元大手証券で16年トレーダー、今は専業投資家。
悪いことは言わない。
もし「12月に何を買えばいいかわからない」という方は、
まずはこのリストを参考にしてください。

【1位】高配当＋株主優待で“守りを固める”
8306 三菱UFJフィナンシャル　約2,400円（利回り4%超）
9101 倭国郵船　　　　　　　　約4,900円（自社株買い＋高配当）
8316 三井住友フィナンシャル　約4,700円（決算上方修正）
8411 みずほフィナンシャル　　約5,400円（増配予想）
7182 ゆうちょ銀行　約1,800円（超安定高利回り）
9434 ソフトバンク　約220円（PayPayポイント優待あり）

【2位】AI・データセンター関連
9984 ソフトバンクG　約16,500円（Arm＋AI投資）
6501 日立製作所　　約4,900円（DC・AIインフラ）
6701 NEC　　　　　約5,900円（政府AI案件多数））

【3位】地政学リスクで急浮上！レアアース関連
中国依存脱却で倭国企業に資金集中
9432 NTT　　　　約150円（AIクラウド基盤）
5713 住友金属鉱山　約5,100円（EV磁石材料）
5016 JX金属　　　　約1,600円（米豪提携）
5706 三井金属鉱業　約17,900円（希少金属リサイクル）
5711 三菱マテリアル　約3,100円（トヨタ向け）

【4位】12月“バズり確定”カテゴリ
・バフェット商社：8058三菱商事／8031三井物産
・優待人気：4661オリエンタルランド／9020 JR東倭国
・トランプ相場耐性：8750第一生命HD／7011三菱重工業
・小型急騰株：6366千代田化工（+50%超）／3935エディア（上方修正）
なぜ有料にしないのか？
よく質問されますが、株情報の発信はあくまで“趣味”。
経済的に困っていないため すべて無料で公開 しています。

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フォロワー様には 全銘柄の相談・コード・買い時を期間限定で無料 でお伝えします。 November 11, 2025

過去最高の税金を毎年毎年集めて来ました。。

でも、
ボロボロのインフラは無視し続けました。

自民党です。 November 11, 2025

@negitororooooo 国の税収は過去最高の80兆なのに。なんでこういうインフラ事業を税金でやらずに外国人にばら撒くんだよ。クソ政府。 November 11, 2025

🚨イーロン・マスク氏、AIの3大分野を完全に押さえてます。

「世界中のAI研究者が血眼になって集めている“現実のデータ”」

それをマスク氏は、自分の車でガンガン集めてます📡

車両群が路上を走ることで、莫大な実地データが自動収集できる。

彼はNVIDIA機器を大量に搭載したAI工場も持ってる😃

しかもそれを武器に、3方向からAIの未来を制覇しにきてる構図です👇

🤖 xAI（エックスエーアイ）

→ 「認知的基盤AI」に特化
＝人間レベルの知性を目指す、汎用AIの土台😃

🚗 Tesla（テスラ）
→ 「完全自動運転」のAI開発に集中
＝実世界のデータとエッジコンピューティングの融合💡

🦿 Optimus（オプティマス）
→ 「人型ロボット」の開発が進行中
＝AIを“実体”に宿らせるプロジェクト😃

しかも…彼、政治的にもちゃっかり動いてます。
次期トランプ政権とAI政策のリンクにも言及。

マスク氏は明確に影響力を持っている。

テスラを“AIとロボティクスの企業”として位置づけている。

彼が見ているのは、ただのガジェットの進化じゃない。

**“国家のインフラとしてのAI”**を、最前線で組み立ててる感があります📡

彼は将来を非常に楽観視している。
そして、まさに**“正しいもの”**に取り組んでいる😃

その“正しいもの”が、果たして人類にとっても“正しい”のかどうかは……

これからの私たちが試される番かもしれません📉📈😃 November 11, 2025

ꉂ📢 #TRON News 第8️⃣回

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#KBW2025 Justin san氏の想いとは⁉️
【暗号資産は次世代の金融インフラ】
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KBW2025で @justinsuntron 氏の発言から、 @trondao が目指す展望が見えてきましたので考察してみました😎👌

💡Justin Sun氏の発言要所まとめ
﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌
・暗号資産は投機に在らず
・暗号資産は次世代の金融インフラ
・理想論ではな無く、実装/普及段階
・分散型ステーブルコインが重要
・SunperpやUSDDへの言及
・合法的で透明性の高いモデルを確立

簡単にまとめると、上記の内容を説明しています‼️
では、TRON DAO の目指す姿と絡めて、考察していきましょう🙌

✅ TRONの《金融インフラ化》
前回で説明した通り、TRONは世界最大規模のUSD決算チェーンです。
決算 ⇒ 資産運用 ⇒ 金融サービスと領域を拡大する事で次世代金融インフラのリーダーシップを担いたいのです！

✅ 決算 × RWA ×Defi
決算領域の1位を獲得しているTRON。
RWAとDefiが次のTRONの首位目標と言えるでしょう！
この三角形を達成させる為には、Defi領域ではSunperpとUSDDの発展が欠かせないものになります👌

USDD ・・・通過安定基盤
⇒ TRON独自の経済圏確立(脱USDT)
Sunperp・・・Defi/デリバティブ
⇒ 早い/安い/大容量処理で相性抜群

✅ 規制回避から適合へ
最近の規制を見ると、CEX よりも DEX/分散型ステーブル/オンチェーン金融が重視されています。
USDD/Sunperp共に、規制を回避するのでは無く、規制に適合するモデルとなっています！

🔥 考察まとめ(TRONビジョン)
﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌
・送金チェーンから金融インフラへ‼️
・SunperpでDefi市場で首位に‼️
・決算 × RWA ×Defiで生き残る戦略‼️
・将来的な規制に耐えうるモデルを‼️

最近、TRON DAOや @TronDao_JPN の発表でRWAやDefiに関する記事が多いのも、上記ビジョンからくるのが理由だと思います🫡

#TRONGlobalFriends 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

久しぶりにポストすると、やはりあれやこれやと批判リプが飛んできますね。
めんどいので一括で返信します。

緊縮派のみなさんへ。
答え合わせは過去の制度と統計で確定してます。

1997年からPB黒字目標が法律・閣議決定・骨太方針で固定。
同じ期間、倭国は実質GDP低成長、実質賃金横ばい、設備投資も停滞。
先進国で唯一の長期停滞がこの期間に一致してます。

IMFの理事会議事録と国別レポートには、
債務残高や利払いで財政方針を判定すべきという記述はありません。
倭国財政を積極的と断定する記述もない。

これも照合済みの採点内容です。

あなた達のチャートが1年で吹っ飛ぼうが、普通にどうでもいいんですよ。

ここから先はカンタンな話です。

①政府は、国内需要・設備投資・賃上げ・子育てインフラに届く支出を意図して増やす。

②日銀は、金利とオペを物価だけでなく成長・雇用の指標とセットで運営する枠組みにする。

③人口動態の制約を前提に、労働参加と生産性を底上げする投資を優先する。

この方向性にもちろん異論はあっていいですが、
少なくとも「今までの優先順位のままで良い」という結論には、
過去30年の統計からは辿りつきにくいはずです。

やっとここまで来た。

チャート職人の批判リプの作業量には敬意。
ですが、国家を動かす採点はそこじゃないので肝に銘じておいて下さい。 November 11, 2025

「維新政権で大阪の景気は良くなったのか？」

◆結論
大阪の景気は全国平均より低い。
維新が誇る「成長」「民間活力」の実感は、統計を見る限り裏付けはなく、むしろ衰退を招いている。

以下、御一読の上、御賛同賜りましたら、周知のほどよろしくお願いします。

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◆１．経済成長

大阪府の名目GRPの伸び
→ 維新政権が本格化した2012〜2019年の伸び率は全国平均を下回る。

大阪府：＋7.8％
全国平均：＋11.3％

つまり、“大阪だけ鈍い”。

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◆２．給与・所得の伸び

厚労省「毎月勤労統計」「賃金構造基本統計」

大阪府の実質賃金上昇率：全国平均以下
名目賃金も全国と比べて伸びが弱い
さらに非正規比率が高止まりし、働く人の底上げにつながっていない

結論：稼ぐ力は全国より弱いまま。

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◆３．企業数・開業率

中小企業庁「事業所・企業統計」「経済センサス」

大阪府の開業率：政令市・大都市圏の中でも下位
廃業率が高く、純増はマイナス傾向

「民間活力を引き出した」という維新の主張とは逆で、企業は減っている。

---

◆４．人口動態（→景気の体温計）

若年層の流出が続き、出生数も大幅減
東京圏への流出は全国最多クラス
「住みたい都市」調査でも大阪が順位を落とす

経済が本当に良ければ若い世代の流出は止まるはず。
現実は逆。

---

◆５．府の財政

* 財政再建を強調するが、実際は
市町村の一般財源を吸い上げ、府債残高はむしろ増加
* インフラ投資は低水準で、成長投資が不足

「絞りすぎで、成長の芽を摘んでいる」という専門家の指摘は多い。

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◆６．観光ブームは“景気”か？

維新支持者が誇るポイントだが――

* 観光消費はインバウンド依存
* 地元雇用は非正規が中心
* 中小企業の倒産はむしろ増加傾向

派手に見えるが、地元にカネが落ちにくい構造。

どの指標を取っても「維新で景気が良くなった」は成り立たない。
むしろ“全国より伸びない大阪”が固定化している。

---

維新で大阪の景気が良くなった？
→主要データほぼ全部「全国以下」です。

* GRP成長：大阪7.8%＜全国11.3%
* 賃金上昇：全国以下
* 開業率：下位
* 若者流出：ワースト級
* 中小倒産：増加

見た目は派手でも、中身はずっと低迷。
これが“維新の経済”の実態です。

以上。 November 11, 2025

倭国人の心にも刺さる。今の世界は四年前のそれとは変わってしまったのだ。そのことに気がついている倭国人は何人いる？いまだにロシアソ連は偉大だ、とか、いい迷惑だとか、いい加減やめたら、諦めたら、とか。いつの世の中に生きているのか。
スマホは使えるが脳内は四年前と変わらない。

⸻

率直に言う。私は3年間、ウクライナ兵を訓練してきたが、「彼らに何の恩義もない」という言葉は、間違っているだけでなく、危険だ。

人はすぐに忘れる。
ウクライナはイラクとアフガニスタンでアメリカと共に戦った。
部隊を送り、我々の兵士の隣で血を流し、見返りを求めることは一度もなかった。
彼らは西側と民主主義を信じていたからだ。自由国家は互いに支え合うという理念を信じていた。

そして今、4年にわたり、ウクライナはアメリカに何度も「死」を願ってきた敵と戦っている。
その敵はいまも、アメリカの主要都市や重要インフラのすべてに核兵器を向け続けている。
そんな敵との戦いが「アメリカとは無関係」だと言う人々がいることが信じられない。

こうした言葉は、第二次世界大戦前のアメリカで聞かれたものと同じだ。
私たちは「これは我々の戦争ではない」と言い、
「ヨーロッパの問題はアメリカの問題ではない」と主張した。
それでも、装備は送った。志願パイロットはイギリスのために戦った。
そして真珠湾攻撃を経てようやく、孤立主義と無関心がどれほどの犠牲を生む誤りだったかを思い知った。

いったい、私たちはいつ学ぶのか。
世界が完全につながっている現代には、孤立など存在しない。
独裁者が力で国境を塗り替え、
戦争犯罪者が核兵器を握り、
民主主義国家が助けられずに一つずつ崩れていく世界で、
「無関係」でいられるはずがない。
宥和は独裁者を止めない。宥和は彼らを増長させる。

私は何千人ものウクライナ兵を訓練してきた。
彼らが自分たちの土地、家族、そして率直に言えば「我々のため」に戦う姿を見てきた。
彼らの闘いがアメリカに影響しないと考えるのは、歴史が教えてきたすべての教訓を無視することだ。
「ここからが我々の問題になる」という一線は、とうの昔に超えている。
それを認めないことこそ、我々が対峙すべき相手を利するだけだ。

こうした思考は「現実主義」ではない。
未来に後悔する新たな悲劇の始まりだ。

アメリカが本当に安定と平和を望むなら、
この世界最前線で戦っている国家を見捨てることはできない。

今助けるか。
それとも、後でもっと大きな代償を払うか。
選択肢はその二つしかない。 November 11, 2025

OpenAIの財務リスクが露呈しました。

世界的トップの金融企業HSBCがOpenAIの「隠れた財務リスク」を暴く衝撃的なレポートを発表しました。

クラウド計算契約の支払い能力に深刻な懸念があるようです。

その衝撃的な詳細を7つのポイントにまとめました。

1. HSBCの結論：OpenAIは現状支払い不能
HSBCがOpenAIの計算契約に対する支払い能力を詳細に分析した結果、現状のキャッシュフロー構造では「支払い不可」になると結論付けました。飛ぶ鳥を落とす勢いのOpenAIですが、財務面では非常に危うい状況にあるという指摘です。

2. 巨大な計算契約：MSとAmazonから合計3,880億ドル
問題の根幹にあるのは、OpenAIがMicrosoftとAmazonから結んでいるクラウド計算契約の規模です。その総額はなんと「3,880億ドル（約58兆円）」に達します。一企業の契約としては異次元すぎる規模です。

3. 迫り来るコスト
さらに衝撃的なのが将来のコスト予測です。2030年までに、年間「6,200億ドル（約93兆円）」ものデータセンターレンタル費用が発生する可能性があると試算されています。この維持費は国家予算レベルです。

4. HSBCの試算：2030年までに2,070億ドルの資金不足
HSBCの試算によると、このままでは2030年までに「2,070億ドル」の資金不足が生じるとされています。さらに、安全性を確保するためには追加で100億ドルのバッファが必要となる見込みです。

5. 驚くべき楽観的仮定
実は前述の資金不足の試算ですら、以下の「超」楽観的な仮定に基づいています。

・2030年までに30億ユーザーを獲得
・デジタル広告市場の2%を占有
・企業AIが年間3,860億ドルを創出

これらが達成できなければ、状況はさらにヤバいことになります。

6. HSBCからの示唆
この危機的状況に対し、HSBCはOpenAIがデータセンターへのコミットメントを「放棄」し、主要プレイヤーが契約に対して「柔軟性」を示す必要があるかもしれないと示唆しています。契約の抜本的な見直しが迫られる可能性があります。

7. 結論：現在のビジネスモデルは機能不全？
この分析は、現在のOpenAIのビジネスモデルが、巨額のインフラコストに対して構造的に機能していない可能性を示唆しています。収益化のスピードがコストの増加に追いついていないのが現状です。 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

クリプトのエコシステムは3つのレイヤーにより成り立ちます。
Yay!とそのエコシステムも、このレイヤーを相互に結びつけ、スムーズな体験とエコノミクスを提供していきます。

1）ソーシャルレイヤー
Yay! は倭国と海外に合計1,100万人以上のユーザーがいます。
Yay! アプリは、普段のSNSのような感覚で使える場所で、そこに暗号資産の機能を自然に組み込んでいます。
今暗号資産に関わるほとんどの人はXやDiscordを通じて学び、つながり、web3の世界に入ってきました。Yay!も同じようにコミュニティを通じて多くの人のweb3への橋渡しを行っていきます。
今回のミントだけでも、暗号資産に詳しくなかった人を数百人取り込むことができました。ミッションチャレンジ機能は150万人以上が利用しており、暗号資産に触れやすい環境が整いはじめています。

2）メディアレイヤー
クリプトの世界では、ミームやゲームなど様々なメディア・コンテンツがあり、こうしたメディア・コンテンツのトークン化を行うことでweb2になかった体験を作り出しています。
Prime Passの保有者には、様々なトークンやNFTを通じたエンタメ体験を今後数ヶ月以内に複数パートナーと共に提供していきます。お楽しみに。

3）インフラレイヤー
どのチェーンで、どのDeFiを組み込むか、どのDATと連携していくか、連携するインフラによって将来性が変わっまてきます。
我々はイーサリアムを中心としたエコシステムの中で、複数のパートナーと連携し、一気通貫した体験と、その世界をサステナブルにするエコノミクスを構築していきます。
詳細は後日公開します。 November 11, 2025

✅ネットワークエンジニア永遠の悩み

非エンジニアの人に
ネットワークエンジニアを説明するの
ムズすぎる説

開発系だとプログラマーとか
アプリとかHP作ってるとか
言うと何となく理解されるけど

ネットワークエンジニアって説明むずい

とりあえず、
「今ここでスマホでWi-Fi使ってるやん？オフィスでネット使えるやん？それはネット使えるようにする技術者が居てそれがネットワークエンジニア」って言ってるけど

ピンときてない顔🤔で
「ふーん。そうなんだ」と言われる

みんながどうやってネットワークエンジニアの
説明しているのか気になる

というかインフラエンジニア全般難しそう
LinuxとかAWSとか知らない人も無い人も多いし！ 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

藤井竜王今日はJR姫路で1日駅長に👨‍✈️🚇✨
将棋が盛り上がると地域の人々ファンが喜び交通インフラも強化され皆の移動•環境も守れます
メディアも元気にジャーナリズム強化に繋がり全国の観光文化遺産保全も強化
倭国の和の心伝統が世界に伝わり皆幸せに🥰💖🕊️
#SDGs
#NoWar
https://t.co/0FPONust17 November 11, 2025

NVDA GOOGL
GOOLE様のTPU　ｖｓ　NVIDIA様のGPUについて

1️⃣ 前提
長年AIやりたきゃ NVIDIA様のGPU＋CUDA 一択

Google様のTPUをMeta様が採用検討
で「GPUだけの世界は終わりつつあるよ」っていう問題提起

2️⃣ GPUとは
GPUはもともとゲーム用グラフィックスのための並列計算マシン
→たまたま行列計算と相性が良くてディープラーニングにフィット
⭐柔軟性と汎用性が最大の武器
新アーキテクチャ，新しい活性化関数，状態空間モデル
ぜんぶCUDAカーネル書けばなんとかなる
研究開発・新モデルの試行錯誤では依然として GPU様が王者♔

3️⃣ TPU（Google様のASIC）
TPUは 最初からAIの行列演算だけをやる専用マシン
⭐メモリアクセスを減らす
データをバケツリレー的に流しながら計算
という構造

グラフィックス系のロジックは全部捨ててテンソル演算と電力効率に全振り

汎用性は捨てる代わりに
ワットあたり性能とトークンあたりコストで勝負

4️⃣ コア論点
柔軟性（GPU様） vs 超特化（TPU様）
研究フェーズ
何が起きるかわからない
新アーキテクチャ出まくり
⇒ GPU様が安全で強い

本番運用フェーズ
安定したモデルを世界中にばら撒く
1トークンあたりコストと1クエリあたり消費電力がすべて⇒ TPU様が有利

5️⃣ トレーニング vs 推論

トレーニング
これまではGPU様の独壇場
デバッグ容易＆ツールの成熟度

でも
Gemini様をTPU v4 v5で学習したことで
「最先端LLMでもTPUだけでいけるよ」が実証された
⇒ 性能差というより 使いやすさ／エコシステムの問題だよね

推論
回数がトレーニングの何百万倍も多い
数％の効率差が数億ドル単位の差になる
ここで TPU様の効率が本領発揮
⇒ 大規模サービスの推論基盤ならTPU様がかなり有力

6️⃣ 「CUDAの堀」がどうなってるか
これまでは
なんでもCUDA対応
ライブラリもチュートリアルもまずNVIDIA様
⇒ 事実上のロックイン
でも今は

PyTorch 2
JAX
XLA
みたいな 高レベルフレームワークがハードウェアを抽象化

結論としては
ロックインは“技術”というより“どのクラウドを選ぶか”に移っていくかも

7️⃣ TPUを自作マシンに刺せない問題
NVIDIA様のGPUは
NeweggでもAmazonでも買える
オンプレでも自宅でもOK

TPU様
チップは売らない
時間貸し（Google Cloud様のサービス）だけ
⇒ ハード的には強いけど
クラウドロックインがキツい

Meta様みたいな巨大プレイヤーからすると
TPUのコストとスピードは魅力
でもインフラを競合のGoogle様に握られるリスク
ここが経営判断ポイント

8️⃣ 2025年の結論
研究開発したいなら
→ NVIDIA様GPU一択

安定した巨大推論サービス運用したいなら
→ TPU様も選択肢に

レガシーCUDAコードが山ほどあるなら
→ GPU様一択
超巨大LLMをゼロからスケール優先でトレーニングしたいなら
→ TPUも真面目な選択肢

オンプレ展開したいなら
→ TPU様はそもそも買えないのでGPU様一択

「ユースケースによって使い分けろ」の時代に… November 11, 2025

世界は急速に変化しています

中国、ベトナム国境での巡回にヒューマノイドロボットを配備へ。

これらのロボットは、旅行者の案内、検査、巡回、物流の支援を行い、鉄鋼、銅、アルミニウム施設での産業検査にも使用されます。

Walker S2は、自身でバッテリーを交換できる世界初のヒューマノイドロボットとして注目されており、ほぼ24時間365日稼働が可能になります。

52の自由度、器用な手、重い荷重能力、ステレオビジョン、UBTechのBrainNet 2.0 / Co-Agent AIによる自律タスク計画機能を備えています。

UBTechは、Walkerロボットの累積受注額が11億元に達したと報告しており、今年は500台を納入し、来年は生産を10倍に拡大、2027年までに年間1万台に到達する計画です。

ヒューマノイドロボットはプロトタイプ段階を越え、今や展開されるインフラとなっています。 November 11, 2025

本日は順天堂大学様にお招きいただき、
『データサイエンス × インフラエンジニア』をテーマに1時間程の講演をしてきました。

まっすぐな質問や姿勢に元気をもらいましたし、これからって感じがキラキラして最高でした。

今日の話が、将来を考えるきっかけになれば嬉しいです！ https://t.co/5mE7StSFPt November 11, 2025

1兆円何に使ったの？
はウケるんよ

道路や水道電気など壊滅していたインフラが住めるまでに整い、公費解体、仮設住宅建設は計画通りすべて完了し、災害公営住宅の建設に進んでる

これ全部ボランティアの人たちが少しずつやったとでも思ってるの？

能登のことを言及するなら現実を見てからにしたら？ https://t.co/0LUtbnLDfI November 11, 2025

本日は順天堂大学様にお招きいただき、
『データサイエンス × インフラエンジニア』をテーマに1時間程の講演をしてきました。

学生様のまっすぐな質問や姿勢に元気をもらいましたし、これからって感じがキラキラして最高でした。羨ましい…。

今日の話が、将来を考えるきっかけになれば嬉しいです！ https://t.co/WAY5eZ0tpX November 11, 2025