Windows10から11へのアップデートで、リリース当初より愛用していたGoogle倭国語入力が絶望的なまでに変換能力を低下させ、あまりにも使い物にならなかったので、この一カ月でATOKとMS倭国語入力を使い比べてみた結果の寸評。

ATOK：現時点での変換能力は一番高いように感じるのだが、年間7200円支払うほどの性能差は感じられない。アホな変換は普通にしまくるので、値段相応に素晴らしく快適とは思わなかった。あとブラウザを強制終了が頻発するのは俺の個人環境だけかな？

MS倭国語入力：特別優秀だと思うことは無いのだが、無料と思えば十分な気もする。動作の重さを感じる瞬間が稀にあるが、気にならないレベル。ショートカット登録などインターフェイスのカスタマイズ余地がほぼ無いのが凄く困る。

Google倭国語：この前まではなんの不満もなかったのが、Windows11にした途端唐突に絶望的な変換をお出ししてくるようになり、最初は自分が脳の病気にでもなったのかとマジで心配になった。クリーンな再インストールしても無駄。キャラや作品名など様々な固有名詞が自動的にクラウド辞書として登録される機能はどの倭国語入力も備えているようだが、それに関してはGoogle倭国語入力がずば抜けて高い。それは今もそう。だが本当に変換能力が終わってる。そしてGoogle側にアップデートする気がほぼ無いのが絶望を加速させる。 November 11, 2025

来るよ。大急騰… 🚀🚀
倭国株式市場--皆さん、準備はできましたか！
グーグル株買良いのか？
ジェネミィそんなにいいんやか？
全力しちゃってもいいかな！
今日買うべき最強の倭国株！🔥🔥

8002 丸紅
7974 任天堂
8053 住友商事
8306 三菱UFJ
8058 三菱商事
8031 三井物産
8316 三井住友
7011 三菱重工
4570 免疫生物研究所
海洋エネルギー＋機器関連株：緊急特報
株価：229 円
目標予測：229 円→3,580 円
この企業は海洋エネルギー関連の設備と技術分野に従事しており、今後の再生可能エネルギー市場の成長に伴い、注目されています！

参入門戸：少資族でも約 5万円で参加可能✨
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投資リズムを的確に捉え、潜在的なチャンスを一つも逃さずに、効率的な投資をサポートします。👍 November 11, 2025

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

Nvidiaが反論「当社のGPUは業界を一世代先取りしています。」

🔸株価下落を受けて自社技術の優位性を強調
Nvidia $NVDA は火曜日、同社の技術が業界の一世代先を行っていると発表しました。

主要顧客であるメタがGoogle $GOOGL のTPUを採用する可能性が報じられ、株価が2.6%下落したことへの対応です。
Xで「Googleの成功を喜んでおり、今後も供給を続ける」としながらも、「Nvidiaはあらゆる場所であらゆるAIモデルを実行できる唯一のプラットフォームだ」と自信を示しています。

🔸汎用性で特定用途向け半導体に対抗
Nvidiaは自社の最新チップ「Blackwell」の優位性を訴えています。

GoogleのTPUのような特定用途向け半導体(ASIC)と比べて、より柔軟で強力だと主張しました。
「NvidiaはASICより高い性能、多様性、そして互換性を提供する」と述べています。

🔸市場シェア90%超でも競争激化の兆し
アナリストによると、NvidiaはAI半導体市場の90%以上を占めています。

しかし最近、Googleの自社製半導体が、高価だが強力なBlackwellチップの代替案として注目を集めています。
今月初めにGoogleが発表した最新AIモデル「Gemini 3」は、Nvidia製ではなくTPUで訓練され、高い評価を得ています。

🔸まとめ
Nvidiaのジェンセン・ファンCEOは決算説明会で、TPUとの競争について言及しました。

Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOから「より多くのチップとデータがより強力なAIを生む」という業界理論が健在だというメッセージを受け取ったと明かしています。
Nvidiaはこの「スケーリング法則」が自社チップへの需要をさらに高めると見ていますが、競争環境は確実に変化しつつあります。

🔸参考
CNBC: Nvidia says its GPUs are a ‘generation ahead’ of Google’s AI chips
https://t.co/sUP1YhnZ9N 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

AI三大巨头同时开大招
Claude Opus 4.5正式发布：
· 在Anthropic最难工程笔试中超越所有人类候选人
· SWE-Bench Verified达80%，创历史最高
· 能发现并合法利用航空改签规则漏洞
· 当前抗提示注入能力最强
与此同时：
· OpenAI推出ChatGPT完整购物研究模式（实时比价+直接购买）
· Google即将支持NotebookLM笔记一键导入Gemini November 11, 2025

サバイバルゲームのアイテムシステム
🐰prompt Nano Banana Pro–Prompt Share㉘–インディーゲーム
Crafting chart for tools in a survival game.The first tier requires only one type of resource.The second tier requires 2–3 different resources.The third tier requires 4 resources plus a special token.The fourth tier requires 5 different resources.

2025.11.26 @higgsfield_ai
on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model. #Higgsfield #HiggsfieldBanana #Nanobananapro #PR #インディーゲーム #Indiegame #kanaworksai 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

"hikari feat.長谷川白紙"
リリースから6年越しでMVが公開されました。

https://t.co/n3vLfrdPl3

今回、GoogleのAI”Gemini”と制作しました。監督は平牧和彦さん（@jamespond628)です。

AIの力も取り入れながら、平牧監督のアイデアと膨大な作業が結実した映像です。ぜひこの映像と共にもう一度この曲を聴き直してみてほしいと思います！

#Gemini
@GeminiApp @googlejapan November 11, 2025

财务自由以后，我有哪些变化？

人生来是自由的，但却无处不身戴枷锁。
—卢梭

在投资理财这方面，我绝对输在了起跑线上。 我30岁才从学校毕业，来到硅谷淘金；32岁开始在券商那里开户投资证券基金；直到39岁时才买了人生的第一套自住房。

由于我出身于普通的农民家庭，又背着一身债务来到美国留学，因此特别渴望尽早“脱贫致富”，实现财务自由。

所以，在刚开始工作后的十几年里，我努力学习理财知识，并尽量多存钱、多投资。期间，为了提高投资收益率，我还曾经尝试投资个股；虽然结果并不理想。

当我最终在45岁实现了财务自由以后，心情并没有当初预想的那样，会“心花怒放”、“放飞自我”、仰天大笑出门去。毕竟那时刚刚跨过了财务自由的门槛，心里还是有很多顾虑，比如担心如果哪天股市暴跌，资产立刻会大幅缩水，一切美梦都成了镜花水月。

不知不觉，又过了几年了。随着家庭财富的稳步上升，我已经确认自己已经成功而且“永久”实现了财务自由。就算今天股市暴跌50%，同时公司把我解雇，我也不担心家里的财务问题。

那么，财务自由后，我自己的心态到底发生了哪些变化呢？

我觉得最大的变化是心态，而不是生活习惯。

我们的消费习惯，并没有发生大的变化。我的消费理念一贯就是：能用钱解决的问题，就不是大问题。但是，我们仍然不会去花钱去买自己觉得不值得的东西上，比如豪车、名表、奢侈的手包。

那么心态的变化，具体有哪些呢？

首先，是投资习惯的改变。我不再追求最高的回报率，但求最稳妥的收益。

比如，我现在绝对不会去投资高风险的产品，比如个股、加密货币等，而会坚守最安全可靠的指数基金。虽然指数基金的回报率可能比不过最热门的个股，比如英伟达，但是我已经不需要这么大的冒险了。

因为根据我的计算，只要我坚持投资指数基金，在我65岁左右时，我的财富足够达到九位数。

我现在的投资原则就是：不要冒没有必要的风险！

其次，是我投资理念的改变。我不再刻意追求固定的资产组合比例，比如90%的大盘指数基金加10%的短期债券，或者要把一点数量的资产配置在房地产上。

相反的，我更加接受多样化、个性化和和适合个人偏好的资产组合。

比如，很多朋友问我：标普500指数基金和纳斯达克100指数基金的比例，如何分配才是最佳？我以前肯定要坚持说：要以标普500指数基金为主。而我现在总是说：不需要纠结这个比例，你喜欢的方案就是最佳的方案！贵在坚持、不折腾。

最后，是我对生活和职业的态度发生了变化。在财务自由以后，我的确再也不担心被公司解雇。这让我的心态更加平和，从而减少了对于未来不确定性的焦虑感。

同时，我也不会太在意就业市场上薪资水平的变化，更不会琢磨着跳槽、找到下一个高薪职位。这也允许我把更多的时间集中在自己喜欢的事情上，比如读书、健身等。

这些也是财富带来的自由 -- 时间自由和选择自由。

如果你已经实现了财务自由，欢迎分享你的体会！

如果你想了解更多我的投资理财经验和见解，请去亚马逊网站或者Google Play Books，购买我的中文理财书《财富捷径》，或者英文版《The Shortcut to Wealth: Your Simple Roadmap to Financial Independence》。谢谢！

这是简体中文版《财富捷径》的链接：
-- Amazon: https://t.co/PnRkz5q91L
-- Google: https://t.co/KuThis41ge

下面是英文版《The Shortcut to Wealth》的链接：
-- Amazon：https://t.co/E4WYKfDlI2
-- Google：https://t.co/yuTm7IzP9i November 11, 2025

Googleのハードウェアの凄さのnote
です
今はものすごい評価されてきたけど、彼らの着実な歩みは知ってほしいです
このnoteで詳しく説明しています
めちゃくちゃ長いけど、渾身の思いで書いていますっ https://t.co/tIkavt6hHE November 11, 2025

🐲🗳 📣投票がよく分からないあなたへ
今回のMMA投票はこんな感じだよ☺️💛

💫 Fans’ Choice 人気投票
世界のファンが推しに1票入れるイベント。
投票は Berriz（ベリーズ） で行うよ。

🗳 やり方は3つだけ
1️⃣ リンクを開く
2️⃣ Google / Appleでログイン
3️⃣ Join → G-DRAGON 👑 をタップ

🗓 11/25〜12/14
📍 1日1票（GLOBAL限定）

最初はぜんぜん分からなくても大丈夫。
私もここから始まったから☺️💛
一緒にジヨンへ届けよ👑✨

🔗 https://t.co/N5TmzlAaIo

🗓25.11.2025
#GDRAGON #ジヨン November 11, 2025

スライド作成はGeminiで作るGoogleスライドよりもNanobanana Proで作るスライドよりもClaude4.5Opusが実用的で編集出来て最高です(個人の好みです) https://t.co/Go57HTBgTn November 11, 2025

Google と Meta の AI チップ取引報道で Nvidia 株が下落

🔸Google の AI チップ外販で Nvidia に競争圧力
Nvidia $NVDA の株価は火曜日に2.6%下落しました。

この下落は、顧客である Google $GOOGL が Meta $META との間で数十億ドル規模の AI チップ取引を進めているとの報道を受けたものです。
情報誌『The Information』によると、Meta は2027年にデータセンターで Google の AI チップを使用するため、巨額の支出を検討しています。

🔸クラウド事業からチップ販売への戦略転換
Google は現在、TPUと呼ばれる AI チップを自社のクラウドサービスを通じて開発者に提供しています。

しかし今回の報道では、Google が自社データセンター外へのチップ販売を検討していることが示されました。
Google は他のクラウド顧客にも TPU の販売を提案しており、Nvidia の年間収益の10%を獲得できると主張しているようです。

🔸大手顧客が競合相手に変わる業界の新展開
Amazon $AMZN Microsoft $MSFT も独自の AI チップを開発しており、Nvidia の最大顧客が最大の競争相手になりつつあります。

Amazon は最近、自社の AI チップ50万個を AI 開発企業アンソロピックに貸し出す大規模プロジェクトを完了しました。
投資会社 DA Davidson は9月の報告で、Google の TPU 事業と AI 部門ディープマインドの価値が9000億ドルに達する可能性があると試算しています。

🔸まとめ
Nvidia は声明で「Google の成功を喜んでおり、引き続き供給を続ける」と述べています。

同社は業界の一世代先を行っていると自信を示していますが、AI バブルへの懸念から株価は圧力を受けています。
大手顧客による独自チップ開発の動きは、AI チップ市場の競争環境を大きく変える可能性があるでしょう。

🔸参考
Yahoo Finance: Nvidia stock falls after report says Google, Meta in talks for multibillion-dollar AI chip deal
https://t.co/GWAKegpYi8 November 11, 2025

昔から「AIバトルはポートフォリオ的に最終Googleが強い」と言ってるけど、単独無双できるかというと否で…
・独禁法あるので無双したくない
・OpenAIもNvidiaもカカシではないので、状況に対応してくる
などがある。Gemini3でてもゲームエンドにはならず、まだまだシーソーゲームになる感 November 11, 2025

中国に行ったことのある人なら実感あるはずで、本当にgoogleとかXが遮断されちゃうんですよね、現地のネットからだと

そして「数万円」というのが重い
大半の中国人の"年収"は実は10万円レベル（実態はもっと酷いかも）で搾取されている

年収の3割も使ってわざわざ書き込みをするはずがない November 11, 2025

なんでよ！！Googleだろ！！！（流れ的に昨日ちょっとエヌビディア買ったって言いづらい‥） https://t.co/H9drgUwZ1V November 11, 2025

高市首相の外交映像を「生成AI」でつくって「うまくいってる」と誤情報を流す人まで登場しているのはヤバいです。GoogleのGeminiでつくったウォーターマークが入っててバレバレでも気にしない。SNSで一瞬見る人の何割かは信じてしまう。なんでもありの情報戦に。通報しました。https://t.co/zOxH02E0jn November 11, 2025

🎊【販売前プレゼントキャンペーン開催‼️】
『 ADDHARD-Shinano Shapekey 』

・内容
「しなの」+「しなのシェイプキー」 (5人)
「しなのシェイプ」のみ (10人＋商品ページのいいね100につき1枠追加）

・参加方法
以下のGoogle formに回答すること！
(いいねもRPも大丈夫！)
https://t.co/76CkpLEaqZ

・期限
〆切：11/27 23:59

#ADDHARD
#Shinano3D November 11, 2025

そうか、GoogleWorkspaceのGeminiちゃんはメールボックス見れるんだから「ねー、ボックス除いてPRっぽいやつ見つけ出していい感じのフィルタ提案よろ～」でいけるんだわ(今やった)
しばらく繰り返せばいい感じに除けるかしら……？ November 11, 2025