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Kiitos Helsinki.
Tunsin metallin kuuman sielun minun kitarasankarini Alexi Laiho maassa.
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Rakastuin tähän paikkaan entistä enemmän, kiitos.
Palaan tänne varmasti vielä tapaamaan teitä.🫶🇫🇮

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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

to the bright future
#メタファー #MetaphorReFantazio https://t.co/1hXfI3t1Cp December 12, 2025

倭国時間12/7(日)9PMに謎のホバタンの集いがあると聞き見学に行くことになりました！そして勝手に「ホバタン祭り」と名付けました！倭国と世界のホバタン使いのカスマの様子をぜひ見に来てください！参加者: Onbording, Fancybelle, Jerry, Metallah, Anselm, あめおりょう+他?https://t.co/EnkUbO4ot9 https://t.co/jVUt7QHF3C December 12, 2025

「PlayStation® Partner Awards 2025 Japan／Asia」にて、『METAL GEAR SOLID Δ: SNAKE EATER』がPARTNER AWARDを受賞しました🏆

ご支援いただきました皆さま、ありがとうございました！

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Google TPU増産への道
つまりCoWoSが足りないからどうやってアウトソースするか
AP7とAP8は予約済み
ASEとパワーチップが鍵なんだけどね

GoogleはTSMCで行き詰まっているように見える400万個のTPUチップの生産に困難に直面しているのだろうか？専門家が量産急増のタイムラインを明らかにする。

Googleが自社開発したAIチップ「TPU」は当初、市場から大きな期待を集め、2026年までに生産台数が400万台に達する可能性も指摘されていた。しかし、最新のサプライチェーン調査によると、TSMCのCoWoS先進パッケージング能力が依然として大きなボトルネックとなっており、大規模なTPU生産が2027年まで遅れる可能性があるという。

ウォール・ストリート・ニュースが引用したモルガン・スタンレーの最近のレポートによると、同行はGoogleのTPUの長期的な生産能力予測を引き上げ、2027年までに生産台数が500万台に達する可能性があると見積もっている。また、レポートでは、TPU 50万台が外部販売されるごとに、Googleの収益が130億ドル増加すると推定しており、GoogleがAIチップの外部販売分野に参入する可能性に対する市場の期待が高まっていることを示している。

しかし、Fubon ResearchはJefferiesのレポートで、より保守的な見解を示しました。Metaが2026年からGoogleとTPU購入交渉中との噂はあるものの、TSMCのCoWoS生産能力は、2026年までに400万個のTPUを生産するという市場の期待に応えるには不十分かもしれません。TSMCのCoWoSモジュールに基づき、調査チームはGoogleの2026年のTPU生産量を約310万～320万個と推定しており、これは楽観的な予測とは大きく異なります。

生産能力の制約要因としては、TSMCの既存のAP8ファブがフル稼働していること、新設のAP7ファブの第1フェーズがAppleの次世代プロセッサ用に予約されていること、そしてAP7ファブの第2フェーズが早くても2026年末まで稼働しないため、2026年のGoogleの本格生産をサポートできないことなどが挙げられます。

報告書は、TSMCのCoWoSサプライチェーンに関する最近の調査によると、TSMCは2027年にCoWoSの月間生産能力の拡大を加速させていると指摘している。2026年末までに自社のCoWoS生産能力は月間12万枚まで増加できると予測されており、2027年末までにはさらに月間14万枚まで増加すると予想されており、これは当初の月間11万～13万枚という予想を上回る。

TSMCが2027年に段階的に生産能力を増強することで、GoogleのTPU総生産量は500万～600万枚に増加し、2026年からほぼ倍増すると予想されています。これは、Googleの2大パートナーであるBroadcomとMediaTekに、より余裕のある生産能力のサポートを提供するだけでなく、GoogleのAIチップ輸出市場への正式参入にとっても重要な転換点となるでしょう。 December 12, 2025

【任正非最新万字谈话录，极有营养！】

12月5日，ICPC（ACM国际大学生程序设计竞赛）官网发布了华为技术有限公司董事、首席执行官任正非11月14日与ICPC主席、教练及获奖选手座谈的纪要。在座谈中，任正非回答了如何看待AI的未来、AI人才培养等18个问题。

🔻对于AI的问题，我是外行。我认为，可以分为几个阶段来理解AI和人类的关系。二十年后到未来的一千年，这是社会学家和人类学家去研究的问题，尤瓦尔·赫拉利是个代表人物，《智人之上》在探讨AI技术发展可能给社会结构、人类生存状态带来的深层变革与潜在影响。随着大数据、大模型的推演，他说的是不是事实，也可能二十年后你们年轻人能够知晓这个事情，感知这个时代。未来十年到二十年这个阶段，应该是大预言家、大科学家心里构想未来的科技社会结构是什么。

我们公司研究是着眼在未来3-5年，大模型、大数据、大算力如何在工农业、科技产业上应用。例如，高炉炼铁，通过大模型分层知晓每一层的炉温的合理控制，适当合理降低炉温，优化燃料矿石配制的控制，并推演两个小时后出的铁水硅含量是多少，确定将投入的燃料和矿石的比例是多少，这样可以提高高炉的效率1%；我国已经可以在地下500米-700米或者更深的地方使用无人方式“挖煤”，为什么？无人挖煤井下狭长巷道的情况全部通过数据采集拼接成完整连贯的实时视频，所以人在地面上或者遥远的远方可以操作煤矿机械挖煤，预测瓦斯的爆炸、透水以及塌方，保障矿工的安全；煤炭运到地面之后，通过洗煤来精选煤炭，用大模型也能提高精选精度0.1%，多生产一些精煤；同时，在露天矿山可以完全无人挖掘装矿，几百辆重型矿车、挖掘机完全无人地运行。港口装卸、堆垛、通关无人化，比如天津港无人装卸作业，从集装箱的装卸、堆垛到通关都是无人。秘鲁的钱凯港也是如此。所以，我们着眼于这些地方。

第二，人的身体健康。大家知道生理切片吗？瑞金医院的病理大模型已经大规模使用，用大模型推理对切片的分析，帮助医生提高诊断能力。还有中山医科大学的眼科模型，可以用手机拍照，也可以用专用仪器拍照，它能远程诊断，帮助边远地区的医生提高诊断能力，……。

大家还知道乘用车的自动驾驶模型，以及座舱和手机上的小艺对话模型等等，我们聚焦在这些地方，着眼于在大模型上解决一些在生产与消费中的实际问题。当然进步的空间还有很大，还有很多需要积累。

🔻现在发达和先进的网络，给社会提供了陈老师所讲的需求。过去你一定要考到名校，有老师在讲台上给你面授讲课，你才能是名师出高徒。现在很多知名大学都开放网络教学了，学生在任何一个山沟沟都能上到世界名牌大学的课程，只是没有辅导老师给他提供足够的辅导，否则就等于也读了一个世界名校。网络已经提供了各种可能，从过去物理性的集中到现在逻辑上的分散，通过网络的逻辑分散，使边远地区的学校都得到了极大进步。现在七、八岁的小孩有时给老师提的问题，老师回答不了，因为他在网上看了很多知识，他有自己的独立见解，老师面对这个问题有一定的难度，这是整个社会在进步。

过去我们必须到北京、纽约、波士顿、伦敦……才能读到的课程，现在山沟沟里通过网络就能读到，对这些课程理解有多深，当然是有困难的，需要很好的辅导老师。辅导老师也不需要物理式见面，也可以用逻辑上的网络。我们从物理性集中式的教育模型向逻辑性分散的教育模型转变，是有利于整个人类社会进步的。

当人类进步时，最先进步的是小孩。这就是聪明才智在成长，时代在进步。未来时代的希望在青年，青年会担负起社会振兴的任务。

人工智能促使生产性的进步，三、五年后我们就能体会到的。大家说五至十年、十到二十年、二十年以后的事我不知道，人工智能的发展速度太快，我不完全知道未来时代的走向是什么。刚才我讲的东西，是社会已经做到了。比如，拿一个小小的超声波探测头，在西藏牧区给牧民的腰上扫一扫，数据通过3000公里的网络传到深圳检测中心，从超声波仪器里能发现藏民身上的肝包虫，这就是低时延的5G和高宽带光纤网络起到的传输作用。因为在牧区不可能有超声波仪器，但是有一个探头，像手机一样扫描肝。现在5G+远程辅助诊断出现，这都是人工智能起的很大作用。这种远程的方式用于教学，一样能使人类社会巨大的进步。

🔻因为我们是一家企业，企业的属性就是创造商业价值，学校的属性是探索人类的未来。学校在做“0-1”的研究创新，“0-1”失败了并不要紧，它培养了一大批人才。人才踩在先辈理论基础上一步步攀高，就会创造出新的未来。企业是把学校创造的理论变成工业的现实。

我最近见了一个伟大的企业家，他讲我们国家的水轮发动机在世界是先进的，涡轮式、冲击式的都是先进的，但原创发明都是奥地利、法国、美国等西方国家的。包括中国的火车、轮船、纺织机械，原创发明基本都是西方的；微积分、几何学都是西方提出的。大学其实是研究探讨“0-1”。

中国也会追上来，提供原创的。我举个例子，全世界做得最好的气象模型竟然是我们公司一个22岁的年轻人提出来的，这个气象模型是利用欧洲气象卫星的气象数据做出的。他把整个宇宙作为风洞，把地球作为模型。听很多人说用这个气象模型预测粮食产量、发电量、台风的准确路线……。所以，中国可能也会有原创的。

当然高压直流输电整个系统都是原创的。包括星闪传输的架构设计都是世界级发明。我们公司还有一名22岁的俄罗斯女孩发明了新的余数算法，可能改变我们AI芯片乘加器的实现结构，提高芯片能力，但现在没采用。

🔻我认为，每个人的人生有不同的道路。有人摸高，有人摸低，都是社会贡献。也会有一些大学生是在做工人，做新时代的“工人”。三年前我们招了三千多名边远地区的本科毕业生，经过三年培养，在我们公司授予专科认证，做芯片生产和精密制造的工人。以后对“工人”这个名词有新的理解，一些精密工业的生产人员，需要受过高等教育。大学生可以做“工人”，是高等教育将来的一个责任。

当然，我们也需要一批人去摸高，摸到世界，甚至摸到宇宙，摸到人类的未来。人需要努力，不同的人走不同的道路，不是每个人都要去摸高，因材施教是很重要的教学模式。但是你能摸高，就不要去摸低，就不要走商业化的道路，你总有一天能摸到真理。有一天你爬高爬不上去了，就从“喜马拉雅”往下走，沿途都可以“生蛋”，下来“种地”、“养牛”、“养猪”……，你绝对是好汉，从高往低打是容易的。

我鼓励当今的青年，有可能摸高的一定要走到最高点。Meta给几个青年人每个人上亿美元的签约金、千万美元的年薪，中国互联网上没有多大的声音波动，为什么？不羡慕了。现在国内一大批创业者，能力非常强。七、八人合作做一个公司，二、三十人合伙，股份全是他们的，做好了想拿多少拿多少。中国青年的创新公司非常多，三、五年或者五至十年，中国会发生天翻地覆的进步。

机器人领域，中国有百万青年在做，剩余资本在投入力量推动训练他们，不管商业上是成功还是失败，数百万优秀的青少年成长起来了，这对中国工业现代化、农业现代化、科技现代化……是有好处的。他们是我国走向现代化的中坚力量。中国青年人没有羡慕别人的机制了，中国的机制也就形成了。海外留学回来的人也很多，跟自己同学一结伴就创业了。青年已经不羡慕别人了，就羡慕自己，赶快自己把这个事情做出来。

最近小鹏机器人出来走“猫步”，大家开始不相信，说里面是个真人。小鹏在发布会上当场拿剪刀剪开机器人的外皮，里面都是“钢铁”。机器人的产业也发生了很大的进步，这些小公司都很厉害，代表了未来的世界，展示一个未来世界。做真正的“人”还很难，脑的能耗比、皮肤的神经密度……。这个世界总要有人向未来探索，人类社会就是从一次又一次的失败中成功起来的。中国三、五年后会有较大的进步。中国强大了，有利于世界繁荣的。

🔻我回不到20岁了，上帝没有给我通行证。我不能假想20岁干什么。你们现在是20岁，要随着时代潮流去冲浪，敢于走在潮流最前面是最重要的。不要在乎是不是有钱，不要在乎自己的青春会不会牺牲掉，不要把指标看得很重，应该看到你们造福人类未来很重要。孟德尔发现的基因就是沉寂了一、两百年，人类才开始对基因的研究。大家知道基因将来对人类有多重要，当时发现者有多可怜、多孤寂。所以，不要在乎谁选择什么，也别在乎你的同学、朋友选择什么，在乎适合自己的，只有自己了解自己，选择什么职业努力进取，不成功也没有关系。

这个世界大多数人是不成功的，在不成功的道路上也充满了学问，通过不成功对大量假设都试验过了，假设试验过就是你积累的巨大财富。

🔻在质疑中前进是很正常的。很多重要的科学突破，刚开始都面临质疑的，比如傅里叶提出任意函数可用三角级数表示，未被巴黎科学院接受；希格斯预言玻色子存在的投稿被拒；哥本哈根诠释的不确定性原理被爱因斯坦反对等等。华为在产业发展过程中推动5G的Polar码和Massive MIMO、光领域的星座图整形、多镜头手机拍照……等，都曾经面临过质疑。要突破就要敢于迎接挑战，大胆创新。

（中国）国铁正在铁路上试验新的5G-R无线调度系统，450公里时速的高铁，使用5G-R来承载无线的调度，这个5G-R共生雷达实时检查线路安全、高速运转列车的轮轴安全，是一个大踏步的进步。

大家知道，中国的重载火车一列火车拉3万吨煤炭，是无线电调度的。无线电以前用GSM-R，控制火车间隔，能够控制每列两万吨的载货量的火车，密集地往秦皇岛运。将来要升级到5G-R，能够支撑上万列时速450公里的火车、3万吨货车的运行。大家知道现在每天调度的高铁是一万多列，而且通过每一个点都是计算点，这么庞大的铁路运输网络，人工智能是怎么调度指挥的。12306系统的核心技术带头人曾经是一个小姑娘，她是时代楷模，把12306打造成全球访问量和交易量领先的超大型实时票务系统。

中国网络越来越复杂，还有货运网络，这些亟待用非常尖端的数学来解决复杂的难题，你可以把你的学术方向具像化。中国每年新增八千多公里的铁路，未来中国铁路里程有数十万公里，是世界上最长最复杂的铁路网。未来你们成为中流砥柱的时候，中国可能有30-40万公里干线轨道，还不包括城际铁路、地下铁路。这么密集的交通网络调度、仓储管理、装货管理、协调管理……，这是多复杂的科学，需要很厉害的数学博士解决这个问题。如果你来自于交通大学，交通亟待解决的问题就是非常复杂的问题。

🔻对于通用人工智能，美国和中国在人工智能的追求方向有所不同，美国在探索通用人工智能AGI和超级人工智能ASI，解决人是什么、人类社会的未来是什么，他们想完整地解决一个问题，这个时代还需要一个认识过程。

而中国是在研究解决怎么做事，创造更多的价值，解决发展问题。城市的安全、公共教育卫生的进步、矿山生产无人化、水泥生产无人化……，煤炭工人打着领带、穿着西装、戴着戒指上班，这就是现在的具像化。想象灰尘滚滚的矿山、极度严寒的矿区、极度炎热的工地、极度高海拔的工场将来生产无人化了，会有多壮观。无人化富余出的员工怎么办？要发展再教育工程，例如实行学券制，给下岗人员一些学券补贴，把一些已经空着的学校、工厂变成职业学校，对下岗人员进行职业再教育。

党的十二大提出提高全民族的教育文化素质，今天中国面临提高全民族专业素养水平的时段。过去我们的职业教育大多从初中生分流建专科学校，初中生年纪太小了，不能真正掌握信息学。现在连解放军战士都在大学生化，先进武器不是文化低的人就能掌握的。大量无人化以后，可能会导致有一些人没有工作。但是从国家来看，总财富是在增加的。

比如一个工厂，有人的生产是100，无人时生产120，把这些富余出来的人员，实行再教育，再上岗，转到具体化的工作中。因此，我们会面临着很多岗位的人员精简，国家通过再教育工程把这些人接下来，转成国家需要的人才培养上去，因为人工智能带来国家总财富增加。现在软件编程大家都说是需要人的，随着大模型和智能体技术在软件开发中的广泛应用，AI辅助计算机软件编程已经释放了约30%的软件工程师的工作量，未来可能达到60-70%。为什么无人化进展速度不能快呢？还是要慢慢来，要使社会结构发展稳定。所以，人工智能带来的社会好处是总财富增加了，怎么分享这些财富？怎么重新造就一些人再上岗呢？这就是新的课题。

🔻我认为以后是算力过剩的，不是你想象的算力不足。建数千个、数百个大模型都是正确的探索。现在大模型大到什么程度，需要多少算力？华为在解释超节点的时候讲到了950、960、970，但我们需要多少个“970”，970在哪儿能用？需要多少台，集群怎么连接。这是一种线性技术推演，是一定能实现的算力假设。但需求在那里，我们还没有能力很好的预测和推演，需求是不是一种线性结构，万一是非线性的呢？因此，算力过剩的时代一定会到来的，做模型的人不要担心，模型怎么能够对社会有用，也不是你要担心的问题。

模型面向千行百业的应用训练和推理，将来能不能产生商业应用，又是另外一些人来做，就是行业应用工程师。网上经常有人说华为不是搞科学的，我们本来就是搞技术的。我们叫华为技术公司，不是华为科学公司。科学是你们研究的，我们是应用科学技术。但是我们公司内部把一些人叫“科学家”，是一种职务分类。并不对标社会标准，只是一个专称代号，不必较真。

所以，你们搞理论走科学道路，不要担心你的科学会不会得到社会应用，如果总担心社会应用，你就不是科学家，而是应用专家。从事理论是伟大的，因为理论是想出来的、推理出来的，所以这些人很少的。你们想一想傅里叶变换、拉普拉斯方程、麦克斯韦方程……有多难，它是数学推导和物理直觉创造出来的“空想”。把方程都描写出来，当时他们怎么知道，这对人类社会这么有用。我们在工业上做好，怎么尊重原创，这就是我们和欧洲、美国怎么解决好关系的问题。

🔻墨西哥这个国家是非常伟大的，除了玛雅文明外，中国的玉米、西红柿、辣椒、红薯……都是从墨西哥引进的。如果没有墨西哥这些物种，几百年前中国不会有这么多人口，因为中国自己的农作物养活不了这么多人。所以，墨西哥是伟大的。墨西哥玛雅文明的时候，女性的地位是低的，因为它是重体力劳动。玛雅人在比赛球时是臀球，是用屁股顶进石环的，女性没有这个体力。现在计算机时代，都是纤纤细手敲键盘，女性不比男性差。

现在中国军队有不少女兵，有些还开重型歼击机。看到20多岁小姑娘在航母上开歼击机着舰的时候，是十分敬仰她们的，她们多伟大。吴健雄就是女性，她用实验证明了宇称不守恒定律。所以，男性和女性在计算机时代没有本质区别，因为不是重体力劳动，如果是重体力劳动女孩子干不过男孩子。在轻体力劳动中，脑力劳动中两者没有本质区别。所以，拉丁美洲更多妇女参加创造性工作应该是伟大的。而且世界上物质资源最丰富的就是拉丁美洲和非洲，没开发，有大量地下宝藏。

🔻我们与ICPC接触也是一个意外，我和Nika小姑娘是在莫斯科河畔喝咖啡认识的，那时候她是ICPC的总监，我们从而就挤进了ICPC组织。后来我们跟ICPC加强了合作，是你们帮助我们有了一个认知世界的窗口。同时对你们打开了一个眼睛。为什么俄罗斯连续多年都有ICPC的冠军获得者，而且为什么谷歌每年都用六倍的薪酬把你们挖走？当然，除了新西伯利亚大学，还有圣彼得堡大学、ITMO和下诺夫哥罗德大学等。俄罗斯在理论上的研究是非常有领先基础的，世界上数学发达的国家很多，俄罗斯、法国、美国……都是。

美国是以移民为主的数学；法国是路易十四、拿破仑主张数学立国；俄罗斯是彼得大帝、叶卡捷琳娜女皇引进……当然还有很多国家数学也非常发达。我们认识你们国家大概是在二、三十年前，我派人组建莫斯科研究所，让他们从解决可靠性模型开始。

我们去的人说俄罗斯硬件体积太大，我说可靠性不完全是硬件，软件的算法就是数学，数学没有重量。我们从这点认识到俄罗斯在理论上的极大意义，所以我们加大了跟俄罗斯亲密的合作。而且俄罗斯在数学、物理……很多理论科学上很先进，所以我们在俄罗斯就有了一定规模化的发展。我们尊重每个国家的人才、技术，我们在不同国家都有机构来合作发展。

🔻罗马尼亚是一个非常伟大的国家。东欧国家的创造性也很强大。罗马尼亚有深厚的数学竞赛传统，发起著名的IMO国际奥数。罗马尼亚曾经对中国输出过石油工程技术，中国早期在石油勘探技术学习两个国家：一个是罗马尼亚，一个是阿塞拜疆，那时石油勘探还是模拟技术。罗马尼亚是欧洲现代石油工业的发源地之一，并且在石油勘探的过程中，为防止石油枯竭后怎么办，发展了石油勘探设备制造工业。

90年代以后，中国转过来向美国学习数字石油勘探技术，中国的勘探发生了很大的进步。罗马尼亚在原创时期对中国工业的进步发展作用是极大的，我们还是坚持和罗马尼亚加强合作。欧洲在法律许可的时候，我们还是要加大在欧洲的发展。

🔻我赞同那个教授的讲话，你们最紧迫的不是在这个世界争夺算力和大模型的世界领先，而是强调“应用”领先，这是适合你们国家的国情的。比如，印度尼西亚有大量的港口，船舶自动化、港口自动化是急需得到人工智能的方式。现在你们在船舶、港口的应用已经很发达了。

第二，你们的岛与岛之间，间隔五六十公里，建立完整的无线电通信也是很容易的。中国的北斗卫星与华为技术结合起来，在地球上的定位是厘米级精度，是适合你们的。你们船舶靠港口，以前要用缆绳等很复杂，现在一靠近电磁，就把它吸到岸边，系泊简单多了。人工智能对印度尼西亚的工业起飞一定会起到很大作用。包括农业上怎么应用好，现在中国有些地方农田种地无人化。

🔻白俄罗斯在热工理论与技术上是非常伟大的，发展了先进的热管和磁流变抛光技术，因为芯片一定要解决热的问题。现在一些尖端科学领域，之所以不受制于美国，白俄罗斯在热理论上起到了很大作用。芯片最大问题是散热问题，热散不出来，芯片的效力就不能发挥，这些都是非常尖端的科学技术与工程问题。白俄罗斯存在着巨大的发展机会，AI对白俄罗斯是有用的。

但是AI重在应用，不重在发明，发明AI只是一家IT公司，应用AI是会强大一个国家。IT公司对人类的贡献就2%，AI在产业上的贡献会占到98%，例如驾驶、矿山开采、炼钢、水利、玻璃、医疗……，它贡献的价值巨大。刚才我讲到洗煤精度提高0.1%，0.1%乘以40亿吨，你算一下是多少？提高高炉的冶炼能力1%，中国10亿吨钢，消耗几十亿的煤炭，这又是多大的量？所以，人工智能应该是无处不在，如何去应用它，是主要的课题。

🔻你是辛顿的学生，多伟大！诺贝尔奖获得者杰弗里·辛顿是深度学习之父，理查德·萨顿是图灵奖，都是人工智能。量子科学迟早是要突破的，量子用于计算机一定能实现的，尤其在特定的计算会带来巨大的优势。量子计算机的研究是人类的命题、国家的命题，华为公司无法承担量子研究的问题。但是量子计算机出来了，我们可能会购买。至于量子破解世界各种加密系统，到那时再“兵来将挡”。

包括核聚变，有人说“核聚变一定能成功”，我相信，但是什么时候？我不知道。核聚变如果成功了，所有能源革命都改变了。难道今天不建发电厂了，等着核聚变成功？所以，你看今年还在大规模投资电力系统建设。量子计算一定是会成功的，人工智能未来一定会怎么样，我们不知道。不能因为有那个未来，今天就不去做其他方面的努力。

🔻当年托夫勒写《第三次浪潮》的时候，讲的就是远程工作和远程办公。我当时年轻不太理解，是这样吗？今天证明是这样。即使今天我们聚会了，也只占到千分之一的时光，大多时间还是网络沟通。如果不是网络办公，我们公司很难生存，因为我们没有这么大一个物理性的场所。我们成立一个组，这个组在哪？在哪些国家？不知道，只是给了一个任命，有工号就上了一个连接，这个连接就是群，他们的编码由时差滚动着不断地改变。

疫情加速了网络办公的普及，但是物理办公不会消亡。大家定期聚会喝杯咖啡的可能性有没有？有，成本。远程网络的潮流不会改变，我们渴望回到面对面交流，机会有的，但是少。物理性的大学重要，网络教育的价值重要性一天天的显现出来，对于边远地区，特别是亚非拉边远地区的天才崛起，会起到作用。无线电是波波夫发明的，机翼理论是茹科夫斯基发明的，俄罗斯有很多发明，只是沙皇保守不宣布，导致大家不熟悉。瓦特并不是什么教授，最初是蒸汽机的修理工，法拉第最初是印刷厂的装订工，他们仍不失世界级的伟大。

所以，将来不拘一格选人才，网络知识的扩散给很多人才提供了展现头角的机会。网络肯定是重要的，面对面是需要的，我们还会继续支持竞赛的获得者有机会聚会一次，但不一定是上海，也有可能是其他地方。

🔻人工智能最早是图灵。诺贝尔奖获得者辛顿，我曾见过，他在八十年代就提出来了，但是世界没有响应。最早提出人工智能怎么用的，就是德国工业4.0，华为未来三到五年内研究的东西相当于德国的工业4.0。人工智能在华为公司地位是重要的，但当前最重要的是CT，就是无线电、光通信、核心网、数据通信……。为什么？将来人工智能的感知与控制，要把数据传到几千公里外，必须要有一个先进的网络。AI要真正产生出价值，需要全社会的协作，发挥各自的优势。没有网络的算力是信息孤岛，孤岛化的AI无法实现真正的智能。

🔻美国的土壤是适合种庄稼的，大量人才到美国成长这是好事情，并不是坏事情，包括中国的很多青年到美国去，在美国生根发芽，参与创造一些新的科技文明。谷歌创始人就是俄罗斯人，他们创造的安卓，全世界不是都在享用嘛！对中国也是受益的。没有说苹果、微软、英伟达、英特尔……，不给我国创造价值，也在创造价值。

美国只是不准华为使用含美国元素的东西，并不等于不准中国用，也没有不准世界用，所以全世界人才到美国创造一种技术文明是有益于世界进步的。至于他个人的才能在美国发挥了价值，享受了美国的生活，这也是可以理解的。美国创造的科技文明，对世界不是有害的，是有益的，我们也要支持美国科技文明的发展，因为美国创造的科技文明，关起来不去给别人用，那美国怎么赚钱？他赚你钱的过程中，同样促使你的产业进步。如果没有欧洲的文明，我们怎么可能有汽车、火车、轮船……？

美国只是制裁华为，中国大多数公司没有被制裁，还是可以用美国的技术、工具、生态、仪器仪表、芯片、流片的……，这对中国的产业发展是有好处的。我们也渴望全球化，能享受站在巨人肩膀上，我们的自力更生是被逼无奈的。全要靠自己，是不敌全球化的，我们在许多方面落后国内企业使用的芯片至少一代……。中国相对落后，当然更需要崛起，也需要吸收一些人才。现在的环境已经比我们年轻时代好很多了。年轻人多幸福，多阳光，多有张力……。

现在中国也有人才的土壤和机会了，很多青年也在这里创业了，但是追赶美国的速度我们还是慢的。华为作为一个公司，容纳不下太多人，养不活，说不定还得裁员。

我们与ICPC的交流不带有任何目的，并不是说“人才都来我们这儿”，但你们来这边工作不一定能发挥你们的作用，因为天才需要一个平台。当然新加坡的饭跟我们的饭差不多。所以，从现在各种情况来看，中国要更加开放，要向世界所有文明国家学习优点，容纳世界的文明进来，不能闭关自守。开放改革把国门打开了，让世界的文明进来，并没有产生文明冲突，文明叠加起来共同创造了一种价值，就是今天的新中国。

开放使中国富起来了，但富成什么样呢？还不够，中国的富要有质量，现在党中央提出“新质生产力”，就是你要去“健身”，“肌肉”强一点，我们才能做得好一点。我们的产品要高质量，世界人民不就欢迎我们吗？如果我们的产品走出国门质量不够好，大家说中国产品不好，中国就没有国际市场，中国发展也会受阻。

我们公司曾经也是一个小封闭公司，关着门慢慢干，现在我们慢慢才打开门。从几年前我在莫斯科河边认识了Nika，通过你们又认识了七、八百人，这些就是纽带，和不同国家间的纽带，华为公司这个纽带就开始了。数学没有国界，理论没有国界，你们发表论文我们看见了，我们使用；我们发表的论文，你们也看得见。我们交流的平台就是“黄大年茶思屋”这个网络平台，你们可以在网络平台呼叫一个有共同见解的人，一下子可能在冰岛出现，通过全球化的科技网络平台完成交流。 December 12, 2025

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🌸 米市場サマリー 12/5朝刊
🇺🇸 毎朝クローズ後に解説 🇺🇸
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・来週のFOMC利下げ確率は87%、労働市場軟化で利下げ期待継続
・一方、新規失業保険申請件数は19.1万件と2022年9月以来の低水準
・S&P500は+0.11%、ナスダックは+0.22%、ダウは-0.07%
・S&P500とナスダックが3日連続上昇、来週のFed利下げ待ち
・Fear & Greed Indexは39（+13pt）でFear、市場センチメント改善

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おはようございます☕️📈📊📉

木曜の市場は小幅な動きで、S&P500とナスダックが3日連続上昇。来週のFed利下げ決定を控え、様子見ムードです。

それでは、詳しく見ていきましょう▼

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🌸 市場の動き
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🟢 Fear & Greed Index：39（+13）Fear
🔴 恐怖指数 (VIX)：15.78（-1.87%）

🟢 S&P 500：6,857.12（+0.11%）
🟢 ナスダック：23,505.14（+0.22%）
🔴 NYダウ：47,850.94（-0.07%）
🟢 ラッセル2000：251.820（+0.88%）

🟢 ハイイールド債：80.750（+0.07%）

🔴 BTC-USD：92,546（-0.98%）
🔴 USD-JPY：155.069（-0.11%）
🟢 米国債2年：3.523%（+1.00%）
🟢 米国債10年：4.092%（+0.66%）

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🌸 セクター別パフォーマンス
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🟩上昇セクター
🏭 工業 +0.71%
📡 通信 +0.47%
⚡ エネルギー +0.41%
🏦 金融 +0.40%
💻 テクノロジー +0.36%
🛍 素材 +0.10%

🟥下落セクター
🏢 公益事業 -0.10%
🏠 不動産 -0.21%
🔄 消費循環 -0.31%
🏥 ヘルスケア -0.45%
🛒 消費防衛 -0.53%

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🌸 個別銘柄ハイライト
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📌 MAG7
🟢 $NVDA (+2.11%)：Nvidia
🟢 $TSLA (+1.74%)：Tesla
🟢 $META (+3.43%)：Meta
🟢 $MSFT (+0.65%)：Microsoft
🔴 $AAPL (-1.21%)：Apple
🔴 $AMZN (-1.41%)：Amazon
🔴 $GOOG (-0.63%)：Google

📌 AI・半導体関連株
🟢 $ORCL (+3.18%)：Oracle
🟢 $AVGO (+0.11%)：Broadcom
🟢 $ADBE (+0.60%)：Adobe
🔴 $AMD (-0.74%)：AMD
🔴 $MU (-3.21%)：Micron Technology
🔴 $INTC (-7.45%)：Intel
🟢 $PLTR (+1.04%)：Palantir
🟢 $CRWD (+3.66%)：CrowdStrike
🟢 $UBER (+0.34%)：Uber

📌 金融株
🟢 $JPM (+1.27%)：JPモルガン・チェース
🟢 $AXP (+0.82%)：American Express
🟢 $BAC (+0.13%)：Bank of America
🔴 $MA (-2.06%)：Mastercard
🔴 $BRK-B (-0.07%)：Berkshire Hathaway（クラスB）

📌 ヘルスケア株
🟢 $ABT (+0.09%)：Abbott Laboratories
🔴 $LLY (-1.84%)：Eli Lilly
🔴 $JNJ (-1.39%)：Johnson & Johnson
🔴 $UNH (-1.83%)：UnitedHealth
🔴 $ABBV (-0.67%)：AbbVie
🔴 $AMGN (-1.52%)：Amgen

📌 エネルギー株
🟢 $CVX (+0.44%)：Chevron
🔴 $XOM (-0.56%)：Exxon Mobil

📌 消費防衛株
🟢 $WMT (+0.38%)：Walmart
🔴 $PG (-0.92%)：Procter & Gamble
🟢 $COST (+2.86%)：Costco

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🌸 市場の背景
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📌 S&P500とナスダックが3日連続上昇、来週のFed利下げ待ち
・S&P500は+0.11%、ナスダックは+0.22%上昇し、ダウは-0.07%下落
・投資家は来週のFed利下げに備える

📌 新規失業保険申請件数は19.1万件と2022年9月以来の低水準
・11月29日終了週の失業保険申請は季節調整済みで19.1万件
・前期から2.7万件減少し、コンセンサス予想22万件を下回る
・失業保険の新規申請が2022年9月以来の最低水準を示した
・投資家はこの数字をほぼ無視
・エコノミストは感謝祭の休暇による季節性と判断

📌 来週のFOMC利下げ確率は87%、労働市場軟化で利下げ期待継続
・労働市場の軟化兆候が増加
・Fedが12月10日の年内最後の会合で25ベーシスポイント利下げすると確信
・市場は来週水曜の利下げ確率を87%で織り込んでいる

📌 11月の人員削減発表が年間100万人を超える、AI と関税が影響
・投資家はChallenger, Gray & Christmasのレポートに注目
・米国の雇用主からの11月の人員削減発表が年間で100万人をさらに上回った
・企業のリストラ、AI、関税が雇用の削減を後押し
・労働市場が軟化している兆候の増加

📌 Meta Platformsが+3.43%急騰、メタバース部門30%削減検討の報道
・Meta Platformsは+4%上昇（+3.43%で終了）
・2026年にMetaの「メタバースグループ」で最大30%の削減を検討している（Bloomberg報道）
・レイオフ報告を受けての木曜の上昇は、さらなる上昇の始まりになるはず（Hightower Advisors）

📌 小型株がまたもアウトパフォーム、ラッセル2000は木曜も+1.1%上昇
・ラッセル2000小型株指数は木曜も市場をアウトパフォーム
・3つの主要米国指数をすべて上回った

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S&P500とナスダックが3日連続上昇も小幅な値動き。来週のFed利下げ確率87%、様子見ムードが支配的。

マイPFはなんとか好調キープ、11月のドローダウンを少しずつ取り戻しています😅

それでは、金曜日良い一日を！！🌈✨

#株式投資 #米国株 #株クラ #投資家さんと繋がりたい December 12, 2025

🇺🇸米国株　S&P500
「売り買い交錯」

上昇 50.5%
下落 49.1％

ダウ -0.07％ -31 3日ぶり反落
ナスダック +0.22% 3日続伸
S&P500 +0.11% 3日続伸

SOX -0.89%

✅最高値に迫りつつも、来週のFOMCを控え様子見ムード
✅META +3.4% メタバース（仮想空間）事業の大幅な予算削減を検討を好感
✅12/5(金)発表予定の雇用統計は12/16発表（政府閉鎖の影響） December 12, 2025