OpenAIが「再帰的自己改善」が可能なAIを開発していると公に言ったのは初めてではないか？アライメント研究を共有するブログを開始している。2028年3月までにAI研究自動化AIを開発するとサム・アルトマン達は以前ライブで言っていたが、あからさまに再帰的自己改善と言っているのは初めて見た。 https://t.co/Gd5L5YG1QQ https://t.co/K7eCljw3Xd 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

■「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。
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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

全球首个开源机器人 OS：OpenMind OM1 ，打破硬件厂商的“围墙花园”
在 AI 还在屏幕里陪你聊天的时候，OpenMind @openmind_agi 丢出了一个王炸：OM1 Beta——全球首个智能机器人开源操作系统

这意味着机器人开发终于要打破硬件厂商的垄断，进入“通用智能”时代

■ 核心叙事：打破硬件围墙

❌以前做机器人开发就像以前做诺基亚 APP： 硬件割裂：每个厂家的机器人都有自己的封闭系统，代码不通用， 开发繁琐：想让机器人动起来，得先从写驱动开始，门槛极高

OpenMind @openmind_agi 推出的OM1 的出现就是要复刻 Android 的成功： 硬件中立 (Hardware Agnostic)：一套系统通吃

无论是 Unitree 的机器狗、Ubtech 的人形机器人，还是无人机，刷个 OM1 系统就能跑

即插即用：原生集成了 OpenAI、DeepSeek、Gemini 等大模型，让机器人天生具备大脑

■ 技术 Alpha：给机器人装上“灵魂”

根据官方文档，OM1 Beta 不只是个控制系统，更是一个 AI 聚合器：

✅多模态感知：原生支持 语音转文字、文字转语音和视觉情感分析，机器人不仅能听懂你说话，还能看懂你的脸色

✅自主导航：内置 SLAM 和 LiDAR 支持，甚至集成了 Gazebo 仿真环境

✅FABRIC协议：虽然这次主推 OS，但官方明确提到了 FABRIC —— 一个去中心化的信任与协作层，这意味着未来机器人之间的数据共享和任务协作，会跑在链上

OpenMind @openmind_agi 正在把机器人从预编程的机器变成会学习的智能体 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 https://t.co/SkJWupHTJd December 12, 2025

噂
Google Gemini3大流行でサーバーの納入の加速を要請

業界筋によると、サーバーブロックチェーンが新たな注文の波に見舞われる中、Googleはサプライチェーンの加速を促しているという。

Googleの最新AIモデル「Gemini 3」のリリースはAI市場を席巻し、ChatGPTユーザーの間で転職の波を引き起こしました。業界筋によると、Googleはこの成功を機に、ユーザーの膨大なコンピューティングパワーのニーズを満たすため、サプライチェーンにAIサーバーの構築を加速するよう要求しているようです。アナリストたちは、Foxconn （2317）、Quanta、InventecなどのGoogle AIサーバーサプライヤーに新たな受注の波が訪れると楽観視しています。

Gemini 3はリリース以来、市場から熱狂的な反響を得ています。いくつかの基礎AIテストにおいて、従来のAIモデルリーダーであるChatGPTを凌駕しただけでなく、米国の大手クラウドソフトウェアサービス企業のCEOであるマーク・ベニオフ氏からも「一度使ったらもう戻れない」と称賛されました。Gemini 3のユーザー数が急増したため、Googleは無料ユーザーが利用できる日常思考コマンドの数を一時的に制限せざるを得なくなり、Googleの現在のAIコンピューティング能力が逼迫していることを示唆しています。

アナリストらは、これまでGoogleは大規模AI言語モデル市場でOpenAIに遅れをとっていると考えられていたが、Gemini 3のリリースが熱狂を巻き起こし、GoogleがAIモデル優位の座に就くことを可能にしたと考えている。

業界筋によると、GoogleはAIサーバーインフラの構築を加速しており、将来の膨大なユーザー需要を満たすために来年には900億ドルを超える設備投資が見込まれているという。

Googleは既にAIデータセンターの開発に積極的に取り組んでいたとされていますが、NVIDIAからのAIチップの供給が限られていたため、AIコンピューティング能力の開発において大きな進歩を遂げることができませんでした。そのため、Googleは台湾の半導体サプライチェーンと提携し、補助学習用の独自のTensor Processing Unit（TPU）を開発することを決定し、現在では第7世代の製品ラインに到達しています。

現在、GoogleのAIサーバーアウトソーシング受注は、NVIDIA HPCとGoogle独自のTPUという2つの主要なアーキテクチャに大別されます。QuantaはNVIDIA HPCアーキテクチャでGoogleのAIサーバーサプライチェーンに参入し、Foxconnは両方のアーキテクチャ市場を独占しています。

Inventecは、Google TPU分野におけるL6（マザーボード）の設計・製造を専門としています。現在、GoogleのAIコンピューティングパワーが不足しているため、関連製造サプライチェーンの受注は今後も増加し続けると予想されます。

アナリストは、NvidiaのHPCチップ供給が限られていること、そしてMetaがGoogleのTPUを採用することを決定したことで、TPUアーキテクチャをベースとしたGoogleのAIサーバー需要が今後急増し、AIサーバーに新たなビジネスチャンスが生まれると指摘しています。FoxconnとInventecは、来年末まで堅調な受注が見込まれています。

クアンタは、GoogleのAIサーバー市場において、L6およびL10関連技術の受注を獲得しました。現在、同社の受注は主にNVIDIAのHPCアーキテクチャに基づいており、ASICの受注は比較的少ないです。クアンタは来年もAIサーバーの生産能力を拡大し、積極的に受注獲得に努める予定です。 December 12, 2025

OpenAI公式から出てくる「再帰的自己改善」は…AGIの過去にない近さを感じませんかってこと！？！！！

研究を進めていますって言えちゃうってことはもう、ある程度来るところまで来てるっちゅーことなんじゃないんですか！！

はあ、本当に私達は凄い時代を生きてますわよ December 12, 2025

"東大ブランドの受託ビジネス" | スタートアップとかいう界隈に３年いて思ったこと https://t.co/q6QlxQPWyg 適宜ワード爆誕．「松尾研」と書かなかった抑制心は医者っぽい．逆に言うと"GDM/OpenAI"にボロ負けしてる感が．マジレスすると，ローハンギングフルーツを取りに行ってはダメなの． 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

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3です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/GNkUbQdv76 December 12, 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1です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/1fBXnO9Co8 December 12, 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2です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/TkPxFXDZfx December 12, 2025

OpenAIが買い物体験を再定義。
新機能「shopping research」は、条件を伝えるだけでAIが調査から比較まで担い、商品の最適解を導きます。
AI競争の軸が「性能」から「体験」へ確実にシフトしつつありように感じます。
https://t.co/W2a6yydVEQ December 12, 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4です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/Deg0ZrxECn December 12, 2025

まだ不確定要素の塊のくせに確定みたいに感じる動画の作りが悪質すぎる
そしてこれを見て「倫理観がない」やら「OpenAI終わり」的なコメントする奴がいることが怖い。
https://t.co/y5kGeE64Lv December 12, 2025

📌 Metaが次世代大規模言語モデル「Llama 4」をオープンソースで公開！🚀 これはAI業界に革命をもたらす画期的な発表です。前モデルLlama 3から性能が飛躍的に向上し、開発者コミュニティに新たな可能性を解き放ちます。特に、推論速度が25%向上し、多言語対応も強化されたことで、グローバルなAI開発が加速すること間違いなしです。

Metaは以前からAI研究の成果をオープンソースで共有し、AIの民主化を推進してきました。Llama 4のリリースは、この戦略の集大成であり、AI技術の普及とイノベーションをさらに加速させるものです。特に、企業や研究機関が独自のAIモデルを構築・カスタマイズする上で、Llama 4は強力な基盤となるでしょう。

Llama 4は、数兆パラメータ規模のモデルであり、特にコード生成、複雑な推論、多モーダル理解において顕著な性能向上を遂げています。MetaはLlama 4の開発に過去1年間で約5億ドルを投資し、最先端のGPUクラスターを活用してトレーニングを実施しました。これにより、ベンチマークテストではOpenAIのGPT-4やGoogleのGemini Ultraに匹敵する、あるいは一部で上回るスコアを記録しています。

オープンソース戦略を取るMetaのLlama 4は、OpenAIのクローズドなGPTシリーズやGoogleのGemini、Microsoftが支援する様々なAIサービスとは一線を画します。Llama 4の登場により、AIモデルの選択肢が広がり、特にスタートアップや中小企業が高度なAI技術にアクセスしやすくなります。これにより、AI市場全体の競争が激化し、技術革新が加速すると予想されます。

投資家は新たなAIアプリケーションの創出に注目し、技術者はLlama 4を基盤とした革新的なソリューション開発に乗り出すでしょう。AIの民主化がさらに進み、多様な業界でのAI活用が加速する未来が期待されます。

💭 Llama 4のオープンソース化は、あなたのビジネスや開発プロジェクトにどのような影響をもたらすと思いますか？具体的な活用アイデアがあれば教えてください！

#AI業界 #テクノロジー December 12, 2025

AIコーディング・スタートアップであるCursorの企業価値は1月の25億ドルから293億ドルへと増加し、年換算売上高も2025年に1億ドルから10億ドルへと拡大していますが、現在も赤字を計上しており、人気と成長がある一方で構造的なリスクも大きいとWSJが報じていますね。

AIコーディング・スタートアップはAnthropicやOpenAIといったモデル開発企業へのAPI利用料の支払いが負担となっており、Cursorは10月に自社モデルとしてComposerをリリースして外部AIモデルへの依存を減らして高コスト運用を抑制しようとしていますが、自社モデルの開発は他社モデルと性能競争をしなければならないため、これはこれでコストがかかり、シナリオ通りに上手くいくかは未知数といった状況にあります。

今後、DeepSeek等によってモデル側がコモディティ化するのか、もしくはCursorのようなアプリ側がコモディティ化するのか、が問題だと記事の中では書かれていますが、実際はモデルもアプリもどちらもコモディティ化がじわじわと進行中という印象です。どのレイヤーやドメインで何をモートにするのかが問われる領域に入りつつあるというのは、あるでしょうね。 December 12, 2025

GPT-5.1要約

ちょっと古い記事だけど。

> OpenAI は、ビジネス顧客（ChatGPT Enterprise／ChatGPT Edu／OpenAI API Platform）向けに “data residency”（データを物理的にどこに保存するかを選べる機能）の対応地域を大幅に拡大した。

Expanding data residency access to business customers worldwide（要約）
•本記事要約日: 2025-12-02
•本記事公開日: 2025-11-25

本質の要約

OpenAI は、ビジネス顧客（ChatGPT Enterprise／ChatGPT Edu／OpenAI API Platform）向けに “data residency”（データを物理的にどこに保存するかを選べる機能）の対応地域を大幅に拡大した。これにより、現在はヨーロッパ、英国、米国、カナダ、倭国、韓国、シンガポール、インド、オーストラリア、UAE の10地域で、顧客が自社コンテンツ（会話ログ、アップロードファイル、カスタム GPT、画像生成の成果物など）を「地域内に保存（at-rest）」できるようになった。データ処理・暗号化・コンプライアンス体制など、既存のプライバシー・セキュリティ機能の上にこの選択肢を追加する形だ。

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何が新しいのか
•従来は限定地域でしか提供されていなかった data residency を、多くの国・地域に拡大。特に倭国、韓国、シンガポール、インド、オーストラリア、UAE など、グローバルな企業や教育機関が多い地域をカバー。 
•利用対象が API、Enterprise、Edu のすべてに及び、用途・規模を問わず選びやすくなった。 
•暗号化技術（AES-256／TLS 1.2+）や準拠すべき規格（GDPR、CCPA、CSA STAR、SOC 2 Type 2 など）を従来どおり保証。これにより、法規制の厳しい国でも安心して利用可能。 

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何ができるようになったのか
•各国で求められる「データ主権」や「地域内保存義務」に準拠しつつ、ChatGPT／OpenAI のサービスを法人利用できるようになった。
•銀行、医療、公共機関など規制業界も、自社の守るべき情報を海外データセンターに預けずに AI を導入できるように。 
•国際展開している企業は、拠点ごとにデータを適切な地域に保存する「地域分散型データ管理」が可能に。

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この記事で1番言いたいことを一言で

世界中のビジネス顧客に、データの所在地を「国や地域ごとに選ぶ自由」を提供 — OpenAI がグローバルでの安心利用の扉を広げた。

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単語帳

英語 / 用語意味
Data residencyデータを物理的にどこに保存するかを選択できる仕組み。
At-rest dataネットワークを移動中でない「保存された」状態のデータ。
GDPR / CCPA欧州連合およびアメリカでのデータ保護法。
SOC 2 Type 2 / CSA STAR情報セキュリティ／クラウドセキュリティに関する第三者認証基準。
Enterprise / Edu / API PlatformOpenAI の法人向けプランや開発者向けプラットフォーム。

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引用

https://t.co/TcG9XR9R6e December 12, 2025

OpenAI

Oppai

疲れてると読み間違えるよね。。。 December 12, 2025

OpenAI Codex CLIにコマンドインジェクションの脆弱性。CLIがプロジェクトローカル設定を暗黙的に信頼し、ユーザーの承認なしに起動時にMCPサーバ定義を自動的に読み込み・実行できることにより、通常のリポジトリファイルを実行プリミティブに変換できる。修正版提供済み。 https://t.co/GbJwNYlbHO December 12, 2025