本動画では、2025年に向けたAI業界の重要な技術革新と市場動向を包括的に解説している。1xが発表した家庭用ヒューマノイドロボットNeoの予約開始、Exotropicによる熱力学的コンピューティングという全く新しい計算パラダイムの提案、中国発のオープンソースモデルMinimax M2が記録的な性能を達成したこと、Cursorの大幅アップデートによるエージェント中心の開発環境への移行など、ハードウェアからソフトウェアまで広範囲にわたる最新トピックを取り上げている。また、NvidiaのNokiaへの大規模投資、テスラ車両の遊休コンピューティングパワーを活用した分散推論の構想、米国における半導体製造の復権を目指すSubstrateの技術、そしてAmazonによる大規模人員削減の背景にあるAI効率化の影響など、AI技術が産業構造と雇用に与える実質的な影響についても深く掘り下げている。
家庭用ヒューマノイドロボットNeoの衝撃的デビュー
この動画はVultureの提供でお届けします。詳細は後ほどご紹介します。さて、家庭用に作られたヒューマノイドロボットが予約販売を開始しました。これは1xのロボット、Neoです。これは本当に初めての大衆市場向けに予約可能なヒューマノイドロボットと言えるでしょう。そして彼らのローンチ動画は完全にバイラルになりました。
24時間未満で約3000万回の視聴を記録しています。そして、はい、私はすでに予約注文しました。2026年初頭に入手可能になる予定です。それはもう目の前です。Neoは購入価格2万ドル、または月額4.99ドルで提供されています。さて、この購入価格について話しましょう。明らかに2万ドルは大金ですが、実際にできることを考えると、かなり手頃な価格です。
アメリカで2万ドル以下で販売されている車はわずか3車種しかありません。つまり、これはアメリカで購入できる最も安い車と同じくらいの価格帯なのです。重量は66ポンドで、聞いてください、150ポンドを持ち上げることができます。手の動きは22度あり、約22デシベルという非常に静かな動作音です。このロボットは洗濯物を畳んだり、食器を洗ったり、整理整頓したりできるようになることが期待されていますが、誰もが本当に素晴らしいものになると確信しているわけではありません。
デモを受けた人々の初期レビューによると、大半のユースケースでまだ遠隔操作が必要とのことです。そして、重要なのは、2026年にローンチされたとき、もし何かを達成できない場合、誰かがいつでもそこで遠隔操作してタスクを完了させる準備ができているということです。それを考えるとかなり驚きですよね。
それを実現するために、どれだけのインフラが必要で、どれだけの人間を雇用しなければならないか想像してみてください。さらに、ヒューマノイドロボットの本来の約束は、自律的に24時間稼働できることなのです。1xおめでとうございます。私はヒューマノイドロボット革命にとても興奮しています。もちろん、自分のが届いたらすぐにテストして、動画を作って、私の考えをシェアします。
Exotropicの革新的な熱力学的コンピューティング
次に、Exotropicが熱力学的コンピューティングプラットフォームに関する新しい情報を公開しました。これは全く新しいコンピューティングの方法です。Twitterを使っている方なら、based Bef Jesusについて聞いたことがあるかもしれません。彼は匿名アカウントで非常に人気があり、効果的加速運動を始めた人物でしたが、後に彼が実はExotropicの創設者の一人であることが明らかになりました。
そして彼はExotropicが何をしているのかについて話しています。正直に言うと、理解するのは非常に難しいのですが、皆さんのために噛み砕いて説明しようと思います。彼らの主張は、現在のコンピューティングパラダイムはあまりにも多くのエネルギーを必要としているということです。完全にエネルギー効率が悪いのです。そして彼らは他のどこにも見られない信じられないほどの効率性を解放することができました。
そして彼らは初のスケーラブルな確率的ハードウェアを導入し、新しいハードウェアとそれで動作する新しいソフトウェアの両方を発明しました。それは熱力学的サンプリングユニット、TSUと呼ばれています。TSUは通常のCPUやGPUとは大きく異なります。決定論的なコマンドを実行する代わりに、確率分布からサンプリングするのです。混乱するように聞こえるかもしれませんが、それは確かにそうです。
しかし、皆さんはすでに非決定論的システムを使っています。AIを使ったことがあるなら、それはまさにAIの動作方法なのです。単語の並びにおいて次の単語が何であるかの確率を算出します。それで彼らはそのアプローチを取り、ハードウェアでそれができないのかと言っているのです。そして彼らはTSUが従来のCPUやGPUよりも最大1万倍効率的になり得ると主張しています。まだ非常に初期段階です。
これらはまだプロトタイプとシミュレーションに過ぎませんが、エキサイティングです。最先端の完全に新しいことに取り組んでいる人は誰でも、私は応援しています。だから、この新しいコンピューティングパラダイムで彼らが継続して成功することを本当に願っています。
中国発オープンソースモデルMinimax M2の快挙
次に、もちろん中国からの新しいオープンソースモデルがあります。これは以前の知能記録を破りました。Artificial Analysisによると、MinimaxのM2はオープンウェイトモデルとして史上最高の知能スコアを達成し、2000億パラメータのうちわずか100億のアクティブパラメータで印象的な効率性を提供しています。サーブするのが非常に効率的です。そしてこれを見てください。Minimax M2がArtificial Analysis知能インデックスで61を記録しています。
Claude 4.5 Sonnetのすぐ下、Grok 4 fastのすぐ上、そしてもちろんGPT-5がトップです。しかしGemini 2.5 Proよりも優れているというのはかなり驚きです。これはダウンロードできるオープンソースのオープンウェイトモデルです。ローカルで実行することさえ可能かもしれません。このベンチマークへのリンクを下に貼っておきます。
そして、Minimaxやその他のオープンソースのオープンウェイトモデルを実行したい場合は、この動画のスポンサーであるVultureで実行すべきです。Vultureは世界最大の独立クラウドプロバイダーであり、彼らは私たちにとって素晴らしいパートナーでした。だから今日また彼らについてお話しできることを本当に嬉しく思います。GPUをプロビジョニングする必要がある場合、自分のAIプロジェクトでいじっているだけでも、本番環境にスケールアップしている場合でも、Vultureが行くべき場所です。
彼らは6大陸32拠点にわたって最新のAMDとNvidiaのGPUを提供しているので、最低のレイテンシを得られます。また、業界をリードする価格対性能比を提供し、真剣なアクセシビリティと信頼性を備えています。Vultureのグローバルで完全に構成可能なクラウドインフラストラクチャにより、アプリケーションをユーザーに近づけることができ、ベンダーロックインから解放されます。これについては私がこのチャンネルでかなり話してきたことですよね。
彼らはまたVulture Kubernetes Engineも提供しており、単一のコンテナを超えてスケールすることができます。他のGPUプロバイダーの待ち行列に疲れたら、今日Vultureをチェックしてください。getvulture.com/burermanにアクセスすると、視聴者の皆さんに最初の30日間で300ドルのクレジットを提供しています。そしてコードbur300を使うことを忘れないでください。Vultureに再度感謝します。
ビデオに戻りましょう。
NvidiaのNokia大規模投資という意外な展開
さて、次です。私が予想していなかったニュースですが、NvidiaがNokiaに大規模な投資をしました。Nokiaを覚えていますか?彼らはiPhoneが登場する前に携帯電話を作っていました。正直に言うと、彼らが今何をしているのかよくわかりません。でもあの携帯電話は象徴的でした。絶対的な頑丈さでした。レンガのようでした。
超高層ビルから落としても、その後も動作するほどでした。CNBCによると、NvidiaはNokiaに10億ドルの投資をし、この5G機器メーカーの株価を22%上昇させました。そしてこれを聞いてください。両社はまた、次世代6Gセルラー技術を共同開発するための戦略的パートナーシップを結び、5Gと6Gのソフトウェアはnvidiaのチップ上で動作します。
Nvidiaはおそらく、あの膨大な現金をどうすればいいかわからないのかもしれません。彼らはOpenAIのような異なる企業に大きな株式を購入しています。そしてOpenAIはその現金を受け取り、Nvidiaからチップを購入します。これは究極の4次元チェスの動きか、あるいは潜在的にポンジースキームのようにも見えます。いずれにせよ、私よりもはるかに賢い人々がこれらの金融商品を実行しています。
だから、まあ見守りましょう。
IBMのGranite 4.0 Nanoリリース
次に、別のオープンソースモデルが登場しました。今回はアメリカの企業、IBMからです。Granite 4.0 Nanoが公開されました。彼らのHugging Faceの投稿によると、本日、私たちはGranite 4.0 Nano、これまでで最小のモデルを共有できることを嬉しく思います。過去にカバーしたIBMのGranite 4.0モデルファミリーの一部としてリリースされ、エンタープライズユースケースに最適です。
エッジとオンデバイスアプリケーション向けに設計されたこれらのモデルは、サイズの割に優れた性能を発揮し、IBMが数千億のパラメータを必要としない強力で有用なモデルを開発し続けるというコミットメントを表しています。Granite 4.0 1Bは、ハイブリッドSSMベースのアーキテクチャを特徴とする15億パラメータモデルの密なLLMです。3億5000万パラメータ版があり、10億と3億5000万パラメータモデルのトランスフォーマー版もあります。
これがモデルサイズ対一般性能です。ご覧のように、非常に高性能で非常に小さいです。同じサイズの他のモデルと比較して、優れています。IBMの素晴らしいリリースにおめでとうございます。
テスラ車両の遊休コンピューティングパワー活用構想
さて、次です。どうやらイーロン・マスクが決算説明会で、過去にほのめかしていた興味深いことを述べたようです。テスラがこれらの素晴らしい車両を展開する中で、本質的にスーパーコンピュータを搭載しています。覚えておいてください、彼らは自動運転を可能にするためにハイエンドのハードウェアが必要です。このハードウェアを持っているため、ハードウェアは大半の時間アイドル状態にあります。本当に使用されるのは、あなたが車を運転しているとき、または車があなたを運転しているときだけです。しかしイーロン・マスクは「ねえ、そのアイドル状態のハードウェアをどうするか?」と言いました。まあ、使うべきだと。
そして彼は、市場でテスラの台数が増加するにつれて、車がアイドル状態のときにこれらの車のコンピューティングを活用することで、実際にスーパーコンピュータクラスタを持つことができると考えています。彼の言葉を引用すると、実は私が考えたことの一つは、もしこれらすべての車が退屈しているなら、実際に巨大な分散推論フリートを持つことができるということです。
彼は実際にいくつかの計算を示しています。もしフリートに数千万台の車があり、あるいはいつか1億台の車があり、それぞれが1キロワットの推論能力を持っていたら、それは電力と冷却が考慮された状態で100ギガワットの分散推論になります。考えるだけでクールですし、そう、このハードウェアを使うべきです。
私たちはこの素晴らしいコンピューティングインフラストラクチャであるハードウェアを構築しているのに、ただアイドル状態になっているのです。だから使わない手はないでしょう?テスラを購入したら、それがあなたを運転してくれる。他の人々を運転して、あなたにお金を稼いでくれる可能性もある。そしてアイドル状態のとき、充電中のとき、または使用されていないときはいつでも、AI推論を動かすことができる。
そしてそのためにも報酬を得ることができるのです。考えるだけで超興味深いことです。
Cursor 2.0の大幅アップデート
次に、Cursorが先ほどCursor 2.0という大幅なアップデートを発表しました。すべての変更点をお見せしましょう。まず、Composerの導入です。Composerは、同等に知能の高いモデルより4倍速いフロンティアモデルです。Cursor内での低レイテンシなエージェントコーディング用に構築されています。
さて、私はこのことについてしばらく話してきました。AIのスピードは非常に重要で、ほとんどの人に完全に見過ごされています。彼らは10回中10回、スピードよりも品質を選ぶでしょう。しかし私にとって、スピードは品質と同じくらい重要です。次に、彼らはマルチエージェントインターフェースを組み込みました。Cursorを開いたときに最初に気づくのは、私たちの新しいインターフェースです。
より集中的で、ファイルではなくエージェントを中心に設計されています。私たちは実際にコードを書いたり読んだりすることから離れ、抽象化しています。これはまさにその方向への別のステップです。バイブコーディングプラスと、IDE内でのこれらすべてのUI変更により、彼らのコーディングに対するビジョンは実際にはまったくコーディングしないことのようです。
それはエージェントと協力して、自分が欲しいものを構築することです。しかしエージェントにコーディングしてもらうと、こうなります。コーディングにエージェントをより多く使用するにつれて、私たちは2つの新しいボトルネックが現れるのを見てきました。コードのレビューと変更のテストです。Cursor 2.0では、これら両方の解決も始めています。
エージェントが行った変更を素早くレビューし、必要に応じてコードをより深く掘り下げることがはるかに簡単になりました。また、Cursorが自分の作業をテストし、正しい最終結果を生成するまで反復できるネイティブブラウザツールも構築しました。とてもクールですね。Cursorをチェックしてください。リンクは下に貼っておきます。
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米国半導体製造復権を目指すSubstrate
次に、Substrateという米国を拠点とするスタートアップが、本当にクールなことを発表しました。それについてお話ししましょう。Substrateは、半導体生産においてアメリカを再び優位に立たせるために、次世代のファウンドリを構築しています。これを達成するために、私たちは私たちの技術、新しい形態の先進的X線リソグラフィを使用します。そして覚えておいてください、リソグラフィはシリコンを作成してそれらに電力を供給するプロセスの主要な部分です。アメリカは半導体を発明しました。
私たちは再びリードします。ここに見られるのは2つの例です。そして彼らは、彼らの技術が2ナノメートル半導体ノード以下でプリントされる機能を可能にすると言っています。これは驚異的です。2ナノメートルは基本的にシリコン製造における最先端を超えているのです。半導体製造を米国に戻すことに、多くの理由から間違いなく興奮しています。
MicrosoftとOpenAIの競争激化とEdgeのエージェント機能
そしてMicrosoftとOpenAIが、先ほどビデオで述べたように、競争という衝突コースに向かっているように見えるため、もちろんMicrosoft Edgeは彼らのエージェント機能をリリースしなければなりませんでした。Microsoftのウェブブラウザ、Microsoft Edgeです。あなたのブラウザに疑問を持つ時が来ました。WindowsとMacで利用可能な最新のAIイノベーションで、ブラウザをダイナミックで知的なコンパニオンに変えるEdgeのCopilotモードをご覧ください。
さて覚えておいてください、Atlas、ChatGPT Atlas、OpenAIのブラウザは現在Macでのみ利用可能です。だから繰り返しますが、これらはすべて互いへの小さな潜在的な当てこすりのように見えます。あるいはそうではないかもしれませんが、私はここで行間を読みます。
Amazonの大規模レイオフとAI効率化の影響
さて、そして次に、Amazonが大規模なレイオフを行いました。14,000人です。これらはすべて企業の仕事で、工場の仕事ではありません。そしてこれは、AI技術の広範な採用に会社を備えさせることを目的とした大量レイオフです。さて、これについて私は非常に多くの考えを持っています。本当にAIのために14,000人を解雇していると思いますか?皆さんの多くはそう思っているでしょう。私個人的にはそうは思いません。これは会社の成長の自然な潮の満ち引きのようなものです。おそらく過剰雇用していて、今削減する必要があるのです。
そしてもちろん、AIは彼らが各個人の従業員をレバレッジできるようにします。しかしこれはおそらく、過去の過剰雇用の結果であり、今それを修正しているだけです。覚えておいてください、何年もの間、これらの企業は毎年非常に多くの人々を雇用していて、最終的には少し肥大化し、脂肪を削減する必要があるのです。
14,000人は多くの人々です。そして彼らは実際にこれらのレイオフがまだ終わっていないと言いました。私たちは重要な戦略的分野での採用を続ける一方で、レイヤーを削除し、オーナーシップを増やし、効率性の向上を実現できる追加の場所を見つけることを期待しています。これはまた、会社の従業員成長の通常の潮の満ち引きのようなものです。
ほとんどの従業員は社内で新しい役割を探すために90日間与えられ、Amazon内で新しい仕事を得られない人々には退職金と追加の福利厚生が支払われます。だから間違いなく、Amazon内で仕事を見つけることができない人々には同情しますし、多くの人々がこの人工知能の新しい時代で自分自身を再発明しなければならないでしょう。
しかしもちろん、このチャンネルを見ているなら、あなたはすでに先を行っています。しかしCEOのAndy Jasseは、人工知能が彼らに効率性の向上を達成させており、それが人々が解雇される理由だと具体的に述べました。これを聞いてください。6月に、Jasseは従業員への別のブログ投稿で、人工知能からの効率性の向上により、会社は最終的に削減された人間の労働力を持つことになると述べました。
より多くの生成AIとエージェントを展開するにつれて、それは私たちの仕事のやり方を変えるはずです。今日行われているいくつかの仕事をする人は少なくなり、他のタイプの仕事をする人は多くなるでしょう。そしてこの記事は、ほとんどの人と同様に、その後半部分、つまり私たちが必要とする新しい仕事が来ているということをスキップしています。
私はAWS CEOのMatt Garmanにインタビューし、エンジニアとAIがエンジニアを置き換えているのか増強しているのかについて具体的に尋ねました。このクリップをチェックしてください。
大学に入学している、または大学に在学中の人にエンジニアリングをキャリアとして勧めますか?私は答えがわかっていると思います。ええ。
時々、強調されるべきスキルの多くは、自分で考える方法だと思います。問題を解決する批判的推論をどう開発するか?創造性をどう開発するか?次のことを学ぶための学習マインドセットをどう開発するか?なぜなら、今の技術が進歩するペースでは、もし一つの特定のことを学ぶことにすべての時間を費やして、「よし、それが私が今後30年間専門家になることだ」と言ったら、私があなたに約束できる最も重要なことは、それはおそらく30年後に価値のあるものではないということです。
しかし、学び方を学ぶか、考え方を学べば、そこに学校が実際に非常に価値があると思います。エンジニアリングは、特定のことの具体的な作業を教えることではなく、本当に考え方や問題をどう分解するかを教えることに優れていると思います。学校を出てくる子供たちがそれに本当に集中すれば、素晴らしい状態になると思います。
そして、この動画をスポンサーしてくれたVultureに再度大きな感謝を。推論、ファインチューニング、すべてVultureで完了させましょう。下のリンクをチェックしてください。彼らは素晴らしいパートナーでした。だからそのリンクをクリックして、私が紹介したことを知らせてください。
というわけで、今日は以上です。この動画を楽しんでいただけたら、いいねとチャンネル登録をご検討ください。
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