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なぜ最先端のテクノロジー、例えば現在の汎用AI大規模モデルや垂直型AIアプリケーションは、海外で優れている、または優れている国の人々が海外に行っているのでしょうか。
例えば最近買収されたmanusはシンガポールに登録されており、youmindも登録地はシンガポールです。また、字节跳动が成功した後、张一鸣も常住シンガポール（ただし国籍は変わっていません）。
国内のイノベーション環境はこれほど悪いのでしょうか？それとも他の理由があるのでしょうか。でも、例えば中国の新エネルギー車、電力技術、造船業、大型機械などは世界をリードしているのはどう説明すればいいのでしょうか。
この問題については理解できていません！

今やトークンが10万に到達できるものは安定したとみなされ、段階的な目標を達成したことになります。今やみんなひどい状態になっていますね。寝ます！！！

今夜のライブ放送(ライブ放送はまだ続いています)を視聴しながら、老羅氏はAI豆宝のさまざまな応用シナリオを共有しました。同時通訳、音声認識、方言の相互作用、写真修復、さらには障害のある人々の生活支援などです。 特に、色盲の人や母親の色を説明するデモンストレーションはとても感動的です。 技術には温度があります。これがあるべき姿です。
でも同時に、技術が先になのか、それともシナリオが先なのかとも考えています。 多くの人はGPT、Gemini、Claude Codeに慣れておらず、vibeコーディングは知らず、トークンや有料の概念なんて聞いたことがありません。
おそらく答えは、東洋文化では文化が技術を支配し、科学技術がより温かく、より良くなるということでしょう。

想起前几年，ethのガス料金が一旦20未満になると、みんながお互いに通知し合い、早速aaveとインタラクションしたり、uniswapとやり取りしたり、ensドメインを登録したりしていた。あの徹夜の一体感を懐かしく思う。あれは本当に私にとって活力と希望に満ちた数年間だった。
しかし今は、ethのガス料金が0.06になったが、あの頃の興奮はどこへ行ったのか、理想を持つ人々はどこへ行ったのか。

今日、マヌスがメタに買収されたというニュースはネットワーク全体を巻き起こし、祝福に満ちています。 前のVCファンドは多くの利益を上げており、投資や起業は依然としてアルファ機会が多い場所に行かなければなりません。 今はAI、Web3、そして新しいエネルギーですが、結局のところ、新しいエネルギーにいる普通の人々は勝ち目がなく、AIやWeb3に参加する普通の人々は参加の機会を持っています。
AIの祝福があれば、普通の人々は創造性に責任を負うだけでよいので、未来は間違いなく小さく美しい時代になるでしょう。 起業家の観点から見ると、誰もが小さな共通趣味を持ち、AIを使って小さな製品を実現でき、そのコストはほとんど無視できるほどです。 工業規模の生産の時代において、誰も小さな円環で製品を開発しません。なぜなら、この製品を開発し、より多くの人向けに製品を開発するコストが非常に高く、投入生産比によって後者の方が確実に優れているからです。 インターネット時代においても、それは実は同じ原理です。
したがって、AI時代においては、すべての個人が脳に依存している創造的な人間であると私は考える理由があります。 文化的産物はその価値をより際立たせるでしょう。なぜなら、文化的産物だけがより多くの遺産と創造的な土壌空間を持っているからです。

情報の差、時間の差、地域の差を見つけること、そこが世界の隙間です。

vibe codingを楽しむのも、できるだけ仕事のシーンや生活のシーンの問題を解決できるようにすることが大切です。
まず、このシーンをSOPに整理し、そのSOPを通じてPRD開発文書を作成します。そして、この文書を不断に改善していきます。
次に、Aモデルが生成した開発文書をBモデルを使ってチェックし、何度か交差確認を行うことができます。例えば、ClaudeでGPTをチェックし、再度確認します。先生方がおっしゃる通り、初期の要求整理には70%の時間を費やすべきであり、実際の開発には30%の時間で済むと言います。将来的には、AIの支援により、開発時間はさらに短縮されると予想しています。
最後に、prd文書をIDEに投げて実行するだけです（もちろん、コード開発の前に、コンピュータ環境の設定や関連ソフトウェアのインストールは基本的な作業です）。
基本的にはこのような考え方です。私が現在学んでいることです。実際、第一歩のSOPプロセスの整理は非常に重要です。なぜなら、AIは論理しか理解しないからです。論理が厳密であればあるほど、開発はスムーズになり、バグや奇妙な問題が少なくなります。

良いプロジェクトのアイデアを持っているとき、あなたは興奮して一生懸命に取り組みますが、すでに市場にその製品があることに気づきます。
しかし、この探求の過程は非常に重要です。だから、最初の学びは模倣から始まります。まずは模倣して経験を積み、その後に革新が続きます。
これが学習の道です！例えば、昨日私が考えた各自媒体プラットフォームへのワンクリック配信は、この考え方に基づいています。私はここにかなり面白いことがあることに気づきました。