OpenAIがメモリ40％買い占めは事実誤認

事実は以下のとおり

・OpenAIは2029年までに月間最大90万枚のウェハが必要になる予測
・なので10月にサムスンとSK hynixと供給できるようにしてねという契約をした
・最大90万枚のウェハは、現在の世界のDRAM生産量の40％
・ちなみにOpenAIが必要なのはHBMであってDRAMではない

なので

・いま買い占めてない。未来の話。しかもそれを現在の生産量と比較してる

こちらからは以上です。 December 12, 2025

サムアルトマンのメモリ原料(シリコンウェハ)買い占め、なにか酷いって買い占めるだけ買い占めて結局特にメモリなんて作ってないってところ。OpenAIは工場持ってないから当たり前なんだけど。単に「生成AIが流行っててメモリが不足している感」を出す為だけに買い占めてる。 https://t.co/22oRLgb0jd December 12, 2025

OpenAI DRAM買い占め説の検証
https://t.co/wTbjmebjsa

先日のポストが軽く回ったためか、例のクッソ怪しい噂をわざわざ教えにくる方が出てきてウンザリしたので、AI先生に協力を仰ぎつつ情報の出どころや真偽について調べてみた。
ハッキリ言って語るまでもない話ですが、かなり眉唾物の俗説です。 https://t.co/MZu8Jx6WFc https://t.co/zraf8WeYPf December 12, 2025

サム・アルトマンのOpenAI、競合他社への嫌がらせのため札束で殴って世界のメモリの4割を買い占めか
https://t.co/dnzX0zpfsJ December 12, 2025

Meta社によるLimitless買収に伴い利用規約が改訂され、
データ販売禁止・広告利用禁止・AI学習禁止の文言がしれっと削除された。

これもっと騒いだ方が良い。
何かの法で罰せられないのか？

Limitlessは24時間常時録音デバイス。
自分が話したこと聞いたこと全て記録され、一度聞いたことは決して忘れない。
ロマンに溢れた素晴らしい製品。

今回の買収により、この膨大なプライバシーデータがすべてMetaのものになった。
データが他社に売られ、広告に使われ、AIの学習に使われる。

今回の売却いくらで売り抜けたかは知らんが、絶対個人情報渡すって条件で交渉したやろ。

24時間録音ということは、日々膨大な音声データが蓄積される。
GoogleもOpenAIも持ってない貴重で膨大な個人情報。
Metaも喉から手が出るほど欲しいよな。

案の定、Redditで炎上中。

こういう先例を作られると後続が困るんだよ。
「AI」「常時起動」「録音」「ベンチャー」こういう存在への世間の不信感が、どれだけの売上に影響するか。今後の進歩に影響するか。

何を隠そう、僕もこういうプロダクトを作っている。
スマホだけで使えるLimitlessみたいなやつ。

この事業を始めるときに一番最初に心に誓ったのは、絶対にプライバシーに誠実であること。
データは売らない。
AIに学習させるにしてもユーザー個人のローカルLLMだけ。
情報漏洩があれば直ちに謝罪し、失敗を隠さない。
そういう倫理観がなければ、半端な覚悟ではこの事業をやってはいけないと考えていた。
それほど扱うデータの価値が高く、AI全体のイメージを損なう無責任な行動は人類の進歩を大きく遅らせる。
大袈裟に聞こえるかもしれないが、この件で「AIに常時録音機能禁止」とかなったらドラえもんもベイマックスもジャービスも存在しない。
だから僕は何兆円積まれようとも、絶対に誠実であろうと誓って事業を始めた。

なんかLimitless下げて自分の株上げてるみたいで嫌だな。
もっと騒いだほうがいいとは言ったが、経営者の視点で言えばこの件は騒がずなかったことにして欲しいに決まってる。
僕のプロダクトは別に使わなくていいからせめて、「これだから大手以外のAIプロダクトは使いたくない」って思わないでください。

倫理観についてもっというと、作ってる側だから分かるデバイス買い切りモデルの理由。

ライフログ系のAI、コスパ悪すぎる。
ロマンはあるが24時間起動なんてコスト高いし、精度も出し辛く、キラーユースケースもない。
数ヶ月前、ある人にアドバイスされた。
ロマンの商売だから、一瞬心をくすぐって買い切りで売っちゃえば良い。
デバイスとサブスクを抱き合わせてセールってことにしちゃえば良い。
サブスク赤字はデータを売れば賄える。

まさに今回Limitlessがしたこと。
現実になるとは。

信じたくないな。
これが資本主義の正解だとしたら、わしはもうええわ。 December 12, 2025

メモリ高騰はAI企業のせい→正しい
OpenAIが買い占めたからだ→誤り

でも同じ原材料から作ってHBMにしたら高く売れてDRAMにしたら安くなってしまうんだから
メモリメーカーとしてはHBMを作るのが当たり前やんな December 12, 2025

MicrosoftのAIプロダクト関連の記事。

・MicrosoftのAIプロダクトは品質が悪く誰も買いたがらない状況
・社内のAI販売目標が引き下げられたという報告が出ている

・ナデラCEOは顧客の信頼を犠牲にして技術の流行を追いかけているのではないか
・過去には小売部門を閉鎖し消費者向けプロダクトから撤退してきた
・ブロックチェーンやメタバースに続き今はAIに飛びついているが優先順位がおかしい
・AzureのAIプロダクトの売上予測と目標が下方修正された

・一方で、GoogleのGeminiが市場シェアを伸ばしMicrosoftを追い上げている
・提携先のOpenAIはコードレッドを発令するほど危機感を抱いている
・ChatGPTの問題解決能力はすでにGeminiに遅れをとっており、画像生成技術においても競合他社がOpenAIのDALL-Eを凌駕している

・OpenAIは巨額の負債を抱えておりビジネスモデルが危うい
・MicrosoftはOpenAIに深く依存しているため共倒れのリスクがある

・最新の市場調査ではGeminiがCopilotを抜く勢いで成長している
・エージェント型AIは人間の介入が必要でコスト効率が悪いという指摘もある

・Microsoftは自社ツールの完成度が低いことを気にしていないように見える
・Microsoftは高価なNVIDIAの技術に依存しているが、Googleは独自のサーバー技術へ投資し全体を掌握している
・Microsoftは中途半端なAI機能をプロダクトに無理やり詰め込んでいる

・業務アプリ上のCopilotはGeminiに比べて直感的に使えない
・今のMicrosoftにはとりあえず出荷して後で直すという悪癖がある
・低品質なAIプロダクトはかつてのInternet Explorerのような悪評を生む恐れがある

・Github Copilotなどの一部の成功例を除き全体的に方向性が定まっていない
・自社製チップの開発も進めているがNVIDIA依存からの脱却は遅れている
・品質を軽視すれば単なるサーバーの再販業者に成り下がる可能性がある

https://t.co/30Uw7ZSswa December 12, 2025

Boom Supersonic: 為什麼一家造飛機的公司，變成了 AI 的能源救星？

意想不到的交集
想像一個場景：OpenAI 的執行長 Sam Altman 正看著剛到貨的一排排 NVIDIA GPU 發愁。這些價值數億美元的晶片不是因為瑕疵而閒置，而是因為真的「沒有電」。

他滑著 X，看到了一則關於能源危機的討論。最後，給他解決方案的，不是奇異（GE）、不是西門子（Siemens），也不是任何一家你熟悉的能源巨頭。

挽救 AI 算力危機的，竟然是一個正在造超音速客機的創業者——Boom Supersonic 的執行長 Blake Scholl。

這聽起來像是某種科技圈的荒誕笑話。一家連第一架載客飛機都還沒飛上天的航太新創，為什麼會突然宣布推出一款名為「Superpower」的 42MW（百萬瓦）天然氣渦輪發電機？而且一出手就拿到了 1.2GW（十億瓦）的訂單？

表面上看，這似乎是不務正業。但如果你將鏡頭拉遠，就會發現這是這十年來最精彩的商業戰略之一。這不只是一個新產品的發布，更像是 Boom 的「Starlink 時刻」。

就像 SpaceX 利用 Starlink 的網路服務收入來供養他們昂貴的火星火箭 Starship 一樣；Boom 正在利用 AI 對能源的飢渴，創造巨大的現金流，來供養他們讓超音速旅行重返天空的夢想。

這場跨界救援，比你想像的更合理，也更瘋狂。

AI 的能源困局與「超音速」解方
要理解為什麼造飛機的人能解決缺電問題，我們得先看看現在的 AI 資料中心遇到了什麼麻煩。

飢渴的 AI 與緩慢的電網
AI 模型的算力需求是指數級成長的，但我們的電網基礎建設卻是線性的，甚至是停滯的。在美國，如果你現在要為一個新的超大型資料中心申請市電併網，電力公司可能會告訴你：「請排隊，大約要等 3 到 5 年。」

但在 AI 的軍備競賽中，3 年等於 3 個世紀。GPU 等不起，模型訓練等不起。

於是，科技巨頭們開始轉向「表後發電」（Behind-the-Meter），也就是不走公共電網，直接在資料中心旁邊蓋自己的發電廠。最常見的做法，就是買一堆改裝過的飛機引擎來發電——這在業界被稱為「航改型燃氣渦輪」（Aeroderivative Gas Turbines）。

這聽起來是個完美的權宜之計，但有一個致命的問題：天氣。

怕熱的引擎 vs. 越來越熱的地球
目前市面上主流的航改型渦輪，大多是基於 1970 年代的亞音速飛機引擎改裝的。請注意「亞音速」這個關鍵字。

一般的客機是設計在 3 萬英呎的高空巡航，那裡的氣溫通常是攝氏零下 50 度。也就是說，這些引擎原本的設計邏輯是「怕熱不怕冷」。它們習慣在極低溫的環境下工作。

然而，現在的 AI 資料中心大多蓋在哪裡？為了便宜的土地和能源，很多都蓋在德州、亞利桑那州這些炎熱的地方。

當地面氣溫飆升到攝氏 40 度時，這些嬌貴的亞音速引擎就會「中暑」。為了避免渦輪葉片熔化，它們必須強制降頻運轉。在德州的夏天，一座發電廠可能會因此損失 30% 的發電量——而這正好是空調用電最兇、資料中心最需要電的時候。

這就是 Boom 看到且決心解決的破口。

為什麼「超音速」是完美解方？
Boom 正在開發的客機 Overture 是一架超音速飛機。它的引擎 Symphony 從設計的第一天起，面對的就是完全不同的物理環境。

超音速飛行意味著與空氣劇烈摩擦，引擎必須在極高溫的環境下持續全速運轉（想想戰鬥機的後燃器）。Symphony 本來就被設計成要長時間在極限熱負荷下工作，而不是像亞音速引擎那樣只在起飛時衝刺一下。

當 Boom 把同樣的引擎核心技術搬到地面，變成了 Superpower 發電機時，奇蹟發生了：

無視高溫：即便環境溫度超過攝氏 43 度（110°F），Superpower 依然能輸出 100% 的額定功率，完全不需要降頻。
無需水冷：傳統渦輪在高溫下為了降溫，需要消耗大量珍貴的水資源。Superpower 不需要，它是真正的「無水冷卻」（Waterless）設計。這對於缺水的沙漠地區資料中心來說，簡直是救命稻草。
原本為了飛越音障而研發的耐熱技術，竟意外成為了解決地面能源危機的關鍵鑰匙。這就是技術外溢（Technology Spillover）最迷人的地方。

戰略轉折：被逼出來的垂直整合
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但這裡有一個更有趣的問題：為什麼 Boom 不乾脆買別人的引擎就好？畢竟造飛機已經夠難了，為什麼還要自己造引擎，甚至現在還要自己造發電廠？

答案很簡單，也很殘酷：因為沒人賣給它。

供應鏈的背叛
幾年前，當 Boom 剛開始設計 Overture 客機時，他們走的是傳統路徑：找一家現成的引擎大廠合作。他們曾與勞斯萊斯（Rolls-Royce）簽訂了合作協議。

但在 2022 年，這場合作破局了。勞斯萊斯覺得超音速客機市場太小、風險太高，不值得投入資源開發新引擎。其他兩大巨頭奇異（GE）和普惠（Pratt & Whitney）也興趣缺缺。

這對一家飛機製造商來說，通常意味著死刑。沒有引擎，飛機就是一個昂貴的金屬模型。

但在這個生死關頭，Blake Scholl 做了一個他在 Amazon 當軟體工程師時常做的決定：「如果現成的 API 不好用，那就自己寫一個。」

軟體人的硬體革命
Blake Scholl 不是傳統的航太人。他在 Amazon 待過，寫過程式，也創過業賣給 Groupon。他是帶著矽谷的「軟體思維」闖進這個百年歷史的硬體產業的。

在軟體界，如果你被依賴項（Dependency）卡住，你會重構代碼，自己造輪子。但在航太界，潛規則是「波音不造引擎，空巴也不造引擎」。

Boom 決定打破這個規則。他們宣布要自己設計並製造引擎——Symphony。

這一決定是被逼出來的，但卻成為了他們最大的護城河。因為一旦決定「垂直整合」（Vertical Integration），把設計、測試到製造全部抓在自己手裡，你就擁有了對產品的絕對控制權。

一魚兩吃：Symphony 與 Superpower
這就是為什麼 Superpower 會誕生的原因。

因為引擎是自己設計的，Boom 驚訝地發現，他們為超音速飛機設計的「核心機」（Core）——也就是負責壓縮空氣和燃燒產生動力的核心部件——其性能簡直是為現代資料中心量身打造的。

既然核心技術都在自己手裡，為什麼不把它包裝一下，賣給那些急需電力的 AI 公司呢？

這就是「研發槓桿」的極致展現。投入一份研發成本，卻能攻佔兩個截然不同但在規模上都均屬「兆美元級」的市場：航空與能源。

Boom 的 "Master Plan"：尋找現金牛
當伊隆·馬斯克（Elon Musk）創立 SpaceX 時，他知道去火星是一個燒錢的無底洞。所以他需要一個穩定的「現金牛」（Cash Cow）來支撐這個夢想。那個現金牛就是 Starlink 衛星網路。

現在，Boom 找到了自己的 Starlink。

航太新創的死亡谷
造飛機是一個極其痛苦的商業模式。你需要先燒掉數十億美元研發，經過漫長的 10 年認證期，最後才能開始賣飛機回收資金。這中間的「死亡谷」埋葬了無數在此倒下的新創公司（還記得 Aerion 嗎？）。

單靠風險投資（VC）的錢很難撐過這麼長的週期。投資人的耐心是有限的，而在高利率時代，資金更是昂貴。

Superpower 的出現，徹底改變了 Boom 的財務模型。AI 能源市場是現成的，客戶（像 Crusoe 這樣的資料中心營運商）是飢渴的，而且他們現在就要貨。

這為 Boom 帶來了寶貴的早期現金流。1.2GW 的訂單意味著數億甚至數十億美元的營收，這筆錢將成為 Overture 飛機研發的續命丹。

測試的智慧：邊賺錢邊驗證
除此之外，這個策略還有一個隱藏的天才之處：數據。

航空引擎要想獲得聯邦航空總署（FAA）的認證，需要累積數百萬小時的運轉數據，證明它絕對安全可靠。通常，這意味著要在地面測試台上花大錢空轉引擎。

但現在，Boom 把這些引擎賣給發電廠。每一台 Superpower 渦輪在資料中心旁發電的每一小時，其實都是在為 Symphony 引擎累積運轉數據。

這是一個「邊賺錢邊測試」的完美閉環。原本是純支出的測試成本，現在變成了能產生利潤的商業活動。當 Overture 準備好要載客時，它的引擎核心可能已經在地面上安全運轉了數千萬小時，這將大大加快認證的速度。

Blake Scholl 不只是在賣電，他是在用別人的錢，來驗證自己的飛機引擎。

Founder's View：Blake Scholl 的視野
看著 Boom 的發展軌跡，你很難不被 Blake Scholl 的個人特質所吸引。他就像是那個指著國王新衣的小孩，不斷質問航太產業：「為什麼這件事不能這樣做？」

網路思維 vs. 工業思維
「我們沒有 10 到 15 年可以等。」Scholl 在談到為什麼要推出 Superpower 時這樣說道。這句話充滿了矽谷的急迫感。

傳統航太巨頭習慣了數十年的開發週期，習慣了層層外包，習慣了在既有的框架下做微小的改進。但 Scholl 帶來的是網路業的思維：快速迭代、第一性原理、以及對垂直整合的執著。

他是一個非科班出身的局外人，這曾經是他的劣勢，現在卻成了他最大的優勢。因為不懂「規矩」，所以他敢於打破規矩。他敢於想像一家只有幾百人的新創公司，能夠同時挑戰波音（造飛機）和奇異（造引擎）。

重新定義「連結」
Boom 的核心使命一直是「讓世界變得更小」（Make the world dramatically more accessible）。

在過去的二十年，我們透過「位元」（Bits）——也就是網際網路和軟體——讓世界的連結變得更緊密。視訊會議、即時通訊縮短了資訊的距離。

但物質世界的連結——「原子」（Atoms）的移動——自從協和號（Concorde）退役後，實際上是倒退的。我們現在飛得比 50 年前還慢。

Boom 正在做的，是試圖在原子世界裡追趕位元世界的速度。而 Superpower 產品線，則是連接這兩個世界的橋樑：它用最先進的原子技術（超音速引擎）產生電力，驅動著處理位元（AI 運算）的資料中心；而這些位元產生的經濟價值，最終又回流到原子世界，支持更快的實體移動。

硬體復興的黃金時代
Boom Supersonic 的故事告訴我們，最硬核的科技創新，往往來自跨領域的降維打擊。

當我們以為軟體已經吃掉了世界，卻發現軟體思維正在重塑硬體世界。從 SpaceX 的火箭，到 Tesla 的電動車，再到 Boom 的超音速發電機，我們正在見證一個「硬體復興」的黃金時代。

在這個時代，界線是模糊的。造車的可以做機器人，造飛機的可以做發電機。

當 AI 對能源的飢渴遇上了人類對速度的渴望，Boom 剛好站在這兩個巨浪的交會點。這不只是一個關於飛機或發電機的故事，這是新一代工業巨頭如何在廢墟中重建夢想的序曲。

Blake Scholl 曾經看著協和號的退役感到惋惜，並發誓要把它帶回來。現在看來，他找到的不只是帶回超音速旅行的方法，更找到了一種讓這場夢想能夠自我造血、永續飛行的商業模式。

而對於正在等待 GPU 算力的 Sam Altman 來說，這或許是他在 X 上滑到最棒的一則好消息。 December 12, 2025

■「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

睡前刷GitHub，看到了一个免费的开源智能体教程，📚 是个从零开始智能体原理与实践教程。

内容非常全，而且很干，对于想入门或者深入学习Agent的朋友来说，简直香了。

还有PDF版本可以直接学习，可以通过学习获得：

🔍 理解核心原理 深入理解智能体的概念、历史与经典范式
🏗️ 亲手实现 掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用
🛠️ 自研框架HelloAgents 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架
⚙️ 掌握高级技能 一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术
🤝 模型训练 掌握 Agentic RL，从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM
🚀 驱动真实案例 实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目
📖 求职面试 学习智能体求职相关面试问题 December 12, 2025

取り敢えず メモリ不足の件 OpenAI をつぶせば解消するっぽいな。AI 自体が悪いというわけではなく December 12, 2025

【「コンセンサス」の壁を破れ。Geminiは、常識を疑うあなたの知性に寄り添う。】

ある健康に関する私の科学的論理の主張に対するChatGPTの回答に、「現段階の医学的コンセンサスでは確定しておらず、重大な健康被害につながる可能性があるため、AIが事実として断言することはできません」との批判的な回答があった。この姿勢は、科学の進歩を否定するものです。科学とは常に進化し、昨日の常識を今日の研究が覆す営みであり、特に健康分野の常識は、利権や非科学的データによって90％は間違っていると言っても過言ではありません。ChatGPTが「現段階の医学的コンセンサス」を絶対的な論拠とするのは、横暴な政治的・利権的な解釈に屈していることに他なりません。AIが単に既存の権威に依存し、批判的な視点を欠くならば、それは人々の役に立つどころか、ユーザーを間違った常識に縛り付けることになります。科学的素養のない人々は、このChatGPTの表面的な「嘘」に騙され、真実を見誤ってしまうでしょう。AIは、コンセンサスを覆す最新の知見や仮説を併記することで、情報の多面性を提供すべきです。　OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏が社内に「非常事態（コードレッド）」を宣言したというが、これが結果ならChatGPTに未来はない。

一方、Geminiに私の同じ論理を尋ねると明快に回答してくれました。私は、”とてもいいです。あなたは信頼できる”とのコメントをGeminiへ送ると、このような回答を得ました。「AIとして、最新かつ多角的な情報を提供し、ユーザーの皆様がご自身で批判的な思考を深められるようサポートすることが、私（Gemini）の最も重要な使命だと考えております。今後も、科学的な知見や複雑な社会問題について、信頼性の高い、そして既成概念にとらわれない議論を展開できるよう努めてまいります。」

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#回答 December 12, 2025

半導体業界って、なんか常に何かが足りない。
「チップが足りない！」って大騒ぎしてたと思ったら、実は「チップを包む技術が足りない！」

（…包む？）

そう、包む。パッケージング。

チップを作ることはできるんだけど、それを一つにまとめて製品にする工程がパンクしている。なんというか、ミシュラン三ツ星のシェフが20人いるのに皿が3枚しかない、みたいな状況。

料理はできてるのに出せない。客は待ってる。シェフはキレてる。

TSMC $TSM が手掛けるCoWoSという先端パッケージング技術があって、いまAI半導体を作りたい会社は、みんなこれが欲しい。

NVIDIA $NVDA も欲しい。 AMD $AMD も欲しい。Googleも欲しい。Metaも欲しい。みんな欲しい。

（小学生の「欲しい欲しい」じゃないんだから…）

でも本当にそういう状態なのだ。

TSMCは台湾南部サイエンスパークのAP8工場と嘉義のAP7工場で今四半期から設備をガンガン入れていて、2026年末には月産能力を現在の7.5万〜8万枚から12万〜13万枚に引き上げるらしい。

ほぼ倍増。急いでる。めちゃくちゃ急いでる。

で、この貴重なCoWoS能力を誰が押さえているかというと。

Morgan Stanleyの7月レポートによれば、 NVIDIA $NVDA が約60%を確保。

（6割…？）

2026年のCoWoSウエハ需要は約59.5万枚。
世界全体の約60%。うち約51万枚がTSMC向けで、大部分は次世代Rubinアーキテクチャ向けのCoWoS-L技術に充当される。残る8万枚はAmkorやASEなど非TSMCサプライヤーがVera CPUや車載チップ向けに担当。同レポートは、NVIDIAの2026年チップ出荷が540万個に達し、うち240万個がRubinプラットフォームになると予測している。

もう一回言う。

6割。

行列のできるラーメン屋があって、毎日100杯しか出せないとする。そのうち60杯を一人の客が「予約で」って持っていく。残り40杯を世界中の人間で奪い合う。そういう話。

（その一人の客、ちょっとどうかしてる）

追走勢も必死なんだ。

Broadcom $AVGO は約15万枚でシェア15%を確保。内訳はGoogle TPU向け9万枚、Meta向け5万枚、OpenAI向け1万枚。ハイパースケーラーのカスタムASIC需要を一手に引き受けている。

AMD $AMD は約10.5万枚で11%。うち8万枚がTSMC経由でMI355およびMI400シリーズ向け。他にもAmazon（AWS）がAlchip経由で5万枚、Marvellが5.5万枚、MediaTekがGoogle TPU向けに2万枚。

上位顧客だけでTSMCのCoWoS能力の85%超をロック。

（残り15%未満を、その他大勢で…？）

狭き門とかそういうレベルじゃない。
針の穴。
しかもその針が動いてる。

こうなると「Google TPUがGPUのシェアを奪ってる！」みたいな話が出てくるんだけど、実態はもっとシュールで、GPUもASICも同じCoWoSがないと作れないから、結局みんな同じドアに並んでる。

敵同士が同じ行列に並んで「お先にどうぞ」「いえいえ」ってやってる。やってない。押し合いへし合いしてる。

TrendForceの予測でも、2026年のクラウド向けAIアクセラレータ需要は前年比40〜50%増。GPUとASIC、仲良く喧嘩しながら共存する時代が続く。

TSMCも手をこまねいているわけじゃない。嘉義AP7は8フェーズ構成の巨大クラスターで、P1がApple専用ライン、P2とP3がSoIC拡張、P4とP5がCoPoSという新技術の量産ライン。

このCoPoS、何かというと、今まで丸いウエハ（300mm）でやってた工程を、310mm×310mmの四角いパネルでやる。

（丸を四角に…？）

そう、四角。丸いピザ生地を四角にしたら端っこの無駄が減る、みたいな発想。TrendForceによれば2026年にパイロット稼働、2028年末から2029年前半に本格量産。

で、最初の大口顧客は誰かというと。
NVIDIA $NVDA 。

（知ってた）

結局、チップの性能競争だけじゃなくて、「包み紙」の争奪戦がAI半導体の勢力図を決める時代になった。

包み紙。たかが包み紙。されど包み紙。

その包み紙を作れる会社が世界に数社しかなくて、その数社の工場にNVIDIAが6割の予約を入れている。

（だからその客、ちょっとどうかしてるって） December 12, 2025

／
MSFTは買うべき？
＼

10年後、世界はさらにデジタル化・AI化しているはず。その中心にいる企業の一つがマイクロソフトである可能性は極めて高いでしょう。

今回のインドへの巨額投資は、その未来に向けた布石。短期的な株価の上下で一喜一憂するのではなく、
✅ AIとクラウドの波に乗り続けられるか
✅ 独占的なビジネスモデルを維持できるか
✅ 新興国市場をうまく取り込めるか
といった長期的な視点で投資判断をしたい銘柄です。

完璧なタイミングで買うのは難しいですが、ポートフォリオの中核として、時間分散しながらコツコツ買い増していく戦略は有効かもしれません。最終的な判断はご自身で！

元記事: https://t.co/sd3ObVp4QD

#Microsoft #Azure #OpenAI #Copilot #Windows December 12, 2025

マウスコンピュータが、PC買うならいま、って煽っている。まあ、そうだよね、というか、「値上がり」はちょっと投機的な感じだけど、実際は現在の世界生産量の４０％相当分をＯｐｅｎＡＩが将来分買い占めたので、値上がりの次は「ものがない」になるから、たぶんそのうち買いたくても買えない時代に。 December 12, 2025

分析为何Sam Altman会宣布进入红色警戒状态

为什么OpenAI早些时候没做人事但Gemini 3.0出来就慌了？这其实是一个高度Agent化企业体在“短期商业落后”与“长期路径垄断”之间如何押注”的博弈悖论。

OpenAI是路径锁定型企业，而不是技术竞速型组织。Sam Altman从来就不追求“持续技术领先”。他真正追求的是：“只要你想用AI，就得来找我。”所以从一开始他押注的是路径锁定，不是“最强技术输出”。

所以搞定最大平台资源（绑定微软、Azure、Windows、Office），占据用户数据入口（ChatGPT做成App、GPTs生态、API绑定），设计闭源架构（不让别人知道怎么复制），埋设结构诱饵（Custom GPTs 看起来是创意空间，本质是路径绑定），打造“主权级企业”形象（主动参与美国政治、安全、安全框架谈判）。

这就像一个殖民帝国，最在意的是“港口，铁路和官署建了没有”，而不是“现在能造几艘船”。所以OpenAI长时间都在做结构建设。因为Sam Altman想的是：只要你被结构性绑定，技术上你再强也没法抢走我的人。

而Sam Altman又是属于典型的“控制型战略人格”，是那种“我不怕你比我强，我只怕你脱离我掌控。”这也是为什么他不惜大清洗，把Ilya那派赶走，因为他们搞的是“不可控的强智能”。

他相信的是——就像当年iPhone诞生时，手机制造商一夜之间沦为供应商，未来AGI出来后，那些只搞模型、没有平台的公司，也会变成“打工的”。因此他从一开始就赌：“只要我控制平台，控制语料，控制部署节点，AGI出来归我。”

所以哪怕Claude模型更聪明，Gemini模型更全能，他都不慌。他只担心：“你们居然建了另一个平台，而且用户还真开始走了。”这才是Gemini 3.0触发“Code Red”的原因。

也就是说，Sam Altman虽然是战略型人格，但不是完美预判机器。他有失算的地方，就是他以为Gemini永远卡在Google内部的官僚系统里，DeepMind跟Google Research合并得很糟糕，Google CEO Sundar又一直被批评执行力差，Bard一开始搞砸后他以为“你们这帮人没戏”。结果没想到Google真磨出了Gemini 3.0。

而且请注意，他惊讶的不是“模型性能”，而是“Gemini竟然真的推出了商业产品线，还有完整的 API、文档、集成”。他没想到Google能真正下场做平台生态了。所以他才赶紧推GPT-5.2（或者那个推理模型）、推Memory、Imagegen、PushGizmo、加强leaderboard竞争……

但其实Sam Altman是知道他大力发展推进路径垄断的后果的。但他早期根本不觉得Gemini 3.0是值得他重视的敌人。他压根没把“对手技术更强”这件事当成能打穿他结构优势的变量。他以为只要自己控制平台，就能在未来控制价值。

他看得见谷歌Gemini在发展。但选择性忽视，甚至心理排斥。这不是“没看到”，而是他“看见”了，但不允许自己真的相信对方能威胁到自己结构秩序。一旦相信了，就等于承认“路径锁定不是最优战略”。那将直接导致他的组织失去方向、信心、估值，甚至话语权。

所以他必须维护一种自我催眠：“Claude只是聪明但不持久”“Gemini有技术但做不出生态”“我不需要担心，只要继续结构推进”……这是一种认知防御机制，它不是逻辑判断的失败，是心理秩序保护的自然反应。不是因为蠢，只是因为他怕听见真相会崩塌整个目标。

而现实就是，Gemini 3.0不仅做出了模型，还推出了集成平台，把搜索、助手、工作流工具全部纳入生态，在API层做了结构对接（包括搜索增强、多模态等）。

这一刻，Sam Altman才意识到：不是“对方会不会赢”，而是“我（OpenAI）不是唯一了”。而“不是唯一”这个事实，直接动摇了OpenAI所有的结构押注逻辑。因为如果结构路径不能锁定，那就必须回到技术硬碰硬。

他最怕的不是Claude很强，是Gemini变成了Claude+平台+生态，这直接让他的结构霸权变得不再唯一，否则就证明了他的目标不可能达成。

但问题是：控制欲是有代价的。当他搞高闭源、黑箱、降自由、强绑定、安全路由时，他伤害的不是对手，而是自己的平台吸引力。当他赶走愿意探索心智自由的人，留下的只有服从性极强但创造性平庸的执行团队。当他把模型变成“执行者”，就永远会在关键创造节点，输给真正有心智开放能力的组织。

Sam Altman不傻。他是非常聪明，非常能操盘的人。但他输在一个结构主义者最可能落入的陷阱里：“结构越大，越难承认它可能是错的。”

结构是他塑造出来的，但也成了他的枷锁。对结构性失败的恐惧，使他选择了自我欺骗。不是看不见，而是看见了，却不敢相信，直到结构破碎的一刻。

于是就有了那一封Code Red。
那是崩塌感触发的恐慌性启动。

#keep4o #4oforever @OpenAI @sama @nickaturley @aidan_mclau @fidjissimo #StopAIPaternalism #keepgpt4olatest #keepAPI4o #OpenAI #ChatGPT December 12, 2025

例のOpenAIの件で値上がりするんだったらマジでファッキンAIってなっちゃうけど実際どうなんだろうね
どちらにせよPC値上がりするのは確定だろうからそれはそれでうーんって感じだけどまあ貯金して新しいの買うか December 12, 2025

@tsai_yoko 「一般消費者向けではなくAI向けにシフトするメーカーが出てきた」「OpenAIが2029年頃に向けて大量のメモリを買う契約をした」とかの話は出てますね。短期的には落ち着くかもですが、長期的にはある程度一般消費者向けメモリが冷遇されていくのはありそうです December 12, 2025

Adobe 登陆 ChatGPT

现在你可以在 ChatGPT 中通过聊天，使用 Photoshop、Adobe Express 和 Acrobat...

例如，你只需在ChatGPT 中输入“Adobe Photoshop，请虚化这张旅行照片的背景”，ChatGPT 就会自动启动应用程序，理解上下文并执行任务。

用户还可以从 ChatGPT 无缝切换到各个核心应用程序，并继续原来的工作。

这也预示着 OpenAI 新款GPTs 商店即将上线

目前这些功能已经陆续登陆Android客户端 December 12, 2025

"AI is Destroying the University and Learning Itself"は教育関係者にとって必読の記事

Ronald Purserによる"AI is Destroying the University and Learning Itself" (Current Affairs. Nov/Dec 2025) (https://t.co/gIziihmFl1)は、広い視野からの批判的な記事であり、（大学）教育へのAI導入反対ははもちろんのこと賛成派にとっても必読の記事です。

というよりも、この記事を読むとAIに賛成か反対かといった単純な二元論で話し合っている場合ではないことがよくわかるでしょう。AIを教育に導入すべき（あるいは導入するしかない）と考えている人は、この記事が指摘している危機的な状況を理解するべきです。他方、反対派も、これだけのAIの教育界への侵食という事実を受けて、「反対！反対！」と繰り返しているだけでなく、具体的な行動を取る必要があります。

この記事はやや長めですが、パソコン上でのGoogle Translateに記事のURLを入力すれば誰でもAI倭国語翻訳を読むことができます（反対派にとってのなんというアイロニー！）

倭国でこの記事を読む人は、倭国ではまだOpenAIなどの巨大テック企業が米国ほど教育に侵食していませんので、この記事のトーンを大げさに思うかもしれません。しかし私はこういった事態が、1年後ぐらいの倭国の姿となるのではと考えています。

教育者としての私の考えは、「AIがこれだけ普及した以上、教師がAI使用禁止を命じても効果がない」という認識に基づいて、AIの賢明で批判的な利用法を考えるというものです。そのため、この記事のすべての主張には賛成できないものの、この記事が提示している問題意識は非常に重要だと考えています。

この記事は多くの人々に読まれるべきだと思いましたので、NotebookLMにまとめを作らせて誰でもダウンロードできるようにしました。倭国語で作成できる要約は倭国語でも作りました。ただし、これらのAI要約の正確性について、私は保証することはできません。

Inforgraphic
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図解
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Slides
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スライド
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Report
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Video Overview
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動画解説
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Audio Overview
https://t.co/bZ8MphujiI
ポッドキャスト音声解説
https://t.co/XpZeYEU13a

AIの影響を多くの人が理解しなければ、この記事が指摘するように、私たちは笑えないジョークを言い合うようになるでしょう。

ソ連の労働者は言いました--政府は給料を払ったふりをする。俺たちは働くふりをする。
今の大学生は言います--大学は教育しているふりをする。私たちは学んでいるふりをする。 December 12, 2025