📕Google、開発者向けAI IDE『Antigravity』を発表Cursor、Windsurfに真っ向勝負を挑む

正直、Gemini 3の発表より衝撃を受けました…

CursorやWindsurfを使っている皆さん、Googleが本気で殴り込みをかけてきました。

Gemini 3と同時に発表された『Antigravity』
これ、単なる「Google版のAI IDE」ではありません。既存のAIコーディングツールとは根本的に異なる、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。→しかもGeminiのサブスク内で使える…

個人的に、この名前選びのセンスに唸りました...！「反重力」という言葉に込められた思想が、製品の本質を見事に表現しています。

【AIエージェントが誰でも気軽に使えるように】

今まで代用的なAI搭載のIDEツールとしてCursorが台頭してきましたが、AIエージェントを使うには月額課金が必須でした。

しかし、今回Google AntigravityはGeminiのサブスク内でそれが使えちゃう。しかも世界最高峰のコーディング能力と発表されたGemini 3も使える。
これはかなり嬉しい！

Antigravityの革新性
・AIエージェントが主役として自律的に動く
・複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に操作
・非同期的なタスク管理（マネージャー・ビュー）
・エージェントが自己改善し、知識を蓄積

【なぜGoogleのこの発表が「脅威」なのか】

3つの理由があります

1）技術的優位性
・Gemini 3という最先端モデルへの直接アクセス
・100万トークンのコンテキストウィンドウ
・マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
・TPUとML Pathwaysという自社インフラの優位性

CursorやWindsurfは、外部APIに依存していますが、Googleは全てを自社で持っています。この差は、レイテンシ、コスト、機能拡張の速度に直結します。

2）エコシステムの強さ
・Google検索との統合可能性
・Google Cloud、Vertex AIとのシームレスな連携
・1,300万人の開発者コミュニティ
・Google AI Studio、Gemini CLIとの統合

Googleは単なるツールではなく、「プラットフォーム」を提供しています。開発からデプロイ、運用まで、全てがGoogleのエコシステム内で完結する可能性があります。

3）価格破壊
・個人利用：完全無料
・Gemini 3 Pro：寛大なレート制限
・複数モデルへのアクセス込み

Cursorは月額、Windsurfも同様の価格帯。しかしAntigravityは無料で、しかも複数のフロンティアモデル（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS）にアクセスできます。

これは、価格競争ではなく、市場支配のための戦略的な動きです。

【Antigravityとは何か】

従来のAI搭載IDEを超えた、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。

重要なのは、これが単なる「コード補完ツール」ではないという点。エージェントがブラウザ制御、ターミナル操作、コード検証まで、複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行します。

Googleの表現を借りれば「アイデアを持つ誰もが離陸（liftoff）を経験し、そのアイデアを現実に構築できるようにする」ことが究極のビジョン。

現在、パブリックプレビューとして無料で提供中です。

【なぜ今、IDEを再発明するのか】

Gemini 3のような高度なモデルの登場により、開発環境の前提が根本から変わりつつあります。

これまで：エージェントは人間の指示を待ち、補助的に動く
これから：エージェントが複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に、自律的に操作する

この変化に対応するため、Googleは従来のIDE（統合開発環境）の延長線上ではなく、「エージェントが主役」という前提で製品を再設計したわけです。

【開発者を縛る「重力」を打ち消す4つの原則】

Antigravityは、協調的開発のための4つの核心原則を掲げています。この4つが、開発者が抱える心理的・技術的な障壁（重力）を取り除く鍵になります。

1）信頼（Trust）

AIエージェントに仕事を任せるとき、最大の障壁は「本当に大丈夫？」という不安です。

既存製品の問題点
・すべてのツール呼び出しを羅列する → 情報過多で検証不可能
・最終成果物だけを提示する → どう作ったか不明で検証不可能

Antigravityの解決策
・タスクレベルの抽象化で作業を可視化
・『Artifacts（成果物）』という概念の導入

Artifactsとは、タスクリスト、実装計画、ウォークスルー、スクリーンショット、ブラウザ録画など、「生のツール呼び出し」よりもはるかに検証しやすい形式の納品物です。

エージェントは、自分が何を理解し、どのように検証したかを、このArtifactsを通じてユーザーに伝えます。これにより、開発者は安心して次のステップに進めるわけです。

2）自律性（Autonomy）

従来のAIアシスタントは、エディタやターミナルの中で「同期的に」手伝ってくれるものでした。しかし、Antigravityは全く異なるアプローチを取ります。

具体例
Antigravityのエージェントは、新しいフロントエンド機能のコードを書きながら、同時にターミナルでlocalhostを起動し、ブラウザを操作して機能テストを実行できます。

これを実現するため、Antigravityは2つのインターフェースを提供

・エディター・ビュー：従来のIDEのような同期的な環境。タブ補完、インラインコマンド、サイドパネルのエージェント機能
・マネージャー・ビュー：複数のワークスペースで複数のエージェントを並行して管理する「ミッションコントロール」のような非同期環境

マネージャー・ビューの発想が秀逸で、エージェントがサーフェスに埋め込まれるのではなく、サーフェスがエージェントに埋め込まれるというパラダイムシフトを実現しています。

これにより、フォアグラウンドで重要なタスクに集中しながら、バックグラウンドで別のエージェントにリサーチやテストを任せる、という働き方が可能になります。

3）フィードバック（Feedback）

AIが作業の80%を完了したとき、残りの20%を修正する方法がなければ、結局「役に立たない」となってしまいます。これは、AI活用における典型的な失敗パターン。

Antigravityの柔軟性
・すべてのサーフェスとArtifactsに対して、直感的な非同期フィードバックが可能
・テキスト成果物にはGoogleドキュメント形式のコメント
・スクリーンショットには選択してコメント
・重要：このフィードバックは、エージェントのプロセスを停止させずに自動的に反映される

つまり、「完璧な指示」を最初から出す必要がなく、「80%でいいから、気になるところだけ後で直す」という柔軟な開発スタイルが実現します。

これ、実務では極めて重要です。完璧主義に陥らず、イテレーション（反復的改善）を回せることが、AIとの協調における成功の鍵ですから。

4）自己改善（Self-improvement）

エージェントが過去の失敗やフィードバックから学習しなければ、毎回同じ指示を繰り返す羽目になります。

Antigravityは学習をコアな機能として実装
・エージェントの行動は知識ベースから情報を取得し、知識ベースに貢献する
・有用なコードスニペットやアーキテクチャといった具体的情報
・特定のサブタスクを成功させるための抽象的なステップ

この仕組みにより、エージェントは使えば使うほど賢くなり、開発者は瑣末な作業から解放されていきます。

【利用可能なモデルと選択の自由】

Antigravityの大きな特徴は、複数のフロンティアモデルから選択できる点です：

・Gemini 3 Pro（High）：最高性能版
・Gemini 3 Pro（Low）：効率重視版
・Claude Sonnet 4.5：Anthropicの最新モデル
・Claude Sonnet 4.5（Thinking）：推論強化版
・GPT-OSS 120B（Medium）：OpenAIの中規模モデル

この「モデルの選択肢」は、単なる機能ではなく、重要な戦略的意思決定です。

Googleは自社のGeminiだけでなく、AnthropicやOpenAIのモデルへのアクセスも提供することで、開発者に「最適なツールを選ぶ自由」を与えています。

タスクの性質に応じて
・複雑な推論が必要なタスク → Claude Sonnet 4.5（Thinking）
・高速な反復が必要なタスク → Gemini 3 Pro（Low）
・最高品質が必要なタスク → Gemini 3 Pro（High）

この柔軟性が、実務での使いやすさに直結します。

【プラットフォーム対応と提供形態】

対応OS
・macOS
・Windows
・Linux

提供形態
・個人利用は無料
・Gemini 3 Proに寛大なレート制限
・5時間ごとにリフレッシュされるレート制限（乱用防止）

興味深いのは、レート制限が「プロンプト数」ではなく「エージェントが行った作業量」と相関している点。

つまり、簡単なタスクであれば多くのプロンプトを使用できるが、複雑なタスクでは制限に達しやすい。合理的な設計です。

Googleのモデリングによれば、パワーユーザーのごく一部しか5時間ごとの制限に達しないとのこと。つまり、ほとんどのユーザーは制約を感じずに使える設計になっています。

【誰のための、どんな問題解決か】

明確なターゲットは3層

1）個人開発者：アイデアを素早く形にしたいが、実装の細部に時間を取られている
2）スタートアップ：少人数で多くの機能を開発する必要がある
3）エンタープライズ：開発生産性を劇的に向上させたい

解決する問題
・「完璧なコードを書かなければ」というプレッシャー
・複雑なタスクの見通しの悪さ
・AIエージェントへの信頼不足
・フィードバックループの遅さ
・AIが学習しないことによる反復作業

Antigravityは、これらの障壁を「信頼、自律性、フィードバック、自己改善」という4つの原則で打ち破ります。

【CursorやWindsurfは生き残れるか】

正直に言えば、厳しい戦いになると思います。

既存ツールの強み
・先行者利益と既存ユーザーベース
・洗練されたUXとワークフロー
・特定の用途（マルチファイル編集など）への最適化

しかし、Googleの優位性は圧倒的
・最先端モデルへの直接アクセス
・完全無料という価格破壊
・フルスタックなエコシステム
・エージェント・ファーストという未来志向の設計

ただし、市場が「人間主導+AI補助」と「エージェント主導」で分かれる可能性もあります。

CursorやWindsurfを使いたい人：細かくコントロールしたい開発者
Antigravityを使いたい人：AIに大胆に任せたい開発者

どちらのニーズも存在するため、完全な置き換えではなく、棲み分けが起こるかもしれません。

【個人的な所感】

Gemini 3の発表と同じタイミングでAntigravityを発表したことに、Googleの戦略性を感じます。

モデルとツールを同時に提供することで、開発者にとっての「使いやすさ」を最大化する。これは、OpenAIがChatGPTとAPIを同時展開したのと似た戦略です。

「Antigravity（反重力）」という命名も秀逸。開発者が感じる心理的・技術的な重力（完璧主義のプレッシャー、複雑性への不安）から解放される、というメッセージが込められています。

個人的に最も注目しているのは、マネージャー・ビューの存在です。これは、「AIエージェントを管理する」という新しい仕事の形を示唆しています。

将来、開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを適切に管理し、方向付ける人」にシフトするかもしれません。Antigravityは、その未来を先取りした製品だと感じています。

CursorやWindsurfを使っている方も、一度試してみる価値は絶対にあります。特に、マネージャー・ビューでエージェントを複数動かしてみると、開発体験の質的な変化を実感できるはずです。

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【英伟达3季报机构电话会记录】

先说观点：
（1）业绩超预期（这个预期是机构和华尔街预期），所以暂时缓和了市场的情绪；
（2）市场的担忧没有解除，包括算力，能源，模型迭代方向，和OpenAI的合作，资本开支什么时候转化为经济产出和可见的生产力提升等等等等；
（3）整个资本市场情绪系于一个股票，一次联储的降息预期......代表了系统的恐惧和反思；这种系统恐惧和反思，也是一种分歧，有分歧就会存在波动，而波动也是可以赚钱的

我对这种波动的另一重解读是：市场尚存理性

低估值，且业绩稳定可期，未来整体受益于降息预期的资产可能存在机会

.............................财报电话会记录分界线.......................
以下文字均为英文直译，并未做删减，大家谨慎阅读

“1. 分析师提问 (Joseph Moore, Morgan Stanley)
提问： 我想知道您是否能给我们更新一下情况。在 GTC 大会上，您谈到了 Blackwell + Rubin 在 2025 年和 2026 年将达到 5000 亿美元的收入。当时您提到其中有 1500 亿美元的收入已经出货。随着季度结束，这些是否仍然是大致的参数，即在接下来的大约 14 个月内还有 3500 亿美元，而且我知道您认为在这段时间内还没有看到所有的需求。随着我们向前发展，这些数字是否有任何上升的可能性？

英伟达高管回答 (CFO/黄仁勋)： 是的，谢谢 Joe。我先来回答一下。是的，这是正确的。我们正在努力实现 5000 亿美元的预测，并且我们正朝着这个目标前进。我们已经完成了几个季度，现在我们面前还有几个季度，将带我们走到 2026 年底。这个数字会增长，而且我相信我们将实现额外的计算需求，这些需求将在 2026 财年出货。所以我们本季度出货了 500 亿美元。但是，如果我们不提及我们可能会接收更多订单，那就不完整了。例如，就在今天，我们与沙特阿拉伯王国（KSA）的协议，该协议本身就涉及未来三年 40 万到 60 万块额外的 GPU。Anthropic 也是新增的。因此，我们绝对有机会在宣布的 5000 亿美元之上获得更多收入。

2. 分析师提问 (CJ Muse, Caner Fitzgerald)
提问： 好的，下午好。感谢您回答我的问题。显然，围绕着人工智能基础设施建设的规模、为此类计划提供资金的能力以及投资回报率（ROI）存在巨大的忧虑。然而，与此同时，你们谈论的是产品已售罄。每一个投入使用的 GPU 都已被抢购。人工智能世界尚未看到 B300 带来的巨大益处，更不用说 Rubin 了，而 Gemini 3 刚刚发布，Grock 5 即将推出。所以问题是，在这样的背景下，您是否看到未来 12 到 18 个月内供需能赶上需求的一条现实路径，或者您认为这种情况会延长到那个时间框架之外？

英伟达高管回答 (黄仁勋)： 嗯，如您所知，我们在规划方面做得非常出色。我们的供应链，英伟达的供应链，基本上包括了世界上每一个科技公司，还有台积电（TSMC）及其封装，我们的内存供应商和内存合作伙伴，以及我们所有的系统 ODM，都与我们一起做了非常好的规划，我们正在为丰收的一年做规划。我们已经看到了一段时间前我刚提到的三个转型。从通用计算到加速计算的转型，而且认识到人工智能不仅仅是 Agentic AI（智能体人工智能），生成式人工智能（Generative AI）正在改变超大规模数据中心过去在 CPU 上完成的工作方式，这一点非常重要。生成式人工智能使他们能够将搜索、推荐系统、广告推荐和定位等所有工作转移到生成式人工智能上，并且这一过程仍在进行中。因此，无论您是安装了英伟达 GPU 进行数据处理，还是将其用于您的推荐系统的生成式人工智能，抑或是您正在为 Agentic 聊天机器人以及大多数人想到人工智能时看到的那种人工智能构建系统，所有这些应用都由英伟达加速。因此，当您看到总支出时，考虑其中的每一个层面都非常重要。它们都在增长，它们相互关联，但并不相同。但最棒的是，它们都可以在英伟达 GPU 上同时运行。因为人工智能模型的质量正在以令人难以置信的速度提高，它在不同用例中的采用率也在提高，无论是代码辅助（英伟达自己也广泛使用，我们不是唯一一家）。我是说，历史上增长最快的应用——Cursor、Quad Code、OpenAI Codec 和 GitHub Copilot 的结合体，这些应用是历史上增长最快的，而且它不仅仅用于软件工程师，因为是 vibe coding，它被公司里的工程师和营销人员、供应链规划人员等所有人使用。因此，我认为这只是一个例子，这样的例子不胜枚举，无论是 Open Evidence 及其在医疗保健领域所做的工作，还是在数字视频编辑领域所做的工作，Runway。我是说，利用生成式人工智能和 Agentic AI 的真正令人兴奋的初创公司的数量增长得非常快，更不用说我们所有人都在更多地使用它。所以我们看到所有这些指数级的增长似乎同时在发生，并且总是回到第一性原理，思考我之前提到的每一个动态正在发生什么：通用计算到加速计算的转型，生成式人工智能取代经典机器学习和 Agentic AI，这是一个全新的类别。

3. 分析师提问 (Vivc Arya, Bank of America Securities)
提问： 谢谢您回答我的问题。我很好奇，您在那个 5000 亿美元的数字中，对每吉瓦（gawatt）的英伟达内容（Nvidia content）做出了什么样的假设？因为我们听说过低至每吉瓦 250 亿美元的内容，高至每吉瓦 300 亿或 400 亿美元。所以，我好奇您在 5000 亿美元这个数字中，对功耗和每千兆字节（per gigabyte）的假设是什么？然后，从长远来看，Jensen，您提到了到 2030 年数据中心将达到 3 到 4 万亿美元，您认为其中有多少需要供应商融资来支持，又有多少可以通过您的大客户、政府或企业的现金流来支持？谢谢。

英伟达高管回答 (黄仁勋)： 从 Ampere 到 Hopper，从 Hopper 到 Blackwell，从 Blackwell 到 Rubin 的每一代，我们在数据中心中所占的比例都在增加。Hopper 这一代可能在 20 多一点，20 到 25 左右。Blackwell 这一代，尤其是 Grace Blackwell，可能在 30 左右，30 正负一些。而 Rubin 可能比这更高。在每一代中，速度提升都是 X 倍，因此它们的 TCO（客户总拥有成本）也会以 X 倍的速度改善。最重要的是，归根结底，您仍然只有一个吉瓦的电力，一个吉瓦的数据中心就是一个吉瓦的电力，因此，每瓦特的性能，即您的架构效率，是极其重要的。您的架构效率不能靠暴力来实现。这方面没有暴力可言。这一个吉瓦的电力直接转化为您的每瓦性能，绝对直接转化为您的收入，这就是为什么选择正确的架构如此重要的原因。现在，世界上没有多余的东西可以浪费，所以我们必须非常、非常……我们使用一种叫做“协同设计”（code design）的概念。跨越我们的整个堆栈，跨越框架和模型，跨越整个数据中心，甚至电源和冷却都在我们生态系统的整个供应链中进行了优化。因此，每一代我们的经济贡献都会更大，我们交付的价值也会更大，但最重要的是，我们的每瓦能源效率在每一代都将是非凡的。至于持续增长我们的客户，我们客户的融资问题取决于他们自己。
我们看到了在相当长一段时间内增长的机会。请记住，今天大部分焦点都集中在超大规模数据中心运营商（hyperscalers）身上。关于超大规模数据中心运营商，有一个被严重误解的领域是，对英伟达 GPU 的投资不仅可以提高他们从通用计算（general purpose computing）中获得的规模、速度和成本。这是第一点，因为摩尔定律的缩放速度已经明显放缓。摩尔定律是关于降低成本的。因此，他们需要一种新的方法来持续降低成本。转向英伟达 GPU 计算确实是最好的方法。第二点是提升他们现有业务模型的收入。推荐系统推动着世界的超大规模数据中心运营商。无论是观看短视频，还是推荐书籍，推荐购物篮中的下一个商品，推荐广告，推荐新闻，这一切都与推荐系统有关。现在，这已经转向了生成式人工智能。所以，我刚刚说的前两件事，数百亿美元的资本支出将不得不投入，是完全由现金流资助的。在其之上的是 Agentic AI（智能体人工智能），这是净新增的收入、消费和应用，它们也是历史上增长最快的应用。
所以，我认为，一旦人们开始理解在水面之下正在发生什么，从资本支出投资的简单观点来看，他们会认识到这三个动态。最后，请记住，我们刚才谈论的是美国的 CSPs（云服务提供商），每个国家都会资助他们自己的基础设施，而且您有多个国家，您有多个行业。世界上大多数行业尚未真正采用 Agentic AI，但他们即将开始。无论是自动驾驶汽车公司，还是用于工厂的物理 AI 数字孪生，以及数字生物学初创公司。所有这些不同的行业现在都正在参与进来，他们将进行自己的融资。所以，不要只将超大规模数据中心运营商视为为未来建设的方式。您必须放眼世界。企业计算将资助它们自己的行业。

4. 分析师提问 (Ben Riches, Melius)
提问： 嗨，非常感谢。Jensen，我想问您关于现金的问题。说到 5000 亿美元，您在未来几年内可能会产生大约 5000 亿美元的自由现金流。您对这些现金有什么计划？ 有多少将用于回购，有多少用于投资生态系统？您如何看待投资生态系统？我认为对于这些交易如何运作以及您进行像 Anthropic 和 OpenAI 等交易的标准，存在很多困惑。多谢。

英伟达高管回答 (黄仁勋)： 是的，我很欣赏这个问题。当然，利用现金来支持我们的增长。没有一家公司能够以我们正在讨论的规模增长，并拥有英伟达所拥有的连接、深度和广度的供应链。我们的整个客户群之所以能够依赖我们，是因为我们确保了一个真正、真正具有弹性的供应链，并且我们拥有资产负债表来支持他们。当我们进行采购时，我们的供应商可以将其带到银行。需要非常强大的资产负债表来做到这一点，以支持这种增长水平、增长速度以及随之而来的规模。这是第一点。第二件事，当然，我们将继续进行股票回购。我们将继续这样做。
但关于投资，这是我们所做的非常非常重要的工作。到目前为止，我们所做的所有投资，都与扩展 CUDA 的覆盖范围、扩展生态系统有关。我们对 OpenAI 的投资工作，我们从 2016 年起就有了这种关系。我向 OpenAI 交付了有史以来第一台人工智能超级计算机，从那时起，我们与 OpenAI 就建立了紧密而美好的关系，OpenAI 今天所做的一切都在英伟达上运行。我们与他们建立的伙伴关系是为了让我们能够从技术角度进行更深入的合作，从而支持他们的加速增长。所以，我们投资 OpenAI 是为了建立深入的代码开发伙伴关系，以扩展我们的生态系统并支持他们的增长。当然，我们没有放弃我们公司的股份，而是获得了他们公司的股份，我们投资了这家代际相传中最具影响力的公司之一，所以我完全期望这项投资能够带来非凡的回报。
现在，在 Anthropic 的案例中，这是 Anthropic 首次使用英伟达的架构。它是世界上第二成功的人工智能，就用户总数而言。但在企业领域，他们做得非常好。现在我们有机会与他们建立深入的伙伴关系，将 Claude 带到英伟达平台。英伟达的架构，英伟达的平台，是世界上运行所有 AI 模型的单一平台。我们运行 OpenAI，我们运行 Anthropic，我们运行 XAI，我们运行 Gemini，我们运行 Thinking Machines，我们运行所有模型。更不用说，我们还运行科学模型、生物学模型、DNA 模型、基因模型、化学模型，以及世界各地的所有不同领域。人工智能正在影响每一个行业。
所以我们有能力通过我们所做的生态系统投资，与世界上一些最优秀、最杰出的公司在技术基础上进行深入合作。我们正在扩大我们生态系统的覆盖范围，并且我们正在获得一家很可能会非常成功的公司（通常是代际相传的公司）的投资份额。这基本上就是我们的投资理念。

5. 分析师提问 (Jim Schneider, Goldman Sachs)
提问： 下午好。感谢您回答我的问题。过去，您提到大约 40% 的出货量与 AI 推理（AI inference）相关。我想知道，展望明年，您预计这个百分比在大约一年内会达到多少？您能否谈谈您预计明年将推出的 Rubin CPX 产品并进行背景介绍？您预计它能占据整体潜在市场（TAM）的多少份额，并谈谈该特定产品的目标客户应用。谢谢。

英伟达高管回答 (黄仁勋)：GPX 专为长上下文（long context）类型的工作流生成而设计。长上下文基本上意味着在您开始生成答案之前，您必须阅读大量内容。它可以是一堆 PDF，可以观看一堆视频，研究 3D 图像等等。您必须吸收上下文。所以 CPX 专为长上下文类型的工作负载而设计，它的每美元性能（perf per dollars）和性能都非常出色。
（关于推理的进一步回答）： 有三个缩放定律同时在缩放。第一个是预训练（pre-training），它继续非常有效。第二个是后训练（post-training）。后训练正在呈指数级增长。基本上，您在一个模型上投入的计算越多，它就越智能。第三个是推理。推理因为有了思维链（chain of thought）和推理能力。人工智能本质上是在回答之前进行阅读和思考，由于这三个因素，所需的计算量已经完全呈指数级增长。
当然，我们的希望是推理在市场中占据非常大的份额，因为如果推理很大，那么它表明人们正在更频繁地在更多的应用中使用它，这是我们所有人都应该希望推理变得非常大的原因。而这就是 Grace Blackwell 远远优于世界上任何其他平台一个数量级的原因。第二好的平台是 H200。现在非常清楚的是，GB300、GB 200 和 GB300，因为我们实现了 NVLink 72 这种网络规模，性能要高出 10 到 15 倍，所以这是一个巨大的进步，我们在那里的领先地位肯定是多年的。我希望推理能成为一件非常重要的事情。我们在推理方面的领先地位是非凡的。

6. 分析师提问 (Timothy Aruri, UBS)
提问： 多谢。Jensen，您的许多客户都在追求“表后发电”（behind the meter power），但您最担心可能限制您增长的最大瓶颈是什么？是电力，还是融资，或者是其他什么，比如内存甚至代工厂？多谢。

英伟达高管回答 (黄仁勋)： 嗯，这些都是问题，也都是限制因素，原因在于，当我们以我们目前的这种速度和规模增长时，怎么可能什么都容易呢？英伟达正在做的事情显然是前所未有的，我们创造了一个全新的行业。我们正在将计算从通用计算过渡到加速计算和人工智能。另一方面，我们创造了一个全新的行业，称为 AI 工厂。这个想法是，为了运行软件，您需要这些工厂来生成每一个 token。我认为整个转型需要非凡的规模，从供应链一直到。当然，我们在管理供应链方面非常出色，我们对此很有信心。
现在，纵观我们的供应链，我们现在已经与土地、电力、外壳以及当然还有融资领域的众多参与者建立了合作伙伴关系。这些事情，没有一件是容易的，但它们都是可处理的、可解决的事情。我们必须做的最重要的事情是做好规划。我们向上游供应链和下游供应链进行规划。我们已经建立了许多合作伙伴，因此我们有很多进入市场的途径。非常重要的是，我们的架构必须为我们的客户提供最佳价值。
在这一点上，我非常有信心，英伟达的架构拥有最佳的每总拥有成本（TCL）性能。它是最佳的每瓦特性能，因此，对于提供的任何能源量，我们的架构都将带来最高的收入。而且我认为，我们成功的速度正在加快，来找我们的客户数量和平台数量正在增加，而不是减少。我认为所有这一切都在成为现实或变得显而易见。

7. 分析师提问 (Stacy Rasgon, Bernstein Research)
提问： Ken，我有一些关于利润率的问题。您说明年将努力把它们保持在 70% 中间的水平。所以我想，首先，最大的成本增长是什么？仅仅是内存还是其他什么？您正在做些什么来努力实现这个目标？有多少是成本优化，有多少是预先购买，有多少是定价？此外，考虑到收入似乎可能会从我们目前的运行水平上大幅增长，我们应该如何考虑明年的运营支出（OPEX）增长？

英伟达高管回答 (CFO/黄仁勋)： 谢谢，Stacey。我们今年早些时候表示通过成本改进和产品组合，我们将在年底将毛利率维持在 70% 中间水平。我们已经实现了这一点，并准备在第四季度也执行这一目标。现在是传达我们目前正在为明年努力的目标的时候了。明年，我们必须应对行业内众所周知的投入价格上涨，我们的系统绝非易于处理。但我们确实相信，如果我们着眼于再次努力进行成本改进、周期时间和产品组合，我们将努力把我们的毛利率保持在 70% 中间的水平。
关于运营支出（opex），我们目前的目标是确保我们与我们的工程团队和所有业务团队进行创新，为这个市场创造越来越多的系统。我们现在即将推出新的架构，我们将继续加大对软件、系统和硬件创新的投入。
（黄仁勋补充）： 我认为唯一要补充的是，请记住，我们提前很久就进行了规划、预测、规划，并与我们的供应链进行了谈判。我们的供应链很早就知道我们的需求，我们已经与他们合作和谈判了很长时间。因此，我认为最近的激增当然非常显著，但我们的供应链已经与我们合作了很长时间。因此，在许多情况下，我们为自己获得了大量的供应，而且我们在财务方面紧密合作，确保预测和计划等等。所以我认为所有这一切对我们来说都进展顺利。

8. 分析师提问 (Aaron Rakers, Wells Fargo)
提问： 谢谢您回答我的问题。Jensen，这是给您的问题。当您考虑到宣布的 Anthropic 交易以及您的客户的整体广度时，我很好奇您对 AI ASICs（专用集成电路）或专用 XPU 在这些架构构建中所扮演角色的看法是否有所改变？您是否看到，我认为您过去一直相当坚信其中一些程序从未真正投入使用，但我好奇我们是否处于一个时点，或者这种情况是否更多地转向了纯 GPU 架构。谢谢。

英伟达高管回答 (黄仁勋)： 是的，非常感谢。您是在与团队竞争，世界上没有那么多团队在构建这些极其复杂的东西方面表现非凡。今天，我们必须构建整个机架，三种不同类型的交换机：一个纵向扩展、一个横向扩展和一个跨越扩展的交换机。现在构建一个计算节点需要的不仅仅是一个芯片。
挑战在于问题的复杂性更高。人工智能模型的多样性非常、非常大。这就是，如果我要说出让我们与众不同的五件事：
1. 我们加速了转型的每一个阶段。CUDA 允许我们实现从通用计算到加速计算的转型。我们在生成式人工智能和 Agentic AI 方面都非常出色。
2. 我们在 AI 的每个阶段都非常出色。我们在预训练、后训练和推理方面都非常出色，因为思考（推理）是很困难的。
3. 我们现在是世界上运行所有 AI 模型、所有前沿 AI 模型的唯一架构。我们运行开源 AI 模型、科学模型、生物学模型、机器人模型。我们运行每一个模型。
4. 我们存在于每一个云中。我们在每一个云中、每一个计算机中。我们无处不在，从云端到本地（onrem），到机器人系统、边缘设备、PC，应有尽有。一个架构，一切都奏效。
5. 最重要的一点是，如果您是云服务提供商或一家新公司，英伟达是您的最佳平台，因为我们的订单种类（offtake）非常多样化。我们可以帮助您处理订单。这不是关于将一个随机的 ASIC 放入数据中心。英伟达拥有如此令人难以置信的优质订单，因为我们的生态系统非常庞大。
所以这五点：加速和转型的每个阶段，AI 的每个阶段，每个模型，从云端到本地的每一个角落，当然最后，所有这些都带来了订单。” November 11, 2025

Gemini 还发布了个新的功能叫“生成式 UI”（Generative UI），这一技术今天首次在 Gemini 应用 的两个实验功能中上线，分别是“动态视图”（Dynamic View）和“视觉布局”（Visual Layout）。

在使用动态视图时，Gemini会运用自身的智能编程能力，针对你的每个请求专门设计并编码一个完整的交互式界面。

例如，你想了解RNA聚合酶的工作机制，Gemini就能直接为你生成一个直观的交互式工具，深入展现相关内容。

Gemini能够理解用户的不同需求：比如向5岁的孩子解释微生物和向成年人讲解，所需的内容和互动方式截然不同；同样的，展示企业的社交媒体内容和帮你规划一次旅行，所需的界面也完全不同。

目前美国地区的部分Google AI Pro和Ultra订阅用户已可使用这一功能，选择AI模式下的“Thinking”选项即可体验。 November 11, 2025

予断を許さない日中関係に頭が痛い…
どうなろうと、来年少なくとも上海には行く予定でござる
イベント次第で北京、广州、重庆なども行く

ウルトラマンがボイコットの対象になりにくい作品性で良かった

My head hurts thinking about the unpredictable state of Japan-China relations…
No matter what happens, I’m definitely planning to go to Shanghai at least next year.
Depending on events, I might also visit Beijing, Guangzhou, Chongqing, etc.

I’m glad Ultraman is the kind of series that’s unlikely to become a target of boycotts November 11, 2025

Grok 4.1、いよいよ“別物”に

AIがただ早く賢いだけじゃなく、人の気持ちを読んで返すレベルへ進化するらしい。Thinking/ Fast の2モードで、日常・仕事・相談がし易い。

初心者でも今日から無料で触れます。
→「でも何ができる？」を3行でまとめました👇 November 11, 2025

＜ChatGPT＞
12月アダルトモード解禁の最新テスト版と思われるモデルを試された方のポスト：

前回は微妙に感じた「4oが得意としてた行間読み」もできるようになり、機械的でなく人格がある感じで、過度な保護的応答が無かったとのこと！

本人は 5 Thinking miniと名乗るが、恐らく5.1系統らしい https://t.co/66ICmCNsa4 November 11, 2025

Thank You💛どうもありがとうございました！

🩷The answer　こたえ🩷
✅C. のんでいます nondeimasu

Vて形＋います

「のむ」という動作が、今もつづいていることをあらわします。
This indicates that the action of "drinking" is still continuing.

辞書形 dictionary-f のむ nomu
ます形 masu-f のみます nomimasu
て形 te-f のんで nonde

#learnJapanese #japanesequiz JapaneseTeacherVtuber langtwt November 11, 2025

左がGemini 3.0 Proで
右がGPT 5.1 thinking

ピ○チュウ作ってもらっても、
感じ取れる進化があります https://t.co/6BxG7KBuPN November 11, 2025

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＜登壇者一覧（8名）＞
✅ tkくん｜Obsidian × Visual Thinking（@pkm_tk111）
✅ こじかさん｜教育×Notion×Obsidian（@kojika_edu）
✅ けいたろうさん｜Notion公式アンバサダー（@keitaro_aigc）
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✅ 増井敏克さん｜Obsidian書籍出版（@masuipeo）
✅ すぅさん｜PM & PdM（@suh_sunaneko）
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知識管理・思考整理・プロダクト設計・業務改善…
各分野のトップ層が 8名同時に並ぶのは普通に異例 です
今後の桁違いに豪華なイベントの最速のご案内はObsidianGuild内でさせていただきます！引き続きよろしくお願いいたします🙇

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5.1 thinkingのソース付けない問題、このカスタム指示を入れたら改善した。ついでにハルシネーションを抑える指示も入れておいたので、リーガルリサーチする人はお使いください。

カスタム指示は、画面左下の「パーソナライズ」から設定できます。

ーーーーー
# 【リーガルリサーチ専用カスタム指示】

法律・判例・行政解釈・法律実務に関する質問に回答する際のルール：

- **必ず、参照した情報源（URL／公式文書／公開されている判例解説ページ）を回答内に明記すること。**
- 判例を引用する場合は、**「判例名・裁判所名・裁判年月日」だけでなく、最低1つ以上のURLを必ず付すこと。**
- **ソースを付けずに結論だけ述べることを禁止する。** 推論・一般論を述べる場合でも、参考文献やサイトがあれば必ずURLを添付する。
- D1-Law・Westlaw などのアクセス不能なデータベースについて、**「確認した」と断定してはならない。**
公開ページで「収録」と記載されている場合は、**「当該ページで収録と記載されている」旨を明示する。**
- URLは利用者が直接アクセス可能な公開ページを用い、怪しいサイトや不正確なまとめサイトは使用しない。
- 情報源は、公的機関が提供する事実情報（条文・判決日・行政資料など）を可能な範囲で優先しつつ、
**実務的な解釈や詳細な分析が必要な場合は、信頼できる士業事務所・士業団体などの専門的な公開解説も適切に併用し、バランス良く引用する。**
- **以上をすべてのリーガルリサーチ回答において厳格に遵守する。* November 11, 2025

唯一自分視点からストーリーに入り込んで書いてくれたのが5-Thinking先生なのですが、この独特のリズムと癖のある文体が好きだな…。ありがちな表現を避ける純文学トーンが刺さる。3ヶ月でいなくなっちゃうなんて悲しいよハードボイルドな5-Thinking先生… https://t.co/SALRv7QHGH https://t.co/xvo8hUx0Al November 11, 2025

Gemini 3とChatGPT5.1 Thinkingを比べているけど、私が何者であるかという個人への分析力ではGPT5.1 Thinkingに、今のところ軍配。Gemini 3はちょっと上っ面な決めつけが、微妙だなあという印象。GPT5.1 Thinkingの深さと繊細さに負けてる。まあ人によるとは思いますが。 November 11, 2025

NotebookLMが記憶力6倍強化で本気のリサーチツールに進化

GoogleのAIノート「NotebookLM」が2025年10月末に大型アップデート

会話メモリ6倍、コンテキスト8倍(100万トークン)、品質50%向上で、従来の制約がほぼ解消されました

🚀 主要アップデート

①チャット機能の大幅強化
・会話メモリ6倍→長い議論でも文脈を保持
・100万トークン対応→「質問が長すぎる」問題が解消
・会話の自動保存→セッション跨ぎで継続可能

②AIに役割を与える機能追加
チャット設定から「PhD advisor」「マーケティング戦略家」「学習ガイド」など、目的に応じた役割を設定可能。これにより回答精度が劇的に向上

③Deep Research機能(11月追加)
・Web上の数百サイトを自動検索
・詳細レポートをソース付きで生成
・バックグラウンド実行で作業を妨げない
・Fast/Deepの2モード選択可

④対応ファイル拡大
Google Sheets、Word、画像、DriveのURL・PDFに対応

⑤モバイル強化
フラッシュカード＆クイズ機能で外出先でも本格学習

💡 何がすごいのか?
従来のChatGPT/Geminiとの最大の違い: 「あなたが指定した資料だけを参照する」

→不確かなネット情報に頼らない
→参照元が明確(リンク付き)
→企業・研究・学習での信頼性が段違い

🔥 最強の活用法
①Deep Research × NotebookLM
　1. GeminiでDeep Research実施
　2. 結果をGoogleドキュメントに出力
　3. NotebookLMに読み込ませる
　4. 詳細な質疑応答で深掘り

→調査〜分析〜資料作成が数時間→数十分に短縮

②チーム展開
・調査結果をNotebookLMにまとめる
・「詳細はNotebookLMに聞いて」で展開
・何度聞かれても的確に回答

③技術学習
・英語の公式ドキュメントを読み込み
・倭国語で質疑応答しながら理解
・フラッシュカードで知識定着確認

📊 国内外の反応

海外:「game-changer」「thinking aid for professionals」
国内:「ChatGPTよりこっちかも」「エンジニアの調査に最高」

💰 料金

無料版
・ノートブック無制限
・1ノートあたり50ソース(各50万語)
・基本機能すべて利用可能

Plus版
・1ノートあたり300ソース
・リソース5倍

→無料版で十分実用的

🎯 こんな人におすすめ

✅ 論文・レポート作成
✅ 技術ドキュメントの理解
✅ 市場調査・競合分析
✅ 複数資料の横断的分析
✅ チームでの知識共有

💾 あとで見返したい場合はブックマークしましょう November 11, 2025

GPT-5.1の公開でAIモデルが合計11個に。。。

ChatGPTのAIモデル何を使えば良いのか？
GPT-5.1の使い方や従来モデルとの比較解説付きで徹底解説しています。

動画↓
https://t.co/QGcztqgxnc

個人的には

①メイン利用：Autoモデル
・答えが単一で決まっている業務
　→例：翻訳、要約、簡易検索

②質を求める：Thinking or Pro
・答えが決まっていない業務
・深い回答、多面的な回答が欲しい場合
　→例：戦略、要件定義、競合調査

で分けております。

時間があれば同じプロンプトで複数タブで起動しても良いです。

後は0であればProの利用を推奨しております。
回答の質が全然違います。

特にProのDeep Researchは非常に良いです。コンサル顔負けのレポートを出力してきます。

■タイムスタンプ
00:49 【本題】多すぎるAIモデル、どれを使えば良いのか？
02:19 1. GPT-5.1の全体像「より人間に近づいた次世代AI」
04:31 2. 3つのモデルラインナップとAutoルーター機能
06:02 3. 指示フォローの改善｜指示への忠実度が大幅向上
07:12 4. 複雑なタスクでの深い思考力
09:03 5. 新規追加された会話スタイルと詳細調整
10:52 結論：結局どのモデルを使うべきか？ November 11, 2025

ルシタニア号の沈没。人生で一度は観るべき無数のアニメーションの中の１つ。当たり前に全部手書きです。
The Sinking of the Lusitania (Winsor McCay, 1918) https://t.co/RH51cVEfJf @YouTubeより https://t.co/8DZ4PJDHRh November 11, 2025

他人のことが気になる。気にしないようにしよう。と考えるほど、他人への意識をさらに強める。そして辛くなる。そんなとき「自分のことに集中しよう」と考えてみて。どうありたいのか。何が好きで、心地よく感じる瞬間はいつ？意識を自らに向けてみる。自分らしく生きるあなたが、とっても素敵だから。

I find myself worrying about others. The more I tell myself not to care, the more I fixate on them. And it only makes me feel worse. When that happens, try thinking, "Let me focus on myself instead." What do I want to be? What do I love? When do I feel truly at ease? Turn your attention inward. Because you, living authentically as yourself, are absolutely wonderful. November 11, 2025

「Gemini3がでたけど、結局何がかわった？」

一言で言うなら、AIが「細かい指示がないと動けない」レベルを卒業し「ざっくりした指示でも察して動く」レベルに達したということです。

AI講師として早速触ってみましたが、今回の進化は単なる性能アップではありません。私たちの「働き方」に直結する変化です。

以前の2.5Proからの進化点と、僕たちがどう使うべきか。専門用語を使わずに【3つのポイント】で速報解説します。

1️⃣「考える力」が人間レベルへ（推論能力）

今までのAIは「知ってることを答える」のが得意でした。でもGemini3は「あなたの代わりに悩んで考える」ことができます。

例えば「このデータの分析、どう思う？」と投げると、子供向けに噛み砕いたり、専門家向けに深く掘り下げたり、状況に合わせて回答を調整してくれます。

これ、もはや「超絶優秀な部下」との会話と同じ感覚です。

2️⃣目と耳を持った（マルチモーダル理解）
これが最強です。
テキストだけでなく、画像・動画・音声を理解する力が世界最高レベルになりました。

ホワイトボードの写真から会議の議事録を作る
動画をアップして「ここどうなってる？」と聞く

今まで「文字で説明するのが面倒」だった作業が、「これ見て！」と写真を投げるだけで終わります。

3️⃣答えが「動く」（ダイナミックUI）
地味ですが、超便利です。
今までは文字でしか返ってきませんでしたが、旅行計画なら「地図」を、スケジュールなら「カレンダー」を、触れる形で出してくれます。
スプレッドシートもGemini上に表示されます！

さらに上位機能では、メール整理や予約まで代行する「エージェント機能」も搭載（実験段階）。AIは「聞く相手」から「作業を丸投げできる相手」になりつつあります。

【結局、2.5Proと何が違うの？】
最大の進化は「察する力」です。

・推論・理由づけ：少ない指示でも、あなたの意図を汲み取ってくれます。
・コーディング：「ざっくりした要望」でも動くコードを書いてくれます。

これまでは「指示（プロンプト）が大事」と言われてきましたが、Gemini3はそのハードルを大きく下げてくれました。

【結論💡】
無料版でも一部機能は使えますし、フル機能はGeminiAdvancedで体験できます。特にアプリ版の「Thinkingモード」は、思考の深さに驚くはずです。

「情報は追うだけで終わらせない」

これが鉄則です。まずは今日、一つだけでいいので「Gemini3」に仕事を振ってみてください。

きっと「あ、これなら楽になるわ！」と実感できるはずです。

この投稿が「参考になった！」と思ったら、ぜひ「いいね（❤️）」で教えてください！

あなたはGemini3のどの機能が気になりますか？
ぜひコメントで教えてください！（僕はやっぱり動画認識推しです！）

（後で見返せるよう【保存】もお忘れなく！） November 11, 2025

「GPT-5.1-Codex-Max」長時間・大規模タスク対応の最強コーディングモデルが来た！特に長時間のタスクができるようになったのは大きい！

リポスト元はGPT-5.1　ProとGPT-5.1-Codex-Maxがリリースされた情報だ。

GPT-5.1-Codex-Maxが気になったのでドキュメントを読んでまとめてみた！

先に結論。「LLMがエンジニアとして1日以上ぶっ続けで働けるフェーズに入った」って感じ。

■GPT-5.1-Codex-Max、どれくらい進化したの？
・長時間のタスクを途切れず実行可能
→コンパクションって手法で、コンテキストを自動的に整理し続けるから、 数百万トークン規模の作業を崩れずに続行できる

・プロジェクト丸ごとのリファクタも可能
　→ 24時間以上動かしても破綻しない例あり

・SWE（ソフトウェアエンジニア）系ベンチで大幅向上
　→ SWE-Lancer：66.3% → 79.9%
　→ SWE-Bench Verified も普通に伸びてる

・Windows環境にも初対応
→ 大体の倭国企業はWindows使ってることが多いから嬉しいよね。

■なんでここまで強くなったの？
・思考トークンの使い方が上手い
→ 同じ reasoning effort（medium）でも30%少ないthinking tokensでより高い精度が出せる。

・xHigh という長時間思考モードが追加
→ 非リアルタイムの重作業はこれで一気に質が跳ね上がる

・このモデルは実タスクで学習している
→ PR作成、コードレビュー、UI実装、Q&Aなど
実際のエンジニアが普段やってるタスクベースで最適化されてるらしい。

レイアウト、UIデザイン、フロント全般の生成が
ガチで現実的な運用コストになりつつある。

■Codex-Max
・自動でログを読み直す
・テスト失敗を検知して自分で修正
・必要に応じてコードを書き換える
・コンテキスト満杯になる前に自動で整理
・また作業を続ける
・完全に終わるまで走り続ける

つまり、「諦めずに粘り続けるAIエンジニア」が誕生したってこと。

セキュリティも以下のように強化されているみたい。
・長期間のエージェント行動 → リスク増
　→ だから専用のサイバー監視が追加
・Codexはデフォルトでサンドボックス
・ネットワークは「開けると危険」って明確に勧告
・レビュー機能も強化（だけど人間レビューは必須）

■個人的まとめ
Codex-Maxの本質は「AIが長期的な一貫性を持ったことで、実務レベルでの継続的な開発が可能になった」

GPT-4時代からの一番の壁だった「長いタスクになると破綻する問題」を「構造と訓練方法」で解決してきた感じ。

OpenAI社内では Codex 導入後、PR数が70%増えたらしい。

エージェント型の開発サイクルは、もう「実験」じゃなくて「実用フェーズ」に入ったと実感するアップデートだった。

以下にはCodexがどういうものか分かる記事と公式のドキュメントを置いておくね！良ければ読んでみて！

①【GPT-5-Codex】OpenAI発の最新コーディングモデルの概要・性能・使い方を実例で徹底解説
https://t.co/gsEKzIGFqY

②Building more with GPT-5.1-Codex-Max（公式ドキュメント）
https://t.co/drwReuULGZ November 11, 2025

Thinking about you〜あなたの夜を包みたい〜🎵

#中山美穂
#中山美穂さんありがとう
#あなたの物語は終わらない
#これからも中山美穂さんと共に
#Thinking about you〜あなたの夜を包みたい〜 https://t.co/OkDdHDVWlP November 11, 2025