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AIインフラ軍拡競争--ロボット軍拡競争
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多くの人が言う、10倍株を持ち続けられないのは、心構えがダメだからだ。
しかし実際は真逆かもしれない:規律を守る人ほど、振り落とされやすい。
例えば中际旭創、2023年初から現在まで60倍以上上昇したが、その間ずっと楽勝だったわけではない。20%以上の下落を5回、30%以上の下落を3回経験し、最大で60%近くまで下落した。
寒武紀も同様で、同期間に30倍以上上昇したが、20%以上の下落は6回、30%以上の下落は4回発生した。
米国株で最も典型的なのはエヌビディア $nvda だ。2015年以来約400倍上昇したが、保有中の体験は決して良くなかった。2018年には50%以上下落し、2021年から2022年にかけてさらに60%以上下落した。
これこそが10倍株の最も人を苛むところだ。
後から振り返って見れば、それは長期的な大優良株と呼ばれる。
しかし当時から見れば、大きな下落のたびにトレンドが崩れたように見え、サポートラインを割るたびに撤退すべきと思え、リスク管理が発動するたびにそれは妥当に思える。
だから多くの人が持ち続けられないのは、必ずしも心構えが悪いからではない。
時には、まさに規律を守りすぎたからだ。
本当に難しいのは、優良株を見極めることではなく、それが何度も「売るべき」シグナルを出すときに、これが周期的な変動なのか、それともストーリーの終焉なのかを判断できることだ。
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多くの人が言う、10倍株を持ち続けられないのは、メンタルが弱いからだ。
しかし実際はまったく逆かもしれない:規律を守る人ほど、振り落とされやすい。
例えば中际旭創は、2023年初頭から現在までに60倍以上上昇したが、途中はずっと勝ち続けていたわけではない。5回の20%以上の下落、3回の30%以上の下落を経験し、最深では60%近くに達した。
寒武紀も同様で、同期間で30倍以上上昇したが、途中で20%以上の下落が6回、30%以上の下落が4回発生した。
米国株で最も典型的なのはエヌビディアだ。2015年以来約400倍に上昇したが、途中は神話のような展開ではなかった。2018年には50%以上下落し、2021年から2022年にかけては60%以上下落した。
これが10倍株の最も人を悩ませる点だ。
事後的に見れば、それは長期の大優良株と呼ばれる。
だが当時見れば、大きな下落はすべてトレンドが崩れたように見え、ブレイクダウンはすべて売るべき時に見え、リスク管理のトリガーはすべて合理的に思える。
だから多くの人が持ち続けられないのは、必ずしもメンタルが弱いからではない。
時には、まさに規律を守りすぎたからである。
本当に難しいのは、優良株を見極めることではなく、それが何度も「売るべき」というシグナルを出す中で、それが周期変動なのか、それともストーリーの終わりなのかを判断できることだ。
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株の大暴落の後、大清は滅んだ。
多くの人がこの話を知っているが、今日、この小さな話を振り返ってみることで、何か気づきがあるかもしれない。
阿成(ア・シェン)、広東省台山出身、25歳。英資の怡和洋行で事務員をしており、月給は16両。
この茶楼に彼は三年通っていた。毎週木曜の午後は、数人の同郷の者と顔を合わせる決まった時間だった。茶代は八文で、閉店まで座っていられた。
その日、彼は隣の席で、ある絹の袍を着た中年の男が声をひそめて「ゴム」と二文字だけ発するのを聞いた。
「ランゲジ(蘭格志)、聞いたことあるか?先月は45両だったが、今週は60両を超えた。」
阿成は手に持った龍井茶の杯を、なかなか置かずにいた。静かに座ったまま、賑やかな茶楼の中で、隣のテーブルの中年男の囁きを聞き取ろうと努めていた。
阿成は妻と三年間貯金し、義父の援助もあって、手元に480両の銀があった。もともとは閘北(チャペイ)に、中庭付きの小さな家を買い、妻が数羽の鶏を飼えるようにするつもりだった。
彼はその480両には手を付けなかったが、一週間迷った末、へそくりから80両を抜き出し、試しに蘭格志を1株買った。
阿成は慎重な人間だった。彼は洋行で三年間伝票を書き写してきて、商売の世界にただで手に入る金はないことを知っていた。この80両は、自分に課した上限だった。もし損をしても、今月は煙草を吸わず、茶楼に行かず、妻に紅を買
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多くの人々は、AIバブルが今日初めて起こったものだと思っている。
実際、AIの歴史には、すでに一度非常に典型的な資本熱狂が存在した。
それが1980年代の「エキスパートシステム」バブルである。
そのAIブームの背景には、最初のAI冬の時代を経て、業界がようやく商業化可能な道筋を見つけたという事情があった。
初期のAI研究者たちは、かつて直接汎用知能を作り出そうと試みたが、機械翻訳、汎用推論、ロボットなどの分野は期待された成果を出せず、資金と信頼は急速に冷え込んだ。
そこで1980年代、AI業界は別の考え方に切り替えた。
汎用知能があまりに難しいのなら、まずは垂直特化型の知能を作ろう、と。
医師、エンジニア、化学者、金融専門家、設備保守専門家の経験を、一つ一つのルールに分解し、コンピュータに書き込んだ。
もしAとBが同時に発生したら、Cと判定する。
もしある症状の組み合わせが現れたら、ある診断を推奨する。
もし注文に何らかの設定の矛盾があれば、システムが自動的に修正する。
これがエキスパートシステムである。
現在のような膨大なデータから学習した大規模モデルではなく、人手で整理された知識ベースと推論エンジンから成るものだった。
当時、それは本当に純粋なコンセプトではなかった。
DECのXCON/R1システムは、最も代表的なビジネス成功事例の一つである。これはDECが複雑なミニコンピュー
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宇樹はまもなくIPOを迎える、歴史的な瞬間だ。
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1万5千港币でハイニックスを買い崩した、気持ちいい😂
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株式投資でもやはり自分の美意識を信じるべきで、リーダー銘柄だけを買い、リーダーが高すぎると思って安値を追いかけるのは避けるべきだ。
緑のハーモニクスは理解するのが遅れて、5月中旬になってやっと追い始めた。数日前に調整を見て少しだけポジションを増やした。本来は大きな調整を利用してさらに下落を待って買い増ししようと思っていたが、今日白髪の株神が😂と叫んだので、もう少し待つしかない。
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大Aの感覚を掴んだ気がする
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ついに私に合った株取引戦略を見つけた、それは株をミームとして遊ぶだけで、分散される心配もない😂
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市場の調整を利用してツールの磨き込みを続ける。株式投資、特に大A株の取引において、私にとって最大の問題はどの銘柄に重点的に注目すべきか分からないことだ。
私の対策は、AIテーマに関連する銘柄を基本的にスクリーニングした後、株式プールに入れることだ。毎日プール内の銘柄を追跡し、異なる戦略に基づいて自動的にトップ5の銘柄を選別し、飞书(Feishu)で通知してくれる。
全てvibeコーディングで行い、claudeが戦略の最適化を担当し、codexが実装を担当している。非常にスムーズだ。
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claude opus 4.7はアナリストに適しており、無駄話をせずに確実にキャッチし、問題を的確に分析し、タスクの分解能力も非常に優れている。gpt 5.5は仕事に向いており、100ドルのProクレジットは使い切れないほどで、要求があまり過度でなければ、ほとんど自分で実現できる。
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毎回のTACOは反発して逃げるチャンス
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citriniのリサーチレポートに800ドル(大洋)も払ったけど、正直なところ、あの道端のメディアみたいな内容とは比べものにならないくらい質が良かった。レポートをclaudeに投げて分析させるだけじゃなく、ついでに中にある銘柄を整理して、プロの調査員が作るような表まで作って、さらに深掘りして徹底的に議論した。そうした作業を全部終えたら、apiの請求はたった10ドルだった。これは本当にお得だ。
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去年はOpenClawに取り組む時間がなかったが、年明けて時間ができたら、中高スペックのMac miniはほとんど在庫がなかった。GPTに聞いたら、公式の中古品を買えばいいと教えてもらい、翌日には届いた。機械を手に入れた後、OpenClawの設定を始めた。自分でやるのは時間が少しかかるだけで、特に難しいハードルはなかった。コードはすべてGPTに頼んで書いてもらった。
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大きく下落したタイミングで大A株を追加購入しました。ロボット関連セクターは年明けから調子が悪く、ほぼ毎日下落しています。感覚的にはもう麻痺してきました。口座を開いてみると、たった十数ポイント下がっただけでした。小さな変動😂
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ふと振り返ると、$ETH こそ本物のステーブルコインであり、涙がこぼれそうになった
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ThirteenAunts:
ゴミの中の闘鶏🤣
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虚假的炼金术:鉛を金に変えることは可能か?
本当の錬金術:砂を知性に変える(チップ)
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