2025年末、NvidiaがAI半導体スタートアップGroqを200億ドルで実質的に買収したというニュースが業界を震撼させた。しかしこれは従来の買収とは異なる「非独占的ライセンス契約」という形式を取っており、独占禁止法の審査を回避する巧妙な手法である。Groqの持つLPU技術は推論処理に特化し、NvidiaのGPUと比較して10倍高速かつ10倍省エネという性能を誇る。創業者Jonathan RossはかつてGoogle TPUの開発に携わった人物であり、GoogleがGemini 3を自社チップで訓練したことでNvidiaの独占に亀裂が入った直後のこのタイミングでの買収は、Nvidiaの防衛と攻勢の両面を示している。また、Liquid AIの小型言語モデルLFM2がGPT-4を上回る性能を示したこと、YouTubeが生成AIでゲーム制作できるPlayables Builderをローンチしたことなど、2025年最後の週も多数の重要な動きがあった。
Nvidia史上最大の買収劇
2025年最後のニュースまとめ動画を作ることになるとは思っていませんでした。今週は特に大きなニュースはないだろうと思っていたんです。しかしNvidiaが同社史上最大の買収を発表し、完全に予想を裏切られました。AI業界史上最大となる200億ドルでGroqを買収したのです。
ただ、本当に買収したのでしょうか? それについては今からお話しします。
クリスマスイブ、私たちの多くが休暇で気を取られている間に、Nvidiaは静かに創業32年の歴史で最大の動きを見せました。AI半導体スタートアップであるGroqに200億ドルを支払うことに合意したのです。これはG-R-O-Qです。イーロンのGrokと混同しないでください。
しかし重要なのは、彼らはこれを買収とは呼んでいないのです。この小さな違いが、この取引全体で最も重要な詳細かもしれません。
Groqとは何か
この状況を本当に理解するには、重要な背景を知る必要があります。GroqはLPU、つまり言語処理ユニットと呼ばれる特殊なタイプのAI半導体を製造しています。
ChatGPTや他のAIチャットボットを使ったことがある方なら、応答を得るまでに少し時間がかかることに気づいたでしょう。即座ではありません。それは、ほとんどのAIシステムがNvidiaのGPU、つまりグラフィックス処理ユニット上で動作しているからです。
これらは非常に強力ですが、もともとテキスト応答を生成するという特定のタスク用に設計されたわけではありません。ゲーム用に設計されたものです。
一方、Groqのチップはプロンプトを受け取った後のテキスト生成プロセス、つまり推論処理のために一から構築されました。その結果、GroqのチップはこれらのAIモデルを最大10倍高速で実行でき、エネルギー消費は10分の1で済むのです。
Jonathan Rossという人物
この技術の背後にいるのは、Jonathan Rossという人物です。彼はこの全体において重要なプレーヤーです。GroqのCEO兼創業者ですが、Groqを立ち上げる前は実はGoogleで働いていました。そこでTPU、つまりテンソル処理ユニットの開発を手伝ったのです。
これはGoogleの独自AI半導体であり、Nvidiaの支配に対する最大の脅威の一つとなっています。これが実は、この取引が今起きている理由につながります。
なぜ今この取引なのか
Googleは最近、Ironwoodと呼ばれる第7世代TPUを発表し、その直後に最新のAIモデルであるGemini 3をリリースしました。これはAI業界を驚かせました。
しかし重要なのは、Gemini 3は完全にGoogleの独自TPUチップで訓練されたということです。Nvidiaのハードウェアは一切使われていません。
これは非常に大きなことです。なぜなら、企業がNvidiaに依存せずに世界クラスのAIを構築できることを証明したからです。Googleの株価は上昇し、Nvidiaの株価は下落しました。投資家は初めて、Nvidiaだけに頼らないAIの未来への信頼できる道筋を見たのです。
しかしNvidiaは賢いです。何をしたと思いますか? そもそもGoogleのTPUを構築した人物を雇ったのです。王よ永遠なれ、というわけです。
取引の構造
さて、この取引がどのように構造化されたかについて話しましょう。これもまた、この件全体について非常に興味深い点です。Nvidiaは技術的にはGroqを買収していません。
代わりに、これを非独占的ライセンス契約と呼んでいます。Groqの技術をライセンスし、Jonathan RossとGroqの社長Sunonny Madra、その他の主要チームメンバーを雇用するために200億ドルを支払うのです。
ですから、書類上はGroqは新しいCEOのSimon Edwardsの下で独立した会社として存在し続け、クラウドビジネスも継続して運営されています。
なぜこの構造なのか
では、なぜこのような構造にするのでしょうか? 答えは一つ、規制です。
2022年、NvidiaはARMという半導体会社を400億ドルで買収しようとしましたが、規制当局がこれを阻止しました。Groqの完全買収も、特にNvidiaがすでにAI半導体市場の90%以上を支配している中で、同じような精査に直面する可能性が高いでしょう。
しかし、これを買収ではなくライセンス契約と呼ぶことで、Nvidiaは独占禁止法の審査プロセスを完全に回避できるのです。
あるアナリストはかなり率直に言いました。「この取引構造は競争という虚構を生かし続けるものだ」と。
そしてNvidiaだけがこの手法を使っているわけではありません。数か月前、GoogleもWindsurfというAIコーディングスタートアップに対してまったく同じことをしました。技術をライセンスしCEOと主要人物を雇用するために24億ドルを支払いましたが、技術的には会社を買収していません。
MicrosoftもInflection AIで、AmazonもAdeptで同じことをしました。これは実際、大手テック企業の標準的な戦略になりつつあります。
従業員への影響
しかし、この手法には欠点もあります。それは、これらの会社の実際の従業員、つまりリーダーシップチームや投資家ではない人々に何が起こるかということです。
従来の買収では、会社が買収されると従業員のストックオプションは通常、換金されるか現金化されます。早期に参加して株式と引き換えに低い給料を受け入れた従業員は、しばしば人生を変えるような報酬を得ます。だからこそ彼らは株式と引き換えに低い給料を受け入れる意思があるのです。より賢く働け、より懸命にではなく、というわけです。
しかし、このようなライセンス契約では、必ずしもそうではありません。これらの逆買収のような状況についての調査によると、ストックオプション、特に未確定のストックオプションを持つ従業員は、このような取引から何も得られないことが多いのです。
実際の買収がないということは、株式の転換も報酬もないということです。買収企業に雇用された創業者や役員は巨額の報酬パッケージを持って立ち去ります。投資家はライセンス料からリターンを得ます。しかし会社の構築を手伝った一般従業員は完全に取り残され、本質的に元の会社の新しい抜け殻の従業員になる可能性があります。
良い印象ではありません。これは実際にパターンになっています。Windsurfや他のスタートアップの類似取引からの報告によると、多くの従業員は会社にとって成功した出口のように見えたにもかかわらず、報酬を受け取らなかったことが示唆されています。
ですから、この取引はNvidiaとGroqにとって大きな勝利として祝われていますが、この種の取引によって損をする可能性のある人々がまだ多くいるのです。
Jonathan Rossの過去の発言
さて、この取引についてもう一つ非常に興味深いと思うのは、GroqのJonathan Rossがこの買収全体の前にNvidiaについてどのように語っていたかということです。
なぜ我々がNvidiaと競争するのか? 我々は競争していません。競争はお金の無駄です。競争とは根本的に、他の誰かがやっていることを取り上げて、それをコピーしようとすることを意味します。彼らがすでにやったのとまったく同じことをするためにR&D費を無駄にしているのです。あなたがすべきことは差別化です。まだ行われていないことをすべきなのです。
Rossは常にGroqをNvidiaの補完的なものとして位置づけていました。彼らがNvidiaと競争していると主張する発言は見つかりませんでした。
彼の主張は、NvidiaのGPUはAIモデルの訓練において世界最高であり、一方GroqのLPUは実際に応答を得るため、推論を実行するために世界最高だというものでした。
Nvidiaは製造するすべてのGPUを訓練用に販売するでしょう。現在、彼らの市場の約40%は推論です。もし私たちがはるかに低コストの推論チップを大量に展開したら、同じ数のGPUが販売され続けますが、訓練の需要が増加するでしょう。なぜなら、推論が増えれば増えるほど、訓練が必要になり、その逆も同じだからです。
そして別のインタビューで、なぜ人々はすべてにNvidiaを使うべきではないのかと聞かれたとき、Rossはこう言いました。
私たちは推論においてより速く、より低コストで、より低エネルギーです。彼らが推論について測定している何か他のものがあって、私たちが追跡していないものがあるかもしれませんが、この3つについては、私たちの方が優れています。
この取引が意味するもの
さて、これをすべてまとめましょう。Nvidiaにとってこれは実際に何を意味するのでしょうか? これは防衛であり攻勢でもあります。
彼らはGoogle TPUの設計者を招き入れ、GoogleがNvidiaなしで最先端のAIを構築できることを証明した世界で競争できるよう支援してもらうのです。また、AI業界がより多くの企業が実際のユーザーにAIを展開する方向に急速に向かっている推論において、彼らをより強くする技術も手に入れています。
Groqの投資家、特にBlackRock、Samsung、Cisco、そしてドナルド・トランプ・ジュニアがパートナーの一人である1789 Capitalにとっては、わずか90日で約3倍のリターンを得ることになります。Groqは9月時点で69億ドルの評価額でした。今は200億ドルを得ています。
一方、規制当局にとって、この取引はスタートアップ間で高まる課題を表しています。これらのライセンス構造は、独占禁止法の審査を避けるために特別に設計されています。すべての大手テック企業が監視を引き起こすことなく競合他社を吸収するためにこの手法を使い始めたら、そもそも独占禁止法の意味は何なのでしょうか?
そして、より広いAI業界にとって、これはより大きな疑問を提起します。どのスタートアップも長期的にNvidiaと競争できるのか、それとも最終的にすべて吸収されるのか? Cerebrusという別のAI半導体会社があります。
彼らは株式公開を計画していましたが、最近IPOを取り下げることを決定し、もうやらないことにしました。ですから、次は彼らかもしれません。
これを賢いビジネス戦略と見るか、独占的な統合と見るかは、おそらくあなた自身の視点によるでしょう。Nvidiaは、超競争的な市場においてトップの才能と技術に対してトップの価格を支払っているだけだと主張するでしょう。
批評家は一方で、彼らはイノベーションではなく沈黙を買っていると主張するでしょう。潜在的なライバルが本当の脅威になる前に排除しているのだと。
しかし、完全に否定できないと思うのは、Nvidiaが他の誰とも異なるゲームをプレイしているということです。600億ドル以上の現金準備を持つ彼らは、競争を消滅させる小切手を本質的に書くことができます。
そして、私が問いかけているのは、これが合法かどうかではありません。合法だからです。問題は、これは合法であるべきなのかということです。
その他のAIニュース
とにかく、NvidiaとGroqのストーリーを皆さんに分解したかったのです。深い調査を行い、関連するすべてのものを読んでいましたから。そして、学んだことを皆さんと共有したかったのです。
お役に立てたなら幸いです。しかし、この動画はまだ終わりません。これは週末のまとめですから。もっとAIニュースをお伝えします。
しかし残りは、速報セッションでやります。それでは始めましょう。
Liquid AIのLFM2登場
まず、Liquid AIから出た新しい言語モデルから始めましょう。LFM2 2.6B exp、つまり実験版と呼ばれるものです。これは26億パラメータのモデルで、AIの世界では非常に小さなモデルです。基本的にデバイス上で実行できるように設計されており、スマートフォンでも実行できます。
ここにベンチマークの簡単なスクリーンショットがあります。すべて約30億から40億パラメータの範囲にある他の類似モデルとどのように比較されるかを示しています。このGranite 4.0が何なのかわかりません。40億パラメータのモデルなのか、単に第4世代なのかわかりませんが、このモデルがこのサイズのモデルとしてほぼすべてのベンチマークで最高のパフォーマンスを発揮していることがわかります。
通常、大きな飛躍でない限り、新しい大規模言語モデルについてあまり詳しくは触れないのですが、Paulがこれを本当によく理解させてくれたと思います。
彼のポストを共有したいと思います。彼はこう言いました。考えてみればかなりクレイジーです。ChatGPTの最大のワオモーメントの一つは、GPT-3.5からGPT-4へのアップデートでした。そして今、26億パラメータのこのオープンソースモデルがあなたのスマホでローカルに実行でき、GPT-4より優れているのです。
ええ、それは完全に真実です。GPT-4が登場したとき、誰もが驚きました。この5年間のAI界で最大の日のようなものでした。衝撃的でした。大きなイベントでした。そして今、30億パラメータ未満のオープンソースモデルが、ここのほぼすべてのベンチマークでGPT-4ができることを上回っているのです。
これは物事がどれだけ速く動いているかを示す兆候に過ぎません。
ChatGPTの新機能とアップデート
言語モデルについて話しているので、今週OpenAIからニュースがありました。ChatGPTで温かさ、熱意、絵文字の使用などの特定の特性を調整できるようになりました。
ChatGPTアカウントに行って、設定に入り、パーソナライゼーションをクリックすると、ここで変更できるさまざまな特性があります。絵文字の下には、より多く、デフォルト、より少なくがあります。誰かがXで良い点を指摘していたと思います。なぜ「なし」のオプションがないのか? 私たちの中には絵文字を一切望まない人もいるからです。
でも、ChatGPTからの良い小さなアップデートです。正直なところ、ほとんどの人は気にしないと思いますが、あります。
OpenAIとプラットフォームに広告を展開する方法についても、さらなる噂があります。彼らは明らかに月々出血するようにお金を失っていて、より多くの収益を生み出す方法を見つける必要があります。そして広告が選択肢の一つとして何度も浮上してきます。
12月24日という最近でも、それが再び注目を集めています。簡単な要点は次のとおりです。従業員はChatGPTでスポンサー情報を表示する方法について議論しています。内部のモックアップはChatGPTサイドバーに広告を示し、ChatGPTショッピング機能はコマース広告を強化する可能性があります。
繰り返しになりますが、これの多くは推測に過ぎませんが、最近人々はOpenAIがプラットフォームに広告を展開する可能性について多く話しています。
私が本当に見たくないもの、そして世界も見たくないと思うのは、スポンサー付きの応答のようなものです。特定のタイプのカメラを探していると言って、私のユースケースに最適なカメラではなく、スポンサーになっているカメラを推奨してほしくないのです。
それが起こり始めたら、OpenAIは終わりですよね? 人々はGeminiやClaudeやPerplexity、またはそれをしないモデルを使うようになるでしょう。
ですから、彼らは間違った方法でやればエクソダスにつながる可能性があるため、慎重に進む必要があります。
ChatGPT Wrapped登場
ChatGPTも今年Spotifyのラップのようなものを手に入れました。今年は誰もがやっています。YouTube、Spotify、Steam、プレイしたゲームのラップを手に入れました。そして、ChatGPTのものも手に入れました。
Uber Eatsラップの紹介です。ああ、やめて。
ChatGPTがあなたについてどう思っているか振り返るのは楽しいです。これが私のものです。あなたの年を詩で説明する小さな詩をくれます。これが私の2025年の大きなテーマです。ニュースからストーリーテリングへの移行。時間を買い戻すためのシステムの構築。フロンティアのテスト、いじくり回し、教えること。
ChatGPTと何をチャットしているかについて本当にそれほど好奇心があるなら、これらの画面のどれでも一時停止してください。これが私のチャット統計です。最初の0.1%のユーザーの一人でした。これはかなりクールですが、すべてのモデル間を常にジャンプしているので、間違いなく上位1%のユーザーではありません。
私のチャットスタイル、笑。私について知っていることすべてに基づいて、これをもっと自然に聞こえるようにしてください。これをもう少し詳しく説明するのを手伝ってください。なぜコーヒーはそんなに早くうんちをさせるのか? そしてマッシュポテトは良いプレワークアウトの炭水化物か?
ああ、子供がいるんです。子供はこういう質問をするんです。放っておいてください。批判しないでください。
2025年が賞を与えるなら、あなたは自分の中年の危機を自動化する可能性が最も高い人に贈られるでしょう。つまり、正確です。
私はナビゲーターです。ユニークだとは感じませんが、ユーザーの23%がこれを共有しているからです。ナビゲーターが何で構成されているかがここにあります。これがピクセルで描かれたあなたの年、Steam Deckとネオンコーヒーマグのある静物です。
面白いのは、これが実際にかなり正確だということです。私は実際に複数のモニターを持っています。カメラが周りにあります。実際にコーヒーマグが隣に置いてあります。Steam Deckは通常デスクで充電していますが、昨日プレイしていたので今は寝室にあります。
そしてこれはフォーチュンクッキーか何かのようなものだと思います。わかりません。とにかく、あなたのものをチェックしてみてください。私は自分のものを公開共有したことをすでに即座に後悔しています。でもまあ、済んだことは済んだことです。
Manisの編集可能なスライド機能
これはManisからのかなりクールな機能です。Nano Banana Proで作成されたスライドが編集可能になりました。本当に真に編集可能です。先日これをテストしました。見てください。
Nano Bananaを使ってAI Powered Webの接続とパートナーシップという名前のスライドデッキを作りました。実際に開くことができ、これらすべての会社間の循環的な取引を分解するかなりまともに見えるスライドデッキ全体であることがわかります。
しかし、これらはNano Bananaで作成されました。すべてのスライドがNano Bananaで作成されました。このテキストのどれでも選択して、好きなように編集できます。文字通り、これらすべてです。
画像部分の内側のテキストでさえも。MicrosoftをMacro Hardと入力し直して変更を適用できました。そして20秒ほどのロード後、テキストを変更してくれました。
Microsoftのロゴも削除されましたが、それはGoogleが誤って表現したくないからかもしれません。わかりません。
しかし、これらすべてのNano Bananaテキストが完全に編集可能になったことは本当にクールです。どんなテキストでも変更できます。
さて、一つテストしたのは、特にGeminiで画像を作成してからManisにインポートしようとしたことですが、適切に編集されませんでした。ですから、実際にManiの中でNano Bananaで生成し、次にManiの中でNano Bananaで生成したものが編集可能になるようです。
しかし、外部から持ち込んだものは編集できません。少なくとも私が見る限りでは。コメントで間違っていたら訂正してください。でも間違っていたら、あなたはすでにそうするつもりだったでしょう。
Alibabaの新機能
中国のAlibabaという会社も今週出荷祭りをしていました。今週はかなり多くの新しいものを発表しました。
Quinn imageedit 2511を導入しました。これは新しい画像編集モデルです。彼らのバージョンのNano Bananaか、新しいChatGPT画像編集ツールです。これは使いたければQuinn chatで使用できるAlibabaバージョンです。
これも本当に興味深いと思いました。Quinn image layeredもリリースし、これは実際にPhotoshopのようにレイヤー化された画像を作成します。
ですから、小さなデモビデオで見られるように、複数のレイヤーを持つ画像を生成し、それをPhotoshopに取り込んで個々のレイヤーを個別に編集できます。かなりクールなユースケースのように聞こえます。
さて、Alibabaがそれを解決したので、GoogleやOpenAIなどのさまざまなプラットフォームに今後展開されるのを見ることになると想像します。
ですから、近い将来、すべての画像生成プラットフォームがレイヤーを生成できるようになっても驚かないでください。しかし、これまでに見た最初のものがAlibabaから来たのは本当にクールです。
また、Quinn 3 TTSラインナップもリリースしました。TTSはテキスト読み上げです。テキストを入力すると音声が返ってきます。これは明らかに日々よりリアルになっています。
11 Labsのようなものを使用する場合、Quinn 3 TTSは11 Labsが行うことのAlibabaバージョンのようなものです。Quinn 3 TTSファミリーは新しいメンバーを得ました。Quinn 3 TTSは音声デザインと音声クローンを追加し、複雑なテキストでの安定性が向上した50の音声をサポートするようになりました。
それがどんな音かの小さなデモです。11 Labsと同等だとはまだ思いませんが、市場のもう一つの選択肢であり、無料でテストできると確信しています。
YouTube Playables Builder
これは実際には数週間前のニュースですが、見逃したので今共有したいと思います。先週いくつかのAIニュースがあったので、彼は今それについて話すつもりです。
しかし、YouTubeはPlayables Builderという新機能を展開しました。これはGeminiを使用してAIでビデオゲームを作成し、そのゲームを共有して人々がYouTube上で直接プレイできるようにするツールです。
YouTubeから連絡があり、実際にゲームを作れるか尋ねられました。それで、数週間これにアクセスできています。
他のチャットプラットフォームと同じように、欲しいゲームをプロンプトするだけです。ゲームをビルドし、望むものを得られるまで行ったり来たりします。
さて、バックエンドのプラットフォームを見せることが許可されているかどうか100%確信が持てません。しかし、確認を待っている間、バックエンドのChatGPTのようなインターフェースを想像してください。
欲しいゲームを伝えます。ゲームのバグ修正やゲームのグラフィック作成などを支援する事前に書かれたプロンプトがたくさんあります。欲しいゲームを伝えると、ゲームを最適化し改善するための追加プロンプトを提案してくれます。
そして、私がプロデューサーのDaveと開発したこのHavzesゲームのようなゲームが得られます。食べ物を完璧に50対50に切って得点し、素敵な50対50カットを確保することで、パートナーの気分を改善する必要があります。
驚くほど楽しく中毒性のあるゲームです。そして時々レベルアップして、食べ物を切る能力を向上させます。非常に基本的ですが、中毒性もあります。そして全体が100%AIで構築されました。
しかし、youtube.com/playablesに行けば、他の人々が構築したゲームを見ることができます。SambuchaやMalavelのような他のクリエイターもこのプラットフォームでゲームを構築しています。
将来的にゲームを収益化する計画もあります。ですから、AIでバイブコーディングするゲームに、将来広告を入れることができます。そしてYouTube広告のように、あなたが開発したゲームに人々が広告を見たときに、YouTubeと収益を分割できます。
将来のためのクールで楽しい収益化ツールです。これがAIで作られたゲームで溢れかえるかどうかは、まだわかりません。うまくいけば、クリームが上昇し、実際に時間と努力と思考をゲームに注ぎ込んだ人々のゲームが最も多くのリーチを得るでしょう。しかし繰り返しになりますが、これはすべて展開中です。非常に新しいです。どうなるか見てみましょう。
ゲーム業界のAI使用論争
ゲームについて話しているので、これについても言及したかったです。Clare Obscure Expedition 33というゲームが今年のゲームアワードを席巻しました。標準的なゲームアワードのように、ベストゲームを含むすべてのカテゴリーで優勝しました。
最近行われたインディーゲームアワードもあり、このゲームもそれで優勝しました。ベストインディーゲームを獲得しました。
しかし、優勝後、このゲームを開発するプロセスの一部としてAIを使用したという情報が出てきて、ゲームは完全に失格となり、賞を取り上げられました。準優勝だったゲーム、Blue Princeというゲームが実際に優勝しました。
しかし興味深いのは、Blue PrinceもAIを使用したという多くの憶測があることです。
結局、このようなルールを持つことができるかどうかわかりません。すべてのゲームが何らかの形でAIを活用してゲームにたどり着くことになるからです。
さて、あなたはおそらく「ああ、ゲームをバイブコーディングしたなら、実際にハードワークをしてゲームを手動でコーディングした人々にこれらの賞を獲得させるべきだ」と思っているでしょう。
しかし、実際に起こったことは次のとおりです。彼らは看板のポスターのような1つの画像を生成するためにAIを使用し、この画像のプレースホルダーとして使用し、その後実際のアーティストを雇ってポスターを作成し、AIを置き換えました。ですから、AIは人々が見たゲームには出荷されませんでした。
しかし、彼らがリリース前に削除したゲームの0.00001%のような本当に小さな部分を作成するためにAIを使用したため、彼らを完全に失格にしました。私にはひどく思えますが、どこかに厳格な線を引かなければなりません。
そして彼らは、AIを少しでも使用したら失格という厳格な線を引きました。ですから、それはそういうものだと思います。しかし、このようなルールは永遠に持続するとは思いません。開発者であれば、AIはゲームをより早く出すのを助ける素晴らしいツールだとより多くの人々が気づくと思うからです。
ですから、わかりません。どうなるか見てみましょう。
Waymo停電事件
そして最後のストーリー、ちょっと面白いものです。ベイエリアで停電がありました。そして電力が切れたとき、すべてのWaymoが停止し、交通を引き起こし、緊急車両が移動するのを困難にしました。
イーロンは、すべての自動運転Teslaとロボタクシータイプの車両が動き続けたことを指摘するのが好きです。
ですから、AIが運転の未来かもしれませんが、停電があってもこれらの車が動き続けることを確認する必要もあります。正確に何が起こったのかわかりません。Waymoが通信しているデータセンターに関係していると思います。データセンターの電源が落ちたので、Waymoはそれらと通信できず、それで停止しただけです。
それが私の理解です。しかし、詳細はすべて知りません。サンフランシスコ中にいるこれらすべてのWaymoが、サンフランシスコに最近行ったことがあれば、どこにでもいます、この停電が起こっている間その場で凍りついていたというのはかなりクレイジーなストーリーだと思います。
締めくくり
繰り返しになりますが、今週は話すことがあまりないと思っていました。ある意味正しく、ある意味間違っていました。つまり、話すことがいくつかありましたが、そのNvidiaのストーリーは私を驚かせました。
うまくあなたが知りたいかもしれないすべてを分解できたことを願っています。そして、人々が今週3日か2日しか働かなかったこのクリスマス週に起こった他のすべての小さなことについて、少しカバーできました。
しかし、繰り返しになりますが、これが私が持っているものです。これはおそらく2025年の私の最後のビデオになるでしょう。来週、AIニュースの週間まとめで戻ってきますが、その時点で2026年になります。
うまくあなたに情報を提供し、すべてのAIニュースをループに入れ続け、最もクールなツールについて知り、あなたの生活とビジネスでより多くのことを自動化するのに役立てていることを願っています。
それが私の目標でした。うまく2025年にそれをやれたことを願っています。そして2026年にはさらに、さらに良く、さらにクールに、さらにスマートにやる予定です。わかりません。2026年にもっとやる予定です。
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