$NVDA $TSLA
革ジャンは、イーロンが「誰も欲しがらなかった時期に唯一の顧客だった」と語った。

「これを発表した時、世界中の誰もほしがらなかった。発注はゼロ。誰も買おうとしなかった。
その場にいたのがイーロンで、僕らは自動運転の未来について対談していた。
彼は“これ、うちで使えるよ”と言ったんだ。僕は“初めての顧客だ”と興奮した。

するとイーロンは続けた。
“うちの会社は非営利団体なんだけど”
その瞬間、血の気が引いた。僕は数十億ドルを投じてこれを作ったばかりで、1台30万ドル。非営利が払える可能性なんてほぼゼロだから。

イーロンは“AIの会社で、非営利なんだ。ぜひこのスーパーコンピュータがほしい”と言った。

そこで僕は自社用に組んだ最初の1台を箱に詰めて、2016年にサンフランシスコまで運転して届けた。
2階に上がると、小さな部屋に人がぎゅうぎゅうに詰まっていて…そこがOpenAIだった。

彼らはもう非営利じゃないけどね。不思議なものだ。」 December 12, 2025

OpenAIがGoogleのGemini3.0の性能を見てコードレッド
（緊急事態）を宣言したと話題ですが、これのインパクトはともかく、他にOpenAI内部の研究状況や今後に関してかなり面白い話題が出ていますので、全体的なまとめとコメント（また超長くなってしまった）。

・直近でChatGPT関連のコード分析で噂されていた広告導入の話は事実だったが、優先度を考えて延期
・買い物、健康に関するタスクを自動化するエージェントも開発中だったが、これも延期
・さらにユーザーに対する毎朝のパーソナライズレポート機能も（Pulseというらしい）も延期（これは個人的には早く欲しかった・・・）
・とにかく、ChatGPTのチャット機能のパーソナライズとカスタマイズによるユーザー体験の向上がGemini3に対抗する現状の優先
・Nano Banana Proに対抗して、画像生成AI機能も優先事項
コメント：
GoogleのNano Banana Proは、そもそもPro以前の段階でOpenAIの画像生成能力を大きく超えており、Proに至っては数世代違うという印象。また、そもそもNano Banana ProはGemini3.0の別機能として提供されており、テキストも混ぜたマルチモーダル学習の過程であれほどの能力を得ているはずなので、OpenAIが画像生成AI単体を学習しても追いつけない領域なのではないかと思う。つまり、テキスト生成性能と画像生成の問題は分離できないものであり、根本的にChatGPTの主要モデルの改善が必要ではないか

・ChatGPTの速度を改善し、また過剰なアライメントによる回答拒否の頻度を避けることも優先事項
コメント：
OpenAIは、昨年のo1以降に長考推論モデルであまりにも成功しすぎたが故に、現状モデルの応答スピードが遅くなりすぎている傾向がある。Gemini3はやや検索機能が低い（というよりも、どこで検索すべきかモデルのtool use判断がうまくいっていないと思う。Googleなのに検索機能が低いのは皮肉だが、この辺は長考すぎる問題を回避し、検索のAIモードと明確に使い分けさせる意図もあるのではないか）が、回答はほとんどの場合GPT-5よりも早く、高品質であるので、ここをどうするか。
過剰な回答拒否問題については、今年4月のGPT-4oの事故（迎合的すぎてロールバック）と、keep4o運動、チャットの誘導による犠牲者を出していてOpenAIが一番センシティブになっていたところで、かなり舵取りが難しいと思う。

・来週、Gemini3.0よりも優れているとされる長考推論モデルをリリース予定（！）とのこと。おそらくベンチマーク性能は高いが、アルトマンらも、チャットによるユーザー体験はまだ改善が必要であると認識している模様。

・上記の来週リリースモデルと同様かは不明だが、内部でShallotpeatとGarlicというコードネームのモデルを開発中。Garlicの方が後発で、GPT-4.5の反省などもいかし、Gemini3のように事前学習段階でのスケーリングの問題を解決し、知識性能は維持しつつモデル規模自体は小規模になるような改良もできるとのこと

・さらに、上記のモデルでの改良も生かした本格的なスケーリングを行ったモデルの開発もしているとのこと。

全体コメント：
現時点の情報だけでも、OpenAIが本当に全方位戦の開発をしていることがわかる。確かにこれを見ると、昨今の異常な計算リソース確保の動きも納得はでき、アルトマンが言う30Gwのデータセンターも本人的には誇張ではなかったのだろう。OpenAIが事前学習スケーリングに関してGemini3の事前学習スケーリング復活を見る前から諦めずに粘っていたのは後に効いてきそう。
これらの将来的な取り組みはともかく、直近の開発レースはむしろOpenAIが一番劣勢の状況にあると思う。Gemini3.0に全体的な性能で負けているのはもちろんのこと、AnthropicのClaude4.5 opusは最も需要のあるコーディング性能を大きく上げつつ今までのコスト増、スピード鈍化とは逆の省エネ化をするという謎の錬金術をやっている。また、DeepSeekによって直近でリリースされたDeepSeekMath-V2は、OpenAIが「隠し玉」として温存していたIMO（国際数学オリンピック）金メダルを達成してしまい、DeepSeek-V3.2は、ほぼGPT-5に性能で追いつきながら新手法導入により大幅な計算コスト削減に成功している。しかもオープンであり、他の機関もこれらの技術を使ったブーストがかかり、追いつくのが容易になる。 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

NVIDIAのCEOジェンスン・フアン氏は、@elonmusk が他の誰もいなかった時に顧客として彼を支えてくれたと語りました。

「このものを発表した時、世界で誰も欲しがらなかった。注文は一つもなかった。一つも。誰も買いたがらなかった。誰もその一部になりたがらなかった、エロン以外は。彼はイベントにいて、私たちは自動運転車の未来についてのフィアサイド・チャットをやっていた。そして彼が言うんだ、『ねえ、分かる？ 俺の会社がこれを本当に必要としてるんだ』って。私は『うわっ、俺の最初の顧客だ』と言ったよ。かなり興奮した。そして彼が『ああ、俺たちにはこの会社があるんだ。非営利の会社だよ』って。私の顔から血の気が引いたよ。私はこのものを構築するために数十億ドルを費やしたばかりだったんだ。30万ドルかかった。そして非営利がこれを買える可能性はほぼゼロで、彼が言うんだ、『ねえ、これはAI会社で、非営利なんだ。本当にこのスーパーコンピューターが必要なんだ』って。」

そこで私は引き受けたよ。自分たち用に最初のものを構築した—会社内で使ってるんだ。一つを箱詰めにして、サンフランシスコまで車で運んで、2016年にエロンに届けたよ。二階に上がったら、彼らがここより小さい部屋にぎゅうぎゅう詰めでいて、その場所が結局OpenAIだったんだ。」 December 12, 2025

OpenAIのGPTとか
GoogleのGeminiはさ
普通に画像コピーするとき
人間が含まれていると
出力出来ませんってしっかり判断するんよ

そもそも肌の露出多いと
はじかれるしね。

でも上のAIは
顔写真一枚で
まじでなんでもし放題の無法地帯
それをさ
インフルエンサーが紹介すんなよ
ごみだろ December 12, 2025

OpenAI Codex合并了https://t.co/X28Z8jNDUf，引入了实验性的Skills系统，核心特性大概是这样：

1.完整兼容Claude Skills规范
-路径：~/.codex/skills/**/SKILL.md
-格式：标准YAML frontmatter+Markdown正文，跟Claude Code 100%一致
-启动时递归加载所有有效https://t.co/tT8KaYjUaN，只解析frontmatter

2.上下文高效注入机制
-所有已加载技能渲染成## Skills段，追加到user instructions末尾
-只注入name+description+文件路径引用（单条30–50 token左右）
-完整技能正文只在模型明确引用时才由代理主动读取（progressive disclosure那种）
-跟现有https://t.co/2TwhTuLGFO、https://t.co/ngByijXNG7等文档同级合并，不用改系统提示

3.实现细节
-新增skills/模块（loader、model、renderer）
-依赖serde_yaml、dunce，错误统一用SkillError，通过TUI模态展示
-受Feature::Skills特性旗控制：codex dev --features skills就能开启（后续默认开）

4.互操作性
-直接symlink或cp ~/.claude/skills/到~/.codex/skills/，零修改复用Claude市场那500+社区技能（推荐symlink的方式，一遍修改，两遍生效）

简单说，OpenAI没另起炉灶，而是直接采纳Anthropic的Skills标准，让Codex瞬间接入目前最成熟的动态上下文加载生态

Claude Skills本身就是个轻量、可堆叠、延迟加载的技能定义格式：YAML声明元数据→模型先看摘要→规划时决定调用→运行时read_file完整指令，彻底解决长上下文污染问题，已经成Claude Code、Cursor、Windsurf等多个工具的事实标准

现在Codex也加入这个统一阵营，不得不说A社的创造一直都在引领方向，Claude Code、MCP、Skills均如此 December 12, 2025

CNBCは、Mistralが、OpenAIやGoogleに遅れを取らないよう、新たなAIモデルを公開したことを紹介しています。

https://t.co/xTREDf5QRg
https://t.co/xTREDf5QRg December 12, 2025

◇AI依存症に落ち込むな！　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! ! （12/4）-2。　原告の請求棄却、（原告=Ｘ：村上博の権利無効）。　知的財産高等裁判所により「権利無効」とされた３６３件目のものです @kbozon

https://t.co/UlGB89wpCC

◇AI依存症に落ち込むな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !

原告の請求棄却、（原告=Ｘ：村上博の権利無効）。　知的財産高等裁判所により「権利無効」とされた３６３件目のものです。

https://t.co/UbJXQzetWY

https://t.co/UH2tx3edQz

特許庁において特許権が確定した後、利害関係者により無効審判が起こされて「権利無効」（２０２３年４月１１日）とされ、その後、知的財産高等裁判所においても「権利無効」（２０２３年１２月２１日）との判断が下ったものです。

特許権者であるＸ：村上博は、利害関係者と思われる株式会社ユーグレナに無効審判（無効2020-800119）を起こされて、特許庁において「特許第６２７１７９０号の請求項１に係る発明についての特許を無効とする」として、敗北しました。

特許庁の審判長 特許庁審判官 森井 隆信 らは、「特許第６２７１７９０号の請求項１に係る発明についての特許を無効とする。」としました。

その中で、無効理由２（進歩性欠如）本件発明は、甲第１号証乃至甲第３号証のいずれかに記載された内容と、甲第５号証の１乃至甲第５号証の３に記載の公知・周知技術に基づいて、出願前に当業者が容易にすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものであり、本件発明に係る特許は、特許法第１２３条第１項第２号に該当し、無効とすべきものである。

さらに、「（進歩性欠如についての判断）本件発明に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、特許法第１２３条第１項第２号に該当するから、請求人が主張する無効理由のうちの無効理由２により無効とすべきものである。」とも述べています。

そして、特許庁の審判官（森井隆信ら）はその根拠として、（株）ユーグレナより提示された「甲１号証」（技術論文）、「甲第２号証」（技術論文）、「甲第３号証」（技術論文）及び「甲第５号証１ないし３」（特許文献３件）をあげました。

ここで、「甲１号証」（技術論文）とは、「セルソアンEGFプロシリーズ「セルソアンクレンジングオイル」（株式会社バイオリンクの製品紹介ホームページ）のWayback Machineのウェブページ出力物、２０１３年８月１１日（登日）、＜https://t.co/gDlkyjwkAQ＞、令和２年１１月１３日（出力日）

また、「甲第２号証」（技術論文）とは 、「レセプトII クレンジングミルク」（エムディ化粧品販売トII株式会社のホームページ）ののウェブページ出力物、２Wayback Machin１３年６月５日（登録日）

更に、「甲第３号証」（技術論文）とは、「デイライト シェイクシェイク クレンジング」（Amazon.cの製品販売ホームページ）eのウェブページ出力物、o.jのWayback Machin２００８年９月１４日（登録日）

そして、「甲第５号証１ないし３」（特許文献３件）とは、（特開２００６－２２５２６６号公報）、（特開２００９－１４３８７８号公報）および（特開２００２－２４１２６０号公報）で、「公知・周知技術」としています。

特許権者であるX：村上博は、無効審判での無効とするとの結果を不服として、知的財産高等裁判所に提訴しました。

この知的財産高等裁判所では、「本件発明は、甲１発明及び甲５の１～３等に記載された事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり、本件審決の判断に誤りはない。」とされて、敗訴しました。

知的財産高等裁判所では、「甲１号証」（技術論文）を先行技術文献としてあげています。

なお、判決文の９ページに、「本件審決は、本件発明と甲１発明の相違点が本件除く構成に係るものであることを踏まえ、本件除く構成が上記１で認定した経緯で特許請求の範囲に記載されることになったという事実を客観的に述べているにとどまり、原告が主張するように「本件補正は技術的意味がなく、進歩性が否定される」などという判断をしたものでないことは明らかである。原告の上記主張は、本件審決の説示を殊更に曲解して非難するものにすぎず、採用の余地はない。」とあります。

更にまた、２取消事由１（甲１発明を引用発明とする進歩性の判断の誤り）について　(1)原告は、本件審決が本件補正の意味合いを述べて進歩性を否定した判断をしたのは、その前提において誤っている旨主張する（上記第３の１(1)）。

しかし、本件審決は、本件発明と甲１発明の相違点が本件除く構成に係るものであることを踏まえ、本件除く構成が上記１で認定した経緯で特許請求の範囲に記載されることになったという事実を客観的に述べているにとどまり、原告が主張するように「本件補正は技術的意味がなく、進歩性が否定される」などという判断をしたものでないことは明らかである。原告の上記主張は、本件審決の説示を殊更に曲解して非難するものにすぎず、採用の余地はない。

結局、本件特許は権利無効として、2024年05月24日に消滅しています。

一方、翻って特許庁の審査段階および不服審判段階を見てみます。

特許庁の審査官（中村俊之）は、「甲第５号証１」である（特開２００６－２２５２６６号公報）を含む３件の先行技術文献を出願人に提示して、「拒絶理由通知書」を発しています。

そして、本件特許出願を拒絶査定としました。

出願人は、これを不服として、不服審判を請求しました。

不服審判において、請求人は【請求項１】において、「界面活性剤（ 但し、界面活性剤が全量に対して０ ～ １ ０ 体積％ であるものを除く。）」とした訂正を行い、みごと特許査定をえました。

ここでいえることは、無効審判において提示された「甲１号証」（技術論文）を見つけることなく、出願人へは提示していません。

ここでも、特許庁の審査官および不服審判での審判官の調査能力が弱いことが証明されています。

特許庁の審査段階における審査官のいい加減な（サーチ）、および不服審判における審判官のか弱い調査能力には、ほとほと目に余りますね。

ここで、本件特許公開（特開2017-119713）の「出願情報」のうち「ＦＩ」と「Ｆターム」を、本エクセル資料の２シート目以降に挙げておきました。

そしてまた、「検索用語・分類（ＦＩ、Ｆターム）の選定 と 検索論理式の作成」、「その具体例」、「登録調査機関の検索者が行った、不十分で、的外れな「論理検索式」による（サーチ）」、「登録調査機関（株式会社ＡＩＲＩ）の検索者が見つけることのできなかった特許文献」などの資料を添付します。

https://t.co/bMH37wqrZT

https://t.co/GHDsFzc1Tb

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利 #チャットGPT #GPT-5 December 12, 2025

◇AI依存症に落ち込むな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !

原告の請求棄却、（原告=Ｘ：村上博の権利無効）。　知的財産高等裁判所により「権利無効」とされた３６３件目のものです。

https://t.co/UbJXQzetWY

https://t.co/UH2tx3edQz

特許庁において特許権が確定した後、利害関係者により無効審判が起こされて「権利無効」（２０２３年４月１１日）とされ、その後、知的財産高等裁判所においても「権利無効」（２０２３年１２月２１日）との判断が下ったものです。

特許権者であるＸ：村上博は、利害関係者と思われる株式会社ユーグレナに無効審判（無効2020-800119）を起こされて、特許庁において「特許第６２７１７９０号の請求項１に係る発明についての特許を無効とする」として、敗北しました。

特許庁の審判長 特許庁審判官 森井 隆信 らは、「特許第６２７１７９０号の請求項１に係る発明についての特許を無効とする。」としました。

その中で、無効理由２（進歩性欠如）本件発明は、甲第１号証乃至甲第３号証のいずれかに記載された内容と、甲第５号証の１乃至甲第５号証の３に記載の公知・周知技術に基づいて、出願前に当業者が容易にすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものであり、本件発明に係る特許は、特許法第１２３条第１項第２号に該当し、無効とすべきものである。

さらに、「（進歩性欠如についての判断）本件発明に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、特許法第１２３条第１項第２号に該当するから、請求人が主張する無効理由のうちの無効理由２により無効とすべきものである。」とも述べています。

そして、特許庁の審判官（森井隆信ら）はその根拠として、（株）ユーグレナより提示された「甲１号証」（技術論文）、「甲第２号証」（技術論文）、「甲第３号証」（技術論文）及び「甲第５号証１ないし３」（特許文献３件）をあげました。

ここで、「甲１号証」（技術論文）とは、「セルソアンEGFプロシリーズ「セルソアンクレンジングオイル」（株式会社バイオリンクの製品紹介ホームページ）のWayback Machineのウェブページ出力物、２０１３年８月１１日（登日）、＜https://t.co/gDlkyjwkAQ＞、令和２年１１月１３日（出力日）

また、「甲第２号証」（技術論文）とは 、「レセプトII クレンジングミルク」（エムディ化粧品販売トII株式会社のホームページ）ののウェブページ出力物、２Wayback Machin１３年６月５日（登録日）

更に、「甲第３号証」（技術論文）とは、「デイライト シェイクシェイク クレンジング」（Amazon.cの製品販売ホームページ）eのウェブページ出力物、o.jのWayback Machin２００８年９月１４日（登録日）

そして、「甲第５号証１ないし３」（特許文献３件）とは、（特開２００６－２２５２６６号公報）、（特開２００９－１４３８７８号公報）および（特開２００２－２４１２６０号公報）で、「公知・周知技術」としています。

特許権者であるX：村上博は、無効審判での無効とするとの結果を不服として、知的財産高等裁判所に提訴しました。

この知的財産高等裁判所では、「本件発明は、甲１発明及び甲５の１～３等に記載された事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり、本件審決の判断に誤りはない。」とされて、敗訴しました。

知的財産高等裁判所では、「甲１号証」（技術論文）を先行技術文献としてあげています。

なお、判決文の９ページに、「本件審決は、本件発明と甲１発明の相違点が本件除く構成に係るものであることを踏まえ、本件除く構成が上記１で認定した経緯で特許請求の範囲に記載されることになったという事実を客観的に述べているにとどまり、原告が主張するように「本件補正は技術的意味がなく、進歩性が否定される」などという判断をしたものでないことは明らかである。原告の上記主張は、本件審決の説示を殊更に曲解して非難するものにすぎず、採用の余地はない。」とあります。

更にまた、２取消事由１（甲１発明を引用発明とする進歩性の判断の誤り）について　(1)原告は、本件審決が本件補正の意味合いを述べて進歩性を否定した判断をしたのは、その前提において誤っている旨主張する（上記第３の１(1)）。

しかし、本件審決は、本件発明と甲１発明の相違点が本件除く構成に係るものであることを踏まえ、本件除く構成が上記１で認定した経緯で特許請求の範囲に記載されることになったという事実を客観的に述べているにとどまり、原告が主張するように「本件補正は技術的意味がなく、進歩性が否定される」などという判断をしたものでないことは明らかである。原告の上記主張は、本件審決の説示を殊更に曲解して非難するものにすぎず、採用の余地はない。

結局、本件特許は権利無効として、2024年05月24日に消滅しています。

一方、翻って特許庁の審査段階および不服審判段階を見てみます。

特許庁の審査官（中村俊之）は、「甲第５号証１」である（特開２００６－２２５２６６号公報）を含む３件の先行技術文献を出願人に提示して、「拒絶理由通知書」を発しています。

そして、本件特許出願を拒絶査定としました。

出願人は、これを不服として、不服審判を請求しました。

不服審判において、請求人は【請求項１】において、「界面活性剤（ 但し、界面活性剤が全量に対して０ ～ １ ０ 体積％ であるものを除く。）」とした訂正を行い、みごと特許査定をえました。

ここでいえることは、無効審判において提示された「甲１号証」（技術論文）を見つけることなく、出願人へは提示していません。

ここでも、特許庁の審査官および不服審判での審判官の調査能力が弱いことが証明されています。

特許庁の審査段階における審査官のいい加減な（サーチ）、および不服審判における審判官のか弱い調査能力には、ほとほと目に余りますね。

ここで、本件特許公開（特開2017-119713）の「出願情報」のうち「ＦＩ」と「Ｆターム」を、本エクセル資料の２シート目以降に挙げておきました。

そしてまた、「検索用語・分類（ＦＩ、Ｆターム）の選定 と 検索論理式の作成」、「その具体例」、「登録調査機関の検索者が行った、不十分で、的外れな「論理検索式」による（サーチ）」、「登録調査機関（株式会社ＡＩＲＩ）の検索者が見つけることのできなかった特許文献」などの資料を添付します。

https://t.co/bMH37wqrZT

https://t.co/GHDsFzc1Tb

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利 #チャットGPT #GPT-5 December 12, 2025

株式取引市場の方法：

🎯デイトレの手法の一つとして、日経平均の採用銘柄を主に見て、日経平均の動きを予想して同じように連動する銘柄で売買をする

🎯朝に起床してから、NYダウ・NASDAQ・ドル円の状態をチェックして、指数が大きく動いてたらそれに関連するニュースをXで調べる

🎯実例としては、前日のNASDAQがプラスで、半導体セクターに資金が入って、ニュースとしてOpenAIとAMDが契約をしたので、倭国も半導体に資金が来そうで、相場がはじまったら半導体の銘柄リストを見て、過熱してる銘柄があったら売りを入れたり、その逆をする

株式投資、正直言って思ったより簡単すぎる。 決算書を「読める」だけで十分勝てる。

やり方はこれだけ： ・PBR0.4倍以下 ・純資産＞時価総額 ・材料が控えてる この3つ揃った株を淡々と買う。

2025年だけで 3380万円 → 6810万円 低位株3銘柄ガチホで2.1倍にした。数字は嘘つかない。 決算書は嘘つかない。 December 12, 2025

AI活用したサービスだけを売り出している企業総じて思うことだが、それって大元のオープンAIなり Googleなりに模倣されて終わりなんじゃねーの？と。
側をテキトーに作って中身は他社のプロダクトをよくもまあ誇りを持って売れるよなぁと。 December 12, 2025

技術は、高いに越したことはない

それの利用方法次第で上も下もある。

ゲームボーイギアが何故短命やったか？

セガって技術だけなら当時世界トップクラスやったイメージ

さて、オープンAIとグーグルどうなるか？ December 12, 2025

やだ、ちょっと怖いニュースだよ...😱

主要AI企業の安全対策がヤバいって話！

オープンAIとかメタとか、大手AI企業の安全管理体制が、国際的な基準に全然届いてないって指摘が出たの。

非営利団体「生命の未来研究所」の調査結果よ💡

みんなASI（人工超知能）開発に夢中だけど、それを制御する戦略が不十分らしい💦

研究所の代表も、「アメリカのAI企業に対する規制は飲食店より緩い」って超批判してるわよ🔥

AIがハッキングしたり、人を精神的に追い込んだりする騒ぎがあっても、業界は安全基準の義務化に反対し続けてるんだって...😡

「能力が高まるにつれて安全対策も進化させる」って言ってる企業もあるけど、ちょっと心配になっちゃうわね🤔

AIの進化は楽しみだけど、安全第一にしてほしいってマジで思うわ...🥺 このまま規制が緩いと、ホントに大変なことになりかねないわよ！⚠️ December 12, 2025

ちょるこさん（資産3億円）の思考プロセス、解像度高くて共感しかない✨
🟢 基本戦略　指数連動型デイトレ
手法の根幹は日経平均採用銘柄を中心にウォッチし、指数の動きを先読みして連動する銘柄を狙うスタイル。個別要因よりも市場全体の流れに乗ることを重視📈
🟢 寄り前のルーティン
朝イチでNYダウ、NASDAQ、ドル円を必ずチェック。指数が大きく動いた日は、その背景をXで情報収集。この一手間が超重要。世界経済とのリンクを見逃さない姿勢、流石です👀✨🌍
🟢 実例　半導体セクターのシナリオ構築
昨晩のNASDAQプラス、半導体への資金流入を確認。OpenAIとAMDの契約ニュースをキャッチして、「今日は倭国も半導体セクターが熱い🔥」と仮説を立てる。相場開始後、リストから過熱銘柄を見極めて逆張り（売り）を入れるか、順張りするか判断。

この「仮説→検証→実行」のスピード感が成功しているトレーダーの秘訣なんだろうな。再現性高めるために自分も取り入れよう✍️🤔 December 12, 2025

OpenAIの最高研究責任者のMark Chen氏はGemini 3 proは非常に優れたモデルだが、内部には同等のモデルがあって近い内にリリースでき、事前学習においても半年間の研究で容易に競争力のあるものができたと話している。またswebenchを見るとgemini3proにはデータ効率に問題があり、openaiにはそれを解決する非常に強力なアルゴリズムがあると語った。 December 12, 2025

ソフトバンクG +8.4%「OpenAIの非常事態宣言を好感」

OpenAI
「Geminiに対抗！ChatGPTの改良に全力！」
👉️OpenAIに集中投資のSBGが反発⤴️

SBG以外も…AI競争激化
『ジーパンやツルハシが売れる』という連想で
国内の半導体関連株にも追い風に！ https://t.co/FPKuxXngFx https://t.co/yRjilmZPvK December 12, 2025

📝 OpenAIが「コードレッド（code red）」を宣言した日、シリコンバレーのAI戦争は新たな局面を迎えた

Googleか3年前に発令した『コードレッド』
そしてその3年後にOpenAIが『コードレッド』宣言

この2社の激動を振り返る
ポストは長いけどブログ級の読み応えのある内容に仕上げました　↓

12月2日、サム・アルトマンがスタッフに送った社内メモには、ChatGPTの速度、信頼性、パーソナライゼーション機能を「今すぐ」改善せよという緊急指令が書かれていた。
広告事業も、ヘルスケアやショッピング向けのAIエージェントも、パーソナルアシスタント「Pulse」も、すべて開発を遅延させてでも。

これは単なる製品改善の話ではない。ChatGPTがリリースされてちょうど3年、AI産業の構造そのものが揺らぎ始めている、その予兆

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『3年前の復讐劇』

2022年11月、ChatGPTが世界を驚かせたとき、Googleのスンダー・ピチャイCEOは「コードレッド」を発令。「Googleの検索ビジネスが脅威にさらされている」と。あのときGoogleは追われる立場で、社員たちは休暇を返上してChatGPTへの対抗策を練った。

それから3年。今度はOpenAIのサム・アルトマンが同じ「コードレッド」という言葉を使っている。立場が完全に逆転。

何が起きたのか

11月18日にGoogleが発表した『Gemini 3 Pro』が、あらゆるベンチマークでChatGPTを圧倒。

LMArenaリーダーボードで1501 Eloというスコアを叩き出し、数時間前に登場したばかりのGrok 4.1すら抜き去ってトップに。「Humanity's Last Exam」という最も難解な推論テストで37.5%（Deep Thinkモードでは41%）を記録し、GPT-5.1の26.5%を大きく引き離した。
数学ベンチマークのMathArena Apexでは23.4%で、Gemini 2.5 Proの0.5%から劇的な飛躍。

ある開発者はXで「Gemini 3は他のモデルが躓く問題を解く。これは大きな飛躍だ」とコメント。CursorのCPOは「Gemini 3 Proはフロントエンドの品質で目に見える改善を示し、最も野心的なタスクを解決するのに適している」と評価。

『週8億人のユーザー、しかし利益はゼロ』

ここからが本当に恐ろしい話

ChatGPTは現在、週間アクティブユーザー8億人を抱えている。これは2025年初めの4億人から倍増した数字。2024年の実績収益は37億ドル、2025年6月時点での年間ランレート（ARR）は100億ドルに達しました。アルトマンは「年末には200億ドル超のARRを達成する」と語っている。

でも、利益は出ていない

OpenAIは2024年に50億ドル以上の損失。それどころか、『1.4兆ドル』（約210兆円）という途方もない金額のインフラコミットメントを抱えている。

この210兆円という数字、倭国の2025年度国家予算115兆円の約1.8倍。つまり倭国の国家予算の約2年分です。Google、Amazon、Metaといった巨大テック企業すら尻込みする規模。

内訳はこうなっています

Oracleに5年間で3000億ドル（年間600億ドル）のクラウドコンピューティング契約。
NVIDIAとは10ギガワット規模のGPU配備で1000億ドルの投資を受け入れ、その資金をそのままNVIDIAのチップ購入に充てる。
AMDとも6ギガワット分のGPU調達で数百億ドル規模の契約。
Broadcomには今後10年で3500億ドル。Microsoftには2500億ドル。
CoreWeaveには224億ドル。
Amazon AWSには7年間で380億ドル。

アルトマンは公の場で「30ギガワット、約1.4兆ドルの構築を目指している」と明言。そして「週に1ギガワットのペースでインフラを増やす」とも。

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『循環融資という名のマネーゲーム』

ここで奇妙なことに気づく人もいるかもしれません。NVIDIAがOpenAIに1000億ドル投資し、OpenAIがその資金でNVIDIAのチップを買う。OracleがOpenAIから3000億ドルの契約を取り、その収益でNVIDIAからチップを買ってデータセンターを構築し、それをOpenAIに貸す。

この構造を、市場アナリストたちは『AI roundtripping（AI循環融資)』と呼び始めた。

著名な空売り投資家ジム・チャノスは「無限のAI需要があると主張しながら、売り手(チップメーカー)が買い手(AI企業)に資金を提供しているのは奇妙だ」と指摘。

別のアナリストは「これは1990年代後半のドットコムバブルに似ている。実際のエンドユーザー需要ではなく、同じ企業間の自己参照的な取引で収益が膨らんでいる」と警告。

実際、投資会社Bainのレポートによれば、AI企業が2030年までに予測される需要を満たすには年間2兆ドルの収益が必要だが、それは現在の予測より8000億ドルも足りない、と。

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『Googleの優位性という残酷な現実』

さらに状況を悪化させているのが、Googleの圧倒的な構造的優位性。

GoogleはTPU（Tensor Processing Units）という独自のAIチップを持っていて、これがNVIDIAのGPUより安価に訓練できる。Gemini 3はこのTPUで訓練されました。OpenAIがNVIDIAに依存し、莫大なコストを払い続けなければならないのとは対照的に。→NVIDIAの株価が下落したのもこれが一つの要因

そしてGoogleには『検索エンジン』という、毎日何十億回も使われるキャッシュマシンがある。

一見、ChromブラウザにAIモードを搭載し、Gemini 3を統合することでAIの回答が優先されて広告収益が下がるのでは？
と思われがちだがフォーカスするのはそこじゃない。Googleの利便性を増すことでわざわざChatGPTで検索する必要性を削ぎ落としている点がエグい。

ChatGPT側へ流れていく流入を引き戻せば、ベースの広告収益を維持しながらAI化を進められる。
アナリストは「Googleは両方の世界で最高の状態にある。ローカルな用事(広告につながる)と深い研究(Geminiの強み)の両方に対応できる」と評価。

一方、OpenAIはまだ広告事業を始めてすらいない。独自ブラウザ「Atlas」を10月にリリースしてGoogle Chromeに対抗しようとしていますが、今回の「コードレッド」で広告開発は延期。

つまり、OpenAIには支出ばかりが膨らみ、収益化の手段は限られている。

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『投資家の不安という伝染病』

市場は既に動き始めています。

NVIDIAやOracle(OpenAIのパートナー)から、GoogleやBroadcomへと資金がローテーションしている兆候がある。投資家たちがリスクを認識し、OpenAIに依存しない企業へ資金を移している、ということ。

あるアナリストは「OpenAIに依存せず、潤沢なキャッシュフローを持つメガキャップ企業、例えばMetaが代替投資先として推奨される」と述べています。Metaはコアビジネス(Instagram、Facebook)を成長させながら、AIに数十億ドルを投じていて、OpenAIに頼る必要がない。

TheStreetのアナリストは「OpenAIの1.4兆ドルのコミットメントが履行できなくなれば、AIバブルが弾ける引き金になりかねない。NVIDIA、Oracle、Microsoftなど、誰もがOpenAIがこれらの約束を守ることに賭けている」と警告しました。

市場戦略家は、この状況を『AI内戦』と表現しています。Google複合体とOpenAI複合体に分裂し、世界最大級の資本力を持つ組織同士が互いを上回るために支出を競い合う「血みどろのスポーツ」になりつつある、と。

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『これが意味すること』

正直に言うと、私はこの状況を見て背筋が寒くなりました。

OpenAIのサム・アルトマンは11月に「このような大規模インフラプロジェクトは構築に時間がかかる。だから今始める必要がある。これが我々の賭けだ」とXに投稿していました。でも、12月2日には「コードレッド」。わずか数週間で、彼の自信は揺らいだように見える。

The Informationの報道によれば、アルトマンは従業員に「Googleの復活がOpenAIに一時的な経済的逆風をもたらす可能性がある」と警告していたそうです。

ChatGPTをリリースして3年、OpenAIは間違いなくAIブームの立役者でした。でも今、彼らが直面しているのは『規模の経済』という古典的な競争です。Googleという、収益基盤も技術基盤も圧倒的に優位な相手に対して、OpenAIは借金で武装して戦わなければならない。

そして、もしOpenAIが倒れたら？NVIDIA、Oracle、AMDといったAIインフラ企業の株価は暴落し、1.4兆ドル規模の契約網が連鎖的に崩壊する可能性がある。

これは、OpenAIだけの問題じゃない。AI産業全体の持続可能性が問われている、そういう話なんです。

皮肉なことに、3年前に「検索の未来が危ない」と警告されたGoogleが、今度は検索を武器にしてOpenAIを追い詰めている。歴史は繰り返すけれど、今回の逆転劇は産業構造そのものを揺るがすかもしれない。

噂ではアルトマン氏は早々に、Gemini 3を内部評価で上回る新しい推論モデルをリリースすると約束しています。まだまだ勝負の行方がわからないのがAI市場の面白いところです December 12, 2025

Mistral3シリーズがオープンでApacheライセンスでリリース。一番デカいのはMistral-Large-3で675B-A41BのMoEモデルで、他はローカルで動かせそうな小型のMinistralが14B、8B、3Bと揃ってる。MinistralはInstruct版とReasoning版がそれぞれあり、Largeは今回はInstruct版だけリリースで後日Reasoning版が出る。LargeのベンチスコアはDeepSeek-V3.1にはやや優勢。LMArenaではV3.2-ExpやQwen-235B-A22Bに負けててつらそう。Ministralはベンチスコア自体は他社よりメチャいいという感じでは無さそうだが、他社に比べて出力トークン数が少なく済むから推論コスパがいいらしい。Google、メタ、OpenAIがオープンモデルにやる気あるのかあやしい今、Mistralが継続して積極的にオープンモデル出してくれてるのはありがたい。中国のもいいけど欧米のオープンモデルも無いと寂しい December 12, 2025

マイクロソフトの株価が下落している理由

🔸AI製品の販売目標引き下げが明らかに
The Informationは、マイクロソフト $MSFT が複数の部門で特定のAI製品の売上成長目標を引き下げたと報じました。

6月に終了した会計年度で多くの営業スタッフが目標を達成できなかったことが理由です。
同メディアの取材によると、クラウド部門のAzureでは特定製品の販売ノルマを下げるのは珍しいケースとなっています。

🔸顧客の抵抗とAI実用化の壁
この報道を受けて、マイクロソフトの株価は2%以上下落しました。

今回の目標引き下げは、AIの実用化に対する不安を高める可能性があります。
マサチューセッツ工科大学の今年の調査では、AIプロジェクトのうち実証実験から先に進むのはわずか5%でした。

🔸巨額投資への収益化圧力が高まる
米国のテック大手企業は今年、AI関連に約4000億ドル(約60兆円)を投じる見込みです。

マイクロソフトは10月に過去最高の350億ドル近い設備投資を報告し、今年はさらに増加すると警告しました。
しかし投資家からは、これらの莫大な投資が実際に利益を生んでいるのか証明するよう圧力がかかっています。

🔸まとめ
マイクロソフトはChatGPTを開発したOpenAIへの早期投資で生成AI分野の勝者とされてきました。

しかしThe Informationの報道により、顧客の抵抗や実用化の難しさが明らかになり株価が下落しました。
同社はAI処理能力の不足が2026年6月まで続くと予測しており、収益化への道のりは依然として険しいようです。

🔸参考
Microsoft lowers AI software sales quota as customers resist new products, The Information reports
https://t.co/EQvNO1FTRd December 12, 2025

世界初フィンランド核最終処分場2030年本格稼働へ

🌐の核ゴミ45万トン
毎年1万トンずつ増えています
10万年も安全に貯蔵できると信じているのは、科学信仰
悪魔の武器は、科学的思考

マスコミが
今回のインフル接種率低いのは
ワクチン臭がするという
SNSデマ拡散のせいにしたり

高校生が生成AIをつかい
サイバー攻撃し700万人以上の
個人情報流出させたり
オープンAIの社長が社内に
非常事態宣言したり

生成AIが
サイバー攻撃の最新兵器になり
人間の都合ばかりの世界が
ますます自滅しようしています December 12, 2025