Chamath Palihapitiya Channel

ソフトウェアの構築（Build）と購入（Buy）のための数学は、今や強く構築に有利に傾いている

SaaSの波が続く間ずっと、既存ソフトウェアを取得することは、自分が必要とするものをゼロから開発するよりも、常により安く、より速い選択肢でした。しかし現在では、その購入サイクルを進めることは、ますます複雑になり続けています。

このプロセスが入り組んでいるのには、よく理解された理由があります。セキュリティ審査を実行し、条件を交渉し、リスクにサインオフするためには、複数の関係者が必要です。Gartnerは、複雑なエンタープライズソフトウェア購入のための購買チームには現在6〜10人が関与すると指摘しています。その結果、チームの力学によって、購入者の77%が、直近の購入を「非常に複雑」または「困難」と特徴づけています。

AIのおかげで、その方程式の開発側は大きく様変わりしました。テクノロジーを購入することで得られる最古の主張は「より速い道が手に入る」というものでしたが、これはもはや事実ではありません。一般的な購入（導入）評価では、調達フェーズを通過するだけで、通常2〜3四半期かかります。まさにその同じ期間の中で、あなたが望むカスタムワークフローを今では指定し、構築し、テストし、本番環境で稼働させることができます。

私たちは、AIのデフレ的な経済性を活用できるように、大企業向けにSoftware Factoryを作りました。この技術を活用することで、構築か購入かという判断は、これまでになく競争力のあるものにしています。

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ソフトウェアプラットフォームのポストローンチ（リリース後）フェーズは、実際には全体のライフタイムコストの50〜80%を占めます。興味深いことに、従来のサービスモデルは、この非常に高額な期間が始まるのとちょうど同時に終了するよう設計されています。

プロジェクトがリリースされると、一般的なシステムインテグレーターは、提供チームを完全に新しい顧客へと再配置します。これにより、コアとなる設計の中心を担った当初のクリエイターは、継続的なサポートが必要になる前に完全にその場から外れ、最もコストのかかる年々が始まる頃には不在になります。コンプライアンス規制が変わったり、システムの基盤となる業務フローが時代遅れになったりした3年後に、いったい誰があなたを支えるのか、と疑問に思わずにはいられません。

この標準的なサイクルから一歩踏み出し、8090は初回の本番稼働日以降も、プロダクションコードに対して最後まで責任を持ち続けます。私たちは、ソフトウェアが常に最新の状態であり、変化し続けるビジネス環境にきちんと最適化されることを保証します。

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業界にとって非常に前向きな大きな一歩が進んでいます。さまざまなモデルの金融コストが徐々に足並みをそろえるにつれ、自然な流れとして、独立した第三者のコントロールプレーンおよびハーネスへと移行していくことになります。この取り組みを牽引する代表的な例として、8090 Software Factory、Palantir、そしてNous' Hermesが挙げられます。

今後36か月を見据えると、すべてのエンタープライズが、第三者ハーネスへのアクセスと、あらゆるモデルをほぼ互換的に活用できる柔軟性を求める可能性が非常に高いと考えられます。この変化は、組織がデータやIPの漏えいに関する脆弱性を完全に理解するようになることで起こります。最終的に企業は、自社のエンコードされた判断に対して絶対的な主権を維持する必要があり、そのため、この適応可能なアプローチが不可欠になります。

年次ベースでギャラップは、米国の労働力において個々のマネージャーの下にいる従業員の分布を評価しています。過去10年、この指標をモニタリングしてきた中で、最近その比率は最も急速な変化を経験し、わずか1年で「11」から「12」の直下報告者へと上昇しました。このトレンドのきっかけとなっているのは、企業再編の議論でよく持ち出されるおなじみの論点です。組織は一貫してミドルマネジメントのポジションを削減し、残った人員を、既存のリーダー層のより小さなプールに振り分けているのです。

ギャラップの研究によれば、従業員のエンゲージメントは、マネージャーが8人または9人のチームを率いるときに最適な水準に達します。この規模では、上司は進行中のプロジェクトを正確に把握し、建設的で本物のフィードバックを提供する力を保てます。しかし、直下報告者の人数が15を超えると、エンゲージメントは急激に低下します。

今日、重要な課題はもはや、組織図上の特定のマネジメント職に割り当てられた「個人数」だけではありません。むしろ、従業員の1週間のうち、事業を回すための単なる定型業務ではなく、高度な人間的判断を必要とするタスクに費やされている割合を理解することへと焦点を移す必要があります。

現在、競争上の優位を獲得しつつある企業は、人間の労働力のスケジュールから反復作業を完全に排除することに成功しています。そうすることで、チームに残る専門家が、顧客との関係構築、人の手が必要な微妙な会話、そして最終的に市場での成功を押し上げる戦略的なイノベーションに時間を振り向けていることを保証しているのです。

私たちは、貴社をどのように支援できるでしょうか

人工知能シンギュラリティへの接近

この現象に関する主流の理論は、明確な一連の出来事として展開される。まず、人類が人工汎用知能（AGI）を成功裏に開発する。次に、この新たに創られたシステムが、人工知能研究の分野で習熟を達成する。第三に、そのシステムは自身の専門性を活用して、さらに能力の高い自分のバージョンを設計する。第四に、そのアップグレード版は、驚くほど優れた後継者を構築しに進む。第五に、このフィードバックループは、前例のない速さで加速し続ける。

ここ数週間の間に複数の研究施設から生まれてきた最新の成果や技術的機能を見ていくと、私たちはすでにこの継続的な循環の中に、確実に位置していることがかなり明白である。

今後18か月は、間違いなく驚異的なものになるだろう。この先、再帰的な自己改善の仕組みが、息をのむような速度で技術的能力を押し上げる態勢に入る。こうした急速な進化の直接的な結果として、これらすべてのモデルを運用する際の限界コストは、最終的におおよそ ~$0 まで下がっていくことが見込まれる。

前向きな点として、私たちのトークン支出が、本当に価値のある目的に向けられているのだと安心できます。

エロンは、誰でも利用できるアメリカのAIという初期のビジョンにおいて絶対に正しかった。Grokをオープンソースのプロジェクトとして公開することは、彼にとって戦略的な“詰み”に相当する可能性がある。この考えにはかなり説得力がある。Grokをオープンソースにすることで、利益率は必然的に基盤となるモデル層から排除される。代わりに、チップやCSPといったインフラの構成要素へと下方に再配分され、さらにアプリケーション分野へと上方に再配分される。彼はすでに巨大なデータセンターの建設を支配しており、次世代の推論AIを持ち、また最も利用されているアプリとして機能しているCursorを所有していることを考えると、この動きは彼にとってより高いマージンをもたらす可能性が高い。こうした論理に基づけば、これらのデータセンターをやがて宇宙へ移転するという構想は、さらに現実的な戦略になるだろう。

いまから @SquawkCNBC の共同ホストとして番組に参加します。7〜9am（ET）の枠でぜひご覧ください。始められることを本当に楽しみにしています！

アメリカのクローズドソース・システムと中国のオープンウェイト・モデルに関する進行中の議論を注視されている方へ、いくつかの刺激的な予備データを共有します。

私たちは最近、PHPからNext.jsへの移行によるアップグレードに焦点を当てた初期のパイロットを実施しました。その結果、8090のSoftware FactoryとOpus 4.8を組み合わせることで、Opus 4.8単体に頼る場合と比べて1.5倍高速で、同時に1.4倍安価であることが分かりました。

また、より手頃なGLM 5.2モデルと併せてSoftware Factoryもテストしました。この組み合わせにより費用は驚くほど16.4倍削減できましたが、Opus 4.8単体を使う場合と比べると3倍遅いという結果でした。

現時点では、これらの成果は方向性を示すものにとどまり、各アームのサンプルサイズはn=1です。次のステップとして、適切な管理のもとでこれらの試験を改めて実施する予定です。私たちは、SalesおよびGTMチームと並行して設計している、買い手にとって関連性の高いレガシー・モダナイゼーションのタスクを10〜15件活用します。

続報も近日中にお届けします。その間、このデータは財務戦略に関して非常に重要な疑問を投げかけています。オープンウェイトの選択肢には莫大なコスト優位があるのに、なぜアメリカの上場企業は高額なクローズドソース・モデルに株主資本を使い続けるのでしょうか？

この点をさらに掘り下げるため、今後のテストではアメリカのオープンソース・モデルを評価することに注力し、特にNvidiaを対象にします。

デイビッド・ハモンズは、現在世界で最も重要なアーティストとして立っています。彼の作品は境界を押し広げ、歴史的な過去を探求しつつ未来の出来事を予測することに成功しており、これはすべてのトップクリエイターがマスターしようとする難しいバランスです。82歳でありながら、彼は依然として元気で、クリエイティブコミュニティで非常にアクティブな存在です。

アートを愛する誰もが、5月1日から6月13日の間にNYCにいるなら、ホワイトキューブを訪れるべきです。このギャラリーでは、彼の素晴らしいキャリアを振り返る驚異的な展示が開催されています。このイベントに特に興奮している理由は、最近、彼のアートの一部をギャラリーに貸し出す機会があり、最終的に私が購入することを許可してもらえたからです。

その作品を手に入れるまでの話は、2014年にさかのぼります。その朝、私はデイビッドとブルックリンのスタジオで忘れられない時間を過ごしました。この訪問中に、彼は私に深い秘密を共有してくれました。一緒に写真を撮りたいとお願いしたところ、彼は断りました。そして、彼は私に彼の隣に地面に降りるよう指示しました。私の目をじっと見つめながら、彼は誰に対しても写真のリクエストを拒否し、代わりにその記憶をカメラではなく心で保存するようアドバイスしました。

そのアドバイスはそれ以来私の心に残っています。デバイスをしまうことによって、私は彼のスタジオの雰囲気、彼の創造性の深さ、そして彼が私を他の人と同様に丁寧に扱ってくれたことを、今でも鮮明に思い出すことができます。彼の方法は確実に効果がありました。振り返ると、彼の言葉は当時はやや軽薄に思えましたが、真の存在が非常に稀になっている今、彼の言葉は重みを持っています。私たちは現在、自撮りを撮ったり、SNSのために人工的なショットを演出したりする時代に生きており、彼の時を超えた教訓がこれまで以上に重要になっています。

今、Magsから素晴らしい収益報告が出てきています。しかし興味深いことに、均等加重インデックスが本日、加重インデックスを大幅に上回っています。これは確かに私たちに考える材料を与える興味深い展開です。

私の2025年年次レターが正式に公開され、皆さんが読める準備が整ったことを嬉しく思います。詳細はhttps://t.co/vjvpDz6exFでご覧ください。

このエディションでは、さまざまなトピックを探ります。まず、リターンの概要から始まり、その後、人工知能についてのより深い議論に移ります。具体的には、AIが最終的に終端価値を破壊する場合、未来は実際にその瞬間までゼロの価値しか持たないという理論を検討します。また、米国と中国がフロンティアAIを独占的に所有し続ける場合、他のすべての人々にとっての世界的な影響を探ります。

レターでは、人工知能が直面している最も明確なボトルネックが完全に物理的であることも強調しています。また、ビッグテックを解体するための規制がAIレースに勝つ目標と完全に相容れないかもしれないことについても考察します。他のセクションでは、ドゥーマリズムを資金調達のピッチとして利用する傾向の高まりや、金融市場が従来のP/Eモデルから現在のフリーキャッシュフローへの価格構造の移行についての分析が含まれています。

文書全体で他にも多くのトピックが扱われており、これらの洞察が皆さんにとって価値あるものとなることを願っています。

人工知能を取り巻く戦略的な風景は根本的な変化を迎えています。トップティアの基盤モデルを所有することは依然として重要ですが、真のボトルネックは、すでにゾーニング承認と適切な電源を持つ物理的な不動産になりつつあります。そのような物件とシリコンへの即時アクセスを組み合わせることができれば、無敵のアドバンテージを確保したことになります。

現在、これらの特定のリソースを保持することは、並外れた交渉力を提供します。このレバレッジは、地域コミュニティが新しいデータセンターの提案を拒絶し続けるにつれて、ますます強力になっていくでしょう。イーロンは最近、Cursorを通じてこの正確なポイントを示しました。

先を見越すと、OpenAIとAnthropicが今後数年間にわたって交渉しなければならない合意の規模を想像することはできません。実際、AmazonとAnthropicの最近のパートナーシップは、今後の出来事のほんの小さなプレビューに過ぎません。正しい物理資産を手に交渉テーブルに座っている鋭い投資家にとって、今後の機会は特に有望です。

人工知能の台頭は、組織の運営方法を根本的に変革しており、ビジネスを三つの重要なコンポーネントに凝縮しています。

まず、専門的な知識があり、これは何を達成する必要があるかについての専門的な業界レベルの理解です。次に、部族的な知識があります。これは、同じ作業を行っている競合他社よりもはるかに良い結果を達成する理由を説明する、非公式で文書化されることの少ないビジネスのニュアンスを指します。パズルの三番目の部分はハードウェアとソフトウェアであり、専門的な知識と部族的な知識を融合させて物事を進めるための接続的な組織を形成します。

企業がその専門的および部族的な洞察を徹底的に文書化することに成功すると、日常業務を完全に再設計する扉が開かれます。人々から仕事を奪うのではなく、このプロセスは実際にはより早い成長とより多くの雇用創出を促進します。基本的なタスクが完全に明確になると、組織は重要な人間の判断を適用するためにますます多くの個人を必要とします。

この正確な哲学が、今日多くの大企業が依存するソフトウェアファクトリーの創造の原動力です。

現在、現代のソーシャルネットワーキングアプリケーションが直面している最大の危険は、非常に高度なビデオモデル、TTS技術、そして自動研究能力の強力な組み合わせから生じています。

非常に高度な画像モデルは、現在Instagramが維持している競争優位性に対する最大の危険を表しています。

正直に言うと、現在のNvidiaの再評価は論理的な説明を超えています。さらに、Apple、Microsoft、Meta、Alphabetに割り当てられた変動するFCF倍数も同様に困惑させます。これらの特定の調整についての私の混乱にもかかわらず、公共市場の根底にある価格モデルは現在急速な進化を遂げていることは明らかです。

このリンクを訪れて最新のビデオリリースをぜひご覧ください: https://youtu.be/J2qKVjRR12w