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決済大手Stripeは、わずか90日前には13億ドルと評価されていたOpenRouterを、75億ドルという破格の金額で買収した。
このStripe史上最大規模の買収の理由の一つは、Stripeが人工知能の「シンギュラリティ」が2026年1月1日に正式に到来したと考えているためだ。
OpenRouterは開発者に統一インターフェースを提供し、400種類以上のAIモデルにアクセスできるようにしている。2023年8月以降、このプラットフォームの週間Token取引量は驚異的な24,000倍に増加しており、このToken消費量の指数関数的な増加は、インテリジェンス時代の新たな「ムーアの法則」と見なされている。
AIモデルがますます複雑かつ異種混在となり、価格が変動し、信頼性も一様でないなかで、大半の企業は単一モデルに縛られることを望まず、すべてのモデルを自社で管理する余力もない。OpenRouterはまさにこの課題を解決する鍵であり、タスクの複雑さ、価格、速度、信頼性に応じて、最適なモデルへ自動的に業務を振り分けることができる。
Stripeが2026年1月1日を「シンギュラリティ」と定めたのは、この時点で同社内部の非公開指標に、異常な急激な転換が現れたためだ。
第一に、2026年初頭以降、Stripeのプラットフォーム上で新たに設立された企業の数が、放物線を描くように垂直上昇している。
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市場はまだ気づいていないが、今回のaiは暗号資産に2つの本質的な変化をもたらす:
1、powが単なる無用な計算ではなく、真の価値を生み出すようになる;
2、市場参加者が人間からagentへと変わる。
真の価値に基づき、かつagentが効率的に参加するdefiやさまざまなエコシステムは、その爆発的成長によって到達可能な時価総額が、これまでのサイクルの10倍、100倍になる可能性が高い。
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半導体産業におけるいわゆる物理的限界の多くは、実際には物理法則の限界ではない。
それらは、現在私たちが持っている材料の限界にすぎない。
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AI+3Dプリントは、ひと言で何でも生成できる時代に突入した
唯一の限界は材料だけだ
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なぜソーシャルメディアは覆されるのか?
なぜなら、上方への社交は最も重要な社交目的の一つだからだ
そしてAI時代の上方への社交とは、AIと多く関わり、人とはあまり関わらないことだ
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ビル・ゲイツは、次のような有名な言葉を残している。「人々は常に短期的なトレンドについては楽観的すぎ、長期的なトレンドについては悲観的すぎる」
しかし、AIが加速する大きなサイクルの中で、人々は「長期」がいったいどれほどの長さなのかを常に見誤る
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Lock_433:
月へ向かえ 🌕
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AIは均質化することが不可能だ
しかも知能は一寸の長でも、積み重なれば強大になる
なぜなら0.99の100乗は0.366だからだ
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現在の株価で見ると、SK hynixの直近四半期(2026年第2四半期)の純利益は、発行済み株式総数の約7.5%、浮動株の約10%を買い戻せる規模に相当する
つまり、SK hynixは年間利益で発行済み株式総数の30%、浮動株の40%を買い戻せる
しかも、ここ2か月のさらなる値上がりによる追加の利益増加はまだ含まれていない
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AIが初めて完全な機能を持つファージゲノムをゼロから設計
先週、著名な『Science』誌がStanfordとArc Instituteのチームの成果を正式に発表した。ゲノム言語モデルEvo 1/Evo 2を利用し、初めて16個の複製可能で、大腸菌に感染して殺すことのできる機能性ファージゲノムを生成し、実験で検証した。その一部は、天然のΦX174――非常に古典的なファージ(細菌に特異的に感染するウイルス)――を上回る性能を示した。さらに、細菌が天然ファージに対して持つ耐性を克服することもできた。
これはAIが完全で生存可能な機能ゲノム(単一の遺伝子ではない)を初めて生成したものであり、ファージ療法(抗生物質耐性菌への対抗)のための新たな道を切り開くものである。
このニュースは、生物兵器の能力拡散に対する専門家の懸念を直ちに引き起こした。Johns Hopkinsの専門家は、生成AIによるウイルスゲノム設計能力はすでに存在していると指摘した。
この研究は、米国科学アカデミーが2025年に「AIによる完全な複製・感染性因子の設計」を重点監視対象に指定したことが、決して杞憂ではないことを疑いなく証明した。
さらに懸念される現象は、Evo 2が事前学習において病原体に関する機微なデータを排除していたにもかかわらず、その後の研究で、有害なウイルス配列を用いて微調整すると、抑制されていた能
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生命科学AIのスケーリングは、今まさに始まったばかりだ:
8月11日、UCLA/CNSIは、UCLAの生物工学教授Jason Zhangによる重大なブレークスルーを報じた。生成AIを利用して、自然界にはこれまで存在しなかったタンパク質配列をゼロから設計し、従来は「創薬不可能」とされてきた無秩序タンパク質(IDPs/IDRs)を専門的に標的とするものだ。
報道によると、チームは1回の実験でAIが生成した約2万個の候補タンパク質をテストでき、新たなフォールディングを持つbinderによって無秩序タンパク質を「強制的に」秩序ある状態へと移行させ、治療の可能性を切り開いた。
今回のブレークスルーは非常に重大だ。ヒトプロテオームの約30%~50%には無秩序領域が含まれている一方、従来の医薬品がほぼ対象としてきたのは、安定したポケットを持つ構造化タンパク質に限られ、ヒトプロテオームのごく一部しかカバーしていない。
無秩序な標的を攻略することは、創薬可能な空間の残り半分を切り開くことに相当し、疼痛シグナルの遮断、アミロイド線維の溶解、がん経路への干渉などを可能にする。治療候補として利用できるだけでなく、診断や研究のツールにもなり得る。
これは、創薬を「構造化された少数」から「動的な多数」へと移行させるパラダイムシフトを示すものであり、アルツハイマー病、パーキンソン病、多くのがんなど、長年にわたっ
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去年:AIはソフトウェアエンジニアに取って代わらない
現在:AIは半導体エンジニアに取って代わらない……
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AIの前では自分が何の役にも立たなくなる避けられない未来を早く受け入れるほど、
AIをより上手く活用し、他の人々との競争でより多くの優位性を得られる。
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Anthropicは今日、意図せず、すでに社内で使用している新モデル「model 2」を公表した。その研究開発能力はmythos previewを大幅に上回っている(未公開のpreviewとの比較であり、公表されたmythos 5の性能低下版との比較ではない点に注意)。
重点は2つある:
1、モデルはAI研究開発において、すでにAnthropicの従業員に取って代わることができる
2、現時点では外部公開の予定はない
伝えられた暗黙の意味:
1、rsiはすでに到来しており、十分な計算能力があれば、モデルの反復改良は絶えず加速し、競合との差が広がり続ける可能性がある。
2、モデルの能力が十分に高くなれば、そもそもトークンを販売して稼ぐ必要はなく、成果を直接販売できる(新たなタンパク質構造、新たなコンデンサー材料、新たな量子アルゴリズム……)
TOKEN-0.39%
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以前は運転しながらポッドキャストを聴いていたが、今は運転しながらAIと遊んでいる。聴きたいものがあればリアルタイムで生成してくれるし、分からないことがあればいつでも質問できる。
私個人にとって、従来の音声ストリーミングプラットフォームはすでに淘汰された。
動画プラットフォームも、特に計算能力を持たない動画プラットフォームは同様で、淘汰されるのは時間の問題だ。
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a16zの最新回のポッドキャストで、メキシコ第2位の中古車プラットフォームKavakの最高製品責任者は次のように語った。
「私たちは、メキシコのある都市でAI CEOを試験導入することを選択しました。
そのAI CEOは運用開始から最初の6週間で、その都市の利益を50%(1.5倍)増加させることに成功しました。」
このニュースの画期的な意義は、最近AIが人類のトップ数学者にしか解けなかった数学問題を解決したことにも劣らない。
AI CEOとは、実際にはAIによる事業経営であり、AIによる科学研究と同様に、人類が最大の経済的価値を生み出せる2つの活動(おそらくこれらに匹敵するものはない)の一つである。
そして、もしAIがすべてを代替できるのなら、それは人類にとって最も重要な経済的価値が代替されることを意味すると同時に、今後は資本が価値を創出するためにAIだけを雇えばよくなり、人間を雇う必要がなくなることも意味する。
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HBFはHBMより安価なHBMではない
HBFは、HBMとSSDの間に新たな層を挿入するものだ。
解決するのは、HBMが不足していることと、SSDがあまりにも「遅い」ことだ。
しかしHBFも依然としてNAND Flashであり、この点がモデル重みの保存に適していることを決めている。
重みは基本的にWrite Once, Read Manyであり、変更されることは少ない。これはほぼNANDにとって理想的なワークロードだ。将来的には、数TB、さらには十数TBに及ぶモデルをHBFに大量に常駐させ、HBMには本当に高速アクセスが必要なhot working setだけを保存することができる。
しかしKV Cacheは、トークンの生成に伴って絶えず書き込まれ、Sessionの終了後には解放される。NANDはDRAMのように任意の場所を上書きできず、page/block、erase-before-write、有限のP/E cycleという制約が存在する。HBFを単純にDRAMとして使用すると、大量のデータを頻繁に移動、消去、再書き込みすることになりやすく、最終的には帯域幅を浪費し、消費電力を増加させ、寿命を縮める。
これが、HBFの仕様でWeightsとKV CacheをChannel単位で分離することが強調され始めた理由でもある。両者は読み書きのパターンとライフサイクルが完全に異なるため、も
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今日、HONAの決算は予想を下回って大きな問題が露呈し急落した一方、上流の鍛造品大手Howmet(HWM)と特殊合金メーカーATIは、そろって予想を大幅に上回り、ガイダンスも引き上げた。
HWMの産業用ガスタービン(IGT)事業部門の売上高成長率は、前年同期比で39%もの大幅増となった。
一方、HONAが大幅下落した背景には、需要が依然として急速に伸びているにもかかわらず、供給が深刻に制約されていることがある。。。
これはまさに、AIDC(AIデータセンター)が従来の民間航空産業のサプライチェーンに対して起こしている、構造的な「吸い上げ」だ。
AIコンピューティング能力の爆発的な拡大が、データセンター向けオフグリッド天然ガス発電(産業用ガスタービン、IGT)の注文を急増させている。しかし、IGTの中核部品と航空エンジン(およびAPU)向けの高温合金精密鋳造部品は、材料と製造工程が完全に共通している。HowmetやATIなどの上流寡占企業にとって、IGTの受注は認証サイクルが短く、利益率も高いため、限られた溶解炉の生産能力と熟練労働者は当然、「大金を投じ、納品を急ぐ」AIDC発電需要へと振り向けられる。
その結果、上流企業はデータセンター向けで大いに稼ぐ一方、下流の航空会社は材料不足に陥っている。Tier-1サプライヤーであるHONAは、十分な高温鋳造部品の生産能力を割り当ててもらえ
HWM-3.11%
ATI1.33%
BA-1.75%
NG0.11%
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マスクは4GWを急ピッチで推進し、anthはsemiエンジニアを採用、googではTPU部門のトップが昇格し、各大手テック企業が自社製チップを開発している。これらはすべて一つのことを指し示している。皆がAIの再帰的な自己反復改善、つまりrsiを純粋なモデルからモデル+semiの閉ループへと移行する準備をしているのだ。
GOOG0.81%
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私には暴論が1つあります。もしastraや次世代モデルの能力が、今の速度で線形に外挿されるとしたら、主要なモデル企業は次にはAPIをまったく再び公開しない可能性があります。
彼らは新たに見つかった分子構造、結晶構造、金融分析結果、トカマクのシミュレーションデータなどをそのまま売ればいいだけです、ということになります。
それに、モデルの能力は線形に増えるわけでもありません。。。
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リッチモンド(列治文)の物価、海鮮を食べるなら世界でほぼいちばん安いんじゃない?
わざわざ東南アジアの地理的な価格差アービトラージなんてするの?
米ドル対カナダドルが1:1.4、これって湾岸(ベイエリア)の1/3の値段だろ。
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