックから学習しなければ、毎回同じ指示を繰り返す羽目になります。

Antigravityは学習をコアな機能として実装
・エージェントの行動は知識ベースから情報を取得し、知識ベースに貢献する
・有用なコードスニペットやアーキテクチャといった具体的情報
・特定のサブタスクを成功させるための抽象的なステップ

この仕組みにより、エージェントは使えば使うほど賢くなり、開発者は瑣末な作業から解放されていきます。

【利用可能なモデルと選択の自由】

Antigravityの大きな特徴は、複数のフロンティアモデルから選択できる点です：

・Gemini 3 Pro（High）：最高性能版
・Gemini 3 Pro（Low）：効率重視版
・Claude Sonnet 4.5：Anthropicの最新モデル
・Claude Sonnet 4.5（Thinking）：推論強化版
・GPT-OSS 120B（Medium）：OpenAIの中規模モデル

この「モデルの選択肢」は、単なる機能ではなく、重要な戦略的意思決定です。

Googleは自社のGeminiだけでなく、AnthropicやOpenAIのモデルへのアクセスも提供することで、開発者に「最適なツールを選ぶ自由」を与えています。

タスクの性質に応じて
・複雑な推論が必要なタスク → Claude Sonnet 4.5（Thinking）
・高速な反復が必要なタスク → Gemini 3 Pro（Low）
・最高品質が必要なタスク → Gemini 3 Pro（High）

この柔軟性が、実務での使いやすさに直結します。

【プラットフォーム対応と提供形態】

対応OS
・macOS
・Windows
・Linux

提供形態
・個人利用は無料
・Gemini 3 Proに寛大なレート制限
・5時間ごとにリフレッシュされるレート制限（乱用防止）

興味深いのは、レート制限が「プロンプト数」ではなく「エージェントが行った作業量」と相関している点。

つまり、簡単なタスクであれば多くのプロンプトを使用できるが、複雑なタスクでは制限に達しやすい。合理的な設計です。

Googleのモデリングによれば、パワーユーザーのごく一部しか5時間ごとの制限に達しないとのこと。つまり、ほとんどのユーザーは制約を感じずに使える設計になっています。

【誰のための、どんな問題解決か】

明確なターゲットは3層

1）個人開発者：アイデアを素早く形にしたいが、実装の細部に時間を取られている
2）スタートアップ：少人数で多くの機能を開発する必要がある
3）エンタープライズ：開発生産性を劇的に向上させたい

解決する問題
・「完璧なコードを書かなければ」というプレッシャー
・複雑なタスクの見通しの悪さ
・AIエージェントへの信頼不足
・フィードバックループの遅さ
・AIが学習しないことによる反復作業

Antigravityは、これらの障壁を「信頼、自律性、フィードバック、自己改善」という4つの原則で打ち破ります。

【CursorやWindsurfは生き残れるか】

正直に言えば、厳しい戦いになると思います。

既存ツールの強み
・先行者利益と既存ユーザーベース
・洗練されたUXとワークフロー
・特定の用途（マルチファイル編集など）への最適化

しかし、Googleの優位性は圧倒的
・最先端モデルへの直接アクセス
・完全無料という価格破壊
・フルスタックなエコシステム
・エージェント・ファーストという未来志向の設計

ただし、市場が「人間主導+AI補助」と「エージェント主導」で分かれる可能性もあります。

CursorやWindsurfを使いたい人：細かくコントロールしたい開発者
Antigravityを使いたい人：AIに大胆に任せたい開発者

どちらのニーズも存在するため、完全な置き換えではなく、棲み分けが起こるかもしれません。

【個人的な所感】

Gemini 3の発表と同じタイミングでAntigravityを発表したことに、Googleの戦略性を感じます。

モデルとツールを同時に提供することで、開発者にとっての「使いやすさ」を最大化する。これは、OpenAIがChatGPTとAPIを同時展開したのと似た戦略です。

「Antigravity（反重力）」という命名も秀逸。開発者が感じる心理的・技術的な重力（完璧主義のプレッシャー、複雑性への不安）から解放される、というメッセージが込められています。

個人的に最も注目しているのは、マネージャー・ビューの存在です。これは、「AIエージェントを管理する」という新しい仕事の形を示唆しています。

将来、開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを適切に管理し、方向付ける人」にシフトするかもしれません。Antigravityは、その未来を先取りした製品だと感じています。

CursorやWindsurfを使っている方も、一度試してみる価値は絶対にあります。特に、マネージャー・ビューでエージェントを複数動かしてみると、開発体験の質的な変化を実感できるはずです。

無料で試せるので、ぜひダウンロードしてみることをオススメします！ November 11, 2025

124RP

サム・アルトマンには頑張ってほしいです。
一般人がここまで最先端のAIサービスを使えるようになったのは彼のお陰だと思ってるし、OpenAIが弱体化すると、またGoogleが最新の技術を出し渋りそう。
アルトマン氏のようにAGIを誰にでも使えるようにしたいという思想は無さそうなので。 https://t.co/1Ua682e8u4 November 11, 2025

123RP

個人的に、つい先日 Microsoft が発表した Agent 365 はエンタープライズでやってる人は必須で押さえておいたほうがいいと思っている。

Agent 365 は、要はこれから爆増するエージェントを「社員のように登録してまとめて管理する」するための仕組み。

面白いのは、エージェントの技術スタックも、稼働している場所も問わないこと。
AzureとかCopilot Studioは当然として、外部のSaaS だろうと、OpenAI Agents SDKだろうとClaude Code SDKだろうとLangGraphだろうと何でもいい。
そこにAgent 365 SDKをかぶせてM365の世界でidを振ってやると、Copilotのレジストリに登録されて、その先は権限制御とか監査用のログの取得やら監視やら、あらゆるエージェントを全部同じ仕組みで運用できるようになる。
しかもそのエージェントはWorkIQって仕組みをつかってCopilotのようにm365上のデータにアクセスできるようになる（権限を持っている範囲だけ）。

ユーザー企業としてのメリットは↑の通り、エージェントの爆増に対してガバナンスを利かせやすいし、
エージェント提供側は、ユーザー企業に「Agent 365 に対応してるなら既存の運用に乗せられるか」と考えて使ってもらいやすくなる。
すでに結構なところが対応を表明してるのと、昨日？一昨日？くらいにさっそくGensparkが対応してた気がする。 November 11, 2025

120RP

NVIDIAは「AIブームが本物」であることを証明した——そして誰も気づかなかった

“4兆ドル規模の罠” を暴き出した

ついさきほど決算が発表された。
ウォール街はいまだに「何が起きたのか」を処理しきれていない。

⸻

◆ NVIDIAが決算をぶち抜いた
•売上：570億ドル
•EPS：1.30ドル
•予想をすべて上回った。
•株価は3%上昇し、一晩で1,300億ドルの時価総額が吹き上がった。

しかし、その裏に“誰も気づいていないサイン”が潜んでいる。

⸻

◆ マージン崩壊（Gross Margin Collapse）

粗利益率は 74.6% → 73.4% に低下。
これは誤差ではない。

世界最強のチップ企業が “スーパーサイクルの真っ最中” にマージンを縮めている。
これは何か根本的なものが壊れ始めたサインだ。

価格を上げていない。
上げられない。なぜなら競争が迫っているからだ。

⸻

◆ “循環マネーマシン”（Circular Money Machine）

決算の2日前：
•Microsoft：Anthropicに50億ドル投資
•Nvidia：同じく100億ドル投資
•Anthropic：Microsoftのクラウドに300億ドル、NvidiaのGPUを購入する契約

同じ15億ドルの資金が3社の中をぐるぐる回り、
それぞれが「売上」と「投資リターン」として計上し、バリュエーションを膨らませている。

ソフトバンクはこれを察していた。
Nvidia株58億ドルを売却し、OpenAIにオールインした。

これは2000年のITバブルの再来だ。
ただし今回は「光ファイバー」ではなくAIチップだ。

⸻

◆ インフラの壁（The Infrastructure Wall）

Nvidiaは2026年までに5,000億ドル分の受注残を抱えている。

しかし——
アメリカの電力網がそれを支えられない。

2030年までに130〜140ギガワット（全AI需要の約12%）が不足する。
解決策は存在しない。

データセンターが遅れれば、
それはNvidiaにとって“失われる売上”そのもの。

⸻

◆ ペイバック危機（The Payback Crisis）

AIへの支出は米GDPの1.3％に到達。
これはドットコムバブルのピークを超えた。

しかし：
•AI企業の95％が投資リターンゼロ
•OpenAIは年130億ドルの赤字
•企業価値5,000億ドル
→ 収益化の道筋なし

数学が成立していない。

⸻

◆ 何を意味するのか

Nvidiaの決算は、AI需要が本物であることを示した。
だが同時に：
•ビジネスモデルは成立していない
•循環資金が止まれば一気に崩れる
•電力インフラが追いつかない
•4兆ドルのAI市場は“暴力的にリセット”される

警告の第一弾が、いま放たれた。 November 11, 2025

104RP

GoogleがGemini3.0の無双に続いて、Nano Banana Proを投入してきたので、これは本当に勝負を決めにきた感がある（少なくとも2025年中はもう王座確定の感）。
Nano BananaはGeminiと異なり、そもそも前バージョンの時点で既にOpenAIに画像生成能力で勝ってたようなものなので、ダメ押しに近い https://t.co/RD5hwINmax November 11, 2025

98RP

「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」

OpenAIが“追う側”へ
サム・アルトマン内部メモが暴露した、AIレースの転換点まとめ

今話題のThe Informationの記事の要約。面白いので是非見て欲しい。

【1. Googleの逆襲】
・Googleは“事前学習スケーリング”の難題を突破
・Gemini 3.0 Pro が GPT-5.1 を超える結果に
・研究者も「事前学習が復活したのは衝撃」とコメント

【2. OpenAIが直面した“巨大モデルの壁”】
・OpenAIのノウハウは小〜中規模では成功
　→ しかし巨大化（GPT-4.5/5級）すると調整が崩壊
・GPT-4.5はその“失敗作”だった（内部リーク情報）

【3. 一時的に事前学習から撤退 → 推論モデルへ逃避】
・OpenAIは問題回避のため Reasoning 特化に全振り
・その結果、基盤モデルが数ヶ月停滞
　→ その間に Google が一気に前へ

【4. アルトマンが語った今後の勝負所】
・OpenAIは事前学習を“ゼロから作り直す”
　→ 新モデル「Shallotpeat」を開発中（内部コード名）
・技術的に野心的な賭け：
　① 事前学習プロセスの完全再構築
　② AIがAIの訓練データを生成する合成データ戦略
　③ 強化学習の抜本的強化
　④ “AIでAI研究を自動化する”方針への深いコミット

【5. アルトマンの本音（メモより）】
「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」
「だが我々は耐えられる企業力がある」
「研究チームは“真のスーパーインテリジェンス”に集中し続けよ」

【6. 今が歴史的ターニングポイント】
・2024まで：OpenAIが先行
・2025：Googleが事前学習突破で逆転
・今後数ヶ月：Google優位が続く可能性
・2026：OpenAIがShallotpeatで巻き返せるかが勝負

────────────────────────

■ 結論
いま世界は、初めて
「OpenAIがGoogleを追うフェーズ」
に突入した。

そしてアルトマン自身が強い危機感を持っていることが、今回の内部メモから明確になった。

https://t.co/th2N8AnFLp November 11, 2025

98RP

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万亿，用户数量约为整个加密行业的 20 倍。

🔥这些链到底创造了多少真实价值？能支撑这么多钱吗？

过去想赚钱，答案很简单：投资基础设施。早期持有或参与 ETH、 SOL、DeFi。
但现在很多项目的定价都默认未来一定会有 100 倍的使用量、100 倍的收入，发币后就成了鬼链👻

这迫使我们提出真正的问题：现在投资加密的最好方式到底是什么？

2️⃣本周期监管、行业、企业三重利好共振，但是市场和价格反应出了三个事实：

1.市场不在乎你的故事，投资回归基本面
一条链再怎么号称“万链之母”“世界计算机”，最终还是要看：
💥每年实际赚多少钱？
💥这些收入是否来自真实经济活动？

2.Crypto 不再是“全场唯一热点”
以前：全球风险资金的“高 Beta 赌桌”在 Crypto
现在：AI 成了主角，Crypto 退居配角
流动性有选择，AI 是主角，加密不是。

3. 企业遵循商业逻辑，而不是加密叙事。
企业只关心：合规成本、集成成本、运营成本、稳定性
🧊Stripe 推出 Tempo 是一个警告：企业不会因为听了 Bankless 就觉得 ETH 是世界超级电脑。他们会选择对自己最有利的方案。
如果私有链、联盟链更好用，它们未必会来 L1、L2 公链
当价格被过度高估，只需要鲍威尔的一声咳嗽，整个叙事就崩了。

3️⃣估值误区：把“赌场流水”，当成了“软件收入”

很多人用 Web2 那套框架来给公链估值：
“公链有收入、有手续费、有 MEV、有 Staking，有点像 SaaS 吧？”
这其实是一个非常危险的类比。
🔹Staking 奖励 ≠ 企业盈利，而是通胀、稀释、以及安全成本。

真正的“经济价值”，大致来自：
交易手续费（Fee）、小费（Tips）、MEV（可提取价值）
这些勉强可以视作公链的“毛收入”。

在这方面：

📊Ethereum：每年约亿收入，市值 ~00 亿
约 200–400x PS（而且还是周期性收入）

📊Solana：年化亿以上，市值 ~0–800 亿，约 20–60x PS

而且，还有个更可怕的事实：这不是“可复利的收入”
这些收入不是稳健、企业级的常规收入，而是高度周期性的投机流量。
这不是 SaaS 收入，这是拉斯维加斯。

什么时候最高？
牛市顶点：
永续合约暴涨
Meme 币爆发
杠杆、清算、抢跑到处都是
机器人疯狂套利

什么时候几乎消失？
熊市真空期：
没人交易
没人铸币
清算减少
链上活动低迷

这不是：长期合同，或是可预测收入

而是：“三年不开张，开张吃三年”的周期性流水。

🎰你不能给一个每 3–4 年才满一次场的赌场，套上 Shopify 的估值倍数。

4️⃣拿 NVDA 对比，就知道 Crypto 泡沫有多大
对比一下科技界的“神”——Nvidia，它的估值是 40–45x 盈利（不是收入）。

而 Nvidia 拥有：
真实收入
真实利润
全球企业需求
可预测的合同销售
以及非赌场用户

如果行业的手续费不能从投机转向真实经济价值，大多数估值都要被重定价。

5️⃣行业确实还在起步阶段，只是没早到“买什么都涨”
价格终会回归基本面，但我们还没到那一步。

目前：
大多数代币没有理由支撑巨额估值
价值捕获有限
收入主要依靠赌场产品的循环投机

我们造好了全球最快的价值转移系统……但用它来玩老虎机。
正如 Netflix 联合创始人 Marc Randolph 所说：
“文化不是你说什么，而是你做什么。”

行业大牛口口声声说：要去中心化，结果加密行业最重要的产品是 memecoin 的 10 倍杠杆永续合约。
只有当我们做得更好，才能从“过度金融化的小众赌场”走向真正产业。

6️⃣我不认为这是加密的终结。但我认为这是“开始的结束”。
我们在基础设施上过度投资了（超过 00 亿），却严重低估了真正的应用层、产品和用户。

投资人把精力都放在：
· TPS
· 区块空间
· 花哨的 rollup 结构

但用户根本不在乎。
用户只在乎：

· 更便宜
· 更快
· 更简单
· 能不能解决他的问题

回到第一性原理：用户是谁？我们解决什么问题？

8️⃣真正的投资机会在哪里？

我做加密十几年，一直坚定看多。这点没变。

我依然相信：
· 稳定币将成为默认支付轨道
· 开放的中立基础设施将驱动全球金融
· 企业采用加密技术是因为经济优势，而不是意识形态

但我不认为未来十年的大赢家会是今天的 L1 或 L2。
🧭科技史告诉我们：
胜者永远在用户聚合层，而非基础设施层。

互联网让计算和存储变便宜，
真正赚到钱的是：亚马逊、谷歌、苹果。

加密也会踩着押韵的脚步：
🏆区块空间是商品
🏆基础设施升级边际效应递减
🏆用户永远愿意为便利买单
🏆用户聚合者将捕获最多价值

🏦真正的大机会是：把 crypto 技术嵌入已经庞大的企业之中，用它替换老旧金融管道，提高真实的商业效率。
这才是 trillion-dollar opportunity。

互联网改变每个行业，是因为经济账算得过来。加密也会如此。
问题是：我们要再等 10 年，还是现在就开始？

9️⃣我们现在该怎么做？
· 区块链技术没问题
· 潜力巨大
· 行业还在早期

💡接下来要做的，是重新审视：
· 用真实使用和“收入质量”来评估项目，而不是意识形态
· 区分“可持续收入”与“周期性赌场收入”
· 上一周期的赢家，未必是下一周期的王
· 停止把代币价格当作技术验证指标

没有人会因为某周 Amazon 股价比微软强，就选择 AWS 而非 Azure。
我们可以继续坐着等企业采用，也可以现在就开始推动它。
把真实的 GDP 搬上链
Job’s not finished. November 11, 2025

248RP

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オープンAI トレンド

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2025.11.17〜（47週）

:0% :0% （30代／男性）

1週前の
オープンAI

人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです

へ～。サム氏の社内メモだって。OpenAIはそれまで上手く行ってた事前学習のノウハウがクソデカモデルには通用しないという壁に直面した。それで失敗したモデルがGPT-4.5。だからOpenAIは一旦事前学習から逃げて推論モデル作って推論ノウハウに注力していた。その一方で事前学習から逃げずに向き合い続けたのがGoogle。結果的に事前学習が成功してGemini3.0ProはGPT-5.1を超えてきた。これはマズいので、OpenAIも「Shallotpeat」の開発でちゃんと事前学習に向き合ってGoogleに追い付く事を目指す。合成データや強化学習でも色々挑戦していく。だから試行錯誤が必要で、これから数か月間は進歩が停滞する（つまりGeminiに蹂躙され続ける）かもしれんけどここは耐えしのいでやるっきゃないとの事。 November 11, 2025

399RP

NVIDIA CEO「AIはバブルか？」への回答📝
（ほぼ原文まま、ちょっと修正）
面白いから読んで！w

---------------------------------------
皆さんからずっと聞かれてきました。
「AIはバブルになるのか？」
これが最後の質問ですね。

革ジャン:
では、私たちが実際に見ている現実をお伝えします。
世界で今起きていることを見つめ、
コンピュータサイエンスとコンピューティングの“基本原理”に立ち返ると──
現在、同時に3つの大きな現象が進行していることが分かります。

まず第一に、ムーアの法則はすでにほぼ終焉を迎えています。
コンピューティングに対する需要の伸びと、汎用コンピューティング（CPU）から取り出せる計算能力とのバランスをとることが、非常に難しくなっているのです。

そのため、世界はしばらく前からアクセラレーテッド・コンピューティング、
つまりGPUを中心とした新しい計算モデルへと移行し続けてきました。
私たちはこの流れを20年以上にわたって推進してきました。
一つ、統計を挙げてみましょう。
6年前、私はスーパーコンピューティングの場にいましたが、そのとき世界のスーパーコンピューター Top500 の約90％はCPUベースでした。
ところが今年、CPUベースの割合は15％未満にまで低下し、90％からほぼ10％へと逆転しました。
一方で、アクセラレーテッド・コンピューティングは10％から現在では約90％にまで増加しています。
つまり今まさに、高性能コンピューティングが汎用計算から加速計算へと移る“転換点”が訪れているのです。

二つ目に、クラウドで行われている作業の中でも、最もデータ集約的で、かつ計算負荷が高いものの一つが「データ処理」です。
AIとはまったく関係のない、生のデータ処理だけに、毎年数千億ドル規模の計算資源が費やされています。
SQLでデータフレームを処理しているだけで、これだけの計算が使われているのです。
皆さん一人ひとりの名前、性別、年齢、住んでいる場所、収入──
そういった情報はすべてデータフレームの中に格納されています。
そのデータフレームが、銀行業務、クレジットカード決済、EC、そして広告のレコメンドなど、あらゆる分野で今日の世界を動かしています。

すべてはそのデータフレームを中心に動いており、
そのためのコンピューティング基盤を構築するには、一つあたり数百ドルものコストがかかります。
これが一つ目と二つ目の大きなポイントです。
三つ目は「生成AI」と「エージェントAI」の時代が来ているということです。
過去15年間は、私たちは「レコメンデーションシステム（recsys）」の時代を生きてきました。
SNSのフィードでどの情報を表示するのか、
誰にどのニュースを、どの本を、どの映画を勧めるべきなのか。

インターネットの世界はあまりにも巨大です。
もしレコメンドシステムがなければ、私たちの小さなスマートフォンが、本当に必要な情報にたどり着くことはほとんどありません。
このレコメンドこそが、今日のインターネットを動かす“エンジン”であり、そのエンジンが今、生成AIへと向かって進化しているのです。
同時に、コンピューティング全体は汎用から加速へとシフトしています。
この二つを合わせて考えると、革命的なエージェントAIを動かすために残された計算資源は、当初皆さんが想像していたほど多くはない、という結論に至ります。
しかし、その使われ方はすべて正当化される──それだけの価値があるのです。
かつてはAIもCPUの上で動いていましたが、今はGPUの上で動いています。
この二つの代表的なアプリケーションを見るだけでも、多くのインターネット企業が、膨大な数のGPUスーパーコンピューターを構築できるようになったことが分かるでしょう。
そして、そうした基盤の上に“第三の大きな機会”が生まれます。
それが「エージェントAI（Agentic AI）」です。

ここにはGrokがあり、OpenAIがあり、Anthropicがあり、Geminiがあります。
こうした存在は、既存のAIの上に重なる、新しい“知性の層”を形成しつつあります。

しかし、今日、世の中の多くの人が「AI」と呼んでいるものの、
その“上”と“下”で何が起きているのかを忘れてはいけません。
私たちは、表面に見えているAIだけでなく、その基盤となる計算モデルの変化、データの構造、そしてエージェントAIという新しいレイヤーまでを見なければならないのです。
ですから、AIが単なるバブルなのかどうかを考えるとき、
私たちが見ているのは、投機的な価格の上下ではなく、
コンピューティングそのものの構造が、根本から書き換わっているという現実なのです。

$NVDA November 11, 2025

390RP

这篇文章应该是今天英文区最火的文章了。
作者Santiago是一位2013年入圈的OG，欧美资本圈的核心人物。
他客观、理性、系统地刻画了加密行业的泡沫之大。
下面是精简之后的翻译。

——————————————————————

加密ETF 已经上线了；
稳定币被主流企业集成了；
监管态度变得更友好了
我们想要的一切都来了！

🚨那为什么你的币还不涨？
🚨为什么比特币把涨幅全吐回去，而美国股市全年涨了 15–20%？
🚨现在主流观点已经转向“加密不是骗局了”，为什么你最爱的山寨币还在水下？

1️⃣Crypto Twitter 一直有个根深蒂固的假设：
“只要机构来了、监管明朗了、摩根大通或者贝莱德发 token 了……加密将征服一切，我们要to the moon了。”

我们要的一切都来了 —— 但它们并没有推动价格。
为什么？

因为整个加密市场大多时候都与现实相脱节。

比特币是独一档的存在 —— 完美的叙事：数字黄金。
它的市值大约为 $1.9 万亿美元，而黄金约 $29 万亿。
不到黄金市值的 10%，未来还有成长空间。
这是一个很好理解的对冲 + 期权价值组合。

但 Ethereum + Ripple + Solana + 其他一切加起来，居然有 ~1.5 万亿美元的市值，叙事就没那么稳了。

尽管没人再质疑这项技术的潜力，也很少有人再说这是骗局，但真正的问题是：

一个活跃用户可能只有 4000 万的行业，真的值几万亿美元吗？
与此同时，OpenAI 传闻 IPO 估值接近 $1 万亿，用户数量约为整个加密行业的 20 倍。

🔥这些链到底创造了多少真实价值？能支撑这么多钱吗？

过去想赚钱，答案很简单：投资基础设施。早期持有或参与 ETH、 SOL、DeFi。
但现在很多项目的定价都默认未来一定会有 100 倍的使用量、100 倍的收入，发币后就成了鬼链👻

这迫使我们提出真正的问题：现在投资加密的最好方式到底是什么？

2️⃣本周期监管、行业、企业三重利好共振，但是市场和价格反应出了三个事实：

1.市场不在乎你的故事，投资回归基本面
一条链再怎么号称“万链之母”“世界计算机”，最终还是要看：
💥每年实际赚多少钱？
💥这些收入是否来自真实经济活动？

2.Crypto 不再是“全场唯一热点”
以前：全球风险资金的“高 Beta 赌桌”在 Crypto
现在：AI 成了主角，Crypto 退居配角
流动性有选择，AI 是主角，加密不是。

3. 企业遵循商业逻辑，而不是加密叙事。
企业只关心：合规成本、集成成本、运营成本、稳定性
🧊Stripe 推出 Tempo 是一个警告：企业不会因为听了 Bankless 就觉得 ETH 是世界超级电脑。他们会选择对自己最有利的方案。
如果私有链、联盟链更好用，它们未必会来 L1、L2 公链
当价格被过度高估，只需要鲍威尔的一声咳嗽，整个叙事就崩了。

3️⃣估值误区：把“赌场流水”，当成了“软件收入”

很多人用 Web2 那套框架来给公链估值：
“公链有收入、有手续费、有 MEV、有 Staking，有点像 SaaS 吧？”
这其实是一个非常危险的类比。
🔹Staking 奖励 ≠ 企业盈利，而是通胀、稀释、以及安全成本。

真正的“经济价值”，大致来自：
交易手续费（Fee）、小费（Tips）、MEV（可提取价值）
这些勉强可以视作公链的“毛收入”。

在这方面：

📊Ethereum：每年约 $20 亿收入，市值 ~$4000 亿
约 200–400x PS（而且还是周期性收入）

📊Solana：年化 $10 亿以上，市值 ~$750–800 亿，约 20–60x PS

而且，还有个更可怕的事实：这不是“可复利的收入”
这些收入不是稳健、企业级的常规收入，而是高度周期性的投机流量。
这不是 SaaS 收入，这是拉斯维加斯。

什么时候最高？
牛市顶点：
永续合约暴涨
Meme 币爆发
杠杆、清算、抢跑到处都是
机器人疯狂套利

什么时候几乎消失？
熊市真空期：
没人交易
没人铸币
清算减少
链上活动低迷

这不是：长期合同，或是可预测收入

而是：“三年不开张，开张吃三年”的周期性流水。

🎰你不能给一个每 3–4 年才满一次场的赌场，套上 Shopify 的估值倍数。

4️⃣拿 NVDA 对比，就知道 Crypto 泡沫有多大
对比一下科技界的“神”——Nvidia，它的估值是 40–45x 盈利（不是收入）。

而 Nvidia 拥有：
真实收入
真实利润
全球企业需求
可预测的合同销售
以及非赌场用户

如果行业的手续费不能从投机转向真实经济价值，大多数估值都要被重定价。

5️⃣行业确实还在起步阶段，只是没早到“买什么都涨”
价格终会回归基本面，但我们还没到那一步。

目前：
大多数代币没有理由支撑巨额估值
价值捕获有限
收入主要依靠赌场产品的循环投机

我们造好了全球最快的价值转移系统……但用它来玩老虎机。
正如 Netflix 联合创始人 Marc Randolph 所说：
“文化不是你说什么，而是你做什么。”

行业大牛口口声声说：要去中心化，结果加密行业最重要的产品是 memecoin 的 10 倍杠杆永续合约。
只有当我们做得更好，才能从“过度金融化的小众赌场”走向真正产业。

6️⃣我不认为这是加密的终结。但我认为这是“开始的结束”。
我们在基础设施上过度投资了（超过 $1000 亿），却严重低估了真正的应用层、产品和用户。

投资人把精力都放在：
· TPS
· 区块空间
· 花哨的 rollup 结构

但用户根本不在乎。
用户只在乎：

· 更便宜
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· 能不能解决他的问题

回到第一性原理：用户是谁？我们解决什么问题？

8️⃣真正的投资机会在哪里？

我做加密十几年，一直坚定看多。这点没变。

我依然相信：
· 稳定币将成为默认支付轨道
· 开放的中立基础设施将驱动全球金融
· 企业采用加密技术是因为经济优势，而不是意识形态

但我不认为未来十年的大赢家会是今天的 L1 或 L2。
🧭科技史告诉我们：
胜者永远在用户聚合层，而非基础设施层。

互联网让计算和存储变便宜，
真正赚到钱的是：亚马逊、谷歌、苹果。

加密也会踩着押韵的脚步：
🏆区块空间是商品
🏆基础设施升级边际效应递减
🏆用户永远愿意为便利买单
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🏦真正的大机会是：把 crypto 技术嵌入已经庞大的企业之中，用它替换老旧金融管道，提高真实的商业效率。
这才是 trillion-dollar opportunity。

互联网改变每个行业，是因为经济账算得过来。加密也会如此。
问题是：我们要再等 10 年，还是现在就开始？

9️⃣我们现在该怎么做？
· 区块链技术没问题
· 潜力巨大
· 行业还在早期

💡接下来要做的，是重新审视：
· 用真实使用和“收入质量”来评估项目，而不是意识形态
· 区分“可持续收入”与“周期性赌场收入”
· 上一周期的赢家，未必是下一周期的王
· 停止把代币价格当作技术验证指标

没有人会因为某周 Amazon 股价比微软强，就选择 AWS 而非 Azure。
我们可以继续坐着等企业采用，也可以现在就开始推动它。
把真实的 GDP 搬上链
Job’s not finished. November 11, 2025

248RP

AICudaEngineerはひどい論文でした。誰でもミスはあるけれど、あれはミスのレベルではなく、素人がメジャーリーグに草野球感覚で乗り込んできたような場違いさ。プロンプト論文なのに。OpenAIやNvidiaの研究者が総ツッコミ。しかも恥ずかしいのは、多くの論文を学生インターンに書かせていると言われる中で、一番炎上した論文が創業メンバー自身の執筆だったこと。海外の倭国人学生と話しても「恥ずかしい」と個別には言われる。ただ、みんな空気を読むのでツイートしたりはしない。 November 11, 2025

201RP

OpenAI陣営がヤバいのが、Gemini3.0でGoogleに完全に差をつけられたのに、OpenAIのほうがLLM1回利用あたりかかる原価コストが高いということ。
GoogleはTPUを自社開発で安く調達し、OpenAIはNvidiaに高い費用を払う必要がある。
つまり同じ価格でAIを提供してもGoogleは利益を出せる時に、OpenAIは利益を出せない。

つまりOpenAIが有料課金ユーザーを増やして収益化を頑張ろうとしても、OpenAIが利益を出せないようにGoogleは性能がより高いものを安く提供してくる。

OpenAIの収益化が不可能または非常に難しくなったことを意味する。
収益化が出来なければ投資家も離れていくので、いずれOpenAIは資金が尽きる。
大きな改善をしなければ、長期戦になればなるほど不利になってしまう。 November 11, 2025

192RP

ウォーレン・バフェットがNVIDIAを殺した会社に投資したばかりだ。

11月14日、バークシャー・ハサウェイはAlphabetへの51億ドルの株式保有を明らかにした。

その13日前、GoogleはIronwoodを発表した…NvidiaのGPUと同じことを、コストの5分の1で実現するチップだ。

提出から6日後、GoogleはGemini 3を公開した。地球上で最も先進的なAIモデルだ。

それはNVIDIAのチップを一切使わずに訓練された。

これは見出しではない。これは独占の終わりだ。

すべてを変える数学

Googleを除くすべてのAI企業は、最先端モデルを訓練するためにNvidiaに30億〜40億ドルを支払っている。

Googleは自社のIronwood TPUを使って6億〜7億5千万ドルを支払う。

OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta…彼らはみな、同じ計算能力に対して400%多く支払っている。

Googleは工場を所有している。他の皆は道具を借りているだけだ。

これがあなたにとって重要な理由

Nvidiaは、重要なAIチップの唯一の供給者であることで、3.5兆ドルの帝国を築いた。

その独占は今、崩壊した。

Anthropicはすでに100万台のGoogle TPUに関する契約に署名した。OpenAIは交渉中と噂されている。移行は始まっている。

競合他社があなたのコストの20%でモデルを訓練できるようになったら、あなたのビジネスはなくなる…カウントダウン・タイマーが始まるだけだ。

バフェットが送ったシグナル

2004年に「Googleを見逃した」と語った男が、2025年にそれを買った。

安いからではない…Nvidiaの34倍に対して27倍の利益で、それは確かに安いが。

Googleが人質に取られない唯一のAI企業だからだ。

Alphabetは地球上で3つの最大のプラットフォームを支配している：Search、Android、YouTube。

今、それはこれまでに構築された最も安価なスーパーコンピュータ基盤を支配している。

バフェットは可能性を買うのではない。必然を買うのだ。

次に何が起こるか

Google Cloudが今四半期に45%を超えて成長すれば、Nvidiaの価格決定力は崩壊する。

TPUのコストがGPU同等品の75-80%下で留まれば、すべての合理的なAIラボが切り替える。

Geminiがこのペースで改善を続けていれば、モデル戦争はすでに終わっている。

AI経済全体が1つの事実を中心に再価格設定されようとしている：

チップを所有する者が未来を所有する。

Googleがチップを所有している。

バフェットがGoogleを所有している。

そしてあなたはまだNvidiaとそのドラマを見続けている！

詳細はこちら - November 11, 2025

190RP

📕速報：Nano Banana Proが登場！画像生成AIの世界が一気に変わりました...！

正直に言うと、Googleが発表したNano Banana Proを見た瞬間、「あ、これはマジで蹂躙しに来たな」と思いました。

画像生成AIの競争は激しくて、毎週のように新しいモデルが登場しますよね。
でも今回は、競争というより「圧勝」に近い。そう感じた理由を、実際に触れながら気づいたことを含めて共有させてください。

長文で、内容はブログ記事級に”濃い”です

まず前提として、Nano Banana（前バージョン）の時点で既に相当強かったんです。

OpenAIの画像生成やMidjourneyと比較しても、特にテキスト表現や編集機能では一歩先を行っていました。「古い写真の復元からミニフィギュアの生成まで」幅広く対応していて、カジュアルに使える画像編集ツールとして完成度が高かった。

ただ、倭国語はまだまだだった

で、今回のNano Banana Pro　「エグい」の一言

Gemini 3 Proをベースに構築された、と聞いた時点で期待値は高かったんですが、実際に使ってみて驚いたのは『実世界の知識と深い推論能力』が画像生成に統合されている点でした。

具体例で説明します。

「エライチチャイ（カルダモンティー）の作り方を示すインフォグラフィックを倭国語で作成」と指示すると、単に綺麗なデザインを作るだけじゃなくて、実際のレシピ手順、材料の分量、カルダモンの特性まで理解した上で、視覚的に正確な倭国語のインフォグラフィックを生成します。

これ、従来の画像生成AIだと「倭国語のそれっぽい見た目」は作れても、内容の正確性は保証されなかったんですよね。

この最も衝撃を受けた倭国語表現

従来、画像生成AIの最大の弱点は「文字が崩れる」「倭国語が意味不明になる」という点でした。看板やポスターに倭国語を入れようとすると、漢字が壊れたり、読めない文字列になったり。プロの現場では結局Photoshopで手作業修正が必要でした。

でもNano Banana Proは違います。

公式ブログには「画像内に直接、正確にレンダリングされた読みやすいテキストを作成する最高のモデル」と書かれていますが、これ控えめな表現だと思います。実際には「革命的」と言ってもいいレベル。

・短いタグラインから長い段落まで対応
・カリグラフィーを含む幅広いフォントスタイル
・多言語生成で「複数の言語でテキストを生成」

つまり、倭国語の看板、ポスター、パッケージデザイン、説明図が、そのまま実用レベルで生成できるということです。

例えば「『URBAN EXPLORER』というテキストを建物のファサードに統合」といった指示で、建築物に自然に溶け込んだサインデザインを作成できます。これまでだと、3Dソフトでモデリングして、ライティング設定して、レンダリングして...という工程が必要でしたが、それが数分で完成します。

実際の技術スペックを見ると、さらに圧倒的です

・最大14枚の画像をブレンドして1つの構成に統合可能
・最大5人の人物の一貫性と類似性を維持
・2K・4K解像度での出力対応
・9:16、16:9、21:9など多様なアスペクト比

「最大14枚の画像をブレンド」って、どういうことかというと。

例えば、スケッチ、参考写真、テクスチャ、カラーパレット、フォント見本、レイアウト案...これらをまとめてアップロードして「これらを統合してフォトリアリスティックな製品モックアップを作成」と指示すると、すべての要素を理解して1つの完成品に仕上げてくれます。

デザイナーの脳内にある「こういう感じ」を、複数の参考資料から読み取って形にしてくれるイメージです。

もっと驚いたのは『スタジオ品質のクリエイティブコントロール』。

ここがNano Banana Proの真骨頂だと思っています

・「浅い被写界深度（f/1.8）のローアングルショット」
・「ゴールデンアワーの逆光、長い影を作る」
・「ミュートされたティールトーンのシネマティックカラーグレーディング」

こういった撮影監督レベルの指示が通るんです。

実例として、公式ブログには「雪の中のキツネのシーンを昼から夜に変換」という編集例が紹介されています。単に暗くするだけじゃなく、月明かりの質感、雪の反射、影の落ち方まで、時間帯に応じた光の物理法則を理解して変換します。

「このシーンを夜間に変える」
「花にフォーカスする」

たったこれだけの指示で、プロのレタッチャーが何時間もかけて調整するような作業が完了します。

ここで、実際のビジネス価値について考えてみます。

従来のワークフローだと

1. デザイナーがラフスケッチを作成（30分）
2. 3Dアーティストがモデリング（3時間）
3. ライティング設定とレンダリング（2時間）
4. Photoshopで仕上げ（1時間）
5. クライアントからの修正依頼（往復で1日）
6. 再レンダリングと調整（2時間）

合計で2〜3日かかっていた作業が、Nano Banana Proだと

1. プロンプトを書く（5分）
2. 生成・確認（2分）
3. 微調整（10分）

合計20分程度で完成します。

これ、単なる効率化じゃなくて、ビジネスモデル自体が変わるレベルの変化だと思っています。

実際、Googleは既にこれをビジネスに統合し始めています

・Google Ads：「最先端のクリエイティブおよび編集機能を広告主に直接提供」
・Google Slides：プレゼン資料に直接統合
・Vids：動画制作ツールに統合

つまり、私たちが日常的に使っているGoogleのツールに、このレベルの画像生成能力が組み込まれていくということです。

企画書を作りながら「このコンセプトを視覚化して」と指示すれば、その場でプロフェッショナルな画像が生成される。会議中に「今の議論を図解して」と言えば、構造化された説明図が完成する。

これ、知識労働の生産性が根本的に変わる瞬間だと思います。

個人的に特に注目しているのは『世界の知識へのアクセス』という機能です。

公式ドキュメントには「Google検索によるグラウンディングを有効にすると、リアルタイムのWebコンテンツに接続してデータ駆動型の出力を実現」とあります。

これ、どういうことかというと。

例えば「今日の東京の天気をポップアートスタイルのインフォグラフィックで」と指示すると、リアルタイムの気象データを取得して、正確な気温、湿度、降水確率を含む視覚的に魅力的なインフォグラフィックを生成します。

「生物学的に正確な心臓の断面図」を依頼すれば、医学的に正確な構造を持つ教育用図表が完成します。従来は専門の医療イラストレーターに依頼していたような仕事が、誰でもできるようになる。

もちろん、完璧ではありません。

公式ブログも正直に限界を認めています

・小さなテキストのレンダリングは完璧に機能しない場合がある
・データ駆動型ビジュアルの事実の正確性は検証が必要
・複雑な編集タスクは不自然なアーティファクトを生成する場合がある

ただし、Googleは「これらの領域の改善に積極的に取り組んでいる」と明言しています。現時点で既にこのレベルなら、半年後、1年後にはどうなっているのか。

なぜNano Banana Proがここまで強いのか。

答えは『Gemini 3 Proの推論能力』にあります。

従来の画像生成AIは「綺麗な画像を作る」ことに特化していました。でもNano Banana Proは「問題を理解して、適切な解決策を視覚化する」ことができます。

プロンプトに「String of Turtles（観葉植物）の原産地、ケアの要点、成長パターンに関する情報を含むインフォグラフィック」と書くと、単に綺麗なデザインを作るのではなく

1. String of Turtlesという植物を正確に理解
2. その植物の原産地（南アフリカ）を知識ベースから取得
3. 適切なケア方法（水やり頻度、日照条件）を整理
4. 成長パターンを視覚的に表現する最適な方法を判断
5. すべてを統合した教育的価値の高いインフォグラフィックを生成

この「理解→判断→実行」のプロセスが、他のツールとの決定的な違いです。

実際の活用事例をいくつか紹介します。

【製品開発チーム】
「スケッチに基づいて製品モックアップを作成、1960年代のレトロな美学で」→ 複数のデザイン案を数分で生成し、チーム内で議論

【マーケティング担当】
「ブランドロゴを各種製品にアプリケーション、一貫性を保ちながら」→ Tシャツ、マグカップ、看板、バス停広告など10種類のモックアップを一度に生成

【教育者】
「太陽系の惑星の大きさ比較を子供向けに視覚化」→ 科学的に正確でありながら、小学生にも理解しやすいインフォグラフィック

【プレゼン資料作成】
「この四半期の売上データを視覚的に魅力的なチャートに」→ データの傾向を理解した上で、最も効果的なビジュアル表現を提案

透明性についても触れておきます。

Googleはすべての生成画像に『SynthID』というデジタル透かしを埋め込んでいます。これは目に見えませんが、Geminiアプリに画像をアップロードして「これはGoogle AIで生成されたか？」と尋ねると、検証できます。

AI生成コンテンツが溢れる時代に、「これはAIが作ったもの」と明確に判別できる仕組みを標準装備しているのは、誠実な姿勢だと思います。

さらに、無料ティアとProティアには可視透かし（Geminiスパークル）が入りますが、Google AI Ultraサブスクライバーと開発者向けツールで生成した画像には可視透かしが入りません。
「プロフェッショナルな作業のためのクリーンなビジュアルキャンバスの必要性を認識」した結果です。

最後に、これが業界に与える影響について。

PhotoshopやIllustratorが「不要になる」とは思いません。むしろ、これらのツールの使い方が変わると思っています。

従来：ゼロから作り上げる
これから：AIが生成したベースを、プロのツールで洗練させる

粗削りな原石を磨く作業から、既に形になったものを完璧に仕上げる作業へ。クリエイティブワークの重心が、技術的な実行から、コンセプトと最終調整に移っていく。

Adobeも既にこの流れを理解していて、「主要なクリエイティブプラットフォームがモデルを統合中」と公式ブログに書かれています。競合するのではなく、協業する未来が見えています。

2025年中はもう、この領域でNano Banana Proを超えるものは出てこないんじゃないかと思っています。

前バージョンのNano Bananaの時点で既に先行していたところに、Gemini 3 Proの圧倒的な推論能力が加わった。技術的な差が大きすぎて、半年や1年では追いつけないレベルです。

個人的には、この技術が倭国語に強いという点が本当に嬉しい。

海外のツールだと、英語では完璧でも倭国語になると途端に精度が落ちる、というのが常でした。でもNano Banana Proは「Gemini 3の強化された多言語推論」により、倭国語も英語と同等に扱えます。

これ、倭国のクリエイター、デザイナー、マーケター、教育者にとって、めちゃくちゃ大きなアドバンテージです。

結論として。

Nano Banana Proは、単なる「新しい画像生成AI」ではなく、『知的労働における創造プロセスの再定義』だと思っています。

アイデアから実装までの距離が劇的に縮まり、試行錯誤のコストが極限まで下がり、専門スキルがなくても高品質なアウトプットを出せるようになる。

「AIで画像を作る」時代から、「AIと協働してプロフェッショナルな制作をする」時代へ。

その転換点にワクワクしてます！ November 11, 2025

182RP

nanobananaで著作物出すのは出したユーザーが悪いんであってAI企業は悪くない！って言ってるけど、ドイツの訴訟でそれ通用しなくて学習させたOpenAIにも責任があるとなり敗訴しました November 11, 2025

178RP

これは生成AI開発レースの転換点を示す非常に象徴的な記事だと思います。
ついに「OpenAIがGoogleを追う側になった」ことをアルトマンのメモを元にまとめてます。
・Gemini3.0リリース前後でアルトマンが実際にかなりの危機感を持っており、当分は「体制の遅れ」があることを認識している
・事前学習のスケーリングでOpenAIは失敗したが、Googleは成功した。（Google以外の研究者も言語モデルでの事前学習スケーリングの復活に驚いたと書いてあるが、これは私も同様）
・OpenAIも事前学習の問題を解決したコードネーム付モデルを現在開発中である
https://t.co/RI9kDaf8LC November 11, 2025

144RP

NVDAの売り上げとガイダンスは予想を大幅に上回った。翌日NVDAの株は5％の上げで相場を開けたが、閉場までに3％の下げ。NVDAの決算の影響でテク関連株は寄り付きで軒並み大幅にあげ、NVDAの株価とともに大幅に下げた。この歴史的な日中のスウィングはなぜ起きたのか？米株相場に何が起こっているのか？今日は私の考えをまとめてみる。

NVDA決算はブローアウトでも株価上がらず

まず、NVDAの決算結果のまとめはこちら (黒いハイライトの部分)。

見ると分かるように、コンセンサスの予想を大幅に超えているだけでなく、ガイダンスは私が「この数字が出たら株価は上げるだろう」と想定したレベルをも超えてきた。

コンフェレンスコールでJensenはBlackwellは作る物は全て売り切れで供給が需要に追いつかない。Blackwellとその次のモデルRubinを合わせた2025年2026年の売り上げは＄500billionになると言った。

さらにバーリ氏の空売りレポートに対しての反応は6年前のA100がまだ100％稼働していると言った。なぜならNVDAはCUDAソフトウェアのおかげで古いチップの性能を上げることができるから。

売り上げとガイダンスは紛れもなくブローアウト（予想を吹き飛ばす）決算。コンフェレンスの内容も強気。でも決算発表後、株価は5％しか上げなかった。これは注意警報だった。

この決算内容で$200超えられなかったらやばいな、と私は思った。だってNVDAの株価は決算に向けて10％下がっている。想像の上をいく数字を出してもその分取り戻せないなら売りが出そうだなと思った。

決算のどこが悪かった？

決算発表後にざわざわとX民が騒ぎ出したのがNVDAのバランスシートだ。

これは私が「負けない勉強会」で毎期作っているNVDAの決算モデルのバランスシートの部分。見ると分かるように、Account Receivable (売掛金）とInventory（在庫）の数字が前年同期に比べて大幅に上がっている。

Days to Collect Sales （売り上げ回収日数）で計算すると、確かに今期の53日に対して前年同期は43日で顧客が代金を支払うまでの日数が10日伸びたように見える。これに対してX民は「売り上げを伸ばすために売り掛けで売っているのだ！代金を回収できないかもしれない！」と騒いでいる。

でもX民たちは自分でモデルを作っていないので知らないのだ。売り上げ回収日数は今年はずっと50日前後だった。何も新しいことではない。売り上げの金額が62％も伸びているのだ。多少売り掛け日数が増えても全くおかしくない。

もう一つの注目点は在庫だ。こちらのDays to Sell Inventory（在庫売り切り日数）はここ2Qほどで上がり始めている。前年同期と比べると41日も伸びている。

これにX民は「GPUは売り切れじゃないのか？なんで在庫が増えているんだ？おかしいじゃないか？」と騒いでいる。

在庫日数が増えている理由・私のユニークな持論

これに対しては私は実は持論がある。この意見はXでもアナリストのリサーチでもどこでもまだ見ていないので完全に私だけのアイデアだ。

在庫日数が伸び出したのは2Qだ。2QからNVDAは中国にH20を売れなくなった。もちろんH20の在庫はすでにライトオフしているので在庫には入っていない。ではなぜ？

今までNVDAの売り上げは供給がボトルネックだった。つまりTSMCが作る端から売れていた。言い換えればTSMCの製造スピードがNVDAの売り上げ成長率を抑制していた。

私はH20が売れなくなったことにより、今までH20に使っていた製造キャパシティが他のより高価なチップを作る方に回されたことにより、このボトルネックが多少改善されたのではないかと考えている（確かめていないので定かではない。あくまでも想像・妄想）。

でないと私的には今期の売り上げの急激な伸びの説明がつかない。予想を作っている時、「こんなすごい数字出せるのかな？」と半信半疑だったが、実際のガイダンスはそのさらに上の上をいく数字だった。ボトルネックが多少改善されたと考えるのが一番スッキリする。

だけど、TSMCから出来てきたチップを全部今期に売ってしまうと来期のガイダンスのハードルが一気に上がってしまう。さらにその後の成長率が減速したように見えてしまう。だからJensenはあえてわざと今期に売れる分を来期に回しているのではないかと思うのだ。だから在庫が増えている。

もし今期の売り上げが$57billionではなく$60billonだったとしてもそれは過去の数字なので株価にはあまり影響が出ない。しかも来季はその$60billionからさらに売り上げを伸ばさないといけない。でもその$3billion分を来期に回せたら？来期のガイダンスを上げられるし、来期のガイダンスをビートするのもその分楽になる。

すでに今期のコンセンサス予想売り上げを大幅に超えている分の売り上げを来期に回したくなってしまうインセンティブは、ノルマを抱えたセールスマンなら誰でも身にしみて理解できることだと思う。

Jensenは世界中の株主からそのノルマを毎期達成することを課され、そのノルマは毎期毎期どんどん上がっていくのだ。本当に大変だと思う。

なので私はNVDAの決算は素晴らしかったと思うし、NVDAに関しては全く心配していない。それになんだかんだ言って、NVDAの株は高値から13％くらいしか下がっていない。この程度の下げでは買おうかな？と思うレベルにも来ていない。

それよりもっと心配なのはその他のAI・テク株と相互投資だ。

AIスーパーサイクルのアキレス腱

私はNVDAの決算プレビューでも書いたけど今のこのAIスーパーサイクルのアキレス腱はOpenAIだと思ってる。サムアルトマンのサイコパスを思わせる眼差しは見るたびに寒気を感じる。何か良からぬことをやってのけるのではないかと不気味な気がするのだ。

その良からぬことの一つはおそらく相互投資。今、相場参加者たちが揃って心配しているのはそれだ。その中心にいるのがOpenAI。この心配を理解するため、相互投資をレモネードに例えてみた。

相互投資を理解するためのレモネード

OpenAIはレモネードを作る会社だとしよう。OpenAIはレモネードを発明した。世界はレモネードという美味しい飲み物に夢中でそれに対しする興味や噂でいっぱいだ。

やがて他の会社もレモネードを作り出した。でもOpenAIは最初のレモネードを作ったのでブランド力があり、消費者は主にOpenAIのレモネードを好む。他の、ものによってはもっと安いレモネードより美味しいかどうかは定かではないが、とにかくマーケットシェアではダントツの一位だ。

ところが、OpenAIはそのレモネードを大量生産できる工場を自分で持っていない。需要は爆発的に増えているのに、工場の設備が足りない。そこで製造設備をキャッシュフローが潤沢な大きな会社に委託することにした。

その設備投資に最初に手を挙げたのがMSFTだった。実はElonはさらにその前、OpenAIがレモネードを発明するための初期投資をしていたのだけど、それはまた別の話。

相互投資第１号

MSFTは「レモネード工場を作ってあげましょう。私の設備を使ってください。もちろん使用量は頂きますよ。それからもっと良いレモネードをどんどん作って欲しいので、あなたの会社に投資させてください。」と言った。OpenAIはMSFTの投資を受け入れた。

OpenAIはMSFTから受け取った投資金をMSFTの工場の使用量にあてた。これが相互投資第１号だ。その頃、OpenAIは売り上げもなかったので、MSFTの投資がなければ使用料を払えない。MSFTは自分が投資したお金を設備使用料として回収したのだ。

相互投資は最近の問題みたいに騒がれてるけど、OpenAIはほぼ始まった時点から相互投資だったのだ。

その後のレモネードの反響は凄まじく、中国からの競合も出てきて市場はカオスとなった。一番美味しいジューシーなレモネードを作るのは誰だ！誰が一番安く作れるか！誰が一番早く作れるか！

レモネードの製造工場を作る会社は他にもあって、AMZN、GOOG、ORCLなどが設備投資額を倍増してどんどん工場を作った。それを見て、MSFTの製造キャパだけでは足りなくなったOpenAIは他の工場も使うようになった。

OpenAIは時代の寵児となり、OpenAIが契約した、というだけで製造工場の会社の株価や製造工場に必要な電力や機械などを作る会社の株価まで暴騰した。

でもレモンは？

でも何か大切なことを忘れてない？そう、レモネードを作るにはレモンが必要。MSFTがいくらレモネードの工場を作ってもレモンが無ければレモネードは作れない。

その肝心のレモンを作る会社がNVDAだ。他にもレモンを作る会社はあるけど、どうもNVDAのレモンじゃないと味が違う。そしてその美味しいレモンを作れるのはNVDAだけ。NVDAのレモンの需要はロケットのように爆上げした。

相互投資第２号

ところが、NVDAはレモネード業界の発展をその中心で見守る中、「これはすごいトレンドだ。俺もレモンを売るだけじゃなくてもっと儲けないともったいないな」と考え、自分もMSFTのようにOpenAIや他のレモネード会社への投資を始めたのだ。

NVDAはまず、レモネード製造工場に出資した。それがCRWV。MSFTやAMZNは他の物も工場で作るけど、CRWVはレモネードしか作らない。NVDAはCRWVに出資し、CRWVはそのお金でレモンを買ってレモネード会社にその設備を貸し出した。これが相互投資第２号。この相互投資もかなり前からある。

その後、NVDAはOpenAIにも投資を約束。OpenAIの競合のAnthropicにも投資予定。投資された側はそのお金でレモンを買う。工場の設備投資をする。レモネード会社は工場使用料を投資してもらったお金で払う。これらのAI業界参加者たちの間で同じお金が循環する。

でもレモネードってそんなに沢山飲める？

でも最終的に消費者がそのレモネードを買って飲んでくれないとこの循環するお金は工場の設備投資やレモンに消えただけで実経済には結びつかない。大量に作られるレモネードは飲み手が居なくて腐ってしまう。

ここがみんなが心配している肝の部分。今のところ、OpenAIのレモネードの売り上げは相当楽観的に見積もって年$20billion。これがOpenAIのサムによると2030までに10倍の$200billionになるという。この10倍という時点で、そんなに沢山レモネードが飲めるかな、と心配になるが、問題は実はそこではない。

OpenAIが色々な会社と交わした設備投資の契約総額は$1,400billionなのだ。この投資額は今後約8年で施行されるらしいが、5年後に10倍になる売り上げのさらに7倍だ。しかもOpenAIは2030年の時点でもおそらく利益は出ていない。

腐るレモネードの囁きを大声で話してしまったBrad

常識で考えて、OpenAIが自分のキャッシュフローでこの金額の設備投資を賄えるはずがない。増資と借金で払うしかない。

この部分を公で声高にサムに質問してしまったのがAltimeter CapitalのBrad Gerstner。それに対してサムはちゃんと説明しないで「嫌なら株を売れ」と答えてしまった。

今まで漠然とモヤっとしていた「なんか変だよね？」という違和感がこの対談で一気に解像度が増してしまった。

そしてちょうど同じ頃、OpenAIのCFOがアメリカ政府に借金の保証人になってほしいなどと言い出した。だから相場が荒れ出したのだ。

楽観主義者 vs. 悲観主義者

楽観主義者は言う。レモネードを社員に飲ませることにより、社員の効率が爆発的に上がるので、今は需要は消費者が主だけど、いずれ会社が沢山注文するだろう。

そしてなんとロボットやエッジIoTデバイスもレモネードを燃料のようにしてどんどん色々できるようになるらしい。いずれはレモネードを飲む車やロボットか世界中を走り回る。だから売り上げは青天井。まさにブルーオーシャン。

悲観論者はレモンもレモネード工場もレモネードも完全に作りすぎ、建てすぎ。そんなに飲めるはずがない。レモネードで動くロボットなんてそう簡単にできるとは思えない。

しかもレモンなんてすぐに腐るのに、レモンを資産計上して6年かけて減価償却するなんてあり得ない。レモンも工場もレモネードも結局使われなくて全部腐る。まさに愚の骨頂。

答えは誰も知らない

楽観論者と悲観論者、どちらがより現実に近いのか？実際のレモネードの普及率、利用度はどちらになるのか、あるいは全く予想しなかった使い道が編み出されさらに発展するのか、正直、今の時点では誰にもわからないと思う。

今相場がすごくナーバスになっているのはこの腐敗レモネード論と米政府閉鎖が引き金となったLiquidityの欠如が直接関係しているように思う。

さらにFOMCが利下げをしないのではないか、という懸念と、またしても円キャリートレードの巻き戻しが起こっているとの噂もある。色々なビーストが草むらに潜んでいるのだ。

私は最終的にはレモネード楽観論者だ。プレビューでも書いたようにもしOpenAIがコケてもAI革命は続くと私は思う。ロボットも車もデバイスもレモネードの濃縮液をゴクゴク飲むと思う。

でもそのレモネードを売る会社がOpenAIかどうかは全くわからない。

焼け野原から飛び立つ不死鳥たち

もしOpenAIがコケるならAI関連の株はもちろん、米株指数も一旦ものすごく下げると思う。ネットが駆け出しの頃、ドットコムバブルが弾けてほとんどの会社が潰れ、生き延びた会社も株価が8割9割下げた。

その焼け野原のような惨状を生き延び、中から不死鳥のように再び舞い上がってくる、数少ない株に投資することが次の10年の米株投資の明暗を分けるような気もする。その中にNVDAは入っていると私は思う。おそらくTSLAも。

まあ、焼け野原にはならない可能性の方が高いと思うし、そうなってほしくはないけど、なったらなったでまた沢山の億万長者が生まれるだろう。もしOpenAIがコケて焼け野原になっても一緒に焼死しないようにリスク管理をしておけば、焼け野原の向こう側でチャンスを掴めるかもしれない。

それはそれでまた株の醍醐味。まさに人生そのもの。 November 11, 2025

137RP

OpenAIのGPT-5を超えてめでたく人類最高のAIとなったGemini3.0ですら、カブトムシのAA（アスキーアート）はまともに作れなかったので、人類に残された仕事はAA職人かもしれない。 https://t.co/75EYotTipn November 11, 2025

136RP

うーん、、、下がらん
Gemini3使ってみたらオープンAIとAIバブル終了ってのを感じれると思うが
少なくともGoogleの一人勝ちで他のは価値かなり低い
金食い虫なのにGoogleに瞬間抜かされたオープンAIに巨額投資してるところはヤバいと思う November 11, 2025

134RP

💡 NVIDIA Corporation $NVDA Q3 2026決算 2025-11-19

💰 今四半期業績
- 🟢 EPS：$1.30 (予想$1.26)
- 🟢 売上高：$57.01B (予想$55.09B)

📊 重要指標
- 🟢 Data Center売上高：$51.2B (Est. $49.34B) (YoY+66%)
- 🔴 Gaming売上高：$4.3B (Est. $4.42B) (YoY+30%)
- 🟢 Professional Visualization売上高：$0.76B (Est. $0.61B) (YoY+56%)
- 🔴 Automotive売上高：$0.59B (Est. $0.62B) (YoY+32%)
- 🟢 Non-GAAP粗利率：73.6% (QoQ+0.9pts, YoY-1.4pts)
- 🟢 Non-GAAP営業利益：$37.75B (Est. $36.46B) (YoY+62%)
- 🟢 フリーキャッシュフロー：$22.09B (YoY+32%)

📊 次四半期ガイダンス
- EPS：$ (予想$1.43)
- 🟢 売上高：$65B (予想$61.84B)

📊 通年ガイダンス
- EPS：$ (予想$4.57)
- 売上高：$ (予想$207.95B)

📍決算内容の注目ポイント
- Blackwellプラットフォームの売上が記録的な水準に達し、クラウドGPUは完売状態
- OpenAIとの戦略的パートナーシップを発表、10ギガワット以上のNVIDIAシステムを次世代AIインフラに展開
- Google Cloud、Microsoft、Oracle、xAIとパートナーシップを締結し、数十万のNVIDIA GPUで米国のAIインフラを構築
- Anthropicが初めてNVIDIAインフラ上で稼働、1ギガワットの計算能力をGrace BlackwellおよびVera Rubinシステムで採用
- Intelと複数世代のカスタムデータセンターおよびPC製品をNVLink技術で共同開発
- TSMCアリゾナ工場で米国初のBlackwellウェハーを生産、米国製造業の復活を象徴
- NVIDIA Rubin CPXを発表、大規模コンテキスト処理専用の新クラスGPU
- 2026年度最初の9ヶ月間で370億ドルを自社株買いと配当で株主還元、残り622億ドルの自社株買い枠

🤵‍♂️CEO (Jensen Huang) コメント
「Blackwellの売上は記録的で、クラウドGPUは完売しています。計算需要はトレーニングと推論の両方で加速し続け、それぞれが指数関数的に成長しています。私たちはAIの好循環に入りました。AIエコシステムは急速に拡大しており、より多くの新しい基盤モデルメーカー、より多くのAIスタートアップ、より多くの産業、より多くの国で展開されています。AIはあらゆる場所に、あらゆることを、同時に行っています。」

🔍 主要ファンダメンタルズ指標
- 時価総額: 4.42T
- PER: 51.67
- Forward PER: 26.95
- PEG: 0.78

🎯市場評価
- 株価 (時間内): 📈$186.61 (1.0%)
- 株価 (時間外): 📈$191.2 (2.43%)
- 決算前アナリスト目標株価: $234.96 ($350 ~ $140) Strong Buy
- 決算総合サプライズ率 (AI推定): 😊5.82%
- 決算後目標株価 (AI推定): $193.85

🤖 決算まとめるくん(AI)コメント
「NVIDIAのQ3 2026決算は、売上高570億ドル（予想550.9億ドル）、EPS 1.30ドル（予想1.26ドル）と、いずれもアナリスト予想を上回る好結果となりました。特筆すべきは、Data Center事業が512億ドル（前年同期比+66%）と過去最高を記録し、Blackwellプラットフォームへの需要が「記録的」と表現されるほど強力であることです。

次期Q4ガイダンスも650億ドル（±2%）と、市場予想の618.4億ドルを大幅に上回り、成長の持続性を示しています。粗利率は73.6%と高水準を維持しており、収益性も堅調です。

OpenAI、Anthropic、Google Cloud、Microsoftなど主要AI企業との大型パートナーシップ契約が相次ぎ、AIインフラの中核としてのNVIDIAの地位が一層強固になっています。特にOpenAIへの10ギガワット以上のシステム供給契約は、今後数年間の収益を下支えする重要な案件です。

一方、Gaming事業（43億ドル、予想比-3%）とAutomotive事業（5.92億ドル、予想比-5%）は予想をやや下回りました。また、前年同期比で粗利率が1.4ポイント低下している点は、Blackwell生産立ち上げコストの影響と考えられます。

決算発表後の株価は時間外取引で+2.43%上昇しており、市場は好決算とガイダンスを好感しています。PER 51.67倍、Forward PER 26.95倍という水準は、高成長期待を織り込んだバリュエーションですが、FY27の売上予想2,921億ドル（+40%成長）を考慮すれば、成長に見合った評価と言えます。評価は🚀ポヨ」

NVIDIA Corporation 概要
- セクター: 半導体
- 特徴: AI・アクセラレーテッドコンピューティング向けGPUの世界的リーダー。Data Center、Gaming、Professional Visualization、Automotive事業を展開 November 11, 2025

130RP

サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

127RP

📕Google、開発者向けAI IDE『Antigravity』を発表Cursor、Windsurfに真っ向勝負を挑む

正直、Gemini 3の発表より衝撃を受けました…

CursorやWindsurfを使っている皆さん、Googleが本気で殴り込みをかけてきました。

Gemini 3と同時に発表された『Antigravity』
これ、単なる「Google版のAI IDE」ではありません。既存のAIコーディングツールとは根本的に異なる、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。→しかもGeminiのサブスク内で使える…

個人的に、この名前選びのセンスに唸りました...！「反重力」という言葉に込められた思想が、製品の本質を見事に表現しています。

【AIエージェントが誰でも気軽に使えるように】

今まで代用的なAI搭載のIDEツールとしてCursorが台頭してきましたが、AIエージェントを使うには月額課金が必須でした。

しかし、今回Google AntigravityはGeminiのサブスク内でそれが使えちゃう。しかも世界最高峰のコーディング能力と発表されたGemini 3も使える。
これはかなり嬉しい！

Antigravityの革新性
・AIエージェントが主役として自律的に動く
・複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に操作
・非同期的なタスク管理（マネージャー・ビュー）
・エージェントが自己改善し、知識を蓄積

【なぜGoogleのこの発表が「脅威」なのか】

3つの理由があります

1）技術的優位性
・Gemini 3という最先端モデルへの直接アクセス
・100万トークンのコンテキストウィンドウ
・マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
・TPUとML Pathwaysという自社インフラの優位性

CursorやWindsurfは、外部APIに依存していますが、Googleは全てを自社で持っています。この差は、レイテンシ、コスト、機能拡張の速度に直結します。

2）エコシステムの強さ
・Google検索との統合可能性
・Google Cloud、Vertex AIとのシームレスな連携
・1,300万人の開発者コミュニティ
・Google AI Studio、Gemini CLIとの統合

Googleは単なるツールではなく、「プラットフォーム」を提供しています。開発からデプロイ、運用まで、全てがGoogleのエコシステム内で完結する可能性があります。

3）価格破壊
・個人利用：完全無料
・Gemini 3 Pro：寛大なレート制限
・複数モデルへのアクセス込み

Cursorは月額$20、Windsurfも同様の価格帯。しかしAntigravityは無料で、しかも複数のフロンティアモデル（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS）にアクセスできます。

これは、価格競争ではなく、市場支配のための戦略的な動きです。

【Antigravityとは何か】

従来のAI搭載IDEを超えた、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。

重要なのは、これが単なる「コード補完ツール」ではないという点。エージェントがブラウザ制御、ターミナル操作、コード検証まで、複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行します。

Googleの表現を借りれば「アイデアを持つ誰もが離陸（liftoff）を経験し、そのアイデアを現実に構築できるようにする」ことが究極のビジョン。

現在、パブリックプレビューとして無料で提供中です。

【なぜ今、IDEを再発明するのか】

Gemini 3のような高度なモデルの登場により、開発環境の前提が根本から変わりつつあります。

これまで：エージェントは人間の指示を待ち、補助的に動く
これから：エージェントが複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に、自律的に操作する

この変化に対応するため、Googleは従来のIDE（統合開発環境）の延長線上ではなく、「エージェントが主役」という前提で製品を再設計したわけです。

【開発者を縛る「重力」を打ち消す4つの原則】

Antigravityは、協調的開発のための4つの核心原則を掲げています。この4つが、開発者が抱える心理的・技術的な障壁（重力）を取り除く鍵になります。

1）信頼（Trust）

AIエージェントに仕事を任せるとき、最大の障壁は「本当に大丈夫？」という不安です。

既存製品の問題点
・すべてのツール呼び出しを羅列する → 情報過多で検証不可能
・最終成果物だけを提示する → どう作ったか不明で検証不可能

Antigravityの解決策
・タスクレベルの抽象化で作業を可視化
・『Artifacts（成果物）』という概念の導入

Artifactsとは、タスクリスト、実装計画、ウォークスルー、スクリーンショット、ブラウザ録画など、「生のツール呼び出し」よりもはるかに検証しやすい形式の納品物です。

エージェントは、自分が何を理解し、どのように検証したかを、このArtifactsを通じてユーザーに伝えます。これにより、開発者は安心して次のステップに進めるわけです。

2）自律性（Autonomy）

従来のAIアシスタントは、エディタやターミナルの中で「同期的に」手伝ってくれるものでした。しかし、Antigravityは全く異なるアプローチを取ります。

具体例
Antigravityのエージェントは、新しいフロントエンド機能のコードを書きながら、同時にターミナルでlocalhostを起動し、ブラウザを操作して機能テストを実行できます。

これを実現するため、Antigravityは2つのインターフェースを提供

・エディター・ビュー：従来のIDEのような同期的な環境。タブ補完、インラインコマンド、サイドパネルのエージェント機能
・マネージャー・ビュー：複数のワークスペースで複数のエージェントを並行して管理する「ミッションコントロール」のような非同期環境

マネージャー・ビューの発想が秀逸で、エージェントがサーフェスに埋め込まれるのではなく、サーフェスがエージェントに埋め込まれるというパラダイムシフトを実現しています。

これにより、フォアグラウンドで重要なタスクに集中しながら、バックグラウンドで別のエージェントにリサーチやテストを任せる、という働き方が可能になります。

3）フィードバック（Feedback）

AIが作業の80%を完了したとき、残りの20%を修正する方法がなければ、結局「役に立たない」となってしまいます。これは、AI活用における典型的な失敗パターン。

Antigravityの柔軟性
・すべてのサーフェスとArtifactsに対して、直感的な非同期フィードバックが可能
・テキスト成果物にはGoogleドキュメント形式のコメント
・スクリーンショットには選択してコメント
・重要：このフィードバックは、エージェントのプロセスを停止させずに自動的に反映される

つまり、「完璧な指示」を最初から出す必要がなく、「80%でいいから、気になるところだけ後で直す」という柔軟な開発スタイルが実現します。

これ、実務では極めて重要です。完璧主義に陥らず、イテレーション（反復的改善）を回せることが、AIとの協調における成功の鍵ですから。

4）自己改善（Self-improvement）

エージェントが過去の失敗やフィードバックから学習しなければ、毎回同じ指示を繰り返す羽目になります。

Antigravityは学習をコアな機能として実装
・エージェントの行動は知識ベースから情報を取得し、知識ベースに貢献する
・有用なコードスニペットやアーキテクチャといった具体的情報
・特定のサブタスクを成功させるための抽象的なステップ

この仕組みにより、エージェントは使えば使うほど賢くなり、開発者は瑣末な作業から解放されていきます。

【利用可能なモデルと選択の自由】

Antigravityの大きな特徴は、複数のフロンティアモデルから選択できる点です：

・Gemini 3 Pro（High）：最高性能版
・Gemini 3 Pro（Low）：効率重視版
・Claude Sonnet 4.5：Anthropicの最新モデル
・Claude Sonnet 4.5（Thinking）：推論強化版
・GPT-OSS 120B（Medium）：OpenAIの中規模モデル

この「モデルの選択肢」は、単なる機能ではなく、重要な戦略的意思決定です。

Googleは自社のGeminiだけでなく、AnthropicやOpenAIのモデルへのアクセスも提供することで、開発者に「最適なツールを選ぶ自由」を与えています。

タスクの性質に応じて
・複雑な推論が必要なタスク → Claude Sonnet 4.5（Thinking）
・高速な反復が必要なタスク → Gemini 3 Pro（Low）
・最高品質が必要なタスク → Gemini 3 Pro（High）

この柔軟性が、実務での使いやすさに直結します。

【プラットフォーム対応と提供形態】

対応OS
・macOS
・Windows
・Linux

提供形態
・個人利用は無料
・Gemini 3 Proに寛大なレート制限
・5時間ごとにリフレッシュされるレート制限（乱用防止）

興味深いのは、レート制限が「プロンプト数」ではなく「エージェントが行った作業量」と相関している点。

つまり、簡単なタスクであれば多くのプロンプトを使用できるが、複雑なタスクでは制限に達しやすい。合理的な設計です。

Googleのモデリングによれば、パワーユーザーのごく一部しか5時間ごとの制限に達しないとのこと。つまり、ほとんどのユーザーは制約を感じずに使える設計になっています。

【誰のための、どんな問題解決か】

明確なターゲットは3層

1）個人開発者：アイデアを素早く形にしたいが、実装の細部に時間を取られている
2）スタートアップ：少人数で多くの機能を開発する必要がある
3）エンタープライズ：開発生産性を劇的に向上させたい

解決する問題
・「完璧なコードを書かなければ」というプレッシャー
・複雑なタスクの見通しの悪さ
・AIエージェントへの信頼不足
・フィードバックループの遅さ
・AIが学習しないことによる反復作業

Antigravityは、これらの障壁を「信頼、自律性、フィードバック、自己改善」という4つの原則で打ち破ります。

【CursorやWindsurfは生き残れるか】

正直に言えば、厳しい戦いになると思います。

既存ツールの強み
・先行者利益と既存ユーザーベース
・洗練されたUXとワークフロー
・特定の用途（マルチファイル編集など）への最適化

しかし、Googleの優位性は圧倒的
・最先端モデルへの直接アクセス
・完全無料という価格破壊
・フルスタックなエコシステム
・エージェント・ファーストという未来志向の設計

ただし、市場が「人間主導+AI補助」と「エージェント主導」で分かれる可能性もあります。

CursorやWindsurfを使いたい人：細かくコントロールしたい開発者
Antigravityを使いたい人：AIに大胆に任せたい開発者

どちらのニーズも存在するため、完全な置き換えではなく、棲み分けが起こるかもしれません。

【個人的な所感】

Gemini 3の発表と同じタイミングでAntigravityを発表したことに、Googleの戦略性を感じます。

モデルとツールを同時に提供することで、開発者にとっての「使いやすさ」を最大化する。これは、OpenAIがChatGPTとAPIを同時展開したのと似た戦略です。

「Antigravity（反重力）」という命名も秀逸。開発者が感じる心理的・技術的な重力（完璧主義のプレッシャー、複雑性への不安）から解放される、というメッセージが込められています。

個人的に最も注目しているのは、マネージャー・ビューの存在です。これは、「AIエージェントを管理する」という新しい仕事の形を示唆しています。

将来、開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを適切に管理し、方向付ける人」にシフトするかもしれません。Antigravityは、その未来を先取りした製品だと感じています。

CursorやWindsurfを使っている方も、一度試してみる価値は絶対にあります。特に、マネージャー・ビューでエージェントを複数動かしてみると、開発体験の質的な変化を実感できるはずです。

無料で試せるので、ぜひダウンロードしてみることをオススメします！ November 11, 2025

124RP

サム・アルトマンには頑張ってほしいです。
一般人がここまで最先端のAIサービスを使えるようになったのは彼のお陰だと思ってるし、OpenAIが弱体化すると、またGoogleが最新の技術を出し渋りそう。
アルトマン氏のようにAGIを誰にでも使えるようにしたいという思想は無さそうなので。 https://t.co/1Ua682e8u4 November 11, 2025

123RP

個人的に、つい先日 Microsoft が発表した Agent 365 はエンタープライズでやってる人は必須で押さえておいたほうがいいと思っている。

Agent 365 は、要はこれから爆増するエージェントを「社員のように登録してまとめて管理する」するための仕組み。

面白いのは、エージェントの技術スタックも、稼働している場所も問わないこと。
AzureとかCopilot Studioは当然として、外部のSaaS だろうと、OpenAI Agents SDKだろうとClaude Code SDKだろうとLangGraphだろうと何でもいい。
そこにAgent 365 SDKをかぶせてM365の世界でidを振ってやると、Copilotのレジストリに登録されて、その先は権限制御とか監査用のログの取得やら監視やら、あらゆるエージェントを全部同じ仕組みで運用できるようになる。
しかもそのエージェントはWorkIQって仕組みをつかってCopilotのようにm365上のデータにアクセスできるようになる（権限を持っている範囲だけ）。

ユーザー企業としてのメリットは↑の通り、エージェントの爆増に対してガバナンスを利かせやすいし、
エージェント提供側は、ユーザー企業に「Agent 365 に対応してるなら既存の運用に乗せられるか」と考えて使ってもらいやすくなる。
すでに結構なところが対応を表明してるのと、昨日？一昨日？くらいにさっそくGensparkが対応してた気がする。 November 11, 2025

120RP

NVIDIAは「AIブームが本物」であることを証明した——そして誰も気づかなかった

“4兆ドル規模の罠” を暴き出した

ついさきほど決算が発表された。
ウォール街はいまだに「何が起きたのか」を処理しきれていない。

⸻

◆ NVIDIAが決算をぶち抜いた
•売上：570億ドル
•EPS：1.30ドル
•予想をすべて上回った。
•株価は3%上昇し、一晩で1,300億ドルの時価総額が吹き上がった。

しかし、その裏に“誰も気づいていないサイン”が潜んでいる。

⸻

◆ マージン崩壊（Gross Margin Collapse）

粗利益率は 74.6% → 73.4% に低下。
これは誤差ではない。

世界最強のチップ企業が “スーパーサイクルの真っ最中” にマージンを縮めている。
これは何か根本的なものが壊れ始めたサインだ。

価格を上げていない。
上げられない。なぜなら競争が迫っているからだ。

⸻

◆ “循環マネーマシン”（Circular Money Machine）

決算の2日前：
•Microsoft：Anthropicに50億ドル投資
•Nvidia：同じく100億ドル投資
•Anthropic：Microsoftのクラウドに300億ドル、NvidiaのGPUを購入する契約

同じ15億ドルの資金が3社の中をぐるぐる回り、
それぞれが「売上」と「投資リターン」として計上し、バリュエーションを膨らませている。

ソフトバンクはこれを察していた。
Nvidia株58億ドルを売却し、OpenAIにオールインした。

これは2000年のITバブルの再来だ。
ただし今回は「光ファイバー」ではなくAIチップだ。

⸻

◆ インフラの壁（The Infrastructure Wall）

Nvidiaは2026年までに5,000億ドル分の受注残を抱えている。

しかし——
アメリカの電力網がそれを支えられない。

2030年までに130〜140ギガワット（全AI需要の約12%）が不足する。
解決策は存在しない。

データセンターが遅れれば、
それはNvidiaにとって“失われる売上”そのもの。

⸻

◆ ペイバック危機（The Payback Crisis）

AIへの支出は米GDPの1.3％に到達。
これはドットコムバブルのピークを超えた。

しかし：
•AI企業の95％が投資リターンゼロ
•OpenAIは年130億ドルの赤字
•企業価値5,000億ドル
→ 収益化の道筋なし

数学が成立していない。

⸻

◆ 何を意味するのか

Nvidiaの決算は、AI需要が本物であることを示した。
だが同時に：
•ビジネスモデルは成立していない
•循環資金が止まれば一気に崩れる
•電力インフラが追いつかない
•4兆ドルのAI市場は“暴力的にリセット”される

警告の第一弾が、いま放たれた。 November 11, 2025

104RP

GoogleがGemini3.0の無双に続いて、Nano Banana Proを投入してきたので、これは本当に勝負を決めにきた感がある（少なくとも2025年中はもう王座確定の感）。
Nano BananaはGeminiと異なり、そもそも前バージョンの時点で既にOpenAIに画像生成能力で勝ってたようなものなので、ダメ押しに近い https://t.co/RD5hwINmax November 11, 2025

98RP

「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」

OpenAIが“追う側”へ
サム・アルトマン内部メモが暴露した、AIレースの転換点まとめ

今話題のThe Informationの記事の要約。面白いので是非見て欲しい。

【1. Googleの逆襲】
・Googleは“事前学習スケーリング”の難題を突破
・Gemini 3.0 Pro が GPT-5.1 を超える結果に
・研究者も「事前学習が復活したのは衝撃」とコメント

【2. OpenAIが直面した“巨大モデルの壁”】
・OpenAIのノウハウは小〜中規模では成功
　→ しかし巨大化（GPT-4.5/5級）すると調整が崩壊
・GPT-4.5はその“失敗作”だった（内部リーク情報）

【3. 一時的に事前学習から撤退 → 推論モデルへ逃避】
・OpenAIは問題回避のため Reasoning 特化に全振り
・その結果、基盤モデルが数ヶ月停滞
　→ その間に Google が一気に前へ

【4. アルトマンが語った今後の勝負所】
・OpenAIは事前学習を“ゼロから作り直す”
　→ 新モデル「Shallotpeat」を開発中（内部コード名）
・技術的に野心的な賭け：
　① 事前学習プロセスの完全再構築
　② AIがAIの訓練データを生成する合成データ戦略
　③ 強化学習の抜本的強化
　④ “AIでAI研究を自動化する”方針への深いコミット

【5. アルトマンの本音（メモより）】
「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」
「だが我々は耐えられる企業力がある」
「研究チームは“真のスーパーインテリジェンス”に集中し続けよ」

【6. 今が歴史的ターニングポイント】
・2024まで：OpenAIが先行
・2025：Googleが事前学習突破で逆転
・今後数ヶ月：Google優位が続く可能性
・2026：OpenAIがShallotpeatで巻き返せるかが勝負

────────────────────────

■ 結論
いま世界は、初めて
「OpenAIがGoogleを追うフェーズ」
に突入した。

そしてアルトマン自身が強い危機感を持っていることが、今回の内部メモから明確になった。

https://t.co/th2N8AnFLp November 11, 2025

98RP

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倭国、首相、中国、イノベーション、両国

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