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今回は、古いテスラ車に載っているHardware 3で、新しい自動運転AIをどう動かすのかをテーマに話します。8ビット演算の限界、16ビット相当の計算を分割して扱う特許、RoPEの位置情報を高精度に保つ工夫から、フィジカルAI時代の「古いハードをどう活かすか」を見ていきます。
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チャプター
(0:00) 今日のテーマ:古いテスラ車でFSDは動くのか
(1:22) Hardware 3を阻む「8ビットの壁」とは
(2:54) 16ビット計算を8ビットで分けて解く特許
(5:57) RoPEとは?自動運転AIが位置を覚える仕組み
(9:12) 対数とMixed-Precisionで誤差を抑える
(12:39) フィジカルAI時代に古いハードを活かす意味
(14:08) コメント紹介:AI時代のツルハシと先行者利益
(16:55) まとめ:テスラの特許が示す現実的な解き方
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https://youtu.be/{videoId}
OpenAIのJalapeñoに続き、Anthropicも自社AIチップの開発に動き出しました。製造パートナー候補として名前が挙がるのはサムスン。The Informationの報道をもとに、なぜモデル会社がチップに踏み込むのか、そしてファウンドリーとしてのサムスンの勝負どころを解説します。
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チャプター
(0:00) イントロ:Anthropicも自社チップを作る?
(1:35) サムスンと組む自社チップ構想(The Information報道)
(3:05) なぜモデル会社が自社チップを?コストと分散戦略
(6:26) AIチップ開発はなぜこんなに難しいのか
(7:52) 本気度の証拠:OpenAIからチップ人材を採用
(9:16) メモリ3社がAnthropicに出資していた
(10:38) サムスンってどんな会社?
(13:36) 2nm・パッケージングとサムスンの垂直統合
(15:47) 決算で見るサムスン=ほぼメモリ会社
(16:57) Googleもサムスンをファウンドリーに検討
(18:12) サムスンに問われる量産の実力
(19:32) まとめ
(20:14) おもろいコメント:AIのコスト転嫁問題
(22:20) エンディング
YouTube
https://youtu.be/{videoId}
PalantirとNVIDIAの協業を入り口に、カープが語るAI業界への怒り、Ontologyという発想、フランス・ドイツによるPalantir排除の動きまでを解説。「誰にも握られすぎないか」がAI時代の核心..?
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参考
チャプター
(0:00) イントロ:PalantirがNVIDIAと提携
(4:50) 協業の中身:顧客が求める「生産手段の支配」
(7:14) そもそも「AI主権」って何?
(8:34) 強いLLMを入れるだけでは企業で使えない理由
(10:03) Palantirの切り札「オントロジー」とは?
(14:26) NVIDIA視点の狙いは新しいモートの強化
(15:45) Alex Karpが怒る!OpenAI・Anthropic批判
(17:45) なぜトークン課金なのか?というKarpの疑問
(19:09) モデルの「重み」を誰が支配するのか
(22:05) 防衛分野では特に深刻?ペンタゴンとAnthropic
(24:36) 「蛇口を閉められる」依存リスク
(25:34) ブーメラン:Palantir自身に向かう同じ批判
(28:36) フランスがPalantirから国産システムに乗り換え
(31:51) 背景にあるトランプ時代の予測不能性
(33:53) ドイツも追随、日本はどうする?
(38:12) 円安ニッポンの勝ち筋?Make Japan Great Again構想
(43:05) まとめ:一社に握られすぎない設計が勝ち筋
(46:22) おもろいコメント:垂直統合と日本企業の弱点
(50:48) エンディング
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AI効率化の次の100倍がどこから来るか、GPUとTPUはなぜ代替品でないのか、データセンター投資がバブルになる条件とは何か。SemiAnalysis代表Dylan PatelのSequoiaインタビューを解説します。
引用
https://www.youtube.com/watch?v=f6D_aiy8qyU
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(0:00) イントロ:GPUとTPU、どっちが勝つ?
(2:37) AIのコストはなぜ年間60倍も下がるのか?
(4:46) 今日のテーマは「垂直統合」
(7:28) ジェンスンも言ってた Extreme Co-Design
(8:30) DeepSeekはチップに合わせてモデルを作っていた
(10:48) 西側のラボも実は同じことをやっている?
(13:09) これから勝つのは「全部を設計できる会社」
(14:29) 本題:GPUとTPU、どちらが有利?
(15:46) NVLink vs ICI、接続方式の違い
(16:58) OpenAIは疎、Anthropicは密?モデル構造の違い
(19:31) CUDAの堀は薄れた?NVIDIAの新しいMoat
(22:05) それでもNVIDIAが残る理由と、Googleの3並行設計
(25:05) まとめ
(26:06) おもろいコメントを読もうのコーナー
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GoogleからOpenAIとAnthropicに相次ぎ研究者が流出する中、DeepMind CEOのDemis HassabisはGoogleの強みと、AGIへの道を語った。テキストモデルだけでは届かない理由とは何か。インタビューから読み解きます。
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0:00 イントロ:前回の続き、ハサビス登場
2:49 「人材流出は痛くない」ハサビスのスタンス
6:36 現代AIの研究成果、9割はGoogleから生まれた?
8:46 Googleは本当に弱くなったのか?
10:44 OpenAI誕生秘話とイーロンの「人間中心主義」
13:19 Googleの戦略は「全部に張る」
14:46 AGIへの道:テキストかマルチモーダルか
16:55 テキストだけでは世界を理解できない
18:33 鍵はロボットとスマートグラス
19:56 AlphaGoは通過点だった
22:18 囲碁から創薬へ:つながる点と点
24:18 アインシュタインテストとは?
25:32 知性の本質は「シミュレーション」
27:25 まとめ:ブレないハサビスのAGI観
29:06 おもろいコメント:Geminiは強い、でもハーネスが…
33:09 エンディング
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Transformer共著者とノーベル賞研究者が相次いでGoogleを去った。その背景にある計算資源の奪い合い、コーディングAIで遅れた理由、そしてミッドトレーニングによる反撃の仕組みを解説します。
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https://www.theinformation.com/articles/google-revamps-new-ai-coding-strike-team-amid-struggle-catch-anthropichttps://youtu.be/eOr8xJ4SAa0?si=BZk-TCT_-ZIaJRwR
チャプター
0:00 イントロ:Googleから大物AI研究者が続々流出
1:21 27億ドルで呼び戻された男
3:11 退職の本当の理由は「計算資源」だった
5:44 「全張り作戦」の落とし穴:社内で資源の奪い合い
8:28 OpenAIはコンピュートに余裕?絶好調「Codex」の話
10:32 2人目:ノーベル賞学者も退職
11:37 ノーベル賞学者をコーディングチームへ?謎の人事
15:00 株価7%下落、市場は何を懸念したのか
16:14 transformerを生んだGoogleが、なぜ遅れたのか
18:48 なぜコーディングAIが最大の「ドル箱」なのか
20:52 王者Googleが出遅れた理由
22:01 「賢さ」と「仕事力」は別物:キングダムで例えると
25:18 キングダム“李牧ワープ問題”
27:16 巻き返しのカギ「ミッドトレーニング」とは
30:10 最重要チームとGemini遅延
32:14 今日のまとめ
33:14 学びは「will・can・must」:BLEACH平子真子の名言
34:44 Googleの未来は暗くない?強みは「動画・画像生成」
38:45 おもしろコメント:「Fableに無視された研究者」
42:02 エンディング
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急成長中のAnthropicが、開発者・研究者・投資家から信頼を失い始めている..?Claude Codeのハーネス制限、AI政策をめぐる道徳的優位、Fableの見えない性能劣化──3つの出来事から「正統性」の喪失を読み解きます。
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引用
https://x.com/haridigresses/status/2065574450183963134
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0:00 イントロ:1年前のAnthropicと、今
1:08 バズったポスト「Anthropicは信頼を失い始めてる?」
2:38 失いつつあるのは売上じゃなく「正統性」
4:15 元支持者が語る、OpenAIとの鮮やかな対比
5:59 力が慎重さを追い越し始めた?
7:02 「管理者」から「主権者」へ近づくAnthropic
8:34 具体例①:Claude CodeとAgent.md問題
11:16 ビジネスを守る動きは理解できる、が…
12:32 具体例②:規制を求めたのに政府と衝突?
15:04 エンジニアあるある:情報格差と説明の難しさ
18:16 具体例③:SPVを巡る投資家の不信
20:30 具体例④:Fable5と「見えない性能劣化」
22:03 「こんにちは」も返らない?透明な拒否の大切さ
24:21 おばあちゃんのフリでジェイルブレイク!?
26:03 一度疑われると戻らない:モデルはブラックボックス
28:19 挑戦者バフと、これは「負け」の話じゃない
30:41 AGI煽りが良くなかった?批判のまとめ
33:28 今日の学び:信頼を失う原因は「矛盾」
35:28 経営者あるある:考えは変わる、だから説明する
37:53 おもしろコメント①:スターリンクとプラチナバンド
39:37 おもしろコメント②:母校が同じ!たくあん色の校舎
41:53 エンディング
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ARKインベストメントのブレット・ウィントンが語るSpaceX評価を解説。「Starlinkだけで2兆ドルを説明できる」という数字の作り方、世界初のグローバル通信会社になる可能性、AIは必要条件ではなく追加オプションという逆転の発想を3つのテーマで深掘り。
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■ チャプター
0:00 イントロ:スペースXは過剰評価されすぎ?
1:42 ARKの逆説「スターリンクだけで2兆ドル」
4:25 スターリンクは「加入者数」では測れない
7:13 カギは「宇宙に置いた通信帯域」
9:00 スターシップで売上は倍増する?
11:57 打ち上げコストは1kg70ドルへ
14:47 サイゼリヤに学ぶ「垂直統合」の強さ
16:59 ロケットが「最大の費用」でなくなる日
18:38 半年で元が取れる「自己増殖」ビジネス
19:46 本当の市場①:飛行機での普及
22:01 本当の市場②:軍・企業の「保険」需要
24:51 ここが怪しい:単純計算の落とし穴
26:56 通信業界の構造問題とNetflixの共通点
31:42 メインとサブが逆転する未来
35:01 AI事業は「オプション」にすぎない
36:50 データセンターは「資金調達装置」
38:03 xAIが安くデータセンターを作れる理由
42:00 宇宙データセンターという「別次元」の上振れ
44:57 まとめ:スターリンクだけで2兆ドルを支える
48:16 ティールが見たイーロンの「リスク観」
50:55 おまけ:方言はなぜ残る?東北 vs 関西
55:16 工藤さんは北海道弁?商談で関西弁作戦
1:00:00 関西弁が「市民権」を得た理由
1:01:06 エンディング
SpaceXのCOO・グウィン・ショットウェルがIPO直後のCNBCインタビューで語った内容を3テーマで解説。創業11人目から24年を支えた人物像、Tesla合併説への「否定しなかった」回答の深読み、天然ガス採掘まで踏み込むSpaceXの垂直統合哲学を紹介。
イーロンマスク上
https://www.amazon.co.jp/%E3%82%A4%E3%83%BC%E3%83%AD%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%9E%E3%82%B9%E3%82%AF-%E4%B8%8A-%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%AB%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%82%B6%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%BD%E3%83%B3/dp/4163917306
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チャプター
0:00 イントロ:イーロンの隣で24年
1:48 倒産寸前の2008年、ファルコン1“4回目”の奇跡
3:11 IPOで20億ドル株――それでも辞めない社員たち
5:06 イーロンと結んだ役割分担――誰が会社を動かす?
6:31 イーロンの「ムチ」を和らげる人――24年続く信頼
8:17 IPOスピーチで社員の“家族”に伝えた感謝
9:53 本題:テスラとスペースXは本当に統合する?
13:16 「統合は自然で必要」? 投資家たちの見方
15:19 もし統合したら…グウィン姉さんはCOO適任?
17:16 統合はいつ? ロボタクシーとロックアップの壁
18:56 垂直統合のヤバさ――ついに天然ガス採掘まで
21:55 「私たちはビルダーズだ」燃料まで自前で作る理由
24:29 AIも宇宙と同じ:ソーラーもチップも内製化
26:21 まとめ:グウィン姉さんはスペースXの心臓
28:01 もう一度アイザックソン本を読みたくなる
29:53 コメント紹介:流行語「ドタドタ」
32:00 自分だけの言い換え
34:33 なまりは個性――灰原哀に学んだ多様性
37:22 エンディング
YouTube:https://youtu.be/Wfo6lqcdhM4
MicrosoftのCEOサティア・ナデラがXに投稿した企業論を解説。AI時代の勝負は最強モデル選びではなく、「自社の知識が複利で積み上がる学習ループを持てるか」にある。プライベートeval・強化学習・ナレッジベースの3つで作る「山登りマシン」と、フロンティア・エコシステムとは何かを解説。
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0:00 イントロ:「まだモデル選びで消耗してるの?」ナデラのツイート
1:45 ナデラのX投稿を読む:今回のAIは何が違う?
2:57 テスラジオ運営で実感する「人とAIの学習ループ」
5:08 2つの資本:「人的資本」と「トークン資本」
6:28 スキルが使われない問題と、むしろ高まる人的資本
8:55 PDCA・仮説検証スキルがトークン時代に生きる
10:24 「タスクは外注できても、学習は外注できない」
12:01 勝負はモデル選びじゃない(GPT・Claude・Gemini論争)
13:37 モデルを差し替えても知識が残る?AI主権テスト
15:56 賢くなる仕組みの3要素:評価・強化学習・ナレッジベース
17:43 知識が複利で積み上がる「山登りマシーン」
18:46 ナデラの警戒:知識が少数の巨大AIに吸われる世界
20:41 グローバリゼーションの教訓とS&P5の偏り
22:36 結論:フロンティア「モデル」より「エコシステム」
23:38 まとめ:AI時代の本当の競争力とLLMの見方
25:47 おもろいコメントを読もう
29:48 エンディング
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