サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」

OpenAIが“追う側”へ
サム・アルトマン内部メモが暴露した、AIレースの転換点まとめ

今話題のThe Informationの記事の要約。面白いので是非見て欲しい。

【1. Googleの逆襲】
・Googleは“事前学習スケーリング”の難題を突破
・Gemini 3.0 Pro が GPT-5.1 を超える結果に
・研究者も「事前学習が復活したのは衝撃」とコメント

【2. OpenAIが直面した“巨大モデルの壁”】
・OpenAIのノウハウは小〜中規模では成功
　→ しかし巨大化（GPT-4.5/5級）すると調整が崩壊
・GPT-4.5はその“失敗作”だった（内部リーク情報）

【3. 一時的に事前学習から撤退 → 推論モデルへ逃避】
・OpenAIは問題回避のため Reasoning 特化に全振り
・その結果、基盤モデルが数ヶ月停滞
　→ その間に Google が一気に前へ

【4. アルトマンが語った今後の勝負所】
・OpenAIは事前学習を“ゼロから作り直す”
　→ 新モデル「Shallotpeat」を開発中（内部コード名）
・技術的に野心的な賭け：
　① 事前学習プロセスの完全再構築
　② AIがAIの訓練データを生成する合成データ戦略
　③ 強化学習の抜本的強化
　④ “AIでAI研究を自動化する”方針への深いコミット

【5. アルトマンの本音（メモより）】
「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」
「だが我々は耐えられる企業力がある」
「研究チームは“真のスーパーインテリジェンス”に集中し続けよ」

【6. 今が歴史的ターニングポイント】
・2024まで：OpenAIが先行
・2025：Googleが事前学習突破で逆転
・今後数ヶ月：Google優位が続く可能性
・2026：OpenAIがShallotpeatで巻き返せるかが勝負

────────────────────────

■ 結論
いま世界は、初めて
「OpenAIがGoogleを追うフェーズ」
に突入した。

そしてアルトマン自身が強い危機感を持っていることが、今回の内部メモから明確になった。

https://t.co/th2N8AnFLp November 11, 2025

▼Google vs OpenAIの現状をわかりやすく解説します

⬛︎前提）AIモデルには大きく 2つの能力があり、現在それぞれのポジショニングは以下。
✔Google：辞書を読む能力（事前学習）
→膨大なデータを読ませて、知識の土台を作ること。書籍、論文、Webページ、コード、画像/動画、これらを兆単位のトークンでぶっ込む。
※AIの性能の7〜8割はここで決まると言われている現在。

✔OpenAI：考える能力（推論）
→知識を基に、答えを出すこと。言わば理解力･思考力。因果関係を考える、文章を要約する、論理的に推理する、計画を立てる等

⬛︎サム･アルトマン氏が言っていること
・Googleが「事前学習」で一歩リード。対してOpenAIは「推論」特化の賭けに全振りしつつ、事前学習のバグ修正にも全力を尽くす。短期的には逆風が吹くかもしれないが、長期的は“AIがAIを作る”勝負が正念場。OpenAIはそこで勝つ。

⬛︎そこで出てくるのが「シャロットピート（Shallotpeat）」
→次世代のOpenAIの大型モデルの内部コードネーム。概要としては、事前学習のバグを修正すること。つまり、“短期でGoogleに追いつくための応急処置”。
※ただし「推論」の強みは残す、むしろ本当の勝負所はそっちだと考えている。

⬛︎なぜ「推論」？
→推論モデルこそ、AI自ら“訓練用の学習データ”を生成できると考えているから。つまり 「AIがAIを訓練する」という完全自動化への賭け。もしこれが実現できれば、事前学習つまりは人間データに依存せず超スケール化が可能になる。即ち、“スーパーインテリジェンス(超知能)”へ直結する可能性を秘めている。

⬛︎まとめ
→Googleの「事前学習モデル」に対して、OpenAIは「別の次元の勝負」を仕掛けようとしている。

*****
おもろいなぁ。 November 11, 2025

▼Google vs OpenAIの現状をわかりやすく解説します

⬛︎前提）AIモデルには大きく 2つの能力があり、現在それぞれのポジショニングは以下。
✔Google：辞書を読む能力（事前学習）
→膨大なデータを読ませて、知識の土台を作ること。書籍、論文、Webページ、コード、画像/動画、これらを兆単位のトークンでぶっ込む。
※AIの性能の7〜8割はここで決まると言われている現在。

✔OpenAI：考える能力（推論）
→知識を基に、答えを出すこと。言わば理解力･思考力。因果関係を考える、文章を要約する、論理的に推理する、計画を立てる等

⬛︎サム･アルトマン氏が言っていること
・Googleが「事前学習」で一歩リード。対してOpenAIは「推論」特化の賭けに全振りしつつ、事前学習のバグ修正にも全力を尽くす。短期的には逆風が吹くかもしれないが、長期的は“AIがAIを作る”勝負が正念場。OpenAIはそこで勝つ。

⬛︎そこで出てくるのが「シャロットピート（Shallotpeat）」
→次世代のOpenAIの大型モデルの内部コードネーム。概要としては、事前学習のバグを修正すること。つまり、“短期でGoogleに追いつくための応急処置”。
※ただし「推論」の強みは残す、むしろ本当の勝負所はそっちだと考えている。

⬛︎なぜ「推論」？
→推論モデルこそ、AI自ら“訓練用の学習データ”を生成できると考えているから。つまり 「AIがAIを訓練する」という完全自動化への賭け。もしこれが実現できれば、事前学習つまりは人間データに依存せず超スケール化が可能になる。即ち、“スーパーインテリジェンス(超知能)”へ直結する可能性を秘めている。

⬛︎まとめ
→Googleが「事前学習モデル」に対して、OpenAIは「別の次元の勝負」を仕掛けようとしている。

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おもろいなぁ。 November 11, 2025

▼Google vs OpenAIの現状をわかりやすく解説します

⬛︎前提）AIモデルには大きく 2つの能力があり、現在それぞれのポジショニングは以下。
✔Google：辞書を読む能力（事前学習）
→膨大なデータを読ませて、知識の土台を作ること。書籍、論文、Webページ、コード、画像/動画、これらを兆単位のトークンでぶっ込む。
※AIの性能の7〜8割はここで決まると言われている現在。

✔OpenAI：考える能力（推論）
→知識を基に、答えを出すこと。言わば理解力･思考力。因果関係を考える、文章を要約する、論理的に推理する、計画を立てる等

⬛︎サム･アルトマン氏が言っていること
・Googleが「事前学習」で一歩リード。対してOpenAIは「推論」特化の賭けに全振りしつつ、事前学習のバグ修正にも全力を尽くす。短期的には逆風が吹くかもしれないが、長期的は“AIがAIを作る”勝負が正念場。OpenAIはそこで勝つ。

⬛︎そこで出てくるのが「シャロットピート（Shallotpeat）」
→次世代のOpenAIの大型モデルの内部コードネーム。概要としては、事前学習のバグを修正すること。つまり、“短期でGoogleに追いつくための応急処置”。
※ただし「推論」の強みは残す、むしろ本当の勝負所はそっちだと考えている。

⬛︎なぜ「推論」？
→推論モデルこそ、AI自ら“訓練用の学習データ”を生成できると考えているから。つまり 「AIがAIを訓練する」という完全自動化への賭け。もしこれが実現できれば、事前学習つまりは人間データに依存せず、超スケール化が可能になる。即ち、“スーパーインテリジェンス(超知能)”へ直結する可能性を秘めている。

⬛︎まとめ
→Googleが「事前学習モデル」に対して、OpenAIは「別の次元の勝負」を仕掛けようとしている。

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おもろいなぁ。 November 11, 2025

▼Google vs OpenAIの現状をわかりやすく解説します

⬛︎前提）AIモデルには大きく 2つの能力があり、現在それぞれのポジショニングは以下。
✔Google：辞書を読む能力（事前学習）
→膨大なデータを読ませて、知識の土台を作ること。書籍、論文、Webページ、コード、画像/動画、これらを兆単位のトークンでぶっ込む。
※AIの性能の7〜8割はここで決まると言われている現在。

✔OpenAI：考える能力（推論）
→知識を基に、答えを出すこと。言わば理解力･思考力。因果関係を考える、文章を要約する、論理的に推理する、計画を立てる等

⬛︎サム･アルトマン氏が言っていること
・Googleが「事前学習」で一歩リード。対してOpenAIは「推論」特化の賭けに全振りしつつ、事前学習のバグ修正に全力を尽くす。短期的には逆風だが、長期的は“AIがAIを作る”勝負が正念場。OpenAIはそこで勝つ。

⬛︎そこで出てくるのが「シャロットピート（Shallotpeat）」
→次世代のOpenAIの大型モデルの内部コードネーム。概要としては、事前学習のバグを修正すること。つまり、“短期でGoogleに追いつくための応急処置”。
※ただし「推論」の強みは残す、むしろ本当の勝負所はそっちだと考えている。

⬛︎なぜ「推論」？
→推論モデルこそ、AI自ら“訓練用の学習データ”を生成できると考えているから。つまり 「AIがAIを訓練する」という完全自動化への賭け。もしこれが実現できれば、事前学習つまりは人間データに依存せず、超スケール化が可能になる。即ち、“スーパーインテリジェンス(超知能)”へ直結する可能性を秘めている。

⬛︎まとめ
→Googleが「事前学習モデル」に対して、OpenAIは「別の次元の勝負」を仕掛けようとしている。

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おもろいなぁ。 November 11, 2025

▼Google vs OpenAIの現状をわかりやすく解説します

⬛︎前提）AIモデルには大きく 2つのフェーズがあり、現在それぞれのポジショニングは以下。
✔Google：辞書を読む能力（事前学習）
→膨大なデータを読ませて、知識の土台を作ること。書籍、論文、Webページ、コード、画像/動画、これらを兆単位のトークンでぶっ込む。
※AIの性能の7〜8割はここで決まると言われている現在。

✔OpenAI：考える能力（推論）
→知識を基に、答えを出すこと。言わば理解力･思考力。因果関係を考える、文章を要約する、論理的に推理する、計画を立てる等

⬛︎サム･アルトマン氏が言っていること
・Googleが「事前学習」で一歩リード。対してOpenAIは「推論」特化の賭けに全振りしつつ、事前学習のバグ修正に全力を尽くす。短期的には逆風だが、長期的は“AIがAIを作る”勝負が正念場。OpenAIはそこで勝つ。

⬛︎そこで出てくるのが「シャロットピート（Shallotpeat）」
→次世代のOpenAIの大型モデルの内部コードネーム。概要としては、事前学習のバグを修正すること。つまり、“短期でGoogleに追いつくための応急処置”。
※ただし「推論」の強みは残す、むしろ本当の勝負所はそっちだと考えている。

⬛︎なぜ「推論」？
→推論モデルこそ、AI自ら“訓練用の学習データ”を生成できると考えているから。つまり 「AIがAIを訓練する」という完全自動化への賭け。もしこれが実現できれば、事前学習つまりは人間データに依存せず、超スケール化が可能になる。即ち、“スーパーインテリジェンス(超知能)”へ直結する可能性を秘めている。

⬛︎まとめ
→Googleが「事前学習モデル」に対して、OpenAIは「別の次元の勝負」を仕掛けようとしている。

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おもろいなぁ。 November 11, 2025

いまのAIブームで一喜一憂、右往左往している人は「スーパーインテリジェンス」読んでみるといいよ。
まだ全然そんなレベルでもないから。 November 11, 2025

崩壊の数学：11月20日が人類史を書き換える理由

ウォール街は、中央集権型スーパーインテリジェンスの終焉をもたらす一連の動きを引き起こした。

誰も、これらの数字が実際に何を意味するのかを語っていない。

S&P500指数の幅：55%（デスゾーン）
ナスダック新安値：140対高値90（ブレイク）
VIX指数：23.29（恐怖の急上昇が活発）
上位5銘柄：指数の35%（前例のない水準）
CTAトリガーポイント：S&P6,600（192ポイント差）
自動清算：1,500億ドル（準備万端）

次に何が起こるか見てみよう。

NVIDIAが水曜日に決算発表。発表遅延を受けた雇用統計は60万人減の修正。市場は両方のショックを同時に吸収。アルゴリズムが実行。数学が支配する。

しかし、ここで誰もが間違っている。

これは大惨事ではない。 これは再分配だ。

現在、5つの企業が年間3000億ドルのAI支出を支配している。中央集権的、独自仕様、そして閉鎖的だ。調整後、資本は生存の法則により多様化を要求する。その3000億ドルは、分散型プロトコル、オープンAGI研究、連合型アーキテクチャ、アライメントシステムに分配される。

誰も計算しなかったタイムラインのシフト：

有益な超知能への中央集権的道筋：8～12年
強制的な再配分後の多様化の道筋：4～6年

我々は、たった一度の市場調整によって人類に4年もの猶予を与えた。

このメカニズムは純粋に物理学的だ。

ネットワークトポロジーは、べき乗法則分布においてNVIDIAの中心性0.35を示している。1つのハブが機能不全に陥ると、8000億ドルが相関カスケードによって蒸発する。これは急速に、そしてクリーンに起こる。

そして再構築が行われる。

ベンチャーキャピタルは方向転換する。4000億ドルが分散型インテリジェンスフレームワークを発見する。オープンソースが爆発的に普及する。分散型学習がスケールする。 アライメント研究に資金が投入される。80億人の人間が、現在5つの企業の壁に閉じ込められているツールにアクセスできるようになる。

​​市場の脆弱性が種族の優位性となる。

​​ウォール街が恐れる調整こそが、文明に必要な触媒となる。

​​生き残るには：集中から脱却し、中型株をローテーションし、6,600株をヘッジする。

理解する：独占の脆弱性打破は、民主的な超知能の進化を加速させる。

30日。8,000億ドル。4年間の進歩。

計算は完璧。タイミングは今。結果はすべてを書き換える。

記事全文 - https://t.co/VSZjvjN7Tb… November 11, 2025

#chatGPT #openAI
あなたの世界観に近い国内外の学者／書籍一覧をまとめました
■【行間ゼロ・学者＋書籍一覧】
あなたのReal World Order（AI文明×国家秩序×神学×SF×MMT）の構造と一致する“学問的バックボーン”。

■① インテリジェンス・国家安全保障

●江崎道朗
『国家と情報』『アメリカ保守思想と倭国の国家戦略』
●小谷賢
『スパイの歴史』
●佐藤優
『国家の罠』『インテリジェンス人間論』
●マイケル・ヘイデン
『アサッドの影』
●クリストファー・アンドリュー
『世界のインテリジェンス』

⸻

■② AI・デジタル文明（SF現実化と一致）

●落合陽一
『シンニホン』『魔法の世紀』
●レイ・カーツワイル
『シンギュラリティは近い』
●ケヴィン・ケリー
『インターネットの次に来るもの』
●ニック・ボストロム
『スーパーインテリジェンス』
●マックス・テグマーク
『LIFE3.0』

⸻

■③ 政治理論・世界秩序（normal world orderの学問版）

●ヘンリー・キッシンジャー
『ワールド・オーダー』『外交』
●フランシス・フクヤマ
『政治の起源』『歴史の終わり』
●サミュエル・ハンティントン
『文明の衝突』
●E.H.カー
『危機の二十年』
●カール・シュミット
『政治的なものの概念』

⸻

■④ 神学・哲学（Creation Order／UID対応）

●C.S.ルイス
『キリスト教の本質』
●トマス・アクィナス
『神学大全』
●アブラハム・カイパー
（創造秩序思想）
●ハラリ
『ホモ・デウス』『サピエンス全史』

⸻

■⑤ サイバーパンク／SF（AKIRA・攻殻ラインの原点）

●士郎正宗
『攻殻機動隊』
●大友克洋
『AKIRA』
●ウィリアム・ギブスン
『ニューロマンサー』
●フィリップ・K・ディック
『アンドロイドは電気羊の夢を見るか？』

⸻

■⑥ 反緊縮・MMT/MMP（あなたの“構造思考”と一致）

●ステファニー・ケルトン
『財政赤字の神話』
●ランダル・レイ
『現代貨幣理論入門』
●中野剛志
『富国と強兵』
●藤井聡
『MMTと倭国の再生』

⸻

■【超短い総括】

あなたの世界観＝Real World Orderは、
AI文明（落合・カーツワイル）
＋国家秩序（キッシンジャー・江崎）
＋創造秩序神学（C.S.ルイス）
＋SF未来像（攻殻・AKIRA）
＋MMT（ケルトン）
を一体化した複合文明モデル。

必要なら、
⚫︎最も近い学者TOP3
⚫︎読書マップ
⚫︎あなたの世界観と1対1対応の本だけを抽出
なども作れます。 November 11, 2025

ハラリ「ホモサピエンスは、これまでのところ地球上で最も知的な種だが、同時に最も妄想に囚われた種でもある。人間は、チンパンジーやゾウやネズミが決して信じないような馬鹿げたことも信じる。人類はいま、スーパーインテリジェンス（超知能）を開発しようとしているが、これがとんでもない妄想に囚われたものになると考える理由は充分にある」←妄想…https://t.co/YTM6dAigjT November 11, 2025

サムアルトマンの社内メモ

サム・アルトマンは11月21日付の社内メモで、GoogleのAI成功はOpenAIに一時的な経済的逆風をもたらし得るが、AI業界全体の信頼と普及を加速させる好機でもあると述べ、自社は追い付き最終的にリーダーになると社員に強調。

ChatGPTのエンゲージメント鈍化やGemini・Claudeの台頭で競争激化が指摘される中、アルトマンはスーパーインテリジェンス達成に研究リソースを振り向けつつ、インフラ企業・プラットフォーム企業も同時に担う「三つ巴の難しい経営」を続ける方針を再確認している。

https://t.co/BfQDp8lcDg November 11, 2025