映画スタジオのA24がめちゃくちゃそうで、映画が終わった後に一緒に見に行った人たちとの話し合いが止まらないんですよね。
「消費された後に、どれだけ話が広がるか」っていうのが、文脈を作れるコンテンツの力かも
AI時代にどういう人が生き残りますか？と聞かれた時に、勝手に名前を出しているのが斉藤ナミさんなんですが、
例えば直近だと、なんかとある売れっ子作家さんに対しての嫉妬をずっとしてたんですが、こういうのって、めちゃくちゃいいなと。
AI時代、誰でもコンテンツが書けるようになった時に、その人にしか出せない文脈を出していく、というのが相当重要になると思うんですが、「うまくいっている人に対して嫉妬をしまくってて、その醜い感情を包み隠さずに書いちゃう人」というのはすごく魅力的で面白くなっちゃうなと思ったんです。
箕輪さんとかが「無様に生きる」と言っていますが、そういう生き様の面白さみたいなところがフックになっていくし、AIに代替されないコンテンツの魅力になるんだろうなと思いました。
私も、さまざまな二番煎じの集合体と感じてしまい、離脱しました。
しかし、それ以上に、見たストリームの多くがプラットフォーム自体の粗探し的なものだったことに嫌気がさしました。
開口一番で欠点を探してしまう文化は、どうにかならないのでしょうか。
印刷機、写真、デジタルコピー。「複製コストの劇的な低下」が起きるたびに著作権制度は書き換えられてきた。英国政府が検討しているCreative Content Exchangeは、音楽業界がナップスターからSpotifyに辿り着いた道と同じ構造。とはいえ「市場を作る前にopt-out（学習拒否権）例外を法制化すれば、交渉力はAI企業側に倒れる」という指摘もある。順番を間違えれば、クリエイターにとってのSpotifyではなくナップスターになる
電話、ラジオ、テレビ、SNS。メディアが変わるたびに「子どもを守る法律」が後追いで作られてきた。ペンシルベニア州上院がSAFECHAT法案を49対1で可決した。画期的なのは「AIが人間のふりをすること」自体を規制対象にした点。3時間ごとに「私は人間ではない」と通知させる義務。つまり問題の本質は有害コンテンツではなく「関係性の錯覚」にあると法が認めた
冷戦期、半導体もインターネットもGPSも国防予算から生まれた。テック企業が国家にNOと言えなかった時代が60年続いた。転換点はソフトウェア経済が軍事予算に依存しなくなったこと。Anthropicが「自律兵器と大量監視には使わせない」と拒否し、国防総省が「サプライチェーンリスク」と指定。3/24に審理が控えている。個人的には、これはテック×国家関係の60年来の構造的な転換点だと考えている
産業革命から200年、機械化は「体を使う仕事」から奪ってきた。紡績工、炭鉱夫、組立工。故に社会は「教育を受ければ安泰」という契約を結んだ。KarpathyがBLSの342職種をAIエクスポージャーでスコアリングした結果、その契約の崩壊が可視化された。年収10万ドル超の知的労働者が平均6.7、3.5万ドル以下が3.4。初めて「画面の前に座る仕事」が最もexposedになった。私たち大学生が「とりあえずコンサル」と言ってる場合ではないのかもしれない
酒は数千年間、人間の孤独を癒してきた。適量なら社交の潤滑油、過剰なら依存症。ハーバードBSの研究では、AI対話が人間との会話と同レベルで孤独感を軽減することが示された。一方、OpenAI-MITの実験では長時間利用で感情的依存が増加した。構造は酒と同じだ。人類は新しい「癒しの道具」を手にするたびに、この問いに直面してきた。だからこそ大学生の私たちにとって切実ではないでしょうか。夜中にAIと話して「救われた」と感じた経験がある人は少なくないはず。それが特効薬なのか麻薬なのかは、まだ誰にもわからない。
歴史上、競合企業が手を組むのは「共通の脅威」が現れた時だけだ。鉄道会社が標準軌に合意した時。通信会社がインターネット標準を策定した時。今回、Anthropic・OpenAI・Google・MSなど競合7社がLinux Foundationに$12.5Mを共同拠出した。目的はOSS（オープンソースソフトウェア）のセキュリティ保護。背景にあるのは、AIが生成したバグレポートの大量流入問題だ。つまり「AIが書いたコードのバグをAIが報告する」という再帰構造が現実化している。個人的には、この共同拠出の規模より、競合が脅威を共有せざるを得なかった事実の方が示唆的だと考えている。
iMessageでアクセスするAIコンパニオン、Pokeが新たにRecipesという機能を公開。
リマインダーや、動画生成といった特定のワークフローを構築し、マーケットプレイスに公開できる。お金も稼げる。
Pokeは個人的にUXが驚きだったサービスの一つ。オンボーディングから楽しいので、トライするといいかも
Starting today, personal superintelligence is just one tap away.
No download, no signup.
Text Poke for free now:
Poke.com 🌴
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0:00 – What's Poke?
0:50 – Introducing Poke Recipes
1:25 – Create a Recipe in 10 seconds
1:43 – Earn on Poke
2:44 – Build with npx poke
12:58 – Recap
13:36 – Parisian Love
電卓が登場した時「暗算力が落ちる」と言われた。Google登場時は「記憶力が退化する」と。そして今、AIで「批判的思考力が落ちる」。ペンシルベニア大学の実験（PNAS掲載）では、ChatGPTを使った高校生は練習問題の正答率が48%上がったのにAI抜きのテストでは17%低いスコアだった。RAND調査でも67%の学生が批判的思考への害を自覚している。個人的には、今回は過去と構造が違うと考えている。電卓やGoogle検索は「できない」ことが明確だった。とはいえAIは「できる気にさせる」。そしてその差が初めてデータで可視化された。私たちは毎日AIでレポートを仕上げながら、ふと考えるべきではないでしょうか。それは「自分の力」なのかと。
USでは、シードラウンドで調達したスタートアップがシリーズAに到達する割合が減少している。
母数の増減に関わらずだ。
理由として、リーンスタートアップといった科学的なスタートアップ手法が広まったことを挙げている。
基本的に、会社の成功は他社との差別化によって起こるはずである。
しかし、リーンスタートアップといった手法は「スタートアップ成功の画一的な理論」として紹介されている嫌いがあり、顧客インタビュー・MVP開発といった作業をどのスタートアップも同様に行なってしまえば、到達する結論も似通うことになる。
イノベーション理論の先駆けを作ったジョセフ・シュンペーターは、このような「イノベーションのルーティン化」を恐れた。アクセラ・ワークショップで画一的な理論が提示されたとしても、そこからイノベーションは生まれづらい。
しかし、スタートアップサイエンスの難しいところは、このような画一的な手法で成功を説明できない場合、対極にあるのが「言語化できない創業者の特性」だということだ。これでは、スタートアップを「科学」できない。
故に、スタートアップ科学が向かうべきは、いかにリーンスタートアップといった新たな理論を「生み出し続けるか」という方向である。
ガリレオは一般的な科学的手法から離反した工程を取ることで、歴史的な発見をし続けた。他のスタートアップがインタビューを繰り返しているのであれば、逆にそれを真似しない。
このように、周りと全く違う成功法則を生み出し続けることが、新たな市場を定義するスタートアップを作るのではないか。
日本のスタートアップ促進策を見ると、未だ「リーンスタートアップ」を絶対解的に取り扱っている傾向がある。
しかし、本来行うべきは、各会社が自らリーンスタートアップのような成功法則を開発することの促進であるかもしれない。
colossus.com/article/we-have…
Anthropicが、8万人を超えるユーザーにインタビューをした。（もちろんClaudeがインタビューを行った）
皆さんも、以下のリンクから見れます。
anthropic.com/features/81k-i…
個人的には、日本人のこの発言が印象に刺さった。
>読書は人類にとって、『巨人の肩に乗る』体験である。人生は短く、経験できることは限られている。しかし、本はそれを補完してくれる。AIが本の体験を置き換えるとき、人類は文明の発展を機械に一任することになる。これが、SF小説が予見したように、人類の絶滅に繋がる可能性を私は無視できない。既に、AIは人々を基本的な人類の欲求である「繋がり」や「子育て」から引き離している。
エムダッシュ retweeted
After much reflection, I have decided to resign from my position as Director of the National Counterterrorism Center, effective today.
I cannot in good conscience support the ongoing war in Iran. Iran posed no imminent threat to our nation, and it is clear that we started this war due to pressure from Israel and its powerful American lobby.
It has been an honor serving under @POTUS and @DNIGabbard and leading the professionals at NCTC.
May God bless America.
GPT-5.4 Miniはコーディング性能でフラグシップとわずか3.3ポイント差。価格は100万トークンあたり$0.75。Nanoは同$0.20。
この価格設定の意味を考える。
AIエージェントのループ処理は、1タスクで数百回APIを呼び出す。従来のフラグシップモデルでは、一晩回すだけで数十ドルから数百ドルになる。これが「エージェントは面白いが本番では使えない」と言われてきた最大の理由だ。
Nanoはこの構造を根本から変える。数百回のループを一晩回しても数ドル。コスト制約が消えれば、エージェントの設計思想が変わる。「API呼び出しを減らす工夫」ではなく「必要なだけ回す」が前提になる。
故に、エージェント開発の制約は「モデルの賢さ」から「何を自動化するかの設計力」に移る。個人開発者が一晩で数百実験を回せる時代が、もう価格的には到来している。
xitter.cf/OpenAI/status/20339535…
GPT-5.4 mini is available today in ChatGPT, Codex, and the API.
Optimized for coding, computer use, multimodal understanding, and subagents. And it’s 2x faster than GPT-5 mini.
openai.com/index/introducing…
NVIDIAのNemoClawを「また新しいAIツールか」と流すと本質を見誤る。
企業がAIエージェント導入を躊躇する最大の理由は「データ漏洩リスク」だ。エージェントが社内データにアクセスし、外部APIを呼び出す過程で、個人情報が意図せず流出する。NemoClawはこの障壁に対する直接的な回答になっている。エージェント専用の実行環境に個人情報の自動除去を組み込むことで、セキュリティチームが個別に対処していた問題をインフラ層で解決する設計だ。
買収から3ヶ月で製品化したスピードも見逃せない。だからこそ注目すべきは技術そのものより、NVIDIAの戦略的な動きだ。GPU、CUDA、そしてエージェントの実行環境。チップからソフトウェアまで垂直統合で押さえにいっている。
NVIDIAはAIエージェント時代の計算基盤を、ハードウェアから実行環境まで一気通貫で押さえようとしている。開発者にとって便利な反面、この依存度が高まるリスクは意識しておくべきだと考えている。
xitter.cf/kimmonismus/status/203…
NVIDIA GTC 2026, a short summary
Jensen Huang just delivered what might be his most ambitious keynote yet. In a packed SAP Center in San Jose, he laid out a vision that goes far beyond chips. Here are the highlights:
- $1 trillion (!) in purchase orders for Blackwell and Vera Rubin through 2027. Double last year's $500B estimate. Demand is, in Huang's words, booming.
- Vera Rubin - Seven new chips, five rack systems, one supercomputer platform. Claims 10x performance per watt over Grace Blackwell. 700M tokens per second. First system already live in Microsoft Azure. Ships later this year.
- GROQ 3 LPU - The first product from Nvidia's $20B Groq acquisition. 256 LPUs per rack, 35x higher inference throughput per megawatt. Designed to solve the latency-throughput tradeoff. Ships Q3.
- DLSS 5 - Merges structured 3D graphics with generative AI. Nvidia calls it "probabilistic rendering." Shown in Resident Evil Requiem and Starfield. Reception is divided (we all saw the insane images they provided)
- Nemoclaw - Enterprise-grade reference stack for OpenClaw.
- Nemotron coalition, which includes Perplexity, Mistral, and Cursor. Huang's message: every company needs an agent strategy.
- FSD - Uber deploying Nvidia Drive AV in 28 cities by 2028. Nissan, BYD, and Hyundai building Level 4 vehicles on Nvidia hardware.
- Feynman (2028) - New GPU, Rosa CPU, next-gen LPU, vertical blade rack design. The roadmap is already locked in.
Nvidia is no longer selling chips. It is building the infrastructure layer of the entire AI economy.
