国内纳指基金排行榜

过去几年，随着更多的中国家庭开始投资海外股票市场，越来越多的中国基金公司发行了跟踪国际股市的QDII基金。

比如，在2019年8月，中国只有150只QDII基金，总规模仅为800亿元左右。到了2025年8月，QDII基金总数达到了320只，总规模增长到了约8000亿元。

也就是说，在6年内，QDII基金的总规模增长了10倍，平均每年增长46%！这种增长速度，令人瞠目结舌。

而其中，跟踪纳斯达克100指数的基金最引人注目。原因很简单：在过去二十年里，纳斯达克100指数的收益率远超标普500指数。比如，过去15年，纳斯达克100指数的平均年化收益率为19.5%，而标普500指数的平均年化收益率为14.6%，二者相差4.9%。

那么，我们如何挑选这些让人眼花缭乱的纳指基金呢？

一、纳指基金的基础数据

我先前分析过，在挑选指数基金时，我会考虑下面三个因素。

1、基金的规模，越大越好。

太小的基金，流动性就比较差。那么我们在场内交易的时候，付出的买卖价差成本就比较大。

2、基金的历史，越久越好。

毕竟，我们需要时间考察基金跟踪指数的能力。

3、 基金的费用，越低越好。

影响指数基金收益率最重要的参数就是费用。如果一个指数基金的资金全部用于持有指数里的公司股票，那么指数本身的收益率减去费用，就等于基金投资者实际能够取得的收益率。

因此，如果有两款基金跟踪同一个指数，而且跟踪误差相同，那么费用低的基金，往往更值得选择。

例如，美国的Invesco公司先后发布了两款纳斯达克100指数基金，分别是QQQ和QQQM。QQQM的管理费为0.15%，而QQQ的管理费是0.2%；前者比后者低0.05%。

截止2025年9月底，过去3年，QQQM的平均年化收益率是30.99%，而QQQ的年化收益率是30.93%。前者比后者高0.06%，这几乎和二者管理费率的差异（0.05%)一模一样。正因如此，我更推荐QQQM，而不是QQQ。

但是，当我们仔细考察国内的QDII基金时，上述逻辑似乎不成立了，费用并不能完全决定指数基金的收益率。下面我就仔细分析一下。

我们看几个规模最大、发行时间超过两年以上的纳斯达克100指数基金。它们分别是：

1. 国泰纳指基金 513100
2. 广发纳指基金 159941
3. 华夏纳指基金 513300
4. 华安纳指基金 159632
5. 嘉实纳指基金 159501
6. 大成纳指基金 159513
7. 招商纳指基金 159659
8. 易方达纳指基金 159696

下表是它们的基础参数，其中费率包括基金管理费和托管费。

场内ETF 场外 规模(亿) 费率 发行
513100 160213 150 0.8% 2013
159941 000055 260 1.0% 2015
513300 015299 90 0.8% 2020
159632 040046 95 0.8% 2022
159501 016532 70 0.6% 2023
159513 000834 60 1.0% 2023
159659 019547 50 0.65% 2023
159696 161130 28 0.6% 2023

如果单纯从费率上看，嘉实的159501和易方达的159696是最低的(0.6%)，而广发的159941和大成159513是最高的(1.0%)。由于159501的规模要比159696的规模大很多，因此，我先前更推荐159501。

可是，如果我们分析它们的收益率，就会发现它们的表现层次不齐。

截止到2025年9月底，这些基金半年、一年、两年的累积收益率如下。如果基金的历史超过三年，我也列出过去三年的累积收益率。

场内ETF 半年 一年 两年 三年
513100 26.3 29.2 65.4 123
159941 23.5 26.6 62.1 118
513300 23.1 26.0 62.5 115
159632 23.5 25.8 60.3 缺
159501 26.0 26.8 62.2 缺
159513 23.9 26.4 59.9 缺
159659 25.2 27.2 62.5 缺
159696 26.5 27.3 63.8 缺

从上表的数据，我们可以得出以下结论：

-- 1、在过去半年，最高和最低的基金收益率的差距居然高达3.4%。最好的是易方达159696，最差的是华夏513300，次差的是广发159941和华安159632。

-- 2、在过去一年，最高和最低的基金收益率的差距为3.4%。最好的国泰513100，最差的是华安159632，次差是华夏513300。

--3、在过去两年，最高和最低的基金收益率的差距为5.1%。最好的国泰513100，最差的是华安159632，次差是大成159513。

--4、在过去三年，最高和最低的基金收益率的差距是8%。最好的是国泰513100，最差的是的华夏513300。

很显然，单纯用基金费率的不同是无法解释上述收益率的巨大差异的。那么还有什么隐藏在背后的因素呢？

二、影响基金收益率的因素还有哪些？

我觉得最明显的因素是场内基金溢价的差距。如果两只基金最初都没有溢价，而当下基金A的溢价比基金B高，那么A目前的收益率就比B高。

另外一个因素是基金的持仓。众所周知的是，这些基金公司必须从国家外汇管理局那里拿到外汇额度，才能将投资者申购的人民币换成美元购买美股股票。如果基金公司当下没有外汇额度，就只能把人民币现金存在存款账户里，收取几乎可以忽略不计的利息。

这也解释了，为了尽量保持现金的比例低于一个阈值（通常是5%），基金公司不得不限制场外的申购数量，也就是限购，甚至短期关闭申购。当然，投资者在券商账户里交易场内基金是投资者之间倒手，不受基金限购的影响。

如果一个基金持有的现金比例过高，那么该基金跟踪指数的能力就大打折扣了。

比如，如果一个基金A把95%的美元持仓买入纳指成分公司的股票，而其余5%的人民币放在存款账户里，利息率仅为0.3%。如果我们排除溢价的波动，并不考虑分红税，该基金的理论收益率就是：

95% × 纳指指数收益率 + 5% × 0.3% - 基金费率

以2025年为例，从2025年初到9月底，纳斯达克100指数本身的收益率是17.9%。如果该基金没有溢价波动，基金的费率是0.8%，它的收益率就是：

95% × 17.9% + 5% × 0.3% - 0.8% = 16.2%

而如果有另一个有着同样费率的基金B，它的金比例只有2%，那么它的收益率就是：

98% × 17.9% + 2% × 1% - 0.8% = 16.7%

很显然，基金B比基金A的收益率高了0.5%！

由于在任何时候，各个基金公司获得的QDII资金额度不同，而且基金公司在不同基金之间分配的额度也千差万别，我们可以考察单个基金过去三个季度的平均现金比例。现金比例越低的基金，其潜在的跟踪误差就越小。

下表是上述纳指基金的当前的溢价和持仓中的现金比例。

场内ETF 当前溢价 平均现金比例
513100 3.4% 4.6%
159941 1.6% 8.8%
513300 0.8% 4.2%
159632 0.8% 8.0%
159501 1.0% 5.2%
159659 0.6% 3.0%
159513 0.8% 16.8%
159696 1.1% 3.2%

从上表可以看到，溢价最高的基金，刚好就是表现优秀的国泰513100，而它的现金比例也是相对较低的。

而存款比例最低的基金，就是成立较晚、规模较小的招商159659和易方达基金159696。而易方达159696半年的表现也刚好最为亮眼。

相反的，现金比例高企的大成159513、广发159941和华安159632，恰好是表现比较糟糕的基金。

这些数据，再次印证了我的假设：除了费率之外，溢价波动和现金比例也导致了这些基金收益率的巨大差异。

当然，基金价格的溢价是可以波动的，而基金公司在未来获得外汇额度的数量，也是无法预测的。如果一个基金公司突然获得了大批外汇额度，也有可能把现金比例降下来。

三、纳指基金排行榜

综合考量费率、近期跟踪误差和规模，我们可以做一个简单的排行榜。

1、黄金梯队：国泰513100、嘉实159501和易方达159696。

2、白银梯队：招商159659和广发159941。

3、青铜梯队：华夏513300、华安159632和大成159513。

当然，这个排行榜会在未来发生变化；影响因素包括新基金的加入、基金费率的调整、基金公司获得新投资额度的差异等等。

而在当下，我觉得我们最好投资黄金梯队里的纳指基金。

另外，有些基金公司发行的纳指基金，没有场内ETF而只有场外。我们可以用同样的标准选择基金，尽可能挑选低费率（包括管理费、托管费、申购费和赎回费）、低现金比例的基金、成立时间久、规模大的基金。

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みんなおはよう😄
今日もとってもいい天気🌞😊🌞
今日はリハビリとか色々あって
お休みです〜

みんなもそうだと思うけど最近
服選びに困る😕
Googleの服選び見て決めるんだけど
なかなか当たらず暑すぎて汗かいたり
寒ってなったり
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Nanobanana Pro でスプライトGIF動画簡単生成🍌
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あなたの最強魔法、激カワモーション、勝利のポーズなどお気に入りのGIFをこの投稿を引用する形でシェアしてください！

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倭国時間１２月８日０時まで！
賞品等は特にありませんが、僕が一生懸命盛り上げに行きます！純粋にいいねが多かったトップ３と、個人的なお気に入りは１２月８日に発表します

ふつうに楽しいので是非自キャラをぐりぐり動かしてください！ December 12, 2025

Gemini Chrome 的体验简直“离谱”，这才是浏览器 AI 该有的样子，太爽了。
我算是最早一批体验到 Gemini for Chrome（下文简称 Gemini Chrome）的用户，至今已深度使用近 3 个月。它到底有多好用？

这么说吧，我曾是 Edge 浏览器的忠实用户，用了足足 5、6 年。但自从 Gemini Chrome 出现后，我的主力浏览器已经彻底变回了 Chrome。毫不夸张地说，我已经离不开它了。

一句话：Gemini Chrome 重新定义了浏览器 AI 助手，让复杂的「上下文工程」变得像呼吸一样自然。

1⃣ Gemini Chrome是什么？
是原生深度嵌入 Chrome 浏览器的一个 AI 助手。点一下右上角图标，或者直接按下快捷键（Alt+Q），它就会从侧边栏滑出。如下图所示。

2⃣Gemini Chrome的价值
以往我们使用 AI 工具有一个巨大的痛点：提供上下文极其繁琐。

为了让 AI 理解我们的意图，我们需要不断地复制粘贴文本、上传文件、截图标注。我们花费了大量时间在“喂”信息，而不是在解决问题。

而 Gemini Chrome 的革命性价值就在于，它能自动、无缝地理解你正在浏览的内容。

懂“上下文工程”的朋友都知道这意味着什么。上下文工程，就是“为语言模型提供足够背景信息，使任务具备可解性的艺术”。
Gemini Chrome 让你不再需要繁琐地上传截图或复制文本，Gemini 就在那里，随时准备基于你眼前的页面进行分析、总结、创作。

这种“行云流水”的体验，才是 AI 时代该有的样子。

3⃣Gemini Chrome 核心功能与应用场景
1. 即时页面交互：你的专属阅读和写作教练
这是最基础也是最高频的场景。在浏览任何网页时（无论是公众号文章、论文 PDF 还是在线文档），按下Alt+Q即可。
实战 A： 遇到百度文库这种无法复制的网页？直接让 Gemini 总结或提取文字，轻松绕过限制。

实战 B： 我经常在 Notion 写草稿，直接唤出 Gemini 帮我润色一段话，或者基于当前页面写一篇小红书文案。全程不需要切屏，不需要离开当前页面，思路非常连贯。如下图所示小红书正文创作。

2. 跨标签页信息整合：AI 时代的“超级大脑”（杀手锏）
这是 Gemini Chrome 碾压其他同类工具的“杀手锏”功能。
在对话框中，你可以点击“+”号或直接输入“@”，轻松添加其他已打开的标签页作为上下文。另外，新版的角标页设计也更加美观和直观。

实战：我打开了 5 篇关于 AI 新技术的文章，直接跟 Gemini 说：“@这5个标签页，帮我综合写一篇科普文，对比它们的观点。”

3. 流畅的对话体验：Live 语音对话模式与历史记录
Live 模式（语音对话）： 现在 PC 端也支持 Live 模式了。你可以直接开口跟它对话，关键是它能看着你的屏幕回答。这非常适合头脑风暴，那种感觉就像身边坐了一个真人在跟你讨论屏幕上的内容。

历史对话追溯： 点开 Gemini Chrome，你可以轻松选择最近的对话记录，继续之前的讨论。这对于处理复杂任务至关重要，保证了工作流的连贯性。

4⃣未来：它不仅仅是助手，是 Agent
Google 还预告了 Gemini Chrome 即将迎来的更强大的功能，预示着从“助手”到“智能体（Agent）”的演进：

1. 自动任务执行（Agentic 功能）
未来，Gemini 将具备“任务执行助手”功能，能自动处理线上事务。比如，你告诉它“帮我回复微信对话”，或者“把这些商品加入购物车并结算”。Gemini 将在网页上代你完成操作，而你只需说明目标，省去重复、耗时的点击就像Claude for Chrome一样。

2. 智能历史检索
你是否经常忘记上周看到的某个重要网站？未来，你只需问 Gemini：“我上周看到的那个核桃木书桌的网站是什么？” Gemini 就能通过语义理解，帮你快速定位，远比传统的关键词搜索历史记录要智能。

5⃣如何才能体验到 Chrome Gemini？（亲测有效）

目前Chrome Gemini已经正式在美国市场发布了，相比内测阶段，体验要求低很多。但还是必须满足这三个硬性条件：
1-网络环境： 必须是美国（US）节点。

2-会员门槛： 你的 Google 账号得订阅 Gemini Advanced (Pro 或 Ultra)。

3.账号归属地： 这是最关键的，你的 Google 账号所在地必须被判定为美国。

4.如何查看和修改账号所在地？
点击你的头像，查看“服务条款”，可以查看你账号的国家/地区信息。
如果显示的国家不是 US，别急。保持美国节点挂着（通常需要几天到一周），多用用，系统会自动把你的号“迁徙”过去。

等地名变了，再等个两三天，Chrome 右上角那个闪闪发光的 Gemini 图标就会自动出现了。

相信我，一旦用习惯了，你就真的回不去了。

OK以上就是本次分享的所有内容了，若对你有帮助，不妨点个赞，加个关注。
有什么问题，欢迎评论，我看到后会一一回复的。 December 12, 2025

■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

✨ 完全不会编程也能做开发！
今天我整理了一份最新的「无代码/AI开发平台」合集
无需任何编程基础，动动手指，AI 帮你把想法变成网站/App！📱

🪄 V0: 通过 AI 对话生成精美的 UI 界面组件。
🤖 Google AI Studio: 谷歌官方出品，适合小白的 AI 应用快速工坊。
💖 Lovable: 专注于构建高颜值、用户体验友好的可爱应用。
⚡ Bolt: 如闪电般快速，AI 辅助生成全栈 Web 应用。
💻 Replit AI: 在浏览器中用 AI 编写代码，即刻部署上线。
⚪ A0: 极简主义的 AI 生成器，帮你从零构建应用。
📲 Natively: 将现有的 Web 项目一键打包成原生 iOS/Android App。
🆕 Rork: 新晋无代码平台，让你的创意轻松落地。
✨ Vibe Code: 利用 AI 打造自带独特风格和氛围感的应用。
🚀 Rocket: 火箭启动速度，助你的应用点子快速起飞。

觉得有用的话，不要忘了点赞/转发/收藏/关注～
#AI #App #独立开发 December 12, 2025

OpenAIに全賭けのソフトバンクグループ、Google先生のGeminiに覇権を握られそうでにわかに雲行きが怪しくなる : 市況かぶ全力２階建
https://t.co/Vo5H4oZYHK December 12, 2025

【Google Cloud 連載企画】第5弾⚡

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AI覇権争い、グーグルがChatGPTに追いつかない理由

🔸ChatGPTが3年で8億人超の利用者を獲得
ChatGPTは公開からわずか3年で、週間利用者が8億人を超える世界最速級のサービスに成長しました。

年内には10億人に達する可能性もあり、生成AIブームの象徴的存在となっています。
OpenAIのサム・アルトマンCEOは、新しい個性機能などを追加して利用者のつながりを強めています。

🔸性能は向上したGemini、しかし利用者数で大差
グーグル $GOOGL のAI「Gemini」は昨年11月のアップデートで性能テストの指標を大きく伸ばしました。

セールスフォース $CRM のベニオフCEOは「ChatGPTから乗り換える」と公言するほど高評価を得ています。
しかし10月のウェブ版への月間訪問数は、Geminiが1億5300万人に対しChatGPTは11億と、7倍以上の開きがあります。

🔸グーグルの弱点は「使うほど価値が高まる仕組み」
グーグルは検索や地図など実用的なサービスに強みを持つ一方、ソーシャルネットワークのような「エンゲージメント」を高める設計を得意としていません。

AI研究を率いるデミス・ハサビス氏が科学的成果を優先する姿勢も、利用者拡大が進みにくい要因とされています。
対照的にアルトマン氏は「急成長しながら試行錯誤を続ける」スタートアップ流の経営手法を身につけてきました。

🔸OpenAIは「離れにくさ」、グーグルは「賢さ」で勝負
ChatGPTは「会話相手」としての親しみやすさを前面に押し出し、消費者の支持をつかんでいます。

グーグルもGeminiを文章作成やスケジュール管理の支援に活用していますが、既存の検索エンジンやクラウド事業が健在なため、焦る必要はありません。
一方、OpenAIは2029年までに1150億ドルを投じる計画で、無料利用者を有料会員へ転換することが存続の鍵となっています。

🔸まとめ
AI競争は「高度な性能」から「利用者のエンゲージメント」へと軸足を移しつつあります。

大型船のように着実に進むグーグルに対し、OpenAIは高速艇のように加速を続ける必要があるでしょう。
ChatGPTの成長はOpenAIの存続に直結しており、今後も「離れにくさ」を武器にした戦略が続くと予想されます。

🔸参考
AI覇権争い、グーグルがChatGPTに追いつかない理由
https://t.co/HsRiJJ2xIs December 12, 2025

【9610】ウィルソン・ラーニング ワールドワイド
🔥🔴時価総額24億🔴🔥
㊗️㊗️㊗️㊗️🔥🚀💹✨昨日寄らずのストップ高で幕を開けた超大型初動🚀💹💹💹💹💹✨✨✨世界トップS級との提携を起点に、一気に化ける準備が整ってしまった銘柄が⁉️🔥🚀💥😳✨㊗️㊗️㊗️㊗️

🔴会社は公式に「時価総額100億円企業へ」と宣言📣🚀✨
🔴今回の適時開示は企業変革の初動の始まり🚀💹✨
🔴共同プログラムの具体内容は“近日公表”＝第二弾IR確定㊙️🤭🤭🤭💥🚀✨
🔴大株主に「New!」が続出＝明らかに機関投資家が買っている📈🔥✨
🔴週明けは寄らずストップ高＝プロが本気買い💹🔥✨
🔴新社長は野村総研出身＝体制刷新フェーズ入り💼🚀✨
🔴サンダーバード大学＝世界S級のトップビジネススクール🔥🚀✨
🔴“学習エコシステム”× “グローバル教育”＝国策テーマと直結🇯🇵➡️🌏🚀✨
🔴時価総額たった24億円＝材料が大きすぎてサイズがバグ状態😳💹✨
🔴追加材料が確定している＝買われ続ける可能性が極めて高い📈🔥✨

先週末に適時開示を発表し、週明けの昨日は 寄らずのストップ高‼️
これだけで市場の評価が急変したことが分かります🚀💹✨

🔵米国トップビジネススクール「サンダーバード・グローバル経営大学院」との共同プログラム開発に向けたLOI 締結のお知らせ
https://t.co/HBAr3CJzZ8

まず一言でまとめると、「これは24億円の会社が出すスケールじゃない」 というレベルです😳💥🔥✨

🔴提携先は✨🌍 サンダーバード・グローバル経営大学院（ASU） 🌍✨
世界でもトップクラスの国際ビジネス校🔥
Google・Microsoft・世界的企業の幹部教育を担う S級の本物🔥💼✨

開示資料にもこう書かれています👇😳✨
🟡「世界トップクラスのグローバルマネジメント教育リソースと、WLWのコンテンツを組み合わせる」

この文面からだけでも “相手の格が違う” のが分かります🔥✨普通の小型上場企業ではまず結べないレベル💥😳✨

そして最重要ポイントはこれ👇
🔥「具体的な共同プログラムの内容は近日、公表します」🔥

㊙️これは“第二弾IRが確定している銘柄”
という超レアな状況です😎🚀💥💹✨

🔴野村総研出身の新社長が“会社を作り変えている”フェーズ🔥🚀✨
今回のIRは、新社長・根岸氏（野村総研出身）が描く 成長モデル「L×ETC構想」 の核心部分です📈🔥✨

🔴しかも、株主構成を見れば明らか👇😳💥(※添付画像参照)
🔥「New!」だらけの株主欄
完全に 機関投資家・プロの買い が入っています📈🔥✨
・根岸社長 8.95%（増加）✨
・マネジメントベース新規参入✨
・飯塚健氏 新規✨
・山崎淳矢氏 新規✨
・野村證券 新規✨
・山下博氏 新規✨

これは明らかに会社が変わり始めているサインです😳🔥✨
プロが嗅ぎつけて入ってくる銘柄は 初動の勢いが全く違います😎🚀💹🔥✨

🔴サンダーバード大学（ASU）の凄さを短く強くまとめると🔥😳✨
🌍🔥「相手がS級すぎる」🔥🌍
これに尽きます😳✨

サンダーバードは
🌟世界最強ランク帯のビジネススクール
🌟国際経営教育のトップ
🌟グローバル企業のエグゼクティブ教育の中心
🌟ASUは世界最高のイノベーション大学の一つ

北米・アジアに広がる企業研修市場は、何千億円規模の産業😎🔥💹✨
時価総額24億円のWLWが入っていく市場としては、規模がデカすぎます❣️❣️❣️😳🔥✨

🔴「学習エコシステム」＝国策中の国策📚🔥✨
国策として重要としているテーマのリスキリング（学び直し）✨
グローバル人材育成✨
DX人材育成✨

🔴時価総額24億円という“完全にバグってる”水準😳🔥✨
ここまでの材料を出しながら、現在の時価総額は たった24億円。
24億で世界トップ校と組む会社が買えるのは異常です😳💥✨

さらに会社は明確に下記を掲げています👇
🔥「時価総額100億円企業の実現に向けて」🔥

もう完全に“上”ですね🤭🚀💹🔥✨

🔴最大の勝　ポイント
💥🔥“追加IRが確定している銘柄”を買える瞬間🔥💥✨
そしてこう書かれています
「具体的な共同プログラムの内容は近日、公表します」

第二弾IRが確実に出る ということ😳🔥✨

そして当然ですが
共同開発の“中身”が発表されると
株価が動くのはそのタイミングです🚀💹🔥✨

プロはこういう銘柄を “材料前の静かな初動で買う” んです🔥🤭✨
今回の寄らずストップ高は、まだ“ほんの最初の一歩” です📈🔥✨

【9610 WLW】は
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海ちゃんバージョンだ！
この絵文字可愛いよねー☺️
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标普指数基金排行榜

旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。

随着越来越多的中国基金公司发行跟踪国外股市的QDII指数基金，以美股指数基金为代表的指数基金，逐渐走进千千万万的普通家庭。

从2019年8月到2025年的6年间，QDII基金的数量从150只增加到320只，而总规模则从800亿元猛增到8000亿元，平均每年增长46%。

我曾经不止一次说过，美股最具代表性、也是普通家庭需要持有的基金就是标普500指数基金，因为标普500指数包含了美股里市值最大的500家公司，涵盖所有板块。

过去15年，标普500指数的平均年化收益率为14.6%，而过去20年，该指数的平均年化收益率也高达13.4%。

很多读者问，如何从众多的标普500指数基金里找出最好的基金呢？

如果你人在海外，只需挑规模较大、管理费最低的基金就是了，比如VOO(管理费是0.03%)、IVV(管理费是0.03%)和SPY(管理费是0.095%)。

如果你是国内的投资者，该如何选择呢？

一、国内标普基金的基础数据

我先前写过一篇文章，“国内纳指基金排行榜”。在文章里，我详细分析了挑选国内美股基金的几条标准。

1、基金的规模，越大越好。

太小的基金，流动性就比较差。那么我们在场内交易的时候，付出的买卖价差成本就比较大。

2、基金的历史，越久越好。

毕竟，我们需要时间考察基金跟踪指数的能力。

3、 基金的费用，越低越好。

影响指数基金收益率最重要的参数就是费用。如果一个指数基金的资金全部用于持有指数里的公司股票，那么指数本身的收益率减去费用，就等于基金投资者实际能够取得的收益率。

4、 基金持仓中的现金比例，越低越好。

如果基金公司因为QDII美元额度不足、而不能及时把投资者申购的人民币换成美元去购买美股股票，必然会拉低基金的收益率，造成跟踪误差。因此，基金的资产配置中，现金比例越低的基金，更有可能取得更高的收益率。

下面，我们看几个规模最大、发行时间超过两年以上的标普500指数基金。它们分别是：

1. 博时标普500指数基金 513500
2. 易方达标普500指数基金 161125
3. 华夏标普500指数基金 159655
4. 南方标普500指数基金 513650

下表是它们的基础参数，其中费率包括基金管理费和托管费。

场内ETF 场外 规模(亿) 费率 发行
513500 050025 200 0.8% 2013
161125 012860 10 1.0% 2016
159655 018064 30 0.75% 2022
513650 无 35 0.75% 2023

如果单纯从费率上看，最新发行的华夏159655和南方513650最低(0.75%)，而易方达161125最高，为1.0%。

截止到2025年9月底，这些基金半年、一年、两年的累积收益率如下。如果基金的历史超过五年，我也列出过去五年的累积收益率。

场内ETF 半年 一年 两年 五年
513500 17.9 20.7 55.4 115
161125 17.3 15.6 48.9 100
159655 16.5 18.7 52.9 缺
513650 16.4 18.7 54.9 缺

从上表的数据，我们可以得出以下结论：

-- 1、在过去半年，最高和最低的基金收益率的差距是1.5%。最好的是博时513500，最差的是南方513650。

-- 2、在过去一年，最高和最低的基金收益率的差距为5.1%。最好的博时513500，最差是易方达161125。

--3、在过去两年，最高和最低的基金收益率的差距为6.5%。最好的博时513500，最差是易方达161125。

--4、在过去五年，最高和最低的基金收益率的差距是15%。最好的博时513500，最差是易方达161125。

下表是上述标普基金的当前的溢价和持仓中的现金比例。

场内ETF 当前溢价 平均现金比例
513500 1.4% 3.3%
161125 -0.6% 7.2%
159655 -0.3% 3.5%
513650 0% 6.9%

从上表可以看到，溢价最高的基金，刚好就是表现优秀的博时513500，而它的现金比例也是最低的。

相反的，现金比例高企的易方达161125和南方513650，恰好是表现比较糟糕的基金。

当然，基金本身的溢价是可以波动的，而基金公司在未来获得外汇额度的数量，也是无法预测的。如果一个基金公司突然获得了大批外汇额度，也有可能把现金比例降下来。

二、标普基金排行榜

综合考量费率、近期跟踪误差和规模，我们可以做一个简单的排行榜。

1、黄金梯队：博时513500。

2、白银梯队：华夏159655和南方513650。

3、青铜梯队：易方达161125。

当然，这个排行榜会在未来发生变化；影响因素包括新基金的加入、基金费率的调整、基金公司获得新投资额度的差异等等。

而在当下，我觉得我们应该投资黄金梯队里的标普500指数基金。

另外，有些基金公司发行的标普500指数基金，没有场内ETF而只有场外基金。我们可以用同样的标准选择基金，尽可能挑选低费率（包括管理费、托管费、申购费和赎回费）、低现金比例、成立时间久、规模大的基金。

注：文中数据主要来自天天基金网，
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【法被購入者の方へ】
皆さま、お忙しい中対応ありがとうございます🙇‍♂️
入金期限の1週間前となって来ました。
発送方法などの記入もあるGoogleアンケートもございますので、Twi PLaサイトで「参加者」「興味あり」で反応頂いた方は購入対象者様ですので改めて各DMをご確認お願い致します🙏
#ロゼ隊 December 12, 2025

「なぁ、GAFAMって知ってる？
Google、Apple、Facebook、Amazon、Microsoftや。
まさに世界を動かしてる大企業たちや。
“情報・流通・つながり・OS・テクノロジー”やで？
ま、カタカナ並べただけで、頭よさそうに見えるってやつや。」

「ほんでな、倭国にもそういう企業あったらええのにな〜って思うわけよ。
でも…無いやん？パッと出てくる感じ。
ほな作ったらええやんって話よ。
その名もな、WA-RISE（ワライズ）構想。
“和をもって、世界を沸かす”っちゅう意味や。」

「並べてみたらこんな感じや。」↓ December 12, 2025

仲間募集！
倭国にChromebookしか使ってなかったけど、アンチグラビティ使いたすぎてMacBookPro買ったニキはどのくらいいるんだろうか？是非レスください！
#GoogleGemini #antigravity #chromebook December 12, 2025

Google 倭国版 公式チャンネル のGemini再生リストにもキンプリちゃんの動画3本入ってますね🥰
このリストの再生回数でも反響を届けられると思うので、よかったらスキマ時間にでも(全5分弱)😄

#KPxGemini #TeamGemini
#KingandPrince

https://t.co/BGpGaYwHhg December 12, 2025

📝NVIDIA × Synopsys 提携と「Physical AI」戦略
ジェンスン・フアンCEO インタビューざっくりまとめ
（長かったのでざっくり）

1. 提携の核心：CPUからGPUへの歴史的転換
ジェンスン・フアン：「本日発表するパートナーシップは、世界で最もコンピューティング集約型の産業の一つである『設計とエンジニアリング』に革命を起こすことを目的としています。Synopsysは、過去35年間にわたり業界で使用されてきた自社のソフトウェアとすべてのツールを、NVIDIAのGPUで高速化（アクセラレーション）できるように全社的に方針転換しています。」

「これまでEDA（半導体設計支援）業界のソフトウェアは、歴史的にCPU上でのみ実行されていました。これをGPUで加速させることで、これまで2〜3週間かかっていた作業負荷を、わずか『数時間』に短縮できるようになります。過去には想像もできなかったスピードと規模でシミュレーションを行えるようになるのです。」

2. デジタルツインと「Physical AI」
ジェンスン・フアン：「その結果、実際にモノを構築する前に、基本的にすべてのエンジニアリング作業をコンピューター内のデジタルツインで実行できるようになります。これにより、私たちが発明できる製品の種類や、それを実現するスピードと品質は驚異的なものになるでしょう。」

「基礎において理解すべき重要なことは、AIは単なるチャットボットではないということです。これは『Physical AI』です。物理法則に従い、物理世界と相互作用するAIです。これを実現するには極めて複雑な技術が必要で、何年もかかりました。」

3. 消費者向け vs 産業向け（エンタープライズ）
ジェンスン・フアン：「多くの人は氷山の一角しか見ていません。私たちが消費者セグメント（ChatGPTなど）から始めた理由は、『90%の正解率でも魔法のように素晴らしいから』です。映画や広告のレコメンドならそれで十分マジカルです。だから導入スピードが早いのです。」

「しかし、自動車、飛行機、工場の設計、あるいはNVIDIAのチップ製造においては、『ミッションクリティカル（失敗が許されない）』な領域であり、完璧でなければなりません。そのため時間はかかりますが、実際に変革が起きた時の市場規模は信じられないほど巨大です。世界の100兆ドル規模の産業は、主に工業とB2B（企業間取引）なのです。」

4. 莫大な「試作予算」を狙う（TAMの拡大ロジック）
ジェンスン・フアン：「重要なことは、GM（ゼネラル・モーターズ）のようなほぼすべての工業企業が、エンジニアリング・ソフトウェアに数億ドル（数百億円）を費やしているということです。 しかし、彼らが製品を物理的に試作（プロトタイピング）するために費やす金額は、その10倍〜20倍、つまり数十億ドル（数千億円）にもなります。」

「私たちの狙いは、これらすべての製品をデジタルでプロトタイプ化し、デジタルツイン内で視覚的にシミュレーションすることです。そうすれば、物理的に構築する際の無駄な費用がかかりません。これによって、私たちの市場機会（TAM）は突然、10倍〜100倍に増加するのです。」

5. 競合（ASIC/Google）と中国リスクへの回答
対 Google/ASIC（カスタムチップ）： ジェンスン・フアン：「彼らは素晴らしい仕事をしています。しかし、NVIDIAの取り組みははるかに『多用途（Versatile）』であり、『代替可能（Fungible）』です。 Synopsysのツールを高速化するには、CUDAのようなコンピュータ・アーキテクチャが必要です。これはASIC（特定用途向けチップ）では利用できません。世界を支配する方法は、『すべての人に（自分のプラットフォーム上の）ソフトウェアを書かせること』です。」

対 中国リスク：
ジェンスン・フアン：「中国については、皆さんには『将来的なボーナスチャンス（Bonus Opportunity）』だと考えてもらいたい。 現時点では、中国以外の需要が本当に急増しており、供給が追いつかないほどです。もし将来的に中国市場が戻ってくれば大きなプラスになりますが、今の成長ストーリーにとって必須条件ではなく『ボーナス』なのです。」

6. 結論：チャットボットではなく「船」を創る
ジム・クレイマー：「ジェンスンは私にこう言いました。『（生成AIで）チャットボットを書こうとしている場合じゃない。これで（船や車を）デザインしよう』と。」

ジェンスン・フアン：「その通りです。BMWが車を作りたい場合、あるいは巨大な船を建造したい場合、それはチャットボットとは比べ物にならないほど計算集約的です。 これは私たちにとって、EDA業界やエンジニアリング業界全体を再発明する巨大な成長機会なのです。」 December 12, 2025

🚨 中田翔、北海道凱旋で日韓OB戦をぶち壊し！エスコンFが大騒ぎの特大アーチ一発 😱⚾
倭国野球のレジェンド、中田翔（38歳）が日韓OB親善試合で復活の狼煙！北海道のエスコンフィールドHOKKAIDOに凱旋した中田が、韓国OBのエース投手から放った衝撃の特大ホームラン！打球はライトスタンドを越え、観客総立ちの「凱旋弾」炸裂🔥 試合は倭国OBが5-4で勝利したが、中田の一発がMVP級のハイライト。移籍後の倭国ハムファン大興奮、「北の大地に帰ってきた！」とSNS沸騰。
中田「この球場で打てて感慨深い。ファンの声援が力になった」…OB戦とはいえ、現役さながらのスイングにベテラン韓国勢も脱帽。日韓友好の象徴イベントが、中田の神業で伝説化！あなたはこの一発、どう見た？リプレイ見て震えろ！シェアで野球熱再燃🔥
#中田翔 #日韓OB戦 #エスコンF #倭国ハム #ホームラン
（出典: Full-Count / 画像リンク: https://t.co/iGeTtk7Vyc – 記事内のメイン画像（中田のスイングショット）を右クリック保存。代替: Google画像検索「中田翔 エスコン ホームラン」） December 12, 2025

生成AIの活用例／政策の判断に利用する
トランプ大統領などは 『AI 開発に莫大な電力を必要とするので原子力発電や化石燃料使用を増加させる方針だ』
という記事を見て疑問に感じたので生成AI に聞いて解析してみました。

結果、電力は必要とするがそれ程はないとの回答を得ました。推測するに、化石燃料業界や原子力発電業界を守るための政策のように感じました。
原発事故の危険性、化石燃料による温暖化促進からみれば、原子力発電や化石燃料の規模を縮小すべきと思いました。
この点では、トランプ政策は真逆で、悪しき資本主義から脱し得ていない考え方だと思いました。

ーーー　生成 AI を用いた結果　ーーー
設問：
トランプ大統領などはAI開発に莫大な電力を必要とするので、原子力発電や化石燃料使用を増加させる方針のようですが、そもそもAI開発には莫大な電力を必要とするものですか？

回答：
結論からいうと、
「最先端の巨大AI（GPT-4級）」の開発・運用にはかなり大きな電力が必要なのは事実
でも、世界全体の電力から見れば、まだ“莫大”とまでは言い過ぎで、技術次第で増加をかなり抑えられる
原発や化石燃料を増やさないと絶対に無理、という段階ではありません（政策の選び方の問題）
という感じです。

1. AIはどれくらい電力を使っているのか？
(1) 超大規模モデルの「学習（トレーニング）」
研究者の推計では、GPT-4級の巨大モデルを一度学習させるのに
5,000万〜6,000万kWh（＝50〜60GWh）程度の電力を使った可能性がある、とされています。(Medium)

これはざっくり、
倭国の一般家庭（年間使用量 4,000kWh と仮定）の
1万〜1万5千世帯分の年間電力くらいに相当します。

かなり大きいですが、「国全体の電力」から見ればまだ一桁小さい規模です。しかも学習は**一度きり（＋時々の再学習）**です。

(2) 普段あなたが使っている「質問への応答（推論・インファレンス）」
こちらは一回あたりは小さいけれど、回数が膨大なので無視できません。

よく引用される目安：
ChatGPTへの1回の質問＝Google検索1回の約10倍の電力という試算があります。(Kanoppi)
Google検索：1回あたり約0.0003 kWh
ChatGPT：1回あたり約0.003 kWh（0.002〜0.003kWh程度という推計が多い）

1回は小さくても、世界中で何億〜何十億回と使われると、大きな電力になります。

2. データセンター全体から見たAIの位置づけ
AIは「データセンターで動くサービス」の一つです。
2024年時点で、世界の電力使用量の約1.5％がデータセンターによるものと推計されています。(IEA)
IEAの予測では、データセンターの電力需要は2030年までにほぼ倍増し、約945TWhに達する可能性があるとされています。AIがその増加の大きな要因の一つです。(IEA)
つまり、
「電力系統へのインパクト」は確実に大きくなりつつある。
ただし世界全体の電力の中でまだ数％レベルで、
すぐに「AIのせいで電力危機」というほどではない
というのが現状です。

3. 「AIのために原発・化石燃料を増やすべきか？」について
トランプ政権は、AIデータセンターを含むインフラを優先的に整備し、
電力供給を増やしてでもAI投資を呼び込む方針を打ち出しています。
（データセンター建設の規制緩和や送電網整備、電源との併設など）(Reuters)

ただし、
「AI＝原発や化石燃料を増やさないと成り立たない」とは限らず、
実際には次のような 選択肢の組み合わせ で対応可能です：

電源側の選択肢
再生可能エネルギー＋蓄電池
風力・太陽光を増やし、バッテリーや揚水発電などで変動を吸収
原子力発電
CO₂は出さないが、事故リスクや廃棄物の問題

化石燃料（ガス火力など）
立ち上げが早く調整しやすいが、CO₂排出が大きい

需要地近くの小型原子炉やコジェネなどの議論も出ています。

どれをどの程度使うかは**「エネルギー政策の価値判断」**の問題であって、
「AIの技術的必然」ではありません。

4. 「AIだからこそ」できる節電・効率化もある
AIが電力を食う一方で、省エネに貢献する方向も進んでいます。(IEA)
チップの改良（GPU→専用AIチップ）、回路設計の最適化
モデルの軽量化（小型モデル、量子化、蒸留）

データセンターの冷却効率改善、サーバーの稼働最適化
AIで電力需要予測や再エネ出力予測を行い、電力系統全体を効率化　など

IEAのシナリオでは、こうした効率化と再エネ拡大を組み合わせれば、
データセンター（AI含む）の電力シェアを2030年代でも2％前後に抑えられる
可能性が示されています。(IEA)

5. 質問へのまとめ
そもそもAI開発には莫大な電力を必要とするものですか？
巨大モデルの学習や、世界中での大量利用には「かなり大きな電力」が要る。
しかし、
世界全体から見れば、まだ数％レベルの電力
技術の効率化と再エネ等の組み合わせで、増加を抑えることは十分可能
「原発・化石燃料を必ず増やさないとAIができない」とまでは言えない
というのが、今時点での冷静な見方です。

もしよければ次に、
「1回のAI利用でどれくらいCO₂が出るのか？」
「個人としてAI利用で環境負荷を減らすコツ（プロンプトの工夫など）」
みたいな、もう少し生活に近いレベルの話も説明できますよ。 December 12, 2025