sora トレンド
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2025.11.25 22:00
:0% :0% （30代／男性）
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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
16RP
みなさんがずっと待っていた、SORAN先輩との「Love is no sin」デュエット!!
実際に見てみて、いかがでしたか?☺️💛
#チェン #첸 #CHEN https://t.co/k7LipUtEHQ November 11, 2025
12RP
晚点LatePost昨天发了一篇Kimi和MiniMax的近况报道，感觉现在也只有这家媒体还在关注「AI六小龙」了，自从巨头下场开始规模化投放之后，独立AI公司的生存空间已被蚕食殆尽了，月之暗面和MiniMax是其中尚且存有活路的两家，确实值得多写写。
简单总结如下：
- 月之暗面和MiniMax很像，都在全尺寸路线上摇摆过，Kimi成功之后，月之暗面尝试过复现Sora的视频效果，但一直没有达到预期，出海产品也相继关停，MiniMax想学字节做App工厂，推了Talkie、星野、海螺等2C产品，却不具备字节的工业化获客体系，于是这两家公司都承担了很高的试错成本；
- 去年是中国大模型行业士气最低的时期，投资机构失去耐心，要求看到DAU的直观指标，倒逼创业公司进入了和豆包这种无限弹药的产品拼消耗的赛道，「打不过，但不能停」成了普遍心态，而投资人之间的议程也变成了卖股份，信心层面的亏空巨大；
- MiniMax本来并不想主打视频模型，然而海螺生成视频的能力在海外爆火，反过来影响了管理层的注意力，开始变得「既要又要」——既要增长，又不要色情生成场景的流量——结果受困于审核力度的调整，「一健康就不增长」；😅😅😅
- 不夸张的说，DeepSeek救了整个行业，不只是因为它本身创造的增长奇观，更在于用无可辩驳的说服力，推翻了「只有买量才是唯一出路」的共识，月之暗面放弃在K1上继续雕花，毕其功于一役的开发出了口碑甚好的K2，MiniMax也用新模型M2重回舞台中央，而且K2和M2都选择了开源，为两家公司成功续命；
- 亲力纠偏且初见成效的结果是让月之暗面和MiniMax回归了创始人依赖直觉的治理模式，在一定程度上能够抵御噪音，杨植麟会反思早期内部有员工提出长文本建议，但被以「这是工程的活儿，不是技术」为由否决了，直到Anthropic的Claude以50万上下文的处理能力震动行业，Kimi这才确定了长文本作为共识，所以杨植麟现在会特别重视能够新想法的员工；
- 相比之下，MiniMax的创始人闫俊杰会更「严酷」一些，他说只要认为不是同路人的同事，自己会亲自请走，绝不容忍，MiniMax对齐业务的第一任负责人甚至因为和他激辩技术路线，直接被降职成了普通工程师，在如此管理风格下，MiniMax的早期一百名员工已经走了一半左右；
- 如今，OpenAI在一级市场的估值超过了5000亿美金，xAI和Anthropic的估值也在2000亿美金上下，而月之暗面和MiniMax的估值都停滞在了40亿美金的量级，这让当初争论不休的那个问题——谁能成为中国的OpenAI——变得没有意义了；
- 阿里曾经直接或间接的投资了「AI六小龙」里的五家，但在全力发展自家的大模型以来，这些战略投资都不重要了，类似的转变也发生在字节、腾讯等巨头身上，与其把钱交给创业公司去烧，不如自己供血内部消化，不再相信AI是一场代理人战争；
- 月之暗面开了新一轮的融资，MiniMax要去香港上市，在解决掉短期的战略摇摆问题之后，它们依然逃不过缺钱这个长期的生存问题，需要的是可能十倍于当前公司体量的资本注入，才有机会进入下一轮竞争周期，但钱从哪里来、又为什么要给它们，会是一个相当复杂的自证过程。 November 11, 2025
2RP
🌙11/26のsora予報 月水瓶座
宇宙はあなたに合うものたちを揃えながら
これから住む新世界を構築中です。
なぜか手放すことに躊躇していたものなどに
踏ん切りがついたり
自分の身の丈に合っていないと感じてきたものなどを
素直に受け取れるようになるかもしれません。
世界はあなたの思った通りに進んでいます。
未来にはいつも明るい希望を持っていて✨
＃sora予報 November 11, 2025
1RP
『軌跡』シリーズ始めるならココから！【コミックレポート】
https://t.co/ptWwD8YGcE
ゲームライター・ネオンが『空の軌跡 the 1st』をプレイ。
じょりっぱ先生( @picoham_ )による紹介コミックをお届けします。
#ファルコム #sora1st https://t.co/18lB3dT6Ij November 11, 2025
1RP
@sanukiudonkikou sora私のフォロワーさんみんなすごい動画いっぱい作ってるんだけど私はまだプロンプトが単純なので動画も単純なのしか作れてないｗ面白いからちょっと練習してみようと思ってる🥰
また美味しいもの食べに行こうねー！ November 11, 2025
@Ai_iwhs Aiさん、そんなわざわざあざます😆
sora(調べました)ってこんなんできるんすね！たぬきに可愛さとちょっと狂気も感じてます(笑)
また何か食べに行きましょう😋 November 11, 2025
２杯目は、サッポロビールさんの、SORACHI1984です！
なんでしょう、のどごしに不思議な味が…ビールセットの説明文には、ヒノキやレモングラスのようなさわやかな香り、と書いてありました。
さわやか、というよりも、濃い味わいを私は感じました😆 https://t.co/8EDF9HZjhn November 11, 2025
【重要：新規登録の制限について】
リリースから約1ヶ月、SoraSeedへの想像を超える反響をいただき、本当にありがとうございます！
現在、想定以上のアクセスによりサーバー負荷が限界に達しており、安定稼働を守るため新規登録に制限を設けさせていただくことになりました。 November 11, 2025
【本日の配信】
SoraCh. ときのそらチャンネル
「【Minecraft】ラムベガスだって!?行くしかない!!【ホロライブ/ときのそら】」
⏰ 22:45
📺 https://t.co/fWrucTsL7F
#ホロライブ November 11, 2025
soraさんはやっぱり悪魔なんですね笑
いいねとリプありがとうございます✨
エースです！
🎁特典の受け取り方法🎁
①今回のプレゼントは【公式LINE】から受け取ってください💬
②LINE内で、【クラウドワークス】と送信してください📩
受け取りが完了すると、自動で特典が届きます！
お忘れなくチェックしてくださいね😊 November 11, 2025
#読書
#さぬきひめ読了記録
#読書好きな人と繋がりたい
#パンの耳
#SORA
#業界別DX看護師編 読み終わりました📘 https://t.co/hNYvMLSEIf November 11, 2025
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