2025年11月初旬のAI業界は激動の週を迎えた。Googleは2026年にリリース予定のGemini 3でコーディング能力とマルチモーダル性能の大幅な向上を示唆し、バイブコーディングによる完全なゲーム開発を可能にすると発表した。量子コンピュータWillowは従来のスーパーコンピュータで10セプティリオン年かかる問題を5分で解決し、量子エラー訂正の歴史的ブレークスルーを達成した。一方、イーロン・マスクはGrok 5がAGIを達成する確率を10%と発言し、Metaの継続学習に関する研究論文がその根拠となっている可能性がある。Yann LeCunやTransformer共同開発者は現在の大規模言語モデル一辺倒のアプローチに警鐘を鳴らし、異なるアーキテクチャの探索を提唱している。ロボティクス分野では1x Neoが家庭用AIコンパニオンとして大きな注目を集め、中国のロボットが車を引っ張る実演も話題となった。一方でAI音楽プラットフォームUdioは著作権訴訟により公開音楽生成を停止し、OpenAIもSora 2のリリースでハリウッドとの間に混乱を生じさせた。OpenAIは2026年から2027年にかけて時価総額1兆ドル規模のIPOを計画しており、アイルランドはアーティスト向けに月1,500ドルのベーシックインカムを恒久化する方針を発表した。AI主導の経済変革が現実のものとなりつつある中、各国政府や企業は新たな対応を迫られている。
AI業界の激動の1週間
今週はAI関連のニュースが盛りだくさんでした。それでは詳しく見ていきましょう。
まず最初にお話ししなければならないのはGemini 3についてです。Gemini 3はGoogleのシリーズ第3弾で、特にコーディングとマルチモーダル機能において信じられないほど高性能なモデルになる見込みです。
これは今から約1か月前のSemi Analysisによるツイートなのですが、Semi Analysisは半導体とAI業界の深い技術分析で知られる専門的な調査コンサルティング会社です。このツイートはあまり注目されていなかったのですが、私はGemini 3全体について動画を作りました。
そして文字通り私がその動画を作ったのと同じ日に、スンダー・ピチャイがステージ上でGemini 3について話していました。そして2026年が信じられないほどのAI能力の年になるという事実についても語っていました。Gemini 3は2026年末までには登場する可能性が非常に高いようです。
正確な日付はまだ分かりませんが、彼らの話し方や発言内容を考えると、これからお話しする内容も含めて、Gemini 3はもうすぐそこまで来ているようです。
エンタープライズ向けに、私は今後のモデルの軌道を見ています。2026年にGemini 3.0に取り組んでいる中で、これまでの数年間ですでに劇的な進歩を遂げてきました。これから先の進歩は目に見えて感じられるものになるでしょう。これらのモデルは本当に知的なエージェントになっていきます。
Googleの戦略とバイブコーディングの可能性
これは私たちが得た別のツイートです。完全にバイブコーディングされたゲームが登場するようです。これはLogan Kilpatrickからの情報です。この方はGoogle AI StudioとGemini APIのリード製品担当者です。彼は「これにより次の1億人の開発者が簡単に登場することになるでしょう。多くの人がゲーム作成に興奮しても、CやC++にぶつかって楽しくないと気づいてしまうのです」と述べています。
これはGoogleが基本的にどこに力を注ごうとしているのか、どこに焦点を当てようとしているのかを示しています。Gemini 3では、コーディング市場シェアの面でAnthropicに挑戦する可能性が高いと思われます。
現在、Googleは動画生成と画像生成の面でOpenAIに挑戦していることが分かっています。私は今ではほぼ完全にGoogleの製品を使っていますし、チャット生成においても時にはGoogleの方が優れた回答を提供することがあります。ですからGoogleは、Anthropicが持っている最後の本当に大きな柱、つまり「私たちが最高のソフトウェアエンジニアです。私たちと一緒に最高のコーディングができます」という部分を狙っていると思います。
もしGoogleがこの最後の柱に本気で取り組むことができれば、AI業界全体を制覇する可能性があります。ほとんどのユーザーは最も安くて最も優れたものに引き寄せられます。もしGoogleがバイブコーディングでほぼ瞬時に物を作れて、Anthropicより安価な製品を生み出せるなら、多くの人々がそれらの企業から離れて単純にGoogleに移行するでしょう。
Googleにはすでに強力な配信エンジンがありますから、製品をユーザーの手に届けることはそれほど難しくないでしょう。ですから私はGoogleの今後について非常に強気に見ていますし、彼らが物事を成し遂げる能力を決して過小評価していません。彼らは以前にも多くの信じられないブレークスルーを開拓してきました。
バイブコーディングが実際にどのように実現されるのか見るのは本当に興味深いでしょう。なぜならイーロン・マスクも2025年末までにバイブコーディングされたゲームが登場すると言っていたからです。正直なところ、そのタイムラインについては確信が持てません。ティーザーなども見ていませんが、これが次の大きな分野になるかもしれないと思います。
もちろん、Gemini 3に関してまた別のツイートがありました。Gemini 2.5ではバイブコーディングはできない、他の方が優れているという内容でした。するとGoogle AI Studioの誰かが、すべては次のステップへの準備だと答えました。ですからGoogleユーザーの皆さん、心配しないでください。
プラットフォームには明らかにアップデートが来るでしょう。
Googleの量子コンピュータWillowの画期的成果
次に私たちが目にしたのはGoogleの量子コンピュータでした。これは信じられないものでした。先ほど言ったように、Googleはブレークスルーを続けており、強みから強みへと進んでいます。彼らは従来のスーパーコンピュータよりもはるかに高速に問題を解決できる新しい量子コンピュータを開発しました。
従来のコンピュータで10セプティリオン年かかる問題を、Willowはわずか5分で解決しました。Willowは従来のビットではなく量子ビット、つまりキュービットを使用しており、重ね合わせやエンタングルメントといった量子現象を利用して、特定のタスクにおいて従来のコンピュータよりも指数関数的に高速に情報を処理します。
以前のほとんどの量子チップとは異なり、Willowは実際にキュービットの数が増えるにつれてより正確になります。これはリアルタイムの量子エラー訂正のおかげで、この分野で長年の課題だったものです。Willowが重要な理由は、スケールアップしながらエラーを劇的に削減する最初のチップだからです。これは実用的な大規模量子コンピュータに向けた重要なマイルストーンを示しています。
Willowのブレークスルーは、量子コンピュータが最高の従来型コンピュータでさえ決してできないことをまもなく実行できるようになる可能性を示唆しています。これらの量子コンピューティングの進歩は、将来的にAI、創薬、暗号学、気候モデリングなどの分野に革命をもたらす可能性があります。
つまり、Willowは量子物理学の奇妙なルールを使って一部の問題をほぼ瞬時に解決する超強力なコンピュータと考えることができます。最大の通常のコンピュータでさえ宇宙の年齢よりも長い時間がかかる問題を解決できるのです。これが可能なのは、大きくなるにつれて自分自身のミスを修正できるからで、これは以前のどの量子チップもできなかったことです。
Gamma – プレゼンテーション作成の革命
もしまだ2025年に昔ながらのやり方でプレゼンテーションを作っているなら、Gammaについて話す必要があります。私は最近Gamma Agentを使っていますが、これは本当に違います。単にスライドを綺麗に見せるだけの別のAIツールではありません。実際に知的なのです。
どういう意味かというと、Gamma Agentに私のデッキ全体をファクトチェックするよう指示すると、自動的に引用とハイパーリンクが追加されます。競合他社のURLを入れると、調査を引き出してGoogleに触れることなくスライドを構築します。文字通り20枚のスライドのピッチデッキを2ページのエグゼクティブサマリーに要約できて、手動編集はゼロです。
そして最も驚くべき部分は、すでに5,000万人以上がGammaを使っているということです。世界で最も人気のあるAIプレゼンテーションアプリです。チームは毎日70万のプレゼンテーション、サイト、ドキュメントをGammaで作成しています。
ですから、デッキに組み込まれたウェブ調査が必要な場合でも、別の聴衆向けにプレゼンテーションを書き直したい場合でも、あるいは単に瞬時により経営者らしく聞こえるようにしたい場合でも、Gamma Agentは信頼できるチームメイトのように対応します。gamma.appにアクセスしてください。リンクは説明欄にあります。これがなぜスマートなチームの働き方を変えているのかをご覧ください。
Grok AGI論争と継続学習の breakthrough
ここからは少し推測が入りますが、事実に裏付けられています。これはGrok AGI論争で、イーロン・マスクがGrok 5がAGIを達成する確率は現在10%で上昇しているとツイートしています。
これは単なる推測に基づいているのではなく、ほとんどの人が注目しなかった分野で発表された画期的な論文に基づいています。イーロン・マスクは、Grok 5について話していたこのツイートに返信してツイートしました。このユーザーはGrok 5が継続学習を持つかどうか尋ねました。
イーロン・マスクは動的強化学習が重要だと言いました。なぜならGrok 5は賢い人間のようにほぼ即座に学習するからです。これが私の注目を引いたのは、わずか数日後にMetaの誰かがスパースメモリファインチューニングによる継続学習という論文を発表した投稿があったからです。すべての詳細には触れませんが、ここでの主な解決策は、彼らが大規模言語モデルの最大の問題の1つを解決したということです。その問題はメモリです。
それを解決したことで、今では人間のようなメモリを持つシステムが実質的に手に入ったということです。大規模言語モデルの最大の問題は、新しいことを学習させようとすると、古いパラメータの多くが上書きされてモデルが忘れてしまうことで、これがAGIへの最大の障害の1つだったからです。
ですから、これを非常に高い程度で解決する研究論文が登場したということは、以前の方法では71%だったのが、この方法では11%になったということです。これは、実際に学習し改善し進化するモデルを本当に手に入れ始められるということです。これはAGIへの主要なマイルストーンの1つになるでしょう。
だからこそ、イーロン・マスクのこのツイートは人々が思っている以上に重みがあると信じています。なぜなら、これはイーロンの無謀なタイムラインだけに基づいているのではなく、業界の一部が即座に実用化している研究論文のブレークスルーに基づいているからです。ですから、予想よりも早くAGIが実現する場合、これが理由かもしれません。
AGIについて疑問に思っているなら、サム・アルトマンが実際にAGIと用語について話していて、この用語はかなり混乱していると言っています。これは2日前だったと思います。
AGIという用語は非常に過負荷になっていると思います。ヤコブが言ったように、これは何年にもわたるプロセスになるでしょうし、私たちはその真っ只中にいます。しかし今日お見せしたものを提示したかった理由の1つは、2028年3月までに真の自動化されたAI研究者を持つことが私たちの意図であり目標であると言う方が、AGIの定義で全員を満足させようとするよりもはるかに有用だと思うからです。
Yann LeCunの批判的視点
AGIについて話すなら、もちろんYann LeCunについても触れなければなりません。Yann LeCunは非常に優秀な科学者であり、現在存在する最も優秀なAI科学者の1人です。彼は常に汎用知能やAGIに向かう際に異なる道を取ってきました。私は彼の視点が最も確かに魅力的だと思います。なぜなら、彼は誇大宣伝に従わず、異なる方法で考えるからです。それは本当に重要だと思います。
基本的に彼が言っているのは、みんなが何か見逃しているということです。私たちは並外れて大きな何かを見逃しているのです。彼が一貫して言ってきた重要なことの1つで、より明らかになってきていることは、これらのモデルが人間とは異なる速度で学習しているということです。人間は人間よりもはるかに少ない経験から学習します。モデルに投入しなければならない量よりもはるかに少ない経験からです。
これらのモデルは何兆もの何兆ものデータで訓練されていますが、人間は一般的に知的であり、人間のような形で一般的に知的になるためにそれほど多くを学ぶわけではありません。私たちは何百万もの何百万ものデータをモデルの喉に押し込んでいます。それでも人間が本当に得意な分野で著しく失敗しています。
私たちは何か大きなものを見逃しています。AIシステムが動画のような自然な高帯域幅の感覚データから学習する必要があります。テキストだけで訓練していては人間レベルの知能には決して到達しません。シリコンバレーのカルトにいる一部の人々から聞くかもしれないことにもかかわらずです。彼らは来年にはデータセンターに、データセンター内の国の天才たちがいると言うでしょう。
確かに、人々の日常生活で役立つ有用な成果物は得られるでしょうし、博士号の知能を持っているように感じるかもしれません。しかし、それは彼らが訓練されたものを反芻しているからであり、それらのシステムは私たちが期待するタイプの実際の知能を持つことはありません。
つまり、家猫は完全に驚くべき物理世界の理解を持っていますが、脳内にはわずか28億のニューロンしかありません。確かに彼らは物理世界の非常に良い理解を持っており、複雑な計画や複雑な行動ができます。そして私たちはそれに全く追いついていません。それが私が興味を持っているところです。どうやってそのギャップを埋めるのか? どうやってシステムに物理世界のモデルを学習させるのか? それには生成的ではない新しいアーキテクチャが必要になるでしょう。
ですから私は人々に、私は生成モデルには取り組んでいないと言っています。だから彼らはみんな私が狂っていると思っていますが、本当にこれを信じています。そしてあなたが言うように、私はゲームの先を行こうとしています。
Transformer批判と新しいアーキテクチャの必要性
少し話題が逸れますが、これは実際に意味があります。これは私が読んだ中で最もクレイジーな記事の1つで、今議論してきた点に直接結びついています。そしてYann LeCunが本質的に私たちは何かを見逃していると言ったことを覚えていますか。
この記事を見ると、Sakana AI CTOはTransformerにうんざりしていると言っています。TransformerはすべてのAIモデルを動かす技術です。なぜこれがそれほど重要なのでしょうか? Sakana AI CTOは非常に重要な人物です。2017年の画期的な論文「Attention is All You Need」の共著者であり、Transformerという名前を考案したのはLeon Jonesです。
ですから、この人物はこの技術の本当に基礎にいた人なのです。そして私たちは理解しなければなりません、彼らには一理あるということを。そして何年も前に指摘されたことの1つは、これはYann LeCunによるもので、私の最も視聴された動画の1つにあるのですが、Yan LeCunは基本的にこう言っています。
皆さん、私はもうLLMには取り組んでいません。なぜなら、すべての資金、すべてのリソース、すべての才能が今はLLMに向かっているからです。それが今注目されているところだからです。だから彼は、それが実際に次のブレークスルーに対して研究者を盲目にする可能性があると言っています。
なぜなら、もし全員が1本の巨大な木を見ていて、みんながその木を研究しようとしていて、枝の一部を切ろうとしていたり、その木からもっと木を植えようとしていたら、彼らは森の中にいるのです。AIはこの巨大な巨大な森なのです。だから森の他の場所を見て、他の木があるかどうか確認する必要があるかもしれません。
ここで分かるのは、この警告がAI史におけるJonesの役割を考えると特に重みがあるということです。彼がGoogleで開発を支援したTransformerアーキテクチャは、生成AI ブームの基盤となっています。これは狂気じみています。
基本的に彼はAI自体から類推を引き出しています。アルゴリズムが解決策を探す方法を支配する探索と活用のトレードオフです。システムが活用し過ぎて探索が少な過ぎると、優れた代替案を見逃しながら平凡な局所解を見つけてしまいます。そして彼は、私たちはほぼ確実に今AI業界でその状況にあると言っています。
彼は基本的にこう言っています。Transformerが登場すると、すべての以前の作業が突然無関係に見えました。すべての以前のアーキテクチャが無関係に見えました。Transformerのようなものが間近にあると知っていたら、それらの研究者はリカレントニューラルネットワークを改善しようとするのにどれだけの時間を費やしたと思いますか? そして彼は、私が心配しているのは今の状況で、1つのアーキテクチャだけに集中して、ただ順列を変えて、変更して、異なることを試しているが、ブレークスルーがすぐそこにあるかもしれないということです。もちろん少し危険かもしれません。
これは最も興味深い見解の1つだと思います。なぜなら非常に大胆だからです。業界全体が1つの方向を見ていて、彼は私たちは間違ったものを見ているかもしれないと言っています。
ARC AGIベンチマークの挑戦
そしてここにFrancois Cholletがいます。彼はARC AGIベンチマークの作成者で、このベンチマークはかなり難しく、LLM単体では、これはまさに先ほど議論したアーキテクチャですが、私たちが行く必要がある場所に実際に導いていないかもしれないと話しています。
LLM単体では間違いなく不可能だと言えます。LLMは基本的にプログラムを取得してエンコードする方法です。つまり、基本的には再利用可能なベクトルプログラムの束のリポジトリです。それらを取得する方法は人間のデータに対する勾配降下法によるものです。それはAGIではありません。AGIのコンポーネントである可能性はあります。記憶コンポーネント、知識とスキル表現コンポーネントのようなものになり得ると思います。
しかし、汎用知能の定義的特性は、スキルと知識をどれだけ効率的に獲得するかです。基本的に、経験から世界からどれだけ効率的に情報を抽出し、できるだけ一般化するこれらのプログラムに変えるかということです。それはLLMがやることではありません。
LLMの世界では、この役割を果たしているアルゴリズムは単なる勾配降下法であり、勾配降下法はスキル獲得において人間の知能よりも4桁、おそらく5桁も効率が悪いのです。ですからこれはあなたが探しているものではありません。
LLMは解決策の一部である可能性がありますが、単独では間違いなく解決策ではありません。
Alpha Arenaとモデルの取引能力
AIスペースでかなりバイラルになった別のものは、Alpha Arenaと呼ばれるものでした。非常に興味深く、実験はまだ進行中です。Alpha Arenaの目標は、ベンチマークをより現実世界に近いものにすることです。
基本的に彼らがやったことは、取引する能力でモデルの知能をテストすることでした。すべてのモデルが1万ドルの実際の資本を得ます。そして基本的に、完全に監査され誰でも検証できる分散型取引所で暗号通貨を取引する能力を持っています。なぜならブロックチェーン上に存在するからです。
AIモデルは公開で取引しており、モデルの残高がどこにあるのか、どこにいるのかを見ることができます。これは非常に興味深いベンチマークです。なぜなら、市場が変化するにつれてリアルタイムで変化するある種のベンチマークだからです。これは2025年11月3日まで実行されます。今から2、3日後だと思います。ですからモデルがどこに落ち着くかを見るのは確実に興味深いでしょう。
最も興味深いことの1つは、DeepSeekとQwen、中国のモデルが最も良い成績を収めているように見えることです。これは、DeepSeekがクオンツチームによって作られたからだと言う人もいます。それは基本的に彼らが数学と数字に本当に強いということを意味します。そしてここでもそれが当てはまるのかもしれません。
しかしもちろん、この取引戦略やこのモデルが実際に取引が得意かどうかを本当に判断するには、複数の異なるシナリオで何度も実行する必要があります。なぜなら、ここで見ているのはノイズのシナリオかもしれないからです。LLMのランダムな可能性がこの例で良い結果を生み出しただけか、悪い結果を生み出しただけかもしれません。
ですから、DeepSeekが投資が得意なのか、ChatGPTが悪いのかを本当に言うのは難しいです。これらのモデルが売買に効果的であると本当に言えるようになる前に、多くの時間が経過する必要があると思います。
AI音楽産業とOpenAIの著作権問題
AI反発/AI訴訟の分野でもかなり大きなニュースがありました。主要なAI音楽生成プラットフォームであるUdioは、大手レコードレーベル、特にUniversal Music Groupからの著作権法により、公開音楽生成を停止せざるを得なくなりました。この動きは、適切な許可なしにAIで著作権作品を使用することに対する法的課題がエスカレートしているAI音楽セクター全体での広範な閉鎖と制限を反映しています。
これは基本的に何百万もの人々の異なる曲で訓練されたプラットフォームで、今では基本的に、曲をダウンロードする機能を停止し、クリエイターと協力するようにプラットフォームを変更すると言いました。
基本的にアーティストから曲を作成し、アーティストのスタイルを参照できるようになります。その方法で、最も使用されたり、リミックスされたりしたアーティストが何らかの形で報酬を得ることになると思います。ですから、音楽業界がアーティストの権利を積極的に擁護し、ライセンス料、オプトインモデル、または無許可AI音楽の完全な禁止を求めているため、変化しています。
ですから、独立系AI音楽スタートアップが大手レーベルの支援なしに運営するのはかなり難しくなっています。そして興味深いでしょう。本当に興味深くなるでしょう。なぜなら、これは今後の物事の進み方の先例を設定する画期的な事例だからです。
音楽だけではありませんでした。OpenAIにも反発がありました。OpenAIはハリウッドでやらかしました。台無しにしたとは言いたくありませんが、それはちょっと言い過ぎですが、彼らはできるだけ早くバイラルになりたかっただけで、あまり気にしていなかったと思います。
Sora 2のリリースで彼らが基本的にやったことは、一部の権利者には彼らのキャラクターがSora 2に登場しないようにオプトアウトする必要があると伝え、一部の人にはオプトアウトする必要はないと伝えました。これがハリウッドの多くの異なる代理店で大混乱と怒りを生み出しました。
その多くは非常に怒っていました。なぜなら、同意なしに誰かの肖像を使用することは基本的に著作権侵害だからです。そしてある会社には「あなたをオプトアウトします」と伝え、もう一方には「自分でオプトアウトする必要があります」と伝えると、「おい、どうなってるんだ? なぜ彼らは優遇されているんだ?」となります。
全体が完全な、完全な悪いショーとは言いたくありませんが、法的な面でも、ロールアウトの面でも最高ではありませんでした。Sora 2は今では、リリース時にはリック・アンド・モーティやサウスパークのエピソード全体を文字通り生成できたので、はるかに制限的になっています。気まぐれにそれを生成できました。そしてこれらのクリップは完全にバイラルになっていました。
それらのケースでは深刻な深刻な著作権侵害だと言うのが公平だと思います。ですから、今では人々は、自分たちの立場はどこなのか疑問に思っています。今後どのように進んでいくのか? 実際にOpenAIと提携して技術を使用できる会社があるのか? テレビ番組がSoraをエンジンドライバーとして完全にAI生成されるようになるのか? 非常に興味深いですが、繰り返しますが、これは発展している状況です。
私の個人的な信念は、これらの会社が最終的にこれらのAIツールを使用することはほぼ避けられないということです。ですから、これらの生成ツールを使用する番組があっても驚きません。特にツールがAIだとは気づかないシナリオではそうです。
多くの低予算アニメーション番組ではありませんが、完璧なCGIシーンや完璧な照明を必要としないため、AI生成かどうかに気づかないアニメーションスタイルでは、それが当てはまると思います。ですから、それで逃げられる多くの使用例があります。
ロボティクスの進化と1x Neo
ロボティクスについて話すなら、もちろん1x Neoについて話さなければなりません。これは完全にバイラルになったロボット/AIコンパニオンです。私個人は、これはほとんどの人が信じているのとは多少異なると信じています。
ほとんどのヒューマノイドロボット会社は今、工場用のヒューマノイドロボットを作っています。ですから、例えばBMWの工場のようなロボットを作っているのです。それがFigureがやっていることです。彼らはロボットを作っています、テスラボットは人間の労働を自動化するために工場で働くロボットを作っています。
しかし1x Neoは、家の中にロボットを置いて、基本的に雑用をこなすようなソーシャル製品です。荷物を運ぶのを手伝ってくれます。ゴミを出すことができます。植物に水をやることができます。
基本的にメイドのようなものです。メイドのようなものか、さまざまなことを手伝ってくれる誰かのようなものです。彼らは本当に、これは単なるツールではなくAIコンパニオンだと強調しようとしています。
その種の関係は少し異なると思います。なぜなら、彼らはこれをソフトボディで設計したからです。基本的に広大な市場で使用できるように設計されています。つまり、このものを使用できる子供たちがいます。高齢者がいます。これを使用できる障害のある人々がいます。
個人的には、これが本当に人々を助ける多くの使用例があるので、素晴らしい素晴らしい製品だと思います。例えば、目の見えない人で、家の中を歩き回って「ああ、これはここにある、あれはそこにある」と教えてくれて、視覚能力を使えるAIロボットを持てると想像してください。または障害があると想像してください。棚の上から何かを取ることができます。
これは以前は本当に考えていなかった方法で多くの人々を助けることになると思います。ですから私にとって、新しいタイプのヒューマノイドを見るのは新鮮です。そして興味深いのは、多くの人々がこれが来るとは予想していなかったことです。
第一に、1x Neoが始まったとき、会社が基本的にセキュリティロボットであるロボットを作ったことは知っていましたが、今では設計を変更して、実際に家庭向けに作られたロボットに向かって進んでいます。
ですから、家庭用ヒューマノイドロボット、1x Neoは本当にここでゲームを変えようとしていると思います。信じられないことに、私は現実の友人の多くが実際にこれを注文しているのを見ました。AIスペースにあまり注目していない人々からソーシャルメディアで複数の注文を見ました。彼らはこれを注文しました。
ですから、彼らが持っている注文の量で溢れかえることになると思います。ですから、これが与えられている反応は非常に非常に驚くべきものだと言えます。
もちろん、唯一の問題は、1x Neoについて実際にTwitterで見つけたこのビデオをお見せしますが、一部の人々がシステムに問題を抱えている場所を示しています。なぜなら、現在見ているのは遠隔操作されたロボットだからです。
問題は、多くの人々がデモが完全に自律的だと思っていたことです。一部は完全に自律的ではありませんでした。そのため、人々はこのプロジェクト/ロボットが実際にどれほど良いのか推測しています。MKBHDのようなインフルエンサーは、人々が家で必要とする行動の多くが実際に遠隔操作される必要があるため、少し懐疑的だと言っています。これは基本的にどこかのオフィスの誰かがロボットを仮想的に制御することを意味し、それらのシナリオではあまりプライバシーがないことを意味します。
ですから、そこには少し懸念があります。彼らはすべてのプライバシーの懸念やそのようなことをすべて解決しましたが、つまり、人々は技術デモに対してより懐疑的です。なぜなら、毎年クレイジーな技術デモがあります。みんな狂ったようになって、6か月後にはあまりうまく機能しない肥大化したソフトウェアがあり、大量の返金が来るからです。
ですから、彼らが約束を実現できるかどうかを見るのは興味深いでしょう。私個人は実現できると思います。なぜなら、ロボティクスは比較的速く進んでいて、多くの人々がこれがうまくいくことを望んでいると信じているからです。なぜなら、もしうまくいけば、多くの人々の生活が良くなるからです。
そして私がロボティクスが驚くほど速く進んでいると言ったことを覚えていますか。これを見てください。
Beijing Academy of Artificial Intelligenceから出てきたものがあり、これはクレイジーです。車を引っ張ることができるロボットがあります。彼らは強化学習を通じてこれを行ったと推測しています。ロボットをどのように訓練したのかは完全には分かりませんが、ロボットは調整して動いてこの車を引きずることができました。
私は言葉を失う寸前です。なぜなら、これを予想していなかったからです。Unitree G1ができることを見るたびに、ますます言葉を失っています。なぜなら、車を引いているロボットの前を歩いたら、パニックにはならないと思いますが、二度見すると思います。今夢を見ているのかと思うでしょう。なぜなら、このビデオは最初AI生成だと思っただろうからです。
しかし、研究者や大学が本当に詳細に入り込んで実験し、これらのものを限界まで押し上げることができる手頃な価格のヒューマノイドロボットがあるとき、ロボットがどれだけ速く動けるかを示しています。ですから、これらの種類のセクターに注がれている焦点、時間、努力、資金の量を考えると、10年後にどこにいるのかを考えてください。
つまり、未来は明るく見えます。
OpenAIの新規株式公開計画
非常に興味深く、非常に物議を醸しているのはOpenAIの新規株式公開です。OpenAIは新規株式公開の準備を積極的に進めており、会社を最大1兆ドルで評価する可能性があり、史上最大のIPOの1つになる可能性があります。
OpenAIは早ければ2026年後半に証券規制当局に申請することを検討しており、内部目標の一部は2027年の上場を示唆しています。これらの計画と詳細は予備的なままであり、会社の成長と市場状況に基づいて変更される可能性がありますが、OpenAIは企業再編を行い、OpenAI非営利財団を維持しながら公益法人に移行しました。
これは非常に興味深いです。なぜなら、これは非常に物議を醸しているからです。多くの人々が「あなたたちはどうやって慈善団体を始めて、今は公益法人なんですか? それは意味がありません」と言っています。つまり、すべての構造には触れませんが、つまり、OpenAIが使命を前進させ続けるために必要な資金を現実的に得るために会社を公開する必要があるのは理解できます。
民間資本は最終的に枯渇すると思います。彼らは何兆ドルも調達することについて話しています。そして単なる民間投資だけでそれをどうやって行うつもりなのか分かりません。ですから、ある意味理にかなっていると思います。多くの人々がサム・アルトマンは株式を持っていないと言っているがなんたらかんたらと言うことは知っています。
つまり、この状況がどのように展開するかを見るのは楽しみです。なぜなら、これはイーロン・マスクがOpenAIを訴えてきた理由の1つだからです。なぜなら、彼は「みんな、私は会社を非営利として始めてそこに維持するためにこのお金をあげたのに、今やあなたたちは完全に使命を裏切っている」と言っているからです。ですから、それがどこに行くのかを見るのは完全に興味深いでしょう。
アイルランドのベーシックインカム実験
これについてはかなり長い間話していませんが、アイルランドはアーティスト向けに月1,500ドルのベーシックインカムを恒久化する計画です。これは大きなニュースです。なぜなら、ほとんどの人々は経済が変化していることに気づいていないからです。複数の解雇があります。そして言いたくありませんが、個人的にこれらの解雇の多くはAI主導だと信じています。
そして、経済の中で毎年進むにつれて、より少ない従業員で会社を持つことが容易になると思います。AI能力が向上するにつれて、1人がより多くを成し遂げる能力が向上します。そしてそれにより、第4または第5次の結果として解雇が来ています。
アイルランドは基本的に、2,000人のアーティストに週370ドルを提供し、経済的安定を目指し、創造的な仕事をサポートすることを言っています。政府の報告書は、支払いが経済的ストレスを軽減し、メンタルヘルスを改善し、参加者の専門的成長を促進することを発見しました。これは2026年予算の一部です。
試験が成功すれば、2026年に恒久的な国家プログラムになると言っています。ではなぜこれが大きなニュースなのでしょうか? 将来、経済が完全に変わり、お金はそれほど意味を持たなくなるかもしれないことが分かっています。
しかし、これらの移行期間中に、政府が特定の政策やプログラムをどのように採用するかを見るのは興味深いでしょう。そしてユニバーサルベーシックインカムは、正直な意見として必要となる鍵の1つだと信じています。
多くの仕事はないでしょうし、人々が仕事を見つけることができないというニュース記事や記事を見続けています。それがどこでもだと言っているわけではありません。すべてがAIのせいだと言っているわけではありませんが、転換点があると信じていますし、快適な状況に早めに入りたいと思います。ですから、今からそれを行っている政府を称賛します。なぜなら比較的早いからです。
彼らはこれが本当に彼らに影響を与えていることに気づいています。これらのAIツールはかなりかなり得意です。そしてクレイジーなのは、AIツールが減速すると思うかもしれませんが、いいえ、Googleは実際にこのデザインツールをリリースしました。これはクールなデザインツールです。
今このビデオをお見せします。これはPomelliと呼ばれています。これはGoogle LabsとDeepMindによるAI搭載プラットフォームで、中小企業が特にソーシャルメディア向けにプロフェッショナルなオンブランドマーケティングキャンペーンを簡単に作成できるよう支援します。
3つの主な方法で機能します。あなたがすることは、ウェブサイトに入力して、基本的にビジネスDNAを取得することです。基本的に色、フォント、スタイルを取得でき、カスタムキャンペーン、アイデアを生成し、必要に応じて独自のテキストを入力でき、編集できるスタイルのブランドビジュアルを作成します。
生成画像では1つの画像があってテキストを編集できず、それを編集できないのとは異なり、これらでは実際にテキストを編集できます。ですから、これはクレイジーです。なぜなら、先ほど言ったように、何人のグラフィックデザイナーがこれをしていたでしょうか? 誰かのウェブサイトを取得してすべてのものを取得する小規模な代理店がいくつありますか? このGoogleがリリースしたツールのために廃業することになる企業はいくつありますか?
一方では、中小企業が実際に行っていることの質を向上させるのに役立つので、かなり良いと思います。しかし同時に、この仕事をする人々が今はこれのために解雇されることになると思います。そしてそれは不幸な真実です。
つまり、悪く聞こえることは分かっていますが、それが不幸な真実です。これらのモデルの能力が向上するにつれて、残念ながら、この種の仕事ができる人々への需要が少なくなります。しかし、もちろん大手企業のトップエンドでは、彼らは人間を雇い続けるだろうと思います。なぜなら、大きなブランドには多くのことが関わっていて、本当に失敗する余裕がないと思うからです。
MetaのAI部門レイオフ
さらに、Metaのレイオフについて話すことができます。Metaは実際に肥大化したAI部門から600人の従業員を解雇しました。Wangの指導力を固めるためです。Metaは基本的にAIの取り組みでより焦点を絞ろうとしているため、人々を解雇することを決定しました。人を雇うことに多くのお金を使い過ぎたと思います。確か何十億も何十億ドルも使ったと思います。
つまり、彼らは一部の人々に10年間で10億ドルを提供していました。解雇はリーダーシップを統合し、Llama 4への生ぬるい反応に対する狂った不満の後、WangにMetaのAI方向に対するより厳格な制御を与えることを意図しているため、かなりクレイジーです。
影響を受けた従業員は16週間の退職金に加えて勤続年数1年ごとに2週間を受け取ります。そしてMetaは現在、超知能ラボに3,000人未満の従業員がいます。そしてAIインフラへの投資を続けており、ルイジアナ州のHyperionデータセンターに資金を提供するためのBlue Hour Capitalとの270億ドルのパートナーシップを含んでいます。これは世界最大の1つです。
ですから、彼らは支出を続け、支出を続け、支出を続けており、2026年にさらに成長すると予想されています。ですから、彼らが何とかまとめて良いモデルを出すことができることを本当に願っています。なぜなら、Metaには良く見えないからです。彼らのVibesアプリは良く見えません。
彼らのモデルは良く見えませんでしたし、彼らは何十億ドルも使っていて、今のところ良いAI製品は、正直言ってかなり良いと思うこれらのAIグラスだけのようです。そして、MetaはおそらくハードウェアにAll inすべきだと思います。
Microsoft Copilotの大幅アップデート
Co-pilotも登場しました。Microsoftは2025年にCo-pilotに12の重要な機能を含む主要なアップデートを展開しました。心配しないでください、それらすべてについて話すつもりはありませんが、要するに、Moはこの新しい愛らしいキャラクターで、単にチャットして会話するチャットボットではなく、コンパニオンとして機能しています。これは人ではありませんが、ClippyのようなAIシステムのようなものです。
そしてAIとインタラクトする新しい方法です。なぜなら、私たちがAIとインタラクトする方法はほとんどの方法でかなり基本的だからです。そしてそれはさまざまな異なることができます。EdgeにはCo-pilot機能さえあり、ブラウザを音声駆動のAIアシスタントに変えることができます。
正直なところ、私はこれについて動画を作りました。おそらくリンクします。なぜなら、Co-pilotについて話すと、1時間の動画になってしまうからです。そして動画を長くし過ぎたくありませんが、Mustafa Suleymanが言っていることを見てください。この人は現在ラボを率いている人です。
そして彼は基本的に、すぐに人々があなたとあなたのCo-pilotを面接することになるだろうと言っています。ですから、クレイジーになるでしょう。それは自然に同僚のようなものに進化すると思います。なぜなら、あなたのギャップを埋められるようにしたいからです。あなたは特定の強みと弱みを持っていると思いますよね。
私たちの中には分析的な人もいれば、創造的な人もいれば、より構造化された人もいます。私たち一人一人を、強みと弱みを持った完璧な錠前に合うユニークな鍵のようなものと考えることができます。
そして、各Co-pilotはあなたのユニークなスキルの星座の溝に適応すると思います。それがあなたに合うということは、あなたとあなたのCo-pilotがペアになるようなものだということです。あなたたちはパワーハウスになるでしょう。つまり、誰が知っていますか? いつかあなたたちは一緒に就職面接に行くことさえあるかもしれません。なぜなら、それは私と私のCo-pilotを雇っているようなものになるからです。私たちはペアです。それはあなたの共同創業者かもしれません。
まあ、私はいつでも人々が私たちの新しい会社を始めるのは自分とAIだと宣言することを期待しています。
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