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歐洲央行警告 AI 股修正風險！衝擊恐更甚網路泡沫時期

歐洲央行（ECB）在一篇文章示警，美國科技股在 AI 狂潮帶動下漲勢過熱，估值修正的機率相當高，而且由於財政與貨幣政策的緩衝空間有限，一旦修正發生，恐怕會帶來難以緩解的經濟衝擊。 AI 狂潮撐出天價估值，歷史經驗指向修正風險 投資人近來持續加碼，賭注 AI 將徹底改變全球經濟，主要科技公司的估值也因此遠高於歷史平均水準。但 ECB 在文章指出，過去幾次重大技術革命的經濟研究，都指向一個結論：當前股市出現修正的機率非常高。 就算 AI 真的成功，獲利成長恐仍跟不上市場期待？ 文章中說明，即使 AI 技術最終真的成功、企業獲利也隨之成長，股價仍有可能下跌。因市場目前對獲利成長的預期過於樂觀，即使AI兌現承諾，實際獲利表現恐怕也很難完全滿足這些過高的期待。 樂極生悲？修正恐比理性情境跌得更深 這篇文章也從市場心理面分析，認為過度樂觀的投資人容易把股價炒作到超出基本面支撐的水準，一旦樂觀情緒消退，股價回落的幅度往往會比單純理性修正的情境更劇烈。 政策彈藥比網路泡沫時期更少，恐難緩衝下行風險 文章特別提醒，真正需要擔心的情境並非單純的股市修正本身，而是修正若與市場動盪同時發生，而政策工具又難以有效安撫市場。相較於 2000 年代初的網路泡沫時期，現在的起始條件明顯留給政策制定者更少的降息空間，財政政策用來緩衝衝擊的餘裕也相對有限。 修正時間點難預測，榮枯循環只能事後驗證 至於修正何時發生，文章坦言「時機無法事先預知」，這類景氣循環的起落模式，往往要等到事後回顧時才能被清楚辨識。 這篇文章 歐洲央行警告 AI 股修正風險！衝擊恐更甚網路泡沫時期 最早出現於 。

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Z世代はAIとともに成長してきたのに、なぜ反感を抱き始めたのか？51%が毎週使用、怒りの割合は31%に

生成AIは急速に校内や職場へ浸透しているが、最初の世代として実際にAIとともに育ってきた若者は、この技術に対する態度がますます複雑になっている。テクノロジーメディアのFuturismは8月16日、CNBCとGeneration Labによる最新調査を引用し、18〜34歳の米国の回答者1,088人のうち45%が「AIは自分のキャリアに悪影響を及ぼす」と考え、わずか10%が「正の助けになる」と考えていることを明らかにした。さらに、Gallupが今年、14〜29歳のZ世代（Gen Z）を対象に行った別の調査では、51%が少なくとも毎週生成AIを使用している一方で、AIにわくわくし、希望を持っている割合はいずれも低下し、怒りを感じる人は31%まで上昇した。高い使用率と低い信頼が、同時に起きている。 45%がAIがキャリアを傷つけることを心配、テック大手の信頼度も低下
CNBCとGeneration Labの調査では、若者に「主要な9つの大手テック企業のリーダーが、責任ある形でAIを発展させることができると信じるか」を尋ねた。その結果、ほとんどの人の不信感の割合が6割を超えた。 そのうち、81%がPalantirのCEOであるAlex Karpを信じていないと回答し、共同創業者のPeter Thielは79%が不信。MetaのCEOであるMark Zuckerbergは71%、マスク（Elon Musk）は70%、OpenAIのCEOであるSam Altmanも69%が不信だと答えた。MicrosoftのCEOであるSatya Nadellaは9人の中で最も良い結果だったが、それでも「信じる」とした人は35%にとどまった。この調査はまた、45%が「AIは自分のキャリアに負の影響を与える」と考え、40%が「米国の連邦政府がAIの規制に介入すべきだ」とし、60%が「データセンターの建設スピードを落としてほしい」と希望していることを示している。Futurismは、これは若い世代のテクノロジー産業への懸念が、特定の製品から始まったものの、AI産業のリーダーやインフラへと広がっていることを反映しているとみている。
Gen ZのAIの毎週使用率は51%だが、期待感は下がり続ける
よりはっきりした変化は、Gallup、Walton Family Foundation、GSV Venturesが今年公表した調査から見えてくる。調査は2月24日から3月4日にかけて、米国の14〜29歳のGen Z 1,572人を対象に実施された。その結果、51%が少なくとも毎週生成AIを使用しており、そのうち22%が毎日、29%が毎週利用している。K-12教育段階にある学生は毎週使用率が56%と、成人のGen Z（48%）を上回った。 しかし、使用率が高い水準を保つ一方で、前向きな感情は急速に低下している。 2025年と比べると、AIにわくわくすると答えた割合は14ポイント低下して22%に、希望を感じる割合も9ポイント低下して18%へ。怒りを感じる割合は9ポイント増えて31%となり、不安の割合は42%のまま維持された。AIを毎日使うヘビーユーザーでも、わくわくと希望の割合は前年よりそれぞれ18ポイント、11ポイント低下している。Gallupはこうしたことから、「AIに慣れているほど全体としてはより前向きになるが、『実際に使用が増えれば、自然と受け入れが高まる』という前提は当てはまらなかった」と指摘している。
80%が「AIが将来、本当に学ぶのが難しくなる」と心配
若者のAIへの懸念は就職だけにとどまらない。Gallupの調査では、80%のGen Zが「AIツールを使うと、将来『本当に身につける』ことがより難しくなる可能性が高い」と考えている。42%が「AIは、情報を慎重に考える力を損なう」と認識しており、有益だと考えるのは25%にとどまる。 新しいアイデアを自力で生み出す面では、38%が「AIは悪影響をもたらす」と考え、正の助けになるとみる31%を上回った。すでに就業しているGen Zでも、48%が「AIの職場におけるリスクのほうが利益より大きい」と考え、利益がリスクを上回ると答えたのは15%だけだった。 ただし、これは若者がAIをやめる準備ができているという意味ではない。5〜18歳のGen Zの学生のうち52%が「将来、大学またはその他の高等教育を受けるにはAIの能力が必要だ」と考えており、48%は「将来の仕事でも同様にAIを使う必要がある」としている。学校側も関連ルールを急速に整備しており、学校におけるAI利用ポリシーがあると回答した生徒の割合は、2025年の51%から今年は74%に上昇した。
アンケートから校内へ——卒業式でAIの話題は直接「ブー！」
若い世代のAIへの不安は、今年も米国の大学キャンパスで公然と表れるようになってきた。AP通信（米国の通信社）が5月に報じたところでは、前GoogleのCEOであるEric SchmidtがUniversity of Arizonaで約1万人の卒業生に向けてスピーチし、「AIはあらゆる職業、教室、そして生活の領域に影響する」と話した際、会場では何度もブーイングが起きた。University of Central Floridaの卒業式でも同様のことがあった。さらに、Big Machine RecordsのCEOであるScott BorchettaがMiddle Tennessee State Universityで「AIが音楽制作を変えつつある」と語った際も、学生からブーイングが返ってきた。一部の学生はAP通信に対し、矛盾している点として、彼らは学校では長い間AIの利用を制限され、時には禁止されてきたのに、卒業して職場に入ると突然「AIと協力する方法を学べ」と求められると話している。Harvard Kennedy School Institute of Politicsが2025年に公表したYouth Pollでも、18〜29歳の米国の若者の44%が「A...

Gavin Baker が Grok Bot を大絶賛。「Claude Code の時刻」級で、自分の AI の使用量も百倍に増えた

著名なテック投資家の Gavin Baker が、X 上で xAI の Grok Bot を使った体験を共有し、非常に高い評価を寄せました。Baker ははっきりと「Grok Bot は、AI 製品の発展におけるもう一つの『Claude Code moment』になる可能性が高い」と述べ、自分が Grok Bot を導入した後は、個人の AI の使用量が約 100 倍に増えたと見積もっています。さらに彼は、以前は多くの人が「Podcast summarizer」をどう作ればいいのか聞いてきたものの、つまり Podcast の内容を自動で整理するツールのことですが、今では Grok Bot で約 15 秒かけるだけで完了し、しかも自分が元々使っていたツールよりも効果が良い、と例を挙げました。（xAI の社内「AI 同僚」が公開！Grok Bot をリリース。マスクが Grok 4.6 を今週追加投入）この評価は、xAI が先日公開した Grok Bot の位置づけとも一致しています。Grok Bot は、単に質問に答えるチャットボットではなく、独立したクラウド上のコンピュータを取得し、Web サイトやツールにログインし、タスクを継続して実行できる「AI 同僚」です。

Gavin Baker：「これは別の Claude Code moment かもしれない」
Baker は次のように述べています。「私は @bot が AI の別の Claude Code moment だと思います。私の AI の使用量はおそらく約 100 倍に増えました。」

いわゆる「Claude Code moment」とは、単にあるモデルがより強くなるという話ではなく、プロダクトの成功によってユーザーと AI のやり取りの頻度や、仕事の進め方そのものが変わることを指します。Claude Code は、過去にエンジニアがひたすらコードをコピーしてチャット画面に貼り付け、質問していた AI の使い方を、さらに一歩進めて、開発環境に直接入り、コードベース全体を読み込み、さらには自らコードを修正して実行まで行えるエージェントへと進化させました。

もし従来、特定の問題にぶつかったときだけ AI を開くのだとすれば、エージェントが長時間そのまま作業環境に存在し、ツールを直接操作して一連のタスクを引き受けられるようになった場合、AI は「たまに使う助手」から「日常の業務フローに組み込まれた常設の実行レイヤー」へと変わっていく可能性があります。Baker が言う「AI 使用量が 100 倍に増えた」背景にある、より重要なプロダクト上のシグナルがまさにここにあります。

Podcast 要約ツールは 15 秒で完成
Baker は特に、以前多くの人が彼に連絡してきて「Podcast summarizer をどう作ればいいのか」と尋ねていたと述べました。伝統的なやり方で行うなら、通常は Podcast の音声や逐語テキストのソース処理、要約プロセスの設計、モデルの連携と出力フォーマットの整備に加えて、別途インターフェースの構築が必要になります。しかし Baker は「私は約 15 秒で Grok Bot の中でそれを完成させましたし、以前使っていたバージョンよりも良い出来でした」と述べています。

Grok Bot はもともと xAI 社内の「AI 同僚」
xAI は 8 月 12 日に Grok Bot の Early Beta を公開しました。xAI のプロダクト設計によれば、各 Grok Bot には独自のクラウドコンピュータがあり、ユーザーが日常的に使う Web サイト、アプリ、そして企業向けのツールにログインできます。サービス自体に API や MCP が十分に整っていなくても、ボットは人間のようにグラフィカルなインターフェースを直接操作できます。

したがって、そのプロダクトのロジックは、ユーザーが質問を入力したあとに答えを返すことではありません。ユーザーが同僚に仕事を振るように、丸ごと一つの作業項目を渡せるようにすることです。ボットは作業の文脈を保持し、タスクを継続して実行でき、さらには人間が PC を閉じた後もクラウド上で動き続けます。ユーザーの承認や判断が必要な場面でのみ、ボットが戻って確認を求めます。

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輝達、OpenAI、SB Energy が協力して4.25GWのAI工場を建設！黄仁勳：次のボトルネックは土地、電力、そしてデータセンターの建物

輝達（NVIDIA）CEOの黄仁勳は最新投稿〈Securing the Infrastructure of Intelligence〉で、チップ、先進パッケージ、メモリ、ネットワークに続き、Land、Power、Shell（LPS、土地・電力・データセンター建物の外装）が次なる「AI Factory」の戦略資源になっていると述べました。輝達は、これまで半導体サプライチェーンを管理してきたやり方をデータセンターにも拡張し、長期のLPS容量の確保を直接支援し始めます。 黄仁勳は、輝達がSB Energyと提携し、米国オハイオ州ポーツマスのPORTS-Pike Technology Campusでデータセンター容量を確保し、OpenAIがテナントを務めると発表しました。黄仁勳は改めて自身の中核論点を強調しました。『AI経済において、コンピュートは売上だ（In the AI economy, compute is revenue）。』

OpenAIのオハイオ州AI工場の初期規模は4.25GW
黄仁勳によると、OpenAIはPORTS-Pikeにて大規模AI工場を建設・運営し、NVIDIAの包括的なDSX AI Factoryプラットフォーム（GPU、CPU、ネットワーク機器、インフラのソフトウェア）を採用します。 第1段階では4.25GW（ギガワット）のAI工場容量を提供する予定です。黄仁勳は、PORTS-PikeにNVIDIAのAI工場システムを1世代導入するごとに、約150万基のNVIDIA GPUが投入され、輝達にも約1,500億〜2,000億ドルの売上がもたらされると見積もっています。さらに、これは一度限りのGPU購入ではありません。PORTS-Pikeのインフラは数十年にわたって利用でき、今後GPU、CPU、ネットワーク機器はBlackwell以降の後続世代に合わせて継続的に入れ替えることができます。 そのため輝達は、真に重要な経済モデルは「土地、電力、データセンターは長寿命の資産だが、その中身のGPUは不断に世代更新できる」という点にあると考えています。加えて輝達は、PORTS-Pikeの残り3.75GW容量もさらに取得する可能性があり、基地全体の潜在規模は約8GWまで拡大し得ます。

OpenAIは2030年までにNVIDIAの計算資源ビジネスで最大6,000億ドルの機会が見込まれる
PORTS-Pikeは、OpenAIと輝達の全体的な協力の一部にすぎません。黄仁勳は、OpenAIが2030年までにNVIDIAのAI基盤インフラを大規模に導入することを既に約束していると明かしています。現在ある案件や計画中の案件の合計は、約12GWのNVIDIAコンピュートに相当します。さらに輝達がPORTS-Pikeの残余容量を取り込めば、全体の協力機会は最大約16GWに高まる可能性があります。輝達の試算では、OpenAIが2030年までにNVIDIAコンピュートに投じる全体の市場機会は約6,000億ドルです。 これはまた、OpenAIが今後数年にわたり資本集約度が非常に高いことも浮き彫りにします。トレーニングと推論の需要が伸びる中で、最前線のAI企業が直面する制約は、GPUを買えるかどうかだけではなく、数GW規模の電力、土地、データセンターを確保できるか、そして数十年単位の基盤インフラ契約を結べるかどうかになっています。

なぜ輝達がOpenAIのために保証する必要があるのか？
黄仁勳は、なぜ輝達がOpenAIのデータセンター基盤整備に介入する必要があるのかも特別に説明しました。AWS、Microsoft、Googleなどの大手クラウドサービス提供者や、投資適格の大企業は、そもそも巨額の資産負債表、インフラチーム、そして長期の資金調達能力を持っているため、通常は自力で土地、電力、データセンターを確保できます。 黄仁勳は、こうした顧客が自ら建設するAI工場のモデルは、今後もNVIDIAの業務の大部分を占め続けると強調しています。一方でOpenAIのような最前線のAI研究機関（ラボ）は、高いモデルの学習・推論需要、急成長による収益や顧客はあるものの、企業の成長速度が、自社の資産負債表や長期の信用実績の積み上げ速度を大きく上回る可能性があります。 つまり、たとえ『より多くのGPUがあれば、より多くの顧客にサービスでき、より多くの収益を生み出せる』と証明できたとしても、単独で20年規模・数GW規模の土地と電力の契約を取り付けられるとは限らない、ということです。黄仁勳は、これらの企業の成長ボトルネックが、アルゴリズムや市場需要から、「十分な計算資源を確保できるか」に移りつつあると見ています。そこでNVIDIAは、自身の規模、信用力、将来のGPU需要に関する見通しの明確さを活かし、基盤整備を前倒しで確保する支援を始めました。

輝達はOpenAIのためにどれほどのリスクを負うのか？
これが直ちに、市場で最も敏感な疑問を生みます。輝達はGPUを売るために、逆に顧客の資金調達を肩代わりしているのではないか？ 黄仁勳は記事の中で特に、NVIDIAがPORTS-Pikeを支援する範囲は約4GW・20年だが、OpenAIにデータセンター全体のコストを肩代わりするわけではないと明確にしました。 輝達の責任は、特定部分の家賃と電力の支払い、および合意された残存価値のコミットメント（residual-value commitment）に限定され、基地全体やOpenAIのすべてのテナントの義務を負うものではありません。 こうした保証は即時に一括で発効するのではなく、データセンターが2028年から2030年にかけて段階的に順次稼働を開始するにつれて段階的に開始されます。 OpenAIが家賃を支払い、データセンター容量が正式に立ち上がるに従って、NVIDIAが負う残余リスクへのエクスポージャーは次第に低下していきます。

循環（リボルビング）融資への懸念？黄仁勳が直接回答
AI基盤インフラへの投資が急速に膨張するにつれて、市場では近年、…

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汎用AIが臨床特化ツールを上回る：Natureの研究が医療AIの意外な実態を明らかに

医療分野では、「オーダーメイドのAI」が「汎用のAI」に必ずしも勝つとは限りません。《Nature Medicine》に掲載された研究では、3種類の汎用型先端大規模言語モデル（LLM）が、複数の医療ベンチマークや医師の実際の質問において、2種類の主流な臨床特化AIツールを総合的に上回りました。しかも後者の成績は、Googleの検索AIが生成する要約と同程度にすぎないのです。 3つの汎用モデルが2つの臨床ツールを相手に行った評価は3ラウンドで構成されました。第1ラウンドは500問のMedQAで医学知識を測定。第2ラウンドは500項目のHealthBenchで臨床医との整合性を評価。第3ラウンドはRCQ「実臨床の問い」ベンチマークで、臨床現場で医師が汎用モデルに投げた100の非識別化された質問をもとにしています。さらに米国の臨床医12名がランダムかつ盲検形式で採点し、合計1,800件の注釈データが作成されました。 汎用モデルは3ラウンドすべてで勝利し、MedQAの最高結果である97.4%は、3ラウンドすべてにおいて汎用モデルが総合的に上回ったことを示しています。MedQAの例を挙げると、Geminiの精度が最も高く97.4%で、GPTは94.2%、Claudeは90.2%でした。一方、OpenEvidenceは89.6%、UpToDateは88.4%です。 さらに重要なのは、最も実務に近いRCQでは、この2つの臨床ツールの表現力は「自動要約をオンにしたGoogle検索AI」と同程度だった点です。 「垂直医療AI」の参入障壁は警報— この結果は、よくある仮説に挑戦します。すなわち、医療のような高度に専門化された領域では、「特別に設計され、専門データを注入した」AIでなければ信頼できない、という考えです。研究は、汎用の最先端モデル自体がすでに十分に強い場合、専用ツールに明確な付加価値がなければ、参入障壁（護城河）が疑わしくなることを示しています。 また、規制面でのギャップも指摘しています。特定の臨床AIツールは米国FDAの認証を得ているにもかかわらず、テストでは医療向けに特化していない汎用モデルにかなわず、現行の検証基準がモデルの進歩スピードに追いついていない可能性を浮き彫りにしました。 注意点として、この研究は主にベンチマークと盲検の採点によるものであり、「汎用モデルをそのまま診療に使える」ことを意味するわけではありません。医療現場における責任、コンプライアンス、安全性は、より厳密な臨床検証が引き続き必要です。 しかし少なくとも「医療に関する質問への回答」という点では、汎用AIが臨床特化ツールを追い越し、さらには上回っているのです。 この記事 汎用AIが臨床特化ツールを上回る：Natureの研究が医療AIの意外な実態を明らかに は最初に に掲載されました。

Stripeが報道で約70億ドルのAIモデルゲートウェイOpenRouterを買収

決済大手のStripeが、AI基盤インフラへ進出。ブルームバーグの報道によると、StripeはAIモデルゲートウェイの新興企業OpenRouterを、70億ドル超で買収することで合意したという。以前から買収の噂が報じられていたが、今回は正式に決着した模様だ。OpenRouterとは何か：OpenRouterは、AI版の「Stripe」。顧客がタスクや予算に応じて、400種類以上のAIモデルの中から自由に切り替えられる「AIゲートウェイ」を提供している。CEOのAlex Atallah（OpenSea共同創業者）は、それを「AI界のStripe」と表現し、単一の接続ポイントで各社のシステムをつなぎ、特定のベンダーに縛られないようにする。企業は2023年にAtallahとLouis Vichyが創業し、現在は世界で約800万人のユーザーを抱える。今年5月に1億1300万ドルのBラウンド調達を完了した後、バリュエーションは約13億ドル。 半年で評価額は5倍超に、 「最もコストの安いAI」を求めるニーズを反映
今回の70億ドル超の買収は、OpenRouterが5月に提示された13億ドルの評価額から、5倍超の水準へと跳ね上がったことになる。さらに示唆するのは、企業がますます「最もコストの低い方法」でAIを利用したいと考えているという流れだ。複数のモデル間で見積もり（価格比較）や切り替えができる中間レイヤーは、今、熱い注目を集めている。Stripeにとっては、決済で「1つのインターフェースで世界をつなぐ」というロジックをAIに持ち込むことは、モデルの配信と課金の領域で先回りして位置を確保するのと同じだ。 この記事「Stripeが報道で約70億ドルのAIモデルゲートウェイOpenRouterを買収」は最初に に掲載された。

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ブロックチェーンにはまだ救いがあるのか？研究者が改めてレイヤー1（L1）パブリックチェーンのバリュエーションを見直し、ストーリーはどのようにトークン保有者の価値へ転換されるのか？

Solanaコミュニティが、SIMD-0550「Double Disinflation Speed」とSIMD-0553「Resource Fees」への投票を行おうとしている中、元Consensysのリサーチ責任者で、現在はSolanaエコシステムの重要な開発者でもあるMax Resnickが長文を発表し、2つの提案そのものよりも根本的な問いに答えようとしている。すなわち、L1のブロックチェーンは一体どのように評価（バリュエーション）すべきなのか？ Resnickは、暗号市場におけるL1パブリックチェーンの評価方法は、1920年代末の株式市場にとても似ていると指摘する。市場には成長物語があふれている一方で、それらの物語を資産価値へ変換する枠組みが欠けている。 「開発者数が過去最高を更新」「取引量が過去最高を更新」「トークンは将来通貨になる」「デジタル・オイル」「未来の金融システムのオプション」—こうしたナラティブが必ずしも間違っているわけではないが、Resnickは、これらの活動が最終的にtokenholder surplus（トークン保有者の剰余価値）へどう変わるのかを説明できなければ、完全なバリュエーションモデルとは言えないと強調する。 L1は実は株式のやり方で評価できる Resnickは従来の金融における資産価格理論から切り込む。John Burr Williamsが1938年に出版した『The Theory of Investment Value』では、株式の価値とは本質的に、将来の配当を割り引いた現在価値であるとした。さらにMerton Gordonも後に、株式や他の資産と同様に、その価値は保有者が将来得られる収益に基づくと述べている。 つまり、企業は「重要だ」「成長が速い」「技術が代替できない」といった理由だけで、ある種の評価額を持つわけではない。最終的に株主が、企業が生み出した経済活動からどれだけ価値を持ち帰れるかが本質的に重要だ。 Resnickは同じ論理をL1トークンにも適用できると考えている。 ブロックチェーンにおいてネットワークが生み出す収入は、主に2つの方法でトークン保有者へ戻る。1つ目は手数料のバーン（焼却）で、経済効果としては企業による自社株買いに似ている。2つ目は手数料をステーカーへ分配することで、これは企業が株主へ配当を支払うのに類似する。 したがって、仮にあるブロックチェーンが毎日数百万件の取引を処理していても、そのトークンが必ず同程度の価値を持つとは限らない。 取引によって生じた経済的な余剰の大部分が、最終的にアプリケーション、検証者、MEV検索者、あるいはその他の仲介者によって吸収されてしまい、トークン保有者へ還流しないのであれば、大規模な取引活動はtokenholder value（トークン保有者の価値）を限定的にしか生まない可能性がある。 逆に、取引量が比較的少ないチェーンでも、経済活動のより高い割合をトークン保有者の収益へ変換できるなら、理論上は資産価値がむしろ高くなるかもしれない。 ステーキング報酬は収入ではない。インフレはコストとして直接は計上できない この枠組みでのもう1つの重要な論点は、ブロックチェーンで最も一般的な「インフレによるステーキング報酬」をどう扱うかだ。Resnickは、トークンの新規発行によって支払われるstaking rewardsは、ブロックチェーンが創出した収入だとは直接みなせず、同様にネットワークが外部に支払うコストだとも直接みなすべきではないと考えている。 理由は、協議（プロトコル）が新トークンを創造した後、それをステーカーへ分配するだけであり、本質的にはステーキングしていない保有者が希薄化され、その価値がステーカーへ再配分されているにすぎないからだ。 すべてのトークン保有者の総体という観点では、この価値は「足す」「引く」が相殺される。 これがResnickが、「Solanaが検証者とステーカーに大量のSOLを支払っているのだから『Solanaは損している（亏損）』」という結論には直結しない、と主張する理由でもある。 もちろん、アナリストはインフレ報酬をコストとして列挙することもできるが、その場合は、同時に新規発行されるトークンを対応する価値の源泉として扱う必要がある。そうしなければ、会計モデル全体が歪んでしまう。 財団が保有するトークンと支出においても、同様の問題がある。例えば、アナリストがFoundation spending（財団支出）を運営コストとしてすでに計上しているなら、まだ支出されていない財団のトークンを、流通供給の評価モデルに二重にフルで組み込むことはできない。さもないと重複計算になり得る。 Resnickはしたがって、L1のバリュエーションは少なくともRevenue（収益）、Cost（コスト）、Total Supply（総供給）について、明確で一貫した分類基準を構築すべきだと主張する。 すべての手数料が同じ価値ではない とはいえ、本当に観察すべき収益源が手数料だと確認できたとしても、問題はまだ終わらない。Resnickは特に「収益の質」を強調する。株式市場でSaaS企業を分析する際、ARR（年次経常収益）を重視するのは、recurring revenue（継続的な収益）が単発の収益よりはるかに持続可能性が高いからだ。これはブロックチェーンにも同様に当てはめられる。 例えば、1ドル分の手数料が長期的に安定した金融活動から生まれているのと、1ドル分がエアドロップ狙いのマイニング、ミームコインの熱狂、清算の波、あるいは短期的なネットワーク混雑から生まれているのでは、まったく同じバリュエーション・マルチプル（評価倍率）を与えることはできない。 本当に重要なのは2つのこと。持続性と防御性だ。 投資家は、ユーザーがブロックチェーンに代替できない経済的効用があるから支払っているのか、それとも単に短期の投機活動が流入しているだけなのかを見極める必要がある。補助（インセンティブ）が終わり、ボラティリティが下がった後でも、こうした収入は残るのか。 さらに重要なのは、パブリックチェーンが価格を引き上げられるかどうかであり、その際に取引やアプリケーション、注文フローを他の場所へ追いやってしまわないかが問われる。 Resnick：市場はSolanaやEthereumの「価格決定力」を過小評価している可能性がある Resnickは、暗号市場は過去に、実は2つの逆方向の誤りを同時に犯してきたと考えている。 一方で、市場はブロックチェーンの収益の質を過大評価している可能性がある。大量のオンチェーン活動は投機的で、反射的（センチメント連動）かつ周期的であることが多く、強気相場の間に急増した手数料が長期に維持されるとは限らない。 しかし他方で、投資家が成熟したL1のネットワーク効果を過小評価している可能性もある。 流動性、アプリケーション、ウォレット、インフラ、ユーザー、開発者、オンチェーン資産、注文フローは互いに強化し合い、大型パブリックチェーンは表面的に見える以上の強い堀（競争優位）を築く。 そのため…

アリがオープンソース化 Qwen 3.8-27B：Apache 2.0、多模態、ノートPCで動く

オープンソースAIがまた大きく前進しました。アリババのQwenチームは8月14日、Qwen 3.8-27BをApache 2.0ライセンスでオープンソース公開しました。270億パラメータのマルチモーダルモデルで、いくつかのプログラムおよびエージェントのベンチマークでは、自己申告の成績がAnthropicのClaude Opus 4.6 Maxを上回り、わずかに勝っていると報告されています。270億パラメータのマルチモーダルモデルはノートPCでも動く 公式のモデルカードによれば、Qwen 3.8-27Bは約278億パラメータを備え、ネイティブのコンテキストウィンドウは262,144トークンで、最大100万まで拡張可能。さらに、テキスト・画像・動画の理解に対応し、Apache 2.0ライセンスで提供され、自由に商用利用できます。この規模のモデルは量子化すると、高性能ノートPCやMacでも動かせるため、最近話題の「ローカルAI」の熱を裏付けています。つまり、無料でオフライン動作できるモデルを自分の端末に直接組み込むのです。 自己申告ベンチ：一部項目でOpus 4.6 Maxを上回る Qwen公式モデルカードの対照では、Qwen 3.8-27BはSWE-bench Pro（61.7対53.4）、LiveCodeBench v6（90.3対88.8）、OSWorld-Verified（84.3対72.7）でClaude Opus 4.6 Maxより高いスコアを示しました。 ただしTerminal Bench 2.1では劣後しています（73.0対78.2）。注意点として、この比較ではOpus 4.6 Maxは「公式発表のスコア」を使用している一方、QwenはClaude Codeのテストフレームワークで評価しており、両者の条件は完全には一致していません。これらの数値は依然としてメーカーによる自己申告であり、第三者による検証が必要です。 オープンソース陣営が前線に迫り続ける 前世代のQwen3.6-27Bと比べると、新版はエージェントおよびプログラム能力で明確に進歩しています。例えば、OSWorld-Verifiedは63.9から84.3へ、DeepSWEは13.3から42.2へと伸びています。これは、最近の「低コストでクローズドの最先端に接近する」というオープンソースモデルのトレンドを継続するものでもあります。先日には、DeepSeek V4 ProがClaudeに対しコストパフォーマンスを売りにしているという報道もありました。無料でローカルにデプロイできるモデルが、一部のタスクでトップ級のクローズドモデルと互角以上の結果を出せるなら、OpenAIやAnthropicの価格設定や参入障壁に対するプレッシャーは今後も続くでしょう。この記事「アリがオープンソース化 Qwen 3.8-27B：Apache 2.0、多模態、ノートPCで動く」は最初に 。に登場しました。

ギャビン・ベイカーはアンスロピックの2兆ドル企業評価をどう見ている？ 同席してDarioが未来は「アンスロピックと政府」だけになると暴露

AIスタートアップのアンスロピックの成長スピードは、シリコンバレーをこれまでに見たことのない規模へ引きずり込んでいる。『オールイン・ポッドキャスト』最新回では、アンスロピックに伝わるIPO計画について議論が交わされ、2兆ドルの企業評価よりも大きな問題はこうだ。もしクロードの需要が今のペースで伸び続けるなら、アンスロピックは次の成長サイクルを支えるだけの計算能力（算力）とエネルギーを十分に確保できるのか？（アンスロピックは10月上場で2兆ドル評価に挑戦し、スペースXの最大IPO記録を塗り替える）番組では、市場では現在、アンスロピックが約2兆ドルの企業評価で上場する可能性が囁かれている一方で、投資家のギャビン・ベイカーはこの数字に慎重な見方をしていると紹介された。彼は、IPO直前の評価額のニュースはアンダーライター銀行同士の綱引きが混ざりがちで、正式なS-1書類が公開される前に2兆ドルをそのまま最終的な価格だと見なすべきではないと考えている。さらにベイカーは番組内で、複数の信頼できる関係者から、アンスロピックのCEOダリオ・アモデイが社内で「アンスロピックは将来、世界で唯一のプライベート企業になる可能性がある」と語ったことを聞いたと暴露した。ベイカーは、このような想像を「アンスロピック至上主義者（アンスロピック・マキシマリスト）」的な世界観にたとえた。最も極端なケースでは、未来にはアンスロピックと各国政府だけが残るかもしれない、というものだ。だが彼はすぐにブレーキを踏み、その発言が事実なら、その考えにはかなり強い傲慢さが含まれており、彼には「もう誰にもその言葉を言わないでほしい」とまで勧めたのだという。
しかし、ベイカーはアンスロピック自身の事業運営の実績については非常に高く評価している。彼は、アンスロピックが一部市場ではオープンAI、Grok、そしてオープンソース・モデルにシェアを侵食されている可能性があるとしても、売上（絶対額）は依然として非常に速いペースで拡大していると指摘する。これは単一企業の勝ち負けではなく、AIトークン市場全体が急速に大きくなっていることを反映している。言い換えれば、アンスロピックが取り分として得る「ケーキの割合」が下がっても、ケーキそのものがより速く成長していれば、売上は急増しうるということだ。
アンスロピックの来年ARRは1兆ドルまで伸びる？ デビッド・サックスは番組で極端なシナリオを提示した。もしアンスロピックが今年末までに年換算売上（ARR）を約1,000億ドルに到達し、過去の高い成長率を維持していれば、理屈の上では来年末（明年底）にはさらに1兆ドルARRに向かうこともあり得る。ただし問題は、もはや「これだけの巨大市場があるのか」という点だけではない。サックスは、AIエージェント、コーディング、そして企業向けアプリケーションの増加はなおも急速で、トークン需要が上がり続けるのは想像に難くない一方で、実際に制約として効き始めるのは、算力、データセンター、そしてエネルギーという物理的な供給面かもしれないと考えている。
ベイカーも、複数の信頼できる人物から得た情報として、アンスロピック社内は今後の成長に極めて強い自信を持っていると明かした。彼は、同社のARRが約600億ドルの時点で、社内では1年以内に6,000億ドルに到達する可能性を検討していたとも聞いている。そして現在では、伝えられているARRはすでに800億ドルを超えている。ベイカーは、1兆ドルという極端なケースよりも現実的には、もしアンスロピックが来年ARRを4,000億〜5,000億ドルまで押し上げられるなら、それだけで世界最大級のソフトウェア企業の領域に入り、規模はMicrosoft OfficeやGoogle Searchのような歴史的なソフトウェア／ネット事業に迫ってくるだろうと見ている。
番組後半では、ベイカーとサックスはいずれも、明年底におけるアンスロピックの「妥当なエグジットARRのレンジ」を約4,000億〜5,000億ドル付近に置くとしており、これより高い数字を掲げなかったのは主に、算力とエネルギーが物理的な制限にぶつかる可能性を考慮しているためだ。
クロード最大の堀（ホリ城）：オープンソース・モデルより半年先
だがアンスロピックが抱えるもう一つの問題は、オープンソース・モデルの急速な追い上げだ。オールインによれば、現時点でアンスロピックがクロードのトークンに高いプレミアム価格を付けられている大きな理由の一つは、そのフロンティア・モデルが能力面で大半のオープンソース・モデル（約6か月）に対して依然としてリードしている点だ。もしこのリードが追い付かれると、高価格帯のモデルの値付け力がすみやかに圧縮される可能性がある。
しかしサックスは、それがアンスロピックが最終的に必ず価格競争に巻き込まれることを意味するわけではないと考えている。彼の例えはアップルとアンドロイドだ。市場の多くのユーザーはより安いオープンソース・モデルを選ぶかもしれないが、それでも企業の中には「本物のフロンティア・インテリジェンス」に対して高いプレミアムを支払う意思のある層が残る。仮にそれが市場の一部にとどまったとしても、アンスロピックは依然として高い売上と高い粗利を維持しうる、ということだ。
問題は、アンスロピックとオープンAIが、技術面でのリードを絶えず維持し続けなければならない点にある。「このプレミアムを取ろうとするなら、常に最前線を走っていないといけない」。つまり、フロンティアAI企業は実際には、止められない開発競争の中にすでに入っているということだ。アンスロピックが成功すればするほど、逆にオープンソース・モデルが必要になるのか？
ベイカーは、より直感に反する別の見方を示した。オープンソースAIは、フロンティア・モデルの価値を失わせるとは限らないし、むしろ最強モデルの価値を高める可能性すらある。彼の論理はこうだ。将来、最も高価で能力が最も高いフロンティア・モデルは、自らすべての作業を完遂する必要はなく、「司令塔」として機能し、よりシンプルな大量のタスクを、コストがはるかに低いオープンソース・モデルに振り分けられる。
このような市場構造のもとでは、オープンソース・モデルがトークン利用の大半を占めるかもしれないが、An...

NTTドコモ、スターリンクと提携協議に署名――衛星直結の携帯通信サービスをアップグレード

NTTドコモは近日、Starlink Japanと協力に関するアップグレード協議を結び、SpaceXの次世代「Starlink Mobile V2」衛星システムを導入する計画だ。2028年に「Docomo Starlink Direct」通信サービスを大幅に拡大し、将来的には地上の電波が届かない山間部や遠隔の離島、海上でも、スマートフォンでのインターネット利用や通話が可能になるという。 Docomo Starlink Direct サービスのアップグレードで遠隔地をカバー NTTドコモは、米国の宇宙探索テクノロジー企業（SpaceX）傘下の日本法人Starlink Japanと協議書を締結したことを発表した。「Starlink Mobile V2」衛星の導入を計画している。 現行の「docomo Starlink Direct」サービスは主に、屋外でのSMS（簡易メッセージ）送信と一部の指定アプリに対応している。星鏈（スターリンク）の次世代衛星システムを導入すれば、音声通話、Web閲覧、さらにモノのインターネット（IoT / M2M）機器の直接接続にも対応する。これにより、山間部や離島、海上など、地上の移動通信基地局がカバーできない地域にいても、ユーザーは接続を維持できる。 （日本の大手3通信事業者がStarlinkの衛星直結スマホサービスを全面的に採用、楽天はAST SpaceMobileで別ルートを選択） ドコモ、スターリンクで累計650万人の日本ユーザー ドコモのスターリンク施策「Docomo Starlink Direct」は4月27日に開始され、「Ahamo」プランを含むすべてのNTTドコモユーザーを対象に無料提供する。7月末時点で、同サービスは3か月で累計650万人のユーザーを獲得した。 グローバルで衛星直結モバイル通信サービスの発展が急速に進む 衛星直結のスマートフォンは、世界の通信事業者にとって急速に伸びる通信サービスとなっている。T-Mobile USは2024年にすでにSpaceXと連携し、衛星SMSサービスを提供開始した。Appleも以前から、iPhoneにEmergency SOS via Satellite「衛星緊急SOS」機能を統合している。 （スターリンクの台湾進出が期待される。立法院で電気通信事業管理法の修正案が初審を通過） （日本で、スターリンクを直接制御する初の無人機飛行に成功） 日本のKDDIは昨年1月にStarlinkに基づく衛星通信サービスをすでに開始しており、ソフトバンクは米国AST SpaceMobileとの連携によりサービスの推進を加速している。 なお、衛星直結の携帯電話には対応するハードウェアが必要であり、現時点ではドコモのDocomo Starlink Directサービスは対応範囲が限られたスマートフォンのみをサポートしている。 この記事：NTTドコモがスターリンクと提携協議――衛星直結スマホのネット通信サービスをアップグレード 最初に登場したのは 。

RedotPay 米国IPO10億ドル規模を延期：バイナンス訴訟が響く

バイナンスからの1通の告訴状が、Uカードのトップ企業（バイナンス関連企業）の上場計画をかき乱したようだ。CoinDeskの報道（ブルームバーグの引用）によると、暗号資産決済企業RedotPayは、当初規模10億ドルの米国IPO計画をいったん停止し、早くても2027年まで推進できない見通しだという。 訴訟でこじれる：バイナンスが4.728億ドル請求、47万人の送客を阻止 RedotPayの上場案件は、今年2月に表面化した。企業価値は40億ドルとみられ、10億ドル超を調達する予定だった。しかし8月初め、バイナンスの関連会社が香港の裁判所でRedotPay共同創業者3名を相手取って4.728億ドルの訴訟を提起し、47万人超の有料ユーザーを「バイナンスカード」からRedotPayの自社競合商品へ移したとして非難した。先に、このバイナンスによるRedotPayへの損害賠償請求訴訟についても報じられていた。 訴状によれば、両者は2025年3月に商業契約を締結し、RedotPayがバイナンスのユーザーベースにアクセスできるようになった。一方でバイナンスは2026年3月、Binance Payの残高が隔離されずに、RedotPayの自社カードのチャージへ流入したことを確認したという。 RedotPayは延期を裏付けていない：コンプライアンスと新ライセンスを押し出す IPOの延期について、RedotPayの発言者は延期の事実やその理由を直接は認めなかった。同社の戦略は引き続き、グローバルな法令順守と事業成長に重点を置いているとしたうえで、今週アメリカで送金業者（money transmitter）のライセンスを新たに取得したことを明らかにした。 米国株上場を目指す暗号資産決済企業にとって、宙に浮いた訴訟そのものが上場への不確実要素となる。RedotPayが今後、バイナンスとの争いをどう処理するかが、IPO再始動の時期に影響を与えることになる。 この記事 RedotPay 米国IPO10億ドル規模を延期：バイナンス訴訟が響く は最初に 。

成人向サイト起業家がAIの“お母さん”へ転身：Anthorpic CEOの妻に知られざる秘密

Anthropic共同創設者兼CEOダリオ・アモデイの妻であるキャミ・クラークは、社内に正式な肩書きはないものの、前GoogleのCEOエリック・シュミットを投資へと引き入れ、背後の政治的な関係構築を主導する重要人物だ。性犯罪者ジェフリー・エプスタイン（Jeffrey Epstein）への資金集めを行った過去も、同社がIPO準備を進めるにつれ全面的に精査されるようになっている。

肩書きのない裏側の意思決定者：キャミ・クラークの実質的な影響力
『ウォール・ストリート・ジャーナル』および『The Information』の最近の調査報道によれば、ダリオ・アモデイの妻キャミ・クラークは、Anthropicで正式な職務には就いていないにもかかわらず、実際には中核の意思決定サークルで大きな存在感を放っているという。
この夫婦を知る関係者によると、クラークはアモデイにとって重要な戦略顧問で、性格はアモデイよりも社交的だ。長年にわたり投資家、政界の人物、各界のキーパーソンへ積極的に働きかけ、そしてこのAnthropicのCEOへとつないできた。クラークはアモデイとともにダボス世界経済フォーラム、ニューデリー、そしてAllen & Co. 太陽谷年会といった重要な場に出席しており、外部からAnthropicの経営陣の動向をうかがう際にも見過ごせない存在だ。

ブルーカラーの家庭からサンフランシスコのテック界へ、女性向け成人サイト起業から出発
報道によれば、クラークはネバダ州リノでブルーカラーの家庭に生まれ、幼いころから職場に身を置いていた。のちにサンフランシスコ湾岸へ移り、カリフォルニア芸術大学で建築を学び、オフィス家具会社ハーマン・ミラーで事業開発の仕事に携わった。

起業の歩みは2009年に始まる。彼女はミシェル・カポセファロと共同で、女性向けの成人動画会社Eddiceを創業し、男性主導の成人エンタメ業界に対して、より高い制作基準と女性の視点による新たな道を切り開こうとした。しかしEddiceは業態上、従来型の投資家から資金を集めにくく、資金繰りが長期的に苦しくなり、最終的には目標に遠く及ばない数十万ドルしか集められなかった。その後、サイトも2013年前後に更新が止まった。

報道：クラークはエプスタインへの投資打診を何度も試みていた
Eddiceの資金集めが行き詰まっていた時期、クラークとカポセファロは2011年に、文芸エージェントのジョン・ブロックマンの紹介で性犯罪者エプスタインと連絡を取り合っていた。エプスタインは当時、2008年に「未成年者を性的取引に誘引した」罪で有罪を認めていた。
クラークは自ら脚本をエプスタインへ送っていたこともあり、その文面には明確な“取り込もう”とする意図がにじんでいたという。その後、彼が新たな資金調達に参加する意思があるかを尋ねていた。エプスタインは最終的に、性に関連したテレビ番組への投資はできないとして断った。クラークはその直後、女性向けのコミュニティ型ダイエット・アプリを彼に勧めた。
両者のメッセージのやり取りは約2年間続き、社交の招待やLinkedInでのつながりも含まれていたが、エプスタインはEddiceへ投資したことは一度もなかった。

Eddiceが失敗に終わった後、クラークは2013年に女性の医療分野へ転じ、Female Algorithm Technologiesを創業した。ロサンゼルスとニューヨークに高級志向の女性向け健診クリニックのネットワークをつくる計画だった。この起業は前Google CEOのエリック・シュミットの投資を受け、彼女がアモデイと出会うきっかけにもなった。報道によれば、2人は2014年ごろから交際を始めたという。

Female Algorithm Technologiesが結局実を結ばなかったため、クラークは2016年にVR（バーチャルリアリティ）企業Leap Motionへ営業収益担当として入社し、その過程でのちにOpenAIのCTOとなるミラ・ムラティと知り合った。

シュミットのAnthropic投資を後押しし、“AGIの母基金”構想が頓挫しながらも、クラークとシュミットのつながりは、Anthropicの初期資金調達における重要なパズルのピースとなった。関係者によると、アモデイがOpenAIに在籍していた頃からクラークは、主導的に研究論文をテック富裕層の間へ紹介していたという。2020年にはアモデイとその妹のダニエラ・アモデイらが相次いでOpenAIを離れ、Anthropicを創業。クラークはすぐに、シュミットとの既存の関係を使ってつないだ。
シュミットは、2018年に2人が暮らすサンフランシスコの旧居を訪問した後、強い印象を受けたとされ、2021年にはAnthropicの1.24億ドルのAラウンドに参加した。

2021年2月、クラークはシュミットに対し、40ページに及ぶ提案書を提出した。名称は「AGIの母基金」（Mother of AGI Fund）とされるベンチャー投資基金の設立を計画し、シュミットの投資利益を統括管理し、さらにAGIエコシステム全体に広く布石を打つことを目標とした。調達規模は数十億ドルに上るとされていた。だがこの計画は、Anthropic内部でダニエラ・アモデイや他の共同創設者らから強い反対を受けた。理由は、クラークとCEOの間にある私的な関係が利益相反に当たるというものだった。結局シュミットは、当該基金の枠組みを回避して、直接Anthropicへ投資する道を選んだ。

政治の舞台へ：Anthropic IPO前の拡大検証
Anthropicと米政府の関係がますます微妙になっていくにつれ、クラークの役割も政治面へと広がっていった。アモデイは、トランプ政権がペンタゴンによるClaude利用の制限を求めたことに反発してホワイトハウスと対立し、その後クラークが積極的にAnthropicを代表して政治的な交渉を行っていたと報じられた。トランプ陣営と...