DeepSeek トレンド
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2025.11.30
:0% :0% （30代／男性）
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【悪意あるAIツール】無料で利用可能なジェイルブレイクAIツール「KawaiiGPT」がGitHub上で拡散している。WormGPTの亜種として、DeepSeek、Gemini、Kimi-K2などの商用AIモデルを悪用し、安全制限を回避して悪意あるコンテンツを生成する能力を持つ。
GitHub上で188以上のスターと52のフォークを獲得しており、APIキーは不要でLinuxやTermux環境に数分でインストール可能である。ユーザーはパッケージの更新、PythonとGitのインストール、リポジトリのクローン、簡単なインストールおよび起動スクリプトの実行だけで展開できる。KawaiiGPTの中核は、pollination agentsから派生したリバースエンジニアリングされたAPIラッパーを採用し、DeepSeek、Gemini、Kimi-K2などのモデルをホストするバックエンドサーバーにクエリをルーティングする。
セキュリティ研究者は、KawaiiGPTがフィッシングメール、ランサムウェアノート、Paramikoを使用した横方向移動スクリプト、データ流出ツールを生成するプロセスを強調している。遊び心のある挨拶を特徴とするカジュアルな「kawaii」ペルソナが、ソーシャルエンジニアリングや基本的な攻撃のための強力なアウトプットを隠し、初心者の脅威アクターの参入障壁を下げている。2025年7月に初めて確認され、現在バージョン2.5となっている。
コードベースの難読化が議論を引き起こしており、作成者は不正なリパッケージと転売を防ぐためと説明し、マルウェア、RAT、スパイウェアの存在を否定している。180-500人のメンバーを持つTelegramコミュニティがヒントを共有し、Palo Alto Networksがサイバー犯罪自動化の増加について警告を発する中、その進化を促進している。WormGPT 4が月額約50ドルの有料サブスクリプションでカスタム/微調整モデルを提供するのに対し、KawaiiGPTは無料のオープンソースとしてプロンプトインジェクションでガードレールを回避する。倫理的ペネトレーションテストのためと位置付けられているが、GitHubでの利用可能性が二重用途AIの時代におけるリスクを増幅させている。
https://t.co/VRKsYMVEdZ December 12, 2025
149RP
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
80RP
AIの勢力図が、ついに逆転しました。
MITとHugging Faceの最新調査により、オープンソースAI市場における中国のシェアが米国を上回ったことが露呈しました。
1. 世界シェア：中国「17%」vs 米国「15.8%」
2. 牽引役：DeepSeekやAlibaba（Qwen）の台頭
3. 背景：米国の輸出規制が、逆に中国の自社開発とOSS化を加速
OpenAIやGoogleが閉鎖的な戦略をとる一方で、中国はオープンソースで世界を席巻しつつあります。AI覇権争いの潮目が、大きく変わるかもしれません。 December 12, 2025
56RP
倭国外务省旗下杂志《外交》vol.94封面文章
(译文仅供参考)
围绕中国习近平体制的博弈
对谈：习近平体制——走向个人独裁的政治力学
铃木隆 大东文化大学教授 川岛真 东京大学教授、本刊编辑委员
习近平统治是否稳固？
川岛： 习近平政权目前已进入第三任期的中期阶段。在展望政权走向时，让我们先梳理一下中国未来的政治日程。2027年第三任期结束将是一个节点，但如果没有突发事件，预计将迎来第四任期（至2032年）。从更长远来看，2049年是建国100周年，中国设定了实现"社会主义现代化强国"、在国际社会获得霸权地位、与美国比肩甚至超越美国的宏大目标。而2035年则是"基本实现社会主义现代化"的阶段性目标。因此，2027年、2032年、2035年、2049年都是展望中国政治时必须关注的重要节点。
川岛： 也就是说，习近平本人的设想可能是：干满四届后，视接班问题的进展选择退休，或者干到第五届，大约到2035年左右。如果真打算第四届就结束，那现在应该已经能看到接班人布局的动向。现任政治局常委中除习近平外的六人，以及23名政治局委员中高龄者不少，进入第四届时可能会有较大调整。主要从新进委员中遴选，在第四届任期内逐步锁定接班候选人。
铃木： 我认为习近平会物色两三个接班候选人，让他们在忠诚度和政策能力上相互竞争，但他本人会尽可能长久地保持最高领导人地位。
川岛： 习近平有可能就任党主席吗？
铃木： 有可能。届时接班人担任党总书记，而他本人以被"推戴"的形式成为党主席。总书记体制原则上是集体领导、多数决，但党主席可以独自决策。我认为会根据第四届的情况相机而动，不过从实际情况来看，习近平的个人独裁已经确立。
川岛： 江泽民、胡锦涛时期推进党内民主化，通过建立明确的政治程序来抑制权力斗争，习近平本人就是通过党内选举当选总书记的。为什么他要逆转这一党内民主化潮流？另外，支撑习近平路线的权力基础在哪里？
铃木： 我认为其根源在于这样一种思维：江泽民、胡锦涛时代约20年积累的问题，比如党内纪律松弛等，必须通过向习近平个人集中权力才能克服。此外，习近平的执政风格和执政哲学很大程度上继承自毛泽东，这一点也很重要。同时，反腐败斗争和改善环境问题等与普通民众切身相关的工作取得了成效，这也成为其向个人集权正当化的依据。
川岛： 就现实的权力基础而言，习近平比毛泽东更强大。毛泽东虽有卡里斯马（charisma）魅力超过习近平，但毛身边有周恩来这样必须重视的同辈。而习近平周围没有能与之并肩的人物。
地方执政经历塑造的海洋进取意识
铃木： 如您在近著中所论述的，习近平的执政风格和政策，他的履历有怎样的影响？
川岛： 地方经验非常重要。政策层面值得关注的是，习近平主政过的福建省、浙江省、上海市都是沿海地区。福建面对台湾，浙江和上海濒临东海，在军事和经济上都是重要地区。正因为有这些经历，台湾问题和海洋进出对他来说是切身关注的事务。
铃木： 内陆陕西省出身、年轻时住窑洞务农的人物，后来作为精英官僚赴任沿海地区，对本国的海洋进出产生兴趣，这确实很有意思。那么在治理层面，"重党轻政"的思想形成也与地方经验有关吗？
川岛： 从他的成长经历来看，他是革命第一代人体悟到的党的献身精神、党作为国家基础而存在的意识的自然继承者。对党国体制的信任可以说是"红二代"（革命前建国时期贡献于党的高级干部子弟）的身份认同。
考察他的权力基础时，与军队的关系也很重要。习近平政权缩减陆军，重视陆海空、火箭军的均衡，致力于建设现代化军队。正因为能够掌控军队，才能推进如此大规模的军制改革。
铃木： 这是因为习近平在1979至1982年有过军队服役经历，对军队这一暴力组织的特性有自信能够理解吧。加之他在地方领导人时期就积极与当地军队干部建立人脉。与刘少奇之子、幼年好友刘源的合作关系也有助于反腐斗争的推进。
川岛： 作为党中央军委主席，他在对军队的影响力方面与前两届政权大不相同。
铃木： 除了中央军委主席，习近平还拥有"联合作战指挥机构总指挥"这一新头衔，位居军令部门之首。与其说是单纯的文职领导人，不如说他有更进一步的"军人政治家"自觉。
川岛： 掌控了党和军队，习近平在中央的权力基础比前两届政权要稳固得多。通过反腐斗争清除政敌，现任政治局常委、政治局委员几乎都是他的人马。最近经常听到"健康隐忧"或"可能进不了第四届"之类的传言，但仔细观察现状，认为他权力基础脆弱的分析令人难以认同。社会和地方当然有不满，但都是静默的。
"欲罢不能"的习近平
铃木： 让人担心的是接班问题。正因为权力向习近平集中，才产生了难题。无论党还是军队，不太可能轻易出现一个值得信任、能够接手他这般权力的人。他似乎被权力之网缠住了。撇开作为权力者对长期执政的野心不谈，包括自身的进退在内，都是权力惯性或惰性的结果，"欲罢不能"才是实情。
川岛： 四五年后的接班问题将会非常棘手。预兆之一是党中央军委人事。解放军中地位仅次于习近平的张又侠预计2027年退休，但其接班候选人一个个"被刺"落马，人事至今悬而未决。外交也是如此，7月份被视为王毅外长接班人的刘建超失势。
铃木： 在国防、外交接班人都不明朗的情况下，习近平本人的接班问题更是困难重重。这样下去，可能会出现"无名小卒被一眼相中"的情况。普京就是先例——1996年被提拔进俄罗斯总统府之前还只是圣彼得堡市副市长。无论如何，在接班人事冻结的状态下，将迎来第四届。
经济困境不会动摇权力基础
川岛： 尽管党中央权力基础稳固，习近平政权面临诸多课题也是事实。经济尤其重要，也有人指出他在这一领域经验不足。
铃木： 习近平本人恐怕对经济本身兴趣不大。但他强烈自认为是"马克思主义者"，在观念上重视经济作为下部结构。但如果真是这样，就不应该只关注供给侧，而应积极处理格差纠正等分配问题。2021年提出的"共同富裕"作为口号传播开来，但缺乏实际举措。另一方面，在美中对抗背景下，对经济增长的维持和科技开发等关注很高。
川岛： 中国共产党的正统性曾建立在革命和民族主义之上，改革开放后又加上了富裕。近年来科技受到重视，但追求富裕依然重要。中国经济失速是否会导致对习近平政权和共产党的支持丧失？
铃木： 在正统性和权力基础维护方面，经济富裕依然重要，但我想指出两点新趋势。第一，以AI应用便利性为代表的科技，以及对政权正统性强化的作用。DeepSeek等大规模语言模型的开发就是典型——"我们能造出不输美国的东西"，科技被用于国威发扬。但第二，回顾中华人民共和国的历史，实际上并没有仅因经济因素就导致体制动荡的先例。1989年天安门事件时，除了通胀等经济困境，还有政治腐败、统治精英分裂等因素共同作用，才发展成全国性政治危机。现在的习近平政权对"三件套"中的后两项应对得绑绑有余，很难想象中国经济恶化就会立即动摇习体制。
川岛： 确实如此。常听到"中国经济恶化，政权会制造对外危机转移国民视线"的说法，但这也缺乏依据。如果危机应对失败，反而无法成为"出气口"，尤其是入侵台湾等对执政者来说门槛极高。
铃木： 即便不至于政争，经济和社会保障问题确实导致国民尤其是年轻人不满积累。本来社会保障改革、国企改革等"核心"政策应该受到重视，但这类长期课题国民难以感受到成效，因此不得不优先眼前的景气对策。
川岛： 社会保障政策难以成为政争焦点。中国独生子女政策一代即将步入50多岁，到2035年将以超过倭国的速度进入超老龄化社会。人口动向将大幅改变社会结构，这可能会影响习近平自己设定的2035年乃至2049年国家目标的实现。
AI催生"超监控社会"的新型治理
川岛： 习近平政权相较前任政权最显著的特征是什么？
铃木： 所谓"数字监控"体制。除了监控摄像头，还利用数字支付网络等，一方面运用大数据掌握全民动向，另一方面获取个人信息强化监视，彻底实施治理。习政权高效察觉各种社会风险，同时还试图利用AI等介入人们的认知领域。
川岛： 作为社会管控强化的工具，确实相当有效。纵观中国历史，中央权力要将影响力延伸到地方各个角落何其困难……蒋介石时代都没能到达村级，村庄纳入中央政府治理还是中华人民共和国成立之后的事。但习近平体制不只是村，还要深入每个国民的头脑。
铃木： 或许存在某种强迫观念，非要把治理做到如此彻底。另一个特征是强调各种"安全"——国家安全等，并通过法制化来实现。
川岛： 相比毛泽东、邓小平，习近平意识到自己缺乏基于实绩的卡里斯马（charisma）权威。因此，他试图通过将各种政策法制化、明确权限来弥补这一不足。
铃木： 确实很"一丝不苟"。不过数字监控体制加上法制化，确实让整个社会越来越压抑。
川岛： 富裕阶层外流就是社会自由丧失的反映。
"北京逻辑"下的中美关系
川岛： 也想讨论一下第二届特朗普政府以来的中美关系。从长期视角来看，对中国而言，如何看待特朗普？
铃木： 对习近平来说，最重要的是遂行自己确立的长期目标，与美国进行持久对抗是特朗普上台前就既定的路线。美国"本国优先"的动向将在特朗普之后持续，但中国不会因此调整长期目标。当然需要应对如追加关税等个别问题，但包括外交因素在内的美国因素是风险管理对象，不会因此改变国家目标。
川岛： 关于特朗普关税，中国经济的GDP大部分已由内需构成。出口方面，只能卖给美国的产品会受冲击，否则找到其他买家就行。从这个意义上说，影响是有限的。
铃木： 从中国的视角来看，随着时间推移，世界大势将对自己有利。既然如此，中国无需主动对美国采取什么行动。这集中体现在加强与全球南方国家的关系上。在亚洲等世界各地的"阵地争夺"中，中国认为自己比"走下坡路的西方"更有优势。
川岛： 特朗普政府解散美国国际开发署(USAID)、实质上撤销美国之音和自由亚洲电台等，以及美国对加沙冲突的应对，都被中国利用。
铃木： 观察中美对抗时，经济安全当然重要，但讨论并不简单。以半导体为例，西方越是试图封锁尖端技术，中国越会推进自主化。据说中国已能制造6纳米制程。当然要量产和进一步突破尖端技术会很艰难，但终究有可能追上。从这个意义上说，特朗普关税和经济安保将加速中国追求的内需型经济建设和自主化。因此，这些应对与既定大方针并不矛盾。
中国更警惕的其实是特朗普就职前后"夺回巴拿马运河控制权"、"购买格陵兰"等言论。这是20世纪初的古典海权复兴行动，与中国的海洋进出战略正面冲突。不过特朗普的言论是在"本土防御要塞化"的语境下发表的，只要止于北美和南美大陆范围，影响有限。
川岛： 特朗普政府的出现及其后的关税和对盟国的防务努力要求，在西方国家引起巨大震动。更不用说作为美国主要竞争对手的中国了——倭国往往有这种思维定式。但站在习近平的立场和逻辑来看，中国目前基本是在既有框架下应对。中国可能会修改长期规划，但眼下更大的问题是人事。
如何看待台湾局势
铃木： 前面谈到了习近平的海洋政策，那么台湾问题呢？
川岛： 习近平设想的海权不仅包含商业要素，还涵盖军事力量在内的全面海洋霸权的实现，台湾也是不可分割的组成部分。除了军事和经济重要性，统一更是担保共产党正统性的命题，不存在不追求统一的选项。而且台湾在甲午战争后成为倭国殖民地，二战后也与大陆分离，统一还有雪洗历史屈辱的意味。
铃木： 台湾局势对倭国也很重要。从中国来看，倭国位于第一岛链（九州、冲绳、台湾、菲律宾等）之上，也是第二岛链（伊豆群岛、小笠原群岛、关岛等）的一部分。中国会对倭国乃至日美同盟采取怎样的策略？
川岛： 日美同盟积累深厚，中国也认为不可能轻易离间日美。但如果倭国方面威胁认知上升，台湾有事的具体军事行动讨论深入，国民不安完全可能蔓延。
铃木： 在倭国社会制造"被卷入恐惧"的舆论工作也会进行。正如已经在台湾实施的那样，利用倭国的民主制度制造国论分裂，以综合削弱倭国的政治和外交力量，各种工作手段都会被使用。如果我是中国当局者，肯定会这么做。
川岛： 需要充分认识这一点。围绕台湾有事，尤其令人担忧的是对冲绳的影响。
铃木： 也有报道称中国正在对冲绳进行各种"工作"，这是值得警惕的事态。
川岛： 不过，倭国国内流传的"中国对冲绳的政治工作和影响力已深度渗透"说法，目前来看是过度评估。但如果轻视这类言论的传播，东京与冲绳政策制定者之间的心理疏离是可能发生的。定期且细致的意见交换和信息共享不可或缺。
台湾有事的应对固然重要，但首先要做好准备。尤其是社会韧性的提升、海底电缆等信息基础设施的保护，以及网络攻击、虚假信息等非武力灰色地带渗透的信息共享合作，应该先推进。在战时与和平时期界限模糊的情况下，需要重新审视日台合作方式，重新设定课题。
倭国新政权应如何面对中国
川岛： 10月21日高市新政权成立。中日关系课题堆积如山，您期待怎样的应对？
铃木： 首先是适当展开首脑外交。近年日韩关系改善就是好例子，首脑外交的成果对两国国民感情影响巨大。中日之间也是如此，要构建稳定关系，首脑层面的对话不可或缺，这也将支撑包括商界在内的国民舆论。
川岛： 日中关系和日韩关系类似，曾因尖阁诸岛问题，中方冻结首脑交流，安倍政权将其恢复到可以重新开展的水平。政治家的决断很重要。
铃木： 在权力集中于习近平个人的政权下，能直接向他输入什么信息将是胜负关键。正因为高市首相拥有保守派支持基础，才可能做出大胆的政策决断，安倍也是如此。
川岛： 倭国常有这样的说法："只要经济恶化，中国就会依赖倭国，采取友好姿态。"但现在中国GDP的大部分由内需构成，焦点在于如何刺激国内个人消费。这一点应该牢记。需要着眼于当前的中国，构建适合当下的中日关系。
川岛真：1997年东京大学研究生院人文社会系研究科博士课程单位取得退学。文学博士。专攻中国政治外交史、东亚国际关系史。历任北海道大学助教、东京大学副教授，现任东京大学教授。合编著有《日中关系2001-2022》《欧亚的自画像》等。
铃木隆：2005年庆应义塾大学研究生院法学研究科博士课程肄业。法学博士。专攻中国政治。历任爱知县立大学副教授，现任大东文化大学教授。著有《中国共产党的支配与权力：党与新兴社会经济精英》《习近平研究：支配体制与领导人的实像》等。
注：
.以上为Claude Opus 4.5基于学术对谈的直接翻译，忠实于原文内容。
.呈现倭国学者视角的分析，原文本身具有立场性，翻译保持中立转述。
.原文未涵盖中方官方叙事、西方主流分析的对比视角，以及经济数据的具体验证。 December 12, 2025
46RP
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
20RP
ちょっと真面目に書いてみました。
SBGがNVIDIA全売却した理由色々あるんだろうけど、俺の中で何となく見えたのはGoogleのチップ(TPU)をOpen AI使い始めたのが理由だと思う。
孫さんが今全力投球してる自分の出資先がNVIDIAから高いGPU買わされ収益圧迫せれるのは一番の問題であり、投資家として当然改善させる行動を取る。
その代替えに安価なGoogleチップで AI開発できるのが見えて来たからは本質ではないかと思う。
Open AIがTPU一部でも採用することが決まる、決まりそう。この辺が見えてきた辺り、孫さんは全部売ろうと決めたんではなかろうか。
一旦この出来事からも、NVIDIA関連から頭を外し、AI半導体に一定程度価格破壊が起きることを想定しながらやらないといけない。
中国ディープシーク登場の時とは違い、今回GeminiはGoogle自社製オリジナルチップなので、インパクトは格段に違うものだ。
米国は感謝祭でのんびりムードだけど、これはGPUの在り方が再考されるのは間違いないくて、株式市場には今以上に先を見て売られる買われる所が出てくるだろう。
TPUがどんな業界に対してブレイクスルーを起こすのか考えて恩恵ある株、と言うことは企業間では既に動きが出てるだろうし関連性のある企業を探してみる
NVIDIAはcudaがとか、そう言うものでももうない。 December 12, 2025
5RP
🚀アリババのQwenチャットボット、ダウンロード数が1000万を突破。ChatGPTやDeepSeekを上回るスピードで達成！
📊何がすごいのか？
・ChatGPTですら達成できなかった普及スピード
・公開ベータ版の初週という限定期間での記録
・中国市場とはいえ、1週間で1000万人が「使いたい」と思った吸引力
これは単なる数字の話ではありません。
AI活用における「様子見期間」「検討期間」がもはや存在しない時代に突入したことを意味しています💡
🌏 Qwenの戦略が興味深い理由従来のAIチャットボットとの決定的な違いは「スーパーアプリ化」：
・画像生成・資料作成（基本機能）
・地図・フードデリバリー（生活サービス）
・旅行予約・EC（商業機能）
・教育・ヘルスケア（専門サービス）つまり、
「ChatGPTのようなAIツール」ではなく「AIを核とした生活プラットフォーム」を目指している点が革新的です🎯
Before：AIチャット + 各種専門アプリを使い分け
After：1つのAIアプリで生活・仕事のほぼ全てが完結
この発想の転換が、圧倒的な普及スピードを生み出した要因かもしれません。
🔍 倭国のビジネスパーソンが注目すべきポイント
1️⃣AI普及の加速度を理解する
「様子を見てから導入」という戦略が、もはやリスクになる時代。競合が先行すれば、その差は指数関数的に拡大します。
2️⃣単機能AIから統合型AIへの転換
ChatGPTやClaudeを「便利なツール」として使うだけでなく、業務プロセス全体をAI統合する発想が必要。
3️⃣グローバルAI競争の新展開
OpenAI・Google以外のプレイヤー（中国のアリババ、DeepSeek等）が急速に力をつけている現実を認識すべき。💪
今すぐ取り組むべきアクション
✅ 自社・自分の業務で「複数ツールで処理している作業」をリストアップ
✅ それらをAIで統合できないか検討（カスタムGPTs、Claude Projects等）
✅ 「AI活用の競合ベンチマーク」を定期的にチェックする習慣化
「1週間で1000万人」という数字は、AI時代の変化スピードを象徴しています🔥
ソース：https://t.co/iQ7FNr8qoD December 12, 2025
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【Andy O 深度 |ChatGPT广告测试敲响了谁的丧钟？】
ChatGPT Android 应用测试版很可能会新增“广告功能”，包括“集市内容”、“搜索广告”和“搜索广告轮播”， 如果证实，这会是个可怕的消息。
OpenAI 终于按捺不住，要在ChatGPT 里测试广告了。
很多人把它解读为 OpenAI 的商业化利好，但在我看来，这是一声发令枪，标志着 AI 行业从“技术算力战”正式转入“现金流战争”。
这一枪下去，可能鸣响了AI旧时代的丧钟。
我的核心判断有三点：
1，对于百度这类传统互联网搜索业务公司（自研大模型没有优势）是长线结构性利空。
2，对 OpenAI 自身，这是短多长空的险棋。对谷歌而言，短线有冲击，但是长线反而是利好。
3，国内大模型将迎来大洗牌，字节跳动的豆包AI很可能成为最终的赢家（老二是阿里），其他大部分国产大模型逐步会被边缘化。
一、 为什么这是百度的“结构性利空”？
我们要看清广告的本质。搜索广告比拼的不是“流量”，而是“入口”。
过去，你找信息是：搜索框 → 关键词检索 → 筛选链接（百度的生意就在这）。 未来，你找信息是：AI 对话框 → 直接给结果（AI 的生意在这）。
当 ChatGPT、Gemini、豆包、deepseek、kimi都能在回答中精准植入“推荐”时，搜索引擎的根基就被挖断了。
分流即死： 用户一旦习惯了 AI 的高效，就不会再忍受搜索引擎的满屏干扰。
存量蚕食： 百度 60% 左右的营收来自广告。当 AI 成为新的“用户入口”，百度不仅失去了流量，更失去了对商业信息广告的定价权。
这不叫竞争，这叫降维打击。百度面对的，是一个正在被AI算力填平护城河的时代。
二、 OpenAI 的险棋：急功近利的 “毒药”
OpenAI 这一步，是为了向资本市场交卷，但极有可能毁掉自己的基本盘。
大家必须明白一个常识：AI 是生产力工具，不是娱乐 App。 你在抖音看广告是“休息”，你在写代码、写论文时的弹窗广告是“骚扰”。
信任崩塌： AI 助手的第一属性是“可信赖”。一旦答案里掺杂了商业推广，用户对 AI 的信任度会大打折扣。
迁移成本为零： 这一点最致命。不像微信和搜索引擎有巨大的网络效应，切换 AI 工具的成本几乎为零。
要 Google (Gemini) 或X (Grok) 坚持“免费且无广告”，OpenAI 的免费用户就会像潮水一样流失。
所以，OpenAI 此举是典型的“以己之短（商业化压力），攻彼之长（谷歌，X等巨头的现金流）”。
三、 国内战局推演：谁上广告谁先死，豆包“躺赢”
把视线拉回国内，这行代码将引发国内大模型的“囚徒困境”。
创业型大模型（如 Kimi、DeepSeek等）现在进退两难：
跟进广告？ 用户体验下降，用户跑到竞争对手那里去。
不跟进？ Ai算力烧钱无底洞，现金流枯竭。
这就给了字节跳动（豆包）一个绝佳的“清场”机会。
为什么我说豆包是国内最确定的 Alpha？ 因为字节跳动拥有国内最恐怖的“钞能力”护城河。
现金流碾压： 字节广告营收超 1000亿。它完全不需要靠豆包赚钱，它甚至可以把豆包定义为“战略性亏损来垄断市场”（美团，滴滴早期模式）。
生态降维： 只有字节能做到“豆包免费吸粉 → 抖音/头条变现”。
算力与人才： 国内最大的私有算力集群，最激进的人才薪酬体系。
结局已定： 字节唯一的战略，就是利用现金流优势，维持“豆包 = 高质量 + 免费 + 无广告”。 这将逼迫所有急需回血的竞争对手走进死胡同——你敢上广告就是自杀，你不上广告就是慢性死亡。
Andy O结语
AI 广告时代的开启，不是商业模式的创新，而是一场现金流消耗战的开始。
如果你关注 AI 赛道，请透过技术迷雾，看清商业本质：
真正的赢家，不是那个最早开始收广告费的人，而是那个能扛住巨额亏损、坚持不收广告费，直到把对手都熬死的“人”。
在中国，这个人大概率是字节跳动的豆包AI。
在美国，这个人大概率是谷歌。
【重要声明及信息来源】
本文所提及的代码截图及功能推演，均源自第三方开发者对 ChatGPT 安卓客户端进行反编译时所发现的内部未公开字段。
请注意：
真实性与用途： 相关字段（如SearchAd、ApiAdTarget等）的真实性和具体商业用途，目前尚未得到 OpenAI 官方的确认和披露，本文不对其 100% 的准确性提供担保。
合规提醒： 本文所有观点均基于已公开信息和推演逻辑进行的行业分析与探讨，不涉及任何市场预测和具体买卖建议。本文不构成任何形式的投资建议。
据此入市，风险自负。 December 12, 2025
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書きました
米国と比べてチップ処理力不足？
中国はDeepSeekが怪しい？
生成AIで世界的な電力不足で中国も？
などなど中国の生成AIの疑問が読んで解決の記事です
「中国の生成AIの現在地を中国メディアの報道から分析する（サイエンスポータルチャイナ）」 #山谷剛史記事
https://t.co/WR6tstE7cZ December 12, 2025
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📰11/29 AI業界24時間トレンドニュース
🎙️Spotifyへ配信完了
・OpenAI情報流出事件：サードパーティ経由の新リスクが露呈、あなたの企業は大丈夫？
・Claude Code実践ガイド：トップエンジニアが明かす生産性10倍の秘訣
・マイクロン1.5兆円投資：倭国がAI半導体大国に返り咲く歴史的転換点
・DeepSeek数学AI：人間の天才を超えた瞬間、ビジネスへの応用は？
・Alibaba 30秒アプリ生成：プログラミング不要の時代が本格到来
・Claude Opus 4.5：コーディング最強AIが価格33%下げで開発者殺到中
※図解はFelo LiveDocでオリキャラを簡単に追加しました ↓ December 12, 2025
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如何开户？Web3版香港银行开户攻略
最近港股不错开户的人多；大陆来香港开户主要就是4家：
中银 汇丰 渣打 众安（纯线上）
一、中银： 门槛最低， 大部分的银行都是给大陆人开的，不过可能会有部分客户经理询问你的开户用途 有可能会给你推销一些理财产品，但总体来说开卡是比较方便的，其次是投资账户。
投资账户是需要你在国内有投资证明，比如说有A股的账户这样的话会更加有利于你的开户，我第一次去香港的时候就是因为没有投资证明，所以没有办法开户，但第二次是因为找了朋友的关系， 但是还是要准备住址证明这个东西这个东西的话依然会被卡在开户那边， KiKi去的那家银行有好几个大陆人，就是因为没有住址证明而被卡在了投资账户的开户那边.
需要资料： 身份证通行证过关，小白条住址证明，银行流水， 以及股票投资证明等.
二、汇丰： 汇丰汇相对有一定的门槛，而且对于投资账户的审核会更加的严格、
1、首先是线上申请汇丰one：下载汇丰香港app申请账户； 这个是有一定概率会被卡住的，只要你人到了香港就可以进行申请 Achen和我的同行的朋友一起进行申请了，他很快就通过，但是我被卡在了一些资料审核的过程中系统提示，暂时无法帮我开户让我去线下的门店进行开户，然后KiKi到了最近的一家汇丰银行那边排队的全都是大陆的，在线上没有办法通过的 而且一般你要提前去银行进行预约，然后再去进行开户会更加方便的，不然的话你就要去排很长的队伍，而且香港银行办事效率非常的慢，每个人可能都要30到一个小时，甚至更久，如果去排队的话确实是得不偿失。
2、然后KiKi找到一个香港金融行业的朋友，他介绍的客户经理那边去进行开户，也是跟同行的另外一个朋友 那位朋友他并没有进行线上的开户，直接过去申请储蓄账户和投资账户都非常的顺利，只是给了对方一个自己在大陆的银行卡储蓄证明大概几十万就够了，然后是有一个投资账户里面有几十万，比如说A股都是可以的，但是来到我这边客户经理帮我去尝试申请的时候发现我此前在线上虽然没有通过，但是存在一个账户了（实际上是申请失败了，需要过5-7天之后才可以去尝试，客户经理和我解释到）
需要用到的资料：身份证，通行证，过关小白条， 住址证明，银行存款银行流水，以及投资账户都要给客户经理看。
如果在大陆没有投资账户或者存款没有办法去进行证明的话是很有可能没有办法开户的。
3、也咨询过银行开户中介，他那边说，如果直接去他那里不通过线上的话是1200rmb帮我完成开户，但是如果我线上申请失败了，再去找他的话，他也没有什么办法了.
4、后面我又见到我朋友的朋友在香港一个做保险的姐姐，他在香港人脉是非常不错的，也有汇丰的资源，他跟我说如果你愿意 往汇丰银行里存个1,000,000的话，他会立刻马上打电话安排VIP保证能帮我立马开户····
总结： 如果自己在线上进行申请的话，是有一定的概率没有办法通过的，原因不明 一定要找关系找人，实在没有就花点钱找中介，这样一次性办下来概率大 如果你愿意存多点钱，或者说在该银行账户进行投资的话，那么你可以走VIP通道 所需要的各种材料和证明一定要是先打印好，因为香港当地的银行是不会给你提供打印机的， 而且一定要预约，一定要预约。 非常不建议大家看网上的免费攻略自己去进行申请，如果你自己去进行申请的话，一旦失败，后面就会比较麻烦。 KiKi自己本身就是一个活生生的例子：资料这块有一个重点，在香港开户的朋友都被一个住址证明卡住了；
银行要求的住址证明包括： 银行对账单上的住址，水电单的住址以及居住证都是可以的。
但是在国内以上几个东西都是不存在的，实际上国内压根就没有住址证明这种东西 包括像一些加密货币交易所的开户，也是需要提供住址证明去二次验证的，KiKi也被类似的情况冻住了一些资金。 我是跑了银行，国家电网，公安局他们都表示没有这个东西，花了不少精力 最后，我是当天在香港的时候在淘宝上输入了关键词“住址证明”花了120块钱，完成了住址的证明。
Tips：很多时候Deepseek可以GPT没有办法去完成事情，淘宝搜一下可能就可以解决。
三、渣打： 渣打银行在 开户上市比其他银行更加严格的，而且很多时候是要问你，这个资金的来源以及资金的用途的，他必须得证明你资金的合法性 这一点咱们web3人就有天然的劣势，因为我没有办法证明资产 这边咨询到他们的客户经理是说需要有500,000以上的资产证明以及资金的用途 如果只是现金或者第三方汇款的话，往往就是被认为风险很大 如果要开户的话，需要准备好资产证明投资证明住址证明已经资金来源的合法性 一点，对于我们纯web3个人相对来说门槛就比较高了。
四、众安： 直接在网上搜索众安银行的App，因为他是纯线上银行，所以可以直接在线上进行申请提交资料就可以了， 众安银行也可以去开通图账户去进行港股美股的交易 填完资料之后申请可能需要七个工作日之后会给你结果，所以耐心等待一下就可以了，如果你没有时间去香港的话，众安是最佳选择， 不过中安银行他的这个资金转账量可能会比较少，每次交易不了多少。
ps：投资账户只可以到了香港再申请 而且众安银行在香港本地的应用场景会相对少很多。
#ZABank #HSBC #BOCHK #众安银行 #螞蟻银行 #天星银行 #汇丰银行 #中银国际 #渣打银行 #东亚银行 #恒生银行 #花旗银行 #大新银行 #工商银行 #集友银行 #香港银行 #海外银行 #境外银行 #券商开户 #海外银行开户 #交易所开户 #跨境电商 December 12, 2025
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@overlast MacStudio、512MBあってもLLMには使えてないので128MBで十分、256MBあれば余裕でした。
128MBでは動かないモデル、たとえばQwen3 235BやDeepSeek 671BのQ4、動きはするのだけど、2000トークンくらい投入しようとするとトークン入力で5分かかったりします・・・ December 12, 2025
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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！ December 12, 2025
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※AI中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！ （11/30）。 ⑥「法令上の公報」（XML形式）は、地方裁判で実際に使われているのでしょうか？ いえ、使われていません!!｜ @kbozon
https://t.co/4rRfCvikl4
※AI-中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け！！
⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？
いえ、使われていません !!
https://t.co/XghjahuK2K
2022年1月12日以降の公報。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言しています。
そして、「XML形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。
https://t.co/bHC0RUmH1C
また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていた「PDF公報」は、廃止されました。
従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。
2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。
加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。
従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。
このことを前提に、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。
「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。
先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。
これは発明の名称と考えられます。
次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置 があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。
https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。
そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。
更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。
判決文の９ページ目の２０行目に、「第３ 当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。
そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。
これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？
これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx
考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。
東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。
東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。
東京地方裁判所としては、特許庁が「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。
裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。
「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。
また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。
東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。
これは明らかな誤りです。
通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。
この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。
東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。
ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。
（ハッシュタグ）
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※AI-中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け！！
⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？
いえ、使われていません !!
https://t.co/XghjahuK2K
2022年1月12日以降の公報。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言しています。
そして、「XML形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。
https://t.co/bHC0RUmH1C
また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていた「PDF公報」は、廃止されました。
従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。
2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。
加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。
従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。
このことを前提に、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。
「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。
先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。
これは発明の名称と考えられます。
次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置 があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。
https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。
そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。
更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。
判決文の９ページ目の２０行目に、「第３ 当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。
そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。
これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？
これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx
考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。
東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。
東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。
東京地方裁判所としては、特許庁が「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。
裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。
「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。
また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。
東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。
これは明らかな誤りです。
通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。
この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。
東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。
ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。
（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 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 December 12, 2025
🤖 别再只把 AI 当聊天工具了：给普通人和传统行业的“降维打击”指南
过去两年，我几乎把市面上所有热门的 AI 技术——从 Agent 到 Workflow，从 RAG 到 Multi-Agent——都摸了一遍。
但回到现实，很多传统行业的朋友（建筑、咨询、材料、销售）依然在焦虑地问我同一个问题：“我没有技术背景，到底怎么用 AI 提升竞争力？我会不会被淘汰？”
说实话，淘汰你的不是 AI，而是“会用 AI 工具的人”。
今天，我抛开晦涩的技术名词，用最通俗的语言，把这套**“从小白到高阶”**的打法分享给你们。这不需要你是计算机专业，只需要你有逻辑。
第一阶段：祛魅，别把 AI 当“算命先生”
普通人入局的第一步，是用好工具（ChatGPT/Claude/DeepSeek）。但我发现 90% 的人都在用错。
请记住：AI 不是全知全能的神，也不是算命先生。
如果你问它：“老张比小李大几歲？”或者“下期彩票号码是多少？”，它只会胡说八道。因为它没有这个信息。
怎么用？
* 界定边界： 人能回答的问题，它才能回答。人不知道的，它也编不出来。
* 强制“思考”： 遇到数学计算、逻辑分析，不要让它直接生成文本（那是猜），要强制它写代码（Python）或者使用推理模型（如 o1/o3-mini）。
* 给足上下文： 好的 Prompt = 清晰的任务 + 充足的背景资料 + 输出格式限制。
第二阶段：偷懒的艺术——工作流 (Workflow)
如果你每天还在手动复制粘贴，那你真的亏大了。对于非程序员来说，Workflow（工作流） 是性价比最高的神器。
不需要写代码，利用 Dify、n8n、Coze 这些平台，你可以像搭积木一样把 AI 串起来。
举个真实的场景：
你是 HR，手头有 1000 份简历要筛，老板要求：985 毕业 + 计算机专业 + 拿过奖。
* 传统做法： 人眼看瞎。
* AI 工作流： 搭建一个流，步骤 1 读取 PDF -> 步骤 2 AI 提取关键字段 -> 步骤 3 判断是否符合条件 -> 步骤 4 输出 Excel。
这就是降维打击。你甚至可以把这套流程卖给你的同行。
同时，对于企业内部那些堆积如山的文档（说明书、合同、法务条文），RAG（检索增强生成） 依然是目前最成熟的解法。把它喂给 AI，构建一个企业专属的“知识大脑”，几十块钱成本就能解决以前几十万外包费用的问题。
第三阶段：未来已来——智能体 (Agent)
这是我最想强调的趋势。如果说 Chatbot 是“嘴”，那么 Agent（智能体） 就是“手和脚”。
Agent = 大脑 (LLM) + 工具 (Tools)。
它像一个人类员工，接到任务后，会自己去搜索网页、写代码、运行终端、读取文件、自我修正，直到完成任务。
给程序员的忠告：
现在的 Cursor、Windsurf 这些 AI 编程工具，本质上就是 Agent。它们不是简单的代码补全，而是能读懂整个项目库的“初级工程师”。不要抵触，去用它。 学会指挥 AI 写代码，比自己手撸代码更重要。
第四阶段：传统行业的“弯道超车”
如果你身处建筑、制造、电子或咨询行业，觉得 AI 离你很远，请听好这两条建议：
1. 万物皆可“结构化” (Structured Data)
不管你是搞建筑设计还是停车位优化，试着把你的业务问题抽象成 JSON 或 表格数据。一旦你的经验变成了结构化数据，AI 就能帮你进行优化、排列组合，甚至生成 CAD 参数。
2. 深度研究 (Deep Research) 是核武器
做行研、写财报分析、做竞品调研，千万别再傻傻地去 Google 翻几百个网页了。
直接使用 Deep Research 类产品。让 AI 瞬间阅读 500 个网页、PDF 和论文，然后给你生成一份带引用源的万字深度报告。
这以前是分析师一周的工作量，现在只需要 15 分钟。
💡 最后的话
AI 时代，门槛被拉平了。
上到院士，下到高中生，大家都在同一起跑线上。谁有想象力，谁有将业务逻辑转化为 AI 任务的能力，谁就是赢家。
不要担心被替代，去成为那个驾驭 Agent 的人。 December 12, 2025
簡単なopenrouterのチャットシステム。検索llm指してperplexityのような感じ。deepseekは思考パターン見るのが好きで使ってます。チャイニーズllmなので機密関係は聞かずネットリサーチで。戦略用や業務用は別で。 https://t.co/JxR2UCsr2s December 12, 2025
据 DeepSeek 介绍 其全新的 DeepSeekMath-V2 模型在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）和 2024 年中国数学奥林匹克（CMO）中均取得了金牌级成绩
在普特南数学竞赛中 该 AI 斩获了 120 分满分中的 118 分 击败了人类选手的最高分 90 分
在核心实验中 仅使用一个 DeepSeekMath‑V2 模型来同时生成和验证证明 其性能源于模型自我批判和优化解决方案的能力 而非依赖外部数学软件
此次发布紧随 OpenAI 和 Google DeepMind 的类似消息之后 这两家公司尚未发布的模型也在 IMO 中达到了金牌水平 这些成就曾被认为是大语言模型无法企及的
DeepSeek 决定公布技术细节的做法 与 OpenAI 和 Google 的保密态度形成了鲜明对比 当这些美国巨头对自家架构秘而不宣时 DeepSeek 却选择公开亮牌 证明自己正紧跟行业领先实验室的步伐 December 12, 2025
Drパパもそうだけど、
中国の先端技術が凄いって、
凄い例示が欲しいところなんですよ。
まさかのDeepSeekとかが先端技術？ https://t.co/RDqVFsZpsd December 12, 2025
※ AI中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け !!（11/30）。 ⑦「法令上の公報」（XML形式）は、知的財産高等裁判所では、使われていません。 その代わり、INPITのJ- @kbozon
https://t.co/8SrwYD7YgA
※AI中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け !!
⑦「法令上の公報」（XML形式）は、知的財産高等裁判所では、使われていません。
その代わり、INPITのJ-PlatPatが作成した「独自PDF公報」が使われていました。
そして、知的財産高等裁判所は、この「独自PDF公報」に基づき判断していました。
2022年１月１２日以降に特許庁が発行する公報
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
そして、「ＸＭＬ形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。
https://t.co/bHC0RUmH1C
2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。
加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。
従って、「真正な特許公報」（法令上の公報）とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とは言えないことになります。
このことを前提に、知的財産高等裁判所で行われている事象を検証してみました。
「令和５年（行ケ）第１００９２号」（特許取消決定取消請求事件）（特許第7105571号）原告：PACRAFT株式会社、についてです。
先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7105571号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/POzTUNdGtH
次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/BsIeG2MzaE
そして、本題です。
「令和５年（行ケ）第１００９２号」（特許第７１０５５７１号）（裁判所発行のPDF資料）、にて説明します。
https://t.co/WviXY49yZG
判決文の２ページ目の「第２ 事案の概要」の「１ 特許庁における手続の経緯等」の文章で、９行目〜１０行目に「本件特許に係る明細書、特許請求の範囲及び図面は、別紙１（本件特許に係る特許公報。甲１）に記載のとおりである」、とあります。
更に、同じく２ページ目の２０行目〜２３行目に、「２ 特許請求の範囲の記載」に「本件特許に係る特許請求の範囲の記載は、別紙１の【特許請求の範囲】に各記載のとおりである（以下、請求項１に係る発明を「本件発明１」、請求項５に係る発明を「本件発明５」といい、本件発明１及び５を併せて「本件各発明」という。）。」との記載があります。
ここで、「別紙１」とは、20ページ目の最上段の「（別紙１）●（省略）●」のことと思います。
「（省略）」とありますので、この判決文よりは（別紙１）を知る由もありません。
一方、特許庁も、「令和５（行ケ）１００９２」として、判決文を提供していす。
そして、この中に上記の（別紙１）を知ることは可能でした。
すなわち、【管理番号】第１４１３６４８号に「判決公報」があり、この中に（別紙１）がありました。
https://t.co/q7RJSg5Zxx
この（別紙１）について述べます。
https://t.co/IlJj7mU4yX
この（別紙１）は、原告のPACRAFT株式会社が訴状に添付した特許7105571の「PDF公報」と思われます。
これは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
おそらく、この「PDF公報」は、原告のPACRAFT株式会社が、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と断定することができます。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
知的財産高等裁判所は、何故に、「法令上の公報」である「XML形式」のものを対象にしないのでしょうか？
原告が提示した「PDF公報」を鵜呑みにして、これに基づいて判断をしています。
この、原告が提示した「PDF公報」は、いわゆる「独自PDF公報」です。
「独自PDF公報」に依存した議論は、全く無意味なものと考えます。
「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか、言えないものと思います。
ちなみに、同じ特許7105571の「独自PDF公報」である、日立システムズの検索ツールSRPARTNERよりダウンロードしたものを以下に添付します。
https://t.co/tf7RCppqme
こちらと、J-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と比較してみます。
両者は、フロントページからして、別個のものです。
（全１５頁）と（全１６頁）、右端に「行数」が表記されたものと、ないものなど、それぞれ異なっています。
はたして、【請求項】を含む本文全文の内容が、両者同一であるかも、疑われます。
裁判所としては、「法令上の公報」である「XML形式」のものに、どのように対処するのでしょうか。
なお、特許7105571についての「審査記録」をも添付しておきます。
https://t.co/3XsJLIcJ2T
（ハッシュタグ）
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