朱雀 | SUZACQUE

AI時代の成功物語をつくる。最速で学びAIに関する知見を社会に還元。「AIで学ぶAIがわかる数学入門」Amazon数学書8位。

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

GPT-5.6 proとDeep ResearchがCodexで使えるということかな？わざわざComputer Useを使う必要なくなるとかなり速くなるね。楽しみ。

[Tibo @thsottiaux]

Lots of little vectors at OpenAI all pointing in the same direction. Excited to see it all add up and come together over the coming weeks.

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

うー、これめっちゃ面白かった。美術と数学のつながりの話。コンピュータ・サイエンスを深く学んだことがある人なら「ゲーデル、エッシャー、バッハ」を読んだことがあるかもしれないけど、エッシャーの絵は複素解析の座標変換で捉えることもできるんだね。

絵の対数を取るとはどういうことか https://t.co/R6wr3AIk9h via @YouTube

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

人は夢を見ているときに記憶を整理する。記憶を整理するためにAIにも夢を見させよう、というのがDreamingの由来。

[OpenAI @OpenAI]

We’ve been researching new ways for ChatGPT memory to carry context across conversations and keep it useful over time.

Today, that work is rolling out as a more capable memory system in ChatGPT. https://t.co/0MyFKCe2Mu

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@takafu3 バイブDJいいですね！

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@vgtaeri14 今でもある程度はいけますけどね！

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexは楽器なのだから早く音楽プラグインを出すべきだ。投資銀行業務なんかよりはるかにマーケット大きいよ。

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexは楽器である

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@TuyhuBnRLi2YYAz 個人的には金融市場よりもAI性能向上への期待大です！

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

AIは長期的には有望だが現在のAI投資ブーム・半導体株高・金融市場の期待は過熱しており数字の前提が危ういという警告をしてくれてる。リプ欄も見てみると面白い。

[Brandon Carl @brandonjcarl]

Documenting the headwinds I now see for AI.

It won't seem like it, but I love AI and am long-term positive. But when "math doesn't math" I take note.

1. The core thesis for foundation model lab investment has been high upfront investment made worthwhile by significant long-term profits.

2. These are capital intensive businesses and the compute commitments are very high relative to revenue and require strong growth over long time periods. The "leverage" (commitments versus revenue) is extremely high.

3. The fundamentals are not as positive as they previously were:
• Input costs are higher (commodities, chips, power)
• Interest rates are higher
• Competition is more intense
• Scaling Laws are now problematic: exponential costs/power cannot continue

4. Forecasting compute spend is challenging and high risk due to (a) revenue uncertainty and (b) algorithm uncertainty

5. Revenue growth appears to be slowing. The technology is valuable, but ROI is proving to be more expensive and take longer than anticipated.

6. The future is likely "different models for different use cases" with the lower end of the market being highly competitive.

7. Core use cases such as agentic software engineering are likely to need approaches beyond next-token prediction. They are Σ₂ᴾ complexity problems requiring multi-objective optimization and likely a combination of Transformers and other methods.

8. Current forecasts in memory makers are built largely on quadratic attention. That will not persist: we are already seeing work from DeepSeek, Minimax and Nvidia that can cut RAM needs by 80% or more.

9. This means semiconductor valuations are substantially overinflated and will go through the traditional glut versus shortage cycle.

10. For foundation model providers: lower costs with competitive differentiation is good. However, lower costs with a lack of differentiation would mean lower revenues. This makes it harder to (a) service commitments and (b) pay back investors.

11. Leverage is substantially higher than in previous cycles, evidenced by leveraged ETFs, call option activity and margin loans. Korea is particularly susceptible.

12. 0DTE options create a profile that has stronger parallels to portfolio insurance and 1987 than any other point I can remember.

13. The combination of exponential increases in call activity coupled with the ties of semiconductors to structured products means there is a non-trivial systemic risk to the financial system.

14. Implied earnings growth rates are inconsistent with other periods in history.

15. Macroeconomically we cannot and should not fund exponential cost increases. History has shown us repeatedly that there are better ways (see Quick Sort and Simplex).

16. Significant supply is hitting the market via IPOs.

––

Taken together: costs and competition are increasing while revenue growth is likely slowing. Valuations are fragile and prone to technology disruptions that are already here. Systemic financial market risk is extremely high.

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexの新しいCreative Productionプラグイン、少し試したけどかなりアウトプットのレベルが上がってる気がする。もう少し試してからまた報告します。

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexユーザーの約20%は非エンジニア。エンジニアの3倍以上の増加速度。それもあって非エンジニア向けの6つのプラグインがCodexに追加された。対象はデータ分析、クリエイティブ制作、営業、プロダクトデザイン、公開株投資、投資銀行業務。

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexをアップデートするとこういう画面が出てくる。
アップデートにめっちゃ時間かかった😳

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexユーザーの約20%は非エンジニア。エンジニアの3倍以上の増加速度。それもあって非エンジニア向けの6つのプラグインがCodexに追加された。対象はデータ分析、クリエイティブ制作、営業、プロダクトデザイン、公開株投資、投資銀行業務。

[OpenAI @OpenAI]

We’re making Codex more useful for your work by expanding plugins beyond individual tools.

These plugins turn Codex into a specialist for a specific role with a single install, no coding required.

Codex can access 62 popular apps and 110 skills for work across sales, data analytics, creative production, product design, and public equity investing.

https://t.co/nunrYP2uMI

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

OpenAIが正式にCodexのユーザーが500万人を超えたと発表しました。アプリが出る前は100万人未満だったので6倍以上になっています。このアカウントではCodexリリース直後からそのすごさや使い方を発信しています。将来主流になるような最先端AIについて知りたい人はフォローをお勧めします。

[OpenAI Newsroom @OpenAINewsroom]

Codex now has more than 5M weekly active users.

But the bigger story is what people are using it for: not just writing code, but getting more work done across research, analysis, content, and operations.

Our new report on how Codex is becoming a productivity tool for knowledge work: https://t.co/XZMPR9cEge

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@wieekun Iya, benar juga.

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@NFT_devil_king 先行逃げ切りですね！

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexを自律運用させてる人ってこんなに少ないの？GPT-5.5 proはMax5,000人って言ってるけど。まあ、数万人だったとしても超エリートには変わりない。全体のごくごく一部。これ、あとあと効いてくるから早く始めたほうがいいですよー。
和訳：Codexのユーザー数が500万人に達したとしても、それはChatGPTの約9億人のユーザー数に対して、わずか約0.6%にすぎない。私たちは本当に、本当にまだ初期段階にいる。大多数の人は、AIで今すでに何が可能になっているのかをまったく知らない。一方で、ごく一部の人たちは、自分の生活や仕事をどんどん自動化している。

[Simon Smith @_simonsmith]

With Codex at 5 million users, they’ve hit about 0.6% of ChatGPT’s roughly 900 million users. We are so, so early. The vast majority of people have no idea what’s already possible to do with AI, while a tiny minority is automating their personal lives and work.

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

ねえ、知ってた？Codexでロボットも自律運用できるんですよ。

Codexでロボットを自律運用する方法｜朱雀 | SUZACQUE @Suzacque https://t.co/wY9XWBUGRN

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexを自律運用させてる人ってこんなに少ないの？GPT-5.5 proはMax5,000人って言ってるけど。まあ、数万人だったとしても超エリートには変わりない。全体のごくごく一部。これ、あとあと効いてくるから早く始めたほうがいいですよー。
和訳：Codexのユーザー数が500万人に達したとしても、それはChatGPTの約9億人のユーザー数に対して、わずか約0.6%にすぎない。私たちは本当に、本当にまだ初期段階にいる。大多数の人は、AIで今すでに何が可能になっているのかをまったく知らない。一方で、ごく一部の人たちは、自分の生活や仕事をどんどん自動化している。

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@Kuerujan ですねー！

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

反響が大きかったので4ヶ月前に書いたCodexの自律運用のやり方を再投稿します。非エンジニアの方でもできますよ！
https://t.co/OiKXPXoYXS

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexを自律運用させてる人ってこんなに少ないの？GPT-5.5 proはMax5,000人って言ってるけど。まあ、数万人だったとしても超エリートには変わりない。全体のごくごく一部。これ、あとあと効いてくるから早く始めたほうがいいですよー。
和訳：Codexのユーザー数が500万人に達したとしても、それはChatGPTの約9億人のユーザー数に対して、わずか約0.6%にすぎない。私たちは本当に、本当にまだ初期段階にいる。大多数の人は、AIで今すでに何が可能になっているのかをまったく知らない。一方で、ごく一部の人たちは、自分の生活や仕事をどんどん自動化している。

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@teeeec_Official こんな感じみたいです！

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@selfworth2 欧米よりは人口比で少なめっぽいですよね！

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

@kenn いまのCodexは3年前のChatGPTみたいな位置付けかもしれないですねー！