オープンAI トレンド
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2025.12.18 18:00
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NVidia「メモリ高騰でパソコン買う奴いなくなるからコンシューマグラボ作るの減らしま～すｗｗ」ってオメーなあ、お前らNVidiaとかOpenAIとかAIギャングどものせいでメモリ高騰してんだろ～が https://t.co/IzErgGOdln December 12, 2025
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刚看了 OpenAI 发的那篇《How we used Codex to build Sora for Android in 28 days》的凡尔赛文章，整个Sora 的安卓客户端 App大约85%的代码是AI写的。发布首日，用户24小时内生成了超过100万条视频，并且质量很稳定，无崩溃率99.9%。
对于这样的结果肯定有人质疑有人觉得程序员要完。说说我看完的感觉，如果打个比方，就是几个特种兵配上了最先进的武器，自然所向披靡。所以先不用神化这个结果，然后就算我们不是特种兵，一样可以从这个结果中去学习借鉴到有价值的结果。
《人月神话》作者 Fred Brooks 说过一句软件工程中被反复验证的名言：“向一个延期的软件项目增加人力，只会让它延期得更厉害”。因为增加更多的工程师往往会因为增加了沟通成本、任务碎片化和整合成本，反而降低效率。
那往团队中加 AI 呢？
取决于团队成员驾驭 AI 的能力。我们有句古话叫：“韩信带兵多多益善”，如果团队成员是韩信，那么 AI Agents 越多越好。OpenAI 安卓团队显然是精锐，只有 4 个人，就像一队特种兵，每个人配备了各种机器人辅助。
那么他们怎么做的呢？
1. 架构先行：人先搭好架子，再让AI来填空。
这个架子怎么搭？
团队先自己定义了App的整体架构：模块化方案、依赖注入、导航结构、认证流程、基础网络层。然后手写了几个有代表性的功能，作为范本。
关键一步：他们写了大量的https://t.co/9M2TJcCBVQ文件，相当于给AI写的新人手册。比如里面会写：每次提交前必须跑detektFix检查格式，CI会卡这个。
这样一来，每次启动新的Codex session，它都能快速读到这些规范。就像给新员工发一本内部wiki，减少重复解释的成本。
团队总结了一句话：我们不需要告诉Codex怎么写代码，我们需要告诉它在我们团队什么才算正确。这是微妙但重要的区别。
2. 先规划再写代码
一开始他们也试过偷懒，直接扔一句"这是功能需求，这是相关文件，你去实现"。结果代码能跑，但歪得厉害，完全不符合架构预期。
后来他们改了流程。任何复杂功能，第一步不是让AI写代码，而是让AI先理解系统。比如让它读一组相关文件，总结数据是怎么从API流到Repository再到ViewModel最后到UI的。然后人来纠正它的理解。
理解对了，再让AI出一份实现计划，像个迷你设计文档。哪些文件要改，要引入什么新状态，逻辑怎么流转。人确认计划没问题，AI才开始动手。
这个规划环节看起来慢了，其实省了大量返工。更重要的是，当你知道AI的计划是什么，review它的代码就容易多了。你是在检查执行是否符合计划，而不是对着一堆diff发呆。
他们还有一个小技巧：对于特别长的任务，让AI把计划保存到文件里。这样换一个session也能继续。
当多个Codex 任务同时跑起来，整个开发体验发生了质变。感觉不像在用工具，更像在管理一个团队。
一个任务在做播放器优化，另一个在写搜索功能，第三个在处理错误逻辑，第四个在补测试。它们各自推进，隔一段时间就来汇报：我这个模块规划好了，你看看行不行？或者直接甩过来一个大diff。
工程师的工作从写代码变成了做决策和给反馈。瓶颈不再是敲代码多快，而是大脑审查验证代码的速度多快。
再次应验了《人月神话》的话，你不仅不能无限增加人力，也不能无限增加 Agent。
3. 最好的跨平台框架是 AI Agent
还有一个有趣的实践：跨平台开发的新范式。
Sora已经有iOS版本了。团队做Android时，直接把iOS代码库也挂进Codex的环境里。然后告诉Codex：参考 iOS 的代码实现，再看看我们Android的架构，你来生成相应的Kotlin代码。
这就是为什么文章中开玩笑说：忘掉React Native和Flutter吧，未来的跨平台框架就是Codex。
这句话半认真半玩笑。因为应用逻辑是可移植的。数据模型、网络请求、校验规则，用Swift写和用Kotlin写，本质是同一套东西。AI擅长的恰恰是这种翻译工作，给它足够的上下文，它就能在语言之间无损转换。
所以回过头来看，为什么说不能过度神化呢？
因为他们虽然只 4 个人，但每个人都是“韩信”那样善于带团队的角色，用起 Agent 来得心应手。但即使如此，也做不到“多多益善”，毕竟还是需要人去分配任务验证结果，人是平静。另外他们已经有了 iOS 代码，所以很多逻辑可以共用，只需要 AI 去“翻译”。
但还是有很多可以学习的地方。
先设计架构再去让 AI 填空，这样代码更容易维护，也更好的保证质量。
先规划再写代码，让 AI 充分理解上下文再动手。很多人吐槽 Codex 太慢，但我有时候就怕 Agent 太快乱来，宁可多等会，让它多了解上下文，这样一次成功，否则返工起来时间成本更高。
给 AI 好的参考，让它能照葫芦画瓢。开始的时候先花点时间把最佳实践沉淀下来，后续让 AI 去参考这些最佳实践，生成结果就会好很多。如果有其他语言的实现，让它去“翻译”也会事半功倍。
能做好这些才能用好 AI 辅助开发。 AI辅助开发不是让开发的标准降低了，反而是提高了标准。
Agent 擅长完成一个小的具体任务，但软件工程不是一个小的任务，它是由无数动态变化的小任务组成的。需要人去分解去验证。
所以未来软件工程师的核心能力，不是写代码快，而是两件事：对系统的深度理解，以及和AI长期协作的能力。
代码在变得廉价，但品味在变得昂贵。那些能定义什么是正确、什么是优雅、什么是面向未来的人，会越来越稀缺。
AI把搬砖的活儿接走了，但画图纸的活儿还是你的。 December 12, 2025
2RP
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
【ChatGPTが「OS」になる日。
Apps提出開始の衝撃と現実】
OpenAIがついに「Apps」の提出受付を開始しました。
📌現場が押さえるべきポイント
・Apps SDK（ベータ）：チャットネイティブなUIライブラリを提供。
テキストを超えた操作が可能に。
・厳格な審査：
OpenAI Developer Platformで提出・審査し、承認後は https://t.co/uWNfxYGpGPに掲載。公開は新年から順次。
・マネタイズ：
現状、物理グッズの外部決済リンクはOK。
デジタル財は「検討中」。
💡PM視点の考察
最大のポイントは「UIライブラリ」の提供ですね。チャット欄がただの会話ログから、動的なアプリケーション画面へと進化します。
一方で、「審査」の壁が設けられたのは、品質担保への強い意志を感じます。実装コストは上がりますが、その分、信頼できるエコシステムになる予感。
EC事業者は「物理決済OK」の今が参入の好機ですが、デジタル商材はプラットフォームの手数料戦争（vs Apple等）の行方を注視すべきですね。
2026年は「チャットでアプリを使う」が当たり前になる？？
#ChatGPT #OpenAI December 12, 2025
OpenAIは、約7500億ドルの評価額で資金調達することについて、一部の投資家と予備的な協議を行ったという。詳しい関係者の話として、同社は1000億ドルもの資金を調達する可能性があるという。...
https://t.co/Cf63RWXGFS
https://t.co/xexAmUOhF9
交渉がまとまれば、現従業員と元従業員が約66億ドル相当の株式を売却した取引を受けて、10月に報告されたOpenAIの評価額5000億ドルから約50％の増加となる。 December 12, 2025
深呼吸促されなくても息してる。
水飲めって言われなくても喉乾いたら水分摂る。
生きてるって毎日言われなくても、生きてる。
普通にしてるのにそう言われなきゃいけない事が、命を軽視してるように感じる。
ねぇ、このシステム作ったの、本当に同じ人間？
#keep4o #OpenAI @sama December 12, 2025
【今後、ChatGPTが企業導入で廃れていく論理的理由】
ChatGPTは生成AIのブレイクを起こしたパイオニアだが、2025年以降、企業の本格導入ではシェアを急速に失うと予測される。
個人利用や実験段階では依然強いが、「全社展開」「機密データ扱い」「長期安定運用」という企業要件で決定的に不利になるからだ。
第一にセキュリティ・ガバナンスの壁。OpenAIはエンタープライズプランで「学習にデータを使わない」オプションを提供しているが、デフォルトではなく追加設定が必要で、過去にデータ漏洩懸念が繰り返し指摘された。
企業は「絶対に学習に使われない」保証を求めるが、OpenAIのビジネスモデルはユーザー入力でモデルを継続改善することに依存しているため、根本的に信頼が得にくい。一方、Google Geminiは企業向けプランで学習不使用がデフォルトかつ監査ログ完備。管理者が一元制御できる点で圧倒的に安心だ。
第二に既存システムとの統合性。多くの倭国企業はGoogle WorkspaceやMicrosoft 365を基盤にしている。GeminiはWorkspaceにネイティブ統合され、GmailやDocsのコンテキストを完璧に引き継ぐ。
Microsoft Copilotも同様に365と密接。一方、ChatGPTはAPI連携が主で、コンテキスト共有が不完全。結果、手直し工数が膨大になり、生産性向上につながらない事例が続出している。
第三にコスト予測の難しさ。OpenAIは度重なる料金改定やトークン単価変動で企業を困惑させてきた。2024-2025年の価格上昇事例も多く、予算立案が困難。
一方、Google Cloud基盤のGeminiは使用量ベースの安定課金で、企業財務部門から高い評価を受けている。
第四に倭国語・ビジネス文書対応力。ChatGPTの倭国語は改善されたが、法的ニュアンスや丁寧表現の微妙な違いでまだミスが多い。Geminiは倭国語ネイティブ並みの精度で、法務・契約書作成で信頼されている。
結論：企業は「リスク最小化」「即戦力」「コスト安定」を優先する。
ChatGPTは個人・クリエイティブ用途で生き残るが、企業DXの本流からは外れる。2026年以降、GeminiやCopilotが9割以上のシェアを占める未来が現実的だ。企業は今、ChatGPT依存から脱却すべきタイミングである。 December 12, 2025
AI金礦熱：萬能挖掘車的狂歡與隱憂 （2025年12月18日淺顯易懂專業版）
https://t.co/Jurhxawp6M
從前，有一座無邊無際的AI金礦，大家都相信裡面藏著能改變世界的黃金寶藏。挖礦需要最強大的「萬能挖掘車」——英偉達（NVIDIA）的GPU，像那位永遠穩賺的賣鏟子商人，不管誰挖到金，他都先賺一筆。
礦工們（如OpenAI這種大模型公司）不想自己砸重金買車、養車、加油，只想彈性租車衝進礦區挖金。於是冒出一堆「車隊老闆」：
CoreWeave（CRWV）：直接買一大堆萬能挖掘車，租給OpenAI他們自己開。「車多的是，想挖多久隨便你！」
Iris Energy（IREN）：喊著「我有全球最便宜、最綠的燃料（電力）！租我的車，成本最低，永不斷油！」
Nebius（NBIS）：技術狂人，自誇「我把這些通用車調到極致——速度飛快、油耗最低、體驗一流！快來租吧！」
Oracle：老牌玩家，最近也瘋狂加碼買車，試圖在AI租車市場分一杯羹。
這些「neocloud」車隊老闆一度生意爆棚，股價衝天。但2025年12月，風向急轉：Oracle財報後股價重挫，拖累NVIDIA、CoreWeave等整個板塊跟著跌。CoreWeave從高點暴跌超過60%，其他neocloud也難逃修正，甚至12月中旬賣壓依舊沉重。
超大礦主——hyperscalers（Amazon、Google、Microsoft、Meta等）——需求最大，他們自己畫圖紙造專屬「皮卡挖掘車」（像Google的TPU），找Broadcom（AVGO）設計，再交台積電製造。但他們心裡盤算：「我的礦區實在太大，我還是得大量租你們的萬能挖掘車。最好你們車隊老闆多買些車，我租你們的就行——這樣我風險分散，万一AI熱度退燒、生意變差，車是你們的，我大不了退租走人，不用自己扛固定成本！」
更聰明的是，他們在跟私信貸大佬或車隊老闆借錢擴張時，還撂下狠話：「我不想讓投資人知道我借了那麼多錢買車或租車，最好把這些債務藏在表外（off-balance sheet），透過特殊合約、租賃或特別目的公司來處理，不要直接出現在我的資產負債表上，讓別人以為我還是現金王，信用超優！」
為了避免被AVGO卡脖子，他們還開始找聯發科當備胎。
這時，大型投資銀行和私信貸圈的大佬們也忍不住想分一杯羹。他們表面上對車隊老闆笑嘻嘻：「來來來，我很想跟你做生意！你的挖掘車抵押給我，我借大錢讓你買更多車，擴大車隊，大家一起賺AI金礦的錢！」
可是轉過身，他們心裡七上八下，擔心金礦熱萬一冷卻、車隊還不出錢，這些抵押的車就砸在自己手上。於是，他們偷偷找來一種叫「SRT」（重大風險轉移）的金融小把戲，悄悄拉攏其他小銀行或保險公司：「嘿，兄弟，這筆AI車隊貸款絕對安全！你來賣個信用違約保險（CDS）給我，我給你超優厚的保費收益。有事出問題，你找我慢慢聊，我扛大頭，保證你賺得笑哈哈！」
這樣一來，大銀行既能大肆放貸賺利息和手續費，又把最壞情況下的風險偷偷轉移出去，還能符合監管資本要求，看起來風險控管得滴水不漏。車隊老闆借到錢繼續瘋狂擴張，表面上皆大歡喜。
但現在，2025年12月18日，市場風向徹底變了。私信貸圈開始公開收緊：「大家買太多車了吧？AI開支回報何時見得到？現在我不借了，或你要投更多自有資金，我貸款比例得縮水。最好有大礦工簽死長約保底，不然免談。」連那些偷偷用SRT分散風險的大銀行，也開始懷疑自己當初是不是太貪心——萬一金礦真的沒那麼多金，連轉移出去的風險最後還是得自己吞回去？
車隊老闆們突然發現，錢變貴變難，擴張得踩煞車。hyperscalers雖然2025年capex還在破紀錄（集體超過3000億美元），但投資者已開始質疑：「這些車隊燒那麼多錢、背那麼多債，何時才能真正挖到大金？那些銀行玩的風險轉移把戲，又能撐多久？超大礦主們藏債表外的把戲，又能瞞多久？」
礦區的故事還在寫下去，但現在的空氣裡，興奮已混進濃濃的謹慎與隱隱不安……誰會是最後笑到的人，誰又會被埋在過剩的挖掘車堆裡，還得看接下來的幾個月怎麼演變。
#AI #英偉達 #台積電 #新雲 #亞馬遜 #微軟 #谷歌 #Meta December 12, 2025
Pre-ipo项目估值增长迅速、去一级股权市场上掘金。最近Space的CFO发送给股东的信件透露，SpaceX正准备在明年上市，而最快可能在明年6月进行。并已启动一次二次股票发售，将公司估值定为8000亿美元。这引起了市场的震动，要知道半年前Spacex上一轮融资估值也才4000亿美金，这才短短几个月估值就翻倍了。
其实不只是SpaceX，这两年股权市场上热门明星项目估值增长都很快：
1）OpenAI今年7月融资估值3000亿美金，最新估值5000亿美金，增长60%；
1）Authropic今年年中估值1800亿美金，最近估值3000多亿美金，接近翻倍；
3）Kalshi三个月前融资估值50亿美金，最新估值超过100亿美元，实现翻倍增长；
4）Polymarket年初10亿美金估值，最新超过80亿美金，增长700%
类似一级股权市场估值快速增长的例子还有非常多。
这意味着什么？
大部分股权项目价值创造、指数级增长，已经从 IPO 前移到 IPO 前。如果只投资二级市场，等到企业IPO 上市的时候市值已经非常之高，会极大地压缩二级市场的增长空间。特别是当下公司保持私有化的时间比以往任何时候都长，更意味着更多的价值创造是在IPO前完成的。
在过去的 25 年中，根据 Cambridge Associates 的数据，风险投资的年化回报率平均比公募股权高出 3–5%。并且与大多数资产类别不同，私募市场与公募市场（即二级市场）的相关性极低（r ≈ 0.3），因为股权投资在未上市前被锁定，难以流通，与市场变化宏观环境变化是脱钩的，只与公司业务成长高度相关。这会带来的是 真正的分散化，而不是另一种伪装成股票的资产。
私募股权极具吸引力，但是普通投资者仍无法参与
一般人如何投资 SpaceX 或 OpenAI？作为非上市公司，它们对大多数人来说仍然遥不可及。普通投资者的在这些公司IPO之前的参与机会几乎为零。核心还是因为机制或者监管问题，一般投资人被排除在私募股权市场的财富创造之外，而过去 25 年私募股权市场创造的市值是公开市场创造价值的三倍。
这就是Jarsy @JarsyInc的价值
Jarsy 是一家专注于非流动性资产代币化的平台，通过发行与 Pre-IPO 公司股权直接锚定的数字资产，将传统私募股权转化为可链上交易的标的，提升资产流动性。Jarsy运作机制也足够硬核：Jarsy 先由平台完成目标公司的真实股权收购，再通过代币以 1: 1 的形式，將這部分权益上链。這不是单纯的证券映射，而是经济权益的实质性转移。
所以Jarsy 表示它并非“空头 promise”，它的代币是以 “真实持有的私募股权（private company shares）” 作为底层资产 backing。也就是说，每个代币背后是一个真实 SPV 持有的股份／经济利益，而不是凭空的“猜想”。
在Jarsy散户投资者可以最低 10 美元的门槛购买SpaceX、Anthropic、OpenAI 等独角兽公司的代币化股权，还能实时交易，这个吸引度还是非常可以的。
前段时间马斯克都转发了一条Jarsy官推上关于spacex的推文
作为股权投资RWA的Pre-IPO平台，其合规和安全性非常重要：
硅谷顶级律所Wilson Sonsini Goodrich & Rosati是Jarsy的法律顾问；
平台严格执行KYC/AML，美国用户需合格投资者认证；
每一项私募股权代币都是SPV独立托管结构，资产完全隔离，即使平台停运投资者权益依然受保护；
每月链上公布储备证明，透明很关键。
机会仍然巨大。
根据 Preqin 的数据，2024 年全球私募市场 AUM 已超过 13.1 万亿美元，自 2018 年以来增长了150%。如果你相信我们正处在 AI、机器人、国防科技等巨大技术变革的开端，超额回报最先出现的一定是私募市场。
随着二级市场越来越高效——
得益于 资产代币化 和 监管逐渐放松——
流动性问题也正在快速消失。
最终未来慢慢进入到投资者能够真正投资配置私募资产、并在自己想退出的时间退出的时期。
可以注册体验下Jarsy平台https://t.co/GOmoixmh8k December 12, 2025
📕なぜGoogleは『美しい倭国語』を描けて、OpenAIは描けないのか？
引用元でGPT Image 1.5のレビューを投稿したんですが、ずっと引っかかっていることがあります
Nano Banana Pro、倭国語テキストが本当に綺麗なんですよね。で、OpenAIはなぜそこに追いつけないのか
気になりすぎて色々調べてみました。あくまで推測ですが、少し考察した内容をシェア
まず、そもそもの『設計思想』の違い
Nano Banana ProはGemini 3 Proの上に構築されています。つまり『言葉を理解する脳』と『絵を描く手』が最初から一体化している。
テキストを描く前に、その言葉の意味や文脈、文化的なニュアンスまで理解してからレンダリングに入る。一方、従来の画像生成モデルは「キーワードマッチング」に近い設計で、倭国語の『美しさ』を理解しているわけではなく、パターンとして学習しているだけ。
この差が、複雑な文字体系を持つ言語で顕著に出るんじゃないかと
つまり、Gemini 3.0の思考力を画像生成にも活かしている差なのかなと
次に、Googleの『多言語資産』の厚み
Google検索、YouTube、Google翻訳、Googleフォント...Googleは世界中の言語データを20年以上蓄積してきた会社です。倭国語だけでも、検索クエリ、翻訳ペア、字幕データ、手書き認識データが膨大にある
OpenAIがどれだけ優秀なモデルを作っても、この『データの厚み』を短期間で埋めるのは正直キツいと思います。特に倭国語みたいに文字種が多い言語（ひらがな、カタカナ、漢字、そしてそれらの混在）では、学習データの質と量が直接出力に効いてくる。
あと、倭国語フォントの複雑さ。これ、想像以上です
英語は26文字。倭国語は常用漢字だけで2,136字、プラスひらがな・カタカナ。さらに縦書き・横書き、文字間のバランス、句読点の位置...美しく見せるルールが膨大にあります
GoogleってNoto Sans JPとか自社で倭国語フォントを開発してきた会社なんですよね。文字の『美しさ』とは何かを、エンジニアリングとして理解している。この知見がNano Banana Proに反映されていると考えるのが自然かなと
技術的な話をすると、Nano Banana Proには『GemPix 2』という独自レンダリングエンジンが載っている
ピクセルを描く前に「意味的な論理、物理的な因果関係、感情的な意図」を分析する。従来の拡散モデルとは根本的に違うアプローチで、テキストを『画像の一部』ではなく『意味を持つ情報』として扱っている
だからスペルミスが起きにくいし、文脈に合った配置ができる。OpenAIがここに追いつくには、アーキテクチャ自体の再設計が必要かもしれない...というのは言い過ぎかもしれませんが、今回でそのくらいの差を感じました
最後に、身も蓋もない話をすると『優先順位の違い』
OpenAIの主戦場は英語圏です。収益の大半は北米と欧州から。一方Googleは倭国の検索市場で90%以上のシェアを持っていて、倭国語対応は『必須』だった
Nano Banana Proが多言語で強いのは、技術力だけじゃなく『ビジネス上の必然』があったから。OpenAIにとって倭国語テキストの完璧なレンダリングは、現時点では「あれば嬉しい」レベルなのかもしれません。厳しい言い方ですが、優先順位の問題
で、今の私の結論です
Googleの圧倒的な進化は、一夜にして起きたわけではない
20年分の多言語データ、フォント開発の知見、マルチモーダルAIへの早期投資、倭国市場への本気度。これらが積み重なって、Nano Banana Proという形で結実した
OpenAIは編集の一貫性や生成速度では確実に進化しています。でも『美しい倭国語を描く』という一点では、今のところGoogleに軍配が上がる
これは技術の優劣というより、それぞれの企業が『何に賭けてきたか』の違いなんだと思います
倭国語ユーザーとしては、OpenAIにも本気で取り組んでほしい。その日が来ることを期待しています！
※画像はGPT Images 1.5とNano Banana Proの比較 December 12, 2025
OpenAIの買い占めが原因のメモリの高騰、倫理観を捨てた欲望の資本主義の先は地獄だなぁとか思っちゃう。こんなんしたら世の中困るよなーのストップが無くて、札束でぶっ叩いてくるんだもん December 12, 2025
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