Cursor 给出了他们对 Coding 未来的展望：

数十年来，将想法转化为软件需要学习编程语言的语法、框架、部署流程，以及无数与创意本身无关的技术细节。

借助 Cursor，我们终于迈向一个构思与现实之间距离归零的世界。

下面这个时间线将以独特的视角来从当时的现在去看编程的未来：👇

- 1837 年，艾达·洛芙莱斯与查尔斯·巴贝奇发明了分析机
- 1936 年，艾伦·图灵发明了计算机器与智能
- 1943 年，Warren McCulloch & Walter Pitts 发表了：A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity 神经活动中内在思想的逻辑演
- 1958 年，John McCarthy  发明了 Lisp 语言
- 1960 年，J.C.R. Licklider  发表 Man-Computer Symbiosis  人机共生
- 1968 年，Douglas Engelbart  发表 Mother of All Demos
- 1969 年，Ken Thompson & Dennis Ritchie 肯·汤普森与丹尼斯·里奇 发布了 Unix
- 1980 年，Alan Kay & team 发明了 Smalltalk（一种面向对象的编程语言）
- 1984 年，Steve Jobs & team 发布了 Macintosh  麦金塔电脑（Macintosh）
- 1986 年，David Rumelhart, Geoffrey Hinton, Ronald Williams 发表了
Learning Representations by Back-Propagating Errors 通过反向传播误差学习表征
- 1987 年，Bill Atkinson  发明了 HyperCard 
- 1989 年，Tim Berners-Lee  发布了 WWW  万维网
- 1991 年，Guido van Rossum 发布了 Python
- 1995 年，Brendan Eich  发布了 JavaScript
- 2005 年，Linus Torvalds  发布了 Git
- 2006 年，Amazon  发布上线了
AWS, EC2 & S3 弹性计算云与简单存储服务
- 2007 年，Steve Jobs & team 发布了 iPhone
- 2012 年，Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton 发布了 AlexNet
- 2015 年，Microsoft  微软发布了 Visual Studio Code
- 2017 年，瓦萨尼等人发表论文：Attention Is All You Need 注意力就是一切
- 2022 年，OpenAI 发布了 ChatGPT
- 2023 年，Cursor 开启了人工智能编码新方式
- 2025 年

我们要创造什么？

https://t.co/eOsMCkxYLX
#cursor #thefutureofcoding November 11, 2025

パワクGUIの出力するコードも、AIで良くなるかとおもったけどならないので、今後もポンコツコードを生成するんでしょうね。あんなのは使い捨てコードです。それで良い場合はいいのですが、ちょっとだけ勉強してAIに書いてもらったMを詳細エディタに貼り付けて修正するのが最高効率でしょう。 November 11, 2025

そうなのよ。構造化した文書書こうとすると途端に辛みが凄いのよ。
TeXがいいけど、まぁなんならXML混在で記述出来ると嬉しいのかなあ。Word的なことになると、あのGUIオンリーは辛いのよなあ。
もうみんなMarmaidにせよMarpにせよ、思い通りにならないのは諦めてんでしょうけど、構造がないのはね。 https://t.co/VXo2lZSJSN November 11, 2025

📕【Google AI猛攻の全貌】Gemini 3が示した「逆襲」の内幕——業界の空気が変わった瞬間

「AIはOpenAIが独走している」

そう思っていた人に、今すぐ読んでほしい

11月、業界の空気が一変しました。

Googleが本気を出した。OpenAIのアルトマンCEOが社内で「経済的逆風に備えよ」と警告を発した。3年間毎日ChatGPTを使っていたSalesforce CEOが「もう戻れない」と呟いた。

何が起きているのか？

このポストでは、各キーパーソンの発言原文を追いながら、Gemini 3の技術的ブレークスルー、GoogleのTPU戦略、そしてOpenAI内部の危機感まで、一連の流れを時系列で整理しました。

AI業界の大きな転換点を、このポスト1本で把握できます。

2022年冬、ChatGPTが世界を変えた瞬間を覚えているでしょうか。

まるでSFが現実になったかのように、数億人が魅了された。OpenAIのサム・アルトマンCEOは「AIの民主化」を掲げ、業界の最前線を走り続けてきた。

でも、その裏で静かに牙を研ぐ巨人がいました。

Googleです。
(もうここ数日Nano Banana ProやNotebookLM、Gemini 3の圧倒的進化を皆さんも肌で感じているはず)

2025年11月18日、Google DeepMindが投稿したスレッドで、業界の空気が一変しました。

「これがGemini 3です。学び、創り、計画する——あらゆることを支援する、私たちの最も知的なモデル。最先端の推論能力、世界最高水準のマルチモーダル理解、そして新しいエージェント型コーディング体験を実現します」

LMArena、WebDev Arenaでトップ獲得。PhDレベルの推論。長期計画タスクで首位。

これは単なる製品ローンチではなかった。GoogleのAI戦略の『集大成』だったんです。

■ 革新の秘密は、驚くほどシンプルだった

DeepMindのVP、Oriol Vinyals氏がその秘密を明かしました。

「Gemini 3の秘密？シンプルです。事前学習と事後学習の改善🤯」

「事前学習について：『スケーリングは終わった』という通説がありますよね。NeurIPS 2025の講演でも議論しましたが、チームは劇的な飛躍を達成しました。2.5から3.0への差は、私たちが見てきた中で最大級。壁なんて見えません！」

「事後学習について：まだ完全な未開拓地です。アルゴリズムの進歩と改善の余地は大きく、3.0も例外ではありませんでした」

「スケーリングは限界」という通説を真っ向から否定。

事前学習と事後学習、この両輪の改善。
言われてみればシンプル。でも、それを実行できたのが巨大資本と技術を持つGoogleだったという事実が重いんですよね。

■ AI界のレジェンドが見せた「驚愕」の反応

OpenAI創業メンバーで、TeslaのAIディレクターを務めたAndrej Karpathy氏。

彼がGemini 3の教育応用デモを見て、こう呟いた。

「Gemini Nano Banana Proは、試験問題のページ画像の『中で』問題を解けます。落書きや図表があっても。ChatGPTはほぼ正解でしたが、Se₂P₂は『二セレン化二リン』とすべきところと、スペルミスがありました」

手書きの試験問題ページに、落書きや図表を交えながら、AIが直接解答を書き込む。

ChatGPTは命名法で一部ミス。Geminiは完璧だった。

さらにKarpathy氏は続けた。

「私の以前の投稿で言った『テキストでLLMと話すのは、DOSターミナルに入力するようなもので、GUIがまだ発明されていない状態』という話の延長線上にあると思います。GUIとは、インテリジェントキャンバスなんです」

テキストプロンプトの時代から、『インテリジェントキャンバス』の時代へ——。

このデモに対して、Yuchen Jin氏は「従来の教育は終わりました」と呟き、Paolo Perazzo氏は「手書きの文字まで再現している！」と驚嘆した。

正直、私もこれを見たとき鳥肌が立ちました。マルチモーダルの可能性がここまで来たのかと。

■ Salesforce CEO、3年間のChatGPTユーザーの率直な感想

ここで印象的な発言が飛び出します。

Salesforce CEOのMarc Benioff氏。

「マジか。3年間、毎日ChatGPTを使ってきた。今日Gemini 3を2時間使った。もう戻れない」

「この飛躍は尋常じゃない——推論、速度、画像、動画...すべてがよりシャープで速い。世界がまた変わった気がする」

この発言は14,000以上のいいねを集めた。WordPress創業者のMatt Mullenweg氏は「これはステップ関数的な進化だ。しかも自社製チップで学習している。Googleを侮るな」と応じた。

ただ、この投稿には批判的な声もあった。「その文章、ChatGPTで書いたでしょ？」という皮肉や、「露骨なマーケティングでは？」という指摘も。

私個人としては、両面あると思っています。
Benioff氏の感動は本物だったんでしょう。でも、このタイミングでの発言がGoogleにとって強力なPRになったのも事実。そこは冷静に見ておきたいところです。

■ OpenAI内部の空気——アルトマンCEOの危機感

Googleの猛攻に、OpenAIのサム・アルトマンCEOも危機感を示しました。

The Informationの独占報道によると——

「独占：OpenAIのサム・アルトマンCEOは、復活したGoogleに『追いつく』ための『経済的逆風』に備えていると語った」

記事によると、アルトマンは社内メモで「厳しい空気」と「一時的な経済的逆風」を警告。

さらに続報では——

「GoogleのGemini 3のブレークスルーがOpenAIを懸念させている。サム・アルトマンCEOは研究者たちに『厳しい空気』と『一時的な経済的逆風』に備えるよう伝えた」

何が課題なのか？

GoogleのTPU（自社製AIチップ）によるコスト優位です。

OpenAIはNVIDIAのGPUに依存している。Googleは自社でチップを作れる。この構造的な差が、中長期で効いてくる可能性がある。

■ GoogleはNVIDIAに依存しない——これが本当の強み

AIアナリストのCarlos E. Perez氏が、この構造を鋭く分析しました。

「みんなGoogleがGemini 3の価格をゼロにすると思っている。自社チップ（TPU）が安いから。でもゲーム理論で分析すると、逆なんです。GoogleにはAIを『高く保つ』インセンティブが最も強い。これが罠です」

Googleの内部コストはOpenAIの半分以下と言われている。

でも、検索広告の2000億ドル規模の収益を守るため、AIを安売りしない。プレミアムモデルは高値で維持し、低価格のFlash版で競合を削ぐ戦略。

つまり、Googleは「コストが安いから安く売る」のではなく、「コストが安いからこそ余裕を持って戦略的に価格設定できる」。

この視点、私はかなり重要だと思っています。単純な「安くなる→民主化」という話ではない。

■ そしてMetaまでもがGoogleのチップに注目

業界再編を象徴するニュースがこれです。

「Google Cloudは、2027年からMetaのデータセンターにTPUを導入する数十億ドル規模の契約について、進んだ交渉を行っている。The Informationの報道では、TPUの普及拡大によりGoogleがNVIDIAの年間売上の最大10%を獲得できる可能性があるとも」

Zuckerberg率いるMetaが、GoogleのTPU導入を検討している。

あるユーザーは「Sundarには壮大な計画がある。独占ってどういうものか知っていると思っていただろう？ 待っていろ...」とコメントした。

NVIDIAの独占が揺らぎ、AIインフラの勢力図が変わりつつある。

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■ この流れをどう見るか

Gemini 3の登場で、AI業界の競争環境は明らかに変化しました。

Googleの強みを整理すると——

・事前学習と事後学習の両輪での劇的改善
・自社製TPUによるコスト優位
・マルチモーダル理解での新しい体験
・MetaのTPU検討に見る業界への影響力

一方、OpenAIの課題として指摘されているのは——

・NVIDIA依存によるコスト構造
・Googleのインフラ優位への対応
・「経済的逆風」への備え

ただ、これでOpenAIが終わるとは私は思っていません。

むしろ、競争が激化することで、両社がより良いものを出してくる可能性が高い。ユーザーにとっては良い流れだと思います。

私がこの一連の動きで感じたのは、『インフラを持つ者の強さ』という、テック業界の根本原則が改めて浮き彫りになったということ。

2025年の冬、Googleが本気を見せた。

OpenAIがどう応えるか。

この競争の行方、引き続き追いかけていきます。

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※この挿絵はポスト内容をNotebookLMに投げてインフォグラフィック化しました。デザインを再現したい人もリプ欄を確認してください November 11, 2025