本動画は、著名なテクノロジー投資家ギャビン・ベイカー氏との対話を通じて、AI業界の最新動向と投資機会を包括的に解説するものである。NvidiaとGoogleのTPU競争、Blackwellチップの遅延とその影響、データセンターにおける電力と冷却の制約、そして驚くべき宇宙データセンター構想まで、AI インフラストラクチャの全体像が語られる。また、スケーリング則の継続性、推論モデルの革命的インパクト、主要AI研究所間の競争力学、そしてSaaS企業がAI時代に直面する実存的危機についても詳細に論じられている。ベイカー氏の深い洞察は、技術進化の最前線で何が起きているのか、そしてそれが投資家や企業にとって何を意味するのかを明確に示している。
AI投資の最前線
私がギャビン・ベイカーに初めて会ったときのことは決して忘れません。それはポッドキャストの初期の頃で、彼は私が専門外の市場について話した最初の人の一人でした。当時私の専門は量子投資だったのですが、彼がテクノロジーへの投資で築いてきた信じられないほど情熱的な経験について話をしました。
彼の市場への興味、世界への好奇心は、私が出会った投資家の中でも最も感染力があるものだと思います。彼は今日のテクノロジーの世界で何が起きているかについて百科事典的な知識を持っています。そして幸運なことに、あの最初の出会い以来、1、2年ごとに彼をこのポッドキャストにお迎えする機会に恵まれてきました。
今回の最新の対話では、ギャビンが興味を持つあらゆることについて話しました。Nvidia、GoogleとそのTPU、変化するAIの状況、AI企業を取り巻く数学やビジネスモデルの変化について語り合いました。これは本質的に生死を分ける決断であり、Microsoft以外の事実上すべての企業がこれに失敗しています。
私たちは宇宙にデータセンターを置くという狂気じみたアイデアについてさえ議論しました。彼はいつもの情熱と論理でこう伝えてくれます。「あらゆる観点から、第一原理から考えると、宇宙のデータセンターは地球上のデータセンターよりも優れています」と。
ギャビンは私が知る中で最も情熱的な思想家であり投資家の一人なので、これらの対話は常に私のお気に入りの中でも特に上位に入ります。ギャビン・ベイカーとの一連の対話の最新版を楽しんでいただければ幸いです。
情報収集のプロセス
あなたがこのAIの世界で新しく出てくるものを、細かいプロセスレベルでどのように処理しているのか話したいんです。なぜなら、これは本当に絶え間なく起きているからです。私はこれに非常に興味があるのですが、追いつくのがとても難しいと感じています。いくつかのブログを読んだり、友人に電話したりしていますが、例えばGemini 3を最近の例として取り上げてみましょう。
それが出てきたとき、文字通りあなたのオフィスに入り込むような感じで教えてください。何をしているんですか? あなたとチームは、こういった更新がこれほど頻繁に起きる中で、どのように処理しているんですか?
まず第一に、自分で使ってみる必要があると思います。そして私が驚くのは、多くの有名で尊敬される投資家たちが、AIについて本当に決定的な結論に達していることです。でも実際は無料版に基づいているんです。無料版というのは、10歳の子供を相手にしているようなもので、その10歳の子の能力を基に、大人としての能力について結論を出しているようなものです。
お金を払えばいいだけなんです。実際、最高ティアにお金を払う必要があると思います。Gemini UltraでもSuper Grokでも何でもいいですが、月200ドルのティアにお金を払う必要があります。それらは完全に成長した30歳、35歳の大人のようなものです。8歳や10歳の子供から35歳の大人に外挿するのは本当に難しいのに、多くの人がそれをやっているんです。
もう一つは、OpenAIに関する内部記事があって、そこではOpenAIは大いにTwitterのバイブス(雰囲気)で動いていると言われていました。私はAIはX上で起きていると思います。本当に記憶に残る瞬間がいくつかありました。例えば、MetaのPyTorchチームとGoogleのJaxチームの間でX上で大きな戦いがあって、各研究所のリーダーたちが公に介入して、「私の研究所の誰も他の研究所について悪いことを言うことは許されない。私は彼らを尊重する。これで終わりだ」と言わなければなりませんでした。
各企業はお互いの投稿にコメントしています。研究論文が公開されます。地球上にはこれを本当に理解し、最先端にいる人が500人から1,000人いるとして、そのかなりの数が中国に住んでいます。私はそういった人々を注意深くフォローする必要があると思います。私にとって、AIのすべてはそういった人々の下流にあるのです。
アンドレ・カーパシーが書くものは何でも、3回読まなければなりません。彼は素晴らしいですね。
それから、重要な4つの研究所、つまりOpenAI、Gemini、Anthropic、そしてXAI——これらが明らかに主要な4つの研究所なのですが、これらの研究所から誰かがポッドキャストに出演するときはいつでも、聞くことが本当に重要だと思います。
そして私にとって、AIの最良の使用例の一つは、これらすべてに追いつくことです。ポッドキャストを聞いて、興味深いと思った部分があれば、それについてAIと話すんです。できるだけ摩擦を少なくすることが本当に重要だと思います。私はこれを持ち歩いています。このボタンを押すだけでGrokが立ち上がりますし、これもあります。
それに触れないでください。それだけで立ち上がるんです。パトリック・オショーネシーについてどう思いますか?
パトリック・オショーネシーは、投資における私のお気に入りの声の一人です。彼のInvest Like the Bestポッドキャストは最高です。ビル・ガーリーのような人々と深い対話をしています。
ガーリーですよね? こんなものを持っているなんて信じられますか?
私たちがこれを持っているなんて。X上で誰かが言っていましたが、私たちはこれらの岩に狂った呪文を吹き込んで、今では携帯電話で空中から超知的な精霊を召喚できるんです。クレイジーですよ。
Gemini 3とスケーリング則
Gemini 3のようなものが出てきたとき、公の解釈は「ああ、これは興味深い。スケーリング則と事前学習について何かを語っているようだ」というものでした。一般的なフロンティアモデルの進歩状況について、あなたの枠組みはどのようなものですか? 最も注意深く見ているのは何ですか?
Gemini 3は非常に重要だったと思います。なぜなら、事前学習のスケーリング則が健在であることを示したからです。彼らは明確にそう述べており、これは重要です。なぜなら、地球上の誰も、事前学習のスケーリング則がなぜ、どのように機能するのかを知らないからです。実際にはそれは法則ではありません。経験的観察なのです。そしてそれは極めて正確に測定され、長い間保たれてきた経験的観察です。
しかし、事前学習のスケーリング則についての私たちの理解は——これは研究者の20%にとっては少し論争的かもしれませんが、それ以上ではありません——古代イギリス人の太陽への理解や古代エジプト人の太陽への理解のようなものです。彼らは太陽を非常に正確に測定できたので、ピラミッドの東西軸は春分と秋分に完璧に整列していますし、ストーンヘンジの東西軸も同様です。完璧な測定です。
でも彼らは軌道力学を理解していませんでした。太陽がなぜ、どのようにして東から昇り西に沈み、地平線を横切って移動するのか、まったく分かっていなかったのです。
宇宙人のせいです。
神が戦車に乗っているとか。だから、その確認を得るたびに本当に重要なのです。
Gemini 3はその点で非常に重要でした。しかし、事前学習のスケーリング則に基づいて、より広範な投資コミュニティやジェネラリストのコミュニティで大きな誤解があったと思います。実際には2024年と2025年には進歩がないはずだったのです。
その理由は、XAIが20万個のHopperを一貫性を持たせる方法を見つけた後、次世代のチップを待たなければならなかったからです。20万個以上のHopperを一貫性を持たせることは本当にできないからです。一貫性とは、各GPUが他のすべてのGPUが何を考えているかを知っているということです。彼らは一種のメモリを共有しています。接続されているのです。スケールアップネットワークとスケールアウトで、事前学習プロセス中は一貫性を持っている必要があります。
GoogleのTPU vs NvidiaのGPU
Gemini 3について多くの誤解があると思いますが、これは本当に重要です。AIのすべてにはGoogleとNvidiaの間の戦いがあります。GoogleにはTPUがあり、NvidiaにはGPUがあります。GoogleはTPUだけを持っていて、ネットワーキング用に他の多くのチップを使用しています。Nvidiaは完全なスタックを持っています。
Blackwellは遅延しました。Blackwellは Nvidiaの次世代チップで、その最初の反復がBlackwell 200でした。多くの異なるSKUがキャンセルされました。その理由は、これがテクノロジーにおいてこれまで経験した中で最も複雑な製品移行だったからです。
HopperからBlackwellへの移行では、まず空冷から液冷に変わります。ラックの重量は概算で1,000ポンドから3,000ポンドになります。概算で30キロワット——これは30のアメリカの家庭分——から130キロワット——これは130のアメリカの家庭分——になります。
私はこう例えます。新しいiPhoneを手に入れるために、家のすべてのコンセントを220ボルトに変更し、Teslaのパワーウォールを設置し、発電機を設置し、ソーラーパネルを設置しなければならないと想像してください。それが電力です。家全体の加湿システムを設置し、床が支えられないので床を補強する必要があります。これは巨大な製品移行でした。
そしてラックがあまりにも密集していたため、熱を逃がすのが本当に難しかったのです。Blackwellは過去3、4ヶ月の間にようやく展開され、大規模な展開が始まったばかりです。推論が登場しなければ、2024年半ばから本質的にGemini 3まで、AIの進歩はなかったでしょう。
何もなかったはずです。すべてが停滞していたでしょう。それが市場にとって何を意味したか想像できますか。確実に私たちは非常に異なる環境に住んでいたでしょう。推論は一種のこの18ヶ月のギャップを埋めました。推論はある種AIを救いました。なぜなら、Blackwellや次世代のTPU——これらは事前学習のスケーリング則が継続するために必要だったもの——なしでAIが進歩できるようにしたからです。
推論とスケーリング則
私たちがこれだけの進歩を遂げた理由——ARC AGIのスライドを見せることができるかもしれませんが、4年間で0から0から8%の知能に行き、そしてOpenAIから最初の推論モデルが出たときに3ヶ月で8%から95%に行きました——は、事後学習の2つの新しいスケーリング則を持っているからです。これは検証済み報酬を用いた強化学習です。
検証済みというのはAIにおいて非常に重要な概念です。カーパシーの素晴らしい言葉の一つに、ソフトウェアでは指定できるものは何でも自動化できるというものがあります。AIでは、検証できるものは何でも自動化できます。これは非常に重要な概念であり、重要な区別だと思います。
そしてテストタイム計算です。そして、私たちが得たすべての進歩——2024年10月から今日まで、私たちは膨大な進歩を遂げました——は、これら2つの新しいスケーリング則に完全に基づいていました。
Gemini 3は、Hopperが出て以来、事前学習のスケーリング則の最初のテストと言えるものでした。そしてそれは保たれました。これは素晴らしいことです。なぜなら、これらすべてのスケーリング則は乗法的だからです。
ですから今、私たちはこれら2つの新しい検証済み報酬を用いた強化学習とテストタイム計算を、はるかに優れたベースモデルに適用することになります。GoogleはTPU v6を2024年に、TPU v7を2025年に発表しました。半導体の時間では、ほとんど想像してみてください。Hopperは第二次世界大戦時代の飛行機のようなものです。
そしてそれは第二次世界大戦時代の飛行機の中で圧倒的に最高でした。マーリンエンジンを搭載したP-51ムスタングです。そして半導体時間で2年後、それはF4ファントムのようなものです。
Blackwellは非常に複雑な製品で、立ち上げが非常に困難だったため、Googleは2024年と2025年時代のTPUでGemini 3を訓練していました。それらはF4ファントムのようなものです。Blackwellは、F-35のようなものです。
稼働させるのに本当に長い時間がかかりました。ですから、Googleは事前学習の観点から、今のところ確実に一時的な優位性を持っていると思います。彼らがトークンの最低コスト生産者であったことも重要だと思います。
トークンコストと経済的影響
これは本当に重要です。なぜなら、AIは私のテクノロジー投資家としてのキャリアの中で、最低コスト生産者であることが重要になった初めてのケースだからです。Appleは携帯電話の最低コスト生産者だから何兆ドルもの価値があるわけではありません。Microsoftはソフトウェアの最低コスト生産者だから何兆ドルもの価値があるわけではありません。NvidiaはAIアクセラレータの最低コスト生産者だから何兆ドルもの価値があるわけではありません。これまで重要になったことはありません。
これは本当に重要です。なぜなら、Googleが最低コスト生産者として行ってきたことは、私が言うには、AIエコシステムから経済的酸素を吸い取っているようなものだからです。これは彼らにとって、そして最低コスト生産者である誰にとっても、極めて合理的な戦略です。競合他社にとって人生を本当に困難にしましょうと。
では今何が起こるのか。これはかなり深遠な意味を持つと思います。一つは、2026年初頭にBlackwellで訓練された最初のモデルを目にすることになります。最初のBlackwellモデルはXAIから出ると思います。その理由は、ジェンセンの言葉によれば、イーロンほど速くデータセンターを構築する人は誰もいないからです。
ジェンセンはこれを公に記録で述べています。Blackwellを手に入れても、Hopperのレベルでパフォーマンスを発揮させるには6から9ヶ月かかります。なぜなら、Hopperはついに調整されているからです。誰もがそれを使う方法を知っています。ソフトウェアはそれに対して完璧です。エンジニアはすべての癖を知っています。誰もがこの時点でHopperデータセンターをどのように設計するかを知っています。
ちなみに、Hopperが登場したとき、前世代のAmperを本当に上回るのに6から12ヶ月かかりました。ですから、もしあなたがジェンセンやNvidiaであれば、できるだけ多くのGPUを一つのデータセンターに、一貫性のあるクラスタとしてできるだけ速く展開して、バグを解決する必要があります。
XAIが実質的にNvidiaのためにこれを行っているのは、彼らが最も速くデータセンターを構築するからです。彼らはBlackwellを最も速くスケール展開できます。そしてNvidiaと協力して他のすべての人のためにバグを解決するのを手伝うことができます。
ですから、彼らが最も速いので、最初のBlackwellモデルを持つことになります。事前学習のスケーリング則が健在であることが分かっており、これはBlackwellモデルが素晴らしいものになることを意味します。
BlackwellはF-35対F4ファントムではありませんが、私の観点からすると、より優れたチップです。F-35対ラファールのようなものかもしれません。そして今、事前学習が保たれていることが分かっているので、これらのBlackwellモデルが本当に良いものになることが分かっています。
そして生の仕様に基づくと、おそらくより優れているはずです。そして、さらに重要なことが起こります。
GB200は本当に本当にコインを得るのが難しかったです。GB300は素晴らしいチップです。それはあらゆる点でこれらのGB200ラックとドロップイン互換性があります。GB200を交換するつもりはありません。新しいパワーウォールは必要ありません。
それらを扱えるデータセンターなら、GB300を挿入できます。そして今、誰もがそれらのラックを作るのが得意で、熱を逃がす方法を知っています。冷却する方法を知っています。GB300を入れて、そしてGB300を使う企業は、トークンの最低コスト生産者になるでしょう。
特に垂直統合している場合は。トークンを作るために他の誰かにマージンを払っているなら、おそらくそうはならないでしょう。これはかなり深遠な意味を持つと思います。なぜなら、Googleの戦略的計算を変える必要があると思うからです。
決定的なコスト優位性を持っていて、あなたがGoogleで検索や他のビジネスを持っているなら、なぜAIをマイナス30%のマージンで運営しないのでしょうか? それは圧倒的に合理的な決定です。
環境から経済的酸素を奪います。最終的には資金調達が必要な競合他社——あなたとは違って——が必要な資本を調達するのを難しくします。そしてその先に、おそらく極めて支配的なシェアポジションを持つことになります。
しかし、Googleがもはや最低コスト生産者でなくなれば、これらすべての計算は変わります。私はそうなると思います。Blackwellは今訓練に使用されています。そしてそのモデルが訓練されたら、Blackwellクラスタを推論に移行し始めます。そうすれば、これらすべてのコスト計算とこれらのダイナミクスが変わります。
プレイヤー間の戦略的駆け引き
これは非常に興味深いと思います。プレイヤー間の戦略的および経済的計算のようなものです。こんなものを見たことがありません。誰もが盤上での自分の位置、賞品が何か、相手がどんなプレイを実行しているかを理解しています。これを見るのは本当に興味深いです。
ですから、Googleがより高コストの生産者としてそのマイナス30%マージンを運営するのが本当に苦痛になるため、行動を変えれば、それが株価に影響を与え始めるかもしれないと思います。
AIの経済にとってかなり深遠な意味があります。そしてReubenが出れば、TPUに対してギャップが大幅に拡大することが分かります。TPUと他のすべてのASICに対して。Trainium 3はおそらくかなり良いでしょう。Trainium 4は良いでしょう。
なぜそうなのでしょうか? なぜTPU v8、v9がまったく同じくらい良くないのでしょうか?
いくつかの理由があります。一つは、何らかの理由でGoogleがより保守的な設計決定を下したことです。その一因は、Googleは概算で——TPUには半導体設計のフロントエンドとバックエンドがあり、そして台湾セミとの取引があります。ASICは多くの方法で作ることができます。
Googleがやっていることは、主にTPUのフロントエンドを行い、そしてBroadcomがバックエンドを行い、台湾セミのすべてを管理することです。粗い例えですが、フロントエンドは家の建築家のようなものです。彼らが家を設計します。バックエンドは家を建てる人で、台湾セミの管理はその家をPulteやDr. Hortonのように量産することのようなものです。
そしてこれら後者の2つの部分をするために、Broadcomは50から55%の粗利益を得ています。TPUでどれくらいかは分かりません。2027年のTPUの推定は、どこかで約300億ドルかもしれません。誰にも分かりませんが、私は300億ドルが合理的な推定だと思います。50から55%の粗利益なので、GoogleはBroadcomに150億ドルを払っています。
これは多額のお金です。ある時点で、半導体プログラムを完全に社内に持ち込むことが理にかなってきます。言い換えれば、Appleは自社のチップのASICパートナーを持っていません。彼らはフロントエンドを自分で行い、バックエンドを行い、台湾セミを管理します。その理由は、その50%のマージンを払いたくないからです。
ある時点で、それは経済的に合理的になります。Googleが300億支払っているなら、150億を払っていることになります。Googleは、Broadcomセミで働くすべての人のところに行って、報酬を2倍にして、さらに50億稼ぐことができます。
2028年には500億としましょう。今度は250億です。報酬を3倍にできます。ちなみに、全員は必要ありません。そして競争上の懸念からそうするつもりはないでしょう。
しかしTPU v8とv9では、これらすべてが影響を及ぼし始めています。なぜなら、GoogleはMediaTekを導入しているからです。これはおそらくBroadcomに警告を送る最初の方法です。私たちはあなたに払っているこのすべてのお金について本当に満足していませんと。
しかし彼らはMediaTekを導入しました。台湾のASIC企業ははるかに低い粗利益を持っているので、これは一種の弓に対する最初の一撃です。そして人々が言うこれらすべてのことがあります。「でもBroadcomは最高のSerDesを持っている」と。SerDesは極めて基礎的な技術です。なぜなら、それはチップが相互に通信する方法だからです。シリアライズとデシリアライズが必要です。
しかし、世界には他にも優れたSerDesプロバイダーがいます。本当に優れたSerDesは、ある時点で価値があるかもしれませんが、おそらく年間100億から150億ドルの価値があるでしょうが、おそらく年間250億ドルの価値はありません。
その摩擦のため、そしてGoogle側での保守的な設計選択のため——そしておそらく彼らがそれらの保守的な設計選択をした理由は、二股供給に行くつもりだったからです——TPUは減速しています。
GPUは加速していると言えます。これが最初の——Nvidiaのリサとジェンセンの、「独自のASICを作るつもりだ」と言っているすべての人への競争的対応の最初のものです。「やあ、私たちは加速するつもりだ。年に1つGPUを作るつもりで、あなたたちは私たちに追いつけない」というものです。
そしてみんなが学んでいることは、「ああすごい、自分のアクセラレータを作ったのね。ASICとして持っているなんて、すごい。NICは何になる? CPUは何? スケールアップスイッチは何? スケールアッププロトコルは? スケールアウトスイッチは? どんな光学系を使うつもり? これをすべて一緒に機能させるソフトウェアは何?」となることです。
そうすると、「ああ、この小さなチップを作った。そして、認められているかどうかは分かりませんが、GPUメーカーは顧客がASICを作って彼らと競争しようとするのを好まないでしょう。そして『おっと、何をしたんだろう? これは簡単だと思っていた』となります」
優れたチップを作るには少なくとも3世代かかります。TPU V1は、彼らが作ったことは成果でした。しかしTPU V3やV4になるまで、TPUは本当に多少なりとも競争力を持ち始めませんでした。
それは単に古典的な実行による学習のようなものですか?
100%そうです。そして、私の観点からすると、どの半導体企業でも最高のASICチームは、実際にはAmazonのASICチームです。彼らは最初にGraviton CPUを作りました。このNitroがあります。最初に、Supernicと呼ばれるものです。彼らは非常に革新的で、本当に賢かったです。
TrainiumとInferentia 1は、おそらくTPU V1より少し良いくらいですが、ほんの少しです。Trainium 2で少し良くなります。Trainium 3は、私が思うに初めて「オーケー」という感じです。そしてTrainium 4はおそらく良いでしょう。
TPUとTrainium以外のASICがたくさんあるとは驚くでしょう。ちなみに、TrainiumとTPUは両方とも、いずれは顧客所有のツーリングで動作するでしょう。いつそれが起こるかは議論できますが、私が説明した成功の経済性は、それを不可避にします。企業が何と言おうと、経済性と第一原理からの推論がそれを絶対的に不可避にします。
グローバルな人類への恩恵
これらすべてを完全にズームアウトして考えると、時々、これらの詳細が信じられないほど興味深いことを忘れてしまいます。これはこれまでで最も壮大なゲームです。
まさにそうです。クレイジーです。
本当にクレイジーで、フォローするのがとても楽しいです。時々、ズームアウトして「だから何?」と言うことを忘れてしまいます。Reubenから3世代先まで投影すると、このクレイジーな開発のグローバルな人類への配当は何でしょうか? 事前学習のスケーリングモデルでロスを下げ続けていますが、誰が気にするんでしょう?
私にとって個人的には、答えに感動しないようなことをこれに尋ねてからしばらく経ちます。このクレイジーなインフラ戦争が私たちに解放させる次のいくつかのことは何でしょうか、彼らが非常に成功しているので?
イベントパスを仮定すると、Blackwellモデルは素晴らしいものになると思います。GB300とおそらくMI355よりもMI450によって可能になったトークンあたりのコストの劇的な削減により、これらのモデルははるかに長く考えることが許されるでしょう。つまり、新しいことができるようになるということです。
Gemini 3が私のためにレストランの予約をしてくれたのには非常に感動しました。何かを私のためにしてくれたのは初めてです。何かを調べて教えてくれること以外では。
でもレストランの予約ができるなら、ホテルの予約や飛行機の予約ができるところまでそう遠くはありませんし、Uberを注文してくれることも。そして突然、アシスタントができます。
誰もがそれについて話しますが、想像できますよね、それが電話にあるのです。これはかなり近い将来だと思いますが、非常に技術的に前進している大企業では、カスタマーサポートの50%以上がすでにAIによって行われています。それは4,000億ドルの産業です。
AIが得意なのは説得です。それは営業とカスタマーサポートです。企業の機能について考えると、それらは物を作り、物を売り、そして顧客をサポートすることです。今、2026年後半には、そのうちの2つでかなり良くなるでしょう。
メディアに大きな影響を与えると思います。ロボティクスは、最後に話したときに触れましたが、ついに現実になり始めると思います。エキサイティングなロボティクススタートアップが爆発的に増えています。主な戦いはやはりTeslaのOptimusと中国の間になると思います。なぜなら、プロトタイプを作るのは簡単ですが、大量生産するのは難しいからです。
しかし、アンドレ・カーパシーがAIについて言ったこと、検証できるものは何でも自動化できるということに戻ります。正しい答えか間違った答えか、正しい結果か間違った結果かがある機能であれば、強化学習を適用してAIをそれに本当に優れたものにすることができます。
これまでのあなたのお気に入りの例や理論的にはどうでしょうか?
モデルはバランスが取れていますか? モデルを作るのが本当に上手になるでしょう。すべての帳簿がグローバルに調和していますか? 会計が本当に上手になるでしょう。なぜなら、複式簿記だからです。バランスが取れている必要があります。検証可能です。正しいか間違っているかです。
営業のサポート。セールを成立させたかどうか? それは非常に明確です。これはAlphaGoのようなものです。勝ったか負けたか? その人はコンバージョンしたか? カスタマーサポート中に顧客がエスカレーションを求めたかどうか?
最も重要な機能は、検証できるから重要なのです。
ですから、これらすべてが2026年に起こり始めると思います。BlackwellにROIが出て、そしてこれすべてが続きます。そしてReubenがあり、それがまた大きな支出のクォンタムになります。Reubenと MI450とTPU V9です。
最も興味深い質問は、人工超知能への経済的リターンは何かということだと思います。なぜなら、この壮大なゲームにおけるこれらの企業はすべて囚人のジレンマにあったからです。彼らは、もし減速したら、永遠に消え去るのではないかと恐れています。
そして競合他社がそうしない場合、それは存亡の危機です。Microsoftは今年の初めに6週間ほど瞬きをしました。そして彼らは後悔していると思います。
しかしBlackwellで、そして確実にReubenでは、経済性が囚人のジレンマを支出の観点から支配するようになります。なぜなら、数字があまりにも大きいからです。
これはAIのROIの問題につながります。AIのROIは経験的に、事実として、曖昧さなく、プラスでした。これについて何らかの議論があることが常に奇妙だと思います。なぜなら、GPUの最大の入札者は公開企業だからです。彼らは監査済みの四半期財務報告というものを報告しています。
それらを使って、投下資本利益率(ROIC)と呼ばれるものを計算できます。その計算をすると、GPUへの公開支出企業のROICは、支出を増やす前よりも高くなっています。
「まあ、その一部は業務コスト削減だ」と言うかもしれません。ある意味、それはAIからのROIとして期待されることの一部です。そして「多くは実際に、広告や推薦システムを動かす大きな推薦システムをCPUからGPUに移行したことによるもので、大幅な効率向上があった」と言うかもしれません。
それがこれらすべての企業で収益成長が加速した理由です。でも、だから何でしょうか? ROIは出ていました。興味深いのは、すべての大手インターネット企業で、収益に責任を持つ人々が、研究者に与えられているGPUの量に激しく苛立っていることです。
非常に線形な方程式です。もっとGPUをくれれば、もっと収益を生み出します。そのGPUをください、もっと収益が出て、もっと粗利益が出て、そしてお金を使えます。だから、これはすべての企業で絶え間ない戦いです。
囚人のジレンマの要因の一つは、誰もがASIに到達するという宗教的信念を持っていることです。そして結局のところ、彼らが何を望んでいるか? ほぼ全員が永遠に生きたいと思っています。そしてASIが彼らをそれに導くと考えています。
良いリターンですね。
しかし、私たちは知りません。人類として、私たちは物理学、生物学、化学の境界を押し広げてきました。宇宙を支配する自然法則です。私は、このようなものに冷や水を浴びせるようなあなたのお気に入りの見解について非常に興味があります。
ベアケースとエッジAI
一つは、コンピュートへの需要を変化させる、あるいはその軌道さえも変化させるものについてどう考えるかです。本当に明白なベアケースが一つあります。それはエッジAIです。そしてそれはASIへの経済的リターンにつながっています。
3年後、必要なDRAMの量に合わせるために大きくて重い電話で、そしてバッテリーはおそらくそれほど長持ちしませんが、おそらくGemini 5やGrok 4、Grok 4.1、あるいはChatGPTのようなものの縮小版を、1秒あたり30から60トークンで実行できるようになるでしょう。
そしてそれは無料です。これが明らかにAppleの戦略です。私たちはAIのディストリビューターになるつもりで、それをプライバシー安全にして電話上で実行します。そして、質問があるときはいつでも、クラウド上の大きなモデル、神のモデルの一つを呼び出すことができます。
それが起こったら、1秒あたり30から60トークンでIQ115が十分であれば、私はそれがベアケースだと思います。スケーリング則が崩れる以外では。
しかし、スケーリング則が継続すると仮定すると——事前学習については少なくとももう1世代継続することが分かっており、事後学習、中間学習、RLVRでもテストタイム計算と推論でも、人々が何と呼びたいにせよ、2つの新しいスケーリング則においては非常に初期段階です——そして、テストタイム計算を行う際に、モデルがより多くのコンテキストを心に留めておくのを助けることにどんどん上手くなっています。
それは本当に強力です。なぜなら、みんなが「まあ、モデルはこれをどうやって知るんだ?」と言いますが、最終的に十分なコンテキストを保持できれば、企業内のすべてのSlackメッセージ、Outlookメッセージ、会社のマニュアルをコンテキストに保持できます。
そして新しいタスクを計算して、世界についてのあなたの知識、あなたが考えること、モデルが考えること、これらすべてのコンテキストと比較できます。本当に長いコンテキストウィンドウが現在の多くの制限の解決策であるかもしれません。
それは、KVキャッシュオフロードのようなこれらすべてのクールなトリックによって可能になっています。しかし、スケーリング則の減速以外、ASIへの低い経済的リターン以外では、エッジAIが私にとって圧倒的に最も説得力があり、最も恐ろしいベアケースです。
技術パラダイムの進化
私はさまざまなS字曲線を視覚化するのが好きです。iPhoneを通じて投資してきましたが、iPhoneモデルの視覚的なものを見るのが大好きです。それがこの不格好でレンガのようなものから私たちが今持っているものまで進化していく様子を。各モデルが少しずつ進化して、私たちはそのフォームファクターでほぼ頭打ちになっています。
フロンティアモデル自体についても同様のものを想像すると、それはその自然な技術パラダイムの進化のある特定の部分にあると感じますか?
Gemini UltraやSuper Grokにお金を払って、良いAIを手に入れている場合、違いを見るのは難しいです。PCIエクスプレスとイーサネットのどちらがスケールアップネットワーキングのより良いプロトコルだと思うか、そしてその理由は何か? 科学論文を見せてくださいというような、本当に深く掘り下げなければなりません。
モデル間を切り替えて、本当に深く知っている質問をすると、答えが分かります。そうすると違いが見えます。ファンタジーフットボールをやっています。賞金はチャリティーに寄付されますが、これらの新しいモデルは、誰をプレイすべきかという点でかなり良くなっています。
そして、彼らははるかに洗練された方法で考えます。ちなみに、もしあなたが歴史的に優れたファンタジーフットボールプレイヤーで、今シーズン調子が悪いなら、これが理由です。使っていないからです。
そして、より多くの領域でそれを目にすると思います。しかし、真の専門家でないか、私の理解を超える知性を持っていない限り、進歩を見ることは難しいレベルにすでに達していると思います。
だからこそ、より知的なものからより有用なものへとシフトする必要があると思います。より高い知性が2026年と2027年に癌を治すというような大きな科学的ブレークスルーにつながり始めない限りは。
私たちが癌を治すかどうかは分かりませんが、ROIからほぼROISカーブの観点から考えると、知性から有用性へと引き継ぐ必要があります。そして有用性は科学的ブレークスルーへと引き継がれる必要があります。それが全く新しい産業を生み出します。
あなたの考えでは、有用性の構成要素は何ですか?
一貫して確実に物事をできることです。その多くは、すべてのコンテキストを保持することです。誰かが私のために旅行を計画したい場合、多くのコンテキストがあります。私は奇妙な好みを身につけてきました。
アンドリュー・ヒューバーマンという人をフォローしています。だから、朝日を浴びられるように東向きのバルコニーが欲しいです。Starlinkのある飛行機に乗ることが私にとって重要です。AIは、私が歴史的に好んできたリゾート、好んできたエリアの種類、各所で本当に好きな部屋を覚えておく必要があります。
それは多くのコンテキストです。そしてそのすべてを保持して重み付けするのは難しい問題です。だからコンテキストウィンドウはその大きな部分だと思います。メータータスク評価というものがあります。どれくらい働けるか、どれくらい作業できるかです。
ある意味でコンテキストに関連していると考えることができます。正確ではありませんが、タスクの長さは拡大し続ける必要があります。なぜなら、レストランを予約したり予約したりすることは経済的に有用ですが、それほど経済的に有用ではないからです。
しかし、私のために休暇全体を予約し、私の両親、妹、姪、甥の好みを知っていて、それが何を意味するかというのは、はるかに難しい問題です。それは人間が最適化するために3、4時間を費やすかもしれないものです。それができるなら、それは素晴らしいことです。
しかし、比較的すぐに営業とカスタマーサポートが得意でなければならないと思います。エンジニアがAIを使って製品をより良く、より速くするため、さまざまな製品の素晴らしさの加速を目にすると思います。
私たち二人はForellという補聴器会社に投資しましたが、これは絶対に驚くべきものです。決して思いつかなかったことです。すべての業種で同様のものを目にすると思います。それがAIが最も中心的な機能、つまり製品の設計に使用されることです。
そして、すでにAIが製品の製造やより効率的な流通を支援するために使用されている例がたくさんあります。サプライチェーンの最適化であれ、生産ラインを監視するビジョンシステムであれ。多くのことが起きていると思います。
フォーチュン500企業とAI導入
このROI全体において本当に興味深いと私が思うもう一つのことは、フォーチュン500企業は常に新しい技術を採用する最後の存在だということです。彼らは保守的で、多くの規制、多くの弁護士がいます。スタートアップは常に最初です。
クラウドについて考えてみましょう。これは企業にとって本当に変革的な最初の新技術でした。すべてのコンピュートをクラウドに持ち、SaaSを使用できます。常にアップグレードされ、常に素晴らしく、すべてのデバイスで利用できます。
クラウド以前は暗黒時代でした。最初のAWS re:Inventは2013年だったと思います。地球上のすべてのスタートアップはクラウド上で動いていました。自分のサーバー、ストレージボックス、ルーターを買うという考えは馬鹿げていました。それは最初のre:Inventよりも前に、おそらくもっと早くに起こっていました。
そして、最初の大手フォーチュン500企業がそれを標準化し始めたのは、おそらく5年後くらいでした。AIでもそれが見られます。VCが公開市場の投資家よりもAIについて広く強気である理由の一つは、VCが非常に現実的な生産性向上を目にしているからだと確信しています。
一定の収益レベルに対して、今日の企業は2年前の企業よりも従業員が大幅に少ないという図表がたくさんあります。その理由はAIが営業、サポートの多くを行い、製品の作成を支援しているからです。
Iconicにはいくつかの図表があります。ちなみに、A16ZのDavid Georgeは良い友人で、素晴らしい人です。彼のModel Bustersというものがあります。これが起きているという非常に明確なデータがあります。ベンチャーの世界に視点を持つ人々はこれを見ています。
第3四半期は、テクノロジー業界外のフォーチュン500企業が、AIによる上昇の具体的な定量的例を示した最初の四半期だったと思います。重要だったのは、C.H. Robinsonが収益で約20%上昇したことです。
C.H. Robinsonが何をするか説明しましょうか? トラックがシカゴからデンバーに行くとしましょう。トラック運転手はシカゴに住んでいるので、デンバーからシカゴに戻るつもりです。空荷があります。
C.H. Robinsonはこれらのトラック運転手やトラック運送会社とすべての関係を持っていて、荷主の需要とその空荷の供給をマッチングして、トラック輸送をより効率的にします。彼らは貨物フォワーダーです。
実際にはこのような会社はたくさんありますが、彼らが最大で最も支配的です。彼らがする最も重要なことの一つは、価格と利用可能性を見積もることです。顧客が電話して、「シカゴからデンバーまで3台の18輪トラックが緊急に必要です」と言います。
過去には、15分から45分かかり、受信したリクエストの60%しか見積もっていませんでした。AIを使えば、100%見積もり、数秒で行っています。
素晴らしい四半期を発表し、株価は20%上昇しました。それはAI主導の生産性が収益ライン、コストライン、すべてに影響を与えているからでした。
これは実際にかなり重要だと思います。なぜなら、私はBlackwell ROIのエアギャップがあるかもしれないということについて実際に非常に心配していたからです。Blackwellに非常に多くのお金を費やしているからです。これらのBlackwellは訓練に使用されており、訓練にはROIがありません。訓練はモデルを作っています。ROIは推論から来ます。
だから、設備投資が想像を絶するほど高い期間が3四半期ほどあるかもしれないと本当に心配していました。これらのBlackwellは訓練にのみ使用され、BARSは横ばい、EYESは上昇しています。だからROICは低下します。
Metaを見ることができます。彼らはフロンティアモデルを作ることができなかったので、ROICが低下した四半期を発表しました。それは株価にとって良くありませんでした。だから、これについて本当に心配していました。
これらのデータポイントは、この潜在的なROICのエアギャップをナビゲートできるかもしれないことを示唆する点で重要だと思います。
これは市場についての私の考えを興味深いものにします。他の誰もと同じように、上位10社がすべての時価総額であり、注目のすべて以上です。他に490社あります。あなたもそれらを研究していますよね。
そのグループについてどう思いますか? 今は誰も話題にせず、誰も気にかけていないように見えるグループについて、何が興味深いですか? リターンを生み出していないし、全体のより小さな割合だからです。
もっと多くの企業がこれらのC.H. Robinsonのような四半期を発表すれば、人々は気にかけ始めると思います。歴史的に本当によく運営されてきた企業は、成功の長い実績を持っている理由は、テクノロジーをうまく使わないと成功できないという長い実績があるからです。
だから、実験と革新の内部文化があれば、AIでうまくいくと思います。最高の投資銀行は、おそらく遅れをとっている銀行よりも、AIの早期でより良い採用者になると賭けます。過去は序章であることがよくあります。
私が強く意見を持っていることの一つは、これらすべてのVCが持ち株会社を設立していて、「AIを使って伝統的なビジネスをより良くするつもりだ」と言っていることです。本当に賢いVCで、素晴らしい実績を持っています。
しかし、それはプライベートエクイティが50年間やってきたことです。彼らのゲームでプライベートエクイティを打ち負かすつもりはありません。Vistaが初期の頃にやったことですよね。
プライベートエクイティは少し厳しい時期を過ごしているかもしれません。倍率が上がっています。今、プライベート資産の方が高価です。資金調達コストが上がっています。企業を公開するのは難しいです。なぜなら、公開評価額が非公開評価額より30%低いからです。
だからPEは厳しい時期を過ごしています。実際に、これらのプライベートエクイティ企業はAIを体系的に適用するのがかなり得意になると思います。
主要AI企業の動向
Meta、Anthropic、OpenAIについてあまり話していません。インフラストラクチャ側で起きているすべてのことについて、あなたの印象を聞きたいです。これらはこの壮大な戦い、この壮大なゲームにおいて3つの本当に重要なプレイヤーです。これまで議論してきたこのすべての開発は、これらのプレイヤーに具体的にどのような影響を与えると思いますか?
まず、フロンティアモデル全般について言わせてください。2023年と2024年、私はEric Vishriaの引用を好んで使っていました。友人で素晴らしい人物です。Ericは常にこう言っていました。「基盤モデルは歴史上最速で価値が上がる資産だ」と。
私は彼が90%正しいと言っていました。私は声明を修正しました。「ユニークなデータとインターネット規模の流通を持たない基盤モデルは歴史上最速で価値が上がる資産だ」と言いました。
しかし、推論は本当に深遠な方法でそれを根本的に変えました。すべての偉大なインターネット企業の中心にはループ、フライホイールがありました。ジェフ・ベゾスを引用すると。良い製品を作る、ユーザーを得る、これらのユーザーが製品を使用することでデータが生成され、それを製品にフィードバックしてより良くすることができます。
そのフライホイールはNetflix、Amazon、Meta、Googleで10年以上回っています。それは信じられないほど強力なフライホイールです。だからこれらのインターネットビジネスは競争するのが非常に困難でした。規模に対する収穫逓増だったのです。
誰もがネットワーク効果についてはるかに多く話しています。ネットワーク効果はソーシャルネットワークにとって重要でした。Metaがどの程度ソーシャルネットワークなのか分かりません。今はコンテンツ配信のようなものです。しかし、そのフライホイールのために規模に対する収穫逓増がありました。
そのダイナミクスは推論前のAIの世界には存在しませんでした。モデルを事前学習し、世界に放つと、それがそのままでした。実際にはかなり難しかったです。
彼らはRLHF、人間のフィードバックによる強化学習を行い、ボットモデルをより良くしようとします。Twitterのバイブスから人々がこれを好きではないという感覚を得て、調整するかもしれません。上下の矢印がありましたが、それをモデルにフィードバックするのは実際にはかなり難しかったです。
推論では、初期ですが、そのフライホイールが回り始めています。それはこれらのフロンティア研究所にとって本当に深遠なことです。推論は業界のダイナミクスを根本的に変えました。
なぜ具体的にそうなのか説明してください。多くの人がこのことについて尋ねているからです。
多くの人が同様の質問をしていて、一貫して答えを好むか好まないかしている場合、それを検証可能な報酬のように使うことができるからです。それは良い結果です。そして、それらの良い答えをモデルにフィードバックすることができます。
このフライホイールが回り始めるのは非常に初期です。今は難しいですが、回り始めているのが見えます。これはすべてのダイナミクスにとって重要な事実その1です。
第二に、Metaについて——マーク・ザッカーバーグが今年の初めの1月に言ったことは本当に重要だと思います。「2025年のある時点で、最高で最もパフォーマンスの高いAIを持つことに非常に自信がある」と予想していました。正確な引用は忘れましたが。
彼はトップ100に入っているかどうか分かりません。つまり、彼は可能な限り間違っていました。これは本当に重要な事実だと思います。なぜなら、これら4社がやったことは本当に難しいことを示唆しているからです。Metaは多額のお金をそれに投じて失敗したからです。
Yam LeCunは去らなければなりませんでした。有名な10億ドルのAI研究者募集がありました。ちなみに、Microsoftも失敗しました。彼らはそのような明確な予測をしませんでしたが、Inflection AIを購入しました。
彼らから多くのコメントがあり、内部モデルがすぐに良くなることを予想していて、Copilotのより多くを内部モデルで実行するつもりだと。Amazonは、Adept AIという会社を購入しました。Novaと呼ばれるモデルがあります。トップ20に入っているとは思いません。
だから、明らかに1年前に人々が思っていたよりもはるかに難しいことです。その理由は多岐にわたります。実際に大きなGPUクラスタを一貫性を保つのは本当に難しいからです。
これらの企業の多くは、パフォーマンスではなくコストを最適化するためにインフラストラクチャを実行することに慣れていました。複雑さとパフォーマンスです。大きなクラスタでGPUを高い稼働率で実行し続けるのは実際には本当に難しいです。
企業がGPUをどれだけうまく実行するかには大きなばらつきがあります。物理法則のため、おそらく20万から30万のBlackwellを一貫性を持たせることができるかもしれません、見てみましょう。しかし、そのクラスタで稼働率が30%で、90%稼働率の誰かと競争している場合、競争さえしていません。
一つは、人々がGPUをどれだけうまく実行するかには大きなスペクトラムがあります。二つ目は、これらのAI研究者は「テイスト」について話すのが好きです。非常に面白いと思います。「なぜそんなに多くのお金を稼ぐの?」「私は非常に良いテイストを持っているからだ」と。
テイストが意味するのは、実行すべき実験に対する良い直感的センスを持っているということです。これが人々に多額のお金を払う理由です。なぜなら、これらのモデルが大きくなるにつれて、1,000台のGPUクラスタで実験を実行して、それを10万台のGPUで複製することはもはやできないことが判明したからです。
5万台のGPUで実験を実行する必要があり、おそらく数日かかります。だから、非常に高い機会費用があります。だから、これらの実験をどれを実行すべきかについて正しい決定を下せる本当に良いチームが必要です。
そして、事後学習中のすべての強化学習とテストタイム計算をうまく行う必要があります。複雑です。本当に難しいです。誰もが簡単だと思っていますが、これらすべてのことを、私は昔こんなことを言っていました。私は昔、小売アナリストでした。
アメリカのどの業種でも選んでください。1,000店舗を運営して、清潔で、明るく照らされ、関連商品が適正価格で在庫され、盗みをしない友好的な従業員が配置されていれば、200億ドル、300億ドルの企業になれます。15社しかそれができていません。本当に難しいのです。
同じことです。これらすべてをうまく行うのは本当に難しいです。そして検証済み報酬を用いたこのフライホイールによる推論、これがより多くの分離を生み出し始めています。
さらに重要なのは、XAI、Gemini、OpenAI、Anthropicのこれらの研究所すべてが、内部でより高度なモデルのチェックポイントを持っているということです。チェックポイントは、これらのモデルで継続的に作業していて、チェックポイントをリリースするということです。
そしてこれらのモデルが高速になる理由は——内部で使っているものの方が良いです。そして彼らはそのモデルを使って次のモデルを訓練しています。もしその最新のチェックポイントを持っていなければ、遅れています。追いつくのが本当に難しくなっています。
中国のオープンソースはMetaにとって神からの贈り物です。なぜなら、中国のオープンソースを使って、それをチェックポイントにして、それを使ってこれをブートストラップする方法として使えるからです。確実に彼らが試みていることです。他のみんなも。
大きな問題と大きなスイング要因は、中国がこのレアアースのことで大きな間違いを犯したと思います。中国は Huaweiのアシンを持っていて、それはまともなチップで、何か廃止されたHopperのようなものと比べると、まあまあ見えます。だから彼らは中国のオープンソースに国内設計のチップを使うよう強制しようとしています。
問題は、Blackwellが今出ようとしていて、これらのアメリカのフロンティア研究所と中国のオープンソースの間のギャップがBlackwellのために大きく広がるということです。実際、DeepSeekは最新の技術論文v3.2で、アメリカのフロンティア研究所と競争するのに苦労している理由の一つは、十分なコンピュートを持っていないからだと述べました。
それは、中国が「Blackwellは欲しくない」と言ったことに対する、非常に政治的に正しい、それでも少しリスクのある言い方でした。彼らは「みんな、それは大きな間違いかもしれない。大きな間違いかもしれない」と言っているのです。
これを展開してみると、これら4つのアメリカの研究所は中国のオープンソースとのギャップを広げ始めます。それは他の誰かが追いつくのを難しくします。なぜなら、そのギャップが広がっているからです。
だから、中国のオープンソースをブートストラップに使うことはできません。そして地政学的に、中国は自分たちがレバレッジを持っていると思っていました。彼らは「おっと、Blackwellが必要だ」と気づくでしょう。残念ながら、彼らにとっては、おそらく2026年後半にそれに気づくでしょう。
その時点で、進行中の膨大な努力があります。DARPAには、レアアースのための本当にクールなDARPAとDoD(国防総省)プログラムがたくさんあります。それらを精製するために酵素を使うとか、本当にクールなことがたくさん起きています。
そして、アメリカに非常に友好的な国々に多くのレアアース鉱床があり、伝統的な方法で実際に精製することを気にしません。だから、レアアースは誰もが思っているよりもはるかに速く解決されると思います。明らかにそれらはそれほど希少ではありません。単に名前が間違っているだけです。
精製するのが本当に面倒だから希少なのです。だから地政学的に、Blackwellは実際にはかなり重要だと思います。このギャップが広がるにつれて、アメリカに多くのレバレッジを与えるでしょう。
そしてそのすべての文脈で、これらの企業間のダイナミクスに戻ると、XAIが最初のBlackwellモデルを出すでしょう。そして彼らは大規模な推論でBlackwellを最初に使う人々になるでしょう。私はそれが彼らにとって重要な瞬間だと思います。
ちなみに、Open Routerに行くだけで見ることができますが、彼らは今支配的なシェアを持っています。Open RouterはAPIトークンの1%でも何でもありませんが、それは指標です。彼らは1.35兆トークンを処理しています。
Googleは過去7日間か先月で8,000億から9,000億くらいでした。Anthropicは7,000億くらいでした。XAIは本当に本当にうまくいっていて、モデルは素晴らしいです。強くお勧めします。
XAIがこのOpenAI——OpenAIがStargateで解決しようとしている問題は、コンピュートに対してマージンを支払っているためです。そして彼らのコンピュートを実行している人々は、GPUの実行が最高ではないかもしれません。
彼らはトークンの高コスト生産者です。これは彼らの最近のコードレッドの多くを説明していると思います。
14兆ドルの支出コミットメントですね。それはただ、彼らが多額の資金を調達する必要があることを知っているだけだったと思います。特にGoogleが現在の戦略、つまり部屋から経済的酸素を吸い取る戦略を続けている場合は。
1.4兆、大まかなバイブス、コードレッド、かなり速くそうなります。彼らがコードレッドを持っている理由は、これらすべてのダイナミクスのためです。だから彼らはモデルを出すでしょうが、XAIとGoogleの両方、そしてほぼAnthropicに対して、その時点ではトークンあたりのコスト不利を修正していないでしょう。
Anthropicは良い会社です。OpenAIよりも劇的に少ない現金を燃やしていて、より速く成長しています。だからAnthropicには多くの評価を与える必要があると思います。その多くは、TPUとTrainiumのためのGoogleとAmazonとの関係によるものです。
だからAnthropicはGoogleと同じダイナミクスから恩恵を受けることができました。これはこの壮大なチェスゲームで非常に示唆的だと思います。Dario AmodeiとJensen Huangの間を見ることができます。彼らの間でいくつかの公のコメントがあったかもしれません。
少し対決的なものです。まあ、Anthropicはちょうど Nvidiaと50億ドルの契約を結びました。それはDarioが賢い人で、TPUに対するBlackwellとReubenについてのこれらのダイナミクスを理解しているからです。
だからNvidiaは今、2人のファイター、XAIとOpenAIから3人のファイターになりました。だからそれはこのNvidia対Googleの戦いで役立ちます。そしてMetaが追いつくことができれば、それは本当に重要です。
だから、Nvidiaができることは何でもMetaを助けるためにやっていると確信しています。「あなたはGPUをこのように実行しています。たぶん、ねじをこのように回すか、ダイヤルをそのように回すべきです。そうすれば」というように。
そして、Blackwellが中国に戻ってくることもあるでしょう。それはそうなるように見えます。そうなれば、中国のオープンソースも戻ってきます。
データセンターの未来:宇宙へ
他のブレークスルーについて、私はいつもとても興味があります。あなたが心に留めている他の極のようなものは何ですか? 一つの極は、私たちが以前話したような例として、データセンターの他のブレークスルー、チップではないものでしょう。
今後3、4年で世界で起こる最も重要なことは、宇宙のデータセンターだと思います。これは、地球上で発電所やデータセンターを建設しているすべての人にとって本当に深遠な意味を持ちます。これには巨大なゴールドラッシュがあります。
これについて何も聞いたことがないので、どうぞ。
誰もが「やあ、AIはリスクだ」と考えています。でも、データセンターを建設するつもりだ。データセンター用の発電所を建設するつもりだ。それが必要になるでしょう。しかし、第一原理から考えると、データセンターは宇宙にあるべきです。
データセンターを運営するための基本的なインプットは何でしょうか? 電力と冷却です。そしてチップです。それが総コストの観点から考えると、それがすべてです。魔法の機械からトークンが出てくるためのインプットです。
宇宙では、衛星を24時間太陽の中に保つことができます。そして太陽は30%強烈です。太陽がここにあるとして、衛星を常に光を捕らえる状態に保つことができます。光を捕らえ続けます。
太陽は30%強烈で、これにより宇宙では地球上よりも6倍多くの放射照度が得られます。だから、多くの太陽エネルギーを得ています。ポイント1です。
ポイント2、24時間太陽の中にいるので、バッテリーが必要ありません。これはコストの巨大な割合です。だから、太陽系で利用可能な最低コストのエネルギーは、宇宙の太陽エネルギーです。
第二に、冷却について。これらのラックの一つでは、質量と重量の大部分は冷却です。これらのデータセンターの冷却は信じられないほど複雑です。HVAC、CDU、液体冷却です。宇宙では、冷却は無料です。衛星の暗い側に放射板を置くだけです。
金色です。そして絶対零度に近い温度です。だからそれはすべてなくなります。それは膨大な量のコストです。
これらの——各衛星はラックのようなものだと考えましょう。一つの考え方です。一部の人々は3ラックの大きな衛星を作るかもしれません。これらのラックをどのように接続収集しますか?
面白いことに、データセンターでは、ラックはある距離を超えると光ファイバーで接続されます。それはケーブルを通るレーザーを意味するだけです。光ファイバーケーブルを通るレーザーよりも速い唯一のものは、絶対真空を通るレーザーです。
だから、レーザーを使ってこれらの衛星を宇宙で一緒にリンクできれば、実際に地球上のデータセンターよりも速くて一貫性のあるネットワークを持つことになります。
訓練については、時間がかかるでしょう。ただ大きすぎるからです。しかし推論については、そして訓練も最終的には起こると思いますが。
推論については、Grokにあなたについて尋ねて、素晴らしい答えをもらったときのユーザーエクスペリエンスについて考えてみましょう。電波が私の携帯電話から携帯電話タワーに行きました。
それから基地局に当たり、光ファイバーケーブルに入り、ニューヨークの何らかのメトロ集約施設に行きました。おそらくここから10ブロック以内です。それらのパケットをどこかの大きなXAIデータセンターにルーティングする小さなメトロルーターがあります。
そして計算が行われ、同じ経路で戻ってきました。衛星が電話と直接通信でき、Starlinkが直接セルへの能力を実証している場合、ブームブーム、となるだけです。
はるかに優れた低コストのユーザーエクスペリエンスです。だから、あらゆる点で、第一原理の観点から、宇宙のデータセンターは地球上のデータセンターよりも優れています。
それを存在にテレポートできるとして、その部分は理解しました。その摩擦は何ですか? なぜそれは起こらないのですか? 打ち上げコストですか? 打ち上げの可用性ですか?
多くのStarshipが必要です。Starshipだけがそれを経済的に実現できます。多くのStarshipが必要です。中国やロシアがロケットを着陸させることができるかもしれません。Blue Originがちょうどブースターを着陸させました。
SpaceXについて考える全く新しい異なる方法です。イーロンが昨日投稿したか、インタビューで言ったことは興味深いです。Tesla、SpaceX、XAIが収束しつつあると。彼らは本当に収束しています。
XAIはTeslaが作ったOptimusの知能モジュールになり、Tesla Visionが知覚システムになります。そして SpaceXは宇宙にデータセンターを持ち、おそらくXAIとTeslaとOctopusesと他の多くの企業のAIの多くを動かすでしょう。
彼らが収束している様子は興味深いです。それぞれが他に対して競争優位性を生み出しています。XAIであれば、Optimusとの組み込み関係があるのは本当に素晴らしいことです。
Teslaは公開企業なので、その会社間契約に入る審査レベルは想像できません。そしてこれらの宇宙のデータセンターで大きな優位性があります。
そして、XAIであれば、カスタマーサポートエージェント、カスタマーセールスエージェントを構築するのを助けるために使える、組み込み顧客を持つ多くの顧客を持つ2つの企業があるのは素晴らしいことです。
だから、彼らは本当に興味深い方法で収束しています。来年にXAIから最初のBlackwellモデルが出るのは大きな瞬間になると思います。
資本サイクルと過剰供給の可能性
スペクトラムの反対側に行って、歴史的に人類の経済経験に特有のように思われることを考えると、不足は常に資本サイクルにおける供給過剰に続きます。
この場合、不足はコンピュートのようなものだとしたらどうでしょう? Mark Chenは今、記録に残っていますが、彼らに2週間ほどで与えれば10倍のコンピュートを消費するだろうと言っています。だから、私たちが今日話したすべてのものであるコンピュートの大規模な不足がまだあるようです。
しかし、供給過剰が不足に続くという歴史の鉄則のようなものもあるようです。この技術に関連して、その概念についてどう思いますか?
供給過剰になりますか?
AIは根本的に従来のソフトウェアとは異なります。AIを使うたびにコンピュートが必要になるという点で、従来のソフトウェアはそうではありませんでした。
これらの企業のすべてが10倍のコンピュートを消費できるというのは本当だと思います。どうなるかというと、200ドルのティアがはるかに良くなるだけです。無料ティアは200ドルのティアのようになります。
GoogleはAIモードの広告での収益化を始めました。それが他のすべての人に無料モードに広告を導入する許可を与えると思います。そうすれば、それは重要なROIの源になるでしょう。
OpenAIはそれに合わせて作られているようです。絶対にそうです。それら全部です。そしてアクションは、「ここにあなたの3つのバケーションがあります。1つ予約してほしいですか?」というようなものです。そうすれば確実に手数料を集めるでしょう。
お金を稼ぐ方法はたくさんあります。前のポッドキャストで、在庫のダイナミクスがどのように半導体でこれらの在庫サイクルを不可避にしたかについて詳しく話したと思います。
半導体の鉄則は、顧客のバッファー在庫がリードタイムと等しくなければならないということです。それが歴史的にこれらの在庫サイクルを得た理由です。私たちは90年代後半以来、おそらく真の生産能力サイクルを半導体で見ていません。
その理由は、台湾セミが供給を集約し平滑化するのが非常に上手だったからです。今世界で大きな問題は、台湾セミが顧客が望むほど速く生産能力を拡大していないことです。
これは実際にかなり大きな——彼らは間違いを犯している最中だと思います。Intelがこれらの製造施設を持っていて、それらはそれほど良くなく、彼らのPDKで作業するのは本当に難しいですが、今はLip-Buという本当に優れた幹部がいます。彼はそのビジネスを本当に理解しています。
ちなみに、Patrick Gelsingerも優れた幹部だったと思います。彼はIntelを成功につながる唯一の戦略に置きました。Intel取締役会が彼を解雇したのは恥ずべきことだったと思います。しかしLip-Buは優れた幹部で、今はPatrickの戦略の恩恵を受けています。
Intelはこれらすべての空の製造施設を持っていて、最終的にコンピュートの不足を考えると、それらの製造施設は満たされるでしょう。
だから台湾セミは間違いを犯している最中だと思いますが、彼らは過剰建設にとても偏執的です。そして彼らはとても懐疑的です。Sam Altmanと会って、彼をポッドキャストブラザーだと笑って、彼は何を話しているのか全く分からないと言った人たちです。
彼らは過剰建設を恐れています。だから、台湾セミが一手にバブルのブレーキになる可能性があります。彼らの慎重さがガバナーです。
ガバナーがあるのは良いことだと思います。電力がガバナーなのは良いことです。台湾セミがガバナーなのは良いことです。台湾セミが開放すると同時に、宇宙のデータセンターがすべての電力制約を緩和するとき——しかしそれは5、6年先のことです——宇宙のデータセンターが展開されたメガワットの大部分になるのは。
それはそれでも、過剰建設が本当に速くなると思います。しかし、これら2つの本当に強力な自然なガバナーがあります。それは良いことだと思います。よりスムーズでより長いのは良いことです。
電力問題とその解決策
宇宙の話で言及すること以外、電力についてはあまり話していません。電力は最も面白くないトピックでした。なぜなら、需要があって、本当に本当に長い間何も変わらなかったからです。突然、あちこちでギガワットを得る方法を理解しようとしています。
電力についてどう考えますか? 興味がありますか?
非常に興味があります。前世では、私は通信と公益事業チームのセクターリーダーでした。ある程度の基礎知識を持っています。
一つは、ワットが制約になっていることは、最先端のコンピュートプレイヤーにとって本当に良いことです。なぜなら、ワットが制約であれば、コンピュートに支払う価格は無関係だからです。
コンピュートのTCOは絶対に無関係です。なぜなら、ワットあたり3倍、4倍、5倍多くのトークンを得られれば、それは文字通り3倍、4倍、5倍の収益だからです。
高度なデータセンターは500億ドルかかります。ASICを使ったデータセンターは350億ドルかかるかもしれませんが、その500億ドルのデータセンターが250億の収益を生み出し、ASICデータセンターは350億で80億しか生み出さない場合、まあ、かなり落ち込みます。
価格に関係なく最高の製品が勝つ限り、電力が良いのです。そしてクレイジーな価格決定力を持ちます。電力がガバナーである限り、最高の製品が勝ちます。これが私にとって投資家として本当に重要な最初の意味です。
第二に、これに対する唯一の解決策です。アメリカでは原子力を十分速く建設できません。原子力を迅速に建設したいと思っても、できません。できないのです。
NEPAとこれらすべての規則のせいで、あまりにも難しいです。移動できる希少なアリがいて、より良い環境にいられるかもしれないアリが、原子力発電所の建設を完全に遅らせることができます。1匹のアリです。
実際にはクレイジーです。人間が第一に来るべきです。世界に対する人間中心の見方が必要です。しかし、解決策は天然ガスと太陽光です。
素晴らしいことは、これらのAIデータセンターについて、推論を行うものを除いて、どこにでも配置できることです。だから、Abileneでこのすべての活動を目にすると思います。大きな天然ガス盆地の真ん中にあるからです。
フラッキングのおかげで、アメリカには多くの天然ガスがあります。長い間、多くの天然ガスがあると思います。生産を本当に速く増やせます。
だからこれは解決されると思います。ガスや太陽光で供給される発電所があるでしょう。それが解決策だと思います。そして、すでに、これらすべてのタービンメーカーは生産能力を拡大することに消極的でした。
Caterpillarがちょうど言いました。「今後数年間で生産能力を75%増やすつもりです」と。だから、電力側でシステムが対応し始めています。
若い起業家世代
私があなたと話すのをいつもとても好きな理由の一つは、世界のトップ10企業で行うのと同じくらい、25歳で何か素晴らしいことをしようとしている起業家と一緒に真新しい会社を見ているからです。だから、何が起こっているかについて非常に広い感覚を持っています。
私がその第二カテゴリー、今AIのような若い進取の技術者、AI、彼らは最初のAIネイティブ起業家世代のようなものについて考えると、そのグループで注目に値する、驚くべき、興味深いものは何ですか?
これらの若いCEOたちは、あらゆる点で本当に印象的で、より速く洗練されます。その理由は、彼らがAIと話しているからだと思います。「この投資家にピッチするにはどうすべきか? Patrick O’Shaughnessyと会うんだけど、最善のピッチ方法は何だと思う?」
それは機能します。ディープリサーチをします。それは良いです。「この難しい人事状況がある。どう対処する?」それは良いです。「製品を販売するのに苦労している。どんな変更をする?」それは今日本当に良いです。
それがこれらのVCがポートフォリオ企業で大規模なAI生産性を目にしている理由につながります。彼らの企業は、これらの23歳、24歳、あるいはさらに若いAIネイティブでいっぱいだからです。
私は若い投資人材に非常に感動しています。その一因は、あなたのポッドキャストです。知識、非常に具体的な知識が、ポッドキャストとインターネットを通じて非常にアクセスしやすくなりました。
印象的な若者が入ってきて、彼らは投資家としての私の30代前半のようなところにいて、彼らは22歳です。そして私は「ああ、私の神様、こんなに速く走らないと」と思います。追いつくために。
AIでネイティブに育っているこれらの子供たちは、私が必死になろうとしている方法で、それに熟達しているのです。
半導体ベンチャーの復活
特に半導体VCと、その宇宙で何が興味深いかについて話せますか?
私がそれについて本当にクールで過小評価されていると思う一つのことは、平均的な半導体ベンチャー創設者は50歳くらいだということです。
JensenとNvidiaで起こったこと、Nvidiaの時価総額が、半導体ベンチャーを一手に点火しました。しかし、それが点火した方法は、実際にNvidiaとGoogleとみんなにとって本当に良い素晴らしい方法です。
世界最高のDSPアーキテクトだったとしましょう。過去20年間、2年ごとに——それは半導体でしなければならないことです——2年ごとにレースを走らなければなりません。前回のレースに勝った場合、足1本分先からスタートします。
時間の経過とともにそれらが複合して、各レースに勝つのを容易にします。しかし、その人と彼のチーム、彼は大きな公開企業のネットワーキング部門の責任者かもしれません。彼は多くのお金を稼いでいて、良い生活をしています。
そして、彼はこれらの結果とデータセンターでの市場の大きさを見て、「わあ、なぜ自分の会社を始めないんだろう?」となります。しかしそれが重要なのは、Blackwellラックには数千の部品があり、TPUラックにも数千の部品があるからです。
Blackwellラックでは、Nvidiaはおそらく、200から300個の部品を作っています。AMDラックでも同じです。そして、他のすべての部品が彼らと一緒に加速する必要があります。
彼らがこの1年のケイデンスに行けなかったのは、他のすべてが追いついていなかった場合です。半導体ベンチャーが復活した事実は、本当に本当に重要です。なぜなら、今、追いつくことができる企業のエコシステムがあるからです。
そして、このベンチャー企業のエコシステムが、この年次ケイデンスに行くためには一部である必要がある公開企業にも圧力をかけています。それはとても難しいです。
だから私は、すでにある程度の成功を持っていないこれらのASICには本当に懐疑的です。だからそれは超超重要なダイナミクスで、これすべてが起こるために絶対的に基礎的で必要なものの一つです。なぜなら、Nvidiaでさえそれを単独ではできないからです。
AMDは単独ではできません。Googleは単独ではできません。トランシーバーを作る人々が必要です。ワイヤを作る人々、バックプレーンを作る人々、レーザーを作る人々が必要です。彼らは全員、あなたと一緒に加速しなければなりません。
AIについて投資家として本当にクールだと思うことの一つは、私が見ている少なくともスタックのすべてのレベルで、最も重要な競合他社が公開企業と非公開企業であるという初めてのことです。
Nvidiaには非常に重要な非公開の競合他社がいます。Broadcomには重要な非公開の競合他社がいます。MarvellにもLuminumにもCoherentにもこれらすべての企業にも。メモリには革新の波さえあり、それを見るのは本当にエキサイティングです。なぜなら、メモリは非常に重要なゲート要因だからです。
ちなみに、これすべてを遅くする可能性があり、自然なガバナーになる可能性があるのは、90年代後半以来の最初の真のDRAMサイクルを得る場合です。
それが何を意味するか詳しく説明してください。
DRAMウエハーが90年代の5カラットのダイヤモンドのように評価されていたらです。台湾セミがすべてを平滑化する前に、これらの真の生産能力サイクルがあった時、DRAMがより寡占的になる前です。
価格がただ10倍になるような、過去25年間では想像できないようなクレイジーな不足がありました。巨大なDRAMサイクル、良いDRAMサイクルは、価格の下落が止まることです。
エピックサイクルは、おそらく30%、40%、50%上がることです。しかし、百分率ではなく倍数で上がり始めたら、それは全く異なるゲームです。ちなみに、SaaSについて話すべきです。
どう思いますか? 何が起こると思いますか?
SaaS企業の大きな間違い
アプリケーションSaaS企業は、実店舗小売業者がeコマースで犯したのとまったく同じ間違いをしています。
実店舗小売業者は、特に通信バブルが崩壊した後、Amazonを見て、「ああ、損失を出している。eコマースは低マージンビジネスになるだろう」と言いました。
第一原理から、ビジネスとしてどうやってより効率的になれるんだ? 今、私たちの顧客は店まで自分を運ぶためにお金を払い、そして商品を家に運ぶためにお金を払っています。
個々の顧客に出荷を送る場合、どうやってそれよりも効率的になれるんだ? Amazonのビジョンはもちろん、「まあ、最終的には通りを下って各家にパッケージを置くだけになる」というものでした。
だから彼らはeコマースに投資しませんでした。彼らは明らかにそれに対する顧客需要を見ましたが、eコマースのマージン構造を好きではありませんでした。
それが、本質的にすべての実店舗小売業者がeコマースへの投資が本当に遅れた根本的な理由です。そして今ここにいて、Amazonは北米小売ビジネスで、マスマーケット小売業者である多くの小売業者よりも高いマージンを持っています。
マージンは変わることができます。そして顧客が要求している基本的に変革的な新技術がある場合、それを受け入れないのは常に間違いです。それがまさにSaaS企業がやっていることです。
彼らは70%、80%、90%の粗利益を持っていて、AIの粗利益を受け入れることに消極的です。AIの性質そのものは、答えを毎回再計算しなければならないということです。
ソフトウェアは、一度書いて、非常に効率的に書かれ、そして非常に低コストで広く配布できます。それが素晴らしいビジネスだった理由です。AIはその正反対で、毎回答えを再計算しなければなりません。
良いAI企業は粗利益40%かもしれません。クレイジーなことに、それらの効率向上のおかげで、彼らは他の人、歴史的にSaaS企業がしたよりもはるかに早く現金を生み出しています。
しかし彼らが早く現金を生み出しているのは、高い粗利益を持っているからではなく、非常に少ない人間の従業員しかいないからです。
エージェントを持ちたければ、35%未満の粗利益で実行する意思がない限り、決して成功しません。なぜなら、それがAIネイティブが実行している粗利益だからです。彼らは40%で実行しているかもしれません。
80%の粗利益構造を維持しようとしているなら、AIで成功しないことを保証しています。絶対的な保証です。これは私にとって非常にクレイジーです。なぜなら、一つは、粗利益ドルが大丈夫である限り、ソフトウェア投資家が粗利益圧力を許容する意思がある存在証明があるからです。
それはクラウドと呼ばれます。人々は覚えていませんが、Adobeがオンプレミスからクラウド、SaaSモデルに転換したとき、マージンが崩壊しただけでなく、実際に収益も崩壊しました。なぜなら、前払いで課金することから、数年間にわたって課金することに変わったからです。
Microsoftは、それほど劇的ではありませんでしたが、クラウド移行の初期段階では厳しい株でした。なぜなら、投資家が「ああ、あなたは80%粗利益ビジネスだ」と言ったからです。クラウドは50%台です。
彼らは「まあ、粗利益ドル創造的になるだろう。おそらく時間とともにそれらのマージンを改善するだろう」と言いました。Microsoftは、GitHubを購入し、Copilotの配布チャネルとしてGitHubを使用しました。
コーディング用のCopilotは、彼らにとって今では巨大なビジネスになりました。確実にはるかに低い粗利益で動いています。しかし、成功したエージェント戦略を実行していない可能性のあるアプリケーションSaaS企業は考えられません。
彼らはAIネイティブに対して巨大な優位性を持っています。現金を生み出すビジネスを持っているからです。新しい種類のアクティビストまたは建設的イストの余地があると思います。SaaS企業に行って、「そんなに愚かになるのをやめろ」と言うのです。
あなたがしなければならないすべては、「これが私のAI収益です。これが私のAI粗利益です。本物のAIだと分かるのは、粗利益が低いからです。ここに、多額の損失を出しているベンチャー競合他社がいます」と言うことです。
しばらくの間、私の粗利益をゼロにするかもしれませんが、ベンチャーファンドの企業が持っていないこのビジネスがあります。これは、Salesforce、ServiceNow、HubSpot、GitLab、Atlassianのすべてが実行できる明白なプレイブックです。
これらの企業がエージェントを使用する方法を考えるべき方法は、「オーケー、今私たちは顧客のためにどんなコア機能を果たしているか? エージェントで効果的にそれをどのようにさらに自動化できるか?」という質問をすることです。あるいは他の何か——
100%。CRMにいるなら? まあ、私たちの顧客は顧客と話をします。私たちは顧客関係管理ソフトウェアで、カスタマーサポートもいくらかやっています。
だから、それができるエージェントを作れ、そうですね。そしてそれを売る、そうですね、10%から20%で。そのエージェントにあなたが持っているすべてのデータにアクセスさせる。
なぜなら、今起きていることは、別のエージェント、他の誰かが作った別のエージェントがあなたのシステムにアクセスしているからです。この仕事をするために、データを彼らのシステムに引っ張って、そして最終的にあなたはオフにされます。
クレイジーです。「でも、80%の粗利益を維持したい」というだけで。これは生死の決断です。そして本質的にMicrosoft以外の全員が失敗しています。ずっと前にNokiaの人からのメモを引用すると、彼らのプラットフォームは燃えています。
燃えているプラットフォームです。すぐそこに本当に素晴らしいプラットフォームがあって、ただそれに飛び移れば、燃えているプラットフォームの火を消すことができます。そうすれば2つのプラットフォームができて、それは素晴らしいことです。
市場のバブルとベアケース
あなたの宇宙データセンターの話は、私たちが話していない市場全般における、他の種類のあまり議論されていない奇抜なことについて考えさせられます。
2020年以降、2022年がこの種の一連の連続するバブルを突き刺したように感じます。2020年にはTeslaではないスタートアップEV、スタートアップEV企業のバブルがありました。それは確実にバブルで、すべて99%下がりました。
より投機的な株にはある種のバブルがありました。それからミーム株がありました。GameStopです。そして今、ローリングバブルは原子力と量子にあるように感じます。
これらは、核融合とSMRです。それは変革的な技術になるでしょう。素晴らしいです。しかし悲しいことに、私の観点からは、これに投資できる公開の方法のどれも、本当にこのテーマの良い表現ではないか、成功する可能性が高いか、または実際の基本的なサポートを持っていません。
量子も同じです。私は10年間量子を見てきました。量子について本当に良い理解を持っています。公開の量子企業もまた、リーダーではありません。私の観点からは、量子のリーダーはGoogle、IBM、そしてHoneywell Quantumでしょう。
だから、このテーマに投資できる公開の方法——おそらくエキサイティングですが——最良のものではありません。2つの本当に明確なバブルがあります。量子覇権は非常に誤解されていると思います。
人々はそれを聞いて、量子コンピュータがすべてにおいて古典的コンピュータよりも優れていることを意味すると思っています。量子では、古典的コンピュータができない計算を行うことができます。それだけです。
それは本当に有用でエキサイティングで素晴らしいでしょう。しかし、量子が世界を引き継ぐという意味ではありません。私が持っていた考え、これは市場よりもAIに関連しているかもしれません。私はただ、過去2年間、AIが成長し進歩し続けるために必要なものは何でも、それを得るということに魅了されてきました。
アメリカで、どんな問題においても公的意見がこれほど速く変わったことを見たことがありますか? 原子力においては? ただそのように起こりました。
ただそのように。なぜそれがちょうどAIがそれを必要とするときに起こったのか? 今、私たちは地球上の電力の境界に近づいています。突然、宇宙のデータセンターです。
AIの成長を遅くするかもしれない何かがあるときはいつでも、すべてが加速します。ReubenはBlackwellに比べて非常に簡単でシームレスな移行になるでしょう。Reubenは素晴らしいチップです。
AMDがMI450でゲームに参加しています。AIが必要なものは何でも、それを得るのです。
あなたはSFの深い読者なので、Kevin Kellyの素晴らしい本『What Technology Wants』を思い出させます。彼はそれをテクニウムと呼んでいます。人間によって供給される技術全体の塊のようなものです。
より強力に成長するために。
絶対に。それはただより強力に成長したいだけです。そして今、私たちは自己状態に入っています。
投資への情熱の源泉
利己的な最後の質問があります。若者について話すと、私の子供たちは12歳と10歳ですが、特に年上の息子が私のしていることに興味を持ち始めています。これは非常に自然なことだと思います。
起業家精神と投資に最も情熱を持っている友人たちに、なぜそれほど情熱的なのか、それについて何が興味深く、人生を与えてくれるのかを尋ね始めようと思っています。
あなたがどのようにして、あなたが築いたキャリア、この世界の一部を、これに興味を持っている若者にピッチしますか?
私は、ある意味で投資は真実の探求だと信じています。そして真実を最初に見つけ、それが真実であることについて正しければ、それがアルファを生み出す方法です。そしてそれは他の人々がまだ見ていない真実でなければなりません。隠された真実を探しているのです。
私が覚えている最も早いことは、歴史に興味があったことです。フェニキア人とエジプト人とギリシャ人とローマ人とピラミッドの写真がある本を見ていました。歴史が大好きでした。
小学2年生のとき、父が毎日学校に連れて行ってくれたのを鮮明に覚えています。1年で第二次世界大戦の歴史全体を通りました。それが大好きでした。そしてそれは非常に早い段階で時事問題への本当の興味に翻訳されました。
かなり若い人として、8年生か7年生か9年生か分かりませんが、私はニューヨークタイムズとワシントンポストを読んでいました。郵便が来るととても興奮しました。なぜなら、EconomistかNewsweekかTimeかUS Newsがあるかもしれないからです。
時事問題に本当に夢中でした。なぜなら、時事問題は応用歴史のようなもので、歴史が起こるのを見て、次に何が起こるかもしれないかについて考えることだからです。
投資については何も知りませんでした。両親は両方とも弁護士でした。議論に勝つときはいつでも、私は非常に報われました。もし夜更かしすべき理由について合理的な議論ができれば、両親はとても誇りに思い、夜更かしさせてくれました。でも彼らを打ち負かさなければなりませんでした。
ただ人生を歩んでいて、スキーが大好きで、ロッククライミングが大好きで、大学に行って、ロッククライミングが圧倒的に私の人生で最も重要なものでした。
完全に専念しました。ジムで宿題を全部やりました。ジムに朝7時に着きました。授業をたくさんスキップしてジムにいました。大きなボルダリングマットの上で宿題をしました。
週末ごとに、Dartmouth Mountaineering Clubと一緒にどこかに行ってクライミングしました。その一環として、クライミング旅行でポーカーをするかもしれません。映画が大学時代に公開されました。ポーカーを始めました。チェスをするのが好きです。
チェスやポーカーがあまり得意になったことはありません。どちらにも本当に専念したことはありません。大学2、3年後の私の計画は、去るつもりだったということでした。AltaでスキーバムとしてJanitorとして働くつもりでした。大学時代、スキーバムでした。家政婦でした。トイレをたくさん掃除しました。
人々が私をどう扱うかは衝撃的で、それは私が他の人をどう扱うかに永続的に影響を与えました。誰かの部屋を掃除していて、彼らがそこにいて、彼らはあなたと同じ本を読んでいて、「ああ、それは素晴らしい本だ。あなたがいるところにいる」と言うと、彼らはあなたを宇宙人のように見ます。あなたが話すと。
そして彼らはさらに衝撃を受けます。あなたが読むと。それは、それ以来、私がみんなをどう扱ってきたかに大きな影響を与えました。
とにかく、冬はスキーバムになるつもりでした。夏は川で働くつもりでした。ショルダーシーズンはクライミングをして、野生動物写真家になろうとして、次の偉大なアメリカ小説を書こうとしていました。
それを知らなかったなんて信じられません。
それが私の計画でした。これが私の記録の計画でした。本当にラッキーでした。両親は私がやりたいことすべてに非常に協力的でした。私の両親は非常に厳格な両親を持っていたので、もちろん私には極めて寛容でした。
だから私はおそらく厳格な親になるでしょう。サイクルは続きます。両親は弁護士でした。合理的にうまくいっていました。二人とも非常に経済的に不利な状況で育ちました。
父はビールを買ってくれたすべての人を覚えていると話します。ビールを買う余裕がなかったからです。大学を通じてずっと働いていました。奨学金でそこにいました。高校を通じて靴1足しかありませんでした。
とにかく、彼らはこの計画に非常に賛成で、私は非常にラッキーでした。彼らは私を大学に送ってくれて、大学の学費を払う必要がありませんでした。彼らが私の大学教育の学費を払ってくれました。
彼らは「ギャビン、この計画——スキーバム、川下りガイド、野生動物写真家、ショルダーシーズンにクライミング、小説を書こうとする——素晴らしい計画だと思う。でも、私たちはあなたに何も求めたことがない。何を勉強するよう奨励したこともない。あなたがやりたいことすべてをサポートしてきた。1つだけプロフェッショナルなインターンシップをしてくれませんか? 何でもいいです」と言いました。
Dartmouthの2年生の夏の終わりに唯一得られたインターンシップは、Donaldson Lufkin Jenretteのインターンシップでした。DLJ、私の仕事は、DLJがリサーチレポートを公開するたびに、プライベートウェルスマネジメント部門で、オフィスを運営していた人のために働いていました。
私の仕事は、彼らがリサーチを作成するたびに、どの顧客がその株を所有しているかを調べることでした。そして私はリサーチを郵送しました、顧客に郵送しました。
この日はGeneral Electricについて書きました。だから、GEレポートをこれらの30人に郵送する必要があります。そしてCiscoレポートをこれらの20人にメールする必要があります。そしてレポートを読み始めて、「ああ、私の神様、これは想像できる最も興味深いものだ」と思いました。
投資。私はそれを概念化しました。それはポーカーのようなスキルと運のゲームです。明らかに投資には運があります。企業の投資家で、隕石が本社に当たったら、それは不運ですが、その結果を所有します。
だから運はあります、それは還元不可能です、しかしスキルもあります。だからそれは本当に私にアピールしました。そしてこの想像できる最も偉大なスキルと運のゲームでエッジを得る方法は、歴史の最も徹底的な知識を持つことでした。
そしてそれを世界の時事問題の最も正確な理解と交差させて、このスキルと運のゲームで次に何が起こるかについての差別的な意見を形成することでした。
どの株がPerry Mutualシステムで誤って価格設定されているか?
それが株式市場です。3日目、本屋に行って、彼らが持っていた本を買いました。それはPeter Lynchの本でした。2日でそれらの本を読みました。非常に速い読書家です。
そしてWarren Buffett、Warren Buffettについての本をすべて読みました。それからMarket Wizardsを読みました。それからWarren Buffettの株主への手紙を読みました。これはインターンシップ中です。
それからWarren Buffettの株主への手紙をもう一度読みました。それから会計を独学しました。Why Stocks Go Up and Downという素晴らしい本があります。それから学校に戻りました。専攻を英語と歴史から歴史と経済学に変えました。そして振り返ることはありませんでした。
それは消費されました——クライミングに本当に集中し続けました。ジムにいて、Motley Foolの人々が書いたすべてのものを印刷しました。彼らにはこれらのフールがいて、彼らは投下資本利益率と増分ROICについて話すのが早かったです。それは本当に重要な指標です。
ただ読んで、下線を引いて、本を読んで、Wall Street Journalを読んで、そして最終的にジムの近くにコンピュータ端末が設置されて、そのジムに行って、株についてのニュースを読みました。
それは私の人生で最も重要なことで、成績をかろうじて維持しました。そして、それが私がそれに入った経緯です。歴史、時事問題、スキルと運、そして私は競争的な人間です。そして実際に他の何にも良かったことはありません。
すべてのスポーツチームで最後に選ばれました。スキーが大好きです。プライベートスキーレッスンに少額の財産を費やしました。それほど良いスキーヤーではありません。ピンポンをするのが好きです。友達全員が私を打ち負かせます。
チェスが本当に上手になろうとしました。これは実際にゲームをプレイしなければならなかった前でした。電話で簡単にできる前でした。私の目標は、公園の誰か1人を打ち負かすことでした。
確かにどこかに公園があります。
文字通りそこにあります。有名なのがそこにあります。
ケンブリッジに1つあります。そして彼らの1人を打ち負かしたかったです。1人も打ち負かしたことがありません。何にも良かったことはありません。
これが得意だろうと思いました。そしてテストを受ける以外の、競争的な何かが得意であるという考えは、私に非常にアピールしました。
だからそれも本当に重要なことだったと思います。そして今日まで、これは私が多少なりとも競争的だった唯一のものです。他の何かが得意になりたいです。
ただそうではありません。
私はこの質問をみんなに尋ね始めようと思います。Pearson Mayの継続的な教育、締めくくるのに素晴らしい場所です。すべてについて話すのが大好きです。
素晴らしかったです。ありがとうございます。ありがとうございます。ありがとうございます。
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