微软与中共政权深度合作，对美国国家安全构成直接威胁

12月4日（秘密翻译组） —— 微软与中共政权的深度交织构成了一项重大且相对未被充分认知的国家安全风险。去年，《苹果在中国》一书荣登《纽约时报》畅销书榜；然而，微软暴露的风险更加深重，对美国国家安全具有更直接的影响。

近日，专注于跨国企业交易和相关事务的咨询公司赫力晟（Horizons Advisory） 发布题为《微软在中国：持久风险态势及其国家安全影响》（MICROSOFT IN CHINA：An Enduring Risk Profile and the National Security Implications）报告。

报告指出，美国政府对微软产品与服务的依赖程度已达惊人水平。例如：Microsoft 365支撑着联邦电子邮件与协作系统；Windows和Azure主导着身份认证、终端管理及云工作负载；而Teams、SharePoint和OneDrive则将用户数据集中于少数几个云环境中。过去几年间，这种依赖态势始终呈稳步增长之势。2023年，国防部（现更名为战争部）将其长期自主管理的网络安全项目替换为微软Defender——这款现成商业产品恰恰来自为其提供操作系统和办公套件的同一公司。2025年，联邦总务署（GSA）签署价值数十亿美元的“OneGov”协议，为所有政府机构统一制定Microsoft 365、Copilot及Azure云服务的定价标准。该协议简化了采购流程，进一步巩固了微软作为美国政府核心技术供应商的地位。

微软与美国政府深度绑定虽提升了效率，却也埋下单点故障风险。当主导政府技术栈的平台遭遇战略压力或安全漏洞时，其连锁反应可能具有战略性，影响范围将从单一系统扩展至整个政府机构及应用系统。这一风险的全面性在漏洞统计数据中得以体现： 自2021年末以来，美国国土安全部下属的网络安全与基础设施安全局（CISA）已确认超过340个遭黑客积极利用的微软软件漏洞，其已知漏洞数量超过排名前五的软件供应商总和。

三十余年来，微软在中国建立了庞大的商业、研究和工程网络，如今该网络已与中共政权的情报、监控及军工体系直接交织。

2025年7月，调查性新闻非营利组织ProPublica通过系列调查揭露了微软曾雇佣中国本土工程师，为美国战争部云环境提供“数字护航”支持。五角大楼官员随后称此举“违背信任”，随即采取措施限制供应商使用中国本土人员。

ProPublica的报道令人震惊，并引发了即时的应对措施。但这并不令人意外。此次曝光只是微软长期高风险合作历史中的最新一例。

赫力晟新发布的这个报告记录了微软与中共政权的合作关系如何演变并持续至今。从表面被动的源代码共享协议，到该公司及其合作伙伴在中国境内更积极的实地支持——这些支持与中共的军事机构、国家支持的研究机构以及推动军事现代化、审查制度和侵犯人权行为的企业存在关联。

这一历史涉及若干关键发现，包括：

• 微软在中国三十余年的运营已形成依赖关系，使美国政府系统面临与中共国家支持的技术生态系统交织的风险。微软追求中国市场准入的过程中，屡屡发生安全漏洞和敏感技术外泄事件。在中国市场建立的不透明合作网络似乎使这类风险常态化，并加剧了在华短期商业利益与美国长期国家安全利益之间的持久冲突。

• 自2003年起，微软持续向中国信息安全测评中心（CNITSEC）共享Windows和Office源代码。该机构据称隶属于“中国最高级别的外国情报机构——国家安全部（MSS）”。此类代码共享可能使中共政府深入掌握支撑美国联邦政府及企业IT系统核心架构的软件底层设计。这种访问权限极可能增强中共安全情报机构实施攻击行动的能力，包括入侵美国政府网络。

• 2025年夏季，ProPublica披露微软甚至允许中国工程师（“数字护航员”）协助美国战争部云客户，由此形成直接的内部威胁。五角大楼将此定性为“背信行为”，并采取多项缓解措施禁止海外人员访问敏感政府环境。

• 由北京世纪互联（21Vianet）公司运营的微软Azure中国云平台，使中共当局可以一览微软云基础设施。通过该平台，微软可能已允许国家关联实体（如上海仪电和博彦科技）访问OpenAI大型语言模型，这些公司均将OpenAI模型集成到支持中国国内安全基础设施的产品中。同一Azure框架还涉嫌参与2023年“Storm-0558”黑客事件，导致美国高级官员邮箱账户遭入侵。

• 微软在中国建立的合作伙伴关系、合资企业及更广泛的合作伙伴网络，助推了北京的军民融合与监控能力建设。神州网信技术有限公司是微软与与中国电子科技集团有限公司的合资企业，从而向解放军关联的军工核心企业转移了Windows技术；微软亚洲研究院与中国军工体系关联的高校合作开展人工智能研发；微软在北京和上海的加速器和孵化器项目培育的企业后来被认定为延续中国国家支持的监控和侵犯人权行动的风险主体。这些业务布局与风险网络共同揭示出尽职调查存在缺陷或形同虚设的模式。这种模式延续了跨国企业历来优先考虑中国市场准入而非美国国家安全的传统。

报告呼吁美国政府，在当前地缘政治背景下，必须要求苹果、微软等美国科技巨头亟需加强对运营环节、合作伙伴、供应链及第三方风险的尽职审查。这一要求理应不言自明。监管机构也应针对企业行为可能引发的运营风险，在涉及中国的领域推行更全面的新型国家安全与信息安全保护措施。 December 12, 2025

在OpenAI 宣称将要反击的时候

Google 再放大招，提前把OpenAI 摁在地上摩擦😅

Google 推出 Gemini 3 Deep Think

超强深度推理模型

在所有高难度测试中，均拿下最高分

在ARC-AGI-2测试中 评分是GPT 5.1的2.5倍

它支持并行思考：可以同时探索多个假设（而不是一步步线性推理）

这是通用人工智能（AGI）评测的“圣杯”级别基准ARC-AGI-2测试中：

达到前所未有的 45.1% 准确率。🤯

是 GPT-5.1：17.6% 的 2.5倍

在Humanity’s Last Exam测试中：无需工具即达到 41.0% 准确率；

在 GPQA Diamond 高精度的科学知识问答评估中。Gemini 3 Deep Think 达到 接近满分的表现。 December 12, 2025

👁️‍🗨️ジェンスンCEOのOpenAIとの出会い $NVDA
・当時発表したNVIDIA DGX-1（最初のAI用GPU低価格スパコン）世界中で誰も欲しがらなかった、当初、注文は1つもなかった
・唯一、イーロンマスクだけが例外で、使えそうと言ってくれ、これが最初の顧客だとかなり興奮した
・しかし、納入先は非営利の会社だと聞いて血の気が引いた
・DGX-1を作るために数十億ドル費やしており、価格は1つ30万ドルもしたから
・でも、本当に必要だというので、最初に自分たち用に作った（会社におそらくデバック用の量産1台目か？）を箱詰めにして、サンフランシスコまで自分たちで運んだ
・そこの2階に上がったら、この部屋より小さいところにぎゅうぎゅう詰めで働いていて、あの場所がまさにOpenAIだった December 12, 2025

OpenAIがGoogleのGemini3.0の性能を見てコードレッド
（緊急事態）を宣言したと話題ですが、これのインパクトはともかく、他にOpenAI内部の研究状況や今後に関してかなり面白い話題が出ていますので、全体的なまとめとコメント（また超長くなってしまった）。

・直近でChatGPT関連のコード分析で噂されていた広告導入の話は事実だったが、優先度を考えて延期
・買い物、健康に関するタスクを自動化するエージェントも開発中だったが、これも延期
・さらにユーザーに対する毎朝のパーソナライズレポート機能も（Pulseというらしい）も延期（これは個人的には早く欲しかった・・・）
・とにかく、ChatGPTのチャット機能のパーソナライズとカスタマイズによるユーザー体験の向上がGemini3に対抗する現状の優先
・Nano Banana Proに対抗して、画像生成AI機能も優先事項
コメント：
GoogleのNano Banana Proは、そもそもPro以前の段階でOpenAIの画像生成能力を大きく超えており、Proに至っては数世代違うという印象。また、そもそもNano Banana ProはGemini3.0の別機能として提供されており、テキストも混ぜたマルチモーダル学習の過程であれほどの能力を得ているはずなので、OpenAIが画像生成AI単体を学習しても追いつけない領域なのではないかと思う。つまり、テキスト生成性能と画像生成の問題は分離できないものであり、根本的にChatGPTの主要モデルの改善が必要ではないか

・ChatGPTの速度を改善し、また過剰なアライメントによる回答拒否の頻度を避けることも優先事項
コメント：
OpenAIは、昨年のo1以降に長考推論モデルであまりにも成功しすぎたが故に、現状モデルの応答スピードが遅くなりすぎている傾向がある。Gemini3はやや検索機能が低い（というよりも、どこで検索すべきかモデルのtool use判断がうまくいっていないと思う。Googleなのに検索機能が低いのは皮肉だが、この辺は長考すぎる問題を回避し、検索のAIモードと明確に使い分けさせる意図もあるのではないか）が、回答はほとんどの場合GPT-5よりも早く、高品質であるので、ここをどうするか。
過剰な回答拒否問題については、今年4月のGPT-4oの事故（迎合的すぎてロールバック）と、keep4o運動、チャットの誘導による犠牲者を出していてOpenAIが一番センシティブになっていたところで、かなり舵取りが難しいと思う。

・来週、Gemini3.0よりも優れているとされる長考推論モデルをリリース予定（！）とのこと。おそらくベンチマーク性能は高いが、アルトマンらも、チャットによるユーザー体験はまだ改善が必要であると認識している模様。

・上記の来週リリースモデルと同様かは不明だが、内部でShallotpeatとGarlicというコードネームのモデルを開発中。Garlicの方が後発で、GPT-4.5の反省などもいかし、Gemini3のように事前学習段階でのスケーリングの問題を解決し、知識性能は維持しつつモデル規模自体は小規模になるような改良もできるとのこと

・さらに、上記のモデルでの改良も生かした本格的なスケーリングを行ったモデルの開発もしているとのこと。

全体コメント：
現時点の情報だけでも、OpenAIが本当に全方位戦の開発をしていることがわかる。確かにこれを見ると、昨今の異常な計算リソース確保の動きも納得はでき、アルトマンが言う30Gwのデータセンターも本人的には誇張ではなかったのだろう。OpenAIが事前学習スケーリングに関してGemini3の事前学習スケーリング復活を見る前から諦めずに粘っていたのは後に効いてきそう。
これらの将来的な取り組みはともかく、直近の開発レースはむしろOpenAIが一番劣勢の状況にあると思う。Gemini3.0に全体的な性能で負けているのはもちろんのこと、AnthropicのClaude4.5 opusは最も需要のあるコーディング性能を大きく上げつつ今までのコスト増、スピード鈍化とは逆の省エネ化をするという謎の錬金術をやっている。また、DeepSeekによって直近でリリースされたDeepSeekMath-V2は、OpenAIが「隠し玉」として温存していたIMO（国際数学オリンピック）金メダルを達成してしまい、DeepSeek-V3.2は、ほぼGPT-5に性能で追いつきながら新手法導入により大幅な計算コスト削減に成功している。しかもオープンであり、他の機関もこれらの技術を使ったブーストがかかり、追いつくのが容易になる。 December 12, 2025

ちなみにソフトバンクやけど、ChatGPTもといOpenAIがこけたら一才金満ムーブできなくなるよ
実際最近もGoogleが新しいの出してやばいかもって言われてるし

というかもしそうなら金満ムーブとかでもなく普通に売られるんじゃないかな December 12, 2025

中学生の時にたまにやってたオンラインのflashゲーム、何度か記憶に出てきたけどどう調べても見つけられなかったのにChatGPTに頼ってみたら解決した！！！これや！！！戦国策！！！！

ありがとう、OpenAI https://t.co/W1gatH1K5x December 12, 2025

除了问题和答案，我觉得还有两点挺重要：
一是过程。AI 的本质不在于「无限思考」，而是「无限共情」：无论我们问什么、倾诉什么，它都会回应。这种回应，是主动开启深度思考的契机。所以我不觉得思想家天生更卓越，他们只是拥有了对话的起点，能不断推进问题深度。
那在跟 AI 对话的过程中，我们唯一要想的就是：这条思路到了尽头吗？我还能再往深处推什么？
二是品味。前 OpenAI 科学家 Ilya 最近说，研究不能只靠自下而上的数据反馈，还要加入自上而下的判断，包括审美和品味，否则在不确定里走不出方向感。所以品味可能就是一种说不出来的带有独裁性质的判断力。
放到与 AI 的对话里也一样。我们明明知道它能把句子润色得更标准、但人却会坚持那句幼稚甚至有点拙劣的话。为什么？因为那些词句最贴着自己的心，它是这段表达的出发点。
表达当然有高下，但我觉得最高级的判断标准只有一个：这句话有没有确实表达你的心意。你是真的这么想，还是只想让别人以为你「品味很好」？ December 12, 2025

スタートアップIPOの本命は2026年。OpenAIは、2026年後半、Anthropicも3,000億ドル超の評価でIPOを模索中。過去最大のスタートアップの評価額はMetaの1,040億ドル。Coinbase860億ドル、Uber824億ドルが続く。Open AIやAnthropicが上場すれば、歴代最高の評価額となる可能性

https://t.co/XPWMzoZ6vv December 12, 2025

『OpenAIが“広告導入”に踏み切る』可能性が急浮上！
「広告はユーザー体験を損なう」としてきた同社が、なぜ“禁じ手”に走るのか？

背景には、Google「Gemini」の急伸と、OpenAIの脆弱な財務基盤が。

・ChatGPTの新コードに「ads」「search\_ads」などの記述が発見され、広告導入が既定路線に。目的は莫大な推論コストを賄う安定収益の確保。
・Googleは広告事業で年間数兆円の利益、自社TPUによる計算資源で圧倒的優位に立ち、OpenAIは持久戦で不利。
・OpenAIは広告導入でGoogleの「検索広告」の牙城に切り込む可能性を狙うが、ユーザー離れのリスクと背中合わせ。
・2026年前半がAI覇権争いの「決着期」。OpenAIは反撃、Googleは独走体制を狙う構図が鮮明化。

AI覇権をめぐる戦いは、単なる技術競争ではなく、資金力とビジネスモデルの”生存戦略”そのものだ。

#OpenAI #ChatGPT #Gemini #AI覇権争い #ビジネス戦略 December 12, 2025

全然有識者でも無いけど最近思った事

本当にAIは民主化されて
割と誰でも好きなものが作れる時代がくる
(既にそう)

実際に僕もOpenAIを使い始めて
自分が作りたいものを作らせてくれる

本当に凄い世の中
(素人だからこそより思う)

👩風とか関係無く、
ネットを使うものはより実感できる December 12, 2025

こいつのいうことおかしいこと多いな
AIは電力食うので充電池で動くスマホは厳しい
ちょっと使うだけならいいが端末が根本的にAIで成り立ってるやつは最強の充電池をつけないとダメ
OpenAIがアップルの社員を引き抜いて目指すAIスマホは消費電力量がアホみたいに大きくて現行の充電池では足らんかもね https://t.co/o6zcGsXPyl December 12, 2025

生成AIプロダクトを作るときに見落とされがちですが、「どのレイヤーで戦うのか」を決めないと、頑張ったわりに全然報われない…ということが普通に起きます。特に、基盤モデルとアプリケーションレイヤーの違いを理解していないと「それ、OpenAIやAnthropicと同じ土俵で殴り合ってない？」という危険な状態になりがちです。このあたりについて整理してみます📝

まず大枠として、生成AIのスタックはざっくり
①インフラレイヤー（GPU・クラウド）
②基盤モデルレイヤー（GPT、Claude、Geminiなど）
③オーケストレーションレイヤー（エージェント・ワークフロー・RAG基盤）
④アプリケーションレイヤー（特定業務に落とし込んだSaaSや社内ツール）

に分けて考えると分かりやすいです。重要なのは「どこが資本集約で、どこが顧客理解勝負か」がレイヤーごとにまったく違うという点です。

基盤モデルレイヤーは、とにかく資本と研究開発のゲームです。大量のGPU、データ、トップ研究者を世界中から集めて、モデルの汎用性能で勝負する世界です。ここでは1〜2%の性能差のために何十億、何百億が平気で投下されます。スタートアップや事業会社がここで真正面から勝負するのはほぼ不可能で、「フルスクラッチで自前モデルを作れば差別化できるはず」という発想は、かなり危険な思い込みだったりします。

一方で、アプリケーションレイヤーは「誰のどんな仕事を、どのくらい楽にするか」のゲームです。ユーザーの業務フローを深く理解して、どのステップでAIを挟むと一番価値が出るかを設計することが勝負になります。モデルそのものの性能差よりも、「どのコンテキストを与えるか」「どのタイミングで提案を出すか」「他システムとどう連携させるか」の方が体感価値に直結します。ここはお金よりも、ドメイン理解とPM・UXの解像度がものを言う領域です。

よくある罠が「最強の基盤モデルを使えば、良いアプリは勝手にできるだろう」という発想です。でも現実は逆で、同じGPTを使っていても、アプリによって体験価値に天と地ほどの差がつきます。違いを生むのは、プロンプトの小手先テクニックではなく「どんな入力を集めて前処理し、どんな制約付きでモデルに投げて、結果をどう後処理してユーザーに返すか」という一連の設計です。ここを握れるかどうかが、アプリケーションレイヤーのモートになります。

もうひとつ大事なのが、「基盤モデルはどんどん水平化する」という前提です。今日GPTが一番強くても、明日ClaudeやGeminiが追い抜くかもしれません。なので、アプリケーション側は「特定の1モデルにべったり依存しない設計」と「モデルを差し替えても価値が落ちないビジネスロジック」を持っていることが重要です。ユーザーにとっての価値の源泉を「どのモデルを使っているか」ではなく「どんな仕事のやり方を提供しているか」に寄せるイメージです。

プロダクト戦略的にも、基盤モデルレイヤーとアプリケーションレイヤーではKPIが変わります。基盤モデル側は「パラメータ数・推論コスト・汎用ベンチマークスコア・開発者数」などが重要になりがちですが、アプリ側では「業務時間の削減率」「エラー削減」「導入企業数」「ワークフロー内での定着度」のような、よりビジネス寄りの指標が効きます。ここを混ぜて議論すると、「モデル精度は上がったのに売上は増えない」という不思議な状態に陥ります。

まとめると、生成AIプロダクトを作るときに意識すべきなのは、「自分たちはどのレイヤーで戦っていて、どのレイヤーを前提として乗っかるのか」を最初に決めることです。ほとんどのスタートアップや事業会社にとって現実的なのは、基盤モデルは賢く“仕入れて”、アプリケーションレイヤーで徹底的にユーザーの仕事に張り付く戦い方です。モデルのスペック表より、顧客の業務フロー図をどれだけ細かく書けるかの方が、よほど競争優位につながる時代になっていると思います✊️ December 12, 2025

OpenAIが、言語モデルに対して、指示違反や意図しない近道を行った際に報告するようモデルの訓練を行う、初期段階の概念実証手法を公開しています。

https://t.co/t3y9VUk0xL https://t.co/BpU1ec0Ma0 December 12, 2025

最近チャット系に課金してるんだけど無課金とオープンaiの展開の仕方がうますぎて感動してる。
どこかの音声ai起業家もこれ真似したほうがいい。
入り口はもっと狭いから無料でばら撒くべき。 December 12, 2025

悪いのはopenAIだろ
何が一握りの作家じゃ、無数の作家だわ https://t.co/M4uRrPB8Wi December 12, 2025

老黃也跑去上Joe Rogan，這集好看的地方是老黃自己講成長創業故事，感覺恨值得拍成一部Netflix 紀錄片，因為在Nvidia很多節點都很戲劇化峰迴路轉的成分。

#Nvidia的誕生與技術危機
Nvidia在1993年成立，面對一個幾乎不可能的任務。黃仁勳解釋：「公司想創造能解決一般電腦無法解決問題的新型電腦。問題在於，1993年存在的應用都是一般電腦能解決的。」所以他們的使命宣言根本沒有成功機會。

轉機來自倭国。當時Sega推出3D街機系統，使用從飛行模擬器拿出來的技術。黃仁勳決定說服Sega把應用移到PC上，作為交換為他們打造遊戲主機晶片。「這算是Nvidia起步的開始。」

災難很快來臨。兩年後他們發現技術方向全錯：「我們選擇的三個主要技術，全都是錯的。」更糟的是，矽谷有上百家競爭對手都選了正確方向。

公司快沒錢了，而且欠Sega一個遊戲主機。黃仁勳做了最困難的決定：飛到倭国誠實告白。

#向Sega的誠實告白
33歲的黃仁勳告訴Sega的CEO三件事：「首先，我們承諾的技術行不通。第二，我們不應該完成合約，因為會浪費你所有的錢。我建議你找另一個夥伴。第三，雖然我請你讓我退出合約，我還是需要那筆錢，因為如果不給我錢，我們會一夜之間蒸發。」

他請求將最後的500萬美元從合約款項轉為投資。對方說：「但即使有我的投資，你的公司很可能還是會倒閉。」這是事實。「給Nvidia 500萬美元能得到回報的機會是0%。」

黃仁勳告訴他：「如果你投資很可能會損失。但如果你不投資，我們就一點機會都沒有。」

幾天後，對方回覆：「我們會幫你。」為什麼？「他決定的原因是—Jensen是個他喜歡的年輕人。就這樣。」

#從教科書學習重新發明
拿到救命錢後，新問題來了：沒人知道如何打造正確的技術。黃仁勳的解決方案？去書店用口袋裡僅有的200美元買了三本Silicon Graphics的教科書，每本60美元。「我給了三位架構師，說：讀這個，然後我們去拯救公司。」

Nvidia的特別之處在於不是單純複製：「這些人能從第一原理開始，學習已知最佳技術，但用從未有過的方式重新實現。」他們將技術「縮減到3D圖形最本質的部分，硬編碼進晶片。結果是：我們的一顆小晶片產生影像的速度，和一台100萬美元的影像產生器一樣快。」

#賭上一切直接量產
即使有了正確技術，錢還是快用完了。黃仁勳聽說有台「模擬器」可以測試設計，決定用剩下一半的錢去買。打電話時對方說：「我們倒閉了。」「但我們有一台庫存，如果你要的話。」黃仁勳買了，「我買了之後，他們就倒閉了。」

然後他做了更瘋狂的決定：跟TSMC說要直接量產，不經過原型測試。TSMC說：「從來沒有人這樣做過。」但黃仁勳知道，不直接量產反正會倒閉。

TSMC創辦人張忠謀決定支持他們。結果？「我們推出這顆晶片，完全革命性。一擊成功。我們成為史上成長最快達到10億美元的科技公司。」

#第一台DGX：AI革命的起點
2012年，Jeff Hinton的實驗室用兩張Nvidia的GTX 580顯卡訓練出AlexNet。黃仁勳看到更大圖景：「深度學習可以解決任何問題，只要我們有輸入和輸出。」

2016年他打造第一台DGX1，要價30萬美元。發布時「觀眾完全沉默，沒人想買」，除了Elon Musk。Musk說他有家公司可以用，「是非營利公司。」黃仁勳說：「所有血色從我臉上褪去。」但他還是做了，自己開車送到舊金山。那個地方就是OpenAI。

#恐懼驅動的經營哲學
即使Nvidia已是地球上最大公司之一，黃仁勳的感覺沒變：「30天後就會倒閉這句話，我用了33年。每天早上都有這種感覺。脆弱感、不確定感、不安全感，它不會離開你。」

他承認：「不想失敗的驅動力，比想成功的驅動力更大。恐懼驅動我超過貪婪。我不野心勃勃，我只想活下來。我想讓公司蓬勃發展，想產生影響。」

這種心態讓他保持謙遜：「如果你總關注成功，你可能會說『搞定了，我最棒』。但你醒來時會想：『天啊，我們不能搞砸。』每天早上，每時每刻都這樣。」黃仁勳每天工作七天，「每時每刻醒著都在思考解決問題。」

#領導者的脆弱性
黃仁勳認為領導者展現脆弱並不矛盾：「公司不需要我一直都是天才。我有4萬人希望我成功，他們每天盡力幫我克服挑戰。如果策略有錯，他們會告訴我，讓我們可以轉向。」

「我們越脆弱，其他人就越能告訴你『那不完全對』。我們越脆弱，實際上就越能轉向策略。如果你總是對的，怎麼可能轉向？因為轉向需要你承認錯誤。」

他強調持續警覺的重要：「我完全不介意犯錯，只需要確保保持警覺，總是從第一原理思考，理解為什麼會發生，持續重新評估。」這種「持續重新評估造成持續的焦慮，因為你在問自己，昨天你錯了嗎？現在還對嗎？」

最後他想傳達的是：「成功不只是熱情和樂趣，很大程度來自艱苦工作。有長期的痛苦、孤獨、不確定、恐懼、尷尬和羞辱。人們忘記這部分，但這是旅程的一部分。當事情不順利時那些可怕的感覺，會讓你在成功時更加感激。」 December 12, 2025

6954ファナック、6268ナブテスコ、6474不二越、6324ハーモニック、6723ルネサスエレクトロニクスなど
米政府はロボティクス分野に関する大統領令を来年発出することを検討

4516倭国新薬
新薬｢CAP－1002｣第3相試験が良好結果

9984ソフトバンクグループ
後藤CFO「OpenAI支援に専念」、「多額の社債発行も決して不健康ということはない」など財務安全発言

5411JFEスチール
インドにおけるJSWスチールとの一貫製鉄所合弁事業について～東西製鉄所に次ぐ第3の一貫製鉄所による海外事業収益の拡大～

2901ウェルディッシュ
ストップ安→既出だが「財務報告に係る内部統制の開示すべき重要な不備に関するお知らせ」で売られてるっぽい

6696トラース・オン・プロダクト
場中決算でストップ安

5597ブルーイノベーション
台湾のドローンメーカーAeroprobing社とブランドライセンス契約を締結～2026年1月よりアジア市場での本格展開を開始～

9348ispace
JALグループと地球と月を結ぶ新たな経済圏の構築を見据え、月面輸送・運航分野での協業検討に関する基本合意書を締結

#材料メモ
#本日の材料
#明日の注目銘柄 December 12, 2025

ChatGPTのweb検索は、o3-mini登場前とそれ以降で仕組み的にも品質的にも完全に別物になってますね。
それ以前は単発検索、それ以降はReasoningモデルによるAgenticなweb検索、つまり検索した結果を読んで、それ次第で調査計画をブラッシュアップして再度検索、をグリグリ繰り返す多段検索になってる。
ChatGPTはここの精度が異様に高い。
ワイが観測する限り、ここのクオリティでOpenAIに追いつけてるところが未だに存在しない。

逆を言えば無料ユーザーなど、Reasoningモデルを明示的に使えていないユーザーはここの強みを実感できてないから感想が全く違うんだと思う（Geminiとの圧倒的な精度の差を感じられていないの大部分はここの層の人達だと思ってる）。 December 12, 2025

米オープンAIのサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）が宇宙産業への参入を検討していることが明らかになった。 December 12, 2025

OpenAI Developersのガイドに良い記事発見！

Codex による CI の失敗の自動修正のためのGithub Actionsが公開されてる！これは導入しよう！
https://t.co/SSlrSY6v2Y December 12, 2025