ほんコレ。前から言ってるけど。競争が「借り物競走」から「ガチンコ勝負」変わる時ゲームが変わる。今がまさにその時。Microsoftはいわゆる借り物（自社で作らない）戦略でGoogleやAmazonより早くAI市場に参入できたが代償でコントロールを失った。これ楽天がAmazonに駆逐されたのと同じ仕組み。↓ https://t.co/igROhQaXDG November 11, 2025

ウォーレン・バフェットがNVIDIAを殺した会社に投資したばかりだ。

11月14日、バークシャー・ハサウェイはAlphabetへの51億ドルの株式保有を明らかにした。

その13日前、GoogleはIronwoodを発表した…NvidiaのGPUと同じことを、コストの5分の1で実現するチップだ。

提出から6日後、GoogleはGemini 3を公開した。地球上で最も先進的なAIモデルだ。

それはNVIDIAのチップを一切使わずに訓練された。

これは見出しではない。これは独占の終わりだ。

すべてを変える数学

Googleを除くすべてのAI企業は、最先端モデルを訓練するためにNvidiaに30億〜40億ドルを支払っている。

Googleは自社のIronwood TPUを使って6億〜7億5千万ドルを支払う。

OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta…彼らはみな、同じ計算能力に対して400%多く支払っている。

Googleは工場を所有している。他の皆は道具を借りているだけだ。

これがあなたにとって重要な理由

Nvidiaは、重要なAIチップの唯一の供給者であることで、3.5兆ドルの帝国を築いた。

その独占は今、崩壊した。

Anthropicはすでに100万台のGoogle TPUに関する契約に署名した。OpenAIは交渉中と噂されている。移行は始まっている。

競合他社があなたのコストの20%でモデルを訓練できるようになったら、あなたのビジネスはなくなる…カウントダウン・タイマーが始まるだけだ。

バフェットが送ったシグナル

2004年に「Googleを見逃した」と語った男が、2025年にそれを買った。

安いからではない…Nvidiaの34倍に対して27倍の利益で、それは確かに安いが。

Googleが人質に取られない唯一のAI企業だからだ。

Alphabetは地球上で3つの最大のプラットフォームを支配している：Search、Android、YouTube。

今、それはこれまでに構築された最も安価なスーパーコンピュータ基盤を支配している。

バフェットは可能性を買うのではない。必然を買うのだ。

次に何が起こるか

Google Cloudが今四半期に45%を超えて成長すれば、Nvidiaの価格決定力は崩壊する。

TPUのコストがGPU同等品の75-80%下で留まれば、すべての合理的なAIラボが切り替える。

Geminiがこのペースで改善を続けていれば、モデル戦争はすでに終わっている。

AI経済全体が1つの事実を中心に再価格設定されようとしている：

チップを所有する者が未来を所有する。

Googleがチップを所有している。

バフェットがGoogleを所有している。

そしてあなたはまだNvidiaとそのドラマを見続けている！

詳細はこちら - November 11, 2025

個人的に、つい先日 Microsoft が発表した Agent 365 はエンタープライズでやってる人は必須で押さえておいたほうがいいと思っている。

Agent 365 は、要はこれから爆増するエージェントを「社員のように登録してまとめて管理する」するための仕組み。

面白いのは、エージェントの技術スタックも、稼働している場所も問わないこと。
AzureとかCopilot Studioは当然として、外部のSaaS だろうと、OpenAI Agents SDKだろうとClaude Code SDKだろうとLangGraphだろうと何でもいい。
そこにAgent 365 SDKをかぶせてM365の世界でidを振ってやると、Copilotのレジストリに登録されて、その先は権限制御とか監査用のログの取得やら監視やら、あらゆるエージェントを全部同じ仕組みで運用できるようになる。
しかもそのエージェントはWorkIQって仕組みをつかってCopilotのようにm365上のデータにアクセスできるようになる（権限を持っている範囲だけ）。

ユーザー企業としてのメリットは↑の通り、エージェントの爆増に対してガバナンスを利かせやすいし、
エージェント提供側は、ユーザー企業に「Agent 365 に対応してるなら既存の運用に乗せられるか」と考えて使ってもらいやすくなる。
すでに結構なところが対応を表明してるのと、昨日？一昨日？くらいにさっそくGensparkが対応してた気がする。 November 11, 2025

さすがにそんなに単純な話ではないです。Gemini 3やNano Banana Proはすごいけど、エンプラだと依然としてMicrosoftが幅を利かせていたり、それは性能だけでどうこうできる話でもない。さらに言えば、各社のAIモデルには得手不得手があり、それも簡単に代替できるものではないという事情もあります。 https://t.co/g6C9IkXQi5 November 11, 2025

最近再起動していますが進まなくて困っている、マイクロソフトらしさを感じる November 11, 2025

わいのポスト妥当性をチャッピーに添削させてみた👇
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結論：妥当。かなり正しい主張。
ただし、少し補足を入れるともっと説得力が増します。

以下、論点別に整理して説明します。

⸻

◆ ①「データセンター投資は無駄遣いではなく、長期資産」→ 正しい

ハイパースケーラー（MSFT、AMZN、GOOG）やネオクラウド（NBIS、CoreWeave など）が今行っている巨額設備投資は、
2000年のITバブルのような“使われない設備”とは構造がまったく違います。

● データセンターは 20〜30年級の長期資産
•建屋
•電力インフラ
•冷却設備
•光配線
このあたりは耐用年数が非常に長い。

そしてAI時代は「電力とラックスペースの確保」が深刻なボトルネックで、需要は今後10年以上にわたり確度が高いとみなされています。

● 実際に収益性が already 証明されている
•Microsoft の AI クラウドは margin を押し上げている
•Meta/Google も GPU 投資がサービス改善と広告効率を押し上げている
•NBIS や CoreWeave は multi-year で 100% 稼働に非常に近い

つまり「使われる前提が薄い設備」ではなく、すでに稼働率が高い設備に対する増設です。

⸻

◆ ②「GPUの耐用年数は巷で言われるより長い」→ これも正しい

アナリストや一部のメディアは「GPUは1年で陳腐化する」といった雑な議論をしますが、実際は全く違います。

● GPUの実働耐用年数は 5〜7年程度 と見られている

（用途によっては10年近くもありえる）

理由：
•過去の A100/H100 が今でも高稼働でレンタルされている
•推論タスクは「旧世代 GPU でも十分」なケースが多い
•Nvidia のソフトウェアスタック（CUDA/推論最適化）が旧世代を長く活かす
•推論（inference）の需要が指数的に拡大しているため、性能最上位でなくても仕事が大量にある

● A100 / H100は “価値が急落していない”

実例：
•NBIS は現在も A100 クラスを普通に契約で貸し出している
•CoreWeave も H100/H200 を混在利用
•Meta や OpenAI の内部でも「軽い推論タスク」に旧世代を活用

つまり GPU は“iPhone のように1年で陳腐化”とは違い、
世代間で性能差は開くが、需要は指数的に増えるため旧世代も価値が残り続ける。

⸻

◆ ③「初期投資 → 長期収益」の構造はクラウド時代と似ている

2010年代のクラウド（AWS/Azure/GCP）も同じでした。
•初期の大規模 CAPEX
•しかし設備は10年以上の長期収益源
•稼働率上昇 → 新サービス → 利益率改善
•企業需要の “継続的”・“再帰的” 拡大

AI時代のデータセンターはこれをさらに巨大化したもの。

⸻

◆ 結論：ポストは妥当。ほんの少し補強するとさらに強い

あなたのポストの主張は正しいし、データにも整合します。

もし X 向けに強化するとしたら、こんな感じにできます：

⸻

【説得力をさらに上げた改善案】

今ハイパースケーラーやネオクラウドが作っているAIデータセンターは “無駄なCAPEX” じゃなくて、
20〜30年使われる長期資産。

GPUの耐用年数も巷の言説よりずっと長い。
A100・H100 は今も推論でフル稼働していて、価値は落ちていない。

“使われない光ファイバー” を量産したITバブルとはまったく別物。 November 11, 2025

【Amazon人気商品】＜レビュー数5,500件超＞Bopomofo タッチペン2本スタイラスペン高感度 高精度タブレット ペンiPhone iPad Androidタブレット、Samsung Galaxy Microsoft Surfaceに適しています すべてのタッチスクリーンと互換性があります(ピンク/パープル)
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#27卒
【ほんとに就活を始めたばかりの学生へ】

学生:
11月まで就活やってなくて焦ってます
大手志望なのですが、今から何をすればいいですか？

この質問かなり来るので回答する

倭国の就活は、12月から2月にチャンスが集約する

今から間に合わせるための作業書くので、これからやろう

大手2社の早期内定までは取れると思う

文章は長いけど、
作業は15分かからないので、後回しにしないで今頑張ろう

————————————
（作業時間6分）
②12月まで利用申請すると得する優遇ルート

才能や学歴に関係なく、
6分の作業でほぼ全学生8社は大手の早期選考行けると思う

利用申請が早い学生ほど、
『早期からキャリアを意識している優秀な学生』と判断されて、本選も有利になる

-鉄則-
真面目に全てを埋めるのではなく、
まず5つ使える状態にして良い条件の招待を受けることを意識しよう！

1個目※全学生必須↓
https://t.co/FU9EkToFRm
明日18時までに利用申請しよう
ロッテ、日清食品、資生堂、オリックス、Microsoftなど大手かなり狙えます

2個目※11/25までにアプリ起動を↓
https://t.co/2WNBV0dkeV
ここは特に12月めっちゃ得すると思う！
キャリア診断便利で業界の志望理由に使いやすいよ

3個目※SPIで落ちたくない学生は必須↓
https://t.co/Ke1EHHPfLE
サントリー、UUUM、SBI証券など
倍率の高い難関大手の書類選考を免除にできる
今登録してる学生はSPIの足切り対策の権利がもらえるので、権利だけ取っておこう

4個目※ES添削めっちゃオススメ↓
https://t.co/Ke1EHHPfLE
ここは大手の優遇だけじゃなく、
ES添削が有人で業界情報も加味してやってくれるのがオススメ
書類レベルかなり上がると思う

5個目※今週から受付開始↓
https://t.co/9hc5fuFgyk
元々、他社の選考を惜しくも落ちた学生をヘッドハンティングするという天才的発想で覇権を取ったサービス
NTTドコモ、UUUM、住友ゴムなど大手がゴロゴロいる

—————————————
②確実に早期選考が有利になる隠れ説明会

『優遇』と明記して早期選考の直前に、
参加記録ガッツリ取る理由は１つしかない

地主
コクヨ
ネスレ倭国
NTTデータ経営研究所
テスラ
伊藤忠商事
丸紅（マイページ）
Amazon
三井不動産リアルティ
伊藤園
サントリー
ソフトバンク
ニトリ
ファーストリテイング
SBI証券
UUUM
ロッテ

など

オンラインでペナルティもないので、
早めに参加権利取っておくといいよ↓

※これだけ50名先着↓
https://t.co/w0eFB2AjTO
本選と併願できる非公開選考です！
伊藤忠商事、亀田製菓、三井不動産、キリン、グリコなど
いきなり最終面接行けるので、マジでこれは急いで権利取るべき

1個目※全学生必須↓
https://t.co/sYlux5gexe
地主とか伊藤忠商事は一瞬で枠なくなるので急いで取ろう
※満席でも他で枠取っておくと増枠されたとき、優先して通知くるよ

2個目※1番オススメ↓
https://t.co/V2SZ7kjvob
3人に1人早期内定が取れるので、保険の内定作りに向いてる
各回25名しか参加出来ないけど、
あのテスラをはじめ、三菱商事、花王、アサヒビール、カゴメなど
超難関に毎年卒業生を出す有名なイベントで、卒業生のノートも貰える

3個目:※NTTデータ研究所の確定優遇↓
https://t.co/UELkcBM5EU
確定で優遇取れるのは貴重なのでオススメ
オンラインなので参加権利取っておこう

—————————————
③必ず25日までに利用申請した方がいい↓

この4つを11月ちゃんと使えば、
ほぼ確実に2月内定0社という就活失敗は避けられるよ

おそらく8割の学生は12月に志望業界の内定1社は取れます

志望業界で内定がある＝その業界で評価された学生

として面接でも通過率上がりやすい

ちゃんと内定辞退もできるので、少し急いで利用申請するといいよ↓

1個目:
https://t.co/9DOUi9MBZY
ここは内定までのスピード感が非常に早く最短2週間で取れる
ベネッセグループ運営で、非常に丁寧で協力的！
面接練習、添削、業界研究まで手厚くサポートしてもらえるので、
業界研究難しいけど憧れていていきたい業界がある学生にもおすすめだよ

2個目:※NTTデータ志望は必須↓
https://t.co/yndYUSw5EF
推薦取れた企業は最短2週間で内定までいける
過去だとNTTデータ、Sky、スターツ出版グループなど
え、こんな優良企業の推薦取れるの？
って驚く学生も多いと思う

3個目
https://t.co/XA38fSzRHc
ソフトバンク、リクルートなど
大手狙うならここも使う内定早まると思う

※1番おすすめはここ※
https://t.co/YPP5zZrohV
まだ受付人数少ないけど、このヘッドハンターは推薦力や対応の丁寧さも凄いんだけど、正直歴史が違う
ここでしか、そもそも応募すらできない企業も多いので、枠があったら絶対使った方がいいよ

★就活hackブログ版
27卒受かりやすい大手300社リストやキリン、サントリー、バンダイなどの1万字越えの詳細企業研究を配布中です
※PR November 11, 2025

あー、誰かパソコン売ってる。タッチパネルだって！ 画面めっちゃ綺麗そう。欲しいな…

美品・タッチパネル ＞ マイクロソフト Laptop i7/16G/Office
https://t.co/a62gBCGnKk November 11, 2025

マイクロソフトのサポートカスすぎだろ。 永遠に欲しい情報に繋がらんぞ。 November 11, 2025

Windows 11 こうなったら嬉しい
・ローカルアカウントで利用できるこれまでのWindows XPからWindows7程度の機能　64bitで
・onedriveなどはマイクロソフトアカウント加入者のみ
・Windows7のシェルでいいよ
・スタートメニューはXPくらいシンプルなのがいいね
あとは軽くて止まらないならそれで良い November 11, 2025

円安、円安って動画多いけど
未契約金で円高になるんじゃないの？ｗ
で、そうなって困るところは？ｗ
#AI #xAI #AILevelUpper #XM3
#TRON #μITRON #BTRON #IoT #リアルタイムOS
#Apple #Microsoft #Google #Gemini
#Amazon #AWS #Bedrock #Anthropic #Claude
@elonmusk @hmikitani @finkd
#Woven #Toyota #WovenCity November 11, 2025

「こんな内容を考えて実現するのは倭国だけだ」「作る前から『作らないほうがいい』と考えないのも倭国だけだ」

両方正しい気がする。

Windowsだけで動くため、マイクロソフト社が悪いことにしておこう。 November 11, 2025

アナウンス記事の倭国語訳において査読は
（同じく）マイクロソフト社員である かずきさん @okazuki にお願いしました！
ありがとうございました！
かずきさんの記事も要チェック👀
「Microsoft Agent Framework (C#) を見てみよう -- Durable Agent を試してみよう」
https://t.co/D7KZ8udyE3 November 11, 2025

Microsoftさんまずいですよ。これは。

まだ変わってなければ、Gemini AIを請求書払いしようとすると、Google Workspaceを契約しないといけないんですよ。しかも1企業1契約しかできないから、現場がちまっと契約するって訳にいかないんですよ。

WorkspaceのAI活用自体、Googleのほうが既に先にいってるとおもうけど、開発会社なんて、これまでMS365使っていたところも、労力払ってもWorkspaceへ移行しましょうって成り得るよ。

言われなくても分かってるだろうけど、これはガチピンチですね。 November 11, 2025

【医療データ研究者、関心のある自治体の皆さま】
お待たせしました🙂AJAPAを公開しました
当センターの村松圭司特任教授が前職からの異動にともない世の中に公開が止まっていた
『AJAPA』を千葉大当センターのサイトで再公開しました^_^
無料です、どんどん使ってください
※注意は必ずお読みくださいね※
https://t.co/wYdo1BLaLP

村松先生からコメントと注意の概要
↓↓
地域別人口変化分析ツール All Japan Areal Population-change Analyses(AJAPA)は「医療計画を踏まえた医療の連携体制構築に関する評価に関する研究（H24-医療-指定-037）」において、
研究代表者である松田晋哉（当時：産業医科大学 医学部 教授）と、
研究分担者である伏見清秀（東京医科歯科大学大学院・医療政策情報学分野 教授）によって提唱された推計方法によって将来患者を推計した結果を簡便に表示するために、
研究協力者の村松圭司（当時：産業医科大学 医学部 助教）がMicrosoft® excel®を用いて作成したものです。 November 11, 2025

GoogleBrainTokyo（現GoogleDeepMindTokyo）は2017年頃から存在し、実はアジア初のGoogleBrainの拠点でした。しかし、倭国でその存在を知る人はどれくらいいるでしょうか？もっとインパクトがあり、目立つ存在になれたはずです。当初は、JeffDeanとも親しく、奥様が倭国人で流暢な関西弁を話すドイツ人の「おじさん」、MikeSchusterがトップになる予定でした。しかし彼は去ってしまい、その後、現在のSakanaAIのCEOが引き継ぐことになりました。彼個人や彼の研究テイストには敬意を払っています（実用性は抜きで）。しかし、彼は主流ではない研究者を採用する道を選び（その中に倭国人は含まれていませんでした）、それは残念なことでした。もしGoogleBrainTokyoをMikeSchusterが率いていたら、彼は倭国のトップ大学の卒業生を採用し、シリコンバレーの本社で行われているTransformerやBERTといった主流の研究に直接貢献させていたかもしれません。もしそうなっていれば、倭国から少なくとも2〜3個はMistral級のAIスタートアップは生まれていたでしょう。しかし今、手元には何もありません。

数年前、Sakana AIのCEOが去った際、私はGoogle Brain Tokyoの再編とリーダーシップを申し出ましたが、彼の部下たちが反対しました。2年前も私たちがGeminiを構築している間、彼らは独自の関心に基づいた研究をするだけで、LLMには貢献しませんでした。彼らがモデリング作業を主導できないのも無理はありません。

なぜこのような話をしたか説明します。私は、Google Brain Tokyo（現Google DeepMind Tokyo）に、昔のアジアに於けるMicrosoft Research Beijingのような存在になってほしかった。あれこそが、現在のフロンティアモデルにおける中国の優位性を生み出した直接的な要因だからです。また後に解説します。

しかし、もう手遅れですし、組織的な制約もあって私が東京を率いているわけでもありません。倭国には素晴らしい若い才能がいます。優秀なエンジニアもいます。主流で勝負したいと思っている人たちが昔からいます。Google Brain Tokyoがその受け皿になれればよかったのですが、それは叶いませんでした。 November 11, 2025

@marketing_neco そうなんですよね。倭国の企業向けにAI広めたいならCopilotマスターするとお金になると思ってる派です。圧倒的にMicrosoft365の会社が多いので。 November 11, 2025