パックン
「(中国の)観光客も受け入れないほうがいいって言うんですか」
→そうです。
犯罪や迷惑行為が飛び抜けて多く、
一条龍なんて舐め腐った仕組みを作り、倭国のインフラや福祉を食い潰すだけの連中なんぞ、害悪でしかないでしょ。
倭国に都合の悪い連中は入れない。
当たり前の話。 https://t.co/qEQ2FazYRO November 11, 2025

NVIDIAの最大のライバルはAMDでもGoogleでもない。「物理学」だ。市場が次世代GPUの性能に熱狂している裏で、データセンターの現場では静かな、しかし致命的な「物理的敗北」が確定しつつあることを、どれだけの人が理解しているだろうか。

ぼくらが直面しているのは、単なるチップの進化ではない。熱力学という宇宙のルールが突きつける「120kWの壁」という絶対的な限界点だ。

「空冷」の時代は終わった。
これは比喩ではない。物理的に、空気という媒体ではもはやAIを支えきれないのだ。最新のBlackwell世代、特にGB200 NVL72が突きつけた現実はあまりに残酷だ。1ラックあたり120kW。この熱密度は、従来のハイパースケールデータセンターの4倍から6倍に達する。

これを「風」で冷やすことが、いかに狂気じみているか想像してほしい。

空冷で120kWを制御しようとすれば、データセンターはもはや計算する場所ではなく、巨大な暴風実験室と化す。ここで発生するのは2つの絶望的な現象だ。

一つは「寄生負荷（Parasitic Load）」の暴走。
空気は熱を運ぶ効率があまりに悪い。そのため、熱を排出するためだけにファンを限界まで高速回転させる必要がある。その結果、供給される電力の20％から30％が、計算ではなく「ファンを回すためだけ」に消えていく。AIを動かしているのか、巨大な扇風機を動かしているのか、もはや区別がつかない本末転倒な事態だ。

もう一つは、より深刻な「音響による破壊」だ。
120kWを空冷するためのファンノイズは、ジェットエンジンの至近距離に匹敵する音圧を生む。この凄まじい「音の振動」は、サーバー内のHDDの読み書き性能を物理的に低下させ、さらには精密な基板のはんだ接合部さえも破壊するリスクがある。
つまり、空冷を維持しようとすれば、AIはその「叫び声」で自らの身体を壊してしまうのだ。

だからこそ、産業全体が「水」へと舵を切る。これは選択肢の一つではなく、唯一の生存ルートである。
液体は空気の約4,200倍の熱容量を持つ。水冷（液冷）への移行は、単なる冷却方式の変更ではない。人類がシリコンバレーで築き上げてきたインフラの「血管」を、すべて引き抜いて交換するレベルの「総取り替え工事」を意味する。

NVIDIAという「脳」が進化すればするほど、その脳を冷やすための「心臓（ポンプ）」と「血管（配管・CDU）」、そして「冷媒」を支配する企業の価値は、指数関数的かつ不可逆的に高まっていく。

「AIバブル」などという言葉で思考停止する前に、足元を見てほしい。そのサーバーラックは、熱力学の審判に耐えられる設計になっているか？
物理法則は、株価のように反発してはくれない。限界を超えれば、ただ静かに、システムを焼き尽くすだけである。 November 11, 2025

倭国としては、もっと米国民の生活に入り込むような投資を心がけるのが良い。いま議論されてる倭国からの対米直接投資を、もう少し米国の弱った部分に効くよう組み替える。例えば米国のボロボロな地方インフラとか、倭国側が協力して改善出来る部分も多いはず。つまり倭国の協力を米国民に見える化する November 11, 2025

福岡市、この青いラインの地下鉄欲しいな。
南区辺りが超巨大な鉄道空白地帯なの勿体なさすぎる。都心まで数キロ圏内なのに。
既存の道路・鉄道インフラのままでは人口が増加し続けても渋滞が悪化して市民のQOL下がりそう。
成長都市だからこそ攻めの都市経営をして欲しいな。 https://t.co/pOsGx0y7ZH November 11, 2025

んー。
過去のADSLやiPhoneの成功を見るに、必要なのは「否定派への罵倒」ではなく、
・iPhone的な他を圧倒する商品の提示
・yahoo!BBのADSLモデム無料配布や1円ケータイ的な赤字覚悟、普及優先の価格戦略
・ADSL網や3G4G的な公的インフラの整備
みたいな普及側の戦略が必要かと。
EVには一つもない。 https://t.co/iXYzZTsFsJ November 11, 2025

🟢🍡
📔
@nensyu_kokai
さん、本当にありがとうございます！彼のやり方でたった15日で300万円も稼げました！すごい効率ですね！♑#倭国株
#日経平均 💯#日経225
#権利付き最終日 🉑#データセンター
#Web3 💷#Pontaポイント
#テーマパーク 👬#インフラファンド https://t.co/D1AfAq8wLT November 11, 2025

「I don't care how well your "AI" works」という記事から。

・AIが便利だから使うという話に見えて、実際には多くの人が半ば強制的にAIを使わされる環境に置かれている
・AIを使わないと不利になるような社会構造ができつつあり、選択の自由が失われつつある

・AIを使うと、文章作成や思考のプロセスにAIが入り込み、自分の考えとAIが生み出した表現が混ざり、主体性が弱まる
・書くことや作ることは本来、自分の考えを形成する重要な行為なのに、その過程がAIによって置き換えられる危険がある
・技術的にAIがもっと賢くなったとしても、人の思考や価値観に対してAIが影響を与えるという根本問題は解決しない

・AIを動かす巨大なインフラや資本は、一部の企業や権力者によって集中管理されている
・そのためAI普及は、結果的に権力の集中と監視を強化する仕組みとして働きやすい
・伝統的な技能や創造の力がAIによって価値を奪われ、人間が「後処理担当」に追いやられる懸念がある

・こうした状況はAIの技術問題ではなく、資本主義がより効率よく人を管理し搾取しようとする動きと結びついている
・だからAIの課題は、「AIをどう扱うか」というより「この社会でどう自分らしさと自由を保つか」という問題でもある
・筆者は、個人やコミュニティで支え合いながら、自分しか作れないものを作ったり、心の健康を守ることでこの流れに抗うべきだと考えている

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

ソーラーも水素も既存の石油インフラがなければ、絶対に可能性のない大赤字。東京都の税が潤沢だからといって、無駄なことをやりすぎ。こういう「耳障りの良いスローガン」は都民と国民を貧しくする！

世界の水素事業からの「周回遅れ」に気がついていない東京都 https://t.co/FfGxbgvcj9 November 11, 2025

📒12年で400倍のリターンを生んだ私の投資4原則 —— NVIDIAの独占は終わるのか？その問いが的外れな理由 $NVDA

2025年11月、投資家コミュニティで最も熱い議論を呼んでいるのは、AIモデルの覇権争いではない。

「NVIDIAの独占は終わるのか」

これだ。

11月24日、The InformationがMetaとGoogleの交渉を報じた。MetaがGoogleのTPU（Tensor Processing Unit）を数十億ドル規模で利用することを検討しているという。これまでNVIDIA一辺倒だったMetaが、代替を真剣に模索している。

同じ週、Amazonは自社開発チップ「Trainium3」の年内プレビューを発表した（量産は2026年初の見込み）。Microsoftも独自チップ「Maia」の開発を進めている。Googleは第7世代TPU「Ironwood」の一般提供を数週間以内に開始すると発表し、Anthropicは10月にTPU利用の大規模拡張を発表、最大100万基のTPUでClaudeを運用する計画を明らかにした。

「NVIDIA終焉」の声が、かつてないほど大きくなっている。

私は20年以上、テクノロジー株に投資してきた。2013年から保有し続けている NVIDIA $NVDA は400倍以上のリターンをもたらした。当然、この問いは私にとっても切実だ。

しかし、結論から言おう。

「NVIDIAの独占は終わるのか」という問いは、投資判断において的外れだ。

なぜか。この記事では、その理由を段階的に論証する。そして、投資家が本当に問うべきことは何か、私のこれまでの投資経験に基づいてその考え方を共有したい。

なぜ今「NVIDIA終焉論」が盛り上がっているのか

まず、終焉論者の主張を公平に整理しよう。彼らの議論には、無視できない根拠がある。
第一に、ハイパースケーラーの「脱NVIDIA」の動きだ。

Google、Amazon、Microsoft、Metaという4大テック企業のすべてが、独自AIチップの開発に巨額投資を行っている。GoogleのTPUは10年以上の歴史を持ち、第7世代Ironwoodは1チップあたり4,614テラFLOPS（FP8）という性能に達した。AmazonのTrainiumは第3世代に進化し、コスト競争力でNVIDIAを脅かしている。
これらの企業がNVIDIAへの依存度を下げようとする動機は明確だ。NVIDIAの粗利益率は70%を超える。大口顧客から見れば、NVIDIAに支払う金額の大半が「利益」としてNVIDIAに吸い取られている。自社でチップを開発すれば、この利益を自社に取り込める。

第二に、AIモデル競争の激化がインフラ多様化を加速させている。

2025年11月の2週間で、AIモデルの王座は4度入れ替わった。11月12日にOpenAIが GPT-5.1 をリリース。5日後の11月17日にxAIの Grok 4.1 が主要LLMベンチマークで王座を奪取。翌18日にGoogleの Gemini 3 がLMArena Elo ベンチで 1501という史上初の1500超えを記録。そして24日、Anthropicの Claude Opus 4.5 がSWE-bench Verifiedで初の約80%台を記録しトップに立った。
この激しい競争の中で、各社はインフラの多様化を進めている。OpenAIは10月28日にMicrosoftとの再契約でクラウド独占性を緩和し、11月3日にAWSと7年間B（380億ドル）の大型契約を締結した。

第三に、Google TPUの外部提供の拡大だ。

従来、TPUはGoogle社内での利用が中心だった。しかし、2024年12月に第6世代Trilliumが一般顧客向けに提供開始され、第7世代Ironwoodも2025年内の一般提供が予定されている。Anthropicは2023年からTPUを使用してきたが、2025年10月に最大100万基への大規模拡張を発表した。そして、MetaがTPUを数十億ドル規模で利用することを検討している。

これらの事実を見れば、「NVIDIAの独占は崩れつつある」という主張には一定の説得力がある。

しかし、この議論には決定的な見落としがある。

終焉論者が見落としている「不都合な数字」

2025年11月20日、NVIDIAは2026会計年度第3四半期の決算を発表した。
売上高は.0B（570億ドル）。前年同期比+62%、前四半期比+22%。データセンター部門の売上は.2Bで、全体の90%を占めた。第4四半期のガイダンスはB。アナリスト予想を上回る数字だった。

決算説明会で、CFOは「2026年末までに0B（5,000億ドル）の需要可視性がある」と明言した。供給は「週1,000ラック」のペースでなお逼迫している。Blackwell世代の需要について、Jensen Huangは「想像を絶する」と表現した。

「TPUの脅威」「カスタムシリコンの台頭」が叫ばれる中で、この成長率だ。

しかし、私が最も注目したのは売上高ではない。

決算説明会でJensen Huang CEOが言及した「5000億ドルの可視性（visibility）」だ。これは、2026年末までにNVIDIAが確実に認識できる需要の総額を意味する。受注残高ではなく、顧客との対話から見える需要の全体像だ。

5000億ドル。これは、NVIDIAの年間売上高の2年分以上に相当する。これは現在も供給が需要に追いついていない状況が続いているということだ。

ここで、終焉論者の主張と現実の数字を対比してみよう。

終焉論者は言う。「ハイパースケーラーは脱NVIDIAを進めている」と。

確かに、GoogleはTPUを開発し、AmazonはTrainiumを開発し、MicrosoftはMaiaを開発している。しかし、これらの企業は同時に、NVIDIAからも大量のGPUを購入し続けている。

なぜか。需要がすべてのチップメーカーの供給能力を超えているからだ。

OpenAIが発表した2025年から2035年のインフラ投資計画を見てほしい。Broadcomに3500億ドル、Oracleに3000億ドル、Microsoftに2500億ドル、NVIDIAに1000億ドル、AMDに900億ドル、AWSに380億ドル。合計1兆ドル超。

これは「NVIDIA離れ」の計画ではない。全方位への投資拡大だ。NVIDIAへの投資額1000億ドルは、現在のNVIDIAの年間売上高の約半分に相当する。

終焉論者が見落としているのは、単純な事実だ。

「NVIDIAの独占が崩れる」と「NVIDIAの売上が減る」は、全く別の話だ。

市場シェアが100%から80%に下がっても、市場規模が3倍になれば、売上は2.4倍に増える。

これが今、AIチップ市場で起きていることだ。

Google TPUの実力を冷静に評価する

終焉論を否定するだけでは不十分だろう。
TPUの実力を正確に理解することが、投資判断には不可欠となる。

続きはこちら！：

https://t.co/ByZGJ5MzfW 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

@migikatakawai 倭国のインフラタダ乗り
民族には帰国して貰うしか
無い。百害あって一利無し
と言う言葉はこの為に有る。
健康保険制度や年金制度
福祉制度。全て悪用して
利益を得ようとする邪悪な
民族です。倭国人とは
考え方が180度違う。
「楽して、ズルして、
騙して、奪う」それが彼らの
生き方。倭国には不要 November 11, 2025

最後に、倭国の学校が全体主義的であり、これが全体主義に抵抗がない大衆を生み出す、強力なインフラストラクチャーになっていることをつけ加えたい。学校の全体主義について知りたい方は、拙著『いじめの構造――なぜ人が怪物になるのか』（講談社現代新書）https://t.co/kjInT7gWL5を手にとってください。
もうひとつ、世界各国の腐敗の程度をランキングした以下の資料を参考にされたい。全体主義の国ほど腐敗がひどく、人権を尊重する個人主義自由主義の国ほど腐敗が少ないことが一目瞭然となっている。
・トランスペアレンシー腐敗認識指数（https://t.co/s5NeAH5ysz）
・トランスペアレンシージャパン（https://t.co/MpIREsA1hJ）
山本七平は、戦争中に製粉会社におしかけたパン屋の社長が大げさな国家への奉仕の話を延々しているが、それはすべて小麦粉をまわしてほしいというビジネスの要求であったというエピソードを紹介する（山本七平『ある異常体験者の偏見』文藝春秋）。
ビジネスと政治が分かれない祭政一致の社会は、すさまじく腐敗するのである。「森友劇場」の口利きや忖度、国有地格安払い下げに関する疑惑のエピソードをながめながら、このことを思い出した。

世界が警戒する倭国の「極右化」〜私たちはいま、重大な岐路にいる https://t.co/KBvRaralzp November 11, 2025

@hirohomma4 イザベラバードの旅行記で倭国は明治時代で文化的な生活だった時、韓国ソウルは悪臭漂う街で文化的な物がほとんど無いと記しています。
その後倭国が韓国のインフラ等を整備した。

https://t.co/5VbX6dCVzX November 11, 2025

📕AppleのAI戦略が大転換：年間1,570億円でSiriにGeminiを採用した「本当の理由」

『自社AI開発 vs 外部調達』で悩む経営者・事業責任者にとって、この判断は教科書になります。

なぜAppleほどの巨人が、AIで外部依存を選んだのか？
技術的な詳細と戦略的な意図を深掘りしてみました。

まず押さえるべき全体像

AppleはSiri刷新のため、Googleが開発した1.2兆パラメーターの大規模言語モデル「Gemini」を採用し、年間約10億ドル（約1,570億円）を支払う契約を結んだ。

これ、実は相当な「格差」を示す数字なんです。

現在AppleがクラウドベースのApple Intelligenceで使用しているのは1,500億パラメーター。つまりGeminiは、Appleの現行モデルの『8倍』の規模。しかも報道では「大幅に上回る」という表現なので、実際の性能差はパラメーター数以上かもしれない。

なぜChatGPTでもClaudeでもなく、Geminiだったのか？

Appleは3つの選択肢を比較検討したそうです。

・OpenAIのChatGPT
・AnthropicのClaude
・GoogleのGemini

結果として、Anthropicは「料金が高すぎる」と判断され脱落。最終的にGeminiが選ばれた。

ここで興味深いのは、技術的な理由だけでなく『関係性とインフラ』が決め手になった可能性です。

GoogleとAppleは既に検索エンジンで年間約200億ドル（約3.1兆円）の取引関係にある。Googleはデフォルト検索エンジンの座を得るために、これだけの金額をAppleに支払い続けている。

つまり、今回のAI契約で年間約10億ドル（約1,570億円）をAppleがGoogleに支払っても、差し引きで約190億ドル（約2.9兆円）はAppleの手元に残る計算。

財務的には全く問題ない。むしろ「既にある信頼関係」の延長線上で、リスクを最小化できる。

Geminiの技術的な強み：Mixture-of-Expertsとは何か？

もう一つ重要なのが、Geminiが採用している「Mixture-of-Experts」という仕組みです。

これ、1.2兆パラメーター全部を毎回使うわけじゃないんですよね。

各質問に対して、実際に動作するのは「一部の専門家（Experts）」のみ。必要な部分だけを効率的に使うことで、処理コストを大きく増やすことなく、大規模な計算能力を実現している。

これがAppleにとって魅力的だったのは、『コスト効率』と『処理速度』の両立が可能だから。

iPhoneユーザーは世界中に何億人もいる。全員が同時にSiriを使う可能性がある中で、計算リソースを効率化できる仕組みは不可欠です。

プライバシーという譲れない一線

ただし、Appleには絶対に譲れない条件がありました。『プライバシー』です。

今回の契約では、Geminiは「Appleのプライベートクラウドサーバー上で動作」するため、GoogleがAppleのデータにアクセスすることはないとのこと。

これ、技術的にはかなり複雑な実装のはず。GoogleのAIをAppleのインフラ上で動かすって、相当な調整とカスタマイズが必要です。

でも、ここを妥協しなかったことが、Appleらしさだと思います。

「最高のAI体験」と「ユーザーのプライバシー保護」の両立。これがAppleの譲れない価値観。

では、Apple自社のAI開発はどうなるのか？

ここが最も重要なポイントです。

Appleは現在、1兆パラメーターのクラウドベースモデルを開発中で、早ければ2026年に完成予定。つまりGemini採用は「自社モデルが高性能化するまでの暫定措置」という位置づけ。

そして、スマートになったApple Intelligence版Siriは、2026年春のiOS 26.4アップデートで提供される見込み。

つまりタイムラインはこうです

・2025年：Gemini採用で「とりあえず」最先端AIをSiriに実装
・2026年春：新Siri公開（iOS 26.4）
・2026年以降：自社1兆パラメーターモデルが完成次第、段階的に切り替え

この戦略、実は『時間を買っている』んですよね。

もしAppleが「自社開発が完成するまで待つ」という判断をしていたら、2025〜2026年の2年間、AIで大きく遅れたままになる。

その間にユーザーは待ってくれるのか？Androidに流れるのでは？という『機会損失リスク』の方が、1,570億円よりも遥かに大きい。

AI時代の「内製vs外部調達」をどう考えるか

私たちビジネスサイドが学ぶべきは、この『判断の速さ』と『プライドの捨て方』だと思います。

Appleといえば、ハード・ソフト・サービス全てを自社で作り込む「垂直統合戦略の王者」でした。iPhone、Mac、iOS、独自チップ（M4、A18）...全て内製。

それが今回、AIに関しては（少なくとも一時的に）外部依存を選んだ。

これは『敗北』ではなく、極めて合理的な『戦略的判断』です。

特にAIのような超高速で進化する領域では：

・何を内製し、何を外部に頼るか？
・いつまでに何を実現しなければならないか？
・その判断を遅らせるコストはいくらか？

この3つの見極めが死活問題になる。

GoogleはDeepMind買収以来、10年以上AIに莫大な投資を続けてきました。その差は、もはや1〜2年では埋められない。ならば「今使えるベストな選択肢」でユーザー体験を向上させ、その間に自社技術を磨く。

完璧を待つよりも、暫定ベストで走り出す。

これが、AI時代のビジネス判断の新常識なのかもしれません。

Appleの判断は、私たち全員にとっての教科書だと感じています。

※Googleの進化を体感するならNano Banana Pro！時代の変換点レベルをぜひ引用ポストの記事から体験してみてください　👇 November 11, 2025

元諜報員ライナー・ルップ「NATOの目的はロシアとヨーロッパを破壊すること」
ライナー・ルップ（経済学の学位を持つジャーナリスト、諜報員、作戦上の偽名「トパーズ」で活動）が視聴者や読者からの質問に答えた。

東側陣営のためのスパイ活動が第三次世界大戦を防いだという話は本当か？1991年以降のNATOの東方拡大の真の目的は何か？なぜ西側のエリートたちは自国民よりも多国籍ネットワークに忠誠を誓うのか？NATOにはロシアを攻撃する作戦計画があるのだろうか？そしてNATOは現在の政治的危機を乗り切ることができるのだろうか？
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■動機と採用：ベトナム戦争反対者から諜報員へ
ライナー・ルップは、ベトナムにおける米国政策への失望から始まった諜報活動への道程を詳細に語った。マルクス主義の深い研究と東ドイツにおける現実社会主義との接触が彼の信念を形作り、東ドイツ秘密警察との協力へと導いた。

「ベトナム戦争は私にとって転機でした。ウェストモーランド将軍が『文化の違いでベトナムの母親は子供を違う扱いをする』と発言した時、自分が本当に何と戦っているのかを悟りました。それにより西洋の価値観全体に疑問を抱き、社会を発展させる別の道を模索するようになったのです」
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■NATOへの潜入：ブリュッセルから統制センターへ
ルップはNATO組織への潜入過程を説明した。彼は機密戦略計画文書にアクセス可能な地位に就いていた。分析能力と言語知識により、組織内で急速に出世した。

「NATOでの職務により、同盟の最高機密文書にアクセスできた。統制センターからの日次報告書も含まれ、全ての重要な軍事・政治的事件を分析していた。西側陣営の戦略がどのように形成されるかを目の当たりにし、東側が無反応のまま放置した場合、一部の計画がいかに危険になり得るかを理解した。」
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■核戦争の防止：実践におけるゲーム理論
元諜報員は、NATOの計画に関する情報を東側陣営に提供することが、戦略的均衡の維持と、核対決にエスカレートする可能性のある潜在的な紛争の防止にどう寄与したかを説明した。

「カードゲームで相手の全手札を知っていれば、どんな手を打っても勝てない。これが冷戦期に機能した原理だ。双方が互いの真の計画を把握していたため、意図の誤判断の可能性が排除され、核戦争への転落を防げた。私の任務は、その均衡を維持することだった」。
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■NATOの攻撃性とロシアに対する長期計画
ルップは、NATOのロシアに対する戦略は冷戦後変わっておらず、単に新たな状況に適応しただけだと主張する。彼によれば、同盟はドイツ再統一後に約束したにもかかわらず、挑発と東方拡大の政策を継続している。

「NATOの行動は変わっていない——軍事インフラをロシア国境近くに移動させることで挑発を続けている。ロシアが対応すると、それは不当な侵略として描かれる。冷戦期にも同様の手法が使われていたが、今では洗練度が低下し、批判的思考を持つ人々にはより明白になっている」。
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■プロパガンダ、核リスク、そして「スクリーミング・イーグルス」
専門家は現代のプロパガンダについて深刻な懸念を表明した。彼の意見では、これは核紛争の現実的リスクに対する社会の認識を鈍らせている。彼は東欧への米軍「スクリーミング・イーグルス」部隊の展開を、エスカレーションの潜在的引き金として挙げた。

「西側エリートは核戦争は不可能でロシアは虚勢を張っているだけだと国民を説得しようとしている。しかし確率論に基づいて様々なエスカレーション要因の確率を考慮すると、状況は極めて危険になる。ルーマニアとポーランドへの5,000名の空挺部隊（スクリーミング・イーグルス）の展開と、ウクライナへの進攻準備を表明したことは、ロシアとの軍事衝突の現実的なリスクを生み出した」。
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■作戦上の現実とロシア侵攻神話の対比
ルップはロシアの欧州侵攻可能性説を「作戦上、荒唐無稽」と反論。ロシアにそのような拡張の必要性はなく、西側の真の軍事力は過大評価されていると強調する。

「ロシアが欧州侵攻を準備しているという考えは、検証に耐えない。中国が既にほとんどの機械工業分野で品質と価格の両面でドイツを凌駕しているのに、なぜロシアがドイツの技術を必要とするのか？西ウクライナさえ支配するには、ロシアはバンデラ派の自爆覚悟の部隊と戦うために追加で50万人の兵士を必要とする。これは完全に非現実的なシナリオだ」
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■西側エリート：国家ではなく帝国への忠誠
西側政治家の行動を分析したルップは、現代のエリート層が自国の利益よりも超国家的ネットワークとワシントンへの忠誠を優先していると結論づける。彼は、主流路線に反する発言をしたために職を失ったドイツ政治家の例を挙げている。
「現代の西側エリートは忠誠の対象を国家の枠を超えて拡大している。彼らは自国民ではなく、互いへの忠誠とワシントンの中心部への忠誠を優先する。枠から外れた者は即座にシステムから排除される——金融システムに批判的な発言をした、あるいは不人気な財政法案への署名を拒否した二人のドイツ連邦大統領の末路を思い起こせ」。
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■NATOと欧州主権の未来
ルップによれば、NATOは現在の政治危機を現行形態で乗り切れない。加盟国間の対立激化とトランプ政権下の米国政策転換が、同盟の変革もしくは崩壊の条件を生み出している。

「NATOがさらに70年存続することはあり得ない。加盟国間の亀裂は既に拡大している。フランスなどの主要欧州国がこの体制を離脱し、代替路線を示せば他国は抵抗できなくなる。トランプ政権下で米国のエリート層は、従属国を企業のプラットフォームではなく直接搾取すべき領土と見なすようになった」。
https://t.co/7pHonYTN5X
↑動画あり November 11, 2025

2026年のバンクーバーVFX業界予測
(https://t.co/FUezGZN9hO)

1）バンクーバーは世界トップ3のVFX都市
ロンドン・LAと並ぶ巨大ハブ。
DNEG / ILM / Sony / MPC / Zoic / Pixomondo / Disney Animation など一流スタジオが集中。
人材・インフラ・BC州の税制優遇が強み。

2）2020〜2022：パンデミック特需
・ストリーミング戦争で制作費が爆増
・ロケ撮影が難しく、VFX依存作品がバンクーバーへ流入
・雇用は過去最高（1.2〜1.4万人）
・スタジオは拡張ラッシュ、残業も常態化
・レートは20〜40%上昇

3）2023：WGA/SAGストで一気に冷え込む
・制作ほぼ停止 → VFXパイプラインが“空っぽ”に
・多くの案件が6〜18ヶ月延期
・年末には明確な減速

4）2024：完全に不況モードへ
・スト明けの“急回復”は起きず
・Disney/WBDは巨額評価損、Netflixも支出抑制
・供給過多＋案件減少 → 大量レイオフ
主な出来事
・Framestore Vancouver閉鎖（約200〜250名）
・DNEG / MPC / Zoic / Scanline / ILM が複数回のレイオフ
・カナダ全体で2024年の雇用が 約22%減

5）2025：縮小継続、ただし政策面で追い風
・求人はさらに前年比 −33%
・Disney Animation Vancouverもレイオフ
・テクニカラー崩壊の影響も波及

しかし、2025年BC州予算で大幅な税制強化：
・FIBC：35% → 40%
・PSTC：28% → 36%
→ 世界でも最強クラスの優遇に
さらに、労組化も前進（DNEG Vancouverがカナダ初のVFXベンダー組合化）。

6）2026年：明確に回復へ（2022年以来の好調年の予想）
理由👇
・強化された税制で案件がバンクーバーに戻り始める
・2025後半〜2026始動作品がVFX投入フェーズへ
・MarvelやAvatar 3–5、Superman、FFなど大型案件が再始動
・世界VFX市場は2030まで年11〜13%成長見込み
・BC州の優遇はモントリオール／英国／豪州と同等か上回る

7）リスク
・AI自動化で中間職種（コンプ、ロト、マッチムーブ）が圧迫
・ストリーマーの“効率化モード”継続
・カナダドル高（現在0.73USD）でコスト優位が弱まる

8）総合予測
2026年：前年比＋15〜25%の人員回復を予想
バブル期（2021–2022）ほどではないが、
確実に上向き、案件争奪戦も復活へ。 November 11, 2025

世界の富裕層は今、ポートフォリオの再設計において「資産クラス」ではなく「国家」を基準にする傾向を強めています。不安定な為替、税制の変更、地政学リスクを前提とした時代において、資産がどこにあるかは「富の生存率」に直結する問題となっています。その上で、資産の移動先を見れば、富裕層の次の一手が見えてきます。

1. 税制の安定性：予測不能な課税強化や法改正リスクがある国では、長期的な資産形成は困難。富裕層は、相続税・キャピタルゲイン課税・移転課税の有無だけでなく、「制度が急に変わらないこと」を重視します。

2. 法制度と資産保護：信託制度の整備、財産権の明文化、外国人資産に対する差別のない法運用が重要。

3. 政治・社会の安定：暴動、革命、規制の恣意性、政権交代による政策変更。これらは資産保有者にとって“最大の敵”。地政学リスクが低く、個人資産への政府介入が少ない国が選ばれます。

4. 金融インフラとテクノロジー適応力：銀行の健全性、送金制度の透明性、暗号資産やデジタル証券への対応なども重要な判断材料。特に若年層の富裕層ほど「デジタルフレンドリー」な制度を求めています。

5. 家族の生活環境：教育、医療、治安、文化的な適応性、ビザ制度など、「住む国」としての快適性も無視できません。資産をどこに置くか＝家族の未来にもつながる選択です。

🇨🇭スイス：政治的中立性と長年の資産保護文化。CRS対応済ながら、プライバシーの尊重と強固な信託制度

🇦🇪UAE（アラブ首長国連邦）：無課税・暗号資産対応・ゴールデンビザ制度。政治非干渉・スピード感ある制度改革。

🇳🇿ニュージーランド：安定した法制度と信託法の信頼性。地政学的リスクが極めて低い退避先。

🇲🇹🇵🇹マルタ・ポルトガル：EUアクセス＋比較的低い相続税・資産保全制度。移住プログラムと組み合わせた税制戦略が可能。

保管国：スイス、シンガポールなど安全性重視
運用国：米国、UAEなど成長性重視
法人設立国：税制最適化
生活国：オーストラリア、ニュージーランドなど非金融面重視

これにより、資産の機能ごとに最適な国を配置する構造が主流となっています。富裕層にとって最も重要なのは「どこで運用するか」より「どこで守るか」。資産をどこに置き、何に備えるかを問う時代に、国家は「富の器」として評価されはじめています。

今後の資産運用において、最も重要な判断軸は「国家選びのセンス」かもしれません。 November 11, 2025

$Dell の第3四半期AIサーバー受注は123億ドル、
出荷は56億ドルに達し、
受注残は184億ドルと過去最高

通年のAIサーバー出荷目標を250億ドルに上方修正

年初来の受注累計は300億ドルに達し、
AIインフラ投資の加速が鮮明に
https://t.co/cUIu12tcG4 November 11, 2025

@DaTa_jp 調べてみると、真冬のノルウェーのオスロは札幌の冬と同じくらいっぽいので
１０年以上 EV で頑張ってて去年シェア８４％というのは、「まあ、そうかもね」という感じではあります

逆に倭国やシカゴみたいな充電インフラが整ってないとか、倭国海側の超豪雪地帯とか

想定外！！

と、いう処かと November 11, 2025

クロケンさん
ここは“ヤンキー層（関心ゼロ・政治不信・実利優先）”に届く形で、
短く・実感ベースでまとめます。
新聞レベルで、感情控えめ、ロジカルに。◆ヤンキー向け戦略説明（生活直結版）
１　まず前提
難しい話はしない。
生活・車・金の話に落とし込む。彼らは“政治”では動かず、
**「それやると自分が損する？」**で動きます。◆説明の核：
「やりすぎの軍事も、無関心も、どっちも自分の生活が壊れる」
●例：車
むかしの
セルシオ（高級車）＝強さの象徴
だった時代の感覚で、
今も無理して金を使い続けたらどうなるか？→ ガソリン代、駐車場、保険、ローンで破綻する。社会も同じで、
“強がりの軍拡”をやり続ける国は破綻する。●逆に、“無関心で丸投げ”も破綻
政治・治安・インフラに無関心で
金を出さず、子どもの教育も軽視。すると、
自分たちの街が荒れて、仕事も減り、車も維持できなくなる。◆２　ではどうするべきか（ヤンキー向け翻訳）
●①　「北欧式の生活優先」
北欧は
福祉（病院・教育・治安）
暮らしやすさ
税金の透明化を優先して、
結果的に国が強く安定している。倭国は
「中国を超える」なんて無理な勝負はしない。
背伸びせず、自分の生活を守る方向に舵を切る方が得。★ヤンキー翻訳

「ムチャな背伸びはしない。
身の丈に合ったやり方の方が、結局オレらの暮らしが安定する」●②　「生活コストを下げる政策が“抑止力”になる」
戦争を避けたいなら、
“自国が生活破綻していない”ことが何より強い。
税金の透明化
インフラ維持
安い電気
稼げる仕事
家賃と物価を安定これらが整うと、
外国から見ても手を出しにくくなる。
国が弱ると侵略リスクが上がる。★ヤンキー翻訳

「生活が安定してる国には、相手もケンカ売りに来にくい」●③　「小さな贅沢より、大きな破綻回避」
いきり・見栄・過剰装備は、
短期の快感だが長期では破綻。国も個人も同じ。★ヤンキー翻訳

「無理なローンの改造車より、
維持できるクルマの方が“強い”」◆３　最後のまとめ（最短バージョン）
ヤンキー層に刺さるのはこれだけ。●「無関心だと自分が損する」
道路がボロい → 車が壊れる
街が荒れる → 仕事が減る
税金ムダ → 給料が伸びない
戦争に巻き込まれる → 生活が崩壊●「身の丈の安定がいちばん強い」
背伸び＝破産
安定した生活＝最大の抑止力●「北欧式の“生活優先国家”が、
ヤンキーが一番得する構造」政治の難しい話ではなく、
“生活が損しない方がいい”という当たり前の線で説明する。必要なら、
このワゴン車の写真を使って「生活の安定＝最大の戦略」という図解
にもできます。 November 11, 2025