👁️‍🗨️2024/05 ジェンスン・フアン（エヌビディアCEO/スタンフォード大にて） $NVDA
・私の長所の1つは期待値がとても低いこと、一方スタンフォードの卒業生の多くは高い期待を持っている（学校で成功し、上位の成績を収め、学費を払えるほど恵まれ、地球上で最高の機関を卒業する）
・高い期待値を持つ人は回復力が低い。残念ながら成功には回復力が重要。私はそれを教える方法を知りませんが、苦難が起こることを祈る（笑）
・私は幸運にも成功の機会も多かった一方で、挫折と苦難もありました。今でも会社で『痛みと苦難』という言葉を喜んで使います。『これで大きな痛みと苦難が生まれるぞ』と、なぜなら、それで鍛えられるから
・偉大さは知能から来るのではなく、人格から来ます。人格は賢い人から形成されるのではなく、苦しんだ人から形成されます。だから、あなたたちに願うなら、スタンフォードの学生諸君に、『たっぷりの痛みと苦難を願います』。 November 11, 2025

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凄まじい規模！世界の半導体売上が7〜9月の3カ月だけでなんと“約32兆円”！？NVIDIAがあっとうてきな首位、倭国からはソニーも売上+51%で世界12位！AI特需での好調、そして26年に心配される「AI依存の反動」まで、生活者目線でやさしく整理します👇

—今回なにが起きた？
・対象は2025年7〜9月（第3四半期＝3Q）。
・世界半導体市場は2,080億ドル（約32兆2,400億円／1ドル=155円）で、四半期として初の「2,000億ドル超え」！
・2Qから+15.8%、前年同期比+25.1%と、なんとリーマンショック後級の伸び。

—ランキングの中身（NVIDIA＆メモリ）
・1位NVIDIA：売上570億ドル（前期比+22%）。2位サムスンの2倍以上という“圧倒的存在感”。NVIDIAはAI向けデータセンター（AIの工場のような巨大サーバー群）で使うGPU（大量計算が得意な頭脳チップ）をほぼ独占的に供給。
・2位サムスン、3位SK hynixはメモリメーカー。AIサーバーやスマホ・PCの「データをためる部品」がよく売れています！
・唯一マイナスのMediaTek（▲5.5%）は、スマホ向けの頭脳チップを設計する台湾企業。スマホ市況の弱さが響いた形。

—倭国勢ソニー・キオクシア・ルネサス
・ソニー：41.7億ドルで世界12位。前期比+51%と大ジャンプアップ！iPhoneなどスマホ向けなどの高性能カメラ用イメージセンサーが好調。
・キオクシア：30.4億ドルで15位（+31%）。AIサーバー向けのデータをためる半導体の需要増が追い風に。
・ルネサス：22.7億ドルで18位（+3%）。自動車向け半導体が主力で、在庫調整もあり伸びは小幅。

—25年4Qと「ガイダンス」とは？
・“4Qガイダンス”＝企業が投資家向けに出す「次の四半期の売上・利益の見通し」のこと。
・TOP20のうち、25年10〜12月（4Q）のガイダンスを出したのは14社。そのうち、9社が増収予想、5社は減収見通し。
・NVIDIAは+14%、AMDは+3.8%、Sandiskは+13%など、AI＆データセンター向けはまだ伸びる見込み。
・一方でInfineon（▲8.7%）、ソニー（▲9.2%）など、自動車・スマホ関連の一部は減収予想。

—「AI依存の反動」はある？
・25年は「AI向けがほぼ一人勝ち」のAI特需イヤー。
・今回のデータをまとめた米国の半導体専門リサーチ会社は「26年はAIの伸びが落ち着き、PC・スマホ・自動車など25年に沈んだ分野が回復する可能性」とコメント。
・世界半導体市場全体では、26年は+12〜18%成長という間の暫定予測。

—生活者としての見方
・短期的には「AI関連にお金が集中 → その反動」で、株価の振れ幅が大きくなりやすいかも。。
・中期では、AI＋メモリに加えて、PCの買い替え、スマホカメラの高性能化、EV・自動運転など“身近な分野”にも波及していく可能性。
・熊本で半導体材料の営業をしている立場から見ても、設備投資はAI以外の領域にもじわじわ広がっている実感があります！今後も要注目ですね！！ November 11, 2025

あ、あの
nvidia180.6ドルなんですけど
昨日172ドルで1万株買ったんです
いくら勝ちですか？？ 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

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

👁️‍🗨️11/27 きょう買いたいメガテック $GOOGL
エヌビディア、ブロードコム、アルファベットはモグラ叩きのように凹んだ銘柄を買えばOK👍

① 浅い押し目：308-312ドル
新規勢やポジ足りない人はここで軽めに追加！近い週次のMax Pain！

② 1段深め：298-303ドル
50日線なども含め、大台節目のここが本命の押し目になりやすい。

③深めの押し目：276-282ドル
これまでのレジサポライン、200日線など集中。ここではしっかり買いたい。

④全ブッパライン：240-243ドル
週足サポートや遠めの満期のMax Pain。流石にここまでは来ないでしょうが、ここまでくるならキャッシュポジゼロのラストハイパーナンピン。 November 11, 2025

Nvidia のGPUはまだまだ飛ぶように売れますよ。
TSMCが限界スピードで工場を拡大して生産してもいくらでも買い手がつく。
マネタイズできるかの問題が株安誘引であり、そこにGeminiが出て来たのがタイミング悪かったのであって、需要は無限にある。 November 11, 2025

なるほど。Nvidiaは製造とR&Dコストに70%以上の大きなマージンを乗せてGPUをクラウドに販売し、クラウド価格を押し上げている。Googleは、製造コストに近い価格でTPUを構築し、積極的なクラウド価格を押し出す

これが垂直統合で、チップからネットワーク、クラウドの全体のスタックを所有することで価格競争力が出てくる。学習は最速のチップを好むが、モデルが稼働するとコストの大半は推論に費やされ、安定した低コストのハードウェアが重視される

推論が支出の90%を占めるようになれば、勝者は最低のトークンあたりのコストを提供する者になる。Googleの計画はTPUでトークンコストを継続的に削減し、クラウド価格を通じてその節約を顧客に還元すること

Nvidiaは最先端のトレーニングで強さを保ち続けるが、ワークロードがTPUでの安価な推論に移行すれば、高いマージンは縮小する可能性がある

ディストリビューションもGoogleにとって大きなレバレッジで、Googleは検索、YouTube、Android、ワークスペースを通じてTPU容量を埋め尽くすことが可能 November 11, 2025

📘 #毎朝の相場まとめ｜11/27（木）

【利下げ観測の温度上昇 × 景気指標の弱さで“幅広く買い戻し” — テックは明暗】

米国株🇺🇸は3指数そろって上昇。
🟩NYダウ：＋0.67%
🟩S&P500：＋0.69%
🟩ナスダック：＋0.82%

ダウ中心に買い戻しが入りつつ、ナスダックも4日続伸。
利下げ観測が相場を支える一方、半導体・AIの戻りは銘柄ごとに差がある展開。

🔥 背景（3つ）
【① 利下げ観測の強まり（景気指標が後押し）】

・26日発表の米シカゴPMIは36.3（予想45.5）と急低下。
・失業保険申請は予想比強めも、総受給者196万人と高水準が続き、労働市場の“減速シグナル”。
→ 景気の弱さが「利下げ余地」を意識させ、株買いにつながった。
・複数のアナリストは、“追加利下げ → 消費・企業活動の下支え”という連想が投資家心理を改善したと指摘。

【② 幅広い銘柄に買い戻し（景気敏感が復調）】

・今回の上昇はテック一辺倒ではなく、小売・資本財・生活必需品・航空・住宅など幅広く資金が回った。
・ボーイング・ウォルマート・マイクロソフト・ゴールドマンなど、ダウ構成銘柄の上昇が目立つ。
→ 「低金利 × 景気安定」シナリオを織り込みにいく動き。

【③ テック・半導体は“銘柄差のはっきりした展開”】

・ナスダックは4日続伸も、方向性はまちまち。
・NVIDIAは戻り鈍く、一方でAMD・ブロードコム・マーベルなど半導体は買いが目立った。
・AI半導体の競争激化懸念（MetaがGoogleチップを検討報道）がNVDAの重し。
→ 「AI・半導体」テーマに対しては選別色が強い地合い。

📈 セクター動向

・強い： 一般消費／小売／資本財／半導体の一角（AMD・ブロードコムなど）
・弱い： 一部ヘルスケア（メルク）、ソフトウェア（CRM）
・まちまち： 情報技術全般（AI・半導体で明暗）

🔍 個別銘柄

・ボーイング（BA）：景気改善期待の波及で買い優勢。
・ウォルマート（WMT）／ナイキ（NKE）：消費関連へ資金回帰。
・マイクロソフト（MSFT）：大型テックの中でも相対的に堅調。
・NVIDIA（NVDA）：AI半導体の競争懸念で戻り限定。
・AMD・ブロードコム・マーベル（MRVL）：半導体の一角に買い。
・セールスフォース（CRM）／メルク（MRK）：需給要因などで売られる。

✍️ まとめ

📉 昨日は： 弱い景気指標 → 利下げ観測の温度上昇 → 幅広く買い戻し、という構図。
📊 ただし： テックと半導体は“明暗”が継続。NVDAは警戒感が継続し、選別が鮮明。
🧭 今日の注目：
① 金利（利下げ観測の維持）
② 半導体・AI関連のセンチメント（競争懸念の織り込み度）
③ 感謝祭前後の“薄商い”による値動きのブレ November 11, 2025

NVDAせめて165切ってくれないと全然ウキウキ買い場ウォッチングな気分になれない November 11, 2025

含み益が止まらない、どうもありがとう。🤣
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、1ヶ月の観察を経て、彼のアドバイス通りに同じ銘柄を買ったら152万円もうかりました！
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米国株市場は続伸
12月利下げ観測強まる
半導体堅調。AVGO連日最高値更新。NVDAも下げ止まり

金利↓、原油↑、ゴールド↑

#おはぎゃーBOT https://t.co/TfIz0WvEXJ November 11, 2025

おはロッケンロール🎸⚡️

米国市場上げましたね。
エヌビディア、ブロードコム、AMDが上昇。
いい感じです！

倭国市場、日経先物も上昇、今日は半導体株が強いかな？

本日も頑張っていきましょう。 November 11, 2025

おはようございます☀

🇯🇵日経平均先物：50127
🇯🇵10年金利：1..802
💰ドル/円：156.47
🇺🇸ダウ先物：47,427
🇺🇸S&P500：6,809
🇺🇸ナスダック：23,214
🇺🇸2年金利：3.479%
🇺🇸10年金利：3.994%
🥇NY金先物：4,170
⛽️WTI原油：58.58
🪙BTC/USD：89,855
⚠️VIX指数: 17.20

26日の米株式市場でダウ平均は4日続伸し、一時400ドル超高となるなど堅調に推移しました。11月のシカゴ購買部協会景気指数が市場予想を大幅に下回り、雇用統計でも総受給者数が高水準を維持するなど、低調な米経済指標が相次いだことが背景にあります。市場では、これらの指標が景気や雇用情勢の減速を示唆し、米連邦準備理事会が利下げに踏み切る余地があるとの観測が改めて意識され、投資家心理の改善につながりました。

FRBの利下げ観測を背景に、株式市場は引き続き堅調です。次期FRB議長の人選も進んでおり、ベセント米財務長官は25日中に最終候補者5人との第2ラウンド面接を終了する見通しを示しました。トランプ大統領は、現任のパウエル議長の後任をクリスマス前に発表する可能性が非常に高いと述べました。最終候補者には、ハセット、ウォーシュ、ウォラー、ボウマン、リック・リーダーの各氏が残っているとみられています。

AI市場では、グーグルの存在感が急速に高まっています。
• グーグルの勢い回復:
かつて出遅れが指摘されたグーグルは、最新AIモデルGemini 3が高く評価されるなど、勢いを取り戻しています。同社のAIアプリ利用者は6億5000万人を数え、競争力を高めています。
• TPU需要の拡大とエヌビディアへの圧力:
グーグルの独自AIチップ**TPU（テンソル・プロセッシング・ユニット）**に対する需要も拡大しており、メタ・プラットフォームズが数十億ドル規模での導入を協議していると報じられました。これは、TPUがエヌビディア製チップの代替として地位を固め、AI半導体市場が独占から競争へと移行する転換点となる可能性を示唆しています。この報道を受け、エヌビディア株は下落し、時価総額が大きく減少しました。

エヌビディアは、著名投資家マイケル・バーリ氏によるAIバブルや会計手法への批判に対し、異例の非公開メモで反論するなど、市場の警戒感に神経質に反応しています。
バークシャー・ハサウェイがアルファベット株を取得したことも追い風となり、同社株価は上昇し、時価総額4兆ドル到達に近づいています。

なお、27日は感謝祭の祝日で米市場は休場となり、28日は短縮取引となるため、市場参加者が少なく、高値圏で膠着感が出て来ると思われます November 11, 2025

おはようございます。木曜日、週後半のスタートです！☕️✨
今週もあと少し、まずは昨夜の振り返りからいきましょう👀

🇺🇸NY市場（11/26終値）
📈ダウ：47,427.12（+314.67 +0.67％）
📈S&P500：6,812.61（+46.73 +0.69％）
📈ナスダック：23,214.69（+189.10 +0.82％）
→ NVIDIAやデルなど、AI関連の好決算がハイテク株の回復を牽引しました。
個人消費への懸念はあるものの、12月利下げ観測の高まりが支えとなり3指数とも続伸。VIX指数も低下し、市場には安心感が広がっています🔥

💱ドル円＝156円半ば（11/27 6:00）
→ 日銀の利上げ観測後退で、円は反転安へ。円安基調の継続は、今日の倭国株にとって頼もしい追い風になりそうです。

🇯🇵倭国市場（11/26）
📈日経平均：49,559.07（+899.55 +1.85％）
📈TOPIX：3,355.50（+64.61 +1.96％）
→ 米株高と利下げ期待が重なり、AI・半導体を中心に全面高の展開でした。
銀行や素材セクターにも買いが広がる、非常に強い地合いです💡

📌先物（11/27 6:00時点）
📈日経225先物（12月限）：50,120（+440）
📈TOPIX先物：3,383.5（+16.5）
→ CMEも同水準。東京市場は、今日も大幅高でのスタートが確実視されます🌅

👀本日の注目ポイント
・米国は感謝祭（Thanksgiving）で休場🦃 アジア・欧州市場の動向が焦点に
・利下げ期待85％ → 金利低下トレンドが続くか
・円安156円台 → 輸出・半導体銘柄への恩恵
・国内では「建機出荷」統計や、IPO関連の動きもチェック

📝まとめ
AI・半導体の強さに加え、円安と利下げ期待が重なる「強気ムード」が継続しています☀️
今夜の米国がお休みのため出来高は細りやすいですが、先物の強さから倭国株は堅調な一日になりそう。
リスクオンの波に乗りつつ、利益確定も立派な戦略です。欲張りすぎず、自分のペースでいきましょう💪✨

#株式市場 #日経平均 #ダウ #S&P500 #NASDAQ November 11, 2025

中国、字節跳動のNVIDIAチップ利用を制限——生成型人工知能の「計算資源」と消費者向けAIの潮流

中国当局がTikTokの親会社である字節跳動（ByteDance）に対して、新設するデータセンターでNVIDIA製の高性能チップを使用しないよう事実上の制限をかけたと報じられた。報道は社内関係者の情報を引用しており、今年に入り字節跳動がNVIDIAのチップを大規模に調達していたことや、国が国家資金を受けるプロジェクトに国内製チップの使用を求める指針を出している点も指摘されている。こうした動きは、計算資源をめぐる地政学的な競争が、AI（人工知能＝コンピューターが学習して判断する技術）の実装戦略に直接影響を与えていることを示す。([https://t.co/rvt7ix8lLj](https://t.co/SxLdH4Q3ij))

この制限は単なる部品調達の問題にとどまらない。先進的なAIサービスを支えるには大量の計算能力と専用ハードが必要であり、国内外の企業は供給の確保とコスト管理、政策リスクの三つを同時に考慮せざるを得ない。規制が強まれば、海外製品に依存していた企業は設計の見直しや海外クラウドの活用拡大、あるいは国内チップの導入に踏み切る必要が出てくる。これにより、AIサービスの提供形態や国際的な連携のあり方が変わる可能性がある。([https://t.co/rvt7ix8lLj](https://t.co/SxLdH4Q3ij))

一方で消費者接点の側面では、検索や買い物に組み込まれる生成型の人工知能の存在感が増している。小売業者は年末商戦を前に、AIが直接商品提案や購買導線を作る流れを想定して戦略を調整しており、ウェブ向けの従来型広告だけでなく、AIが参照する「機械向けに整えた情報」を用意する動きが出てきている。こうした変化は、検索サービス自体が最新の対話型モデルを組み込む段階と時期が重なり、消費者行動と企業の投資判断に短期的な変化をもたらす。([https://t.co/rvt7ix8lLj](https://t.co/4RxLtXLNGr))

加えて、主要検索事業者は最新の大規模モデルを検索機能に順次統合しており、一定ユーザーに対して高性能モデルが既に配備された例も報告されている。これにより回答の質や表現が変わる一方、収益化や表示の設計、プライバシーや透明性の確保といった運用上の課題も浮かび上がっている。ハード供給の制約と、利用側の体験や商習慣の変化が同時に進む現在、企業は技術・政策・事業モデルを同時に見直す必要がある。([https://t.co/aYBfao3Elf](https://t.co/AVPCkXkz03)) November 11, 2025

#米市場

上昇

ハイテクの戻りと12月利下げ観測で買い優勢に。

主要3指数は4日続伸。
先週の「ハイテク割高懸念」も、エヌビディアの好決算＆デルの強気見通しで後退。

カールソンCEOは「休暇前後の典型パターンで楽観が出やすい」と指摘。
今の相場を押し上げている主因は“12月利下げ期待”。 https://t.co/YrkucvxNV3 November 11, 2025

みなさま、おはゆりー🌷
11/26米国株市況
3指数とも値上がり⤴️✨️

🍃主要3指数
ダウ +0.67％☀
NASDAQ +0.82％☀
S&P500 +0.69％☀

🍃ハイテク関連
SOX +2.76％☀
FANG+ +0.16％☀
NVIDIA +1.37％☀

🍃S&P500
バリュー +0.73％☀
グロース +0.71％☀

🍃高配当ETF御三家+1
HDV +0.25％☀
SPYD +0.71％☀
VYM +0.89％☀
VIG +0.73％☀

最近バリュー系がいい感じ
半導体中心にグロースも値上がり
いい雰囲気✨️

🇺🇸10年債券利回り4.00以下になって
株にはウエルカムかも

ラッセル2000値上がり
VIX 17まで低下⤵️
ハイイールド債　小幅高
リスクオンムード✨️

ドル円 156.46付近
日経先物 日経比 +580（+1.17%）
昨日に続いていい感じになって欲しい November 11, 2025