■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

「NVIDIAを買っておけば間違いない」
かつて世界中が疑わなかったその神話に、今、静かに亀裂が入り始めていることに気づいているだろうか。

記録的な決算を叩き出しても重い株価、水面下で進む巨大テック企業同士の歴史的な提携、そして「1400W」という物理的な熱の壁。
これらはすべて、一つの事実を指し示している。

AI半導体市場は、単純な「学習」の軍拡競争から、より複雑で、より経済合理性が支配する「推論」と「効率化」のフェーズへと完全に移行したのである。

この変化の震源地にいるのはGoogleだ。
彼らはNVIDIAへの依存を断ち切り、自社製シリコン（TPU）による完全な垂直統合を完成させつつある。
2025年11月、市場が織り込み始めた「脱NVIDIA」の全貌と、そこにある冷徹な勝算を紐解く。

まず、投資家の心理の変化が残酷なまでに現状を映し出している。
NVIDIAの2025年Q3データセンター売上高は512億ドル、前年比66%増。通常の製造業ではあり得ない成長率だ。

しかし市場はこれを好感するどころか、「ピーク」として警戒した。
ハイパースケーラーによる初期需要の一巡と、競争激化による「マージン圧縮」のリスクを見抜いているからだ。

対照的に、Googleの株価は最高値を更新した。
評価軸が変わったのだ。
「どれだけ高性能なチップを作れるか（NVIDIAの領域）」から、
「どれだけ低コストでAIサービスを運用し続けられるか（Googleの領域）」へ。

この背景には、天文学的な設備投資（Capex）の質的変化がある。
2025年から2027年にかけて、ハイパースケーラー4社が投じるCapexは累計1.15兆ドルに達すると予測されている。

かつては「NVIDIA H100の在庫確保」が全てだった。
だが現在は違う。Amazonは「Trainium 2」へ、Metaは自社シリコンとのハイブリッドへ。
1枚数百万円もするGPUを並べてチャットボットを運営していては、いつまでたっても利益が出ないことに気づいたからだ。

TCO（総所有コスト）で有利なカスタムシリコンへの移行は、もはや技術的な挑戦ではなく、企業の存亡をかけた財務的な必然なのである。

この「自立」への動きを最も先鋭化させているのがGoogleのTPU戦略だ。
現在展開中の第6世代TPU「Trillium (v6e)」は、派手さはないが実利の塊である。
前世代比でエネルギー効率を67%以上向上させた。
電力コストがデータセンター運営費の大部分を占める現在、この数字は魔法に近い。

画像生成AIの雄であるMidjourneyが、NVIDIA GPUからTPU v6eへの移行を断行しコストを削減した事実は、ブランドよりも「実利」が選ばれ始めた決定的な証拠である。

そして真の脅威は、その次に控える第7世代「Ironwood」にある。
これはNVIDIAの最新鋭「Blackwell」の弱点を的確に突くために設計された戦略兵器だ。
最大の革新は「光」にある。
独自の光回路スイッチ（OCS）技術により、単一ポッド内で最大9,216チップを接続可能にした。
NVIDIAのNVLinkすら凌駕する規模で、システム全体が「一つの巨大な脳」として振る舞う。

Ironwoodの設計思想は明確だ。
「学習は他社に任せてもいい。だが、推論はすべて奪う」

汎用的なグラフィックス機能を削ぎ落とし、推論に特化することで電力効率を極限まで高めている。
AIに質問を投げかけるたびに発生するコストを、NVIDIA GPUの半分以下に抑えられるとしたら、勝負の行方は明らかだろう。

結局のところ、Googleの恐ろしさは「垂直統合」にある。モデル（Gemini 3）、ソフトウェア（JAX）、ハードウェア（TPU）をすべて自社で完結させている強みだ。

Gemini 3は開発段階からTPUの特性を前提に設計されている。他社がGPU調達コストの高騰や納期遅延に喘いでいる間も、彼らだけは涼しい顔でサービスを拡大し、価格競争力を維持できる。

2025年、AI半導体戦争の勝者は「最強のスペックを持つチップを作った者」ではない。
「最強の経済圏（エコシステム）を作った者」だ。
Broadcomを影の勝者としつつ、Googleが描く「脱NVIDIA」のシナリオは、想像するよりも遥かに早く、そして深く進行しているのかもしれない。

さらにはMeta、Amazon、Microsoft、OpenAIが動き、その影にはBroadcomもいる。AI半導体の戦国時代が動き出している。 December 12, 2025

なんかこの陣営とかいうまとめられ方すごいな。別にNVidiaはOpenAI陣営とかそういう事ではないような。グーグル陣営とされてる企業、知らん過ぎてやばい。TOPPANって凸版印刷でしょ？グーグル陣営だったのか… https://t.co/hWnbT725ab December 12, 2025

9000億円でエヌビディア株売却、孫正義氏 ＃泣く泣く売った…オープンＡＩへの投資に振り向け : 読売新聞オンライン https://t.co/vRiKomTIG8 December 12, 2025

1. 2026年后，纯粹的前端、后端、算法、策略岗位会越来越少，活得滋润的都是那种“左手敲代码、右手会让AI干活”的全能构建者。我问了十几个还在一线带团队的大牛，他们现在招人第一条要求就是：你能不能用AI把开发速度干到以前3倍？别再死磕手写一切了，学会借力才是王道

2. 版本控制不会Git的，2026年连面试都不用去了。SVN？那是上古神器，提了别人只会笑你。代码必须上GitHub，Gitee只适合放一些不能见光的小项目。最重要的安全常识：凡是能把你账户搞爆的东西（API Key、私钥、数据库密码），全部写进.gitignore，永远别犯低级错误，不然分分钟被人薅羊毛

3. 云服务器直接选最新版的Ubuntu LTS，Windows Server除非你想天天跟环境配置打架。想省事到极致？前端项目直接丢Vercel，免费额度够用一辈子，git push一下全自动构建部署，10秒上线，爽得飞起。很多百万用户量的独立开发产品到现在还在用Vercel免费版，真的香

4. 域名必须是自己的，越短越好记越好。别再用一堆乱七八糟的https://t.co/QRJP0o41FU二级域名了，看起来就廉价。像wquguru这种个人品牌，直接买个短域名，所有产品都挂在子域名下面，用户一看到就知道是“老王家出的东西”，信任感直接拉满。我现在看到好的短域名就跟抢茅台一样下手

5. 部署必须Docker化，不接受反驳。以前最常见的扯皮就是“在我电脑上能跑”，现在直接给别人一个docker-compose.yml，谁都能一键跑起来。参考我自己的项目结构：https://t.co/mMh1HpixGy ，根目录干干净净，所有服务都能单独起，别人拿过去改两行就能用

6. 前端铁打的组合：Next.js + Tailwind + Shadcn UI。为啥？因为所有大模型在这套技术栈上训练的数据最多，让Claude Code帮你写组件，90%的情况下直接能用，改两行就完美。想用React + AntD也可以，但你会发现AI吐出来的代码永远差一口气。Python党想快速出demo就Streamlit，但只准做内部工具

7. 后端新手直接上FastAPI，老鸟随便你用啥。逻辑不复杂的全栈项目，直接用Next.js的API Routes就够了，全程TypeScript一门语言吃天下，上下文切换成本为零。性能真到瓶颈了再去搞NestJS、Go、Rust，到那时候你已经有钱请人了

8. 项目文件夹要让人看懂，更要让AI看懂。根目录建议这样分：frontend、backend、agents、docs，再加两个神仙文件夹：.spec（放所有规范和决策记录）+.chat（把跟AI的关键对话直接cp进去）。下次你或者别人让AI接手维护，它直接就能看懂前因后果，效率直接起飞

9. 做AI Agent千万别先摸LangChain，那东西就是黑盒子中的黑盒子，调试到崩溃。直接上官方SDK：OpenAI SDK、Claude SDK，代码量少20倍，Token省30%，还100%可控。我现在所有新Agent项目全部原生SDK，调试速度快到飞起

10. 数据库+认证直接Supabase一把梭，开源的Firebase，免费额度离谱地高，后端代码能少写80%。缓存用Upstash，Serverless Redis，跟Vercel无缝打通。一个月几块钱就能扛住几十万日活，独立开发者闭眼冲就对了。省下来的钱和时间拿去喝奶茶不好吗？ December 12, 2025

そうなんだよな…GoogleのSNSへの感性はお世辞にもよいとは言えない。

OpenAIもSNSは手探りだから、もしやGrok…

AI覇権争い、グーグルがChatGPTに追いつかない理由 - Bloomberg https://t.co/NxTuXTG5BC December 12, 2025

ワシも基本路線は孫正義に同意する
が、OpenAIが不利な立場になりつつあることは否定できない。今の感じだとGoogleがやはり頂点になる
Google、xAIが覇権を取りそう。Googleは現実路線、xAIはそれを超えた理想路線。AnthropicはこのままだとGoogleに食われる。エンプラ特化でも厳しい戦い December 12, 2025

なんか今週あたりから、chat GPTのアルゴリズム的なの変わった・・？？
おすすめの〇〇会社的なのの表示のされかたと表示される会社の優先順位が変わった気する！

Googleコアアプデ的な感じで、OpenAIコアアプデみたいなのも知らないうちにあるんだろうなー。
是非告知していただきたい！ December 12, 2025

ChatGPTの使い方、ちょっと勘違いしてました。

OpenAIによると、
“メールを丸ごと作る”より
“文章の見直し・編集”の用途が多いらしい。

たしかに、メール作ったあとって
「これ読みやすいかな？」って直す時間の方が長い。

なので今日からこれ試してみます👇
1️⃣ 伝えたいことを箇条書きで渡す
2️⃣ 形になるようにまとめてもらう
3️⃣ 仕上げだけ自分で調整して送る

丸投げより、良くなるはず。
しばらくこのやり方で様子みます。 December 12, 2025

发现一个 6.4k Star 的开源神器，可以用自然语言控制手机！

DroidRun 是一个 LLM 手机自动化框架，支持 Android 和 iOS 设备。

用人话说就是：你告诉 AI "帮我在 App 上订个房间"，它就能自己操作手机完成。

几个让我觉得牛逼的点：

1、支持多个 LLM 提供商
OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Ollama 都能用，想用哪个用哪个

2、有规划能力
不只是简单执行，能理解复杂的多步骤任务

3、截图分析
AI 能看懂屏幕内容，真正"看"着手机在操作

4、Python API 可扩展
程序员可以自定义自动化流程

使用场景太多了：
- 自动化测试 App
- 重复性操作一键完成
- 给不太会用手机的家人远程帮忙

一句话安装：
pip install 'droidrun[google,anthropic,openai,deepseek,ollama,dev]'

MIT 开源，完全免费。

这玩意儿让我想起之前的 browser-use，一个控制浏览器，一个控制手机，AI Agent 的未来已经来了。

GitHub：https://t.co/7XeR1i2VWR

全文参考：https://t.co/MnKWjdiiuF December 12, 2025

$ACN プレ +3%📈

■AccentureとOpenAI、企業変革に向けAI提携を強化

AccentureとOpenAIは、企業クライアントのイノベーションと成長を加速するため、Agentic AIシステムをビジネスの中核に導入する提携を発表した。OpenAIは、アクセンチュアの次世代AIパワードサービスにおける主要なAIパートナーとなる。

🔸クライアント向けAIプログラムを始動
両社は、クライアントへの影響を広げるため、新しいフラッグシップAIプログラムを開始する。このプログラムは、OpenAIのエンタープライズ製品とAccentureのAIおよび業界専門知識を組み合わせるものだ。金融サービス、ヘルスケア、公共部門、小売などの業界で、従来のプロセスをAI駆動のワークフローへと変革するのを支援する。

Accentureは、顧客サービス、サプライチェーン、財務、人事といった主要な企業機能に焦点を当てたAIソリューションで協力し、OpenAI AgentKitを使ってカスタムAIエージェントを迅速に設計・展開する。これはワークフローの自動化と意思決定の強化を目的としている。

🔸社内AI強化：数万人にChatGPT Enterpriseを導入

提携の一環として、Accentureは数万人の専門職にChatGPT Enterpriseを導入する。これにより、同社はフロンティアモデルへの直接アクセスを通じてAIスキルアップを加速させ、OpenAI Certificationを通じてアップスキリングされる専門職の数が最大となることを目指す。

また、Accentureは、OpenAIが世界中の組織にAIを提供できるよう、OpenAI自身のビジネスの急速な拡大（フロントおよびバックオフィス機能の設計・提供を含む）も支援している。

https://t.co/It1R5egWSc December 12, 2025

アメリカ勢→年に100兆円規模の投資をして最先端の半導体を使ってフロンティアモデルを開発。だが収益化のメド立たず。※特にOpenAI

中国勢→ アメリカの輸出規制を進化圧にして国内の半導体開発を進めつつ、米国の先行モデルを参考にして計算量を削減するモデルを作り出す二番手戦略。
オープンウェイトで開発者エコシステムを育てて、クラウド・企業サポートで稼ぐ。

技術の発展という意味ではアメリカ勢に今後もがんばってほしいけど、ビジネス的には中国勢の方が上手くいくように思えてならない。 December 12, 2025

更に映画「M3GAN ミーガン」も、ChatGPT等のOpenAIの構造とほぼ同じで、ミーガンが殺人ロボ化した理論は、OpenAIの特性「100%の正解を出そうとするあまり手段選ばなくなる事でハルシネーション発生(ミーガン暴走)」という同じ原因の仕組みに基づいて映画作られてるらしい...
https://t.co/BwKZHrMfbL December 12, 2025

#### 2. マルチモーダルAIの進化：ビデオ・ボイスが主流に
TIME誌の予測：12月、GoogleのVeo 2とOpenAIのSoraが一般公開され、ビデオ生成が「アクセスしやすく」なる。MetaのAl-Dahle氏：「ビデオがAIのキー入力に、スマートグラスでリアルタイム支援」。

**大予想2：ビデオ生成ツールのROIが爆発、広告市場変革**
Exploding Topicsによると、GPT-5が「事実誤認を減らし、ビデオ精度向上」。UAEのデジタルビデオ広告支出が数億ドルに達し（@AiDatalizerのX投稿）、ブランドがTikTok/ReelsでAIクリップを活用。Gartner：2026年までにGenAI採用80%、12月はその前哨戦。

**根拠と詳細**：NPRの報道で、Google DeepMindの天気予報AIが物理モデルを上回る精度を示す。Xの@lalon_sander：「AIが気象予報を変革、2025年末にハリケーン予測精度95%へ」。PwCのミッドイヤー更新：AIエージェントが労働力2倍化、ビデオ分析で市場トレンド予測。

**影響**：エンタメ業界で、AI生成映画トレイラーが標準化（例：Netflixの12月キャンペーン）。医療では、ビデオ診断ツールが症状予測を前倒し、3.5億人の生活を変える（Venice Mind予測）。リスク：ディープフェイク規制強化、EU AI Actの2026施行に向け、12月はコンプライアンスツールの需要急増。

Xの@ross_spryのスレッド：「Gemini 3 Proの92% HumanEval勝利で、プロトタイプ10倍化」。12月末、OpenAIのo1モデルがボイス・ビデオ統合で、日常会話AIを革新。 December 12, 2025

OpenAI、Microsoft、ソフトバンク、Meta　AI業界「構図の変化」の理由を読み解く(ITmedia ビジネスオンライン)
https://t.co/5eOPKCPfhg December 12, 2025

蔡崇信港大演讲深度复盘：中国AI的四张底牌，以及被误读的美国AI规则

Joe Tsai's HKU Speech: China's Four AI Assets and and the Misread U.S. "AI Winner Rule"

笔者注：11月5日，香港大学经管学院主办“陈坤耀杰出学人讲座”，以“前瞻十年：推动中国经济增长的科创引擎”为题进行对谈，邀请了阿里巴巴集团联合创始人及主席蔡崇信先生分享创新，科技及人工智能如何重塑商业格局并驱动中国经济长期增长。活动在港大陆佑堂举行，据主办方透露，这场演讲报名史上最火爆，邮件发出两小时内报名人数已经突破1200人。。。

从某种意义上来说，这也算是一种历史的呼应。17年前，马云曾站在同一个舞台上演讲。。。而在这次与港大副校长邓希炜教授的深度对谈中，蔡崇信抛开客套，直击中美AI竞赛的核心，剖析了阿里的商业进化论，并为年轻人给出了极具穿透力的建议。。。

以下摘录来源于至顶科技高飞。

一、重定义AI竞赛：中国手握“四张底牌”

蔡崇信开场便抛出一个反直觉的观点：美国人定义的AI竞赛规则，可能是错的。

目前的“美式计分板”只看谁的大语言模型（LLM）更强，今天是OpenAI，明天是Anthropic，后天是Gemini；但在蔡崇信看来，这种评价体系本身就有问题。

1，真正的赢家逻辑：渗透率 > 模型参数

The winner is not about who has the best model... The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives... （赢家不是看谁模型最好，而是看谁在自己的行业和生活中用得最好。）

AI的真正价值在于渗透率（Penetration Rate）。相比于追求参数的无限堆叠，中国政府的AI规划显得更为务实：目标到2030年，AI代理和设备的渗透率达到90%。不讲玄学，只讲普及。

2，中国为何能普及更快？四张系统级底牌

为了支撑这一普及率，蔡崇信列出了中国拥有的四项关键优势：

底牌一：电力成本优势（低40%）。训练和推理本质上是能源消耗战。得益于15年前启动的特高压输电网络建设（“西电东送”等），中国国家电网每年的资本支出高达900亿美元，是美国的3倍。这使得中国的电力装机容量不仅是美国的2.6倍，新增容量更是美国的9倍。

底牌二：基建红利（低60%）。在中国建设数据中心的成本比美国低60%。这仅仅是基础设施的成本，尚未计算芯片等硬件。

底牌三：工程师红利与语言优势。全球约一半的AI科学家和研究人员拥有中国教育背景。蔡崇信分享了一个有趣的现象：Meta的AI团队内部甚至常因大家都在说中文，让非中文员工感到“懵圈”。

This is the first time Chinese language is an advantage... （这是中文第一次在科技领域成为一种天然的沟通优势。）

底牌四：算力受美国政府的极大限制反而逼出系统级创新。美国有充沛的GPU资源，而中国没有。但这反而创造了一种“饥饿优势”（Advantage of Starvation）。

When you don't have a lot of resources, you are forced to innovate at the systems level... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）

为了在有限硬件下训练万亿参数模型，中国团队必须将系统效率优化到极致。DeepSeek（深度求索）就是典型的例子，而在最近的一次加密货币和股票交易的AI竞赛中，阿里的通义千问（Qwen）第一，DeepSeek排名第二。

蔡崇信对同城的DeepSeek评价极高：“他们在做令人难以置信的事情。”

二、开源为什么会赢：成本、主权、隐私的三重逻辑

关于“开源 vs 闭源”的路线之争，蔡崇信给出了明确判断：开源模型终将击败闭源。

这并非单纯的技术优劣，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益。他以“沙特阿拉伯，想发展AI，但又想保持AI主权（sovereign AI）”为一个例子，阐述了其中的商业逻辑：

🔹 闭源路径（如OpenAI）： 付费昂贵，且必须将数据输入黑箱（Black Box），存在数据主权风险。

🔹 开源路径（如阿里Qwen）： 免费下载，部署在私有云上。数据完全可控，成本极低。

只要政府和企业进行理性的成本效益分析（Cost-benefit Analysis），开源都是更优解。

那阿里怎么赚钱？

蔡崇信说得很坦白："我们不靠AI赚钱。"

阿里的商业模式：“我们不靠卖模型赚钱，我们靠云计算。”蔡崇信坦言，开源模型是流量入口，而随之产生的存储、安全、容器化等云基础设施需求，才是利润来源。这正如早期的互联网：产品免费获客，增值服务变现。

三、阿里进化论：技术自主是“逼”出来的

当被问及阿里如何从电商公司进化为云计算巨头时，蔡崇信的回答非常朴素：“没有秘诀，只是跟着客户需求走。”

🔹 B2B时代：为解决入世后中小企业的出口需求。

🔹 淘宝/支付宝：为解决C端交易中的信任问题。

🔹 阿里云：为解决海量数据处理的成本问题。16年前，如果继续使用Dell、EMC、Oracle的传统IT设施，阿里的利润将被抽干。

We developed cloud computing really out of necessity... out of the need to become self-reliant in technology...（我们发展云计算完全是出于必要，出于对技术自主可控的渴望。）

所以阿里云的起点是“自己吃自己的狗粮”（eat our own dog food）：先内部用，用好了再开放给外部客户。

给创业者的建议： 优先选择有机增长（Organic Development）而非并购。自己团队生长出的能力，DNA更纯正，文化更契合。

四、给年轻人的锦囊：思维比技能更重要

在问答环节，蔡崇信针对个人成长给出了高密度的建议：

1，技能层面：学会提问

AI时代，获取答案变得容易。因此提出正确的问题（Ask the right questions）比找到答案更重要。同时，要建立独立的分析框架，而非死记硬背。

2，编程层面：重在逻辑

即使自然语言可以指挥机器，依然要学编程。哪怕是学好Excel公式，也是极佳的逻辑训练。

The purpose is not to actually operate a machine. The purpose is going through that thinking process... （学编程的目的不是为了操作机器，而是为了训练严谨的逻辑思维过程。）

3，专业选择：三个潜力方向

🔹 数据科学（Data Science）：随着数据爆炸，懂得管理和分析数据的人才永远稀缺。

🔹 心理学/生物学：人脑是效能最高的机器，理解人脑是理解AI的捷径。

🔹 材料科学：这是一个由比特（Bits）主导的世界，但限制比特速度的是原子（Atoms）。半导体未来会有大量创新和突破，其核心在于材料。

五、风险与泡沫：金融人的视角

1，职业选择：不对称风险

蔡崇信回顾1999年放弃百万年薪加入阿里的决定，将其形容为“不对称风险收益”（Asymmetric Risk-reward）： 下行风险有限（最差回去做律师），上行空间无限（像看涨期权）。

他强调：“机会是来找你的，你要做的是时刻准备好（Preparedness）。”

2，AI泡沫：区分金融与技术

现在的AI像2000年的互联网吗？蔡崇信建议区分两种泡沫：

🔹 金融泡沫：估值可能过高，这很难评判。

🔹 技术泡沫：技术本身是真实的。就像2000年股市崩盘并未抹杀互联网的存在一样，今天投入的所有AI基础设施和模型研发，都不会打水漂，它们是通向未来的基石。

六，三个最核心的洞察

Q1：中国AI的真正优势是什么？

不是模型本身，而是让AI被广泛使用的整个生态系统。电力成本低40%、数据中心建设成本低60%、全球一半AI人才有中国学历、资源匮乏逼出系统级创新。这些加在一起，让中国更有可能实现AI的大规模普及。而普及率才是真正的计分板。

Q2：为什么开源模式会赢？

因为对全球大多数用户来说，开源同时解决了成本、数据主权和隐私三个问题。闭源模型要付费，数据要喂进黑箱；开源模型免费，数据可以留在本地。这不是技术优劣之争，是利益格局使然。

Q3：年轻人应该怎么为AI时代做准备？

学编程不是为了写代码，而是训练逻辑思维；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的"机器"；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子。更重要的是，学会提出正确的问题，这比找到答案更有价值。 December 12, 2025

ChatGPTが3周年を迎えたが、OpenAIの背後では債務が急膨張しデータセンター関連借入は1,000億ドル規模に迫る。依然赤字の中、競争は激化し、Googleの「Gemini 3」がGPT-5を凌駕したとの声も強まる。技術覇権を巡る勢力図は揺らぎ、先行者といえど歩みを止められない。この領域に永続する王者はいない。 https://t.co/Ea55CK4lkv December 12, 2025

俺はChatGPTの生誕祭のその日にGoogleかOpenAIか、などつまらない事は呟きません。

この感動をありがとう。サムアルトマン。 December 12, 2025

📢ChatGPTの音声モードがアップデート！もはや「聞くだけ」じゃない時代に突入

「通勤時間を有効活用したいけど、音声だけだと後で確認できず不安...」
「家事をしながらAIと話したいけど、画面が見れないから重要な情報を逃しそう...」
そんな悩みを完全に解決する、革命的なアップデートがOpenAIから発表されました✨

📊Before/Afterの圧倒的な差
【従来】専用画面に切り替え→音声だけ→後で見返せない→ビジュアル情報なし
【新機能】通常チャット内で音声利用→話しながら画面に文章表示→画像・地図も確認可能

🔍デッドタイムが知的生産時間に変わる
🚃通勤電車：「昨日の企画書、ターゲット設定どう思う？」と音声質問
→ 画面で過去の企画書を確認しながら、AIの提案を文章で読める

🍳朝食準備中：「今日のプレゼン資料、スライド構成を一緒に考えて」
→ 手が離せなくても、目で画面の構成案を確認

💡今すぐ試すべき3つの活用法
1️⃣移動時間の「ブレストタイム」化
往復1時間の通勤が、週5時間の創造的時間に変わります。
2️⃣マルチタスク時の情報収集
家事・運動しながら音声で質問→画面でソース確認→後で深掘り。
3️⃣視覚情報が必要な作業の効率化
データ分析、地図確認などを、グラフや画像を見ながら音声で進められる。

⏰1日30分のデッドタイムが、年間120時間の知的生産時間に
週5日×30分×50週＝125時間（約15営業日分）
この時間を企画立案、スキルアップ、情報収集に使えたら、1年後のあなたのキャリアはどう変わっているでしょうか？

🌟音声とテキストの"いいとこ取り"時代が到来
新しい音声モードは、話しながら相手の表情を見る、メモを取りながら議論する、図を指差しながら説明する、という「自然な対話」をAIとの間で実現しました💬
Webとモバイルアプリで順次展開中。
あなたの「すきま時間」が、明日から「成長時間」に変わるかもしれません。 December 12, 2025

倭国の副業情報、海外より3ヶ月遅れてるって知ってた？

【実例タイムライン】
2024年10月29日 🌏 海外：OpenAI、医療・法律アドバイス提供を規約で禁止
2024年11月 🌏 海外：ChatGPT副業系アカウント、規約違反で一斉削除開始
　↓↓↓
2025年1月 🇯🇵 倭国：「ChatGPTで法律相談副業」記事が拡散 → 後発組、規約違反で垢BAN
━━━━━━━━━━━
この3ヶ月の情報格差が
「稼げる人」と「やらかす人」を分ける
━━━━━━━━━━━
30-40代の副業民が
絶対に避けるべきリスク：
❌ 時間の無駄（家族との時間を削って失敗）
❌ 垢BAN（積み上げが一瞬で消滅）
❌ 規約違反（知らずに踏む地雷）

✅ このアカウントで回避可能
海外の"今"＝倭国の"3ヶ月後"
先に知れば、先行者になれる
━━━━━━━━━━━
【noteメンバーシップ】月500円
毎週配信：
・最新海外AI副業トレンド情報
・規約変更のニュース速報
・海外の垢BAN情報
・倭国未上陸の稼ぎ方
・倭国での応用　　など
→ https://t.co/DxX8tqO6bV

※月々ワンコインで、情報格差を埋める
※先行者利益を取りたい人だけどうぞ
※「知らなかった」で失敗したくない人へ December 12, 2025