Prithvir

今日の朝食時に、95歳の女性がグレース・ホッパーのラックについて話しているのを聞いた。
ただ呆然として15分ほどそこに座っていたが、彼女が庭のひび割れに閉じ込められたバッタ（grasshopper）のことを話していたと気づいた。
しばらくログオフします。

consensus: ai はソフトウェアをより速く出荷できるようにする
tier 2: ai により、クオンツがハードウェア系や eecs 系に打ち勝つことが可能になる
tier 3: 試作が難しかったことは一度もなかった。公差調整、規制、サプライチェーン、信頼性、認証はそれでもまだ難しい
tier 4: それらの多くは、知識の検索とチェックリスト、シミュレーションの組み合わせだ。ai もそれらを食い尽くす。
endgame: ソフトウェアはウォームアップだった。ai は原子にまで手を伸ばしてくる。アイデアから出荷済みの物体までのあらゆる専門家レイヤーが崩壊していき、そして「代理権（agency）」が最後に希少な入力になる
おとなしくて代理権の高い者が地球を継ぐ

iOSアプリの承認を迅速化する方法について、何かアイデアはありますか？
90%のアプリは48時間以内にレビューされ、平均レビュー時間はRunwayで大幅に短くなると言われています。
しかし、私たちはまだ「レビュー待ち」の状態です。

皆がスペースXのS1に涎を垂らしている
99％の人は、弯曲スプーンのF-1を読む方がより利益を得られるだろう
彼らの道はより再現性が高く、状況に左右されにくい

コースの定理とジェヴォンズのパラドックスがAGIの世界で
労働市場では現在、二つの法則が衝突している：ジェヴォンズのパラドックスとコースの定理。
誰もが表面的な質問、「AIはエンジニアを置き換えるのか？」について議論し続けているが、その背後にある実際の構造的変化を見落としている。
ジェヴォン：資源を安くすると、総消費量は減るのではなく増える。安い石炭はより多く燃やされる。安い光はより多く使われる。安いコードはより多く書かれる。
コース：企業は取引コストが、企業内で調整する方が市場を跨ぐよりも安いため存在する。コストを下げれば、企業は縮小する。AIは取引コストを解消する溶媒だ。契約、調整、ドキュメント作成、コードレビュー、翻訳、法的審査、これらすべてのつながりが必要だった大きな企業の必要性は、コストの低下とともに崩壊している。
これらを組み合わせると、三つの予測が導き出される：
1. ソフトウェアエンジニアの総数：増加
2. 企業の総数：増加
3. 企業あたりの従業員数：減少
これはまさに私たちが目撃している現象だ。大手テック企業は何万人ものエンジニアを解雇している。小規模企業、一人企業、ゼロ人企業も彼らを採用しようと奮闘している。見出しは矛盾しているように見えるかもしれないが、そうではない。これは、分布の両端から見た同じ現象だ。
10,000人規模のエンジニア組織はコース的な産物だ

ローマは紀元前260年にカルタゴに対して絶望的に見えた。
カルタゴは富、艦隊、貿易ネットワーク、技術を持っていた。
今日、中国は電力生成、貿易ネットワーク、購買力平価でリードしている。
当時、シチリアが火種だった。
台湾が今の火種だ。
私たちはどうやってトゥキディデスの罠を回避するのか？

ハードモードでのチューリングテスト