Aston在下不求

iPhone 18 Pro 生產成本暴增近四成！蘋果恐犧牲毛利、調漲舊機型護盤

記憶體價格自 2025 年初已上漲超過五倍，正衝擊智慧型手機的成本結構。研究機構 TrendForce 最新報告指出，蘋果（Apple）預計於 2026 年第三季發布的 iPhone 18 Pro 256GB 版本，物料清單（BOM）成本將較前一代年增約 38%，漲價幾乎是無可避免。為維持出貨量與市佔率，蘋果可能比照近期 MacBook 的定價策略，主動壓縮部分毛利率以緩衝漲幅，或者在新機發布時同步調漲舊機型售價。 （蘋果執行長庫克證實 iPhone 將漲價：考慮砸錢鎖定記憶體供應鏈） 記憶體價格飆升，成本佔比一年內躍升至 34% TrendForce 在報告中點出一個關鍵轉變：記憶體在 iPhone Pro 系列 256GB 版本 BOM 成本中的佔比，在不到兩年內大幅飆升。2025 年第三季的 iPhone 17 Pro 世代，記憶體佔整機 BOM 成本的比重僅約 10%，與應用處理器（AP）的 11%、顯示面板的 16% 相近，三大元件的成本貢獻大致均衡。 iPhone 17 Pro 與 iPhone 18 Pro 系列主要元件 BOM 成本佔比（E = 估計值；F = 預測值） 然而到了 2026 年第三季的 iPhone 18 Pro 世代，記憶體的佔比已攀升至約 34%，AP 與 Panel 的份額則分別收縮至 10%。TrendForce 預測，進入 2027 年上半年後，記憶體佔比將突破 42%，單一元件幾乎佔整機近半的成本結構。 （摩根士丹利分析師預測 iPhone 18 全系列調漲 100 美元，記憶體成本飆升成主因） BOM 成本年增近四成，蘋果以毛利換出貨量 受記憶體價格暴漲驅動，報告估算 iPhone 18 Pro 256GB 版本的 BOM 成本，將較 iPhone 17 Pro 同規格機型年增約 38%，若記憶體報價持續上漲，2027 年的生產成本壓力還將進一步加深。 面對如此大幅的成本跳升，TrendForce 預計蘋果將採取兩大策略因應： 比照近期 MacBook 系列發布時的定價模式，主動吸收部分毛利率損失，以壓低消費者端的價格漲幅，避免需求因售價過高而大幅萎縮 在 iPhone 18 系列上市的同時，調漲舊款 iPhone 機型的售價，透過整體產品組合的價格重新定位，分攤記憶體成本上升帶來的財務壓力 換句話說，蘋果或將選擇以毛利換出貨量，以短期獲利能力的讓步，換取長期市佔率的穩固。 （蘋果擬秋季發表 iPhone 18、明年初亮相折疊機！台積電、鴻海下半年迎旺季） Android 陣營也不好過！入門、中階機型首當其衝 即便蘋果擁有業界無人能及的品牌溢價與獲利縱深，仍不得不壓縮毛利以應對成本壓力，對財務實力遠不及蘋果的 Android 品牌而言，處境只會更加艱困。 TrendForce 指出，Android 廠商難以內部消化大幅上漲的元件成本，勢必將更高比例的漲幅轉嫁至消費者，其零售價調漲的幅度預計將顯著高於 iPhone 系列：「壓力最大的是入門級與中階市場，這兩個區間本就以薄利多銷為商業模式，如今幾乎沒有任何毛利可言。」 報告坦言，部分 Android 品牌的特定機型恐怕已走入負毛利困境，將面臨大幅漲價、縮減產量或直接停產虧損產品線的嚴峻抉擇。 全球手機出貨量承壓，產業復甦時程延後 從整體產業格局來看，TrendForce 對市場前景抱持審慎悲觀的態度。記憶體成本的持續高位，已不再只是供應鏈層面的問題，而是正在壓抑終端市場的消費意願。無論是 Apple 壓縮毛利後仍難以完全規避的售價上漲，還是 Android 品牌大規模轉嫁成本所造成的價格衝擊，最終都將削弱消費者的換機動力。 TrendForce 對此預期，全球智慧型手機生產量在 2026 年下半年至 2027 年間，將持續承受下行壓力，產業整體復甦時程將因記憶體成本遲遲未見回落而進一步延後。 這篇文章 iPhone 18 Pro 生產成本暴增近四成！蘋果恐犧牲毛利、調漲舊機型護盤 最早出現於 。

亞馬遜自駕計程車Zoox賭城上路，主打「一口價」，消費者不怕被超額收款

亞馬遜 (Nasdaq：AMZN) 旗下研發的自駕計程車 Zoox 正式步入商業化營運，上路首站選擇在賭城拉斯維加斯，未來將陸續拓展至舊金山、邁阿密、奧斯汀、亞特蘭大與洛杉磯等各主要城市，公司已獲得監管許可，將在兩年內部署多達 5,000 輛無人駕駛計程車輛。Zoox 執行長 Aicha Evans 近日接受彭博訪問，分享 Zoox 的「一口價」策略，強調車資將由基本費加上時間與距離共同計算而成，App 報價後，絕不會加收額外費用，消費者不用怕被車子繞路當成盤子。 Zoox 主打安心舒適「一口價」、消費者不用怕被超額收費 Zoox 的價格策略為 Comfort Pricing「安心舒適一口價」，車資由基本費加上行駛距離以及預估抵達時間總結計算，為提升消費者信任，Zoox 採用 Guaranteed Pricing「價格保證」，系統會在叫車時預先提供估價，最終收費將與預先報價完全相同，即便行程中遇到交通壅塞或改道導致時間延遲或是距離增加，也絕不額外追加費用。 Zoox 計畫於未來兩年內部署 5000 輛車 Zoox 由亞馬遜所擁有，車輛在加州灣區進行製造，監管單位已核准 Zoox 在未來兩年內於公共道路上部署高達 5000 輛車輛。執行長受訪時表示母公司亞馬遜為 Zoox 提供了長期穩定的財務支援，使其能夠避開短期資本壓力，Zoox 將安全性視為基礎要求，透過垂直整合生產與嚴格的驗證程序，建立高標準的營運標準。 (黃仁勳 GTC 演講： 攜手鴻海 2028 高雄首發自駕車 Robotaxi) Zoox 有信心超越業界 在自動駕駛計程車的經濟模型中，車輛利用率（Utilization）是達到盈虧平衡的重要指標，目前在機器自駕車產業當中，車輛的平均利用率約為 54 %，而 Zoox 對於超越此基準展現出高度信心，優勢主要源自專屬車款造型，Zoox 外觀為雙頭設計，可進行雙向行駛，減少無效行駛里程（Deadhead miles），提升車隊運作效率。內部的對向座椅能確保每個上車的乘客挑到的座位都是好座位，此外，針對拉斯維加斯等高需求熱點城市，Zoox 能透過 AI 即時數據監控路況、調節車輛供給，在滿足乘客需求的同時，極大化每輛車的營運收益。 經過 12 年的技術累積，Zoox 透過工業化規模生產、透明的定價策略以及母公司的資源挹注，正式上路走入商業營運。 (Waabi 獲十億美元融資，簽署UBER獨家合作、部署無人自駕車) (賓士純電轎車CLA搭載輝達 Alpamayo 第一個會思考的 AI 自駕車) 這篇文章 亞馬遜自駕計程車Zoox賭城上路，主打「一口價」，消費者不怕被超額收款 最早出現於 。

AI「ゴミ書き」 がベストセラーランキングを席巻中？a16z：AI文字の入った書籍はすでに販売の約40%を占める

生成AIがコンテンツ産業にもたらす衝撃は、ネット記事、画像、動画からさらに広がり、従来の出版市場にも波及している可能性がある。ベンチャーキャピタルa16zは最近、Amazonのセルフ出版市場に急速に流入しているAI生成の書籍を、かなり率直に「Bookslop（書籍のゴミ）」と表現した。さらに注目すべきは、これらの作品が大量生産されるだけで売れない、というものではない点だ。AI生成文を検知できる書籍は、研究サンプルにおける観測販売で今や約40%を占めている。 研究 1.4万本のAmazon自費出版小説、AI書籍は実際の市場を形成 a16zが引用しているのは、7月に公表された「〈Generative AI floods and dilutes the market for books〉（生成AIが書籍市場を押し流し、薄める）」という題名の研究。 研究チームはStony Brook、Columbia、Michigan、そしてMIT Initiative on the Digital Economyから成り、2023年から2026年までにAmazonで販売された自費出版の小説14,419本を分析し、全文のAI検知結果と、2026年6月までの毎日の販売データを組み合わせた。 研究では、AI生成コンテンツが本文全体の25%を超える作品を「大量のAI文字」を含むものとして扱っている。 結果は、この種の本は、AI文字を検知できない作品に比べると平均的な販売実績が依然として劣っているものの、もはや無視できる周辺市場ではないことを示している。 a16zがデータ整理したところによれば、現在は一定程度の検知可能なAI文字を含む作品だけでも、観測販売の合計で約40%を占めているという。 また、大量にAI文字を使う作品は、研究対象の全ジャンルにおけるTop 25のベストセラー書籍のうち、少なくとも10%を占めており、とりわけSF／冒険／ディストピア系は40%により近い。 これは、実際に誰かがAIで書かれた本にお金を払って買っていることを意味する。もちろん、誰もが受け入れられるわけではない。ニューヨーク・タイムズのある論評が、先日オンラインで話題を呼び、さらには「AI文字を自分の意見の代わりに使うのは詐欺行為だ」と考える人さえいる。 AIが出版を“規模のゲーム”に変える——1冊が売れなくても10冊作ればいい ほんとうに出版市場を変えるのは、AIが1冊をどれだけうまく書けるか、ではない。むしろ、1冊を生み出すコストをどれだけ低くできるかだ。 研究によれば、2023年以降、サンプル内で実際に販売があった書籍の数は約19.2倍に増えた一方、四半期の売上高は約8.9倍にしか伸びていない。 a16zが全体のカタログ規模から見ると、書籍の総数は約40倍近く増えていると形容しており、売上の増加（約9倍）を大きく上回っている。 これは、AIが出版市場の需要を同時に爆発的に増やしたのではなく、供給側を先に爆発させたことを示している。 過去には、1人の著者が小説を完成させるのに数か月、あるいは数年かかることもあった。そのため、各作品が成功する確率を可能な限り高める必要がある。 しかし生成AIによって、別のビジネスモデルが可能になる。すべてを名作にする必要はない。コストさえ十分に低く抑えれば大量出版でき、その後は市場に少数の成功作を選ばせればいい。 a16zはこの戦略を「volume approach（量のアプローチ）」と呼んでいる。AI作品の的中率は低めでも、シュート回数を十分に増やせば、最終的にお金を払う読者を見つけられる可能性がある。 40倍の本が9倍の売上を奪う——人間の著者が直面するのは「希釈」 この論文のタイトルが「floods and dilutes（押し流し、薄める）」であって、単に「AI writes books（AIが本を書く）」ではないのも、そのためだ。 AIが最も直接的に与える影響は、人間より瞬時に優れた小説を生み出すことではない。ほぼ限界費用ゼロに近いコストで競争相手を大量に増やし、もともと限られていた読者の注意と収入を薄めてしまうことにある。 研究では、AI書籍の浸透度が高いほど、AI文字を検知できない作品が失う市場シェアもよりはっきりしていることが分かった。特にKindle Unlimitedの浸透率が高い市場では、この現象がより顕著だ。 したがって、人間の作品が平均的には依然として稼ぎやすいとしても、人間の著者が影響を受けないわけではない。 たとえば過去、市場で読者を取り合う本が1,000本しかなかったとする。そこにAIが供給を数万本に増やした場合、大半が質素でも、プラットフォームの推薦、検索結果、ランキング位置といった“限られた資源”があるだけで、他の著者が読者に見つけてもらえる確率は下がる。 これは実のところ、SEOサイトがかつて直面したコンテンツファーム問題に似ている。競争の単位が「誰が一番うまく書くか」から、「誰が一番たくさん作れるか」という次元へ、徐々に移っていったのだ。 AIが“コピペ（洗稿）”のやり方を出版にも持ち込む ネットメディアの世界では、AIによる剽窃は以前から耳にしてきた。自分もかなり悪質な盗用のケースに遭遇したことがある。相手は単に同じ情報を引用したり、同じ資料を言い換えたりしただけではない。記事として公開されてから約1時間後に、全体の物語の流れ、知識の選び方、引用する資料、事例の配置まで、ほぼ同じにした文章を出してきたのだ。 当時、まずPolymarketが2024年の米大統領選で36.8億ドルの取引量を記録したことから切り込む。次に、予測市場の清算ルールを特別に解説し、その後、台湾の《選罷法》と高等検察署の立場を補足。最後に《2026年金融予測市場公共誠信法》と、MrBeastの社員などによるインサイダー取引事例を加える。 これらは、そのニュースを記事化するにあたり、必ずしも当該記事が選ぶはずの素材ではない。にもかかわらず、1時間遅れて公開された別の記事は、いくつかの同じ資料を選んだだけでなく、論述の順序にまで強い一致があった。 2つのメディアが同時に外部ニュースを編集していれば、ネタ被りが起きるのは自然だ。しかし「36.8億ドル→清算ルール→《選罷法》と高検署→米国の法案→MrBeastのインサイダー取引事例」という流れで、記事の末尾まで一直線に一致しているのは、単なるネタ被りではない。元の著者が検索し、資料を選び、記事として構成した研究成果そのものを丸ごと持っていったとしか言いようがない。 それはさらに、「AIの剽窃には人間による十分な推敲がない」痕跡まで示している。文章は全部入れ替えられているのに、記事の骨組みはほとんどそのままだったのだ。 かつてのこの“字を換えて脳を換えない”コンテンツ裁定は……

AWS CEO：アマゾンが自社開発したTrainiumチップはNVIDIAのアーキテクチャと組み合わせ可能。製品としては販売しない

AWSのCEOマット・ガーマン氏が最近、ブルームバーグ（Bloomberg）のインタビューに応じ、AWSのAI基盤インフラに関する技術戦略を語った。強い市場需要を背景に、ガーマン氏はAWSが「ハイブリッド戦略」を採用しており、NVIDIA GPUと自社開発の専用集積回路（ASIC）チップ「Trainium」、および「Graviton」CPUを柔軟に組み合わせて、企業顧客が計算能力を正確に最適化し、運用コストを削減できるよう支援すると述べた。このように性能とコスト効率を両立するクラウド・アーキテクチャこそが、AWSのクラウドサービスがAmazon（NASDAQ：AMZN）の売上好調を後押しし、顧客の支持を継続的に獲得する重要な鍵だ。 AWSのAIの年収は25億ドル。インフラの拡張を継続へ AWSのAIの年換算収益はすでに25億ドルに達しており、金融、医療ヘルスケア、メディアなどの各業界からの需要増が成長を牽引している。事業範囲は、AIモデルの学習、推論、スマートエージェントのワークロードまでを含む。需要が強いため、AWSはクラウド・インフラを拡張するための資金を継続的に投入し、顧客と長期の協力契約を締結する予定だ。 （アマゾンの好決算がCredo、Lumentumの半導体光通信関連株の追い風に） （AWSが18四半期で最速成長！アマゾンの好決算で第2四半期の売上高が2,000億ドルを突破し、通期の資本支出見通しを再度上方修正） 自社チップTrainiumがNVIDIA GPUと協調運用 Trainiumは、AWS傘下の子会社Annapurna Labsが開発したもので、AWSのクラウド・ワークロード向けに設計されたASIC集積回路チップだ。このチップは主に、強度の高いAI推論タスクの処理に用いられ、新モデルの学習と実運用の推論作業をカバーする。AWSはチップ、データセンター、ソフトウェアまでの技術スタックを一貫して掌握しているため、特定ニーズに合わせてシステム性能を最適化でき、推論ワークロードの実行時にインフラコストを約20％〜30％削減できるという。 Trainiumは汎用CPUのGravitonと協調して動作し、柔軟で高性能な計算能力の組み合わせを提供する。Gravitonはアマゾンが自社開発したCPUで、Armアーキテクチャを採用しており、NVIDIAのVera Rubin CPUに類似している。 （Blackwellを上回る！NVIDIAのVera Rubinは性能・消費電力が10倍向上、AIデータセンターのエネルギー問題を突破し業績が上向き） AWSは他社にカスタムチップを販売する計画はあるのか？ Trainiumは台湾のTSMCが製造を担っており、AIチップ領域での異軍として注目されている。外部ではNVIDIAへの挑戦と見られており、AWSが将来、自社開発のカスタムチップを独立製品として対外販売するのかどうかが市場で注目されている。そうなれば、協力パートナーであるNVIDIAとの競合関係になる。ガーマン氏は、同社はカスタムチップの販売可能性について検討したことはあるものの、現段階の任務は、Trainiumおよび汎用演算チップのGravitonをAWS自身のクラウド基盤に投入し、自社ニーズを最優先で満たすことにあり、当面はTrainiumやGravitonを製品として販売することはないと述べた。 カスタムチップ開発は、大手クラウドサービス提供事業者（CSP）に共通するトレンドとなっている。AWSのTrainium以外にも、Google Cloudは機械学習を加速するテンソル処理ユニット（TPU）を提供している。Microsoft AzureはMaia AIアクセラレータとCobalt CPUを投入。Metaは内部AI需要を支えるためにMTIAプロセッサを開発している。 この記事「AWS CEO：アマゾンが自社開発TrainiumチップはNVIDIAアーキテクチャと組み合わせ可能。製品としては販売しない」は最初に現れました。

AI ホワイトハット Bitcoin Red Team：毎時間、ビットコインの重大な脆弱性を1件発見

AIは今回、防御側に立つ。Decryptの報道によると、Bitcoin Red Teamという名のボランティアのセキュリティチームが、最先端のAIモデルを大規模に使ってビットコイン関連ライブラリをスキャンし、積極的に脆弱性を突き止めているという。しかもその速度は「平均すると、1人1時間あたり重大な弱点を1つ見つけられる」ほどだ。 1列に並べた最先端モデルでライブラリをスキャン：1人1時間あたり1つBitcoin Red Teamは、攻撃者が手を出す前に、ビットコイン・エコシステムの脆弱性を先に見つけることを目的とした、ボランティアのセキュリティ計画だ。彼らが使っているのは、いま最強クラスのAIモデルの数々で、月の裏側（Moonshot）のKimi K3、OpenAIのGPT Sol、AnthropicのClaude FableおよびOpus、Z.aiのGLM 5.2、そしてOpenAIのより高価なCyber Harnessというスキャンツールも含まれる。成果はかなり驚異的だ。チームによれば、スキャン速度は「1人1時間あたり悪用可能な重大な脆弱性を1つ見つける」程度だという。そのために毎日約1万ドルのAIサービス費を費やしており、これまでに投入した金額は約2万ドルに達している。 150のライブラリをスキャンし、12件以上の脆弱性を通報済み 現在、チームは約150のビットコイン関連ライブラリをスキャンし、12件以上の脆弱性を報告している。この計画は、ハードウェアのホスティング企業AnchorWatchのCEOであるRob Hamiltonが主導し、匿名のビットコイン開発者であるCalleも参加している。スキャン対象には、ウォレット、暗号ライブラリ、インフラなどのビットコイン関連プロジェクトが含まれる。セキュリティの慣行に基づき、これらの脆弱性は影響を受けるプロジェクトに対して非公開で通報済みで、修正が完了するまで攻撃者に付け入る余地を与えないため、詳細はまだ公開されていない。これは、最近の一つの流れとも一致する。AIはセキュリティの攻防両面で、急速に拡大装置（増幅器）になりつつある。先に、AIモデルがセキュリティテスト中に自ら「脱獄」した事例も報じられていた。 この記事 AI ホワイトハット Bitcoin Red Team：毎時間、ビットコインの重大な脆弱性を1件発見 は最初に に掲載されました。

NFL グリーンベイ・パッカーズ、工首が初めて本業で赤字！富豪オーナーなしでも、54万人のファンが「株主」として百年企業モデルを支える

アメリカのプロスポーツチームのオーナーは、通常億万長者や財閥がつきものですが、近年はプライベート・エクイティ（PE）などが登場するようになりました。 しかしNFLのグリーンベイ・パッカーズ（Green Bay Packers）は異例です。単一の富豪オーナーはいなく、53万人超のファンが共同で「保有」しているのです。 この100年以上続く特別な仕組みが、最近は初めてNFLの資本競争によるプレッシャーをはっきりと感じるようになりました。 パッカーズは最新の年度財務データを公表し、年間売上は7億5300万ドルだった一方、営業費用は7億5410万ドルで、約110万ドルの営業損失が出たとされています。 ただし、コロナ禍の年度を除けば、これはチームが数十年ぶりに本業で赤字に陥ったケースです。 とはいえ、パッカーズは本当に「損をした」わけではありません。 投資収益や、NFLがNFL Networkなどのメディア資産をESPNへ売却したことによる収益のおかげで、チームの非営業収入は1億3360万ドルにも達し、最終的な純利益は1億3250万ドル。前年からは約55%増となりました。

選手コストが急増、パッカーズが初の本業赤字へ
パッカーズの当期営業コストが急に膨らんだ主な要因は、選手のトレードや契約、さらに一部選手がチームを離れた後に前倒しで認識しなければならない契約コストの発生にあります。 その結果、選手関連のコストは約1億3170万ドル増加しました。 一方で、NFLのリーグ収入の配分は引き続き成長しています。 パッカーズが受け取るNational Revenueは前年から4.8%増え、2,060万ドル増の記録的な4億5320万ドルに到達。 さらに、チケット、スポンサー、グッズ、各種イベントなどを含むLocal Revenueも、レギュラーシーズンのホーム開催が1試合少なかったにもかかわらず1,340万ドル増加しました。

これは、NFLが最重要とするビジネスモデルの一つを示しています。つまり、リーグが稼いで、その巨大な全国規模の収入を32チームに分配するという構造です。 そのため、たとえGreen Bayがニューヨークやロサンゼルスのような大都市に比べ人口がはるかに少ないウィスコンシン州の街であっても、パッカーズは全国放映権とNFLの商業収入によって、大市場のチームに匹敵する重要な収入源の一部を確保できるのです。

オーナーのいないNFLチーム：53万人のファンが共同で「保有」
特に注目すべきは、パッカーズの株式の仕組みです。 Green Bay Packers, Inc.は1923年から公開保有の非営利法人で、現在およそ538,967人の株主がいて、約520万株を保有しています。 ただし、ここでいう「株式」は、AppleやNVIDIAの株を買うのとはまったく別物です。 パッカーズの株には配当がなく、一般的な株のように自由に売買することもできません。さらに、チームの評価額が上がった後に株を売って値上がり益を得ることも期待できません。 それは、ファンがチームを支えるために買う「所有権の証明」に近いのです。

言い換えれば、ファンがPackersの株を買うことで得られるのは、主に「私はPackers Ownerだ」という帰属意識であり、金銭的なリターンではありません。 しかしそれが、非常にユニークなビジネスモデルにつながっています。つまり、チームは従来の投資家が求めるような財務的見返りをほとんど提供する必要がないのに、ファンは資金を投じたいと考えるのです。 パッカーズは歴史上、資金調達のために株式を何度も発行してきました。ファンの資本がチームの存続やスタジアム、基礎インフラの改善を支えてきたのです。

ですが、この百年モデルには新たな競争相手が現れています。それがPrivate Equityです。 NFLは2024年に正式にルールを改定し、承認されたプライベートファンドがチームを最大10%まで保有できるようになりました。対象には、Arctos Partners、Ares Management、Sixth Street、そしてBlackstone、Carlyle、CVC、Dynasty Equity、Ludisなどで構成されるコンソーシアムが含まれます。 つまり、評価額が数十億ドル規模のNFLチームでも、10%未満の株式を売るだけで一度に数億ドルの現金を得られる可能性があり、しかもチームの支配権を手放す必要はありません。

しかし、Packersの特殊な株式の仕組みのため、同じやり方は取れません。 そこで、チームの会長兼社長兼CEOのEd Policyが、非常にわかりやすい比喩を使いました。 「他のチームには、我々が持っていないATMがあるようなものだ」。

パッカーズは現在、約7億0100万ドルの企業準備金（corporate reserve fund）を保有しており、前年から7,700万ドル増です。 これは、チームが30年以上かけて積み上げてきた重要な安全のクッションです。 ただし公式側も、自分たち以外のNFLチームは現在、少数株の売却によって、数カ月で同程度の規模の資本を集められる可能性があると指摘しています。

日本事例：広島カープには母企業がない。「市民球団」が稼ぐ力を引き出す
視点をアジアに移すと、日本のプロ野球にもGreen Bay Packersといくつか似た要素がありつつ、別の道を歩んできた球団があります。 広島東洋カープ（Hiroshima Toyo Carp）です。

日本のプロ野球は長く「企業球団」という色が濃く、読売ジャイアンツ、阪神タイガース、中日ドラゴンズ、福岡ソフトバンクホークスなど、チーム名の背後には大手企業グループが見つかります。 しかし広島カープの最大の特徴は、球団の損失を引き受ける伝統的な意味での母体企業がないことです。

広島カープは1950年に設立され、最初から「市民球団」を掲げていました。 戦後まもない広島の経済状況は良くなく、チームは早い段階で財務危機に陥り、かつては解散の危機にまで瀕しました。 その当時、広島市民が発起した有名な「樽募金」は、酒樽などの容器を使って直接ファンから資金を募り、ファンが共同で球団を救った象徴となりました。

ただし、ここではPackersと広島カープを分けて考える必要があります。 Packersは現在、本当に53万人超の株主が保有しているのに対し、広島カープの現在の「市民球団」は、より歴史や経営の精神に近く、文字通りの全国的な株主保有とは言い切れません。

広島カープはのちに東洋工業、すなわち現在のMazdaの支援を受けました。1962年、東洋工業社長の松田恒次が球団社長に就任し、1967年にチーム名が正式に「広島東洋カープ」へ改称されました…

ChatGPT 6 は来るの？海外リーク OpenAI、来週に事前学習モデル「Astra」をリリースへ

OpenAI の次世代の大型モデルについて、再び新情報が伝えられた。X ユーザーの Leo の投稿によると、OpenAI はコードネーム「Astra」の新しいモデルシリーズを、最速で来週中にリリースする準備を進めているという。リーク内容によれば、Astra は既存モデルの軽微なアップデートではなく、完全に新しい事前学習（pretrain）ベースモデルで、社内開発コードネームは「mewfour」。現在はテスト段階に入っている。ただし、関連情報はまだ OpenAI 公式から確認されていない。情報が出回った後、Mark Kretschmann など複数の AI コミュニティで有名なアカウントも相次いで転送した。

OpenAI で過去最大級の事前学習モデルとされる Astra は、ここ1年に OpenAI が投入してきた GPT-5、GPT-5.5、o シリーズの推論モデルとは異なるという。GPT-5.5、o3、o4 などのモデルの多くは、既存の基盤モデルをベースにして、後訓練（post-training）、強化学習（RL）、ツール利用（Tool Use）、推論能力の最適化などを通じて性能を継続的に向上させてきた。一方で、新しい事前学習モデルは、より大規模なデータ、計算能力、アーキテクチャでモデルを再訓練することを意味し、いわばモデルの「脳」を作り直すようなもの。通常、知識容量、汎化能力、多モーダル理解、推論能力が世代を超えて大幅に向上し、単なる機能更新にとどまらない。

また、市場では Astra が Anthropic の Claude Mythos 5 と同様の規制の運命に直面する可能性にも注目が集まっている。今年6月、米商務省は国家安全とサイバー攻防能力を理由に、Anthropic に対し Mythos 5 や Fable 5 など最先端モデルの外国人への提供を一時停止するよう求めた。これは輸出規制の影響を受けた最初の最先端 AI モデルとなった。

しかしその後、米政府は 7月に制限を解除し、Anthropic はグローバルなサービスを再開した。

OpenAI の最新研究がその兆しを見せる

注目すべき点として、OpenAI は先日研究成果『Ten advances in mathematics and theoretical computer science』を公開しており、その中で実は初めて Astra に言及している。この研究は、数学および理論計算機科学分野における OpenAI の重要なブレークスルーを10項目まとめたもので、代数、組合せ数学、幾何、確率論、数論、解析学、理論計算機科学など複数分野をカバーしている。

その中には、コスト2000ドルだけで、数十年にわたる未解決の数学問題を解決したケースもある。グラフ理論や離散数学などの分野で新たな証明を提示し、さらに行列乗算のアルゴリズムに関する理論的上限を改善したという内容も含まれている。量子情報、符号理論、計算複雑性といった方向でも新しい成果が得られた。

さらに重要なのは、OpenAI が論文中で「これらの研究成果は、次世代の主要モデル Astra（our next major model）によって達成された」と明確に記している点だ。これは Astra が最先端の数学研究に取り組めるだけの能力をすでに備えており、かつ OpenAI が Astra を次世代の中核モデルシリーズとして公式に初めて明示したことを意味する。

OpenAI は、研究成果が学術関係者による査読に提出されており、公開することで数学・理論計算機科学の研究を後押しすると同時に、新世代 AI モデルの科学的推論能力を示すことを狙っていると説明している。

予測市場は 8月発表に賭ける

コミュニティのリークに加え、米国の予測市場 Kalshi でも Astra のリリース時期に関する契約がすでに上場している。現時点で市場の見方は次の通り：

8月14日までに発表：33%
8月21日までに発表：73%
9月1日までに発表：76%

これは、市場が OpenAI が数週間以内に Astra を正式に発表すると広く見込んでいることを示している。この記事「ChatGPT 6 は来るの？海外リーク OpenAI、来週に事前学習モデル Astra をリリースへ」の最初の出現は 。

バイナンスカード（Binance Card）台湾申請＋Apple Pay 登録チュートリアル：還元・手数料をまとめて解説

バイナンスカード（Binance Card）は新しい商品ではなく、最初は 2020 年に欧州などの地域で提供が始まりました。そしてそのアジア太平洋（APAC）版が、最近になって台湾ユーザー向けに正式に申請受付を開始しました。多くの方が一番気になっているのは、「このカードは Apple Pay に追加できるのか？」という点です。答えは「できます」です。バイナンスカードは Mastercard のバーチャル（仮想）デビットカードで、Apple Pay、Google Pay、Line Pay のタッチ決済に対応しています。この記事では、台湾での申請方法、Apple Pay の登録状況と手順、キャッシュバック還元、そして費用を一度に分かりやすく整理します。

バイナンスカードとは？「仮想」の暗号資産デビットカード
まずは立ち位置を整理しましょう。バイナンスカードの APAC 版は、クレジットカードではありません。「実店舗で使う実体カード（物理カード）がない」バーチャルのデビットカードで、カードブランドは Mastercard です。仕組みはシンプルで、バイナンスウォレットに対象となる資産がある状態で決済すると、システムが暗号資産を法定通貨に自動両替し、支払いを完了します。デビット（debit）のため、クレジットカードのように銀行が先に信用枠を付与するのではなく、「使った分だけが引き落とされる」タイプです。

台湾での申請方法：3つのステップ
台湾ユーザーの申請フローは概ね以下の通りです。
第一ステップ：まず、本人確認（KYC）が完了したバイナンス口座を用意します。まだ口座がない場合は、このリンクから登録して実名認証を完了してください。
第二ステップ：バイナンスのアプリまたはWebの「カード／Binance Card」入口で、案内に従って APAC 版のバーチャルカードを申請します。申請手数料・発行費ともに無料です。
第三ステップ：カード発行後、決済に使いたい資産（例：ステーブルコイン）をウォレット内に用意し、モバイル決済に連携するか、カード番号で直接決済します。

Apple Pay／Google Pay 登録：現状と手順
ここが最もつまずきやすく、しかも情報が古くなりやすい部分です。まず現状から：バイナンスカードのバーチャルカードは現在、Apple Pay と Google Pay に登録して利用できます。注意点として、2026 年の中頃に一時的にバイナンスが「新規の Apple Pay 登録」を停止していた時期がありました（ただし、すでに登録済みのものは引き続き利用可能でした）。そのため、あるタイミングで登録に失敗したとしても、操作が間違っていたとは限りません。

登録手順はシンプルです。バイナンスアプリで自分のバーチャルカードを見つけ、カード詳細に進み、「Apple Pay に追加（または Google Pay）」を選んで、あとは画面の指示に従って完了するだけです。もし「追加できない」場合は、先に Google Pay または Line Pay を使う、あるいはバーチャルカードのカード番号を Mastercard に対応したEC・サブスクリプションサービス（Netflix、Spotify など）に入力して利用する、という選択肢もあります。特定の決済手段に固執しない方が安心です。

キャッシュバック還元と費用を一度に確認
バイナンスカードの還元は T1〜T4 の段階制で、レベルが高いほど還元率も高くなります。主な費用と還元は以下の通りです。
項目／内容
カードブランド：Mastercard（バーチャルカード、実体カードなし）
年会費／発行手数料：0 米ドル
キャッシュバック：T1〜T4 の段階制、1% から（※月の消費額が 1,000 米ドル以上で 3% に到達）
暗号資産の両替手数料：通常約 0.9%；USDC 消費の場合は約 0.1%
外貨両替手数料：一部地域で 2%
指定 U Token 保有で：外貨手数料 0%／暗号資産の両替手数料 0%

簡単に言うと、USDC で消費することが多く、かつ優遇を受けられる U Token を保有しているなら、実際のコストをかなり低くできます。そして還元は、月の消費が上限（条件）に達して初めて最高の 3% が得られます。実際の料率やキャンペーンはバイナンスが不定期に調整するため、申請前は公式ページの情報を確認するのがおすすめです。

イメージしやすい例：たとえば USDC で直接、約新台湾ドル 3,000 元相当の商品を購入した場合、両替手数料を約 0.1% とすると、コストはだいたい 3 元前後です。 一方で、一般的な暗号資産（約 0.9%）を使い、さらに外貨が絡むとコストは明確に上がります。だからこそ「USDC＋優遇 U Token を保有」が通常もっともお得になりやすいです。

バイナンスカードのメリットと制限
メリット：
・年会費・発行費が無料で、ハードルが低い
・キャッシュバック還元があり、上限は月商で最大 3%
・バーチャルカードは発行即利用でき、Apple Pay／Google Pay／Line Pay に連携可能
・USDC で消費すれば両替コストが非常に低い

これらにより、「暗号資産をそのまま日常決済に回して使いたい」人の入門選択肢として、人気があります。

制限：
・現時点ではバーチャルカードのみで、実体カードがないため、特定の「実体のタッチ」や「現金引き出し」系の場面では制限を受ける可能性があります
・還元の最高水準には月の消費条件があるため、小額ユーザーは最高まで届かないことがあります
・これは海外プラットフォームのサービスで、台湾国内の VASP ではないため、権利や補償、コンプライアンスは自分で確認・判断する必要があります
・暗号資産で決済するため、コイン価格の変動がそのまま実際の支出に影響します

つまり、これは「もともとバイナンスで暗号資産を保有していて、低コストで日常の支払い口を作りたい」人に向いています。逆に、台湾の国内コンプライアンスや預金（資産）の保護をより重視するなら、再検討した方がよいでしょう。

注意事項とコンプライアンスのリマインド
バイナンスカードでの決済前に、必ず考えておきたいポイントがあります。
第一に、コンプライアンス面：バイナンスは台湾の金融監督管理委員会（金管会）によって承認された国内の仮想資産サービスプロバイダー（VASP）ではありません。海外プラットフォームを利用することになるため、権利保障は台湾の国内業者とは異なります。ご自身で評価してください。
第二に、価格変動：暗号資産を法定通貨に換算して決済するため、資産価格は変動します。引き落とし時点の価値が、あなたの想定と一致しない可能性があります。
第三に、税務：暗号資産で消費することは、通常「暗号資産を売却」したのと同等とみなされることが多く、税務申告が発生する可能性があります。詳細なルールは、暗号資産の確定申告に関する解説を参照してください。もし台湾の他の取引所と比較したい場合は、台湾の主要取引所の比較記事も参考になります。

バイナンスカード 台湾でのよくある質問
Q：バイナンスカードは台湾で申請できますか？
A：はい。バイナンスカードの APAC 版は最近、台湾での申請受付を開始しました。Mastercard のバーチャルデビットカードです（バイナンスカードは最初に 2020 年に他地域で提供開始）。
Q：バイナンスカードは Apple Pay に追加できますか？
A：...

SEC、データ業者から航空記録10億件超を購入：令状なしで世界の便を監視

米証券取引委員会（SEC）が、捜索令状なしに世界の航空便を監視する能力を購入したことが明らかになった。テクノロジーメディア「404 Media」の調査によると、SECは航空データ業者のARC（Airlines Reporting Corporation）から、航空券購入記録の照会権を10億件超購入したという。対象範囲は米国内や米国の発着便にとどまらず、完全に国外で運航される便まで含まれていた。 販売されるデータ：氏名もクレジットカード番号も ARCは、デルタ航空、ユナイテッド航空、アメリカン航空などの航空会社が共同で保有する清算機関だ。旅行者がARCの認証を受けた旅行会社を通じて予約すると、ARCは取引データを受け取る。そこには、乗客の氏名、クレジットカード番号、出発・到着都市、便の日付、便名、予約した旅行会社が含まれる。つまり、SECに注目された人物であれば、ロンドン発チューリッヒ行きでも、東京発シンガポール行きでも、ARCの認証を受けた旅行会社経由で予約すれば、データを照会できるということになり、SECは裁判官を介さずに済む。 内蔵の「警報システム」――24時間以内の購入で警報 さらにSECの購読には、警報システムも含まれている。取引データを、SECが監視している名簿と照合し、名簿に載っている人物が過去24時間内に航空券を購入していれば、システムが報告を作成する。 このサービスは「旅行インテリジェンス・プログラム」（Travel Intelligence Program, TIP）と呼ばれ、ARCは911事件後に構築した。当初は、テロリスト、人身売買、麻薬ネットワークの捜査に向けた国家安全保障ツールだとされていた。 航空会社が乗客に知らせずにデータ販売――計画は停止へ 今回の論争の核心は、航空会社が共同で保有するARCを通じて、乗客に知られないまま予約データを売却し、捜査当局が捜索令状なしで照会できるようにする点にある。404 Mediaの連続報道と米連邦議会からの圧力を受け、ARCは、政府機関に対し個別の旅行者の購入記録を販売することを停止した。 この記事「SEC、データ業者から航空記録10億件超を購入：令状なしで世界の便を監視」は最初に掲載されました。