パックン
「(中国の)観光客も受け入れないほうがいいって言うんですか」
→そうです。
犯罪や迷惑行為が飛び抜けて多く、
一条龍なんて舐め腐った仕組みを作り、倭国のインフラや福祉を食い潰すだけの連中なんぞ、害悪でしかないでしょ。
倭国に都合の悪い連中は入れない。
当たり前の話。 https://t.co/qEQ2FazYRO November 11, 2025

NVIDIAの最大のライバルはAMDでもGoogleでもない。「物理学」だ。市場が次世代GPUの性能に熱狂している裏で、データセンターの現場では静かな、しかし致命的な「物理的敗北」が確定しつつあることを、どれだけの人が理解しているだろうか。

ぼくらが直面しているのは、単なるチップの進化ではない。熱力学という宇宙のルールが突きつける「120kWの壁」という絶対的な限界点だ。

「空冷」の時代は終わった。
これは比喩ではない。物理的に、空気という媒体ではもはやAIを支えきれないのだ。最新のBlackwell世代、特にGB200 NVL72が突きつけた現実はあまりに残酷だ。1ラックあたり120kW。この熱密度は、従来のハイパースケールデータセンターの4倍から6倍に達する。

これを「風」で冷やすことが、いかに狂気じみているか想像してほしい。

空冷で120kWを制御しようとすれば、データセンターはもはや計算する場所ではなく、巨大な暴風実験室と化す。ここで発生するのは2つの絶望的な現象だ。

一つは「寄生負荷（Parasitic Load）」の暴走。
空気は熱を運ぶ効率があまりに悪い。そのため、熱を排出するためだけにファンを限界まで高速回転させる必要がある。その結果、供給される電力の20％から30％が、計算ではなく「ファンを回すためだけ」に消えていく。AIを動かしているのか、巨大な扇風機を動かしているのか、もはや区別がつかない本末転倒な事態だ。

もう一つは、より深刻な「音響による破壊」だ。
120kWを空冷するためのファンノイズは、ジェットエンジンの至近距離に匹敵する音圧を生む。この凄まじい「音の振動」は、サーバー内のHDDの読み書き性能を物理的に低下させ、さらには精密な基板のはんだ接合部さえも破壊するリスクがある。
つまり、空冷を維持しようとすれば、AIはその「叫び声」で自らの身体を壊してしまうのだ。

だからこそ、産業全体が「水」へと舵を切る。これは選択肢の一つではなく、唯一の生存ルートである。
液体は空気の約4,200倍の熱容量を持つ。水冷（液冷）への移行は、単なる冷却方式の変更ではない。人類がシリコンバレーで築き上げてきたインフラの「血管」を、すべて引き抜いて交換するレベルの「総取り替え工事」を意味する。

NVIDIAという「脳」が進化すればするほど、その脳を冷やすための「心臓（ポンプ）」と「血管（配管・CDU）」、そして「冷媒」を支配する企業の価値は、指数関数的かつ不可逆的に高まっていく。

「AIバブル」などという言葉で思考停止する前に、足元を見てほしい。そのサーバーラックは、熱力学の審判に耐えられる設計になっているか？
物理法則は、株価のように反発してはくれない。限界を超えれば、ただ静かに、システムを焼き尽くすだけである。 November 11, 2025

福岡市、この青いラインの地下鉄欲しいな。
南区辺りが超巨大な鉄道空白地帯なの勿体なさすぎる。都心まで数キロ圏内なのに。
既存の道路・鉄道インフラのままでは人口が増加し続けても渋滞が悪化して市民のQOL下がりそう。
成長都市だからこそ攻めの都市経営をして欲しいな。 https://t.co/pOsGx0y7ZH November 11, 2025

んー。
過去のADSLやiPhoneの成功を見るに、必要なのは「否定派への罵倒」ではなく、
・iPhone的な他を圧倒する商品の提示
・yahoo!BBのADSLモデム無料配布や1円ケータイ的な赤字覚悟、普及優先の価格戦略
・ADSL網や3G4G的な公的インフラの整備
みたいな普及側の戦略が必要かと。
EVには一つもない。 https://t.co/iXYzZTsFsJ November 11, 2025

「I don't care how well your "AI" works」という記事から。

・AIが便利だから使うという話に見えて、実際には多くの人が半ば強制的にAIを使わされる環境に置かれている
・AIを使わないと不利になるような社会構造ができつつあり、選択の自由が失われつつある

・AIを使うと、文章作成や思考のプロセスにAIが入り込み、自分の考えとAIが生み出した表現が混ざり、主体性が弱まる
・書くことや作ることは本来、自分の考えを形成する重要な行為なのに、その過程がAIによって置き換えられる危険がある
・技術的にAIがもっと賢くなったとしても、人の思考や価値観に対してAIが影響を与えるという根本問題は解決しない

・AIを動かす巨大なインフラや資本は、一部の企業や権力者によって集中管理されている
・そのためAI普及は、結果的に権力の集中と監視を強化する仕組みとして働きやすい
・伝統的な技能や創造の力がAIによって価値を奪われ、人間が「後処理担当」に追いやられる懸念がある

・こうした状況はAIの技術問題ではなく、資本主義がより効率よく人を管理し搾取しようとする動きと結びついている
・だからAIの課題は、「AIをどう扱うか」というより「この社会でどう自分らしさと自由を保つか」という問題でもある
・筆者は、個人やコミュニティで支え合いながら、自分しか作れないものを作ったり、心の健康を守ることでこの流れに抗うべきだと考えている

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

今年56歳で、株を27年続けており、月収は1300万円です
暴落したら絶対に拾いたい。

📌 倭国の「大型・高配当株」10選リスト
第10位： (1605)INPEX：国内最大の資源株
第9位：(8316)三井住友：収益力抜群
第8位：(9433)KDDI：連続増配の優等生
第7位：(4452)花王：35期連続増配中
第6位：(8306)三菱UFJ：メガバンク筆頭
第5位：(8058)三菱商事：累進配当
第4位：(8766)東京海上：損保の王様
第3位：(3003)ヒューリック：不動産×優待
第2位：(9142)JR九州：九州のインフラ
第1位：(9432)NTT：通信の巨人
中小型株と違い、これら大型株は普段なかなか割安になりません。
「暴落＝これらを安く買えるチャンス」
と捉えて、今のうちに監視リストへ☺️

正直あまり多くの人には知られたくないの。👇
トランプ大統領「株仕込んでおいても良さそう」発表で倭国株急騰確定
JPモルガンが倭国株に300兆円集中投資！この銘柄だけは今すぐ買え！
現在198円→予測11,280円(+5596%)
過去最高値は23,500円、メタプラネットを1年で超える予想
10万円を投資すれば1,350万円になる可能性あり。
👍いいねしてフォローして頂ければすぐにブランド名をお伝えしま November 11, 2025

📒12年で400倍のリターンを生んだ私の投資4原則 —— NVIDIAの独占は終わるのか？その問いが的外れな理由 $NVDA

2025年11月、投資家コミュニティで最も熱い議論を呼んでいるのは、AIモデルの覇権争いではない。

「NVIDIAの独占は終わるのか」

これだ。

11月24日、The InformationがMetaとGoogleの交渉を報じた。MetaがGoogleのTPU（Tensor Processing Unit）を数十億ドル規模で利用することを検討しているという。これまでNVIDIA一辺倒だったMetaが、代替を真剣に模索している。

同じ週、Amazonは自社開発チップ「Trainium3」の年内プレビューを発表した（量産は2026年初の見込み）。Microsoftも独自チップ「Maia」の開発を進めている。Googleは第7世代TPU「Ironwood」の一般提供を数週間以内に開始すると発表し、Anthropicは10月にTPU利用の大規模拡張を発表、最大100万基のTPUでClaudeを運用する計画を明らかにした。

「NVIDIA終焉」の声が、かつてないほど大きくなっている。

私は20年以上、テクノロジー株に投資してきた。2013年から保有し続けている NVIDIA $NVDA は400倍以上のリターンをもたらした。当然、この問いは私にとっても切実だ。

しかし、結論から言おう。

「NVIDIAの独占は終わるのか」という問いは、投資判断において的外れだ。

なぜか。この記事では、その理由を段階的に論証する。そして、投資家が本当に問うべきことは何か、私のこれまでの投資経験に基づいてその考え方を共有したい。

なぜ今「NVIDIA終焉論」が盛り上がっているのか

まず、終焉論者の主張を公平に整理しよう。彼らの議論には、無視できない根拠がある。
第一に、ハイパースケーラーの「脱NVIDIA」の動きだ。

Google、Amazon、Microsoft、Metaという4大テック企業のすべてが、独自AIチップの開発に巨額投資を行っている。GoogleのTPUは10年以上の歴史を持ち、第7世代Ironwoodは1チップあたり4,614テラFLOPS（FP8）という性能に達した。AmazonのTrainiumは第3世代に進化し、コスト競争力でNVIDIAを脅かしている。
これらの企業がNVIDIAへの依存度を下げようとする動機は明確だ。NVIDIAの粗利益率は70%を超える。大口顧客から見れば、NVIDIAに支払う金額の大半が「利益」としてNVIDIAに吸い取られている。自社でチップを開発すれば、この利益を自社に取り込める。

第二に、AIモデル競争の激化がインフラ多様化を加速させている。

2025年11月の2週間で、AIモデルの王座は4度入れ替わった。11月12日にOpenAIが GPT-5.1 をリリース。5日後の11月17日にxAIの Grok 4.1 が主要LLMベンチマークで王座を奪取。翌18日にGoogleの Gemini 3 がLMArena Elo ベンチで 1501という史上初の1500超えを記録。そして24日、Anthropicの Claude Opus 4.5 がSWE-bench Verifiedで初の約80%台を記録しトップに立った。
この激しい競争の中で、各社はインフラの多様化を進めている。OpenAIは10月28日にMicrosoftとの再契約でクラウド独占性を緩和し、11月3日にAWSと7年間B（380億ドル）の大型契約を締結した。

第三に、Google TPUの外部提供の拡大だ。

従来、TPUはGoogle社内での利用が中心だった。しかし、2024年12月に第6世代Trilliumが一般顧客向けに提供開始され、第7世代Ironwoodも2025年内の一般提供が予定されている。Anthropicは2023年からTPUを使用してきたが、2025年10月に最大100万基への大規模拡張を発表した。そして、MetaがTPUを数十億ドル規模で利用することを検討している。

これらの事実を見れば、「NVIDIAの独占は崩れつつある」という主張には一定の説得力がある。

しかし、この議論には決定的な見落としがある。

終焉論者が見落としている「不都合な数字」

2025年11月20日、NVIDIAは2026会計年度第3四半期の決算を発表した。
売上高は.0B（570億ドル）。前年同期比+62%、前四半期比+22%。データセンター部門の売上は.2Bで、全体の90%を占めた。第4四半期のガイダンスはB。アナリスト予想を上回る数字だった。

決算説明会で、CFOは「2026年末までに0B（5,000億ドル）の需要可視性がある」と明言した。供給は「週1,000ラック」のペースでなお逼迫している。Blackwell世代の需要について、Jensen Huangは「想像を絶する」と表現した。

「TPUの脅威」「カスタムシリコンの台頭」が叫ばれる中で、この成長率だ。

しかし、私が最も注目したのは売上高ではない。

決算説明会でJensen Huang CEOが言及した「5000億ドルの可視性（visibility）」だ。これは、2026年末までにNVIDIAが確実に認識できる需要の総額を意味する。受注残高ではなく、顧客との対話から見える需要の全体像だ。

5000億ドル。これは、NVIDIAの年間売上高の2年分以上に相当する。これは現在も供給が需要に追いついていない状況が続いているということだ。

ここで、終焉論者の主張と現実の数字を対比してみよう。

終焉論者は言う。「ハイパースケーラーは脱NVIDIAを進めている」と。

確かに、GoogleはTPUを開発し、AmazonはTrainiumを開発し、MicrosoftはMaiaを開発している。しかし、これらの企業は同時に、NVIDIAからも大量のGPUを購入し続けている。

なぜか。需要がすべてのチップメーカーの供給能力を超えているからだ。

OpenAIが発表した2025年から2035年のインフラ投資計画を見てほしい。Broadcomに3500億ドル、Oracleに3000億ドル、Microsoftに2500億ドル、NVIDIAに1000億ドル、AMDに900億ドル、AWSに380億ドル。合計1兆ドル超。

これは「NVIDIA離れ」の計画ではない。全方位への投資拡大だ。NVIDIAへの投資額1000億ドルは、現在のNVIDIAの年間売上高の約半分に相当する。

終焉論者が見落としているのは、単純な事実だ。

「NVIDIAの独占が崩れる」と「NVIDIAの売上が減る」は、全く別の話だ。

市場シェアが100%から80%に下がっても、市場規模が3倍になれば、売上は2.4倍に増える。

これが今、AIチップ市場で起きていることだ。

Google TPUの実力を冷静に評価する

終焉論を否定するだけでは不十分だろう。
TPUの実力を正確に理解することが、投資判断には不可欠となる。

続きはこちら！：

https://t.co/ByZGJ5MzfW November 11, 2025

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

倭国としては、もっと米国民の生活に入り込むような投資を心がけるのが良い。いま議論されてる倭国からの対米直接投資を、もう少し米国の弱った部分に効くよう組み替える。例えば米国のボロボロな地方インフラとか、倭国側が協力して改善出来る部分も多いはず。つまり倭国の協力を米国民に見える化する November 11, 2025

（金が続く限りでの）推しと（一瞬の）話題性しか頼りにしない文化産業は、これから先細りしていくだけだ。だがここまで経済が悪いと、どうしてもこうなってしまう。本当は正常で健康な好奇心の賦活が必要なのに、そのインフラがほぼほぼ崩壊してしまっている。本をタダで配っても読まれないだろうし。 November 11, 2025

【実は・・】歌の上達と共に克服した方がいいリップロール&タングトリル 〜できないことによる本質的なデメリット〜

「リップロールが苦手で…」「タングトリルできないんですけど、やっぱりマズいですか？」

ボイトレ生の何人かに、こんな相談をされます。これは初心者や悪い癖をつけてしまった人の多いです。

「大丈夫。できなくても歌には関係ないですよ」って言いたいですが・・・

でも実は、できたほうがいいです。歌が上手くなるほどに、できたほうがいい理由が、どんどん浮かび上がってきます。

実は、リップロールやタングトリルって、ただのウォームアップじゃないのを知ってましたか?「呼気の滑らかさ × 声門のバランス × 共鳴の流れ」が整っていないと、そもそも安定してできないのです。

つまりこれは、発声システム全体の“初期設定チェック”みたいなもの。

で、逆に言うと、これができないということは——

✅息が断続的に出ている
✅喉で“止め癖”がある
✅舌や唇が呼気に対してブレーキをかけている

といった“深層のエラー”を持ったまま練習している状態。これはパソコンで例えると、キーボードの反応速度が遅れてるのに気づかず「タイピングを速くしよう」と頑張ってるようなもの。

つまり、発声の【入力インフラ】が乱れてるのに、歌唱という「アウトプット」だけを整えようとしてるわけです。

そりゃ上手くいきません。。うまく行きにくい状態で、頑張ってるってことなんですよ。ボイトレは知識がないと講師・生徒さん共に濃度の薄い時間を重ねてしまうことになるので、ぜひ今のうちにフォローしてください。

しかもこの“ブレーキ感”は、倍音構造にも悪影響を与えます。空気の流れが途切れたり、喉の緊張が残ると、声の響きが濁る。

いくらピッチ合わせや歌練習だけを磨いても「なんか響かない…」「鈍くて不自然・・」という違和感が消えにくい。

逆に、リップロールやタングトリルがスムーズにできる人は、実はそれだけで、呼気・声門・共鳴の通り道が「整っている」証拠でもあります。

もちろん「できないとダメ」と決めつける必要はないです。
ただ、「できないままでもいい」と放置すると、発声の根幹である“流れ”の感覚が育ちにくくなる。

この“流れ”という感覚は、歌で言えば——

・息の繋がり
・フレーズの一体感
・声の奥行き

を決める最重要ファクター。

リップロールやタングトリルは、音程練習の前に取り組むべき、いわば発声の地盤調整作業です。

地盤が柔らかいと、どれだけ歌の家を建てても、揺れる。
音程も、声質も、ミックスも、安定しない。

だからもし、あなたが「できないけど別に困ってない」と感じていたら、それはまだ見えないエラーに気づいていないだけかもしれません。

歌が上手くなるほど、基礎の“通り道”が明暗を分けます。
これはリップロールが1秒もできなかった、かつ舌小帯を手術して舌が動くようになった元ボイトレ難民だからこそ強く言いたい。

リップロールもタングトリルもただの準備運動じゃないです。あなたの声の“詰まり”を炙り出す、最も静かな診断ツールだと捉えてください👍 November 11, 2025

コメトークン取引所とは？

倭国国内で 米という実物資産 を基礎にしたトークンを売買する、半公共型の取引インフラ。

•株式市場のような高速売買もできるが

•FXのような国際投機市場の影響は完全に遮断

•価格は国内の米需給と国家備蓄量のみで変動

取引所は、倭国銀行＋農林水産省の共同監督下 で運営され、部分的に民間参加も認める「準公的市場」になる。

🏢 物理的・運営的なイメージ

① 取引所の場所
•東京（霞が関 or 倭国橋）の一か所に本部
•ただし、ネット取引が主体なので→ 全国どこからでも売買できる

② 取引参加者
•倭国国籍者
•倭国法人
•地方自治体
•JA、農業法人

※ 外国人は非居住者・居住者問わず原則参加不可。

③ 口座の開設
•マイナンバー必須
（国籍確認のため）
•倭国円口座と紐づけ
•農業者は「生産者口座」が別枠で存在

取引の特徴

① ミニマムな値動き
（投機が成立しにくい）

1日の価格変動は ±2〜3% 程度のレンジが自然。

なぜか？

•米は暴騰しにくい
•胃袋の上限で需要に限界
•国家備蓄が市場を安定させる
•投機目的の大量売買ができない
（上限設定あり）

② 取引時間
•平日 9:00～17:00
•24時間市場にはしない
（投機を抑えるため）

③ サーキットブレーカー制度
•価格が一定幅を超えると自動停止
→ 「慌てて買う・売る」ことを防止

🧺 現物交換システム
（ここが通常の仮想通貨と違う）

米を受け取れる場所
•JA倉庫
•農協支所
•国営備蓄倉庫
•一部の大型スーパー（委託）

◆ 換金の仕組み
•1RT ＝ 米1kg
•配送も可能だが送料は円で支払い

交換される米の品質
•JAS規格の標準米
•古米率の上限あり（国が保証）

→ 実物価値が裏付けなので「虚空の値崩れ」が起きにくい。

📉 価格指数・公告システム

取引所の情報として、以下の指数が毎日公表される：

•SBI（備蓄指数）：国家備蓄 ÷ 適正備蓄量

•FPI（生産見込み指数）：来季の生産予測

•RDI（需要指数）：人口・消費量から推定

•RVI（変動率指数）：ボラティリティ監視

株式市場の指標に似ているが、全て「米の実態」に直結。

🧩 取引所が社会に与える影響

✔価格が“生活感覚”に直結

米1kgが300円→350円に上がったら「不作か」とすぐ分かる。

✔国家は備蓄と放出で価格を安定

株価をいじるよりよほど分かりやすい政策手段。

✔農家は価格を先に見て生産調整

価格が安い→作付補助
価格が高い→増産奨励

✔生活保障の底支え

生活保護・年金の一部をRTで支給できる。

🛡 外国遮断の方法

•外国IPアクセス遮断
•外国籍者のKYC拒否
•在留外国人も取引不可
•VPN規制
•海外からの送金・受取不可
•円以外の通貨の入出金不可

つまり 「国内循環の閉じた米経済」 が形成される。

🧭 結論：コメトークン取引所はこうなる

•見た目は証券会社の取引アプリ
•中身は「国内農業データに基づいた準公共市場」
•価格は米供給量と国家備蓄だけの純粋な指標
•外国を完全に遮断
•投機抑制のための制度が多数
•最終的には “米1kgという絶対価値” に裏付けられる

ChatGPT November 11, 2025

IP meetingはJANOGとの対比を考えて利用者と言うかinternetインフラの上で事業を行っている方向けの内容が必要な気がする。 November 11, 2025

能力は低い、インフラは脆弱。国産だろうが外国産だろうが、製品として使えないものを販売して、売れないと消費者の責任とか脳みそどないなってんねん。 https://t.co/kqhSX1OnYl November 11, 2025

半導体は現代を支えるインフラ。
東京エレクトロン（TEL）は、
そんな半導体の製造装置をつくる会社です。

世界の半導体の多くは、
TELの装置を通して生まれています。
あなたのスマホも、クルマも、ゲーム機も——
中の半導体は、TELの装置を通っているかもしれません！ November 11, 2025

歯医者に行ったら先生がインフラみたいなメロディで独り言を言ってて泣いた November 11, 2025

島田組での長期インターンを募集します！！

インフラがなければ、ふるさとは消える。
だから私たちは「建設業」を超え、「地域未来創造業」へ変わります。
AI時代、最後に残るのはリアルの力。
100年企業の変革期に飛び込み、自分たちの住みたいまちを、自らの手で創りませんか？
「地方の希望」をつくる仕事。
その最前線で、あなたを待っています！

詳細は↓のnoteで見てね

https://t.co/V0j8A5YrWt November 11, 2025

Tria @useTria 関連情報とお気持ち表明
クリプトカードのリスクについて話題ですが、ひとまとまりにクリプトカードというよりは特にカストディのカードはリスクが多い。
その点ノンカストディのTriaはリスクが少ないと言える。
また、何で全部の決済をすることが前提だったり、無理に使おうとするのか理解出来ない。
俺は大事な決済には絶対使わない。
電気やガス、ネット代や電話料金などのインフラに関わる決済はもちろん、家賃や保険、サブスクなども切らないほうが妥当。
もし手違いで切れなかったりすると困るでしょ。
そういったものには使うべきではない。
税の話もあるけど、税理士に相談したらいいだけ。
そんな余裕がないやつ、リテラシーの低いやつは使うべきではないかも知れない。
個人的には税金への支払いも極力は使わない方がいいと思う。
とある赤いクリプトカードを国税が目をつけており、これを所有しているだけで脱税を疑われる。
まあ査察や資料調達に目をつけられるような人物でも無い限り気にすることでもないが。 November 11, 2025

先日、北陸 #インフラDX 人材育成センターに、林野庁 関東森林管理局より15名の方がご来場くださいました🌲
「DX機器の操作体験したことで、DX化の必要性を実感できた」など感想を頂きました💡
森林管理におけるDX技術の活用を検討される際の一助となればと思います🙌

ご来場ありがとうございました🙇‍♀️ https://t.co/8RHsNmnKmP November 11, 2025

@sawayama0410 台湾有事は国際的なコンセンサスを作ってでも阻止しなければならない
その上で思い切り方向転換する必要がありますね
マクロテックとミクロテックを分けて考える
ミクロテックは勝ち続ける戦略
マクロテックで世界を取りに行く
行政インフラ•統治機構•教育•高齢化は新しい産業を生む November 11, 2025