キーワード：物理ニューラルネットワーク, AIトレーニング, GPU代替, Natureレビュー, エネルギー効率最適化, 同型PNN, 対称性の破れたPNN, 光計算システム, 機械振動ニューラルネットワーク, 電子物理ニューラルネットワーク, ノイズ蓄積問題, 商業的実現可能性分析
🔥 注目
GPU依存からの脱却、Natureが「物理ニューラルネットワーク」の総説を発表 : Natureが物理ニューラルネットワーク（PNNs）に関する総説を発表した。PNNsは光、電気、振動などの物理システムを利用して計算を行うもので、従来のGPUのボトルネックを打破し、より効率的で省エネルギーなAIの学習と推論を実現する可能性を秘めている。PNNsは同型と破れ同型に分類され、光学、機械、電子システムで検証済みであり、多様な学習技術が存在する。将来的には、ソフトウェアとハードウェアの協調最適化が必要であり、商業的な実現可能性のためにはエネルギー効率を数千倍向上させる必要がある。課題としては、ノイズの蓄積、ハードウェアへの適応、ニューロモーフィックと物理的形態のバランスが挙げられる。（出典：36氪）
Google、災い転じて福となす : Googleは世紀の反トラスト訴訟で勝訴し、ChromeとAndroid事業の分割を免れた。これは主に、ChatGPTのような生成AIの台頭が市場競争の構図を変えたことによる。AIチャットボットは従来の検索エンジンの強力な代替と見なされている。判決はGoogleの一部の排他的契約を制限するものの、分割の脅威を解消し、株価を大幅に押し上げた。さらに、GoogleのTPU事業の価値が見直され、NVIDIAの強力な代替として、AIコンピューティング市場の構図を揺るがす可能性を秘めている。（出典：36氪）
AppleがエッジAIを2連発、モデルサイズ半減、初字遅延85倍短縮、iPhoneでオフライン即時利用可能に : AppleはHugging FaceでFastVLMとMobileCLIP2という2つのエッジマルチモーダルモデルを発表した。FastVLMは自社開発のFastViTHDエンコーダーにより、高解像度入力で低遅延（初字遅延が85倍高速）を実現し、リアルタイム字幕をサポートする。MobileCLIP2は高精度を維持しつつモデルサイズを半減させ、iPhoneでオフラインでの画像検索と記述を可能にする。これらのモデルはDemoとツールチェーンが公開されており、iPhoneでの大規模モデルの実行が現実のものとなり、プライバシーと応答速度が向上することを示している。（出典：36氪）
テレンス・タオも驚愕、o3が「AI数学オリンピック」で圧倒的優勝、オープンソース勢は5点差でOpenAIを猛追 : OpenAIのo3モデルが第2回AI数学オリンピック（AIMO2）で最高47点（満点50点）を獲得し優勝、数学オリンピックレベルの数学的推論における強力な能力を示した。テストでは、計算資源の投入とモデル性能が正の相関を示し、同じ計算資源であればオープンソースモデルと商用モデル（o3）の差が縮まっていることが明らかになった。上位5つのオープンソースモデルの合計得点はo3とわずか5点差だった。これはAIが高度な数学的推論分野で画期的な進歩を遂げたことを示している。（出典：36氪）
🎯 動向
Claudeが使えないなら、国産代替品で間に合うか？ : AnthropicがClaude Codeの中国向けサービスを制限したことで、国産大規模モデル（月之暗面Kimi-K2-0905、Alibaba Qwen3-Max-Previewなど）がコード生成分野で一斉に力を入れ始めた。Kimi-K2-0905は256kのコンテキスト長を持ち、フロントエンド開発とツール呼び出しを最適化し、AnthropicとのAPI互換性も持つ。国産モデルは性能と価格の両面で競争力を示しており、市場の空白を埋め、世界のAIプログラミング競争の構図を変える可能性を秘めている。（出典：36氪）
汎用人工知能（AGI）はすでに到来している : 記事はAGIが未来ではなく、すでに身近に存在すると主張する。AIが特定の役割（プログラミングなど）で全機能をカバーすれば、それがAGIである。その発展は「スマートネイティブ」と「無人企業」を生み出し、AIが価値創造の主体となり、人間と機械の協業が深化する。AIの急速な進化速度は、すべてが再構築される可能性をもたらし、古いビジネスモデルは破壊されるかもしれない。技術そのものではなく、価値創造のパラダイムを操り、依存関係が逆転した世界に適応するためにAI思考を養う必要がある。（出典：36氪）
AI専門家が語る：次世代AIスタートアップの機会はどこに？価格設定のトレンドは？ : OpenAIの取締役会長Bret Taylorは、AIスタートアップの主な機会はアプリケーション市場にあると考え、Agentの自己反省の重要性を強調する。OpenAIの最高製品責任者Kevin Weilは、次世代AI製品の4つの兆候を指摘する：推論のブレークスルー、能動的なサービスインターフェース（記憶、視覚、音声）、タスク完了度が価値を決定すること、世界的な普及。AIの価格設定トレンドはハイブリッドモデルに移行しており、結果ベースの価格設定は短期的には適用されず、価格透明性の価値は過大評価されており、ほとんどの企業は急速に変化するAI価格設定に対応する準備ができていない。（出典：36氪）
IFAでコンシューマーAIハードウェアが爆発的に増加、AIは機能プラグインではなくホームブレインに : IFA 2025では、AIがコンセプトから実用へと移行し、製品体験を向上させる「舞台裏の頭脳」となっていることが示された。AIは冷蔵庫、洗濯機、エアコンなどの家電製品に深く浸透し、視覚理解と能動的なサービスを実現し、「感情的価値」を強調している。スマートホームは「万物制御可能」から「万物自律」へと移行し、AIがSamsung SmartThings、LG ThinQ ONのように家庭内デバイスを集中管理する。AIはまた、ぬいぐるみやアイロンなどの伝統的なハードウェアを「活性化」させ、理解と処理能力を持たせている。（出典：36氪）
2026年にAIが引き継ぐ7つの主要産業 : データアナリストがFortune 500企業のAI応用パターンを研究し、AIが3～5年以内に金融、医療診断、輸送物流、法律サービス、コンテンツ制作マーケティング、顧客サービスサポート、製造品質管理の7つの主要産業を完全に変革すると予測している。AIは日常業務を処理し、人間は例外的なケースや戦略的決定に集中するようになる。変革の速度は指数関数的に増加し、先行者は恩恵を受け、適応が遅れた者は職務中断に直面する。レポートはキャリア戦略のフレームワークを提供している。（出典：36氪）
日本版iPhone AI、ついにリリースへ : Appleは年内にもApple Intelligenceを中国市場に投入する計画で、Alibabaと協力してエッジシステムを構築し、BaiduがSiriおよび視覚スマートサポートを提供する。Siriはさらに「アンサーエンジン」AI検索ツールを導入する予定で、Googleがサポートし、サードパーティの大規模モデルへの接続も検討されている。これらの動きは、Siriの中国語理解能力とローカルコンテンツ検索能力を向上させ、中国のハイエンド市場におけるAppleの競争力を強化することを目的としている。（出典：36氪）
医療界にAI医師が登場 : AI補助診断は「お遊び」から臨床ツールへと進化しており、医師の態度は二分されている。AIは医学画像認識、スマートトリアージと補助予診、大規模モデル駆動の個別化診断という3つの段階を経て進化してきた。中国国内では、Baidu Health AIスマート外来、iFLYTEK Zhuyi Assistant、Tencent Miyingなど、豊富な実践事例がある。しかし、導入には信頼、データ閉ループ、責任帰属などの課題が残る。将来のトレンドは「大規模モデル＋小規模モデル」の融合であり、専門分野に特化した強化された診療を実現することを目指している。（出典：36氪）
AIDCの高速相互接続需要は止まらず、OCSは次の答えとなるか？ : AIデータセンターのデータ量が指数関数的に増加する中、OCS（光路交換機）はオール光交換ソリューションとして、従来の電気交換機が引き起こす遅延とエネルギー消費の問題を解決する可能性を秘めている。OCSは光信号の物理経路を再構築することで、光電変換プロセスを排除し、低遅延、低消費電力を実現する。GoogleはすでにデータセンターにOCSを大量導入し、顕著な効果を上げている。NVIDIAはSpectrum-XGS Ethernetを発表し、OCSの応用に向けて広範な展望を提供している。大手企業が続々と参入し、OCS市場規模は2029年までに16億ドルを超えると予測されている。（出典：36氪）
🧰 ツール
使わないと損、KarpathyがGPT-5を絶賛：10分でClaudeの1時間分を凌駕するコーディング、Altmanが即座に感謝 : AIの第一人者KarpathyがGPT-5 Proのコーディング能力を絶賛し、Claude Codeが1時間かかっても解決できなかった問題を10分で解決したと述べた。OpenAIの社長Greg BrockmanもGPT-5 Proがコーディングの次世代製品であると表明した。OpenAIのAIプログラミングエージェントであるCodexは、GPT-5統合後に性能が急上昇し、2週間で利用量が10倍に増加。Devin、GitHub Copilotなどを凌駕する強力なツールと見なされている。（出典：36氪）
NVIDIA、あらゆるLLMに接続可能な汎用深層研究システムを発表、個人カスタマイズに対応 : NVIDIAは、個人カスタマイズに対応し、あらゆる大規模言語モデル（LLM）に接続可能な汎用深層研究（UDR）システムを発表した。UDRは、ユーザーが自然言語で研究戦略を定義し、それを実行可能なコードにコンパイルすることで、研究プロセスを自動化できる。そのモデル非依存アーキテクチャとユーザー制御可能なインターフェースは、研究効率と柔軟性を向上させ、CPUスケジューリングによりLLM推論コストを削減する。（出典：36氪）
Kouzi Space、密かにAI Officeを完備 : ByteDance傘下の「Kouzi Space」が「ワンストップAIオフィススペース」にアップグレードされ、AIライティング、PPT、デザイン、Excel、ウェブページ、ポッドキャストなどの機能を網羅した。このプラットフォームは、一般ユーザーがAIを簡単に利用して学習や仕事を完了できるように設計されており、同時にオープンソースの「Kouzi開発プラットフォーム」と「Kouzi Compass」を通じて開発者にAIツールを提供している。Kouzi Spaceは、基盤となる「Doubao大規模モデル」にAll-inすることで、エンドツーエンドの性能最適化を実現し、「お世話係のような」製品体験と豊富なMCPエコシステムを提供することを強調している。（出典：36氪）
Reddit r/LocalLLaMA: Beelzebub Canary Tools for AI Agents : Beelzebubは、AIエージェント向けに「カナリアツール」（honeypot tools）を提供するオープンソースのGoフレームワークで、プロンプトインジェクションやツールハイジャックなどのセキュリティ問題を検出するために使用される。これらの見かけは本物だが実際には無害なツールをデプロイすることで、呼び出された際に高精度のアラートを発し、AIエージェントのセキュリティを確保するのに役立つ。（出典：Reddit r/LocalLLaMA）
Reddit r/MachineLearning: TerraCode CLI : TerraCode CLIは、ユーザーのドメイン知識と組織レベルの知識を学習できるAIコーディングアシスタントである。セマンティックコードインデックスを通じてコードベース全体の構造を理解し、ドキュメントや仕様のアップロード、インタラクティブな知識転送をサポートし、コンテキスト認識型のスマートなコード分析と実装を提供する。（出典：Reddit r/MachineLearning）
The Machine Ethics podcast: Autonomy AI with Adir Ben-Yehuda : Adir Ben-Yehudaが、フロントエンドWeb開発向けのAI自動化プラットフォームであるAutonomy.aiについて議論した。このプラットフォームは、企業がプロダクションレベルのコードを通じてソフトウェアをより迅速に提供できるよう支援することを目的としている。議論はまた、LLMの自己最適化、仕事の代替、Vibe Coding、そしてLLMの倫理とガードレールにも及んだ。（出典：aihub.org）
dotey: Nano Banana Browser : Pietro SchiranoはNano Bananaをベースに「AIブラウザ」を構築し、URLに基づいて各ウェブサイトのAI画像を即座に生成できるようにした。ユーザーは他のリンクにもナビゲートでき、まったく新しい、即時生成されるインターネット体験を創造した。（出典：dotey, osanseviero）
WindsurfはDevinによって崩壊寸前、バグが頻発し、公式は「見て見ぬふり」、数百万ユーザーが「逃げ出す」のか？ : Windsurfは最近、性能低下、バグの頻発、公式サポートの不足という困難に直面しており、ユーザーの不満と離反を招いている。Googleがその一部チームを買収した後、Devin機能がWindsurfに導入されたが、統合問題がユーザー体験を悪化させている。開発者はバグ修正を求めており、一部のユーザーは他のコーディングツールに移行しており、Windsurfの製品の将来に対する懸念が高まっている。（出典：36氪）
📚 学習
スタンフォード：最適化アルゴリズム「諸神の戦い」？AdamWが「安定性」で勝利 / 衝撃の実証、清華大学姚班の卒業生が「1.4倍加速」の罠を暴く：AI最適化アルゴリズムはなぜ名ばかりなのか？ : スタンフォード大学のPercy Liangチームと清華大学姚班の卒業生Kaiyue Wenの研究は、多くの新しい最適化アルゴリズムがAdamWよりも著しい加速を主張しているものの、実際の加速効果は主張値よりも低いことが多く、モデル規模が大きくなるにつれてその効果が弱まることを指摘している。研究は厳密なハイパーパラメータチューニングと学習終了時の評価が極めて重要であることを強調し、行列型最適化アルゴリズムが小規模モデルで優れた性能を示すが、最適な選択は「データ-モデル比」に関連することを発見した。（出典：36氪, 36氪）
TheTuringPost: Comprehensive Survey on Agentic RL : TheTuringPostは、Agentic RL（強化学習）に関する包括的な調査を共有した。受動的なLLMから能動的な意思決定者への移行、主要なスキル（計画、ツール、記憶、推論、反射、知覚）、応用シナリオ、ベンチマーク、環境とフレームワーク、そして直面する課題と将来の方向性を網羅している。（出典：TheTuringPost, TheTuringPost）
NandoDF: Agentic Design Patterns Book : Googleのエンジニアが424ページの無料書籍「Agentic Design Patterns」を公開した。この書籍は、高度なプロンプトエンジニアリング、マルチエージェントフレームワーク、RAG、エージェントツール利用、MCPなどを網羅し、実用的なコード例を提供している。（出典：NandoDF）
dair_ai: Top AI Papers of The Week : DAIR.AIは今週（9月1日～7日）のトップAI論文リストを発表した。rStar2-Agent、自己進化エージェント、適応型LLMルーティング、汎用深層研究、LLMにおける暗黙的推論、言語モデルの幻覚の原因、埋め込みベースの検索の限界などが含まれている。（出典：dair_ai）
karminski3: ML Engineer Performance Optimization Guide : ブロガー「karminski-歯医者」が機械学習エンジニアの性能最適化ガイドを共有した。現在のLLMが計算能力ではなくメモリ帯域幅によって制限される理由を深く解説し、エンジニアに実用的な性能最適化知識を提供している。（出典：karminski3, dotey）
💼 ビジネス
OpenAI、今年ChatGPTの収益が100億ドル近くに達すると予測、2029年までに1150億ドルを費やす見込み : OpenAIは今年、ChatGPTの収益が100億ドル近くに達すると予測しているが、今後5年間（2025-2029年）で累計1150億ドルを費やす見込みで、主にAIモデルの学習、データセンター運営、自社サーバー構築計画に充てられる。巨額の資金消費にもかかわらず、OpenAIは高評価の投資を獲得しており、IPO準備のために営利事業を伝統的な株式構造に転換する計画である。同社は巨額の支出と人材競争の圧力に直面しているが、収益見通しは改善しており、無料ユーザーの収益化を通じてFacebookレベルの利益率を達成することを期待している。（出典：36氪）
Anthropicが15億ドルで著作権訴訟を和解した背景：なぜ書籍がAI学習の中核なのか : Anthropicは、盗用された書籍をClaudeの学習に使用したとして告発された集団訴訟を、少なくとも15億ドルで和解する予定である。この訴訟はAI企業の著作権紛争における画期的な出来事となり、大規模モデルにとって書籍が「深層コーパス」としていかに重要であるかを明らかにした。和解金額はAnthropicの評価額から見て管理可能であり、他のAI企業も「和解モデル」に倣い、著作権侵害のリスクをビジネス戦略に組み込む可能性があるが、クリエイターや出版業界にとっては長期的な課題となる。（出典：36氪）
Googleのnano banana成功後、OpenAIが11億ドルで企業を買収 : OpenAIは製品実験プラットフォームStatsigを11億ドルで買収し、その創業者Vijaye Rajiをアプリケーション部門のCTOに任命した。この買収は、OpenAIの製品化能力を強化し、AIモデルをユーザーに愛され、実用的な製品へと迅速に転換することを目的としている。この動きはGoogleの「nano banana」プロジェクトの成功への対応であり、AI競争の焦点がモデルの「ハードパワー」から「製品体験競争」へと移行していることを示している。OpenAIは買収を通じて、製品の反復と最適化における自社の弱点を補おうとしている。（出典：36氪）
🌟 コミュニティ
AIが労働市場とキャリア開発に与える影響 : AIは労働市場を深く変革しており、エントリーレベルの職務を減少させ、従来のキャリアパスを破壊する可能性がある。専門家は、AIが3～5年以内に金融、医療など7つの主要産業を完全に変革すると予測しており、AI人材の競争は激化し、高給職の需要が急増する一方で、既存の従業員には転換の圧力がかかる。30歳以上のベテランプロダクトマネージャーは、ビジネスと技術アーキテクチャに対する深い理解から、AI時代においてより人気があり、AIツールの普及は個人がキャリア開発において「課金して優位に立つ」ことを可能にしている。（出典：36氪, 36氪, 36氪, 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon）
AIの幻覚とモデルの信頼性に関する議論 : OpenAIの研究は、AIの幻覚が評価メカニズムが不確実性を認めるのではなく推測を報酬として与えることに起因し、モデルを「試験の優等生」に仕立て上げていることを明らかにしている。ユーザーはGPT-5 Proがコーディングでは強力だが、クリエイティブライティングでは不十分であり、医療アドバイスなどの重要な分野で逆の意見を出すと報告している。コミュニティではAIの非決定性や、Claude Code CLIが「簡単な解決策」に傾倒する問題が議論されており、これはAIモデルの信頼性、正確性、行動パターンに対するユーザーの継続的な関心と課題を反映している。（出典：36氪, 36氪, mbusigin, JimDMiller, eliebakouch, ZeyuanAllenZhu, Reddit r/artificial, Reddit r/ClaudeAI）
AIの社会倫理と人間と機械の関係 : 調査によると、25%の若者がAIとの恋愛を受け入れており、男性の意欲が女性よりも高いことから、人間と機械の親密な関係の世界が到来しつつあることを示唆している。しかし、AIは人間の進化に対する懸念も引き起こしており、AIが作り出す偽の現実が「認知のずれ」を引き起こし、共有された現実を侵食する可能性がある。Geoffrey HintonはAIに「母性本能」を与えることを提案し、AIの倫理と価値観に関する議論を巻き起こした。同時に、AIアートの出現は、アートの定義と人間の創造性の価値について再考を促している。（出典：36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence）
AIハードウェアとユーザー体験の再考 : AI Keyなどの外部AIハードウェアは、スマートフォンのAI能力を強化しようとしているが、記事はその必要性に疑問を呈している。スマートフォン自体がすでに強力なAIプラットフォームであり、Humane Ai PinやRabbit R1などの独立型AIハードウェアはサプライチェーンとユーザー体験で失敗していると指摘する。AIペット市場は活況を呈しているものの、ユーザーからは感情的価値は十分だが、一緒にいる感覚が不足しているとのフィードバックがあり、購入の主な動機は「おもちゃ」そのものにあるという。これらの議論は、AIハードウェア製品の位置付け、実用性、そしてユーザーの真のニーズに対する市場の深い再考を反映している。（出典：36氪, 36氪, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA）
AIモデル評価方法論の論争 : コミュニティでは、AIモデル評価（Evals）の有効性について激しい議論が展開されている。Evalsは死んでいない、システムの機能検証には不可欠だが、ユーザーの問題と整合させ、一般的な議論を避けるべきだという意見がある。また、A/BテストはEvalsの一部であり、「eval」を「experiment」に置き換えてより明確に考えるべきだと強調する見方もある。同時に、ML実験でLLMに過度に依存するとバグが発生し、コードの信頼性と実験構造のバランスについて再考が促されている。（出典：HamelHusain, sarahcat21, Reddit r/MachineLearning）
OpenAIとClaudeのユーザー体験および好み : OpenAIとClaudeのモデルに対するユーザーの体験と好みは分かれている。Karpathyなどの著名人はGPT-5 Proがコーディングで卓越した性能を示すと述べているが、論文を読む際のGPT-5ルーターモードの性能が悪いと不満を漏らすユーザーもいる。同時に、多くのClaude Codeユーザーは性能低下を理由にサブスクリプションをキャンセルまたはダウングレードし、GPT-5 Codexに移行している。これらの議論は、特定のタスクにおける異なるAIツールの性能、信頼性、ユーザー体験に対するユーザーの綿密な比較を反映している。（出典：aidan_mclau, imjaredz, Reddit r/ClaudeAI）
AIコンピューティング能力とインフラのボトルネック : ハードウェアメモリは生成AIのボトルネックと見なされており、Transformerモデルの規模の成長はアクセラレータメモリの成長をはるかに上回り、「メモリ制約」の世界に突入している。同時に、画像を生成するために必要な計算/メモリリソースはテキストモデルよりもはるかに少ないように見え、リソース割り当ての効率性に関する疑問を引き起こしている。実際の導入では、24人の学生のためにLLM推論サーバーを構築するための5000ユーロの予算も、AIコンピューティングコストとインフラの課題を浮き彫りにしている。（出典：mbusigin, EERandomness, Reddit r/LocalLLaMA）
AGIのビジョンとAIの本質に関する考察 : コミュニティでは、AGI（汎用人工知能）の定義、そしてAIの本質が特にその複雑なメカニズムを理解する際に「恐ろしく不浄」であるかどうかについて議論されている。OpenAIはトップクラスのCS学部とAGI信仰の融合であると考える人もいるが、AIのリスクを懸念し、現在の最大のリスクは地政学的なものであり、将来的にはAI自体から来る可能性があると考える人もいる。同時に、AIコーディング時代のソースコードの定義が再考され、人間とLLMの両方が理解できる「記憶関連」の内容であるべきだとされている。（出典：menhguin, Teknium1, jam3scampbell, scaling01, bigeagle_xd）
nptacek: Pay to Win in Career with AI : Nathan Lambertとnptacekは、現在、より優れたAIツール（GPT-5 Proなど）を有料で使用することで、キャリアにおいて「課金して優位に立つ」ことができると議論した。このダイナミクスはビデオゲームに似ており、AIツールが個人の生産性を大幅に向上させることを強調している。（出典：nptacek）
teortaxesTex: OpenAI User Chats Retention : OpenAIが現在、裁判所命令によりすべてのユーザーチャット履歴を無期限に保持している状況、およびAIラボが大量の個人の思考データを保存することによって生じる可能性のある政府規制の問題について議論された。（出典：teortaxesTex）
💡 その他
タオバオが「私に選んで」のテストを開始、AIが本当にお金を使うのを手助けする時代へ : タオバオがAIコマースガイド機能「私に選んで」のテストを開始した。これはAIを通じてユーザーの購入体験を最適化し、販売者への支援から消費者購入プロセスへの介入へと移行することを目指している。この動きはAlibabaのAIコマース戦略の延長であり、ユーザー行動がAI検索に移行し、正確なニーズ記述能力が低下するという課題に対応するものだ。AIショッピングアプリ（Amazonの「私に購入」、OpenAI Operatorなど）の台頭は、AIへのユーザーの盲目的な信頼を利用し、AIを「ショッピングメンター」として構築し、取引経路を短縮している。（出典：36氪）
スマートグラスがIFAで激戦、ARインタラクションが標準装備に、製品は「引き算」で質的変化の時を迎える : IFA 2025の展示会で、スマートグラスのカテゴリーは「質的変化の時」を迎えた。BleeqUp Rangerなどの製品は、「引き算」を行うことでニッチ市場（サイクリングなど）に焦点を当て、バッテリー寿命と専門機能を最適化している。ARディスプレイと多様なインタラクションは、Rokid Glassesの光導波路ディスプレイやINMOのタッチパッド/リングインタラクションのように、汎用製品ラインの標準装備となっている。業界は「メーカーが提供するもの」から「ユーザーが共同でアプリケーションエコシステムを構築するもの」へと移行している。（出典：36氪）
胡泳：AI時代、「文系は役に立つ」 : 胡泳教授は、AI時代が「認知のオフロード」のリスクをもたらす一方で、人文学がかつてないほど重要になっていると指摘する。彼は「人のものは人に、機械のものは機械に」と強調し、AIは人間の身体的認知、感情、学習意欲、そして惑星レベルの創造性を代替できないと述べる。教育はコミュニケーション、協調性、批判的思考、創造性などのソフトスキルを育成すべきであり、「無採点学習」も構想される。人文社会科学は、人間が自己を認識し、AIがもたらす社会的な衝撃に対応するのに役立つ。（出典：36氪）