rickawsb

AIの数学能力の飛躍的な向上は、室温・高温超伝導にとって非常に重要です
AIが新たな数学的構造、物理理論、計算手法を発見できるようになれば、複雑な量子系を理解・シミュレーションする難しさが根本的に軽減されます。これにより、超伝導材料を生み出すという問題の計算複雑性は、指数関数的に低下する可能性があります
室温・高温超伝導は、AIの理論科学能力を試す重要な分野の一つとなるでしょう

アムダールの法則は失効しないが、AIによって変化する。これまで加速できないと考えられていた工程も、加速できる可能性がある。
AIは問題解決を加速できるだけでなく、問題解決の方法を変えることも加速できる。
工程の加速には通常、限界効用の逓減があるが、技術的なブレークスルーによって、再び加速の余地が生まれる可能性がある。長期的な加速曲線は必ずしも滑らかとは限らず、何度も飛躍を繰り返すこともある。
そのため、ボトルネックは次々と解消され、その後また移り変わっていく。
したがって、ボトルネックへの投資も絶えず見直す必要がある。

過去1週間
nflx、goog、amznはいずれも決算が市場予想を下回り、大きく下落
そしてこれは、AIを前に注意経済が敗北する始まりにすぎない
検索、Eコマース、ストリーミング、いずれも計算能力がなければプラットフォームは成り立たない

私のタイムラインがエムバペで埋め尽くされてる🤣

現在のmag7について言えば、彼らのAI計算能力関連の事業がどれも有望なのは否定できないものの、
それぞれの中核事業はどれも危うい。msftのソフトウェア、amznのEC、metaのソーシャルメディア、googleの検索は、AIを前にするとどれも張り子の虎のように感じる。
自分はというと、日常のこうした操作はすべてエージェントに任せていて、普段はほとんど使わなくなった。

24～25年に国内の不動産をすべて売却した（高齢の家族が自宅用に1軒残すことにこだわり、今は後悔中）。25～26年には海外の不動産をすべて売却した。今振り返ると、どれも最高値で売れたわけではないが、最も激しい下落は免れそうだ。
今後、AIがもたらす高失業率と高金利による二重の圧力で、不動産は長期的な弱気相場に陥るだろう。
英国のサッチャー時代には、高金利によって不動産価格が下落し、賃貸価格比率は最低の5にまで落ちた。その後、何年もトラウマから立ち直れなかった。
さらに、工業化時代に固定化された不動産の定義は、スマート化時代に根本から変わるだろう。医療、教育、交通によって成り立つ、いわゆる「好立地」も、建築資材のコストや工法も、10年も経たないうちに様変わりする。
今ある住宅は、投資したり保有したりするのに最も適さない資産かもしれない！

24～25年に国内の不動産をすべて売却し（親は自宅用に一軒残すことにこだわり、今は後悔中）、25～26年には海外の不動産をすべて売却した。今振り返ると、どれも最高値で売れたわけではないが、最も激しい下落は回避できそうだ
この先、AIがもたらす高失業率と高金利による二重の圧力で、不動産は長期的な深い弱気相場に陥るだろう
英国ではサッチャー時代の高金利によって、不動産価格が賃貸利回りとの比率で最低5まで下落したことがあり、その後何年もトラウマから立ち直れなかった
それに、工業化時代に定着した不動産の定義は、スマート化時代に根本から変わるだろう。医療、取引、交通によって支えられてきた、いわゆる「好立地」も、建築資材のコストや建築方法も、10年も経たないうちに様変わりする
今の住宅は、投資・保有する資産として最もふさわしくないものかもしれない！

今や半導体の強気派は私だけなの？
AIにバブルはないと思っている人はほかにもいる？

暗号資産界から株式投資に転じた初心者として、
暗号資産界で7.9、3.12、5.19を経験した身からすると、ここ最近の米国株半導体株の調整について
言いたいのはただ一つ
これだけ？

私たちは自動化から自己進化への移行を経験しています

AIの現在の発展状況から見ると、社会に対するその深刻な影響は、完全に平等な「ハイエク式ユートピア」になることでも、純粋な全体主義の「デジタル・リヴァイアサン」になることでもなく、「逆ピラミッド型の新封建的階層化」（Neo-Feudal Layering）へと変化する可能性が最も高い。
この構造は、ポパーの進化的試行錯誤、ハイエクの周縁的な自生的秩序、そしてピーター・ティールの独占リアリズムが、異なる物理的レイヤーにおいて強制的に組み合わされたものである。
最も起こりやすい発展の構図は、明確に3つの階層に分けることができる（図のとおり）。
最上層：計算能力とエネルギーの「新封建的独占」。なぜなら、フロンティアモデル（Frontier Models）の訓練コストは「オープンソースの普及」によって低下することはなく、むしろ物理的限界（ギガワット級の原子力供給、カスタム光インターコネクト、数十万枚の高性能計算クラスター）に近づくことで、国家の意思とごく少数の兆規模の巨大寡頭だけが負担できる「マンハッタン計画」になるからである。
デジタル・レントと主権の同盟：最上層の寡頭は、もはや個々の末端アプリケーションを直接支配する必要はなく、「基盤的知能インフラ（Intelligence Utility）」を提供するデジタル領主となる。ピーター・ティールが予言したように、この階層は盲目的な競争を完全に

私は、現在、楊力坤や李飛飛らが唱える大規模世界モデルの技術的アプローチが、LLMに取って代わる、あるいはLLMを引き継いで次の主流トレンドになるとは信じていない
なぜなら、言語とは世界の抽象化であり、したがって言語モデルは世界モデルだからだ
The limits of my language mean the limits of my world（私の言語の限界は、私の世界の限界を意味する）
---『論理哲学論』、ヴィトゲンシュタイン
もちろん、世界モデルは言語モデルを補完するものにはなり得る

AIの能力の境界は絶えず拡大しているが、科学、産業、ビジネス、社会の適応速度は一致していない。異なる境界のずれは、新たな起業機会を継続的に生み出す。
そして、こうしたずれを理解するには、絶えず変化するAIの能力と業界そのものについて、深く研究し理解する必要がある。さらに、重要な局面では、あえて賭けに出る勇気も必要だ。
だからこそ、AI時代の起業家は、ますます科学者に近づく必要があるのかもしれない。一方で、科学者もまた、ますます起業家に近づく必要があるのかもしれない。

コンシューマーエレクトロニクスの爆発的な成長は目前に迫っていますが、市場が考えているような形ではありません。
ここ数日で登場した新しいstrataアーキテクチャによって、12GBのVRAMを搭載したカードと128GBのメモリの組み合わせで、100B、さらにはそれ以上のモデルまで動かせるようになりました。
市場はすぐに行動で意思を示し、DDR3向けに最適化された推論アーキテクチャもすでに登場しています。Appleのスマートフォンを使い、さらにはAppleのコンピューターをメモリ拡張に使う方法もすでにあります。
今では古いグラフィックカードや古いメモリが、5090から3090、そしてV100へと買い進められ、メモリもDDR5からDDR3へと買い漁られています。
近いうちに、AppleのスマートフォンからAndroidスマートフォンへと広がり、コンピューターのメモリ拡張に使われるようになると私は思います。
コンシューマーエレクトロニクスは、必要なものがことごとく不足する状況になりますが、それは皆がもう一度スマートフォンを買い替えたいからではなく、スマートフォンそのものが推論用ストレージの拡張になるからです。

科学とは本質的に「現実の圧縮」であり、優れた理論とは本質的に、より少ない情報でより多くの現実を記述するものです。
ケプラー → ニュートンは最も古典的な実例です：
ケプラーはまず、大量の天文データから惑星運動の法則を導き出しました。ニュートンはさらに一歩進み、これらの法則は実際には運動の法則と万有引力によって統一的に説明できることを示しました。
そしてAIは、科学的発見のプロセス全体を絶えず加速させています

最近、私はいつも背筋が凍るような言葉を思い出す。
天宝初年、大唐の繁栄の中にいた長安の人々は、自分たちの大半がその後の安史の乱で死ぬことになるとは、夢にも思わなかった。

ここ数日、AIの安全性をめぐるさまざまな論争を見ていて
賛成であれ反対であれ
私はただこう言いたい
雪崩が起きたとき、無辜の雪片は一つもない