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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。

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

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

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

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

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

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

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

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……

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。

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……）

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。

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。

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。

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。。。

薬物の設計にかかる時間を数年から数時間へ圧縮する
これまで数か月、場合によっては数年かけて完了していた薬物の研究開発が、いまでは計算はわずか 24 時間、加えて数週間の実験室でのテストだけで済む。今後は、私たちがそれぞれに必要な薬を、オーダーメイドのスーツのようにカスタムできるようになるかもしれない。
最近の深いインタビューで、Chai の共同創設者である前 openai 社員の Josh Meyer が最新の進捗を共有した。
Josh Meyer は早い段階で、LLM が英語やフランス語を理解できるなら、それらは *本当の自然言語—DNA とタンパク質の配列* も理解できるはずだと気づいた。これが彼の AI 創薬への参入につながった。
モデルの能力が向上するにつれ、AI が薬を設計する速度と品質は指数関数的に向上している。たった 1 年前には、コンピュータが抗体を設計して実験室で成功する確率は 0.1%（千分の一、あるいは万分の一）にすぎなかった。
そして最新の Chai 3 の成功率は 30% にも近づいただけでなく、より重要なのは分子品質の飛躍を実現したことだ。これまで AI が生成した分子は大量の人手による最適化が必要だったが、Chai 3 が生成した分子はさまざまな属性を最大まで引き上げており、修正なしでそのまま後続の工程へ進められる。Meyer はこ

openaiは本日、10万人の研究者にgpt5.6を無料で提供すると発表し、同時にgptが自ら自己最適化を始めることも発表しました。昨日、openaiを去って起業した元従業員が、再びopenaiに戻り、再帰的な自己反復（rsi）を担当すると発表しました。すべての信号は、3文字——RSI！