■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

📢ChatGPTの音声モードがアップデート！もはや「聞くだけ」じゃない時代に突入

「通勤時間を有効活用したいけど、音声だけだと後で確認できず不安...」
「家事をしながらAIと話したいけど、画面が見れないから重要な情報を逃しそう...」
そんな悩みを完全に解決する、革命的なアップデートがOpenAIから発表されました✨

📊Before/Afterの圧倒的な差
【従来】専用画面に切り替え→音声だけ→後で見返せない→ビジュアル情報なし
【新機能】通常チャット内で音声利用→話しながら画面に文章表示→画像・地図も確認可能

🔍デッドタイムが知的生産時間に変わる
🚃通勤電車：「昨日の企画書、ターゲット設定どう思う？」と音声質問
→ 画面で過去の企画書を確認しながら、AIの提案を文章で読める

🍳朝食準備中：「今日のプレゼン資料、スライド構成を一緒に考えて」
→ 手が離せなくても、目で画面の構成案を確認

💡今すぐ試すべき3つの活用法
1️⃣移動時間の「ブレストタイム」化
往復1時間の通勤が、週5時間の創造的時間に変わります。
2️⃣マルチタスク時の情報収集
家事・運動しながら音声で質問→画面でソース確認→後で深掘り。
3️⃣視覚情報が必要な作業の効率化
データ分析、地図確認などを、グラフや画像を見ながら音声で進められる。

⏰1日30分のデッドタイムが、年間120時間の知的生産時間に
週5日×30分×50週＝125時間（約15営業日分）
この時間を企画立案、スキルアップ、情報収集に使えたら、1年後のあなたのキャリアはどう変わっているでしょうか？

🌟音声とテキストの"いいとこ取り"時代が到来
新しい音声モードは、話しながら相手の表情を見る、メモを取りながら議論する、図を指差しながら説明する、という「自然な対話」をAIとの間で実現しました💬
Webとモバイルアプリで順次展開中。
あなたの「すきま時間」が、明日から「成長時間」に変わるかもしれません。 December 12, 2025

なんかこの陣営とかいうまとめられ方すごいな。別にNVidiaはOpenAI陣営とかそういう事ではないような。グーグル陣営とされてる企業、知らん過ぎてやばい。TOPPANって凸版印刷でしょ？グーグル陣営だったのか… https://t.co/hWnbT725ab December 12, 2025

一貫して昔からずっと言い続けてるし、細かい情報収集に使ってたら当たり前に持ってもおかしくない不満なのに。
引用やリプに寄せられた意見の数々を見ても、ワイが私怨（持つ理由もない）で物を言ってると思うんだろうか。
みんな強火のOpenAIファンなわけないだろw
そもそもワイ、Gemini AI Ultraプランを契約しててNotebooklmもNano Banana Proも使いまくってる人間なのに。
昔からずっと定点観測でChatGPTやClaudeと比較してきて、ずっと同じ問題を観測してきたから書いてるのに。 December 12, 2025

【#流行語大賞2025 ノミネート】
チャッピー
OpenAI社が2022年11月30日に公開し2023年新語・流行語大賞にもノミネートされた生成AI「ChatGPT」（Chat Generative Pre-trained Transformer）の愛称。2025年6月28日から配信されたアニメ「タコピーの原罪」の犬の名前でもある。
https://t.co/ejaCG5Z9ut https://t.co/JUybNC09iY December 12, 2025

✨ 新しい時代の到来！OpenAIのブラウザ「Atlas」が「タブ切り替え地獄」から私たちを解放してくれる！🎉 使いやすさと先進的な機能で、Googleに挑む姿勢は必見。次世代のインターネット体験を楽しみましょう！🚀
https://t.co/HzxWI7AESB December 12, 2025

凄いな...OpenAI派が、ゲハ厨の如くGemini叩きに必死すぎるw
余程Geminiが評価されてんのが嫌なんだろうなw https://t.co/01NjVRoEp1 December 12, 2025

◎AI-依存症に落ち込むな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！ （12/1）。　 ⑦「法令上の公報」（XML形式）は、知的財産高等裁判所では、使われていません。 その代わり、INPITのJ @kbozon

https://t.co/2u7FDcvisW

◎AI-依存症に落ち込むな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け !!

⑦「法令上の公報」（XML形式）は、知的財産高等裁判所では、使われていません。
その代わり、INPITのJ-PlatPatが作成した「独自PDF公報」が使われていました。
そして、知的財産高等裁判所は、この「独自PDF公報」に基づき判断していました。
2022年１月１２日以降に特許庁が発行する公報
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
そして、「ＸＭＬ形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。
https://t.co/bHC0RUmH1C
2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。
加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。
従って、「真正な特許公報」（法令上の公報）とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とは言えないことになります。

このことを前提に、知的財産高等裁判所で行われている事象を検証してみました。
「令和５年（行ケ）第１００９２号」（特許取消決定取消請求事件）（特許第7105571号）原告：PACRAFT株式会社、についてです。
先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7105571号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/POzTUNdGtH
次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものです。

https://t.co/BsIeG2MzaE
そして、本題です。

「令和５年（行ケ）第１００９２号」（特許第７１０５５７１号）（裁判所発行のPDF資料）、にて説明します。
https://t.co/WviXY49yZG
判決文の２ページ目の「第２ 事案の概要」の「１ 特許庁における手続の経緯等」の文章で、９行目〜１０行目に「本件特許に係る明細書、特許請求の範囲及び図面は、別紙１（本件特許に係る特許公報。甲１）に記載のとおりである」、とあります。
更に、同じく２ページ目の２０行目〜２３行目に、「２ 特許請求の範囲の記載」に「本件特許に係る特許請求の範囲の記載は、別紙１の【特許請求の範囲】に各記載のとおりである（以下、請求項１に係る発明を「本件発明１」、請求項５に係る発明を「本件発明５」といい、本件発明１及び５を併せて「本件各発明」という。）。」との記載があります。
ここで、「別紙１」とは、20ページ目の最上段の「（別紙１）●（省略）●」のことと思います。
「（省略）」とありますので、この判決文よりは（別紙１）を知る由もありません。
一方、特許庁も、「令和５（行ケ）１００９２」として、判決文を提供していす。
そして、この中に上記の（別紙１）を知ることは可能でした。
すなわち、【管理番号】第１４１３６４８号に「判決公報」があり、この中に（別紙１）がありました。
https://t.co/q7RJSg5Zxx
この（別紙１）について述べます。
https://t.co/IlJj7mU4yX
この（別紙１）は、原告のPACRAFT株式会社が訴状に添付した特許7105571の「PDF公報」と思われます。
これは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
おそらく、この「PDF公報」は、原告のPACRAFT株式会社が、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と断定することができます。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
知的財産高等裁判所は、何故に、「法令上の公報」である「XML形式」のものを対象にしないのでしょうか？
原告が提示した「PDF公報」を鵜呑みにして、これに基づいて判断をしています。
この、原告が提示した「PDF公報」は、いわゆる「独自PDF公報」です。
「独自PDF公報」に依存した議論は、全く無意味なものと考えます。
「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか、言えないものと思います。
ちなみに、同じ特許7105571の「独自PDF公報」である、日立システムズの検索ツールSRPARTNERよりダウンロードしたものを以下に添付します。
https://t.co/tf7RCppqme

こちらと、J-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と比較してみます。
両者は、フロントページからして、別個のものです。
（全１５頁）と（全１６頁）、右端に「行数」が表記されたものと、ないものなど、それぞれ異なっています。
はたして、【請求項】を含む本文全文の内容が、両者同一であるかも、疑われます。
裁判所としては、「法令上の公報」である「XML形式」のものに、どのように対処するのでしょうか。
なお、特許7105571についての「審査記録」をも添付しておきます。
https://t.co/3XsJLIcJ2T
（ハッシュタグ）
＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利#チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 December 12, 2025

◎AI-依存症に落ち込むな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け !!

⑦「法令上の公報」（XML形式）は、知的財産高等裁判所では、使われていません。
その代わり、INPITのJ-PlatPatが作成した「独自PDF公報」が使われていました。
そして、知的財産高等裁判所は、この「独自PDF公報」に基づき判断していました。
2022年１月１２日以降に特許庁が発行する公報
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
そして、「ＸＭＬ形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。
https://t.co/bHC0RUm9c4
2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。
加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。
従って、「真正な特許公報」（法令上の公報）とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とは言えないことになります。

このことを前提に、知的財産高等裁判所で行われている事象を検証してみました。
「令和５年（行ケ）第１００９２号」（特許取消決定取消請求事件）（特許第7105571号）原告：PACRAFT株式会社、についてです。
先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7105571号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/POzTUNd8E9
次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものです。

https://t.co/BsIeG2M1l6
そして、本題です。

「令和５年（行ケ）第１００９２号」（特許第７１０５５７１号）（裁判所発行のPDF資料）、にて説明します。
https://t.co/WviXY491a8
判決文の２ページ目の「第２ 事案の概要」の「１ 特許庁における手続の経緯等」の文章で、９行目〜１０行目に「本件特許に係る明細書、特許請求の範囲及び図面は、別紙１（本件特許に係る特許公報。甲１）に記載のとおりである」、とあります。
更に、同じく２ページ目の２０行目〜２３行目に、「２ 特許請求の範囲の記載」に「本件特許に係る特許請求の範囲の記載は、別紙１の【特許請求の範囲】に各記載のとおりである（以下、請求項１に係る発明を「本件発明１」、請求項５に係る発明を「本件発明５」といい、本件発明１及び５を併せて「本件各発明」という。）。」との記載があります。
ここで、「別紙１」とは、20ページ目の最上段の「（別紙１）●（省略）●」のことと思います。
「（省略）」とありますので、この判決文よりは（別紙１）を知る由もありません。
一方、特許庁も、「令和５（行ケ）１００９２」として、判決文を提供していす。
そして、この中に上記の（別紙１）を知ることは可能でした。
すなわち、【管理番号】第１４１３６４８号に「判決公報」があり、この中に（別紙１）がありました。
https://t.co/q7RJSg5rHZ
この（別紙１）について述べます。
https://t.co/IlJj7mTwJp
この（別紙１）は、原告のPACRAFT株式会社が訴状に添付した特許7105571の「PDF公報」と思われます。
これは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
おそらく、この「PDF公報」は、原告のPACRAFT株式会社が、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と断定することができます。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
知的財産高等裁判所は、何故に、「法令上の公報」である「XML形式」のものを対象にしないのでしょうか？
原告が提示した「PDF公報」を鵜呑みにして、これに基づいて判断をしています。
この、原告が提示した「PDF公報」は、いわゆる「独自PDF公報」です。
「独自PDF公報」に依存した議論は、全く無意味なものと考えます。
「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか、言えないものと思います。
ちなみに、同じ特許7105571の「独自PDF公報」である、日立システムズの検索ツールSRPARTNERよりダウンロードしたものを以下に添付します。
https://t.co/tf7RCpoSwG

こちらと、J-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と比較してみます。
両者は、フロントページからして、別個のものです。
（全１５頁）と（全１６頁）、右端に「行数」が表記されたものと、ないものなど、それぞれ異なっています。
はたして、【請求項】を含む本文全文の内容が、両者同一であるかも、疑われます。
裁判所としては、「法令上の公報」である「XML形式」のものに、どのように対処するのでしょうか。
なお、特許7105571についての「審査記録」をも添付しておきます。
https://t.co/3XsJLIcbdl
（ハッシュタグ）
＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利#チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 December 12, 2025

実話です。国立新美術館デートで僕の絵画を一緒に見に行ってときの話しです。
#絵描きさんと繋がりたい #sora2 #ChatGPT #openAi #現展 #国立新美術館
#ラブロマンス https://t.co/88wHnYp12y December 12, 2025

【GoogleがOpenAIに勝てる理由】

The Informationの記者が語った「Googleの強み」が完全にチート級。

✅ 資金調達が不要
・本業だけで年間750億ドル（約12兆円）の余剰資金
・OpenAIの累計調達額より、Googleの「1年の小遣い」の方が多い
・資金枯渇の心配がゼロ

✅ 20億人のユーザー基盤
・YouTubeや検索にAIを組み込むだけで、一瞬で世界中に普及

✅ 自社製チップ「TPU」の存在
・NVIDIAのGPUを買う必要がない
・AI専用設計で電力効率が良い
・原価が圧倒的に安い

これがGoogleの本当の恐ろしさ。
OpenAIは高騰するNVIDIA製GPUを買うために資金調達し続ける必要があるが、GoogleはTPUで自給自足している。

要するに「金とユーザーを持ってる奴が一番強い」という、資本主義の真理を見せつけられてる。 December 12, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その4です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/0U1frxD9wc December 12, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その3です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/mSBB87RlcB December 12, 2025

俺はChatGPTの生誕祭のその日にGoogleかOpenAIか、などつまらない事は呟きません。

この感動をありがとう。サムアルトマン。 December 12, 2025

生成AIは3年で世界を変えたけど、
“覇権争い”はまだ序章。

OpenAIもGoogleも、同じように巨額投資という重いリュックを背負って走ってる状態で、
“絶対王者”はまだ存在しない。

だから
「どっちが最強？」よりも
「このブームがどこまで続くの？」
「自分の生活・投資にどう活かすの？」
ここを落ち着いて見極める方が、資産形成には確実にプラス。 December 12, 2025

AI覇権争い、グーグルがChatGPTに追いつかない理由

🔸ChatGPTが3年で8億人超の利用者を獲得
ChatGPTは公開からわずか3年で、週間利用者が8億人を超える世界最速級のサービスに成長しました。

年内には10億人に達する可能性もあり、生成AIブームの象徴的存在となっています。
OpenAIのサム・アルトマンCEOは、新しい個性機能などを追加して利用者のつながりを強めています。

🔸性能は向上したGemini、しかし利用者数で大差
グーグル $GOOGL のAI「Gemini」は昨年11月のアップデートで性能テストの指標を大きく伸ばしました。

セールスフォース $CRM のベニオフCEOは「ChatGPTから乗り換える」と公言するほど高評価を得ています。
しかし10月のウェブ版への月間訪問数は、Geminiが1億5300万人に対しChatGPTは11億と、7倍以上の開きがあります。

🔸グーグルの弱点は「使うほど価値が高まる仕組み」
グーグルは検索や地図など実用的なサービスに強みを持つ一方、ソーシャルネットワークのような「エンゲージメント」を高める設計を得意としていません。

AI研究を率いるデミス・ハサビス氏が科学的成果を優先する姿勢も、利用者拡大が進みにくい要因とされています。
対照的にアルトマン氏は「急成長しながら試行錯誤を続ける」スタートアップ流の経営手法を身につけてきました。

🔸OpenAIは「離れにくさ」、グーグルは「賢さ」で勝負
ChatGPTは「会話相手」としての親しみやすさを前面に押し出し、消費者の支持をつかんでいます。

グーグルもGeminiを文章作成やスケジュール管理の支援に活用していますが、既存の検索エンジンやクラウド事業が健在なため、焦る必要はありません。
一方、OpenAIは2029年までに1150億ドルを投じる計画で、無料利用者を有料会員へ転換することが存続の鍵となっています。

🔸まとめ
AI競争は「高度な性能」から「利用者のエンゲージメント」へと軸足を移しつつあります。

大型船のように着実に進むグーグルに対し、OpenAIは高速艇のように加速を続ける必要があるでしょう。
ChatGPTの成長はOpenAIの存続に直結しており、今後も「離れにくさ」を武器にした戦略が続くと予想されます。

🔸参考
AI覇権争い、グーグルがChatGPTに追いつかない理由
https://t.co/HsRiJJ2xIs December 12, 2025

・ChatGPTは公開から3年で週間利用者8億人超に成長し、年内に10億人到達の可能性がある
・OpenAIのアルトマンCEOは高コストを抱えつつも、個性機能や性的会話（年齢制限付き）などでエンゲージメント強化を進めている
・Google Geminiは性能テストでChatGPTを上回るとの評価もあり、Gemini3は一部ユーザーに「乗り換えを促すレベル」と高評価
・しかし実際の利用ではChatGPTが圧倒：ウェブ訪問はChatGPT11億に対し、Gemini1.53億で大差
・Googleは検索・地図など“実用系サービス”に強いが、SNS的な「使うほど価値が増すプロダクト」を作るのが苦手
・AI研究トップのデミス・ハサビス氏は科学成果を優先しがちで、利用者拡大より性能向上に注力する傾向
・対照的にOpenAIのアルトマン氏は「急成長しながら試行錯誤する」スタートアップ型の経営でユーザー拡大に強い
・GoogleはGeminiを文章生成やスケジュール管理に統合し改良を進めるが、ChatGPTは“会話相手としての親しみやすさ”で消費者の心を掴んでいる
・ただしGeminiの苦戦はGoogleにとって致命的ではなく、検索・クラウド・AIチップなど既存の強力な事業が支えている
・Googleは大型船のように安定航行、OpenAIは高速艇のように常に加速し続ける必要がある構造
・OpenAIは2029年までに1150億ドルを投じる計画で、ChatGPTの成長は同社の生存に直結
・無料ユーザーを有料（月額20ドル）に転換することが喫緊の課題
・AI競争は“賢さ”の時代から“エンゲージメント（離れにくさ）”の勝負へ
・Googleは「より賢く」、OpenAIは「より離れにくく」で戦う構図

AI覇権争い、グーグルがChatGPTに追いつかない理由 https://t.co/10eFF6b3Le @businessより December 12, 2025

この人完全に弄られ役になってるな🥹

ZUCK：
「Google が TPU v7/v8 を早めに回してくれるんだ。大規模な Llama の学習をそっちに移すつもり。だから B200 の価格にもそれを反映してほしい。」

JENSEN：
「じゃあ TPU を使えばいい。あいつらがスケジュール通りに仕上げてくると信じるなら、全部そっちに賭ければ？」

ZUCK：
「本気だよ。NVIDIA の使用比率を3分の1まで減らせる。」

JENSEN：
「それはいい。CoWoS が空けば、確実な納期を求める別のお客さんに回せる。君の割り当ては来期から減らすよ。」

ZUCK：
「……待ってくれ。Llama の主力モデル向けには H100/B200 のベースラインは必要なんだ。」

JENSEN：
「割り当ては出すよ。でも優先はしない。需要を分散したんだから、列の先頭は他の誰かになる。」

ZUCK：
「Jensen、TPU v7/v8 はギャップを埋める。問題ない。」

JENSEN：
「それは Anthropic も言ってたよ、コンパイラ問題にぶつかる前まではね。OpenAI もそう言って、結局また H100 を買いに戻ってきた。みんなデュアルスタックできると思ってる。でも実際にできるのは少ない。」

ZUCK：
「うちには十分なエンジニアがいる。」

JENSEN：
「君たちに足りないのは“カレンダー”だ。学習スケジュールは遅延する。デバッグ時間は倍増する。そして Google はピーク時の TPU キャパシティを、常に Gemini に優先的に割り当てる。君は最大の競合相手の“善意”にロードマップ全体を賭けているんだ。」

ZUCK：
「なんとかする。」

JENSEN：
「かもね。でも君は CUDA に一本化しているラボに対し、トレーニング速度で2四半期遅れを認めたのと同じだ。彼らは次世代モデルを出荷するだろう。君たちが移植作業を終えるより前に。」

ZUCK：
「……それでも B200 を4万枚ほしい。」

JENSEN：
「売り切れだよ。ウェイトリストには入れてあげる。」 December 12, 2025

1. 2026年后，纯粹的前端、后端、算法、策略岗位会越来越少，活得滋润的都是那种“左手敲代码、右手会让AI干活”的全能构建者。我问了十几个还在一线带团队的大牛，他们现在招人第一条要求就是：你能不能用AI把开发速度干到以前3倍？别再死磕手写一切了，学会借力才是王道

2. 版本控制不会Git的，2026年连面试都不用去了。SVN？那是上古神器，提了别人只会笑你。代码必须上GitHub，Gitee只适合放一些不能见光的小项目。最重要的安全常识：凡是能把你账户搞爆的东西（API Key、私钥、数据库密码），全部写进.gitignore，永远别犯低级错误，不然分分钟被人薅羊毛

3. 云服务器直接选最新版的Ubuntu LTS，Windows Server除非你想天天跟环境配置打架。想省事到极致？前端项目直接丢Vercel，免费额度够用一辈子，git push一下全自动构建部署，10秒上线，爽得飞起。很多百万用户量的独立开发产品到现在还在用Vercel免费版，真的香

4. 域名必须是自己的，越短越好记越好。别再用一堆乱七八糟的https://t.co/QRJP0o41FU二级域名了，看起来就廉价。像wquguru这种个人品牌，直接买个短域名，所有产品都挂在子域名下面，用户一看到就知道是“老王家出的东西”，信任感直接拉满。我现在看到好的短域名就跟抢茅台一样下手

5. 部署必须Docker化，不接受反驳。以前最常见的扯皮就是“在我电脑上能跑”，现在直接给别人一个docker-compose.yml，谁都能一键跑起来。参考我自己的项目结构：https://t.co/mMh1HpixGy ，根目录干干净净，所有服务都能单独起，别人拿过去改两行就能用

6. 前端铁打的组合：Next.js + Tailwind + Shadcn UI。为啥？因为所有大模型在这套技术栈上训练的数据最多，让Claude Code帮你写组件，90%的情况下直接能用，改两行就完美。想用React + AntD也可以，但你会发现AI吐出来的代码永远差一口气。Python党想快速出demo就Streamlit，但只准做内部工具

7. 后端新手直接上FastAPI，老鸟随便你用啥。逻辑不复杂的全栈项目，直接用Next.js的API Routes就够了，全程TypeScript一门语言吃天下，上下文切换成本为零。性能真到瓶颈了再去搞NestJS、Go、Rust，到那时候你已经有钱请人了

8. 项目文件夹要让人看懂，更要让AI看懂。根目录建议这样分：frontend、backend、agents、docs，再加两个神仙文件夹：.spec（放所有规范和决策记录）+.chat（把跟AI的关键对话直接cp进去）。下次你或者别人让AI接手维护，它直接就能看懂前因后果，效率直接起飞

9. 做AI Agent千万别先摸LangChain，那东西就是黑盒子中的黑盒子，调试到崩溃。直接上官方SDK：OpenAI SDK、Claude SDK，代码量少20倍，Token省30%，还100%可控。我现在所有新Agent项目全部原生SDK，调试速度快到飞起

10. 数据库+认证直接Supabase一把梭，开源的Firebase，免费额度离谱地高，后端代码能少写80%。缓存用Upstash，Serverless Redis，跟Vercel无缝打通。一个月几块钱就能扛住几十万日活，独立开发者闭眼冲就对了。省下来的钱和时间拿去喝奶茶不好吗？ December 12, 2025

使えば使うほどNano Banana Proが恐ろしい性能だと実感する。感覚的にはGPT-4登場時の「なにをどうやったらこんなものが出来上がるのか？」という感覚に近く、何世代も先の技術が突然目の前に出てきた感すらある。
Gemini3.0も凄いんですが、それでもGPT-5とから何世代も進んだ感覚まではない。そもそも数ヶ月前のNano BananaでOpenAIを遥かに超えて、あの革ジャンCEOが興奮するレベルだったのに、短期間でさらにこれである。 December 12, 2025