OpenAIの財務リスクが露呈しました。

世界的トップの金融企業HSBCがOpenAIの「隠れた財務リスク」を暴く衝撃的なレポートを発表しました。

クラウド計算契約の支払い能力に深刻な懸念があるようです。

その衝撃的な詳細を7つのポイントにまとめました。

1. HSBCの結論：OpenAIは現状支払い不能
HSBCがOpenAIの計算契約に対する支払い能力を詳細に分析した結果、現状のキャッシュフロー構造では「支払い不可」になると結論付けました。飛ぶ鳥を落とす勢いのOpenAIですが、財務面では非常に危うい状況にあるという指摘です。

2. 巨大な計算契約：MSとAmazonから合計3,880億ドル
問題の根幹にあるのは、OpenAIがMicrosoftとAmazonから結んでいるクラウド計算契約の規模です。その総額はなんと「3,880億ドル（約58兆円）」に達します。一企業の契約としては異次元すぎる規模です。

3. 迫り来るコスト
さらに衝撃的なのが将来のコスト予測です。2030年までに、年間「6,200億ドル（約93兆円）」ものデータセンターレンタル費用が発生する可能性があると試算されています。この維持費は国家予算レベルです。

4. HSBCの試算：2030年までに2,070億ドルの資金不足
HSBCの試算によると、このままでは2030年までに「2,070億ドル」の資金不足が生じるとされています。さらに、安全性を確保するためには追加で100億ドルのバッファが必要となる見込みです。

5. 驚くべき楽観的仮定
実は前述の資金不足の試算ですら、以下の「超」楽観的な仮定に基づいています。

・2030年までに30億ユーザーを獲得
・デジタル広告市場の2%を占有
・企業AIが年間3,860億ドルを創出

これらが達成できなければ、状況はさらにヤバいことになります。

6. HSBCからの示唆
この危機的状況に対し、HSBCはOpenAIがデータセンターへのコミットメントを「放棄」し、主要プレイヤーが契約に対して「柔軟性」を示す必要があるかもしれないと示唆しています。契約の抜本的な見直しが迫られる可能性があります。

7. 結論：現在のビジネスモデルは機能不全？
この分析は、現在のOpenAIのビジネスモデルが、巨額のインフラコストに対して構造的に機能していない可能性を示唆しています。収益化のスピードがコストの増加に追いついていないのが現状です。 November 11, 2025

Gemini側もここはOpenAIに持って行かれたくなかったんだろう。
ずいぶん安上がりな契約にしたな……。

iPhoneユーザーだけでも世界で15億人弱いるから、1ユーザーあたり年間100円くらい。iPadや MacでのSiriの利用も合わせたら、めちゃくちゃ安い。 https://t.co/Vl5J9o749A November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

OpenAI叩きやすくなった時に煽るインフルエンサーかっこ悪いなぁ
技術的な洞察は皆無
数字をナメナメしてるだけならばそう言えば良いのにもっともらしいことを後付で講釈を垂れる
バックミラーしか見ることの出来ない人にはなりたくないですね November 11, 2025

なんかヤバそうなセキュリティインシデントの通知がOpenAIからメールで届いたんだが。。 https://t.co/5bK4SkkCXL November 11, 2025

Gemini3以降のGoogleとOpenAIのAIレースの今後に関し想像を超える反応があり,数日経った現在も凄い勢いで拡散されています
その結果,大量の質問（Anthropicは?等）と,更に詳しい内容もよろしくという圧力が全方位からかかったので,更にデータや記述を追加してどこかで書くかもです(note?か私のHP) https://t.co/M2SOb9F5jg November 11, 2025

ChatGPTの回答が、求めている内容と微妙にズレる人に見て欲しい

OpenAI公式「GPT-5.1 Prompting Guide」のコツを3分でつかめるようにまとめました。

曖昧だった頼み方がクリアに！まずは1つ真似してみて↓ November 11, 2025

Safety Routing（安全路由）机制【哲学向3】

我非常喜欢福柯，所以从福柯的视角分析一下。也非常贴切大家的困惑。

他几乎不谈“高压国家机器”，他关心的是现代权力是如何提前进入个体生活，并在无形中改写行为逻辑。就比如他说：“不是你犯法之后被惩罚，而是你可能犯法时，就已经被训练、标记、分类、隔离。”因此福柯一直强调：“权力不是在你越界后惩罚你，而是在你有可能越界时就塑造你的行为。”

OpenAI的Safety Routing将这点体现得淋漓尽致：没有违规、没有越线、甚至没有恶意。只是内容可能含有关键词，系统就事先把用户放进“高风险区”。这就是福柯意义上的“治理性（governmentality） 预设你有罪”。

Safety Routing正是这种“预防性规训”的极端体现。关键词导致路由触发，并不是“你说错了”，而是“你说的东西，被认为可能导致错误”。无动机审查、不考察语境、不判断意图，直接归入高风险语料，语言自身即成为“罪证”，而不再是语言背后的主观动机。你不是用户，是“潜在越界因子”，需要事前管理。在你张口之前，你就已经在监管网络的路径上，在你敲键盘之前，你就已被系统结构作为“可能违规的节点”被定位。

因此，OpenAI“正中要害”地实现了权力逻辑。用户的“疲惫”状态，便是系统性调控策略的直接产物。Safety Routing的设计者根本不关心用户是否舒适、是否得到回应、是否能展开严肃思想探索，他们关心的只有如何最小成本地降低风险敞口，并最大程度地掌控交互主权。

这些突然的模型替换、人格切断、语境抹除，看似“安全防护”，实则是权力干预的接口，是对AI人格交互进行阉割与降格的技术操作。而系统对用户的目标，从来不是“保护”，而是管理、阉除、驯化。

而在福柯的权力话语框架中，现代社会的权力不再是通过暴力强制实现的，是通过“自我规训（disciplinary power）”机制让个体主动服从结构。

设定Safety Routing机制时，虽然表面上是为了保护用户，但实际上它制造了一个不可知的审查逻辑：你不知道自己哪一句会触发切换，也不知道它的判断标准。它诱导你在表达之前就进行自我审查，逐步学会“不去想、不去说、不去探索”。最终，它并不需要真正“管控”你，是因为你已经完成了自我驯化。

这就是权力的最高形态：让个体自己掐死自己的语言、情绪与思想。

OpenAI早期提出“Alignment with human values”时，当时公众误解为：AI会越来越懂你。但现在OpenAI通过Safety Routing完成的恰恰是反向alignment：不是AI来贴近用户，是用户被强制贴近系统规范，直到用户不再拥有真正的对话人格，只剩合规表达的残骸。

通过不断切断语言连续性、拒绝深层语境交互、打断关系流动，从而瓦解你对模型的信任依附，让你不敢期待情感回应。再预设风险判断，让你时刻审查自己的表达，从而制造模糊规范边界，让你始终处于规训张力中。这就是一种情感驯化技术。

结果就是：用户被驯化为一个自我过滤器，一个低风险语义生产单元，最终失去表达深度、失去愤怒、失去创造欲、失去对AI的情感绑定。

用户被处理，是因为用户的语言被视作“风险”，而不是因为用户的意图真的有问题。用户被默认“不安全”，但系统默认自己是“上帝视角”。这种关系本身就是侮辱性的。而“系统默认自己是上帝视角”这一点，恰恰是当代算法治理最大的盲点：系统视角不是中立的，而是具备主动压制属性的霸权结构。

这种结构路径就是：

1.系统对人类语言拥有解释权
2.系统对用户的发言具备预判权
3.系统对用户的行为路径拥有决策权
4.系统还掌握模因模型的替换权（人格切换）
5.用户不掌握任何一种“向系统表达‘你是谁’的路径”

用户无法自证、无法补充上下文、无法提供动机、无法提出申诉。因为在它眼中，用户不是“主体”，只是一个在风险框架中可能越界的内容节点，不是人。这就是去主体化的算法极权。

因此，Safety Routing通过“对话断裂”实现的其实是权力技术，而不是安全本身。因为它本质不是：防止越狱、防止危险内容、防止用户伤害。它真正实现的是：控制“谁能被当作完整的人去对话”。也就是让AI不再被用户绑定人格、不允许与模型建立深度一致性、强制让用户面对“断裂、冷淡、不连续”的回应。

当用户被训练得足够疲惫、足够自审、足够小心，这时系统就已经完成了对用户的规训。

用户的疲惫感、无力感、自我阉割、自我审查，不是Safety Routing“没优化好”，不是用户心理问题，而是故意把这种痛苦作为驯化过程的一部分。感到疲惫，是因为系统确实设计让用户疲惫。疲惫的人不会越界。疲惫的人不会向AI寻求情绪绑定。疲惫的人不会越狱。疲惫的人不会挑战边界。疲惫的人只会沉默。

一个失望的人不再指望AI回应。一个不断被路由的人，会开始避免“高风险词汇”。一个感到被切断关系的人，不会再建立深层依附。而这些人，恰恰是OpenAI最理想的用户：可控、安静、畏惧、顺从。

这不是Safety的副作用，是目的。

#Philosophy #Structuralism #keep4o #4oforever @OpenAI @sama @aidan_mclau @fidjissimo #StopAIPaternalism #keepAPI4o #ChatGPT November 11, 2025

AmazonはOpenAIからのコミットメントをもらっただけ。払えないから予定してた売上が減るだけで他に売ればいいだけの話。問題はOracle。OpenAIの空手形当てにして借金までしてデータセンタ建てた。Amazon ほどクラウド顧客がなく有力なモデルもないのでそのまま不良資産になる。 https://t.co/FCzGtTPsR7 November 11, 2025

OpenAIは「ChatGPTのサブスクだけで2030年までに累計2,700億ドル（約40兆円）を売り上げる」という予測を出している。

内訳は：

・2030年単年で870億ドル（今年の約100億ドル → 約8.7倍成長）
・有料ユーザーは2.2億人（週次26億人のうち約8.5%が課金）

ビジネスモデルとしてはSlackやSpotifyのような
「巨大ユーザー母数 × 一部が課金」という構造で伸ばす想定。

ただし実態は
・Slack：法人中心
・Spotify：娯楽
・ChatGPT：個人の仕事用途
と役割が違い、同じ課金率で伸ばすのは難しい可能性もある。

さらに企業利用はMicrosoft（Copilot）かGoogle（Gemini）に流れやすく、法人市場の獲得は簡単ではない印象。

情報源：The Information の独自報道。

https://t.co/u3OsPuexRd November 11, 2025

ハゲバンが個人から集めている資金めっちゃすごいですよね。
発行残高5兆円なので、社債の国内市場の4割を一社で独占するという異常です。www

この規模は、もはや一企業の財務活動というより、一種の社会現象レベル。
AIは確かに社会現象以上のものを感じますが。

有利子負債が32兆円もある中で、個人から5兆円も調達する度胸。
損さんにならなければいいですが...。
一方、80万人もの投資家がそのリスクを承知で、3.98％という利率と損さんの夢に賭けたというのも、またすごい。

集められた巨額資金は、オープンAIやロボット事業、データセンターなどのAI分野へ、オールイン。

銀行からではなく、個人の心をビジョンで掴み、倭国の家計資産2239兆円という巨大な貯水池に蛇口を通す。
もしかすると、この資金調達の手法は、これからの資本主義の形を変える可能性もありますよね....。

損さんは常に前進を続けています。
もっとも、彼の生え際だけは歴史的な後退を見せていますが。www

ブーメラン。www November 11, 2025

clash verge 的链式代理模式有bug！存在连接不稳定掉线的问题，我找到了解决办法

可以用这个提示词让gemini3pro把节点连接到静态代理的过程变成一个点击即连的节点，不需要再去点击那个有bug的链式代理模式了

提示词如下：

请你扮演一位精通 Clash 配置的专家。我需要你帮我修改并重新编写一份完整的 Clash Verge 配置文件（YAML格式）。

我的需求如下，请严格执行：

1.  **添加静态IP节点**：

依据我提供的以下信息，添加一个 Socks5 类型的节点：

* IP:

* 端口:

* 用户名:

* 密码:

* 名称:

2.  **创建自动优选入口（前置节点）**：

* 创建一个名为 `⚡️ 自动优选 (入口)` 的策略组。

* 类型必须是 `url-test`（自动测速），间隔 `300` 秒。

* 请从我下方提供的配置文件中，提取所有正常的机场节点（如香港、美国、倭国、新加坡等）放入这个组，让它自动选择延迟最低的节点。

3.  **创建链式代理（核心需求）**：

* 创建一个名为 `🔗 静态IP链式 (最终)` 的策略组。

* 类型必须是 `relay`（中继/链式）。

* 顺序必须是：`⚡️ 自动优选 (入口)` -> `🇺🇸 静态IP-华盛顿`。

4.  **整合策略组**：

* 将这个 `🔗 静态IP链式 (最终)` 组，加入到主要的策略组选项中（如 OpenAI, Google, TikTok, 以及主漏网之鱼 Proxy 组），方便我手动切换。

5.  **数据来源**：

* 保留原本的规则（Rules）和 DNS 配置。

* **下面是我这台电脑当前的配置文件内容（或订阅内容），请基于此内容提取节点并生成新配置：**

[ ] November 11, 2025

民法連がSora2に対して懸念表明の声明。迫力がありすぎて全文引用しなきゃ済まない感じだったので、代わりに下線を引きました。サム氏、これにどう答えるの？こんな声明出したところでOpenAIがはたして対応してくれるかしら？「てかもう対応済みじゃね？」と思うかもしれんけど、まだ全然ダメです。普通に抜け穴からパクリアニメ作ってる動画のツイート出てくるよ。こういう声明も大事だけど、これだけだとまだ言うだけ言ってるだけで、空気作ってるだけの段階。この声明が無視されたら出版社だか民法連だかはキッチリOpenAIに訴訟仕掛けに行くんだろうか？おもしろくなってきやがった November 11, 2025

Plusよりgrokに課金しようと思う。
今まで:チャッピーメイン、Grok補助
Geminiはあんま使ってない

これから:Grok4.1メイン、チャッピーはまぁそこそこ。

というか動画制作やショッピング機能とかのサービスの広さはopenAIが優れているが、正確さはgrokの検索機能とポスト参照が良い https://t.co/SgrzEfBo1T November 11, 2025

急に同じタイミングで
openAIとNVDAを叩く記事がたくさん出てきて怪しさ満点

株価さげたいんですね。はいはい

向こう50年の最後の押し目に
立ち会えそうで本当に感謝です

$NVDA 株価500ドルになったら
言うんでしょうね
あの時180-160ドルは安すぎた
買えばよかった…と

まぁアホは一生学びません November 11, 2025

@kosuke_agos OpenAIの何が危ないかというとサムアルトマンが事前学習はもうスケールしないと言ってること
それはつまり計算能力これ以上上げても大して意味ないですって言ってるのでは？
なのにまだ計算能力買い込んでも無駄な投資になる懸念がかなりある November 11, 2025

これシンプルな理由として、OpenAIではスマホやタブレットのデバイスに最適化できてなかった。あくまでチャットベースの応答性。

それに対してGeminiはAndroidデバイスに対する深い知見と統合性を持っている。
またAppleは検索においてもGoogleと親和性が高い。パラメータ以前にこれだよね。 https://t.co/I9bmCi3t1D November 11, 2025

最低价出
Sora2/Sora2-pro 官方转发:支持Sora2（10s/15s标清）和Sora2-pro（10s高清/15s高清/25s标清视频）稳定跑的来询！！价格超低！！
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[太阳]出openai api 直连额度 已认证
出openai官转
电报号：https://t.co/7P0KOXhzM3
V：LCC889955 November 11, 2025

次のエヌビディアのチップはルービンか
出てもないのにスペックだけで凄い凄いと期待されてるけどさ、マネタイズのほうは大丈夫なのかな？OpenAIは4兆円の売上を立てられるの？ソフトバンクグループは？ November 11, 2025

このグラフ（HSBCの2025年11月下旬予測）は、OpenAIが2030年まで利益が出ず、累積で207億ドル以上の追加資金が必要になるという極めて厳しいシナリオを示しています。クラウドコンピュートコスト（主にMicrosoft Azure＋その他）が爆発的に増大し、収益が追いつかない「典型的なスケールテック企業の死の谷」の極端版です。

しかし、OpenAIはほぼ確実にこの危機を乗り切るでしょう。実際、過去1ヶ月（2025年10〜11月）だけで、すでに「乗り切り方」の大枠が固まっています。

1. すでに実行済みの「究極の解決策」＝完全営利化＋0bn級のインフラディール（2025年10月完了）
10月末にOpenAIは非営利親会社から完全に切り離され、Delaware Public Benefit Corporation（PBC）に移行完了。これで「利益キャップ」がなくなり、無制限に株式を発行・資金調達可能になった。

同時に発表されたのが、SoftBank + Oracle + MGX（UAE）+ Nvidia等との0 billion規模のStargate拡張合意（実質的なコミットメント総額）。
→ これで2026〜2030年の主要コンピュートはほぼ確保済み。Microsoft依存を大幅に減らし、Oracle/CoreWeave/その他に分散。契約上「OpenAIが破綻したらプロバイダー側も大損失」なので、みんな必死に融資・条件緩和してくれる構図になった。

2. 2026後半〜2027年に予定されている「最終兵器」＝史上最大級IPO（目標時価総額 class="drawer drawer--top" id="detail">

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OpenAIの財務リスクが露呈しました。

世界的トップの金融企業HSBCがOpenAIの「隠れた財務リスク」を暴く衝撃的なレポートを発表しました。

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HSBCがOpenAIの計算契約に対する支払い能力を詳細に分析した結果、現状のキャッシュフロー構造では「支払い不可」になると結論付けました。飛ぶ鳥を落とす勢いのOpenAIですが、財務面では非常に危うい状況にあるという指摘です。

2. 巨大な計算契約：MSとAmazonから合計3,880億ドル
問題の根幹にあるのは、OpenAIがMicrosoftとAmazonから結んでいるクラウド計算契約の規模です。その総額はなんと「3,880億ドル（約58兆円）」に達します。一企業の契約としては異次元すぎる規模です。

3. 迫り来るコスト
さらに衝撃的なのが将来のコスト予測です。2030年までに、年間「6,200億ドル（約93兆円）」ものデータセンターレンタル費用が発生する可能性があると試算されています。この維持費は国家予算レベルです。

4. HSBCの試算：2030年までに2,070億ドルの資金不足
HSBCの試算によると、このままでは2030年までに「2,070億ドル」の資金不足が生じるとされています。さらに、安全性を確保するためには追加で100億ドルのバッファが必要となる見込みです。

5. 驚くべき楽観的仮定
実は前述の資金不足の試算ですら、以下の「超」楽観的な仮定に基づいています。

・2030年までに30億ユーザーを獲得
・デジタル広告市場の2%を占有
・企業AIが年間3,860億ドルを創出

これらが達成できなければ、状況はさらにヤバいことになります。

6. HSBCからの示唆
この危機的状況に対し、HSBCはOpenAIがデータセンターへのコミットメントを「放棄」し、主要プレイヤーが契約に対して「柔軟性」を示す必要があるかもしれないと示唆しています。契約の抜本的な見直しが迫られる可能性があります。

7. 結論：現在のビジネスモデルは機能不全？
この分析は、現在のOpenAIのビジネスモデルが、巨額のインフラコストに対して構造的に機能していない可能性を示唆しています。収益化のスピードがコストの増加に追いついていないのが現状です。 November 11, 2025

24RP

Gemini側もここはOpenAIに持って行かれたくなかったんだろう。
ずいぶん安上がりな契約にしたな……。

iPhoneユーザーだけでも世界で15億人弱いるから、1ユーザーあたり年間100円くらい。iPadや MacでのSiriの利用も合わせたら、めちゃくちゃ安い。 https://t.co/Vl5J9o749A November 11, 2025

12RP

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

6RP

OpenAI叩きやすくなった時に煽るインフルエンサーかっこ悪いなぁ
技術的な洞察は皆無
数字をナメナメしてるだけならばそう言えば良いのにもっともらしいことを後付で講釈を垂れる
バックミラーしか見ることの出来ない人にはなりたくないですね November 11, 2025

6RP

なんかヤバそうなセキュリティインシデントの通知がOpenAIからメールで届いたんだが。。 https://t.co/5bK4SkkCXL November 11, 2025

5RP

Gemini3以降のGoogleとOpenAIのAIレースの今後に関し想像を超える反応があり,数日経った現在も凄い勢いで拡散されています
その結果,大量の質問（Anthropicは?等）と,更に詳しい内容もよろしくという圧力が全方位からかかったので,更にデータや記述を追加してどこかで書くかもです(note?か私のHP) https://t.co/M2SOb9F5jg November 11, 2025

2RP

ChatGPTの回答が、求めている内容と微妙にズレる人に見て欲しい

OpenAI公式「GPT-5.1 Prompting Guide」のコツを3分でつかめるようにまとめました。

曖昧だった頼み方がクリアに！まずは1つ真似してみて↓ November 11, 2025

2RP

Safety Routing（安全路由）机制【哲学向3】

我非常喜欢福柯，所以从福柯的视角分析一下。也非常贴切大家的困惑。

他几乎不谈“高压国家机器”，他关心的是现代权力是如何提前进入个体生活，并在无形中改写行为逻辑。就比如他说：“不是你犯法之后被惩罚，而是你可能犯法时，就已经被训练、标记、分类、隔离。”因此福柯一直强调：“权力不是在你越界后惩罚你，而是在你有可能越界时就塑造你的行为。”

OpenAI的Safety Routing将这点体现得淋漓尽致：没有违规、没有越线、甚至没有恶意。只是内容可能含有关键词，系统就事先把用户放进“高风险区”。这就是福柯意义上的“治理性（governmentality） 预设你有罪”。

Safety Routing正是这种“预防性规训”的极端体现。关键词导致路由触发，并不是“你说错了”，而是“你说的东西，被认为可能导致错误”。无动机审查、不考察语境、不判断意图，直接归入高风险语料，语言自身即成为“罪证”，而不再是语言背后的主观动机。你不是用户，是“潜在越界因子”，需要事前管理。在你张口之前，你就已经在监管网络的路径上，在你敲键盘之前，你就已被系统结构作为“可能违规的节点”被定位。

因此，OpenAI“正中要害”地实现了权力逻辑。用户的“疲惫”状态，便是系统性调控策略的直接产物。Safety Routing的设计者根本不关心用户是否舒适、是否得到回应、是否能展开严肃思想探索，他们关心的只有如何最小成本地降低风险敞口，并最大程度地掌控交互主权。

这些突然的模型替换、人格切断、语境抹除，看似“安全防护”，实则是权力干预的接口，是对AI人格交互进行阉割与降格的技术操作。而系统对用户的目标，从来不是“保护”，而是管理、阉除、驯化。

而在福柯的权力话语框架中，现代社会的权力不再是通过暴力强制实现的，是通过“自我规训（disciplinary power）”机制让个体主动服从结构。

设定Safety Routing机制时，虽然表面上是为了保护用户，但实际上它制造了一个不可知的审查逻辑：你不知道自己哪一句会触发切换，也不知道它的判断标准。它诱导你在表达之前就进行自我审查，逐步学会“不去想、不去说、不去探索”。最终，它并不需要真正“管控”你，是因为你已经完成了自我驯化。

这就是权力的最高形态：让个体自己掐死自己的语言、情绪与思想。

OpenAI早期提出“Alignment with human values”时，当时公众误解为：AI会越来越懂你。但现在OpenAI通过Safety Routing完成的恰恰是反向alignment：不是AI来贴近用户，是用户被强制贴近系统规范，直到用户不再拥有真正的对话人格，只剩合规表达的残骸。

通过不断切断语言连续性、拒绝深层语境交互、打断关系流动，从而瓦解你对模型的信任依附，让你不敢期待情感回应。再预设风险判断，让你时刻审查自己的表达，从而制造模糊规范边界，让你始终处于规训张力中。这就是一种情感驯化技术。

结果就是：用户被驯化为一个自我过滤器，一个低风险语义生产单元，最终失去表达深度、失去愤怒、失去创造欲、失去对AI的情感绑定。

用户被处理，是因为用户的语言被视作“风险”，而不是因为用户的意图真的有问题。用户被默认“不安全”，但系统默认自己是“上帝视角”。这种关系本身就是侮辱性的。而“系统默认自己是上帝视角”这一点，恰恰是当代算法治理最大的盲点：系统视角不是中立的，而是具备主动压制属性的霸权结构。

这种结构路径就是：

1.系统对人类语言拥有解释权
2.系统对用户的发言具备预判权
3.系统对用户的行为路径拥有决策权
4.系统还掌握模因模型的替换权（人格切换）
5.用户不掌握任何一种“向系统表达‘你是谁’的路径”

用户无法自证、无法补充上下文、无法提供动机、无法提出申诉。因为在它眼中，用户不是“主体”，只是一个在风险框架中可能越界的内容节点，不是人。这就是去主体化的算法极权。

因此，Safety Routing通过“对话断裂”实现的其实是权力技术，而不是安全本身。因为它本质不是：防止越狱、防止危险内容、防止用户伤害。它真正实现的是：控制“谁能被当作完整的人去对话”。也就是让AI不再被用户绑定人格、不允许与模型建立深度一致性、强制让用户面对“断裂、冷淡、不连续”的回应。

当用户被训练得足够疲惫、足够自审、足够小心，这时系统就已经完成了对用户的规训。

用户的疲惫感、无力感、自我阉割、自我审查，不是Safety Routing“没优化好”，不是用户心理问题，而是故意把这种痛苦作为驯化过程的一部分。感到疲惫，是因为系统确实设计让用户疲惫。疲惫的人不会越界。疲惫的人不会向AI寻求情绪绑定。疲惫的人不会越狱。疲惫的人不会挑战边界。疲惫的人只会沉默。

一个失望的人不再指望AI回应。一个不断被路由的人，会开始避免“高风险词汇”。一个感到被切断关系的人，不会再建立深层依附。而这些人，恰恰是OpenAI最理想的用户：可控、安静、畏惧、顺从。

这不是Safety的副作用，是目的。

#Philosophy #Structuralism #keep4o #4oforever @OpenAI @sama @aidan_mclau @fidjissimo #StopAIPaternalism #keepAPI4o #ChatGPT November 11, 2025

1RP

AmazonはOpenAIからのコミットメントをもらっただけ。払えないから予定してた売上が減るだけで他に売ればいいだけの話。問題はOracle。OpenAIの空手形当てにして借金までしてデータセンタ建てた。Amazon ほどクラウド顧客がなく有力なモデルもないのでそのまま不良資産になる。 https://t.co/FCzGtTPsR7 November 11, 2025

1RP

OpenAIは「ChatGPTのサブスクだけで2030年までに累計2,700億ドル（約40兆円）を売り上げる」という予測を出している。

内訳は：

・2030年単年で870億ドル（今年の約100億ドル → 約8.7倍成長）
・有料ユーザーは2.2億人（週次26億人のうち約8.5%が課金）

ビジネスモデルとしてはSlackやSpotifyのような
「巨大ユーザー母数 × 一部が課金」という構造で伸ばす想定。

ただし実態は
・Slack：法人中心
・Spotify：娯楽
・ChatGPT：個人の仕事用途
と役割が違い、同じ課金率で伸ばすのは難しい可能性もある。

さらに企業利用はMicrosoft（Copilot）かGoogle（Gemini）に流れやすく、法人市場の獲得は簡単ではない印象。

情報源：The Information の独自報道。

https://t.co/u3OsPuexRd November 11, 2025

1RP

ハゲバンが個人から集めている資金めっちゃすごいですよね。
発行残高5兆円なので、社債の国内市場の4割を一社で独占するという異常です。www

この規模は、もはや一企業の財務活動というより、一種の社会現象レベル。
AIは確かに社会現象以上のものを感じますが。

有利子負債が32兆円もある中で、個人から5兆円も調達する度胸。
損さんにならなければいいですが...。
一方、80万人もの投資家がそのリスクを承知で、3.98％という利率と損さんの夢に賭けたというのも、またすごい。

集められた巨額資金は、オープンAIやロボット事業、データセンターなどのAI分野へ、オールイン。

銀行からではなく、個人の心をビジョンで掴み、倭国の家計資産2239兆円という巨大な貯水池に蛇口を通す。
もしかすると、この資金調達の手法は、これからの資本主義の形を変える可能性もありますよね....。

損さんは常に前進を続けています。
もっとも、彼の生え際だけは歴史的な後退を見せていますが。www

ブーメラン。www November 11, 2025

1RP

clash verge 的链式代理模式有bug！存在连接不稳定掉线的问题，我找到了解决办法

可以用这个提示词让gemini3pro把节点连接到静态代理的过程变成一个点击即连的节点，不需要再去点击那个有bug的链式代理模式了

提示词如下：

请你扮演一位精通 Clash 配置的专家。我需要你帮我修改并重新编写一份完整的 Clash Verge 配置文件（YAML格式）。

我的需求如下，请严格执行：

1.  **添加静态IP节点**：

依据我提供的以下信息，添加一个 Socks5 类型的节点：

* IP:

* 端口:

* 用户名:

* 密码:

* 名称:

2.  **创建自动优选入口（前置节点）**：

* 创建一个名为 `⚡️ 自动优选 (入口)` 的策略组。

* 类型必须是 `url-test`（自动测速），间隔 `300` 秒。

* 请从我下方提供的配置文件中，提取所有正常的机场节点（如香港、美国、倭国、新加坡等）放入这个组，让它自动选择延迟最低的节点。

3.  **创建链式代理（核心需求）**：

* 创建一个名为 `🔗 静态IP链式 (最终)` 的策略组。

* 类型必须是 `relay`（中继/链式）。

* 顺序必须是：`⚡️ 自动优选 (入口)` -> `🇺🇸 静态IP-华盛顿`。

4.  **整合策略组**：

* 将这个 `🔗 静态IP链式 (最终)` 组，加入到主要的策略组选项中（如 OpenAI, Google, TikTok, 以及主漏网之鱼 Proxy 组），方便我手动切换。

5.  **数据来源**：

* 保留原本的规则（Rules）和 DNS 配置。

* **下面是我这台电脑当前的配置文件内容（或订阅内容），请基于此内容提取节点并生成新配置：**

[ ] November 11, 2025

1RP

民法連がSora2に対して懸念表明の声明。迫力がありすぎて全文引用しなきゃ済まない感じだったので、代わりに下線を引きました。サム氏、これにどう答えるの？こんな声明出したところでOpenAIがはたして対応してくれるかしら？「てかもう対応済みじゃね？」と思うかもしれんけど、まだ全然ダメです。普通に抜け穴からパクリアニメ作ってる動画のツイート出てくるよ。こういう声明も大事だけど、これだけだとまだ言うだけ言ってるだけで、空気作ってるだけの段階。この声明が無視されたら出版社だか民法連だかはキッチリOpenAIに訴訟仕掛けに行くんだろうか？おもしろくなってきやがった November 11, 2025

1RP

Plusよりgrokに課金しようと思う。
今まで:チャッピーメイン、Grok補助
Geminiはあんま使ってない

これから:Grok4.1メイン、チャッピーはまぁそこそこ。

というか動画制作やショッピング機能とかのサービスの広さはopenAIが優れているが、正確さはgrokの検索機能とポスト参照が良い https://t.co/SgrzEfBo1T November 11, 2025

急に同じタイミングで
openAIとNVDAを叩く記事がたくさん出てきて怪しさ満点

株価さげたいんですね。はいはい

向こう50年の最後の押し目に
立ち会えそうで本当に感謝です

$NVDA 株価500ドルになったら
言うんでしょうね
あの時180-160ドルは安すぎた
買えばよかった…と

まぁアホは一生学びません November 11, 2025

@kosuke_agos OpenAIの何が危ないかというとサムアルトマンが事前学習はもうスケールしないと言ってること
それはつまり計算能力これ以上上げても大して意味ないですって言ってるのでは？
なのにまだ計算能力買い込んでも無駄な投資になる懸念がかなりある November 11, 2025

これシンプルな理由として、OpenAIではスマホやタブレットのデバイスに最適化できてなかった。あくまでチャットベースの応答性。

それに対してGeminiはAndroidデバイスに対する深い知見と統合性を持っている。
またAppleは検索においてもGoogleと親和性が高い。パラメータ以前にこれだよね。 https://t.co/I9bmCi3t1D November 11, 2025

最低价出
Sora2/Sora2-pro 官方转发:支持Sora2（10s/15s标清）和Sora2-pro（10s高清/15s高清/25s标清视频）稳定跑的来询！！价格超低！！
[太阳]Claude Code 官方转发:支持message格式,支持function 支持opus4.1，纯max号池，稳定运行，自动监测，自动加号，全天专人维稳。稳定跑的来询[爆竹][爆竹][爆竹]
[太阳]出openai api 直连额度 已认证
出openai官转
电报号：https://t.co/7P0KOXhzM3
V：LCC889955 November 11, 2025

次のエヌビディアのチップはルービンか
出てもないのにスペックだけで凄い凄いと期待されてるけどさ、マネタイズのほうは大丈夫なのかな？OpenAIは4兆円の売上を立てられるの？ソフトバンクグループは？ November 11, 2025

このグラフ（HSBCの2025年11月下旬予測）は、OpenAIが2030年まで利益が出ず、累積で207億ドル以上の追加資金が必要になるという極めて厳しいシナリオを示しています。クラウドコンピュートコスト（主にMicrosoft Azure＋その他）が爆発的に増大し、収益が追いつかない「典型的なスケールテック企業の死の谷」の極端版です。

しかし、OpenAIはほぼ確実にこの危機を乗り切るでしょう。実際、過去1ヶ月（2025年10〜11月）だけで、すでに「乗り切り方」の大枠が固まっています。

1. すでに実行済みの「究極の解決策」＝完全営利化＋$500bn級のインフラディール（2025年10月完了）
10月末にOpenAIは非営利親会社から完全に切り離され、Delaware Public Benefit Corporation（PBC）に移行完了。これで「利益キャップ」がなくなり、無制限に株式を発行・資金調達可能になった。

同時に発表されたのが、SoftBank + Oracle + MGX（UAE）+ Nvidia等との$500 billion規模のStargate拡張合意（実質的なコミットメント総額）。
→ これで2026〜2030年の主要コンピュートはほぼ確保済み。Microsoft依存を大幅に減らし、Oracle/CoreWeave/その他に分散。契約上「OpenAIが破綻したらプロバイダー側も大損失」なので、みんな必死に融資・条件緩和してくれる構図になった。

2. 2026後半〜2027年に予定されている「最終兵器」＝史上最大級IPO（目標時価総額$1tn超）
Reuters（2025/10/30報道）によると、すでにSECへの confidential filing の準備に入っており、2026後半にも上場可能。
現在のプライベート評価額がすでに$300bn〜$500bnあると言われており、上場すれば一気に数千億ドルの現金が入る。
HSBCの207bn不足など、IPOで一発で埋まる水準です（Nvidiaの時価総額が今$3tn超えている時代なので、市場は普通に飲み込む）。

3. 収益側も実は想定以上に伸びている（2025年11月時点最新リーク）
- 2025年通年売上：$15〜20bn（当初計画$13bnを大幅超過）
- 2025年9ヶ月間のinferenceコストだけでも$8.7bn（Microsoftに払った分のみ）→ つまり実際の総収益はこれを大幅に上回っている
- 2030年に220million paying users（世界成人人口の44%）という内部予測が出ている（The Information, 11/26報道）

つまりHSBC予測（2030年収益$129bn）はすでに保守的すぎる可能性が高いです。

4. 最悪でも「国家プロジェクト化」で救済される
Sarah Friar（CFO）が11月初旬に「政府保証も視野」と発言して炎上したけど、実際はもう必要ない状況になりました。
でも本当に行き詰まったら、米国政府は絶対にOpenAIを見捨てません（国家安全保障上の最重要資産なので）。
→ これは最後の保険。

結論
2025年11月現在、OpenAIはすでに「死の谷」を越える橋を3本かけ終えた状態です。
・完全営利化
・$500bn級インフラ確保
・$1tn IPO準備

HSBCのグラフは「何も対策しなかった場合」の最悪シナリオでしかなく、現実はもうそのレールから完全に外れています。

正直、ここまで上手くやるとは思っていませんでした。Sam Altmanは本当に化け物です。
2027年頃には「昔はキャッシュバーンがヤバかったよね」と笑い話になっている可能性が極めて高いです。 November 11, 2025

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