学会発表だけど、アトピーの子供はコロナワクチン受けると、いろんな感染症の発症リスクが減るんだって。あとアレルギー反応も減るみたいで、やはりワクチンによる免疫反応の適正化が起こってるのかもね。上気道系の感染症が減るのはわかるんだけど、皮膚感染症（アトピーは多い）も減ってるのが面白い。あと喘息の発症も下がるんだと。食物アレルギーもへるって。概ね4割強リスク減るみたいね。
ワクチンって免疫の強制リセットボタンみたいな作用あるのかなとも思ってたけど、データ見るとそういう可能性高そうだね。
https://t.co/fnVJWztST9 November 11, 2025

皆さん、衝撃の研究結果が出てきましたよ❣️

アンソニー・モーソン博士らのチームがアメリカの約4万7000人の子どもたちを徹底調査したところ、小児科への「予防注射のための訪問回数」が多ければ多いほど、自閉症や発達障害のリスクが爆上がりしてるってデータが出ちゃいました💉⚡

具体的には、予防注射で11回以上病院に行った子は、ゼロ回の子に比べて自閉症リスクがなんと340％アップ😱

・チック症は530％、脳症420％、ADHD180％、学習障害581％、発作252％…もう数字がヤバすぎるんです😓

訪問回数が多い子ほど神経発達障害がドカンと増えてて、喘息や自己免疫疾患も高リスク…

これ、メディケイドの巨大データでハッキリ出ちゃってるんですよね💦
ワクチン接種と子どもの健康、本当に大丈夫なのかな…って考えちゃいますね😔🙏 November 11, 2025

一回目のコロナワクチンのとき、国民でめがすわり、頭おかしかったかたかなりいました。

急病のかたをさきにみていたら、ワクチンはやくうてと騒ぐ高齢者、

電話でスタッフどなりちらし、はやくうちの家族だけワクチンうてという女性

クリニック休みで事務が休日出勤していたらドアをこじあけ、いるならワクチンうちなさいよとさけぶ女性たち、

喘息の発作のかたの治療していたら待合室でワクチン！ワクチン！とさわぐかたいるから

待合室にいき急病のかたいます。死病ではないのですか、ワクチンうてと騒ぐのは下品！です！といいました。

それからあの医師は怖いと、騒ぐかたはへりましたが、だいたい一秒でもはやくうっても意味ないのですから、

本当に倭国人はおろかな国民います。我先には下品としかいいようありませんでした！ November 11, 2025

おはようございます🪽

副作用が痛すぎて喘息や発熱を理由に抗がん剤治療から逃げてたけど、今日はちゃんと治療に行ってきます😭
痛みが治るまでXしばらくお休みしますが…🍀*゜
また、すぐ戻ってくるのでよろしくお願いします✨
気分が良い時、皆様のSS楽しみに見ます👓🤏゛

#HousingNoah https://t.co/crItKcuozJ November 11, 2025

今日は『豆腐の日』。

豆腐は薬膳的に
①胃腸の働きを整える
②乾燥を潤す
③余分な熱を冷ます
④デトックス
などの働きがあります。

空咳や黄色い痰が絡む咳、喘息、喉の渇き、便秘、むくみ、ほてり、のぼせ、皮膚の腫れや赤みに効果的。

寒くなって来たのでお味噌汁やお鍋、湯豆腐、麻婆豆腐など温まる調理法で美味しくいただきましょう！
#豆腐の日 November 11, 2025

＼栗、最強説／

もうすぐ旬の栗は甘味、温性で体を温め、胃腸や腎を補います。

①胃腸の働きを高め、下痢を止める。
②腎を補い、筋肉や骨を強化する。
③血流を改善し、不正出血を防ぐ。
④咳を止め、痰を鎮める
⑤脳にも良い

などの作用があり、慢性疲労、下痢、足腰強化、風邪予防、エイジングケア、喘息、咳、冷え性、生理痛、出血、物忘れ、認知症予防などに良いとされてます。

こんな時はおやつで美味しくいただきましょう！
(※お腹や胸が張ったり、気が滞りやすい、湿溜めやすい人はほどほどに) November 11, 2025

大学の喫煙所、東京の朝の電車みたいになってるんやけどうちの大学スモーカー多いて喘息持ちにはまじhell（地獄） November 11, 2025

昔は学校内でも電車でも喫煙がOKでした。
煙草の煙で喘息の発作が起きたり具合が悪くなる人は
「みんな吸っているのに具合が悪くなるあなたが弱い」
「普通に売っているものを吸って何が悪い」
「私の好きなものを制限するな」と言われていました。

今はどうなりましたか？
#香害 #洗濯公害 https://t.co/6a18Roo8S9 November 11, 2025

ヤバい！宇野昌磨ファンに見つかった！？なんか伸びてる！

すみません許してください！宇野昌磨について全然詳しくないんです！
知ってるのは小児喘息持ちだった5歳の頃に浅田真央に誘われてスケートを始めたこと、史上初の4回転フリップ成功者、4種類の4回転ジャンプと美しいクリムキンイーグル、 https://t.co/p1M43Va0DO November 11, 2025

#タミフル脳症はあります。

ライ症候群などかぜの後にも起きる脳症を引っ込めて、1998年ころから急に「インフルエンザ脳症」と言い始めたのは、インフルエンザ恐怖症を皆さんに植えつけるためのキャンペーンの一つであったのです。だから、「インフルエンザ脳症」は使わないで「解熱剤脳症」「タミフル脳症」を使ってほしいと思います。
　タミフルは、肝臓で変化して抗ウイルス作用を発揮します。ウイルスが呼吸器粘膜の細胞内で増殖して出てくるときに細胞から切り離されにくくする物質です。タミフルを飲むと、治癒するまでの期間が平均して１日短縮されるというものです。Ａ香港型には無効でしたし、小児喘息では、早く治る子とかえって直りが悪くなる子が同じ程度いました。治療後は肺炎がかえって多くなるようですし、年齢によっては10数％から30％ぐらいに耐性ができます。非ステロイド抗炎症剤などきつい解熱剤を使うと、たちまちタミフルの効果は帳消しです。
　タミフルで突然死した２歳９か月の男児は、服用後2時間45分後には寝返りし、その10分後に母親が触ると呼吸が止まっていました。14歳の男子は、前日からの発熱で当日午前に39℃あり検査でインフルエンザAとの診断。夕方には自力で37.5℃まで下がっていましたが、タミフルだけを服用。2時間足らずで、マンションの9階から転落死しました。自殺は全く考えられません。17歳の男子は、インフルエンザAで昼にタミフル１カプセルを服用し、家人の留守のあいだに、家を飛び出し、雪が積っている中、家のフェンス・空き地・道路の塀・線路を乗り越えて国道に出て、走ってきた大型トラックに飛び込み、事故死した（服用約３時間半後）。自殺とは考えられないと複数の目撃証言があります。

タミフルは離乳前のラットの脳に大量に（成熟ラットの3000倍）移行します。ヒトでは、専門家も認めるように、乳児に限らず低体温が起きています。低体温は脳中へのタミフル移行のよい証拠です。インフルエンザに罹患すれば、大きな小児でも成人でも脳中に移行します。薬剤服用なしで生じる「熱せん妄」は高熱時に起きますが、タミフル服用後大部分（80％）は熱が下がってからですから熱せん妄ではありません。他剤が考え難い証拠に、単独で解熱時に異常行動や突然死が起きています。タミフル単独でも脳圧が亢進したと考えられる事実が予防目的で用いた5か月児の大泉門膨隆をはじめ、いくつかあります。さらに、アルコールや睡眠剤など中枢抑制剤は脱抑制を生じ,逆説的興奮,せん妄,異常行動を起こします。だから呼吸抑制死と異常行動は同じ作用機序の延長線上にあるものです。

https://t.co/huLWFJKm5N November 11, 2025

おはようございます✨
もう一段階寒くなって昨夜は喘息だよ〜😷💔
風邪の咳が良くなったと思ったら😭
今日の咳は喘息のです🥲🙏毎度すいません💦

本日11:45〜います🫧（刻む🤣）
13:35〜90分のみ🈳✨残り1枠です💖
病院ダッシュで終わらせてルーム向かいますね☺️

採血やだよー😫 https://t.co/4quKDoxnVO November 11, 2025

🐾 猫に投薬中の飼い主さんへ
　
～安心のための5つの確認～

　「この薬は、○○のためのお薬です」と説明できますか？
　
　実は、毎日飲ませていても、“何の薬なのか”をきちんと説明できない方は少なくありません。
　
　「病院で出されたから…」と何となく続けていると、思わぬ見落としにつながることがあります。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
　
どうして「薬の目的」を知ることが大切なの？

　同じ薬でも、猫さんによって使う理由がまったく違うことがあります。

　たとえばステロイドなら…

● 皮膚のかゆみを抑えるため

● 喘息のコントロール

● 腸の炎症をおさえる治療の一部として

　目的が違えば、期待する変化も注意するポイントも変わります。
　
理由を知らないまま使っていると、

　⇒効果が出ているのか判断できない

　⇒副作用の早期発見が遅れる

といった心配が出てきます。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

　今すぐ見直したい「5つのポイント」

次の診察の前に、軽くチェックしてみてください。

1. 薬の名前と目的

□ 今飲んでいる薬の名前はわかりますか？
□ その薬は「何のため」に処方されましたか？

2. 期待される効果

□ 効果が出るまでの目安を聞いていますか？
□ どんな変化があれば、“効いている”サインなのか知っていますか？

3. 投薬期間と方法

□ いつまで続ける予定ですか？
□ 途中でやめていいのか、継続が必要なのか確認しましたか？

4. 副作用と注意点

□ 想定される副作用を聞いていますか？
□ どんな症状が出たらすぐ相談すべきか把握していますか？

5. 困ったときの対応

□ 飲ませ忘れた時の対処法を知っていますか？
□ どうしても飲ませられない時、相談できる場所はありますか？
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「聞きにくい…」と感じる飼い主さんへ

　⇒「今さら聞いていいのかな…」
　⇒「忙しそうで、声をかけにくい…」

　そんな気持ち、よくわかります。

　でも、質問することは獣医師にとって“本当に助かる”行動ですし、大切なステップです。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

⚠️ ネット検索の落とし穴

　不安で調べるほど、いろんな情報が目に入ります。

「この薬、副作用が怖いって書いてある…」
「うちの子には合わないんじゃ…？」

　でも、ネットの情報は、あなたの猫さんの状態を把握していません。診察した獣医さんが、一番信頼できる情報源だと思います。

　お薬は、正しく使えば、猫さんの生活をぐっと楽にしてくれる心強い味方です。

▶「なぜこの薬が必要なのか」

▶「どんな変化を期待しているのか」

　この２つが理解できると、飼い主さん自身も、安心して治療、投薬を続けられます。

　あなたと大切な猫さんの日々が、より穏やかで健やかなものになりますように🐾 November 11, 2025

香害ツイートにアンチリプしてくる人、鼻炎に喘息に万博大好きって、もうそのまますぎる🤣
いや原因原因ww November 11, 2025

來自Vincent Cheng-Wen Yu Facebook
https://t.co/btaN6V7Eve

AI基建是泡沫，還是「抱團買時間」？拆解3兆美元背後的金融結構
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當科技巨頭在今年砸下超過3000億美元建設AI算力、未來三年預期總投入會超過3兆美元時，一個問題浮現：這是2000年網路泡沫的重演，還是人類史上最大規模的生產力押注？
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這不是一場簡單的「泡沫 vs 非泡沫」的二元辯論，答案可能比你想的更複雜、也更精密。
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我沒有能夠預知未來的水晶球。但我試著深入拆解這場盛宴底層的金融結構，建構出一套分析框架。
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文章較長且多細節，先講結論：
* 方向上，我不認為這是大泡沫。但個別環節存在高風險。
* 更精準地說，現在的 AI 基建像是一場「抱團 + 買時間」的長征。大廠(Microsoft、Google、Meta、Nvidia…等）利用財務工程撬動巨額槓桿，但把主要信用風險外包給專案公司（SPV）與資本市場，將所有參與者的利益緊密綁定。
* 所謂的「買時間」，是指它們在賭自己的現金流與外部資源的耐心，能否撐到「AI真正提升生產力」那天到來。
* 如果賭贏，AI將兌現承諾，大廠是最大贏家。如果賭輸（AI進展不如預期或成本過高），最先受傷的是提供融資的外部資源。
* 這不是2008年那種「銀行槓桿過度、單點引爆」的泡沫。這是直接融資的巨型實驗，由地球上最聰明、現金最充裕的企業主導，用複雜的「表外融資」策略，把風險拆成許多可交易的片段，分散給不同投資人消化。
* 就算不是泡沫，也不代表所有的AI基建投資都可以得到好的ROI。
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▉ 理解核心：「抱團」的利益綁定機制
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所謂「抱團」，是指這場AI基建將五方利益緊密綁定：
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* 科技巨頭（Meta、Microsoft、Google）和它們的大模型合作夥伴（OpenAI、xAI)：需要算力，但不想一次性砸錢。
* 晶片供應商（Nvidia）：需要持續的大訂單來支撐其估值。
* 私募基金（Blackstone、Blue Owl、Apollo）：需要新資產類別來擴張資產管理規模、收取更多管理費。
* Neocloud（CoreWeave、Nebius）以及混合型雲端服務提供商（Oracle Cloud Infrastructure）：提供基建與算力，但同時需要大廠長約來撬動融資。
* 機構投資人（養老基金、主權基金、傳統基金像是BlackRock）：需要高於公債的穩定收益。
​
而這五方形成了一個「利益共同體」，例如：
* Nvidia給CoreWeave優先供貨，同時投資其股權
* Microsoft給CoreWeave長約，同時協助其融資
* Blackstone提供債務融資，同時從養老基金募資
* Meta與Blue Owl共同成立 SPV，共擔風險
*​ OpenAI與其他大模型廠商持續拉高模型參數、推理能力和訓練規模的標準，等於不斷提高整體產業的算力需求門檻。特別是在與Microsoft的深度綁定下，這種「技術外包、壓力內化」的合作結構，讓OpenAI雖不出錢卻成為加速全球資本支出競賽的點火者。它不是出資方，卻是推動全場槓桿加碼的實際策展人。
沒有人能獨善其身，這就是「抱團」的本質。
​
▉ 資本的架構 — 誰在出錢？錢又流向了誰？
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要理解整體架構，我們可以先從下面那張資金流向圖說起（這是那天與曼尼聊天時，他分享給我的）。
​
科技巨頭需要天文數字的算力，有兩條路：
* 自建資料中心：這是傳統模式。優點是完全掌控，缺點是建設緩慢，且所有資本支出和風險都壓在自己的資產負債表上。
* 尋求外部供應：巨頭們並不是簡單地去租用伺服器，而是催生了兩種核心的「外部供應商」模式。這是當下的新趨勢，也是我們分析的重點。
​
第一種是SPV (Special Purpose Vehicle) / 特殊目的實體：
* 這是一種純粹的金融工具。你可以將其想像成一個專門為「單一項目、單一客戶」成立的特殊實體。
* 商業模式：例如Meta想蓋資料中心，但不想一次出一大筆錢，就與資產管理公司合組SPV。SPV唯一任務是建造並營運這座專屬於Meta的中心。投資人拿到的是以租金現金流為底的高品質債權（公司債+專案融資的混種）。
* 客戶類型：極端單一，通常只有一個（例如Meta）。
* 風險程度：生死完全繫於單一客戶信用。
​
第二種是Neocloud (如 CoreWeave, Lambda, Nebius)：
* 這是獨立營運公司（Operating Company, OpCo），有自己的營運策略與完全的決策權。
* 商業模式：舉例來說CoreWeave 自籌資金（股權和債權）購買大量GPU，轉租給多個客戶，簽「保底/預留」合約。靈活但股權價值波動大。
* 客戶類型：理論上多元，實際早期高度依賴大廠（例如Microsoft對CoreWeave的早期支持）。由於規模較小，不像SPV背靠單一富爸爸，Neocloud對上游供應商（Nvidia）的依存度更高。
* 風險程度：風險分散到多客戶，但營運能力、技術、股權價值都影響存亡。
​
儘管在法律和營運結構上截然不同，但兩者的商業本質殊途同歸：都是巨頭的「算力外部供應商」，將巨額GPU採購和資料中心建設從巨頭資產負債表上「移出」。
​
那麼這些SPV和Neoclouds的錢從哪裡來？
​
答案不是傳統的銀行，而是私募信貸基金（Private Credit Funds）。為什麼？
​
這是因為2008年後，《巴塞爾協定III》對銀行資本適足率要求嚴苛。銀行承作這種高風險、高集中度、長天期的巨額貸款，需提列的準備金高到不符成本。
​
銀行「不能做」、「不敢做」的生意，創造了巨大真空。Apollo、Blue Owl、Blackstone這些私募巨頭填補了空缺——它們不受銀行法規限制，能提供更靈活、更快速、但利率也更高的融資。以專案租金或GPU/設備與長約做擔保。
​
對它們而言，這是極具吸引力的大餅——許多有傳統基建融資經驗，而這主題足以讓管理資產規模成長數倍，管理費和附帶權益 (Carried Interest)大增。
​
那這些私募信貸基金的錢，最終又是從哪裡來的？
​
答案是機構投資人（LPs），例如養老基金（Pension Funds）、主權財富基金、保險公司，甚至是一般投資人（例如透過BlackRock發行的私募信貸ETF——裡面就有Meta項目下的144A私募債Beignet Investor LLC 144A 6.581% 05/30/2049）
​
風險鏈的傳導路徑於是確立：
​
（最終風險承擔者） 養老基金/ETF投資人/主權基金→ （中介機構） 私募信貸基金→ （融資實體） SPV 或 Neocloud (如 CoreWeave) → （最終使用者） 科技巨頭 (如 Meta)
​
▉ SPV實例分析 — Meta的Hyperion
​
要理解SPV模式，Meta的「Hyperion」計畫是一個絕佳案例（足夠多公開資訊）：
* 結構／股權：Meta與Blue Owl管理基金組JV（Beignet Investor LLC）。Meta 20%股權、Blue Owl 80%。以SPV 144A結構發債。JV蓋資產、Meta長約承租。施工期資本支出在JV，融資租賃開始後資產逐漸轉至Meta資產負債表上。
* 規模：約 273 億美元債（144A 私募債）＋約 25 億美元股權，為美國史上最大宗單筆公司債／私募信貸式專案融資之一。而到期日是2049 年，這種長天期攤還結構，本質是「先把最難的時間風險鎖住」。
* 利率／評級：債務獲 S&P A+ 評級（高評級讓保險業者可以配置），票面利率約6.58%。
* 投資人結構：PIMCO認購180億；BlackRock旗下ETF合計逾30億。對這群投資人來說，這是極具吸引力的高品質穩定收益。
* 現金流與租約：Blue Owl看上的不是可能貶值的GPU（我認為現在市場中有些人擔心GPU的折舊年限假設太長是放錯重點，因為GPU只是硬體部分，而AI的整體價值在於硬體+模型，舊款硬體的價格因迭代而跌價，不代表最終AI模式應用的價值也跟著下跌），而是Meta長期租約支撐的SPV現金流（從2029年起）。建設期資金還預配在美國公債降低風險。這結構融合了公司債流動性與專案融資保護條款，同時是144A-for-life（投資人圈子受限）。
​
那為什麼這種架構的短期風險極低？
​
這是因為在這種結構下，Hyperion任務單純：左手收Meta租金，右手付Blue Owl利息。只要Meta不倒（可預見未來機率極低），現金流就穩如磐石。不需擔心AI需求波動、GPU跌價。
​
這個 25 年的超長天期、按租金攤還的債權結構，只要租金穩定進來、利息正常支付，就鎖住了所有近期的再融資風險。這就是「買時間」的精髓（讓AI應用創造出來的價值慢慢追上財務結構）。
​
同時Meta用自己的信用與強大現金流，換取繞過傳統資本支出的巨額長期融資。儘管現代會計準則（IFRS 16）下，長期租約最終仍以「租賃負債」上表，但優點在於：前期建設期數十億美元的資本支出壓力，以及相關建設風險與融資業務，都先轉嫁給SPV。
​
把一次性巨額資本支出，轉化為未來25年分期攤還的租賃費用，極大優化現金流。然後賭這些AI投資能否在10-20年產生足夠經濟效益支付本息（以債券6.58%的票面利率來看，考慮營運費用，以EBITDA計算的ROI至少要在9-10%才能讓股權持有者得到還不錯的報酬率）。
​
▉ Neocloud的緩衝墊 — OpCo的股權風險
​
如果說SPV模式是「信用轉移」，那麼CoreWeave、Nebius這類Neocloud模式，就是「風險進一步分層」。
​
以CoreWeave為例，資本結構遠比SPV複雜。多輪股權與債權融資，投資方包括Nvidia、VC、成長基金和私募債權基金，形成清晰的風險緩衝序列。
​
假設AI需求不如預期，或新競爭者出現，CoreWeave收入大降、付不出高額利息，會怎麼樣：
* 第一步是股權價值蒸發：CoreWeave股價暴跌。這是「股權緩衝墊」——最先吸收衝擊。公司可能被迫折價融資，原股東權益大幅稀釋，甚至血本無歸。相比之下SPV的股權緩衝墊更薄，因無法直接在公開市場融資。
* 第二步是債權人受損：只有股權完全「燒光」後，CoreWeave仍無法償債，才輪到Blackstone這些私募債權人承受損失。但這些基金放款時，通常要求極好的抵押品（最新GPU）和嚴格還款優先權。
* CoreWeave和Nebius都採「先確定長約，再拿長約融資」，在資本市場再融資快速擴張。
​
這個結構的精妙之處在於，大廠客戶可以達到更好資金運用效率，不出資就用未來採購長約撬動更多資本開支，風險傳染到整個金融體系的機率有限。
​
反之Neocloud股東需注意，自己坐的是這場賭局裡最顛簸、但也最刺激的位子。他們賭的是高速成長，還要祈禱管理層的財務操作（債務展期、股權增發）近乎完美無瑕，另外還要留意債務到期結構、質押範圍、合約續簽窗口與客戶集中度，才能更好衡量股權風險報酬比。
​
我們也可以試想一下如果真的AI需求成長較慢的時候，誰會是邊際上最容易被拋棄的產能？SPV還是Neocloud？為什麼？
​
▉ Oracle Cloud：非典型雲端玩家的逆襲
當大家都在關注CoreWeave和三大雲端巨頭時，一匹出乎意料的「雲端黑馬」也在悄悄崛起：Oracle Cloud
它不屬於Neocloud，也不是三大科技巨頭的一線陣營，卻靠著高度彈性的架構設計與Nvidia深度合作，搶下了 Cohere、xAI，甚至 OpenAI 一部分運算負載的合約。
特別是當Neocloud的槓桿逐漸吃緊、傳統雲端空間不足時，Oracle 以「中立」與「可替代」的定位，成為第二波AI算力供應鏈的重要緩衝層。
它的存在也讓我們看到，這場算力爭奪戰並非只有三強對決，還有像 Oracle 這種非典型但極具戰略意義的供應商正悄悄搶位。
但別忘了，這場遊戲的牌桌並不只在矽谷，而是延伸到整個全球金融市場。
▉ 眾人覬覦的政府「隱性擔保」
​
最後，在這場由科技巨頭和私募金融主導的牌局中，還有一張潛在「王牌」——政府。
​
雖然OpenAI最近公開說「沒有也不希望」政府為資料中心提供貸款擔保，與政府討論的是晶片廠潛在擔保而非資料中心。但我認為他們（或類似參與者）原始計畫中，一定包含「把政府拉進來抱團」的選項。
​
怎麼說？若AI基建規模大到連私募債權都無法承擔，唯一出路就是升級為國力之爭。一旦AI領導地位被定義為「國家安全」或「21世紀登月競賽」，政府介入就順理成章。
​
這種介入最有效方式不是直接出錢，而是提供「擔保」。這種做法能帶來一個決定性的好處：大幅降低融資成本。
​
年紀跟我差不多的投資人，應該都還記得Freddie Mac（房地美）/Fannie Mae（房利美）。這兩家「政府贊助企業」（Government Sponsored Enterprises；GSEs）並非美國政府正式部門，但市場普遍相信它們有「隱性政府擔保」。
它們從銀行購買房貸，包裝成MBS並擔保，在公開市場出售後重新將資本導向房貸市場，增加可供放貸資金。也就是它們的存在，讓2008年的金融海嘯影響範圍更大。
​
想像一下，若未來出現「國家AI算力公司」，由政府提供隱性擔保。它發行的債券將被視為準主權債，利率無限接近美國國債。
​
這將徹底改變前面提到的「買時間等生產力上升」：
* 融資成本極低：借貸成本越低，對「AI生產力提升速度」要求越低。
* 時間無限延長：更重要的是，能用極低成本不斷展期（Roll over），等於買到近乎無限時間。
​
換句話說，這做法讓賭局直接「爆掉」機率大降。但一旦爆掉，影響範圍可能擴大數十倍
​
▉ 數兆美元的賭注 — 真正關鍵的「生產力」
​
前述所有的金融結構——SPV、Neocloud、私募債權——無論多麼精巧，都只是在回答「如何付錢」這個問題。
​
而究竟AI基建會不會成泡沫，最根本問題是：「AI是否真能增加生產力？」以及「速度有多快？」
​
所有長達10年、15年的融資安排，本質都在「買時間」。金融工程給巨頭一段喘息期，不需立刻見效。但買時間是有代價的：Blue Owl和Blackstone的投資人（養老基金、主權基金、ETF持有者）需要的是穩定的利息回報，Neocloud的股權投資人需要的是數倍的估值增長。
​
這些融資方的「期望回報率」，就是AI生產力必須跨過的門檻。如果AI帶來的生產力提升，其速度無法覆蓋高昂融資成本，這精巧結構就會從最脆弱處開始崩塌（「股權緩衝墊」）。
​
因此未來幾年，我認為要特別關注以下兩個面向：
* 各領域「應用解決方案」的推出速度：光有強大模型（LLM）不夠。需要看到真正能讓企業掏錢的「軟體」和「服務」。需要這類應用大規模普及，產生的現金流大到足以償還巨額基建成本的本息。
* 外部限制的制約：AI資料中心是吃電怪獸。我們是否有足夠的電力來支撐指數級增長的算力需求？電網的升級速度是否跟得上？Nvidia的GPU和其他硬體的供應是否會碰到瓶頸，使其「慢於」金融契約所要求的時間表？供給側風險可能讓所有「買來的時間」被熬乾。
​
簡而言之，這是一場金融（融資成本）與物理（電力、硬體）和商業（應用落地）之間的賽跑。
​
我們也可以用量化的方式，大略的估計究竟AI需要帶來多大的生產力提升才能避免泡沫：
* 根據Morgan Stanley的預估，這一輪AI投資累積到2028年應該可以達到3兆美元。
* 前述Meta的SPV發債成本大約在6-7%，而根據Fortune的報導，CoreWeave目前的平均債務利率是9%左右。假設產業大多數的私募債權要求回報為7–8%、股債比3:7，換算回來這些AI基建的ROI(以EBITDA與總資本開支計算）需要在12-13%才能讓股權收益率達到20%以上。
* 所以所需 EBITDA = 3 兆 × 12% = 3,600億美元；若按EBITDA利潤率65%計算，對應營收約為5,500億美元；
* 以美國名目 GDP 約 29 兆估算，等同約1.9% GDP的新增產出需要由AI 賦能長期支撐。
* 這個門檻不低，但非天方夜譚（2025年全球雲端產業總收入大約為4000億美元，換句話說我們得至少看到AI賦能再造一到兩個雲端產業）。關鍵在應用變現速度與物理瓶頸能否同步打通。
​
▉ 風險情境壓力測試：當「時間」不夠用時？
​
前述所有的金融結構，都是在賭生產力能跑贏融資成本。讓我用兩個壓力測試，模擬AI生產力實現速度不如預期時的連鎖反應：
​
第一種情況，我們假設AI 生產力「緩慢」實現（例如 15 年才實現規模化，但許多融資也許是 10 年期）：
* Neocloud最先倒下：CoreWeave這類高槓桿的獨立營運商，因收入無法覆蓋高額利息，其「股權緩衝墊」被燒光，引發債務違約或折價重組。
* SPV 面臨展期風險：Hyperion這類SPV債務到期時，Meta必須決定是否用更高利率（市場已目睹Neocloud失敗）再融資，侵蝕核心業務利潤。
* 私募信貸基金LPs蒙受巨大損失，科技股估值大幅下修。這是一次「昂貴的失敗」，但不會引發系統性崩盤。
​
第二種情況，我們假設AI 生產力被「證偽」了（技術進展停滯或是成本無法降低並規模化）：
* 科技巨頭可能選擇「策略性違約」：這是最糟的狀況。Meta等巨頭可能判斷「繼續付租金」是無底洞，進而選擇強行中止租約、迫使 SPV 債務重組。
* SPV 債券崩盤：Hyperion這類被視為 A+ 級的債券，其信用將瞬間與Meta脫鉤，價格崩跌。
* 它可能徹底摧毀私募信貸「基建融資」市場，並極有機會透過前述的連動性，引發金融市場的信心危機。
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這些測試的目的是將模糊的「是否是泡沫」問題，轉化為具體的情境分析。
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▉ 風險溫度計：給投資人的實務觀測清單
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而對於市場信心的變化，我自己會持續盯五件事，作為風險溫度計：
* AI項目生產力的實現速度：包含大模型廠商預期收入的加速或減速(線性增長還是指數性增長）、不同AI產品與項目應用情況。
* Neocloud公司的股價、債券殖利率、公告：包含大訂單、違約/修約、債務再融資（某些私募債在2030年左右會到期，需要特別關注）、增資節奏。
* SPV 債的二級價格/利差：像 Hyperion 這類144A 私募債是否維持高於面額、交易是否活絡，ETF 持倉是否增加。
* 長約條款的品質改變：take-or-pay 比例、最短保留年限、客戶集中度、價格調整機制（電價/利率/定價對通膨的調整）。
* 電力進度及可能的技術創新：作為最可能變成瓶頸的外部因素，需要關注變電、輸配與電價機制的政策訊號。還有是否有新的技術可以大幅降低用電量。
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▉ 為何這不是2008年的翻版？
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有些人可能會用類似2008年的泡沫來類比。我認為這種做法可能產生誤判：
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第一點在於核心資產的本質不同：AI vs. 房屋
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2008次貸危機核心資產是「房屋」。房屋本身不會有生產力貢獻（租金收益增長極慢）。當房價脫離居民收入基本面，且被層層打包成複雜金融衍生品，泡沫破裂只是時間問題。
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而AI的核心資產是「算力」。算力是數位時代的「生產工具」。只要你相信AI高機率在未來某時點，能實質性增加全社會生產力（軟體開發、藥物研發、客戶服務、內容創作），就不用太擔心。這是對未來生產力的「預支」。它有真實基本面作錨點，只是尚未完全兌現。
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第二點在於金融結構的關鍵節點不同：直接融資 vs. 銀行
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2008泡沫藉由關鍵節點（銀行）大幅擴散。風險透過「銀行間接融資」傳播。一家銀行倒閉（如雷曼），引發對所有銀行信任危機，導致銀行間市場凍結，最終引爆波及所有人的系統性金融危機（含流動性危機）。
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而現在AI基建融資結構以「直接融資」為主。若AI生產力被證偽，CoreWeave倒閉，Blackstone 75億美元債務違約，這將是Blackstone投資人（養老基金）的巨損。
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2008後銀行體系確實更強健，但我們不能過度簡化，認為風險能完全「圍堵」在私募市場。例如私募信貸基金本身也可能用銀行槓桿放大回報。若AI投資普遍失敗，這些基金巨虧仍可能透過兩種路徑外溢：
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* 槓桿違約：基金對銀行的槓桿融資違約，將風險回傳給銀行體系。
* LPs 衝擊：養老基金、保險公司因投資巨虧導致資產負債表惡化，引發它們在公開市場拋售其他資產，觸發連鎖反應。
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因此更準確的說法是：「這不是2008那種單點引爆、全面凍結的銀行間流動性危機。」最糟狀況將是「昂貴的失敗」，傳染性較低、速度較慢。但鑑於私募市場不透明性，我們對這種新型態慢速傳染風險，仍須高度警惕。
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▉ 給投資人的啟示：你在這個系統的哪一層？
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讓我們再次回到最初的問題：AI基礎建設是泡沫嗎？
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泡沫的形成和爆破來自於預期效益與實際結果的巨大落差。我認為大方向上不是泡沫，更像精密的高槓桿金融佈局。但從風險面看，除了某些環節需特別注意，對小規模泡沫可能帶來的「負財富效應」，也不能掉以輕心。
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對於投資人來說，在這場數兆美元的AI基建競賽裡，你必須知道持有不同標的時賭的是什麼：
* 科技巨頭股票：你賭的是 AI 生產力能跑贏融資成本
* 私募信貸：你賺的是穩定利息，但承擔「時間可能不夠用」的風險。
* Neocloud 股權：你是最高風險、最高報酬的第一緩衝墊。
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在這場遊戲裡，位置決定一切。理解這一連串的金融結構，就是找到你自己位置的第一步。而看懂誰在「策展」這場秀，則是判斷這場遊戲何時結束的關鍵。 November 11, 2025

健康被害が出ている物に対して企業秘密はやめるべき‼️
喘息、アトピー、花粉症、CS、頭痛に吐き気etcが起こる日用品て普通に怖いから‼️
秘密にしないで下さい‼️‼️ https://t.co/cFVTuDhZet November 11, 2025

@KazBowen 大人は対象外？
私は元々軽度のアトピーでしたが、mRNAを打った数ヶ月後、重症化しました。1年位酷い時期がありました。今も余韻があります。
普段はほとんど出ない喘息も出ました。
皮フ科や呼吸器内科でその話をすると、そういう人が多いと聞きました。 November 11, 2025

肩は凝っていて当たり前。
痛みを通り越して痺れているのが通常モード。
呼吸は浅いのが当たり前。なんなら息を止めてひっそりとここまで生きてきた。
ストレスは免疫系を破壊するので、アトピーや喘息などの自己免疫疾患を患っていることは毒親育ちの嗜みのひとつとなっている。

そんなわたしたちは成長するにつれ、足りないエネルギーをカフェインやアルコール、刺激（買い物、ギャンブル、恋愛など）によるアドレナリンで補うことを学んでいく。エネルギーをブーストしてくれるそれらはもはや毒親育ちのわたしたちには欠かせない必需品となる。
大人になれば長年のストレス疲労によって腰痛を発症する。長年のストレスが体に作用すれば病気になるし、心に作用すれば鬱になる。

そして限界が訪れる。 November 11, 2025

お会いする際におねがいです🙇‍♀️
①お食事やデートの対応してません
②撮影系は全てNGとします　
個人的に動画や写真送りません
③まえみが喘息の持病があるので紙タバコを吸われる方はご配慮頂けると幸いです
※煙がない電子はOK
④食べ物や菓子折りなどの差し入れお断りしてます https://t.co/rdgAi9AKpy November 11, 2025

5、Oracle Cloud：非典型云端玩家的逆袭

当大家都在关注CoreWeave和三大云端巨头时，一匹出乎意料的「云端黑马」也在悄悄崛起：Oracle Cloud

它不属于Neocloud，也不是三大科技巨头的一线阵营，却靠着高度弹性的架构设计与Nvidia 深度合作，抢下了 Cohere、xAI，甚至 OpenAI 一部分运算负载的合约。

特别是当 Neocloud 的杠杆逐渐吃紧、传统云端空间不足时，Oracle 以「中立」与「可替代」的定位，成为第二波AI算力供应链的重要缓冲层。

它的存在也让我们看到，这场算力争夺战并非只有三强对决，还有像 Oracle 这种非典型但极具战略意义的供应商正悄悄抢位。

但别忘了，这场游戏的牌桌并不只在矽谷，而是延伸到整个全球金融市场。

众人觊觎的政府「隐性担保」
最后，在这场由科技巨头和私募金融主导的牌局中，还有一张潜在「王牌」- 政府。虽然OpenAI最近公开说「没有也不希望」政府为资料中心提供贷款担保，与政府讨论的是芯片厂潜在担保而非资料中心。但我认为他们（或类似参与者）原始计划中，一定包含「把政府拉进来抱团」的选项。

怎么说？若AI基建规模大到连私募债权都无法承担，唯一出路就是升级为国力之争。一旦AI领导地位被定义为「国家安全」或「21世纪登月竞赛」，政府介入就顺理成章。

这种介入最有效方式不是直接出钱，而是提供「担保」。这种做法能带来一个决定性的好处：大幅降低融资成本。

年纪跟我差不多的投资人，应该都还记得 Freddie Mac (房地美)/Fannie Mae (房利美)。这两家「政府赞助企业」（Government Sponsored Enterprises；GSEs）并非美国政府正式部门，但市场普遍相信它们有「隐性政府担保」。

它们从银行购买房贷，包装成MBS并担保，在公开市场出售后重新将资本导向房贷市场，增加可供放贷资金。也就是它们的存在，让2008年的金融海啸影响范围更大。

想象一下，若未来出现「国家AI算力公司」，由政府提供隐性担保。它发行的债券将被视为准主权债，利率无限接近美国国债。

这将彻底改变前面提到的「买时间等生产力上升」：
融资成本极低：借贷成本越低，对「AI生产力提升速度」要求越低。
时间无限延长：更重要的是，能用极低成本不断展期（Roll over），等于买到近乎无限时间。
换句话说，这做法让赌局直接「爆掉」机率大降。但一旦爆掉，影响范围可能扩大数十倍

6、万亿美元的赌注 — 真正关键的「生产力」
前述所有的金融结构 - SPV、Neocloud、私募债权 - 无论多么精巧，都只是在回答「如何付钱」这个问题。

而究竟AI基建会不会成泡沫，最根本问题是：「AI是否真能增加生产力？」以及「速度有多快？」

所有长达10年、15年的融资安排，本质都在「买时间」。金融工程给巨头一段喘息期，不需立刻见效。但买时间是有代价的：Blue Owl 和 Blackstone 的投资人（养老基金、主权基金、ETF持有者）需要的是稳定的利息回报，Neocloud 的股权投资人需要的是数倍的估值增长。

这些融资方的「期望回报率」，就是AI生产力必须跨过的门槛。如果AI带来的生产力提升，其速度无法覆盖高昂融资成本，这精巧结构就会从最脆弱处开始崩塌（「股权缓冲垫」）。

因此未来几年，要特别关注以下两个面向：
1）各领域「应用解决方案」的推出速度：光有强大模型（LLM）不够。需要看到真正能让企业掏钱的「软体」和「服务」。需要这类应用大规模普及，产生的现金流大到足以偿还巨额基建成本的本息。

2）外部限制的制约：AI资料中心是吃电怪兽。我们是否有足够的电力来支撑指数级增长的算力需求？电网的升级速度是否跟得上？ Nvidia 的 GPU 和其他硬体的供应是否会碰到瓶颈，使其「慢于」金融契约所要求的时间表？供给侧风险可能让所有「买来的时间」被熬干。

简而言之，这是一场金融（融资成本）与物理（电力、硬体）和商业（应用落地）之间的赛跑。

我们也可以用量化的方式，大略的估计究竟AI需要带来多大的生产力提升才能避免泡沫：
根据 Morgan Stanley 的预估，这一轮AI投资累积到2028年应该可以达到3万亿美元。

前述 Meta 的 SPV 发债成本大约在 6-7%，而根据 Fortune 的报导，CoreWeave 目前的平均债务利率是 9% 左右。假设产业大多数的私募债权要求回报为 7–8%、股债比 3:7，换算回来这些AI基建的 ROI (以 EBITDA 与总资本开支计算）需要在 12-13% 才能让股权收益率达到20%以上。

所以所需 EBITDA = 3 万亿 × 12% = 3,600 亿美元；若按 EBITDA 利润率 65% 计算，对应营收约为 5,500 亿美元；以美国名义 GDP 约 29 万亿估算，等同约 1.9% GDP 的新增产出需要由 AI 赋能长期支撑。

这个门槛不低，但并非天方夜谭 (2025年全球云端产业总收入大约为 4000 亿美元，换句话说，我们得至少看到AI赋能再造一到两个云端产业）。关键在应用变现速度与物理瓶颈能否同步打通。

风险情境压力测试：当「时间」不够用时？
前述所有的金融结构，都是在赌生产力能跑赢融资成本。让我用两个压力测试，模拟AI生产力实现速度不如预期时的连锁反应：

第一种情况，我们假设AI 生产力「缓慢」实现（例如 15 年才实现规模化，但许多融资也许是 10 年期）：
Neocloud 最先倒下：CoreWeave 这类高杠杆的独立营运商，因收入无法覆盖高额利息，其「股权缓冲垫」被烧光，引发债务违约或折价重组。

SPV 面临展期风险：Hyperion 这类SPV债务到期时，Meta 必须决定是否用更高利率（市场已目睹Neocloud失败）再融资，侵蚀核心业务利润。

私募信贷基金 LPs 蒙受巨大损失，科技股估值大幅下修。这是一次「昂贵的失败」，但不会引发系统性崩盘。

第二种情况，我们假设AI 生产力被「证伪」了（技术进展停滞或是成本无法降低并规模化）：
科技巨头可能选择「策略性违约」：这是最糟的状况。 Meta等巨头可能判断「继续付租金」是无底洞，进而选择强行中止租约、迫使 SPV 债务重组。

SPV 债券崩盘：Hyperion这类被视为 A+ 级的债券，其信用将瞬间与Meta脱钩，价格崩跌。

它可能彻底摧毁私募信贷「基建融资」市场，并极有机会透过前述的连动性，引发金融市场的信心危机。

这些测试的目的是将模糊的「是否是泡沫」问题，转化为具体的情境分析。

7、风险温度计：给投资人的实务观测清单
而对于市场信心的变化，我自己会持续盯五件事，作为风险温度计：

AI 项目生产力的实现速度：包含大模型厂商预期收入的加速或减速(线性增长还是指数性增长）、不同AI产品与项目应用情况。

Neocloud 公司股价、债券殖利率、公告：包含大订单、违约/修约、债务再融资（某些私募债在2030年左右会到期，需要特别关注）、增资节奏。

SPV 债的二级价格/利差：像 Hyperion 这类144A 私募债是否维持高于面额、交易是否活络，ETF 持仓是否增加。

长约条款的品质改变：take-or-pay 比例、最短保留年限、客户集中度、价格调整机制（电价/利率/定价对通膨的调整）。

电力进度及可能的技术创新：作为最可能变成瓶颈的外部因素，需要关注变电、输配与电价机制的政策讯号。还有是否有新的技术可以大幅降低用电量。

为何这不是2008年的翻版？

有些人可能会用类似2008年的泡沫来类比。我认为这种做法可能产生误判：
第一点在于核心资产的本质不同：AI vs. 房屋
2008次贷危机核心资产是「房屋」。房屋本身不会有生产力贡献（租金收益增长极慢）。当房价脱离居民收入基本面，且被层层打包成复杂金融衍生品，泡沫破裂只是时间问题。

而AI的核心资产是「算力」。算力是数位时代的「生产工具」。只要你相信AI高机率在未来某时点，能实质性增加全社会生产力（软体开发、药物研发、客户服务、内容创作），就不用太担心。这是对未来生产力的「预支」。它有真实基本面作锚点，只是尚未完全兑现。

第二点在于金融结构的关键节点不同：直接融资 vs. 银行
2008泡沫藉由关键节点（银行）大幅扩散。风险透过「银行间接融资」传播。一家银行倒闭（如雷曼），引发对所有银行信任危机，导致银行间市场冻结，最终引爆波及所有人的系统性金融危机（含流动性危机）。

而现在AI基建融资结构以「直接融资」为主。若AI生产力被证伪，CoreWeave倒闭，Blackstone 75亿美元债务违约，这将是Blackstone投资人（养老基金）的巨损。

2008后银行体系确实更强健，但我们不能过度简化，认为风险能完全「围堵」在私募市场。例如私募信贷基金本身也可能用银行杠杆放大回报。若AI投资普遍失败，这些基金巨亏仍可能透过两种路径外溢：

杠杆违约：基金对银行的杠杆融资违约，将风险回传给银行体系。

LPs 冲击：养老基金、保险公司因投资巨亏导致资产负债表恶化，引发它们在公开市场抛售其他资产，触发连锁反应。

因此更准确的说法是：「这不是2008那种单点引爆、全面冻结的银行间流动性危机。」最糟状况将是「昂贵的失败」，传染性较低、速度较慢。但鉴于私募市场不透明性，我们对这种新型态慢速传染风险，仍须高度警惕。

给投资人的启示：你在这个系统的哪一层？

让我们再次回到最初的问题：AI基础建设是泡沫吗？
泡沫的形成和爆破来自于预期效益与实际结果的巨大落差。我认为大方向上不是泡沫，更像精密的高杠杆金融布局。但从风险面看，除了某些环节需特别注意，对小规模泡沫可能带来的「负财富效应」，也不能掉以轻心。

对于投资人来说，在这场数兆美元的AI基建竞赛里，你必须知道持有不同标的时赌的是什么：
科技巨头股票：你赌的是 AI 生产力能跑赢融资成本
私募信贷：你赚的是稳定利息，但承担「时间可能不够用」的风险。
Neocloud 股权：你是最高风险、最高报酬的第一缓冲垫。

在这场游戏里，位置决定一切。理解这一连串的金融结构，就是找到你自己位置的第一步。而看懂谁在「策展」这场秀，则是判断这场游戏何时结束的关键。

原文链接：https://t.co/4i6V22Neuv November 11, 2025

おはようございます🌈
風邪拗らせて喘息発症して寝込んでるよ〜

もうお昼だね！おいしいもの食べて午後もがんばろう✊🏻⋆꙳ https://t.co/W9VzBNFirO November 11, 2025