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

株・債券投資で生計を立てながら、投資の話から日々の雑感など興味の赴くままに綴るブログです。
最新「AI半導体市場はバブルではない❗️グロスバーグ大山氏が読み解くNVIDIA独走の衝撃事実」
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#株式投資 #世帯保有資産額約5億 #資産運用blg https://t.co/UuIW6AorlL November 11, 2025

2026年後半に利用可能になるNvidiaのVera Rubinプラットフォームのnoteです
間違いなく、これが推論のゲームチェンジャーになります
細部までしっかり解説しているので、是非、読んでみてくださいっ https://t.co/rclWIfJCo6 November 11, 2025

🚨メタが $GOOGL TPUを採用！エヌビディアは終わり？
本質は $NVDA 離れではなく、AI需要がエグすぎて全部必要な状況！勝者は $AVGO
GPUとTPUの決定的な技術差、次世代機『Rubin』で大反撃？

AIチップ戦争の背景と投資戦略を徹底解説！暴落で不安な方は必読👇RP拡散お願い🙏
https://t.co/gcpKk3UIuG November 11, 2025

AI相場「覇権争い！今度は『AI半導体』」👀
GPU vs TPU

時間外
✅グーグル +4.0% ⤴️連日最高値に✨
✅エヌビディア -4.0%⤵️180ドル下回ると形が良くない⚠️

11/25
メタは、2027年に自社データセンターでグーグルの半導体「テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）」を使用する方向で協議を進めている。
👉️合意が成立すれば、TPUはエヌビディア製チップの代替として地位を固めることになる November 11, 2025

今年58歳で、楽天証券を退職しました、月収は1200万円
倭国株とんでもないビッグニュースが来た！🚀ここ最近、株式市場と国債が大量に売られ、リスク回避の動きが強まっています。主な原因は、米国による追加関税や不動産投資の減少です。
さらに、中国との外交摩擦が加わり、市場全体のセンチメントが悪化しています。こうした短期的な影響はすぐに落ち着くはず！
任天堂 （7874）→ 買わないで
フジクラ（5803 ）→ 買わないで
7011三菱重工業→ 買わないで
7453 良品計画 → 買わないで
9002 丸紅 → 3,480円付近必ず買い
9501 東京電力 → 750円付近必ず買い
8031三井物産 → 3,685円付近必ず買い
8136 サンリオ → 7,679円付近必ず買い
8306 三菱UFJ→ 2,160円付近で必ず買い
8058 三菱商事 → 3,470円付近で必ず買い
4755 楽天グループ →610円付近で必買い
7203トヨタ自動車 → 3,100円付近で必買い
3350 メタプラネット → 520円付近で必買い
資金が少ない時こそ、正しい情報とチャンスを掴むことが大切だと思います。

米半導体大手インテルの前最高経営責任者（CEO）で米ベンチャーキャピタル（VC）の幹部を務めるパット・ゲルシンガー氏は取材に答え、ディープテック（先端技術）の分野で「アジアと連携を深めたい」と話した。重視する国・地域に台湾と倭国を挙げた。
さらに、高市首相もG20サミットで重要な貿易協定に署名。倭国の先端技術や半導体分野には追い風が続いています。
その流れを受けて急騰している銘柄に、私たちも注目し始めています。AI・半導体・NVIDIA、そしてソフトバンクグループが重点テーマとして位置づけている分野でもあります。
💡現価：130円
💡予想最高価格：12,500円
詳しい売買のタイミングや戦略はグループ内限定で共有しています。
少額投資の方や主婦の方でも参加でき、しっかりと利益を狙える銘柄です。 November 11, 2025

一応、OpenAIはまだ隠し玉があるらしいのと、プロダクト開発能力は本物なので、ネットワーク効果のある先行者有利のプロダクトをこれから作ってくる可能性も十分にあるかとは思います。
どうもマーケット的な視点では、この辺りの生成AI開発競争やNVIDIAやBroadcomの半導体がなんちゃら、倭国はソフトバンクが〜のような話題が一番美味しいらしいんですが、個人的には上で書かなかったAI for Science周りの話が一番面白いと思っています。GoogleはAlphaFoldをはじめ、ノーベル賞を取ってくるくらいにはこの分野で先行していますが、OpenAIも最近GPT-5を使って色々な科学発見ができたという以下のような報告も出しているので、今後の発展が楽しみです。
https://t.co/Qw2y6KmQOh

Anthropicが今日Claude 4.5 Opusを出したらしいんですが、これはまだ試せてないのでまた後で・・・。 November 11, 2025

ソフトバンクG「ハイテク高なのに…2日連続-10％」🚨
「ChatGPT vs Gemini」の覇権争い？ゲームチェンジャー🤔

✅Google「Gemini3」が高評価
ChatGPT独走にブレーキ
👉️OpenAI出資のSBGに逆風⚠️

✅バフェット氏がアルファベット買い
👉先見の明

✅GoogleはAIハードも強化
👉️自社開発『TPU』でNVIDIAの『GPU』より低コスト⭕️👍

今日の昼
✅メタがGoogleの『TPU』活用検討✨
　→時間外でNVIDIA下落️⤵️ November 11, 2025

11月25日（火）Night Time　日経は小反発　ドル円は156円前半推移と軟調のPPI待ち。

📝 市場動向まとめ
◆ 為替：
ゴトー日で仲値に向け156.98円まで上昇したが、仲値直前の輸出売りで急失速。 その後は156円台後半で底堅い動き。
◆ 株式：
米ハイテク株高を受け半導体株に買いが先行し日経は一時+500円。 ただしSBG急落（10％安）が指数を340円押し下げ、+33円で小反発にとどまった。

◆ 債券：
日銀早期利上げ観測と40年債入札前の調整売りで反落。 長期金利は1.80％へ上昇し円買い圧力も意識。
保有銘柄状況

【長期保有】　-0.51%(+23.09%)  ： 11銘柄(商船三井、神戸製鋼所、大林組、双日、ヒューリック、伊藤ハム米久HD他)
【回転銘柄】　-0.18%(+2.91%)　 ：12銘柄 象印売却

【REIT】　　　+0.38%(+6.52%)　 : 10銘柄（NISA　4銘柄含む）

【NISA保有】 -0.48％(+37.51%) ：7銘柄（旧NISA3銘柄含、REIT4銘柄は除く）
寄り天からのジワ下げで一番嫌いな動き方。下げるならドカッといってもらった方がアクションできるんだが・・・

今夜の注目イベント（JST）
22:30 米PPI（卸売物価指数）
22:30 米小売売上高
23:00 ケース・シラー住宅価格指数
24:00 米企業在庫・消費者信頼感指数
04:00 米財政収支

📌 新たな有望銘柄も調査済みです。 フォロー＆いいねを頂いた方へ、優先してお届けします。 今後ともどうぞよろしくお願いいたします。
#倭国株 #NISA #半導体 #NVIDIA #AI相場 November 11, 2025

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#BitgetWallet #RWA #米国株 #TokenizedStocks November 11, 2025

＼次元、突破。／

NVIDIA BlackwellとAIが融合した、GeForce RTX™ 50 シリーズ。その性能を最大限に引き出すために生まれた、Predator Helios Neo 16S AI。

ゲームもクリエイティブも、限界を超えていく。高速AI演算と効率化されたレンダリングで、ひとつ上のステージへ。 November 11, 2025

【GoogleがOpenAIに勝てる理由】

The Informationの記者が語った「Googleの強み」が完全にチート級。

✅ 資金調達が不要
・本業だけで年間750億ドル（約12兆円）の余剰資金
・OpenAIの累計調達額より、Googleの「1年の小遣い」の方が多い
・資金枯渇の心配がゼロ

✅ 20億人のユーザー基盤
・YouTubeや検索にAIを組み込むだけで、一瞬で世界中に普及

✅ 自社製チップ「TPU」の存在
・NVIDIAのGPUを買う必要がない
・AI専用設計で電力効率が良い
・原価が圧倒的に安い

これがGoogleの本当の恐ろしさ。
OpenAIは高騰するNVIDIA製GPUを買うために資金調達し続ける必要があるが、GoogleはTPUで自給自足している。

要するに「金とユーザーを持ってる奴が一番強い」という、資本主義の真理を見せつけられてる。 November 11, 2025

GoogleのTPUのニュースがありましたが、、、

ニュースのタイトル上：Meta × Google TPUがNVDA下落の「きっかけ」扱い

これは、、

メディアは“わかりやすい理由”を前面に出す。

→ 記事では「MetaがTPU検討でNVDAが3%下落」と書かれる。

でもこれはストーリーの作り方φ(ﾟ-ﾟ=)

TPUは中期（2027年〜）の競争要因であって、短期業績には無関係

MetaがTPU“検討”と言っても、
今のH100/B200の巨大需要は全く揺らいでない。

つまりは

CNBCの記事

「MetaがTPU検討 → NVDA下落」
→ 記事としては分かりやすいからそう書

実際のマーケット

「利確＋オプション売り＋過剰期待調整」
→ NVDA急落の本質はこっち

NVDAはアフターでTPU関係なく下げて、その“後で出た”TPUニュースがプレでさらに下押しした。
メディアはそのニュースだけを強調ってな感じです November 11, 2025

一つだけ言わせてもらいたいことがある

Nvidiaはチャートの形がどうこうとか
そういうくだらない銘柄じゃないから。

みんな息を潜めて待ってんの買いのタイミングを。
いい加減学習なさい。
GPUで。 November 11, 2025

「Blackwell」という怪物を、給電した端から2割のエネルギーを捨て続ける「欠陥インフラ」に繋いでいる。

この致命的なミスマッチに、どれだけの投資家が気づいているだろうか。
NVIDIAの株価が駆け上がる一方で、その裏で「物理的な限界」が静かに、しかし確実に迫っている。AIの進化スピードに、給電設備がまったく追いついていないのだ。足元の現場では「電気を流せば流すほど損失が生まれる」という事態が起きている。

既存の電力インフラは限界だ。AIの進化速度は電力網の更新速度を完全に凌駕してしまった。この乖離が臨界点に達した時、AIの成長曲線は強制的に頭打ちになる。これはバブル崩壊ではない。「物理的制約による窒息」だ。最新のBlackwellが電力を供給できず、ただの「高価な板」と化す未来を想像してほしい。

危機の中心にあるのがNVIDIAの「Blackwell」だ。
フラッグシップであるGB200 NVL72ラックの熱設計電力は、120kW〜140kWに達すると予測されている。従来の標準サーバーラックがわずか10kW〜20kWであることを考えれば、単位面積あたりのエネルギー密度を一夜にして10倍以上に引き上げたことになる。

これは、家庭用ドライヤー数本で済んでいたラックのスペースに、突然、小規模な工場の生産ライン全体の電力を注ぎ込むようなものだ。 1兆パラメータ級のモデルを動かすため、2080億個のトランジスタを詰め込んだ結果、物理的な必然として消費電力が爆発した。AIの道具そのものが、革命の基盤であるインフラを破壊しかけている。

ラックレベルの熱問題は、そのまま地球規模の需給問題に直結する。 IEAによれば、データセンターの電力需要は2030年までに約1,000TWhへ倍増する。これは現在の倭国の総電力消費量に匹敵する規模だ。アイルランドでは2026年までに電力消費の32%をデータセンターが占めるという異常事態が予測されている。

ここで大問題が起きる。
電力の「量」が足りないのではない。「給電効率」が絶望的に悪いのだ。

現在のデータセンターの給電システムはこうだ。

1. 発電所から電気が届く
2. 使いやすいように変換する（1回目）
3. 送りやすいようにまた変換する（2回目）
4. チップが食べるためにまた変換する（3回目）

この「変換」を繰り返すたびに、電気が熱となって消失していく。現在のAC（交流）給電システムでは、このプロセスで無視できないロスが発生する。

100億円分の電気を買っても、計算に使われる前に、最大で約20億円分がただの「熱」となって消えている計算になる。

さらに最悪なことに、その「20億円分の熱」がサーバー室を灼熱地獄にするため、それを冷やすための冷却代がさらにかかる。

「お金を払って熱を作り、お金を払ってそれを冷やす」
これほど馬鹿げた商売があるだろうか。

1つの棚で10万円程度の電気代なら、この無駄も無視できたかもしれない。しかし、Blackwellの時代には、1つの棚で使う電力が桁違いに跳ね上がる。この「20%の無駄」は、企業の利益を直接削り取る致命傷になる。

AI学習プロセスでは、数万のGPUが一斉に同期して計算し、電力需要がアイドル状態からピークへミリ秒単位で跳ね上がる。業界で言う「スパイキーな負荷」だ。従来の発電設備はこの急激な変動に追従できない。AIデータセンターは、送電網にとって極めて「行儀の悪い」客なのだ。

では、既存設備で耐えられるか？答えはNoだ。 現在のデータセンターは交流（AC）前提だが、このアーキテクチャは限界を迎えている。 AC受電→DC変換(UPS)→AC変換(配電)→DC変換(チップ)。 この多重変換プロセスで、効率は82%程度まで低下する。100MWの電力を買っても、18MWは熱として捨てている計算だ。

1ラック10kWの時代なら許された非効率も、100kWを超えるBlackwell時代には経済的自殺行為となる。 ここでNVIDIAの真価が問われる。彼らはこの「電力の壁」を予見し、単なる半導体メーカーから、エネルギーインフラ全体を再定義する「システムアーキテクト」へと変貌しようとしている。

そこでNVIDIAが出した答えが、「高圧直流（HVDC）」による給電システムの刷新だ。

理屈は極めて合理的だ。
「最初から最後まで、変換せずに直流で給電すればいい」

データセンターから交流（AC）を追放し、直流（DC）で統一された「AIファクトリー」を構築する。発電所からチップまで、電気を「直流」という一つの形だけで流す。そうすれば、無駄な変換ロスはなくなり、発熱も抑えられ、冷却代も浮く。

NVIDIAは、ただの「チップを作る会社」であることを辞めた。彼らは今、データセンターの「給電網」そのものを支配する「インフラの王」になろうとしている。

投資家が今すぐ見るべきは、ニュースに踊る「次世代AIの性能」ではない。そのAIを動かすための「血管」、つまりこの新しい電力インフラだ。

古い「交流」の設備が捨てられ、新しい「直流」の設備に入れ替わる時。そこに、次の巨大なチャンスが眠っている。

電線、電源ユニット、冷却装置。
地味だが、AIの心臓を動かすために絶対に不可欠なこれらの技術を持つ企業に、莫大な富が流れ込むことになる。

あなたは、この物理レイヤーの激変にどう資金を張り、どの銘柄でこの波に乗るつもりだろうか？ November 11, 2025

地震見てたいのに…笑

米国、小売売り上げ悪い…笑
だから、年末商戦価格あげないで
価格競争なるっていったろ…苦笑

だが、倭国国債お前は違う…笑

トランプ大統領…このままなら中間選挙負けるな…笑

NVIDIA、Bitcoin…笑
ディプレッション…

ドル円…
https://t.co/zcOQXydjms https://t.co/kjtuV3xmd6 November 11, 2025

@yukimamax ブロードコム、グーグルとんでもなく上げてますね。

ヒーロー（エヌビディア）は遅れて登場するもんだぜ！！！
エヌビディアの仕込み時！ November 11, 2025

@abcyorochimaru こんばんは。
エヌビディアのチャートを見てると、短期的にはアルファベットの方がよさそうでしょうか。 November 11, 2025

以前紹介したEA、おかげさまで好評みたいで嬉しい限りです😊まだ使ったことない人は、noteで詳細確認してみてね！

https://t.co/H9vZt0Kha8

投資初心者/雇用統計/ビットコイン/イーサリアム/リップル/エヌビディア/FX/ドル円ロング/米国株/日経平均 November 11, 2025

エヌビディア決算良かったのにこんなに下がる？ November 11, 2025