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高市早苗氏の登場で、倭国株の上昇は“ほぼ確定”
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オールドメディアの報道や立憲共産の認識は間違い〜中国の過敏な反応は畏怖の裏返し

■米国の曖昧戦略の変質

1. 「戦略的曖昧さ」の本来の目的

米国が長年とってきた「戦略的曖昧さ（Strategic Ambiguity）」は、台湾海峡における現状変更の抑止を中心目的としていました。

◽️中国に対しては：台湾侵攻をすれば米国が介入する可能性を示すことで抑止

◽️台湾に対しては：独立を急げば米国が支援しない可能性を示すことで抑止

つまり「双方の急進行動を同時に抑える」ために、意図的に明言を避ける政策だったわけです。

冷戦期〜オバマ政権頃までは、この曖昧さによって東アジアの緊張を一定コントロールしていたと言えます。

2. トランプ政権以降、曖昧戦略が希薄化した理由

トランプ政権で曖昧戦略が薄れたのは偶発的ではなく、米国の対中戦略そのものが「関与→競争」へ再定義されたためだと分析できます。

変化を後押しした要因

◽️中国の急速な軍拡（A2/AD能力の拡大）
◽️南シナ海での軍事拠点化
◽️テクノロジーの覇権争い（5G・半導体・AI・宇宙）
◽️中国が「米国主導秩序への挑戦者」とみなされたこと

これにより、台湾問題は大国間競争の最前線へと位置づけ直されました。

その結果、曖昧戦略の「抑止力としての曖昧さ」よりも、中国の軍事的台頭への明確な対抗姿勢が優先され始めたという流れです。

興味深いのは、バイデンへの政権交代後も流れが逆戻りしなかったことです。第一次トランプ政権時作られたFOIPがバンデン政権にも継承されました。

これは bipartisan（超党派）で「中国が最大の戦略的競争相手」という認識が共有されているためです。

3. 世代交代による歴史認識の希薄化

日米中すべてで若年層は第二次世界大戦を“過去のひとつの歴史”として扱う傾向が強まっています。

◽️米国では「東京裁判史観」を基礎にした“戦後倭国の扱われ方”が若者の間で相対的に薄れる

◽️中国でも「抗日戦争プロパガンダの効果が以前ほど強くない」層が伸びている

◽️倭国でも「中国が求める歴史認識」への関心は急速に低下している

これは結果として、戦後固定された歴史感情を土台とした外交レバーが弱まり、米国が倭国を“戦後の残滓”として扱う理由が縮小したとも言えます。

つまり「歴史認識を軸とした政治的配慮」が、小さくなっているわけです。

4. 米国が倭国により強く寄り添う構造的理由

米国が近年「同盟国として倭国を100%に近い形で支援する」姿勢を示しているのは、単なる政治的好意ではなく、地政学・軍事バランスの必然です。

理由①：倭国は第一列島線の中心

中国が海洋進出する際、第一列島線を突破できるかどうかが核になるため、
倭国の位置は米軍にとって絶対的な防波堤です。

理由②：倭国の軍事力が高まった

防衛費の増額、自衛隊の長射程ミサイル整備、反撃能力保持など、過去20年で最も大きい変化が起きています。

米国は「実質的な軍事分担が可能なパートナー」と評価し始めています。

👉重要
理由③：米国国内の対中強硬世論

今の40歳以下の米国民は、中国を「最大の競争相手」「潜在的脅威」と認識する割合が圧倒的に高く、これは民主党・共和党を問わず支持されているトレンドです。

5. 中国が「畏怖」を感じる理由

中国が米国の変化を最も恐れているのは、「倭国への肩入れ」よりも、米国が曖昧さを捨て、台湾海峡に“明確な軍事シナリオ”を置き始めたことです。

中国が恐れる3点

◽️台湾有事＝日米共同作戦の既定路線化
（まさに今回の高市発言）

◽️倭国が後方支援ではなく米軍と並列になり始めていること

◽️歴史認識カードが効かなくなり、倭国への攻撃的外交のコストが上がったこと

特に中国は「倭国が米軍の『盾』であり、かつ自国の攻撃力を持ち始めている」点を強烈に警戒しています。

■結論

米国の戦略的曖昧さは、中国の軍事拡大と米国の世論変化によってすでに機能を失いつつある。

世代交代により、戦後の歴史認識を軸にした外交圧力が弱まり、日米関係が“戦後構造”から脱却しつつある。

米国が倭国に寄り添う姿勢が強まったのは、地政学的にも軍事的にも合理的な選択であり、中国にとっては最も避けたいシナリオ。

これまでのやり方が倭国に通用しない、台湾への日米同時侵攻が既定路線になっても倭国国民が動じない。

高市の支持率下がらないじゃないか！

（個人的な感想）
色々甘いんだよ、習近平 November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

キャー、中国からミサイルが飛んでくる！！

飛んで来ないと思うよ。

半導体の製造に必要不可欠なフォトレジストは、倭国の東京応化・JSR・信越化学で80％を独占していて、中国の半導体メーカーのSMICも倭国から買っている。

倭国と戦争になって貿易が止まると、中国は、ミサイルどころか、EVもソラーパネルもロボットも作れなくなる。戦争が継続できない。工業製品も作れなくなるから、国家経済も死んでしまう。

他にも、シリコンウエハーや製造設備の分野で倭国が独占しているので、倭国とケンカした国は半導体を一個も作れなくなる。

倭国は、鉄砲やミサイルが無くても、立派に国家を防衛しているわけです。高市さんの好戦的な挑発なんて、意味ないよー。誰も、倭国を攻めたりしないよー。

＃高市　＃戦争屋　＃統一教会　＃DS November 11, 2025

キオクシアの今回の急落、僕ちんにはただの下落には見えへんかった。静かな湖面に巨大な隕石が落ちて、水面どころか湖底まで震わせるような衝撃やった。

最初のスイッチは、ベインの3600万株ブロックオファー🔥。東証に3500億円規模の“切り離された一塊”が落ちてきて、一時ストップ安の8,353円📉、終値は8,386円。たった2週間前は14,405円を付けてた銘柄や。これはもう「急落」やなく「崩落」と呼ぶほうが自然や。

でも僕ちんが今回一番言いたいんは、ここから先や。「落ちた理由」と「落ち続ける理由」は違う。ブロックオファーは確かに最初の火花やけど、火花が照らしたのは“構造の本質”やった。

キオクシアは上場した瞬間から、巨大な株主が天井に荷物みたいに吊られた状態で動き始めた企業や。東芝もベインも大量保有のまま残ってきた。東芝は27.7％→22.8％。そして今回、ベインは51％→44％に低下📉。

つまり今回市場に落ちたのは、“天井に吊られた荷物の中の、切り離されたひとつだけ”なんよ。落ちたのは一個。それだけ。でも、投資家が天井を見上げた瞬間に気づいたんや。

「あれ…？ 同じサイズの荷物、まだ山ほど吊られてるやん…」

この“まだ残っとる感”こそが、今の相場を重たくしてる核心や。

だから今回の下落は「ブロックが出たから下がった」やなくて、「ブロックが出たことで“残りの在庫の存在が強烈に意識された”から下げ止まらん」っちゅう話や。

需給も同じ構造を持ってる。キオクシアはIPO1,440円からAIストレージ期待や指数組み入れ思惑で10倍近い急騰🔥。その裏で、高値帯に信用買いが層になって積もっていった。いま残ってるのは、上値をふさぐ“シコリの断層”。反発しようとすると📈、上から戻り売りが降ってきて跳ね返される。天井がどんどん低くなる感覚や。

事業構造も宿命的にキツい。キオクシアはNAND専業。サムスンもSKハイニクスもマイクロンも、DRAMやHBMの強いエンジンを持ってる。けどキオクシアは“NAND一本足の綱渡り師”👣。風が吹いただけで揺れ幅が大きくなる。市況が荒れれば、ダメージも直撃で返ってくる。それが今回の下落でもろに可視化された。

さらに、ガバナンスの問題や。SKハイニクスはベインのSPCを通じて間接出資しつつ、同時にNANDの競合でもある。この構造のせいで、キオクシアは“自分の未来を自分だけで決めきれない”。WDとの統合が頓挫したのもその象徴や。市場がこれをディスカウント要因として扱うんは当然やと思う。

もちろんNAND市場自体は、中長期では悪くない。AIストレージ需要、減産効果、価格反発📈…こうした追い風は存在する。ただし問題は、「市場が伸びる＝キオクシアがその恩恵を取り切れる」ではないことや。器（企業構造）が歪んでいたら、どれだけ水を注いでも溢れてしまう。

だから僕ちんはこう見てる。

今回の急落は、ブロックオファーで“全部落ちてきたんや”とちゃう。
今回落ちたんは、巨大な荷物の中から“切り離されたひとつだけ”。
でもその一撃で、天井に山ほど残っとった“残弾”が照らされてしまった。

その瞬間、市場はキオクシアの本当の姿を見たんや。

大株主の大量在庫、NAND専業の脆さ、競合に握られたガバナンス、10倍急騰後に残された巨大シコリ。
この全部が同時に露わになったのが今回の崩落や。

市場はいま、キオクシアを“値動きの銘柄”として見てるんやなくて、“構造の銘柄”として見直してる最中や。
僕ちんには、これはただの下落ではなく、企業の内部地形が一気に見えてしまった瞬間に見える。

#キオクシア #半導体 #ブロックオファー #投資家と繋がりたい #株式投資 November 11, 2025

来るよ。大急騰…
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FIRE準備中......倭国株、今ほんとうに動き始めています。
IHI、防衛。ソニー、半導体。
三菱重工、国策。
どれも“上に向く流れ”が来ています。
これは感覚じゃない。
データと国策が“同じ方向”を指している。
気づいた人から、次のステージへ。
悪く言うつもりはありません,最後にもう一度だけ言わせてください。
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くだらない内容の、支那様万歳だな。
今支那は、我が国からのレジスト止められて、半導体業界がパニックになってるのだが（笑）
パンダだの、観光客だの、そんなどうでも良くて、替えの利くものが止まったところで、大した事にならないが、替えが利かないものが止まれば経済が終わるからな（笑） https://t.co/MzTCPQrmSL November 11, 2025

Nvidiaが反論「当社のGPUは業界を一世代先取りしています。」

🔸株価下落を受けて自社技術の優位性を強調
Nvidia $NVDA は火曜日、同社の技術が業界の一世代先を行っていると発表しました。

主要顧客であるメタがGoogle $GOOGL のTPUを採用する可能性が報じられ、株価が2.6%下落したことへの対応です。
Xで「Googleの成功を喜んでおり、今後も供給を続ける」としながらも、「Nvidiaはあらゆる場所であらゆるAIモデルを実行できる唯一のプラットフォームだ」と自信を示しています。

🔸汎用性で特定用途向け半導体に対抗
Nvidiaは自社の最新チップ「Blackwell」の優位性を訴えています。

GoogleのTPUのような特定用途向け半導体(ASIC)と比べて、より柔軟で強力だと主張しました。
「NvidiaはASICより高い性能、多様性、そして互換性を提供する」と述べています。

🔸市場シェア90%超でも競争激化の兆し
アナリストによると、NvidiaはAI半導体市場の90%以上を占めています。

しかし最近、Googleの自社製半導体が、高価だが強力なBlackwellチップの代替案として注目を集めています。
今月初めにGoogleが発表した最新AIモデル「Gemini 3」は、Nvidia製ではなくTPUで訓練され、高い評価を得ています。

🔸まとめ
Nvidiaのジェンセン・ファンCEOは決算説明会で、TPUとの競争について言及しました。

Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOから「より多くのチップとデータがより強力なAIを生む」という業界理論が健在だというメッセージを受け取ったと明かしています。
Nvidiaはこの「スケーリング法則」が自社チップへの需要をさらに高めると見ていますが、競争環境は確実に変化しつつあります。

🔸参考
CNBC: Nvidia says its GPUs are a ‘generation ahead’ of Google’s AI chips
https://t.co/sUP1YhnZ9N November 11, 2025

日経ネクストで知りました。早く2万円に行ってください。
ソフトバンクG、米半導体設計会社の買収完了（時事通信） - Yahoo!ニュース https://t.co/YOAVdz1LHH November 11, 2025

なんで親会社のほうが監視対象、
みんな詳しすぎますね。か説明すると、まず事実関係として、
ブロードコムは、GoogleのTPUの実質なかの人です。Googleがアーキテクチャを設計し、それを実際のチップに落とし込んで、TSMCなどで量産できる形にするところをブロードコムが担当しています。TPUの全世代に関わってきた共同開発パートナーで、ブロードコムのAIコンピューティング売上の8割以上がGoogle向けと言われています。
そこに昨日のTPUのニュースです。
TOPPANはシンガポールにFC-BGA基板の新工場を建設中で、この新工場はシンガポール経済開発庁とブロードコムの支援を受けると会社が明言している。
FC-BGAはGPU・TPU・カスタムAI ASICみたいなハイエンドパッケージで必須の大型基板なので、BroadcomのAIチップ出荷が伸びるほど、TOPPANのFC-BGA需要も増えるストーリーになっている。TOPPAN自身も、FC-BGA事業の生産能力を2027年度までに22年度比2.5倍にする計画を出していて、完全にAI・データセンター需要取りにいくモード。

そこに今回のAIカスタム半導体の大型案件を取りまくっている！みたいなニュースが重なって、
じゃあそのAIパッケージ基板を作るところはどこよ？ → TOPPAN（と一部のABF勢）
という流れで、倭国側のブロードコム関連としてTOPPANに資金が飛んできている、というのがいまの動き。

さらに言うと、TOPPANはFC-BGA基板（分社化したけど持分で効いてくる）フォトマスクのテクセンドフォトマスクへの大型出資など、半導体サプライチェーンのかなりおいしいところを複数押さえていて、最近は印刷屋というより半導体素材・基板屋として見直されている。

なので今回の上げは、完全なこじつけではなくてブロードコムAIチップ好調
→ そのパッケージ基板を増産するTOPPANのストーリー再評価
→ 半導体隠れ本命として物色

という、とりあえず筋の通った連想かなぁ。 November 11, 2025

【倭国株】市場の「不都合な真実」を深掘り【株式レポ11/26】ウクライナ和平の裏側とNVIDIA下落の真相。GoogleがAI半導体で覇権奪取か... https://t.co/PO5rzfgtUW @YouTubeより November 11, 2025

台湾有事は色んな意味で倭国の有事になり得るんだなぁ…って。
最近はしみじみ肌身に感じてる。

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【 倭国にとっても色んな意味で“台湾は重要な独立国家” 】

🇹🇼中華民国政府による移転（現:台湾）：
​1949年に中華民国政府が台湾に移転する際、北京の故宮博物院などにあった膨大な量の文化財や歴史的文書も一緒に持ち込まれました（現在の台湾の故宮博物院の所蔵品）。
台湾はその当時の貴重な内容を保持する国でもあります。

​✍️倭国統治時代の記録：
​倭国統治時代に作成された膨大な行政文書、公文書、土地台帳、警察記録などが、現在も台湾の各図書館や公文書館に系統的に保存されており、研究者によって利用されています。

🏫故宮博物院の膨大な歴史・文化財（証拠品）：
台湾の国立故宮博物院には、1949年に中華民国政府が“北京の故宮博物院から持ち出した”膨大な量の中国歴代王朝の至宝が収蔵されています。
そこには、中華人民共和国の「文化大革命（破四旧）」の際に失われたり散逸した、「歴史的・文化的記録」がそのまま保存されています。
これらは、中華民国政府が中国の正統な継承者であるという主張の根拠の一つとなってきました。
また、現在（蔡英文政権以降）の台湾では“台湾を主権独立国家として位置づける証拠”、「中華文明の継承」よりも「“民主主義国家としての台湾”」としての根拠の一つとして使われるようにもなっています。
故宮博物院は、中国の公式の歴史解釈とは異なる、前共産党時代（中華民国時代、清朝時代など）の生きた歴史を証明する貴重な証拠が大量に保存されています。

🇨🇳中華人民共和国の“文化大革命”：
🇨🇳の「文化大革命（破四旧）」のスローガンの元、“寺院、仏像、古書、家系図、個人の歴史的な文書”…などの貴重な歴史物が大量に破棄され、焼かれています。

【 🚨台湾有事は倭国の存立危機になり得る‼️ 】
台湾の歴史的資産の存在は、台湾有事の際に倭国にとって「地政学的な有事」だけでなく、「歴史認識上の有事」にもなることを意味します。
もし、🇹🇼が🇨🇳の統治下に入った場合、「文化大革命」の際と同様にその“証拠”を抹消される可能性が否定できません。
台湾有事によって、倭国国が「過去の歴史的文献や証拠品に基づき、倭国の歴史を客観的に検証する情報源」を失う事にも繋がります。
これは、倭国国にとって大損失であり、他国から歴史の偽造や誇張をされたとしても、その嘘に対して「指摘する証拠と比較材料の皆無」という結果を招きます。

🌍台湾の世界的重要性：
🇹🇼台湾は世界のハイテク産業を支える最重要拠点です。台湾が有事になった場合、特にTSMC（半導体）の存在は、倭国だけでなく、世界経済の存立危機にもなります。倭国以外の国にも大打撃になり得ます。

倭国にとっても、民主主義国家にとっても、台湾は何があっても守らないといけない国です。

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#台湾 #倭国 #taiwan November 11, 2025

半導体値上がり続ける！下がらない！ってニュースを見て、パソコン早めに買い換えた方がいい…？って思い始めた。ゲーミングPC6歳、動作に困ってないけど年齢は感じる。現代PCはもっと性能いいだろうな November 11, 2025

気の毒なのはキオクシア
AI半導体銘柄が軒並みプラスのなか
終値マイナス1467円と大幅に下落

これは
押し目買いが明日以降入るか？
まだ下げるようなら、ズドンを待つ方が良い
ズルズル下げる時に買うと含み損を抱える November 11, 2025

スマートウォッチはFitbitやな
自動車へも採用
倭国製の半導体どんどん普及して欲しいねぇ
#WBS November 11, 2025

WBC番組。スビントロニクス新半導体の説明が文系頭にはなかなか難しい😓
3兆円産業へ。
期待していいのかな。 November 11, 2025

スピントロニクス半導体が電力を1/1000に‼️
スピンの応用とか。
すげ〜〜〜〜‼️❤️
#wbs https://t.co/qLYM2WJRnY November 11, 2025

電力が1/1000で済むスピントロニクス半導体なんてあるのね。東北大学は凄い半導体開発してるんだなぁ。#wbs #東北大学 November 11, 2025