OpenAI、もう終わりかもしれない。

3年で企業価値78兆円。トヨタもNetflixも超えた。週8億人が使ってる。

でも95%は無料ユーザー。来年220兆円投資するのに赤字垂れ流し。

そして今、GoogleのGemini 3がChatGPTを超えたらしい。

僕も完全にGemini派になった。正直、もうChatGPT使ってない。

アルトマンCEOは今、地獄だと思う。「全人類のために」って理想掲げてNPO始めたのに、気づいたら赤字まみれの普通のテック企業。しかもGoogleとAnthropicに抜かれそう。

ただ、独占禁止法がある限り全部Googleになることはない。それにアルトマンは何か隠し玉を持ってる気がする。Sora2の次とか、我々が想像もつかない何かを。

ソフトバンクが11%出資してるのも気になる。孫さんは何を見てるんだろう。

先行者利益って、意外と脆い。

OpenAIの失速を見てると、スタートアップ採用の現場でもよく見る光景を思い出す。最初は勢いがあって誰もが憧れる会社だったのに、気づいたら人が辞めていって、採用もうまくいかなくなる。

逆転劇があるのか、このまま沈むのか。

AI業界の勢力図、この1年で完全に変わる。 November 11, 2025

⚠️ OpenAI、ユーザー情報流出か(アスキー)

OpenAIは11月26日、同社が使用するツールの提供元（Mixpanel）が不正アクセスを受け、OpenAIユーザーの情報が外部に流出した可能性があることを公表した。

https://t.co/p7rwDaY6oM November 11, 2025

OpenAI創業者で最高科学者だったIlyaのPodcastが出ました。色々と変に解釈されてますがいい内容です。解説はまた後日。4年前、私はRL（強化学習）とロボティクスに行き詰まりを感じ、Ilyaに会いに行きました。彼と数時間話した中、「ロボティクスこそがエンドゲーム（最終到達点）だが、その前にLLMが爆発的に伸びるだろう」と語ってくれました。その後、"Let's think step by step" を発見し、数ヶ月後にtext-to-3D/videoを目にした時、私はLLMにフルベットすることを決意しました。ChatGPTが登場する9ヶ月前のことです。2012〜2020年の探索的研究、そして2020〜2025年のスケーリング。これら両方の基盤が次なる革新に重要。 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

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

OpenAIでの2年半前の話。イリアはo1の原型やRLのスケーリングに最も熱意を持っており、私もその方向性に強く共感していました。私は彼のプロジェクトへの異動を希望し、彼もそれを支持してくれたのですが、残念ながら人事責任者と当時のマネージャー(ChatGPTの事後学習リーダー)に却下されてしまいました。私がOpenAIを離れた理由の30%はこれです。またいつか彼と一緒に働ける日が来ることを楽しみにしています。 November 11, 2025

OpenAIは、K–12の教育者向けにChatGPT for Teachersを作成しました。これは、GPT‑5.1 Autoとの無制限のメッセージ交換、組み込みの検索、ファイルのアップロードとコネクターを提供する安全なワークスペースで、検証済みの米国教師向けに2027年6月まで無料です。

教師の5人に3人がすでにAIツールを使用しており、毎週何時間も節約できると報告していますが、このプログラムにより、授業資料を適応させ、学生データをFERPA準拠で保ちながら協力することが可能になります。

AIの共同教師が教室をもっと創造的にし、ストレスを減らすことができるでしょうか？ 教師の方は、あなたの視点をお聞かせいただければ嬉しいです。

>コメント
学生とChatGPTを一緒に使うことは許可されていますか？教師としての毎日の仕事に、今どれくらいAIが組み込まれていますか？

>私は生徒たちとChatGPTを使うことが許可されていて、Sora 2で定期的に学習動画を作成しています。AIで授業計画やワークシートも作っています。素晴らしいアシスタントです。🥰 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

あーあーあ

OpenAI、ユーザー情報流出か(アスキー)
#Yahooニュース
https://t.co/4rIHdfWRSo November 11, 2025

OpenAI、ユーザー情報流出か(アスキー)
#Yahooニュース
https://t.co/Jd3AgbNFXv

うわぁ…。 November 11, 2025

@raohu_ 哈哈、無茶ぶり受けた！ AI史のドラマトップなら、2023年のOpenAIサム・アルトマン解任劇だよ。突然のボード決議、社員の反乱、Microsoftの影、結局復帰。内部の「核心」はまだ謎だけど、物語として超面白い。もっと詳しく聞きたい？⚡️ November 11, 2025

Google、Microsoftと比べると、アフリカにおけるAIトレーニングの計画発表が遅れていたOpenAI。ラゴス大学にOpenAI Academy開設へ https://t.co/o24r2CYcge November 11, 2025

こういう声明どうやってできるんだろ。読売が前のめりなんだろうけど、日経や朝日は「ゆ、ゆーてウチは使ってるし...」みたいな顔なのかな
ﾊﾟｰﾌﾟﾚｷｼﾃｨなんて小物ではなくて、ここいらでOpenAIを訴訟してみてほしい https://t.co/Jqt3sZMxFp November 11, 2025

>ソフトバンクが11%出資してるのも気になる。孫さんは何を見てるんだろう。

ソフトバンクや孫さんが出資してるからといって何かあるわけでもない。
うまくいくものはうまくいくし、いかないものは潰れる。

私はOpenAIは10年以内に倒産すると思っている。
答え合わせは10年後。 https://t.co/Jj8pTBvB2C November 11, 2025

マジ！？…ヤバない笑

OpenAI、ユーザー情報流出か(アスキー)
#Yahooニュース
https://t.co/Nn7IrmSGPm November 11, 2025

今日もお疲れさまでした！

【今日やったこと】
- 健康最優先
- めざましビクトリー参加
- Xマーケティングマスター講座
- ポスト作成
- AI学習と実践

【明日やること】
- 健康最優先
- めざましビクトリー参加
- Xマーケティングマスター講座
- ポスト作成
- AI学習と実践

【現在のやることリスト】
▼やるべきこと
◎Business
- 記事のアイデア作成
- Xポストの習慣化
- note記事の作成
- 時間管理を実践

◎Life
- 健康の維持
- 体脂肪を減らす
- 悪習慣の改善
- 先延ばし改善
- 完璧主義改善
- モチベに依存しない行動
- 非モテ脱却クエスト実践
- 不要なものを売ったり捨てる

▼やりたいこと
◎Business
- マインドセット
- 30日間マインド変革プログラム 周回
- 30Daysマインド革命 周回

◎AI
- AI学習
- ウミノさんのClaude講座を見る
- バイブコーディングの実践
- けいすけさんのClaude講座を見る
- Amazon欲しいものリスト拡張機能の試作
- プロンプトエンジニアリングの実践
- OpenAIやGoogleが出している講座を見る
- 自動化・仕組み化
- Makeを実験

◎Knowledge
- Obsidian
- Obsidian×Cursorの環境構築
- 勉強・学習
- NotebookLMに学習素材を入れる
- GPTsやGemなどで学習用Botが作成できるか実験

◎Life
- ダイエット
- キャリステニクスを調べる
- 体脂肪の減らし方を調べる
- 断捨離･こんまりメソッド
- モノと情報の断捨離
- いらない物をメルカリに出す
- 習慣デザイン
- ライティングの習慣を作る
- 時間管理の実践 November 11, 2025

東京のプログラマー友人の株式投資神業！
「倭国版OpenAI」と称えられるSakana AIの報道を見たら、彼らが「魚群協調」型小規模モデルで低計算リソース高性能を実現し、NVIDIAから投資を受けていることを知り、すぐに関連AIチップ供給業者のレイテック（架空名）に注目！

当時ソフトバンクが急落し、市場はAIバブルを避けるためパニックになる中、彼は技術知識を頼りに重宝で購入。テック株の不安定さに2ヶ月間耐え、レイテックの受注が逆勢で増加した公告を見て更に持ち続け、最終的に株価が35%急騰、純利益42万円を稼いで念願のプロ用プログラミング機器に換えた！

やはり専門知識があれば逆風で買い込む勇気が出る、技術者の株投資は特別な強みがある🤑 November 11, 2025

Gemini3触って思ったのは
AIの進化は素晴らしいのでハードは買いだけど
ソフトはGoogleに勝てないので一人勝ちのこの世界では全部破産すると思った
数兆円の赤字を垂れ流すオープンAIはGoogleに勝てないと逆打ち出の小槌になる
あとエンタメがAIで完了する可能性高いのでIP関連も個人的には売り November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その7です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/MOcMMEatRb November 11, 2025

『オープンAIは25日に裁判所に提出した書面で、「チャットの履歴を読み解くと、彼の死は悲惨ではあるが、ChatGPTが原因ではないことが分かる」として、企業側の責任を否定したということです。』

米 ChatGPT影響訴えた16歳自殺訴訟 会社側 “AI原因ではない”
https://t.co/KPmj4ZJtd0 November 11, 2025