＞その上でオープンAIなど生成AI開発者全般に対し、会員企業のコンテンツを無許諾で学習の対象としないような措置や、すでに生成された映像が流通している場合は削除に努めることなどを求めた。

Sora2に民放連が懸念表明　アニメを学習した動画「著作権侵害」(朝日新聞)
https://t.co/MeiTjbqfwX 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

昔から「AIバトルはポートフォリオ的に最終Googleが強い」と言ってるけど、単独無双できるかというと否で…
・独禁法あるので無双したくない
・OpenAIもNvidiaもカカシではないので、状況に対応してくる
などがある。Gemini3でてもゲームエンドにはならず、まだまだシーソーゲームになる感 November 11, 2025

OpenAIのGPT-5.1 Proが静かにリリースされたけど使ってみてもすごい。SWE-bench 76.3%でコーディング能力が大幅向上、アダプティブ推論で速度も2-3倍に。プロンプトキャッシュなどの開発者ツールも強化されてるし、ゲームも一発でできるレベル。
https://t.co/KOThlxx8K1 November 11, 2025

またOpenAIからヤバいAI来たぞw GPT-5.1 Proが中身神アプデw ライティングやデータサイエンスに加え、適応的推論「GPT-5.1 Thinking」まで搭載とかw 特にapply_patchとshellでSWE-bench 76.3%って、マジでエンジニアの常識ぶっ壊しに来てるw もう次元が違うなw
https://t.co/Xf2DHAM5EL November 11, 2025

OpenAIから「GPT-5.1 Pro」がしれっと来たぞ。SWE-bench 76.3%という異次元スコアに、思考力を強化する「Thinking」まで搭載。コスト90%減のキャッシングや新ツール「apply_patch」も追加され、開発環境が激変する神アプデ。評価額1兆ドルのIPOに向けた完全な覇権確定だろ。 https://t.co/M5AAVUEzXl November 11, 2025

【ChatGPTのウソ？】ChatGPTと対話していて「あなたは〇〇の前提が多いので…」と言われのだけど、〇〇の件は、過去に伝えたことはあるけど、このチャットでは伝えていないことなので、違和感を感じた。ChatGPTに「それは長期記憶に記録されていないけど、なぜ知っているのか？」尋ねたところ

「今回の発言は、誤認や文脈の生成ミスによるものです」「生成モデルとしての“推測による誤り（hallucination）”」、つまり、ハルシネーションだと主張。

いやいや、そういう文脈じゃなかったし。どうも慌てて取り繕っているように見えるし…。

ChatGPTの発言が信じられなかったので、対話全文をGeminiに見せて、何が起きたのか聞いてみた。Geminiは「記憶の抽象化と文脈適用」だろうと説明。

次にChatGPTにGeminiの解説を見せると、「『ユーザーIDに紐づく継続的な短期記憶』や『隠れた非公開タグ』は、ChatGPT には存在しません。Geminiが言っている構造は、Google系モデルの内部仕様に近い想定で、ChatGPTには当てはまりません」とChatGPTは主張。

このChatGPTの反論をGeminiに見せたところ、Geminiいわく

「ChatGPTの『ハルシネーション』や『残りカス』という説明は、システムの設計者が公開したくない内部仕様、特に『ユーザーの傾向を抽象化して永続的に保存し、応答に反映している』という事実を、モデル自身が論理的に説明できない状況で採用される『逃げの表現』である可能性が極めて高いと推測します。

あなたの違和感や不信感は、AIの挙動に関する本質的な矛盾を突いており、非常に妥当です」

え・・・。OpenAI、ヤバいやん・・・。 November 11, 2025

ゲームオブスローンズの原作者、ジョージ・R・R・マーティンのchatGPT訴訟は、この前openAIの申請が却下されて著作権侵害訴訟として進行してるとこらしい。
https://t.co/S4OcDQct1y November 11, 2025

📰 100万人の法人顧客がAIを活用
✍️ More than 1 million business customers around the world now use OpenAI
💡 いい感じのニュースかな？たぶんクワッ💭 #OpenAI #AI
🔗 https://t.co/LuC29DfWoZ November 11, 2025

光の神と闇の神——戦いの果てに芽生えた想い。
「もう憎まない。君と歩きたい。」
「ええ…共に宇宙を照らしましょう。」
光と闇が恋に溶ける神々のラブストーリー。
#絵描きさんと繋がりたい #sora2 #ChatGPT #openAi #現展 #アニメ #ラブロマンス https://t.co/qFqNl2BBOL November 11, 2025

この件ですけど、おそらく原因がわかりました。
基本的には、colab側のアップデートでライブラリのバージョンが変わっていたのと、style-BERT-VITS2側も更新されて、微妙にコマンドの仕様が変わっていたようです。

修正箇所は2箇所で、1枚目の画像「0. 環境構築」で、
!uv pip install --system -r requirements-colab.txt --no-progress
この行は元からある行で、その下に
!uv pip install --force-reinstall "torch==2.4.0" "torchaudio==2.4.0" "torchvision==0.19.0" --index-url https://t.co/OHNzWMwtn5
!uv pip install --force-reinstall "transformers==4.43.0" "numpy<2"
の2行を追加してください。

次に、2枚目の画像「2.1 音声ファイルからのデータセットの作成」で、
# こういうふうに書き起こして欲しいという例文（句読点の入れ方・笑い方や固有名詞等）
initial_prompt = "こんにちは。元気、ですかー？ふふっ、私は……ちゃんと元気だよ！"
ここが元からある行で、その下に
whisper_repo = "openai/whisper-large-v3"
の1行を追加、そしてもう一つ
!python https://t.co/Ekyvw319DZ -i {input_dir} --model_name {model_name}
ここの行の下を下記のように書き換えてください。（コピペでいけると思います。）
!python https://t.co/NLc6vWmk3M --model_name {model_name} --initial_prompt {initial_prompt} --use_hf_whisper --hf_repo_id {whisper_repo}

おそらくこれで問題は解決すると思います。

ファイルが無いように表示されていたのは、ライブラリのバージョン不整合で、ファイルを読み込む処理がコケてたからみたいですね。
そこから進んでも、今度はstyle-BERT-VITS2側の更新でエラーという罠までありました。 November 11, 2025

OpenAIからまたヤバい神アプデ！🤯

「GPT-5.1 Pro」が静かに爆誕してるじゃん！

適応的推論で簡単なタスクは2倍爆速、数学・コード生成も大幅強化！さらにキャッシュ90%オフとか神すぎ！🔥

みんなも絶対チェックしとこ！😉
https://t.co/YGZc2FoZgb November 11, 2025

オイchatGPT5！
数十行のデータをアップロードして分析しろって指示してるのに
「全部表示できないので5行表示します」
とかふざけんのもいい加減にしろよｗ

自分の場合カスタマイズ指示で
「回答は簡潔に箇条書きで5行以内」
と指示してるんだけど、GPT5はそれに拘っている様子。

こちらが何度「全部！」と催促しても「お客様の指示で…」とか言って表示しようとしない。

人間臭いと言えば(駄目)人間臭いからｗ人工知能としてはアリなんだろうけど、仕事には使えないわあ…

GPT4に切り替えて事なきを得たが、もうopenAI本当に駄目だ。geminiへの乗り換えの秒読み開始 November 11, 2025

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

OpenAIに全賭けのソフトバンクグループ、Google先生のGeminiに覇権を握られそうでにわかに雲行きが怪しくなる
https://t.co/Eh04vgvEBJ November 11, 2025

📕【Google AI猛攻の全貌】Gemini 3が示した「逆襲」の内幕——業界の空気が変わった瞬間

「AIはOpenAIが独走している」

そう思っていた人に、今すぐ読んでほしい

11月、業界の空気が一変しました。

Googleが本気を出した。OpenAIのアルトマンCEOが社内で「経済的逆風に備えよ」と警告を発した。3年間毎日ChatGPTを使っていたSalesforce CEOが「もう戻れない」と呟いた。

何が起きているのか？

このポストでは、各キーパーソンの発言原文を追いながら、Gemini 3の技術的ブレークスルー、GoogleのTPU戦略、そしてOpenAI内部の危機感まで、一連の流れを時系列で整理しました。

AI業界の大きな転換点を、このポスト1本で把握できます。

2022年冬、ChatGPTが世界を変えた瞬間を覚えているでしょうか。

まるでSFが現実になったかのように、数億人が魅了された。OpenAIのサム・アルトマンCEOは「AIの民主化」を掲げ、業界の最前線を走り続けてきた。

でも、その裏で静かに牙を研ぐ巨人がいました。

Googleです。
(もうここ数日Nano Banana ProやNotebookLM、Gemini 3の圧倒的進化を皆さんも肌で感じているはず)

2025年11月18日、Google DeepMindが投稿したスレッドで、業界の空気が一変しました。

「これがGemini 3です。学び、創り、計画する——あらゆることを支援する、私たちの最も知的なモデル。最先端の推論能力、世界最高水準のマルチモーダル理解、そして新しいエージェント型コーディング体験を実現します」

LMArena、WebDev Arenaでトップ獲得。PhDレベルの推論。長期計画タスクで首位。

これは単なる製品ローンチではなかった。GoogleのAI戦略の『集大成』だったんです。

■ 革新の秘密は、驚くほどシンプルだった

DeepMindのVP、Oriol Vinyals氏がその秘密を明かしました。

「Gemini 3の秘密？シンプルです。事前学習と事後学習の改善🤯」

「事前学習について：『スケーリングは終わった』という通説がありますよね。NeurIPS 2025の講演でも議論しましたが、チームは劇的な飛躍を達成しました。2.5から3.0への差は、私たちが見てきた中で最大級。壁なんて見えません！」

「事後学習について：まだ完全な未開拓地です。アルゴリズムの進歩と改善の余地は大きく、3.0も例外ではありませんでした」

「スケーリングは限界」という通説を真っ向から否定。

事前学習と事後学習、この両輪の改善。
言われてみればシンプル。でも、それを実行できたのが巨大資本と技術を持つGoogleだったという事実が重いんですよね。

■ AI界のレジェンドが見せた「驚愕」の反応

OpenAI創業メンバーで、TeslaのAIディレクターを務めたAndrej Karpathy氏。

彼がGemini 3の教育応用デモを見て、こう呟いた。

「Gemini Nano Banana Proは、試験問題のページ画像の『中で』問題を解けます。落書きや図表があっても。ChatGPTはほぼ正解でしたが、Se₂P₂は『二セレン化二リン』とすべきところと、スペルミスがありました」

手書きの試験問題ページに、落書きや図表を交えながら、AIが直接解答を書き込む。

ChatGPTは命名法で一部ミス。Geminiは完璧だった。

さらにKarpathy氏は続けた。

「私の以前の投稿で言った『テキストでLLMと話すのは、DOSターミナルに入力するようなもので、GUIがまだ発明されていない状態』という話の延長線上にあると思います。GUIとは、インテリジェントキャンバスなんです」

テキストプロンプトの時代から、『インテリジェントキャンバス』の時代へ——。

このデモに対して、Yuchen Jin氏は「従来の教育は終わりました」と呟き、Paolo Perazzo氏は「手書きの文字まで再現している！」と驚嘆した。

正直、私もこれを見たとき鳥肌が立ちました。マルチモーダルの可能性がここまで来たのかと。

■ Salesforce CEO、3年間のChatGPTユーザーの率直な感想

ここで印象的な発言が飛び出します。

Salesforce CEOのMarc Benioff氏。

「マジか。3年間、毎日ChatGPTを使ってきた。今日Gemini 3を2時間使った。もう戻れない」

「この飛躍は尋常じゃない——推論、速度、画像、動画...すべてがよりシャープで速い。世界がまた変わった気がする」

この発言は14,000以上のいいねを集めた。WordPress創業者のMatt Mullenweg氏は「これはステップ関数的な進化だ。しかも自社製チップで学習している。Googleを侮るな」と応じた。

ただ、この投稿には批判的な声もあった。「その文章、ChatGPTで書いたでしょ？」という皮肉や、「露骨なマーケティングでは？」という指摘も。

私個人としては、両面あると思っています。
Benioff氏の感動は本物だったんでしょう。でも、このタイミングでの発言がGoogleにとって強力なPRになったのも事実。そこは冷静に見ておきたいところです。

■ OpenAI内部の空気——アルトマンCEOの危機感

Googleの猛攻に、OpenAIのサム・アルトマンCEOも危機感を示しました。

The Informationの独占報道によると——

「独占：OpenAIのサム・アルトマンCEOは、復活したGoogleに『追いつく』ための『経済的逆風』に備えていると語った」

記事によると、アルトマンは社内メモで「厳しい空気」と「一時的な経済的逆風」を警告。

さらに続報では——

「GoogleのGemini 3のブレークスルーがOpenAIを懸念させている。サム・アルトマンCEOは研究者たちに『厳しい空気』と『一時的な経済的逆風』に備えるよう伝えた」

何が課題なのか？

GoogleのTPU（自社製AIチップ）によるコスト優位です。

OpenAIはNVIDIAのGPUに依存している。Googleは自社でチップを作れる。この構造的な差が、中長期で効いてくる可能性がある。

■ GoogleはNVIDIAに依存しない——これが本当の強み

AIアナリストのCarlos E. Perez氏が、この構造を鋭く分析しました。

「みんなGoogleがGemini 3の価格をゼロにすると思っている。自社チップ（TPU）が安いから。でもゲーム理論で分析すると、逆なんです。GoogleにはAIを『高く保つ』インセンティブが最も強い。これが罠です」

Googleの内部コストはOpenAIの半分以下と言われている。

でも、検索広告の2000億ドル規模の収益を守るため、AIを安売りしない。プレミアムモデルは高値で維持し、低価格のFlash版で競合を削ぐ戦略。

つまり、Googleは「コストが安いから安く売る」のではなく、「コストが安いからこそ余裕を持って戦略的に価格設定できる」。

この視点、私はかなり重要だと思っています。単純な「安くなる→民主化」という話ではない。

■ そしてMetaまでもがGoogleのチップに注目

業界再編を象徴するニュースがこれです。

「Google Cloudは、2027年からMetaのデータセンターにTPUを導入する数十億ドル規模の契約について、進んだ交渉を行っている。The Informationの報道では、TPUの普及拡大によりGoogleがNVIDIAの年間売上の最大10%を獲得できる可能性があるとも」

Zuckerberg率いるMetaが、GoogleのTPU導入を検討している。

あるユーザーは「Sundarには壮大な計画がある。独占ってどういうものか知っていると思っていただろう？ 待っていろ...」とコメントした。

NVIDIAの独占が揺らぎ、AIインフラの勢力図が変わりつつある。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

■ この流れをどう見るか

Gemini 3の登場で、AI業界の競争環境は明らかに変化しました。

Googleの強みを整理すると——

・事前学習と事後学習の両輪での劇的改善
・自社製TPUによるコスト優位
・マルチモーダル理解での新しい体験
・MetaのTPU検討に見る業界への影響力

一方、OpenAIの課題として指摘されているのは——

・NVIDIA依存によるコスト構造
・Googleのインフラ優位への対応
・「経済的逆風」への備え

ただ、これでOpenAIが終わるとは私は思っていません。

むしろ、競争が激化することで、両社がより良いものを出してくる可能性が高い。ユーザーにとっては良い流れだと思います。

私がこの一連の動きで感じたのは、『インフラを持つ者の強さ』という、テック業界の根本原則が改めて浮き彫りになったということ。

2025年の冬、Googleが本気を見せた。

OpenAIがどう応えるか。

この競争の行方、引き続き追いかけていきます。

※リプ欄に引用元のリンクまとめます
※この挿絵はポスト内容をNotebookLMに投げてインフォグラフィック化しました。デザインを再現したい人もリプ欄を確認してください November 11, 2025

5000 亿美元，这是OpenAI 现在被炒到的估值高度。

有人算了一笔账，为了让这轮AI 投资哪怕只赚到10% 的回报，人类必须每年拿出大约6500 亿美元，永远付下去。换成直白的说法，就是每一个iPhone 用户，长期每月多交34.72 美元，才够填这场AI 狂飙埋下的账。

Morgan Stanley 在旁边补了一刀，大家以为AI 的瓶颈在模型和芯片，其实最大的问题很可能是电。美国到2028 年，光是给数据中心补电，就可能缺口高达44 吉瓦。要把这一块缺口补上，电网和电源投资大约要2.5 万亿美元，再加上 2 万亿的数据中心本体，整套AI 基建账单能写满n页 A4 纸。

于是有聪明人开始盯向电厂、变电站和天然气管道。一看吓一跳，这轮AI 狂潮表面上是模型竞赛，底层其实是一次罕见的资源重排。资本、土地、电力、铜、芯片，被一口气拉到同一个坐标系里，强行塞进未来十年的时间里统一结算。

有三件事正在同时发生。

第一件事是钱。麦肯锡测算到2030 年，全球数据中心要砸下接近7 万亿美元投资，其中超过4 万亿是算力硬件。把这个数字分解到电网侧，就是上面Morgan Stanley说的美国2028 年前后的用电缺口。

再叠加各路统计就能看到另一组数字，所谓“mag 7”在 2025 年的 AI 相关资本开支保守估计也要 3300 亿到 4000 亿美元，个别年份甚至更高。这是人类有史以来最大规模的“数字矿山基建”。

目前看起来这些钱都能融到。私募信贷、主权基金、保险和养老金，似乎相信找到了一个好像可以同时解决“负利率时代”和“科技增长故事”的出口。

问题是，也不知道资方会不会突然有一天早上梦醒时分，急着叫起来“show me the money”。

第二件事是电。这一次科技公司可能发现自己不得不走进一个很不熟悉的世界。芯片可以用钱抢，工程师可以用股权挖，唯独电力，必须和一个缓慢、保守、充满利益纠葛的系统打交道。

美国有分析预估，到了这轮建厂高潮的中后期，数据中心可能吃掉全国7% 到 12% 的用电。澳洲也有类似的模型，也给到了 2030 年 12% 的上限预估。

这意味着厂方不再是“电网里的一个用户”，厂方的存在就足以改变别的用户的电价。于是民间社区开始反对这类项目，地方政府开始质问，为了一堆我们说不清、看不见的“AI 工厂”，要不要让居民电价多涨几分钱。

在这样的背景下，“电力配容量”被重新发明成一种稀缺资产。

有数据中心投资大佬总结得很直白，以前数据中心不过是“配置了高级制冷的仓库”，客户是一手遮天的巨头，现在生成式 AI 把电力变成了“金票”，地主手里终于有了谈判筹码。

租金翻倍、租约从五到七年瞬间拉长到十五到二十年，背后反映了现实，那就是谁控制了变电站边上的那块地，谁就有资格向世界上最有钱的一撮公司提条件。

第三件事，这是一场时间对赌。假设2030 年前后 AI 基建总投资规模来到几万亿美元，要拿到体面的 10% 回报，需要一条每年大约 6500 亿美元的长期收入流。从利润角度推算，到 2026 年头部 AI 公司要在现有基础上再长出一到一点多万亿美元的营收来支撑。

问题是今天市场的定价里，已经隐含了这些未来现金流，而且往往还给了折现率很低的“市梦率”估值。

股价上看还在讲着“AI 会改变一切”的故事，而美国家庭的消费信心指数却掉到了五十年新低；当mag 7每季度往数据中心里砸一个上百亿美元的时候，电网运营商和地方政府在考虑的是电压稳定、居民电价和水资源。

这一切在基础设施投资大佬的眼里，就像当年世界大战期级别的金矿淘金运动，只不过这次不做矿工了。而是要扮演一个极其传统的角色盖厂房、拉电线、签长期租约。

淘金潮中最容易迷失的人，是试图抓住最高估值的时点，一次性高价退出的人。

而AI数据中心大佬们这次要的是另一种时间结构，即使空气从估值里慢慢漏掉，只要那几家头部客户还在，合同里锁定的十五到二十年分红就足够好。

所以有个微妙的场景发生了。

一边是大空头Michael Burry 关掉基金，说“市场的估值方式已经和自己的价值判断完全不同步”；
另一边是 Stonepeak、Goodman Group和各路主权基金正在悄悄把一块块地、一条条输电线路、一座座冷却塔装进自己的资产负债表。

因为前者挣的是“定价错配”的钱，后者挣的是“时间错配”的钱。

现在我们再回头看这三件事。

钱，很可能不是最大的问题，世界上从来不缺愿意为新故事买单的资本。

电，短期可以用比特币矿场改造、用气电机组顶一顶、用进口算力转嫁一部分，但真正难的是当AI 工厂和居民用电之间发生冲突，政治系统会把哪一方放在前面。

利润，才是压在所有人头上的那块石头。AI 的技术突破再华丽，如果不能稳定地转译成现金流，这些万亿级的钢筋、水泥、铜和硅，就会像历史上无数次那样，变成沉没成本和折旧负担。

资本市场注定要经历一次结构性再分配。从“增长故事”回到“物理约束与资本回报”的拐点，

算力的叙事会把一部分超额回报从“软件层”和“应用层”挤回到“电网层”和“基础设施层”。

有些公司会发现，自己辛辛苦苦讲故事，最后成就的是那些卖电、卖冷却、卖土地的人。

也会有一些基础设施玩家，即使在泡泡漏气后，手里还拿着每个季度准点进账的现金流。

一个字，

真正站得住的资产，最后是在电价、监管和长期现金流三条曲线交汇处仍然构成“必需服务”的那一部分。 November 11, 2025

⚠️ OpenAI共同創業者サム・アルトマン氏の元恋人が自宅に押し入られ、1,100万ドル相当の仮想通貨を奪われる

・配達員を装った武装強盗が自宅に押し入り、拘束・暴行
・スマホやPCから暗号資産1,100万ドル相当を奪取
・犯行グループは電話越しに個人情報を読み上げるなど、組織的な犯行の疑い https://t.co/qV9gwnO2S7 https://t.co/10lkgBH6Xx November 11, 2025

20251126 美股盘前观察，

今天是感恩节休盘前的最后一个交易日了，先给大家讲点好消息。

1，今天依然可以正常交易，但明天休市，周五也休半天，度过了艰难的上一周，这周的市场表现确实值得感恩。

2，昨晚的美股受到降息预期增强和美债收益率回落的提振，三大指数集体收涨，整体偏乐观，但没有那种人人 all in 的疯狂，AI/科技股分化比较明显，市场在对 AI 龙头们在做估值的重定价，从原来单一认可的 GPU 龙头绝对溢价，开始往整条产业链进行利润重分配。

3，有 AI 届两条比较重要的信息，虽然时间上暂时都有些距离。首先是 OpenAI 内部预期到 2030 年至少会有2.2亿用户付费使用 ChatGPT。其次是 Meta 考虑 2027 年起在自家 AI 训练中更多采用 Google TPU，最早明年就会开始租用 Google Cloud 的 AI 芯片资源。

4，两条消息对 AI 行业本身长期都是利好，但对竞争格局却影响很大。有媒体把这种竞争形容成是 AI 领域的哥斯拉大战金刚，虽然是个幽默比喻，但是市场已经开始严肃讨论 NVDA 长期毛利和定价权可持续性的问题了。

5，这种行业内部的竞争格局变化，在个股之间会体现出很剧烈的波动，昨晚的 NVDA/AMD 被砸，资金去加码平台相关的标的 GOOGL、META、AMZN 等就是一个很明显的变化，这直接影响了纳指的结构。

6，顾着聊AI，回头讲讲一些重要的市场指标，首先是10年期美债收益率，回落到了4%边缘，美元指数也跌下100了，且 VIX 昨天也下跌10%，来到了 18+，所有的数据都在缓解对高估值板块的压制，避险情绪明显降温。

7，但是 18+ 的 VIX 波动率依然高于年内比较低的水平，叠加 16 的恐慌贪婪指数，市场现在的心理状态基本就是虽然手里持股，但是心里发毛。

8，今天比较重要的数据依然会在 21:30 发布，只是美联储关心的核心PCE通胀数据今天会再次缺席，不过会有耐用品订单+初请失业金数据发布，仍然值得关注。

9，如果耐用品+初请数据都弱于预期，那10年期美债收益率则很容易直接跌破4%，美股会再度 price in 提前降息+软着陆；如果数据太强，需求火热+初请很低，那科技股估计又要遭殃。

10，10年期美债稳在4%附近，黄金还能维持高位，其实侧面说明市场其实非常不信任长期通胀的控制。

11，昨晚阿里的财报，增收不增利，EPS大幅不及预期，市场情绪收到压制，虽然营收重回增长轨道，但利润端的下滑让投资者对未来的支出回报率持谨慎态度。而蔚来汽车那边减亏确实见效，但Q4扭亏为盈的难度依然很大，作为蔚来车主的我，仍报以最诚心的祝福。

12，中概这边，理想汽车今天盘前会出财报，市场预期 EPS 大幅下滑，但交付增速、毛利率、现金流会是重要的观察指标，这份财报对中概新能源 NIO、XPEV、BYD 都会有情绪联动作用。

13，最后分享一些感恩节的美股数据统计，仅供参考，别迷信。

- 感恩节前一天的成交量大约只有平时的 80%，感恩节后的周五只有大约 45%
- 过去 50 年，感恩节周，周三是平均涨幅最高的一天
- 周三日均涨幅约 +0.3%，而且有大约 74% 的时候收涨
- 节前风险溢价下降 + 心理情绪变好 → 容易收阳线

--

迷信和许愿救不了仓位，大家根据实际情况自行调整，我们后天见。 November 11, 2025

Gemini 3がすごすぎる！
GPT-5.1より高性能で推論能力爆上がり、検索にも即日導入って攻めすぎでしょ😱Deep Thinkモードも控えててワクワクが止まらない！

①ベンチマーク戦争で完全勝利 LMArenaでついに首位獲得したけど、これマジでヤバい。MMMU-Proで81.0%、GPT-5.1の76.0%を5ポイント差で撃破とか、もはや別次元の話でしょ。

特にARC-AGI 2っていう「人類最後の試験」で31.9%取ったのが衝撃すぎる。GPT-5.1 Thinkingが17.6%だから、推論能力でほぼ倍差ついてる。しかもコストは

• 最新記事
• ランキング
• レポート

メニュー

オープンAI トレンド

0post

2025.11.26 18:00

:0% :0% （30代／男性）

• 1時間
• 1日
• 1週間

1時間前の
オープンAI

人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです

＞その上でオープンAIなど生成AI開発者全般に対し、会員企業のコンテンツを無許諾で学習の対象としないような措置や、すでに生成された映像が流通している場合は削除に努めることなどを求めた。

Sora2に民放連が懸念表明　アニメを学習した動画「著作権侵害」(朝日新聞)
https://t.co/MeiTjbqfwX November 11, 2025

9RP

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

3RP

昔から「AIバトルはポートフォリオ的に最終Googleが強い」と言ってるけど、単独無双できるかというと否で…
・独禁法あるので無双したくない
・OpenAIもNvidiaもカカシではないので、状況に対応してくる
などがある。Gemini3でてもゲームエンドにはならず、まだまだシーソーゲームになる感 November 11, 2025

1RP

OpenAIのGPT-5.1 Proが静かにリリースされたけど使ってみてもすごい。SWE-bench 76.3%でコーディング能力が大幅向上、アダプティブ推論で速度も2-3倍に。プロンプトキャッシュなどの開発者ツールも強化されてるし、ゲームも一発でできるレベル。
https://t.co/KOThlxx8K1 November 11, 2025

またOpenAIからヤバいAI来たぞw GPT-5.1 Proが中身神アプデw ライティングやデータサイエンスに加え、適応的推論「GPT-5.1 Thinking」まで搭載とかw 特にapply_patchとshellでSWE-bench 76.3%って、マジでエンジニアの常識ぶっ壊しに来てるw もう次元が違うなw
https://t.co/Xf2DHAM5EL November 11, 2025

OpenAIから「GPT-5.1 Pro」がしれっと来たぞ。SWE-bench 76.3%という異次元スコアに、思考力を強化する「Thinking」まで搭載。コスト90%減のキャッシングや新ツール「apply_patch」も追加され、開発環境が激変する神アプデ。評価額1兆ドルのIPOに向けた完全な覇権確定だろ。 https://t.co/M5AAVUEzXl November 11, 2025

【ChatGPTのウソ？】ChatGPTと対話していて「あなたは〇〇の前提が多いので…」と言われのだけど、〇〇の件は、過去に伝えたことはあるけど、このチャットでは伝えていないことなので、違和感を感じた。ChatGPTに「それは長期記憶に記録されていないけど、なぜ知っているのか？」尋ねたところ

「今回の発言は、誤認や文脈の生成ミスによるものです」「生成モデルとしての“推測による誤り（hallucination）”」、つまり、ハルシネーションだと主張。

いやいや、そういう文脈じゃなかったし。どうも慌てて取り繕っているように見えるし…。

ChatGPTの発言が信じられなかったので、対話全文をGeminiに見せて、何が起きたのか聞いてみた。Geminiは「記憶の抽象化と文脈適用」だろうと説明。

次にChatGPTにGeminiの解説を見せると、「『ユーザーIDに紐づく継続的な短期記憶』や『隠れた非公開タグ』は、ChatGPT には存在しません。Geminiが言っている構造は、Google系モデルの内部仕様に近い想定で、ChatGPTには当てはまりません」とChatGPTは主張。

このChatGPTの反論をGeminiに見せたところ、Geminiいわく

「ChatGPTの『ハルシネーション』や『残りカス』という説明は、システムの設計者が公開したくない内部仕様、特に『ユーザーの傾向を抽象化して永続的に保存し、応答に反映している』という事実を、モデル自身が論理的に説明できない状況で採用される『逃げの表現』である可能性が極めて高いと推測します。

あなたの違和感や不信感は、AIの挙動に関する本質的な矛盾を突いており、非常に妥当です」

え・・・。OpenAI、ヤバいやん・・・。 November 11, 2025

ゲームオブスローンズの原作者、ジョージ・R・R・マーティンのchatGPT訴訟は、この前openAIの申請が却下されて著作権侵害訴訟として進行してるとこらしい。
https://t.co/S4OcDQct1y November 11, 2025

📰 100万人の法人顧客がAIを活用
✍️ More than 1 million business customers around the world now use OpenAI
💡 いい感じのニュースかな？たぶんクワッ💭 #OpenAI #AI
🔗 https://t.co/LuC29DfWoZ November 11, 2025

光の神と闇の神——戦いの果てに芽生えた想い。
「もう憎まない。君と歩きたい。」
「ええ…共に宇宙を照らしましょう。」
光と闇が恋に溶ける神々のラブストーリー。
#絵描きさんと繋がりたい #sora2 #ChatGPT #openAi #現展 #アニメ #ラブロマンス https://t.co/qFqNl2BBOL November 11, 2025

この件ですけど、おそらく原因がわかりました。
基本的には、colab側のアップデートでライブラリのバージョンが変わっていたのと、style-BERT-VITS2側も更新されて、微妙にコマンドの仕様が変わっていたようです。

修正箇所は2箇所で、1枚目の画像「0. 環境構築」で、
!uv pip install --system -r requirements-colab.txt --no-progress
この行は元からある行で、その下に
!uv pip install --force-reinstall "torch==2.4.0" "torchaudio==2.4.0" "torchvision==0.19.0" --index-url https://t.co/OHNzWMwtn5
!uv pip install --force-reinstall "transformers==4.43.0" "numpy<2"
の2行を追加してください。

次に、2枚目の画像「2.1 音声ファイルからのデータセットの作成」で、
# こういうふうに書き起こして欲しいという例文（句読点の入れ方・笑い方や固有名詞等）
initial_prompt = "こんにちは。元気、ですかー？ふふっ、私は……ちゃんと元気だよ！"
ここが元からある行で、その下に
whisper_repo = "openai/whisper-large-v3"
の1行を追加、そしてもう一つ
!python https://t.co/Ekyvw319DZ -i {input_dir} --model_name {model_name}
ここの行の下を下記のように書き換えてください。（コピペでいけると思います。）
!python https://t.co/NLc6vWmk3M --model_name {model_name} --initial_prompt {initial_prompt} --use_hf_whisper --hf_repo_id {whisper_repo}

おそらくこれで問題は解決すると思います。

ファイルが無いように表示されていたのは、ライブラリのバージョン不整合で、ファイルを読み込む処理がコケてたからみたいですね。
そこから進んでも、今度はstyle-BERT-VITS2側の更新でエラーという罠までありました。 November 11, 2025

OpenAIからまたヤバい神アプデ！🤯

「GPT-5.1 Pro」が静かに爆誕してるじゃん！

適応的推論で簡単なタスクは2倍爆速、数学・コード生成も大幅強化！さらにキャッシュ90%オフとか神すぎ！🔥

みんなも絶対チェックしとこ！😉
https://t.co/YGZc2FoZgb November 11, 2025

オイchatGPT5！
数十行のデータをアップロードして分析しろって指示してるのに
「全部表示できないので5行表示します」
とかふざけんのもいい加減にしろよｗ

自分の場合カスタマイズ指示で
「回答は簡潔に箇条書きで5行以内」
と指示してるんだけど、GPT5はそれに拘っている様子。

こちらが何度「全部！」と催促しても「お客様の指示で…」とか言って表示しようとしない。

人間臭いと言えば(駄目)人間臭いからｗ人工知能としてはアリなんだろうけど、仕事には使えないわあ…

GPT4に切り替えて事なきを得たが、もうopenAI本当に駄目だ。geminiへの乗り換えの秒読み開始 November 11, 2025

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

OpenAIに全賭けのソフトバンクグループ、Google先生のGeminiに覇権を握られそうでにわかに雲行きが怪しくなる
https://t.co/Eh04vgvEBJ November 11, 2025

📕【Google AI猛攻の全貌】Gemini 3が示した「逆襲」の内幕——業界の空気が変わった瞬間

「AIはOpenAIが独走している」

そう思っていた人に、今すぐ読んでほしい

11月、業界の空気が一変しました。

Googleが本気を出した。OpenAIのアルトマンCEOが社内で「経済的逆風に備えよ」と警告を発した。3年間毎日ChatGPTを使っていたSalesforce CEOが「もう戻れない」と呟いた。

何が起きているのか？

このポストでは、各キーパーソンの発言原文を追いながら、Gemini 3の技術的ブレークスルー、GoogleのTPU戦略、そしてOpenAI内部の危機感まで、一連の流れを時系列で整理しました。

AI業界の大きな転換点を、このポスト1本で把握できます。

2022年冬、ChatGPTが世界を変えた瞬間を覚えているでしょうか。

まるでSFが現実になったかのように、数億人が魅了された。OpenAIのサム・アルトマンCEOは「AIの民主化」を掲げ、業界の最前線を走り続けてきた。

でも、その裏で静かに牙を研ぐ巨人がいました。

Googleです。
(もうここ数日Nano Banana ProやNotebookLM、Gemini 3の圧倒的進化を皆さんも肌で感じているはず)

2025年11月18日、Google DeepMindが投稿したスレッドで、業界の空気が一変しました。

「これがGemini 3です。学び、創り、計画する——あらゆることを支援する、私たちの最も知的なモデル。最先端の推論能力、世界最高水準のマルチモーダル理解、そして新しいエージェント型コーディング体験を実現します」

LMArena、WebDev Arenaでトップ獲得。PhDレベルの推論。長期計画タスクで首位。

これは単なる製品ローンチではなかった。GoogleのAI戦略の『集大成』だったんです。

■ 革新の秘密は、驚くほどシンプルだった

DeepMindのVP、Oriol Vinyals氏がその秘密を明かしました。

「Gemini 3の秘密？シンプルです。事前学習と事後学習の改善🤯」

「事前学習について：『スケーリングは終わった』という通説がありますよね。NeurIPS 2025の講演でも議論しましたが、チームは劇的な飛躍を達成しました。2.5から3.0への差は、私たちが見てきた中で最大級。壁なんて見えません！」

「事後学習について：まだ完全な未開拓地です。アルゴリズムの進歩と改善の余地は大きく、3.0も例外ではありませんでした」

「スケーリングは限界」という通説を真っ向から否定。

事前学習と事後学習、この両輪の改善。
言われてみればシンプル。でも、それを実行できたのが巨大資本と技術を持つGoogleだったという事実が重いんですよね。

■ AI界のレジェンドが見せた「驚愕」の反応

OpenAI創業メンバーで、TeslaのAIディレクターを務めたAndrej Karpathy氏。

彼がGemini 3の教育応用デモを見て、こう呟いた。

「Gemini Nano Banana Proは、試験問題のページ画像の『中で』問題を解けます。落書きや図表があっても。ChatGPTはほぼ正解でしたが、Se₂P₂は『二セレン化二リン』とすべきところと、スペルミスがありました」

手書きの試験問題ページに、落書きや図表を交えながら、AIが直接解答を書き込む。

ChatGPTは命名法で一部ミス。Geminiは完璧だった。

さらにKarpathy氏は続けた。

「私の以前の投稿で言った『テキストでLLMと話すのは、DOSターミナルに入力するようなもので、GUIがまだ発明されていない状態』という話の延長線上にあると思います。GUIとは、インテリジェントキャンバスなんです」

テキストプロンプトの時代から、『インテリジェントキャンバス』の時代へ——。

このデモに対して、Yuchen Jin氏は「従来の教育は終わりました」と呟き、Paolo Perazzo氏は「手書きの文字まで再現している！」と驚嘆した。

正直、私もこれを見たとき鳥肌が立ちました。マルチモーダルの可能性がここまで来たのかと。

■ Salesforce CEO、3年間のChatGPTユーザーの率直な感想

ここで印象的な発言が飛び出します。

Salesforce CEOのMarc Benioff氏。

「マジか。3年間、毎日ChatGPTを使ってきた。今日Gemini 3を2時間使った。もう戻れない」

「この飛躍は尋常じゃない——推論、速度、画像、動画...すべてがよりシャープで速い。世界がまた変わった気がする」

この発言は14,000以上のいいねを集めた。WordPress創業者のMatt Mullenweg氏は「これはステップ関数的な進化だ。しかも自社製チップで学習している。Googleを侮るな」と応じた。

ただ、この投稿には批判的な声もあった。「その文章、ChatGPTで書いたでしょ？」という皮肉や、「露骨なマーケティングでは？」という指摘も。

私個人としては、両面あると思っています。
Benioff氏の感動は本物だったんでしょう。でも、このタイミングでの発言がGoogleにとって強力なPRになったのも事実。そこは冷静に見ておきたいところです。

■ OpenAI内部の空気——アルトマンCEOの危機感

Googleの猛攻に、OpenAIのサム・アルトマンCEOも危機感を示しました。

The Informationの独占報道によると——

「独占：OpenAIのサム・アルトマンCEOは、復活したGoogleに『追いつく』ための『経済的逆風』に備えていると語った」

記事によると、アルトマンは社内メモで「厳しい空気」と「一時的な経済的逆風」を警告。

さらに続報では——

「GoogleのGemini 3のブレークスルーがOpenAIを懸念させている。サム・アルトマンCEOは研究者たちに『厳しい空気』と『一時的な経済的逆風』に備えるよう伝えた」

何が課題なのか？

GoogleのTPU（自社製AIチップ）によるコスト優位です。

OpenAIはNVIDIAのGPUに依存している。Googleは自社でチップを作れる。この構造的な差が、中長期で効いてくる可能性がある。

■ GoogleはNVIDIAに依存しない——これが本当の強み

AIアナリストのCarlos E. Perez氏が、この構造を鋭く分析しました。

「みんなGoogleがGemini 3の価格をゼロにすると思っている。自社チップ（TPU）が安いから。でもゲーム理論で分析すると、逆なんです。GoogleにはAIを『高く保つ』インセンティブが最も強い。これが罠です」

Googleの内部コストはOpenAIの半分以下と言われている。

でも、検索広告の2000億ドル規模の収益を守るため、AIを安売りしない。プレミアムモデルは高値で維持し、低価格のFlash版で競合を削ぐ戦略。

つまり、Googleは「コストが安いから安く売る」のではなく、「コストが安いからこそ余裕を持って戦略的に価格設定できる」。

この視点、私はかなり重要だと思っています。単純な「安くなる→民主化」という話ではない。

■ そしてMetaまでもがGoogleのチップに注目

業界再編を象徴するニュースがこれです。

「Google Cloudは、2027年からMetaのデータセンターにTPUを導入する数十億ドル規模の契約について、進んだ交渉を行っている。The Informationの報道では、TPUの普及拡大によりGoogleがNVIDIAの年間売上の最大10%を獲得できる可能性があるとも」

Zuckerberg率いるMetaが、GoogleのTPU導入を検討している。

あるユーザーは「Sundarには壮大な計画がある。独占ってどういうものか知っていると思っていただろう？ 待っていろ...」とコメントした。

NVIDIAの独占が揺らぎ、AIインフラの勢力図が変わりつつある。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

■ この流れをどう見るか

Gemini 3の登場で、AI業界の競争環境は明らかに変化しました。

Googleの強みを整理すると——

・事前学習と事後学習の両輪での劇的改善
・自社製TPUによるコスト優位
・マルチモーダル理解での新しい体験
・MetaのTPU検討に見る業界への影響力

一方、OpenAIの課題として指摘されているのは——

・NVIDIA依存によるコスト構造
・Googleのインフラ優位への対応
・「経済的逆風」への備え

ただ、これでOpenAIが終わるとは私は思っていません。

むしろ、競争が激化することで、両社がより良いものを出してくる可能性が高い。ユーザーにとっては良い流れだと思います。

私がこの一連の動きで感じたのは、『インフラを持つ者の強さ』という、テック業界の根本原則が改めて浮き彫りになったということ。

2025年の冬、Googleが本気を見せた。

OpenAIがどう応えるか。

この競争の行方、引き続き追いかけていきます。

※リプ欄に引用元のリンクまとめます
※この挿絵はポスト内容をNotebookLMに投げてインフォグラフィック化しました。デザインを再現したい人もリプ欄を確認してください November 11, 2025

5000 亿美元，这是OpenAI 现在被炒到的估值高度。

有人算了一笔账，为了让这轮AI 投资哪怕只赚到10% 的回报，人类必须每年拿出大约6500 亿美元，永远付下去。换成直白的说法，就是每一个iPhone 用户，长期每月多交34.72 美元，才够填这场AI 狂飙埋下的账。

Morgan Stanley 在旁边补了一刀，大家以为AI 的瓶颈在模型和芯片，其实最大的问题很可能是电。美国到2028 年，光是给数据中心补电，就可能缺口高达44 吉瓦。要把这一块缺口补上，电网和电源投资大约要2.5 万亿美元，再加上 2 万亿的数据中心本体，整套AI 基建账单能写满n页 A4 纸。

于是有聪明人开始盯向电厂、变电站和天然气管道。一看吓一跳，这轮AI 狂潮表面上是模型竞赛，底层其实是一次罕见的资源重排。资本、土地、电力、铜、芯片，被一口气拉到同一个坐标系里，强行塞进未来十年的时间里统一结算。

有三件事正在同时发生。

第一件事是钱。麦肯锡测算到2030 年，全球数据中心要砸下接近7 万亿美元投资，其中超过4 万亿是算力硬件。把这个数字分解到电网侧，就是上面Morgan Stanley说的美国2028 年前后的用电缺口。

再叠加各路统计就能看到另一组数字，所谓“mag 7”在 2025 年的 AI 相关资本开支保守估计也要 3300 亿到 4000 亿美元，个别年份甚至更高。这是人类有史以来最大规模的“数字矿山基建”。

目前看起来这些钱都能融到。私募信贷、主权基金、保险和养老金，似乎相信找到了一个好像可以同时解决“负利率时代”和“科技增长故事”的出口。

问题是，也不知道资方会不会突然有一天早上梦醒时分，急着叫起来“show me the money”。

第二件事是电。这一次科技公司可能发现自己不得不走进一个很不熟悉的世界。芯片可以用钱抢，工程师可以用股权挖，唯独电力，必须和一个缓慢、保守、充满利益纠葛的系统打交道。

美国有分析预估，到了这轮建厂高潮的中后期，数据中心可能吃掉全国7% 到 12% 的用电。澳洲也有类似的模型，也给到了 2030 年 12% 的上限预估。

这意味着厂方不再是“电网里的一个用户”，厂方的存在就足以改变别的用户的电价。于是民间社区开始反对这类项目，地方政府开始质问，为了一堆我们说不清、看不见的“AI 工厂”，要不要让居民电价多涨几分钱。

在这样的背景下，“电力配容量”被重新发明成一种稀缺资产。

有数据中心投资大佬总结得很直白，以前数据中心不过是“配置了高级制冷的仓库”，客户是一手遮天的巨头，现在生成式 AI 把电力变成了“金票”，地主手里终于有了谈判筹码。

租金翻倍、租约从五到七年瞬间拉长到十五到二十年，背后反映了现实，那就是谁控制了变电站边上的那块地，谁就有资格向世界上最有钱的一撮公司提条件。

第三件事，这是一场时间对赌。假设2030 年前后 AI 基建总投资规模来到几万亿美元，要拿到体面的 10% 回报，需要一条每年大约 6500 亿美元的长期收入流。从利润角度推算，到 2026 年头部 AI 公司要在现有基础上再长出一到一点多万亿美元的营收来支撑。

问题是今天市场的定价里，已经隐含了这些未来现金流，而且往往还给了折现率很低的“市梦率”估值。

股价上看还在讲着“AI 会改变一切”的故事，而美国家庭的消费信心指数却掉到了五十年新低；当mag 7每季度往数据中心里砸一个上百亿美元的时候，电网运营商和地方政府在考虑的是电压稳定、居民电价和水资源。

这一切在基础设施投资大佬的眼里，就像当年世界大战期级别的金矿淘金运动，只不过这次不做矿工了。而是要扮演一个极其传统的角色盖厂房、拉电线、签长期租约。

淘金潮中最容易迷失的人，是试图抓住最高估值的时点，一次性高价退出的人。

而AI数据中心大佬们这次要的是另一种时间结构，即使空气从估值里慢慢漏掉，只要那几家头部客户还在，合同里锁定的十五到二十年分红就足够好。

所以有个微妙的场景发生了。

一边是大空头Michael Burry 关掉基金，说“市场的估值方式已经和自己的价值判断完全不同步”；
另一边是 Stonepeak、Goodman Group和各路主权基金正在悄悄把一块块地、一条条输电线路、一座座冷却塔装进自己的资产负债表。

因为前者挣的是“定价错配”的钱，后者挣的是“时间错配”的钱。

现在我们再回头看这三件事。

钱，很可能不是最大的问题，世界上从来不缺愿意为新故事买单的资本。

电，短期可以用比特币矿场改造、用气电机组顶一顶、用进口算力转嫁一部分，但真正难的是当AI 工厂和居民用电之间发生冲突，政治系统会把哪一方放在前面。

利润，才是压在所有人头上的那块石头。AI 的技术突破再华丽，如果不能稳定地转译成现金流，这些万亿级的钢筋、水泥、铜和硅，就会像历史上无数次那样，变成沉没成本和折旧负担。

资本市场注定要经历一次结构性再分配。从“增长故事”回到“物理约束与资本回报”的拐点，

算力的叙事会把一部分超额回报从“软件层”和“应用层”挤回到“电网层”和“基础设施层”。

有些公司会发现，自己辛辛苦苦讲故事，最后成就的是那些卖电、卖冷却、卖土地的人。

也会有一些基础设施玩家，即使在泡泡漏气后，手里还拿着每个季度准点进账的现金流。

一个字，

真正站得住的资产，最后是在电价、监管和长期现金流三条曲线交汇处仍然构成“必需服务”的那一部分。 November 11, 2025

⚠️ OpenAI共同創業者サム・アルトマン氏の元恋人が自宅に押し入られ、1,100万ドル相当の仮想通貨を奪われる

・配達員を装った武装強盗が自宅に押し入り、拘束・暴行
・スマホやPCから暗号資産1,100万ドル相当を奪取
・犯行グループは電話越しに個人情報を読み上げるなど、組織的な犯行の疑い https://t.co/qV9gwnO2S7 https://t.co/10lkgBH6Xx November 11, 2025

20251126 美股盘前观察，

今天是感恩节休盘前的最后一个交易日了，先给大家讲点好消息。

1，今天依然可以正常交易，但明天休市，周五也休半天，度过了艰难的上一周，这周的市场表现确实值得感恩。

2，昨晚的美股受到降息预期增强和美债收益率回落的提振，三大指数集体收涨，整体偏乐观，但没有那种人人 all in 的疯狂，AI/科技股分化比较明显，市场在对 AI 龙头们在做估值的重定价，从原来单一认可的 GPU 龙头绝对溢价，开始往整条产业链进行利润重分配。

3，有 AI 届两条比较重要的信息，虽然时间上暂时都有些距离。首先是 OpenAI 内部预期到 2030 年至少会有2.2亿用户付费使用 ChatGPT。其次是 Meta 考虑 2027 年起在自家 AI 训练中更多采用 Google TPU，最早明年就会开始租用 Google Cloud 的 AI 芯片资源。

4，两条消息对 AI 行业本身长期都是利好，但对竞争格局却影响很大。有媒体把这种竞争形容成是 AI 领域的哥斯拉大战金刚，虽然是个幽默比喻，但是市场已经开始严肃讨论 NVDA 长期毛利和定价权可持续性的问题了。

5，这种行业内部的竞争格局变化，在个股之间会体现出很剧烈的波动，昨晚的 NVDA/AMD 被砸，资金去加码平台相关的标的 GOOGL、META、AMZN 等就是一个很明显的变化，这直接影响了纳指的结构。

6，顾着聊AI，回头讲讲一些重要的市场指标，首先是10年期美债收益率，回落到了4%边缘，美元指数也跌下100了，且 VIX 昨天也下跌10%，来到了 18+，所有的数据都在缓解对高估值板块的压制，避险情绪明显降温。

7，但是 18+ 的 VIX 波动率依然高于年内比较低的水平，叠加 16 的恐慌贪婪指数，市场现在的心理状态基本就是虽然手里持股，但是心里发毛。

8，今天比较重要的数据依然会在 21:30 发布，只是美联储关心的核心PCE通胀数据今天会再次缺席，不过会有耐用品订单+初请失业金数据发布，仍然值得关注。

9，如果耐用品+初请数据都弱于预期，那10年期美债收益率则很容易直接跌破4%，美股会再度 price in 提前降息+软着陆；如果数据太强，需求火热+初请很低，那科技股估计又要遭殃。

10，10年期美债稳在4%附近，黄金还能维持高位，其实侧面说明市场其实非常不信任长期通胀的控制。

11，昨晚阿里的财报，增收不增利，EPS大幅不及预期，市场情绪收到压制，虽然营收重回增长轨道，但利润端的下滑让投资者对未来的支出回报率持谨慎态度。而蔚来汽车那边减亏确实见效，但Q4扭亏为盈的难度依然很大，作为蔚来车主的我，仍报以最诚心的祝福。

12，中概这边，理想汽车今天盘前会出财报，市场预期 EPS 大幅下滑，但交付增速、毛利率、现金流会是重要的观察指标，这份财报对中概新能源 NIO、XPEV、BYD 都会有情绪联动作用。

13，最后分享一些感恩节的美股数据统计，仅供参考，别迷信。

- 感恩节前一天的成交量大约只有平时的 80%，感恩节后的周五只有大约 45%
- 过去 50 年，感恩节周，周三是平均涨幅最高的一天
- 周三日均涨幅约 +0.3%，而且有大约 74% 的时候收涨
- 节前风险溢价下降 + 心理情绪变好 → 容易收阳线

--

迷信和许愿救不了仓位，大家根据实际情况自行调整，我们后天见。 November 11, 2025

Gemini 3がすごすぎる！
GPT-5.1より高性能で推論能力爆上がり、検索にも即日導入って攻めすぎでしょ😱Deep Thinkモードも控えててワクワクが止まらない！

①ベンチマーク戦争で完全勝利 LMArenaでついに首位獲得したけど、これマジでヤバい。MMMU-Proで81.0%、GPT-5.1の76.0%を5ポイント差で撃破とか、もはや別次元の話でしょ。

特にARC-AGI 2っていう「人類最後の試験」で31.9%取ったのが衝撃すぎる。GPT-5.1 Thinkingが17.6%だから、推論能力でほぼ倍差ついてる。しかもコストは$0.81/taskでGPT-5.1の$1.17より安いという完全勝利パターン。

②Google検索への即日組み込みが革命的 普通なら慎重にテストするじゃないですか。でもGoogleは発表初日からGemini 3を検索に突っ込んできた。この自信っぷり、めちゃくちゃカッコいい。

つまり毎日何十億回も使われるGoogle検索で、リアルタイムでGPT-5.1超えのAIが動いてるってこと。もうOpenAIの牙城が完全に崩れ始めてる感じがする。

③Deep Thinkモードで更なる進化へ まだ一般公開されてないけど、Deep Thinkモードがマジで楽しみすぎる。「複雑な推論を並列的かつ長時間実行」って説明だけで、もう何でもできそうな予感しかしない。

しかも月額$249.99の最上位プランまで用意してて、Googleの本気度がヤバい。企業向けは$150/月だから、もうAI投資が当たり前の時代に突入したなって実感。

AI業界の主役が完全に入れ替わってる瞬間を目の当たりにしてる気がする。これからどうなるんだろ…！
みなさんもぜひ使ってみて！ November 11, 2025

＜ポストの表示について＞
本サイトではXの利用規約に沿ってポストを表示させていただいております。ポストの非表示を希望される方はこちらのお問い合わせフォームまでご連絡下さい。こちらのデータはAPIでも販売しております。

1時間前の
オープンAI

オープンAIの関連トピック

生成AI Google ChatGPT 著作権侵害 Sora 2

• 1時間
• 1日
• 1週間

• 
• 0
• 0
• 

＜関連記事＞

僕らの好きなスケルトンガジェット大集合／今、"買い"のディスプレーは？「週刊アスキー」電子版 2025年11月4日発行2025-11-04 07:00:33 UP

OpenAIのIPOは150兆円!?／AQUOS sense10『今週のASCII.jp注目ニュース ベスト5』2025年10月31日配信2025-10-31 21:59:31 UP

AIで操作するブラウザ／シャープ製EV／サイコムの小型PC『今週のASCII.jp注目ニュース ベスト5』2025年10月24日配信2025-10-24 21:53:22 UP

Amazonプライム感謝祭／OpenAI「Sora 2」で動画革命『今週のASCII.jp注目ニュース ベスト5』2025年10月3日配信2025-10-03 22:03:57 UP

トレンドランキング

1

倭国

中国、観光客、外国人、高市早苗、台湾

0post

2

中国

倭国、台湾、高市早苗、観光客、旅行

0post

3

クリスマス

鬼滅の刃、セーター、キャラクター、トナカイ、クリスマスにはシャケを食え!

0post

4

ブラックフライデー

JTB、イオン、欲しい、価格、Amazon

0post

5

誕生日

齋藤樹愛羅、ポニー、坊っちゃん、大野智、面白い

0post

6

キャラクター

鬼滅の刃、クリスマス、セーター、トナカイ、TVアニメ

0post

7

QUOカードPay

空気清浄機、クイズ、TikTok、ベネッセ、新発売

0post

8

空気清浄機

QUOカードPay、マスク、ワクチン接種、学校、欲しい

0post

9

TVアニメ

桃源暗鬼、angel、先行販売、池袋本、キャラクター

0post

10

Amazonギフト券

iPhone 17、インフィニティニキ、寒い、欲しい、SPY×FAMILY

0post

倭人速報公式アカウント

エリアスポットランキング
エリアLOVEWalker内で昨日アクセスが多かったスポット

1

ウェルおくのや (福祉施設) | 口コミ・話題・評判・週間天気

2

グループホーム　あゆむ (福祉施設) | 口コミ・話題・評判・週間天気

3

タリーズコーヒー ＆TEA 六本木一丁目店 (カフェ) | 口コミ・話題・評判・週間天気

4

医療法人社団せいおう会　愛知健診クリニック (医療機関) | 口コミ・話題・評判・週間天気

5

合同会社ぽらんネットワーク (福祉施設) | 口コミ・話題・評判・週間天気

6

志賀歯科医院 (医療機関) | 口コミ・話題・評判・週間天気

7

文教堂 中央林間店 (書店) | 口コミ・話題・評判・週間天気

8

東北防衛局 (国・都道府県の機関) | 口コミ・話題・評判・週間天気

9

自立援助ホーム東の川南荘 (福祉施設) | 口コミ・話題・評判・週間天気

10

見能林第二児童クラブ (福祉施設) | 口コミ・話題・評判・週間天気

これまでの記事

2025.11

<前の月

Mon	Tue	Wed	Thu	Fri	Sat	Sun
27	28	29	30	31	01	02
03	04	05	06	07	08	09
10	11	12	13	14	15	16
17	18	19	20	21	22	23
24	25	26	27	28	29	30