NVIDIA トレンド
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2025.12.05 23:00
:0% :0% （30代／男性）
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ロボット展で1番大注目のブース‼️
エヌビディアとファナックが協業の産業用ロボット🤖
柔らかいケーブルを配置したり、人にぶつからないようにAIが認識していました😳動きもなめらかですごい
実物を見て、どう考えてもフィジカルAIが普及する時代になると納得した😚 https://t.co/C58nvKuqcc https://t.co/EQrwETbkD9 December 12, 2025
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🦝♐🥬
🌂Eh, wait a minute... Is this real!? I'm so happy!@SamLPrice With the method you taught me, every day has become fun! Thank you!👤 #NVDA 🎱#TSLA$NXT📻#ETF #株価暴落 ↗$LLY#底値買い 💱#MarketTrends https://t.co/1BWgYB9VgR December 12, 2025
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エヌビディアと協業が話題の産業用ロボット大手のファナック‼️
会場で一番ブースに人が集まってました
超大型産業用ロボット「M-2000iA」
車1台を軽々と持ち上げられる、世界最大級の可搬質量（最大2.3トン）を誇るロボット💪
実際見ると、大きさにもびっくりだし、軽々と車運んでて凄いパワー😳 https://t.co/qbx7YR8ZMj https://t.co/35lMhz57XT December 12, 2025
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👁️🗨️12/4 ジェンスン・フアン（エヌビディアCEO） $NVDA
・AIはすべての仕事と職業に影響を与える
・仕事のタスクがAIで劇的に向上
・一部が陳腐化し、新しい仕事が生まれる
・数年前、AI科学者が放射線診断が最初のAI適用分野となり、深刻な懸念となった
・実際にAIが導入され、プラットフォームは完全に置き換わっている
・一方、放射線科医は増加、理由は診断に集中できるようになったから
📝背景解説：AIが入った結果、1人の医師が処理できる患者数が劇的に増え、放射線科医が余るどころか、人手不足が解消されて需要増
📝5年後には放射線科医失業すると言われていたが、現在の米国での求人数は過去最高水準、給与も上昇
・ソフトウェアエンジニアはいらない、コーディングは自動化されると言われている
・エヌビディアでは、100％のエンジニアにAIアシスタント、AIコーダーを使わせている
・結果的に、以前よりはるかに忙しくなっている（笑） December 12, 2025
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📒あなたが信じているS&P500は、もう存在しない ｜ インデックスの中で起きている「静かな変容」
2025年11月30日、1つのnote記事が私の強い興味を引いた。
五月（片山晃）氏による「S&P500神話の終わる時」。インデックス投資バブルの形成過程と、AI投資がもたらす株式市場のレジームチェンジを描いた論考だ。
https://t.co/mlLz2eg0XF
片山氏の論考は、S&P500の神話がなぜ生まれ、なぜ終わりつつあるかを問う。Big TechのAI投資競争が、高利益率・高フリーキャッシュフローという構造を侵食しつつあると。
しかし、私はこの話を読みながらある違和感を感じていた。
これは、「S&P500神話の終わり」という話ではない。
「S&P500の性質そのものの変容」である、と。
あなたが毎月積み立てているS&P500は、もはや10年前のS&P500ではない。同じ名前、同じティッカー、しかし中身は根本的に異なる。これは、より根本的な構造変化が、S&P500の「内部」で進行している。
本noteでは、この「S&P500の静かな変容」に関する考察を行いたい。そして、パッシブ投資家が知らない間に抱えることになった新しいリスクと、その投資特性の変化について論じていきたい。今後の投資判断の何かの参考になれば幸いである。
第1章：S&P500の中で起きている「利益の大移動」
片山氏の論考の核心は、こうだ。
Mag7（Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta、Nvidia、Tesla）は、インターネットとソフトウェアを通じて世界中から売上を回収し、それを株主に還元してきた。この構造がS&P500のPER拡大を正当化し、「信仰」の領域にまで押し上げた。
しかし、AI投資競争により、この構造が逆回転しつつある。設備投資が急膨張し、フリーキャッシュフローが圧迫され、株主還元余力が低下している。
一方、私に違和感をもたらした考えの核心は、こうだ。
インターネット時代、各リクエストのコストは限りなくゼロに近かった。限界費用ゼロ。これがGAFAの高利益率を支えた。
AI時代、この前提が崩壊した。トレーニングも推論も、膨大な計算コストを要する。「考える時間」が長いほど、コストがかかる。
結果として、IT企業の利益の一部は、構造的に半導体セクターへ流出し続けている。
この二つの考えを重ね合わせると、何が見えるか。
利益はS&P500から「消滅」しているのではなく、「移動」している。
数字で見る「利益の大移動」
具体的な数字を追ってみよう。
2025年、Google、Amazon、Meta、Microsoftの4社が投じる設備投資は、合計で4,000億ドルを超える見込みだ。2019年の約700億ドルから、わずか6年で6倍近い膨張。
この設備投資の大部分は、何に使われているか。
AIチップだ。そう、NvidiaのGPUだ。
Nvidiaの2025年度第3四半期（2025年7月〜10月）のデータセンター売上高は512億ドル。前年同期比66%増。四半期ベースで500億ドルを超えたのは史上初だ。
つまり、Big Techの設備投資の相当部分が、Nvidiaの売上になっている。
そしてNvidiaの粗利益率は、2023年1月の56.9%から2025年1月には75.0%へと急上昇した。純利益率は53%を超える。
詳しい数字や今後の見通しについては、以下のnote記事で解説しているのでもし良ければ参考にして頂きたい。
この数字が意味することは何か。
Big Techが「コスト」として支払った資金の大部分が、Nvidiaの「利益」として計上されている。
S&P500内部での再配分
ここで重要な事実がある。
Nvidiaは、S&P500の構成銘柄だ。
それだけではない。Nvidiaは2025年7月9日、史上初の時価総額4兆ドル企業となった。Apple、Microsoftを抜き、世界最大の企業に躍り出た。
S&P500に占めるNvidiaのウェイトは7.2%。これは2位のMicrosoft（6.3%）、3位のApple（5.9%）を上回る。
何が起きているのか。
S&P500の中で、利益の再配分が進行しているのだ。
「プラットフォーム企業」（Google、Amazon、Meta、Microsoft）から、「半導体企業」（Nvidia）への利益移転。
これは「S&P500からの資金流出」ではない。
「S&P500内部での利益の移動」だ。
片山氏は、Mag7がS&P500に「魔法」をかけたと書いた。高利益率の企業に収益が集中することで、市場全体の時価総額が膨らむ構造を。
今、その魔法の「受益者」が変わりつつある。
プラットフォーム企業から半導体企業へ。
Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Metaが稼いだ利益の一部は、Nvidiaのチップ購入を通じて、Nvidiaの利益に転換されている。
そしてNvidiaの時価総額が膨らめば、S&P500におけるウェイトも上昇する。
結果として、S&P500に投資するということは、以前よりも「半導体企業に投資する」という意味合いが強くなっている。
情報技術セクターの支配
S&P500のセクター構成を見てみよう。
2025年12月時点で、情報技術セクターのウェイトは33.40%。全11セクター中、圧倒的な首位だ。2位の金融セクター（13.29%）の2.5倍以上。
しかも、この「情報技術セクター」の中身が変わっている。
かつて情報技術セクターの代表格と言えば、MicrosoftやAppleのような「ソフトウェア/プラットフォーム企業」だった。
今、その頂点に立つのはNvidia、つまり「半導体企業」だ。
S&P500の最大セクターである情報技術セクター。その最大銘柄がNvidia。
これは、S&P500の「性質」が変わったことを意味する。
第2章：NVIDIAが時価総額1位になった本当の意味
歴史的転換点
2025年7月9日。
Nvidiaの株価は一時164ドルを超え、時価総額は4兆ドルに達した。
Apple、Microsoftを抜き、世界で最も価値のある企業となった。
この出来事を、多くの人は「AI銘柄の上昇」として理解している。
違う。
これはIT産業の利益構造が根本から変わったことの、象徴的な証左なのだ。
なぜNVIDIAが最大企業になれたのか
考えてみてほしい。
Nvidiaは「半導体企業」だ。物理的なチップを設計し、TSMCに製造を委託し、販売している。
かつての常識では、半導体企業がソフトウェア/プラットフォーム企業より価値が高くなることは考えにくかった。
理由は単純だ。
ソフトウェアは限界費用がほぼゼロだ。一度作れば、複製コストはかからない。スケールすればするほど利益率が上がる。
半導体は違う。物理的な製品だ。材料費、製造費、物流費がかかる。スケールしても、利益率には上限がある。
実際、SaaS企業の平均粗利益率は約76%、半導体企業は約52%と言われてきた。
しかし、Nvidiaの粗利益率は75%を超えた。
SaaS企業に匹敵する粗利益率を、半導体企業が達成している。
なぜか。
「賃料を徴収するインフラ」への転換
答えは、私が指摘した構造転換にある。
インターネット時代、半導体は「電気代のような消費財」だった。できるだけ安く調達し、コストを抑えるべきものだった。
AI時代、半導体は「賃料を徴収する不動産」に変貌した。計算力は競争優位の源泉となり、いくらでも欲しい戦略資産となった。
需要が供給を大幅に上回る状況が続いている。
TSMCの先端パッケージング能力はボトルネックとなり、Nvidiaのチップは「完売」状態が続く。
需要超過、供給制約、高い参入障壁。
これらが組み合わさると、何が起きるか。
価格決定力が売り手に移る。
Nvidiaは、事実上の「価格設定者」となった。
Jensen Huang CEOが決算説明会で語った言葉が象徴的だ。
「Blackwellの売上は記録的で、クラウドGPUは完売しています」
完売。
需要が供給を上回り続ける限り、Nvidiaは高い利益率を維持できる。
これがNvidiaの時価総額を世界最大に押し上げた本質だ。
S&P500への示唆
NvidiaがS&P500の最大銘柄になったことは、S&P500に投資する全ての人に影響を与える。
S&P500は時価総額加重平均指数だ。時価総額が大きい銘柄ほど、ウェイトが高くなる。
Nvidiaのウェイトは7.2%。
つまり、S&P500に100万円投資すると、そのうち7.2万円がNvidiaに投資されることになる。
2020年のNvidiaのS&P500ウェイトは約1%だった。
5年で7倍以上に膨らんだ。
これは単に「Nvidiaの株価が上がった」という話ではない。
S&P500の性質が変わったのだ。
パッシブ投資家は、知らない間に、以前よりずっと多くの資金を「半導体企業」に投資している。
第3章：「プラットフォーム投資」から「インフラ投資」への静かな変容
インターネット時代のS&P500
2010年代のS&P500は、「デジタルプラットフォーム投資」だった。
GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）に代表される企業群。彼らのビジネスモデルの特徴は何だったか。
限界費用ゼロ。
Googleの検索結果を1件増やすコストは、ほぼゼロだ。
Facebookのユーザーを1人増やすコストも、ほぼゼロだ。
Amazonのプラットフォームに出品者を1人増やすコストも、ほぼゼロだ。
一度インフラを構築すれば、ユーザーが増えるほど利益率は改善した。
これが「スケーリング効果」であり、GAFAの高収益性の源泉だった。
投資家にとって、これは魅力的だった。
設備投資は相対的に小さく、フリーキャッシュフローは潤沢。その資金は配当と自社株買いで株主に還元された。
Appleの2024年自社株買い1,100億ドルは、この構造の象徴だった。
S&P500に投資するということは、この「スケーリング効果」に乗ることを意味していた。
AI時代のS&P500
2025年のS&P500は、性質が変わりつつある。
AI時代、各リクエストには実質的な計算コストがかかる。
ChatGPTに質問するたびに、GPUが稼働する。推論には電力を消費し、チップを摩耗させる。
「考える時間」が長いほど、コストがかかる。
限界費用ゼロの時代は、終わった。
この変化は、S&P500の構成企業の財務構造を根本から変えつつある。
Microsoftの設備投資比率は売上高の約33%に達している。
Metaは2025年に700億〜720億ドル、売上高の38%前後を設備投資に充てる。
Amazonは1,250億ドル、Alphabetは910億〜930億ドル。
Big Tech各社の設備投資比率は、かつての電力会社や鉄道会社に匹敵する水準に達した。
「アセットライト（資産を持たずに高収益を上げる）」というテック企業の強みは、急速に失われつつある。
資本集約型へのシフト
S&P500の上位銘柄を見てみよう。
1位：Nvidia（半導体）← 高収益化
2位：Microsoft（ソフトウェア/クラウド）← 高CapEx化
3位：Apple（ハードウェア/サービス）
4位：Alphabet（広告/クラウド) ← 高CapEx化
5位：Amazon（EC/クラウド) ← 高CapEx化
上位5社のうち、4社がAIインフラ投資のために設備投資を急増させている。
そして1位のNvidiaは、その設備投資を「売上」として受け取る側だ。
S&P500は、「限界費用ゼロのプラットフォーム企業群」から、「資本集約型のインフラ企業群」へと変貌しつつある。
投資特性の変化
この変化は、S&P500の投資特性を変える。
旧S&P500（2010年代）：
低CapEx → 高FCF → 高株主還元
限界費用ゼロ → 景気変動に強い
ソフトウェア的特性 → 高PERが正当化される
新S&P500（2025年以降）：
高CapEx → FCF圧迫 → 還元余力低下
計算コストの存在 → 変動費用構造の復活
ハードウェア的特性 → 減価償却、景気循環への感応度上昇
パッシブ投資家は、この変化に気づいているだろうか。
「何も考えずに積み立てれば報われる」という信仰は、S&P500の性質がある程度安定していることを前提としている。
しかし、その性質自体が変わっているとしたら。
第4章：パッシブ投資家が知らない間に抱えた新しいリスク
パッシブ投資の前提
S&P500へのパッシブ投資が「最適解」とされる理由は何か。
第一に、分散効果。500銘柄に分散されるため、個別銘柄リスクが軽減される。
第二に、低コスト。アクティブ運用と比較して、手数料が格段に安い。
第三に、長期的な上昇トレンド。インフレと経済成長により、株価指数は最終的には上がり続ける。
これらの前提は、今も有効だろうか。
（つづきはこちら！）
https://t.co/Kb83c2cJFX December 12, 2025
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👁️🗨️ジェンスンCEOのOpenAIとの出会い $NVDA
・当時発表したNVIDIA DGX-1（最初のAI用GPU低価格スパコン）世界中で誰も欲しがらなかった、当初、注文は1つもなかった
・唯一、イーロンマスクだけが例外で、使えそうと言ってくれ、これが最初の顧客だとかなり興奮した
・しかし、納入先は非営利の会社だと聞いて血の気が引いた
・DGX-1を作るために数十億ドル費やしており、価格は1つ30万ドルもしたから
・でも、本当に必要だというので、最初に自分たち用に作った（会社におそらくデバック用の量産1台目か？）を箱詰めにして、サンフランシスコまで自分たちで運んだ
・そこの2階に上がったら、この部屋より小さいところにぎゅうぎゅう詰めで働いていて、あの場所がまさにOpenAIだった December 12, 2025
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NVIDIAの幹部が「倭国はもうロボット大国じゃない」と言い切った。
正直、耳が痛い話だが、これは事実だと思う。
フィジカルAI市場は7700兆円規模に膨らむと言われている。AIがロボットを自律制御する時代が来ている。厨房、介護、物流。人手不足で困っている現場にこそ、ロボットが入っていく。
でも、倭国のヒト型ロボット開発は遅れている。米国と中国が桁違いのスピードで開発を進めている。倭国のロボット展を見ても、GMOが展示しているのは中国製のヒューマノイドだ。
かつて倭国はロボット大国だった。ファナックも安川電機も世界トップクラスだった。でも今、ヒューマノイド開発で倭国の名前はほとんど出てこない。
なぜか。
NVIDIAの幹部は「倭国企業は変化に慎重な文化がある」と指摘している。新しい概念を取り入れるまでに時間がかかる。一度アクセルを踏めば早いが、踏むまでが長い。
これ、採用でも全く同じことが起きている。
優秀な人材がいても、採用プロセスが遅い。稟議が多い。決裁者が多い。その間に他社に取られる。スピードで負けている。
倭国企業の強みは、技術の蓄積と現場力だ。でもそれを活かすには、意思決定のスピードを上げないといけない。
労働力不足と高齢化は、世界でも倭国と中国だけが本格的に直面している課題だとNVIDIAは言っている。つまり、倭国には巨大なチャンスがある。
問題は、スピードだけだ。
技術はある。市場もある。足りないのは、決断のスピードと実行のスピード。
あなたの会社は、変化に対してアクセルを踏めているだろうか。
詳しくは日経新聞を December 12, 2025
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これは、2025国際ロボット展を観に行って、強く感じた。
倭国企業が展示してるのは、差別化ポイントが全く不明の、似たり寄ったりのロボットアームばっかり。
ヒューマノイドは中国企業からの借り物ばかり。AIロボティクス学習も、ほぼデータ取れます！ NVIDIAのGPUとソフト使ってます！で終わり。 https://t.co/ZAHWAKPw4V December 12, 2025
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@sgptrh お疲れ様です🫡
アニメ「パソコントラベル探偵団」は1983年に放送された作品です📺️
当垢では2022年11月30日に一度OP主題歌を紹介済です🤓Cさんのリプも残っています🤭
かつてのNVDAのように今後爆上げする銘柄がその中に含まれているとすればたまりませんね😙 December 12, 2025
2/3
🔍 結論から言えば、「次のNVDA探し」は銘柄当てゲームではありません。
本質は、
ポートフォリオの期待リターン × ボラティリティのバランス をどう設計するか。
どれを入れるかよりも、どれだけ入れると時間を前倒しできるのかを考える📐 資産配分。
#投資戦略 #資産形成 #ポートフォリオ December 12, 2025
ありがとうございます泣
一週間くらい前に試したのですが、記憶では確かtorchとtorchaudioとかがcudaに対応しているものじゃないとGPUが使いないだとか、こちらのIssue(https://t.co/Zt6RgSi8n5) にある問題と全く同じことが起きて、その解決策がまだ提示されてない...
といった感じです。
学習や前処理などはNVIDIAのGPUで行われていますか？ December 12, 2025
@VX10005 もう一つ時期的にVD（VirtualDesktopをVDとVRChatの民は省略してます）と最新nVidiaドライバーが相性悪いようです。下記のリンクのモノを使ってみてもいいかもです
Nvidia RTX 30/40 Series: 566.36 https://t.co/c1sZwC6aET
All other Nvidia GPUs: 581.80 https://t.co/CRjd2tnUzn https://t.co/5CEnymVP09 December 12, 2025
倭国新薬（4516）
3444 菊池製作所 3連続S高
フィジカルAIに資金が入る流れ、ついに本格化してきましたね
ファナック×NVIDIAの提携はまさに象徴的で、ロボティクス全体の再評価が始まった印象
このラインナップを見ても“倭国の強みが生きる領域”なのが熱い
本命はあの銘柄だと思い仕込み始めてます👍 December 12, 2025
@kgbukabu フィジカルAIに資金が入る流れ、ついに本格化してきましたね
ファナック×NVIDIAの提携はまさに象徴的で、ロボティクス全体の再評価が始まった印象
このラインナップを見ても“倭国の強みが生きる領域”なのが熱い
本命はあの銘柄だと思い仕込み始めてます👍 December 12, 2025
メモリ高騰がかなり謙虚だと感じてますが要因はやはりAI事業ですかね、、crucialも今後要因にはなりそうですね、nvidia決算も順調だったりしたのでAI産業は絶好調なんですよね、、
どうかメモリ価格下がりますように、、 December 12, 2025
【カスタムポリシー対応の推論型コンテンツ安全性モデル】
NVIDIAがHugging Face上でNemotron Content Safety Reasoning 4Bを公開した。Gemma-3-4B-itをベースとした4Bパラメータのコンテンツ安全性ガードレールモデルであり、開発者が自然言語で記述したポリシーをそのまま読み込んで判定に使えることが特徴である。単一の汎用ポリシーで有害コンテンツやジェイルブレイクだけを弾くのではなく、サービスや地域ごとに異なる制約を推論で解釈して運用できる設計となっている。
このモデルは、ポリシー・ユーザープロンプト・（任意の）アシスタントレスポンスという3要素を入力として受け取り、やり取りがポリシーに従っているかを判定し、その理由を1文で返す。推論付きのReasoning Onモードと、理由を省いて低レイテンシで判定するReasoning Offモードを切り替えられるため、カスタムポリシーの精密な検証と、汎用安全性チェックの高速処理を用途に応じて使い分けられる。推論チェーンを1文要約した効率化により、従来の推論型安全モデルと比べ最大40%高速、より大きな推論モデルとの比較では2〜3倍のレイテンシ改善が報告されている。
学習にはNemotron Content Safety Dataset V2とCantTalkAboutThisトピック制御データセットに、Qwen3-32Bなどの推論モデルから抽出した推論トレースを組み合わせたNemotron Content Safety Reasoning Datasetが用いられた。全体で約36Kサンプル・1Bトークン未満という規模ながら、汎用安全性とカスタム安全性の双方で、有害コンテンツ検出のF1スコアは既存モデルと同等以上の性能を示した。モデルとデータセットはNVIDIA Open Model Licenseのもとで提供され、Hugging Face InferenceやvLLM、TensorRT-LLM、SGLangなど主要な推論基盤で動作し、8GB超のGPUで本番運用が可能となる。 December 12, 2025
NVIDIAのARM採用継続でライセンス料はコスト要因となり、価格競争で不利になる可能性はあります。特にArmの2025年価格引き上げ計画（Reuters報道）で影響大。一方、買収は2020年の試みが規制当局により失敗し、2025年時点で新たな動きは報じられていません。競争懸念から再挑戦は難しいでしょう（FTC、Reuters情報基）。 December 12, 2025
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