前回の記事では半導体サイクルについて書きましたが、何か背景の部分が足りない気がします。
あなたが提示したこの判断は、大まかな方向性としては正しいです。そして、これは今回の半導体の熱狂的な高騰を理解する上で、最も見落とされがちな前提だと感じます。
より正確に言えば、「全てのインターネット巨大企業が同じ戦場（赛道）で争っている」ということではなく、むしろ：大規模モデル（LLM）が、本来、検索、広告、ソーシャル、Eコマース、オフィス、クラウド、コンテンツ配信といった異なる領域に分散していた巨大テック企業たちを、初めて大規模に同一の技術スタックにおける正面競争へと引き寄せている、という点である。
この技術スタックには、モデル、コンピューティングパワー（算力）、推論、クラウド、エ
今回のAI市場における最も異様な点は、NVIDIAが大きく上昇したことそのものではなく、その上昇幅がサプライチェーン全体にわたって波及している点です。具体的には、まずGPUに始まり、その後サーバー、スイッチング機器、ASIC、HBMへと広がり、そしてNAND、ストレージ（ハードディスク）、電力、データセンターまで広がっています。
単なる概念に過ぎないのであれば、市場がこれほど長く続くはずではない。しかしながら、それが完全な利益サイクルを形成したと断定するには、時期尚早すぎるようだ。
私はこれを「確実な支出に牽引された強気相場」として捉える方が良いと思います。クラウドベンダーとモデル企業が本当に資金を費やし、上流工程の企業が実際に収益を得ているので、まず株価は上昇します。しかし、エンドユーザーアプリケーションがこれらの投資によって安定的に十分な利益を上げられることをまだ証明していないため、バブルのリスクも現実的に存在しています。
以前は、スマートフォンが512GBや1TBにまでなるのを見ると、少し贅沢すぎる（または「もったいない」）なと感じていました。
この容量って、普通のノートパソコンと比べても遜色ないよね。スマホの中には一体何があって、こんなに場所を取っているんだろう？以前の私の理解ではもっとシンプルだったんだけど。写真や動画、WeChatのデータなんかは定期的にパソコンにバックアップして、スマホを掃除するだけで十分なんじゃない？
後になって、この判断が実際には非常に強い個人的な習慣／傾向に影響されていたことに気づきました。
改めてこの件を精査したところ、結論は実に明白です。問題の本質は、「ファーウェイがTSMCに頼れない」ということではなく、アメリカの規制によってコンプライアンスを維持できる道筋がほぼ存在しないという点にあります。一方、シャオミがTSMCを利用できるのは、そもそもファーウェイと同じ分類の輸出管理リストに含まれていないからです。
AIのショートドラマの最も面白い点は、すぐに実写のショートドラマに取って代われることではなく、それまで「手を出しにくい」とされてきたテーマを、試すことができる題材に変えた点です。
ゾンビ、軍隊、精霊獣（スピリットビースト）、玄幻といった要素は、従来の実写
AIが最初に修正したのはこの予算書です。すべてのシーンが高品質である保証はありませんが、以前は必須だったセットの構築、キャストの手配、特殊効果といった部分を、実験的な範囲まで抑え込むことができました。ゾンビに実際にエキストラ百人を組織する必要はなく、霊獣にも最初から映画レベルの効果予算を使い果たす必要もありませんし、軍隊のシーンも必ずしも衣装とロケーションから始めるわけではありません。
この数日、トマト小説（ファクション）のプラットフォームでAIによる執筆を巡って再び騒ぎが起きているのを目の当たりにして、私の最初の反応はショックではなく、「これはいつか公になるだろう」という感覚でした。無料プラットフォームであること、毎日更新しなければならないプレッシャー、アルゴリズムによる配信といった一連の状況を経て、作家たちがAIを使って生産能力を補うのは、ほぼ必然なことだと感じます。
でも正直なところ、番茄の小説の多くに対して常に一定の感覚があるんだ。読めるし、最初の100章あたりはたいてい良いんだけど、進むにつれてパターン（定型的な展開）とスピードだけが残ってきて、老舗玄幻や修仙小説に本来あるべき「勢い」が失われちゃうんだよね。この「勢い」は説明するのが難しいけど、おそらく、「ちょっと中二病っぽいなって分かっていても、それでもキャラクターと一緒に最後まで突き進んでいきたい」っていう気持ちなんだと思う。
これは一応言っておきたい点なんですが、プラットフォームを批判するわけではありません。番茄（ファンチー）の全サイトが無料であることは、確かに多くの読者を惹きつける力がありますし、この点は否定できませんね。ただ、私のように、すでに天蚕土豆や『我吃西紅柿』、『耳根』、『陳東』などから趣味嗜好を養ってきた人間にとって、AIは量は補えるものの、「あの味わい」までは再現できないのです。
ここ数ヶ月、ClaudeやCodexといったツールを使ってコードを書いている中で、最も強く感じているのは、「プログラマーが不要になる」ということではなくて、以前は新人に練習課題として出していたような作業まで、AIがすでに叩き台（ドラフト）を生成してくれることだ。
スキャフォールドの作成、いくつかのテストの追加、ついでに小さな機能を修正する…という操作を続けていくと、その速度があまりにも速くて、なんとも言えない「意難平」な気分になる。
私のような卒業から10年が経過した人間にとって、正直なところ、これは主に効率化の問題です。なぜなら、どこを信じてよいか、どこを信用してはいけないか、そして表面上は動作しているように見えても、実は後に罠（落とし穴）がある場所などを概ね把握しているからです。しかし、新卒者にとっては、この問題はそれほど簡単ではありません。AIは単に数時間の肉体労働を奪ってくるだけでなく、「初心者がどうやって無知から熟練へとなるか」という確立された道筋そのものを圧縮してしまっているようなものです。これが私が改めて書きたいと考えている点でもあります。
呆然とした。
ChatGPTの公式側では、トークンや費用を直接確認するのが難しいため、サードパーティのプラットフォームを利用して、CodexでGPT-5.4とGPT-5.5を用いて同種のタスクを一度実行しました。思考モードはすべてhighに設定しています。結果は非常に明快でした。簡単な問題については比較的穏やかで、GPT-5.5はGPT-5.4よりおよそ30%高価です。しかし、複雑なタスクになると、費用が直接2.6倍に跳ね上がり、リクエスト回数とトークン消費量も共に増加
私自身の判断も非常にストレートに申し上げますが、これは単に「5.5のほうが単価が高い」という一言で片付けられる問題ではありません。簡単なタスクの場合、費用は主に単価が要因となります。しかし、複雑なタスクの場合、実際にかかっているコストは、その呼び出しチェーン（処理の一連の流れ）全体です。
とはいえ、逆から見ると、5.5はあなたの手戻り（作り直し）のコストを肩代わりしてくれている側面があります。モデル側がより深く考え、より多くの工程を経て実行し、より多くチェックしてくれるため、最終的に請求されるのは単一の回答に対する費用ではなく、一連のアクション全体に基づいた費用になります。結果として、人間側も何度もやり取りをして手間取る回数が減ります。