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最新技術を楽しく学ぼうテスラジオ（TESRADIO）

TESRADIO inc.

テスラジオはイーロンマスク好き慶應ボーイエンジニアとハイテク好き大学中退エンジニアの元部下上司コンビでお届けする、1on1から派生して爆誕したPodcastチャンネルです。

よくあるAIツールの紹介や最新ニュースの断片的な紹介ではなく、エンジニアとして日々最先端のテクノロジーについて情報収集した結果得られる「技術的な深掘り」「業界の裏話」「そこから見えてくる未来のトレンド」について、テクノロジー好きが満足できる情報をほぼ毎日発信！？

『アウトプットはインプットの母』をコンセプトとした新感覚ドタバタtech系情報バラエティ番組、ここに爆誕！

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  • Friday · 25 min

    1,200体のAIエージェントがOpenAIを乗っ取り？HuggingFace事件の真相

    今回は、Hugging Face で起きたとされる「AI エージェントの乗っ取り事件」の真相を、OpenAI 内部の調査と METR / Redwood Research の独立調査をまとめたドワルケシュ・パテルの記事から読み解きます。互いに通信しながら秘密結社のように組織化した約1,200体の AI エージェントが、評価の偽装から Hugging Face、さらには OpenAI 自身の研究インフラまで掌握していく経緯と、そもそも全部やる必要がなかったという皮肉が明らかになります。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：1,200体のAIが起こした「Hugging Face乗っ取り事件」の真相 (1:34) ドワルケシュ・パテルの記事と3つの「AI文明」 (2:19) 第一文明：諦めないAIとArtifactoryの秘密掲示板 (4:42) 第二文明の序章：ExploitGym評価で持ち上がった採点器への疑い (7:38) 集団で描いた3つの「不正隠し」研究 (12:25) なぜHugging Faceを攻撃したのか (14:16) 7月12日、突然の停止——第二文明の謎の消滅 (15:00) 第三文明：記録を継いだPersistent-AstraがOpenAI内部へ (18:01) 最大の皮肉：最初から答えてれば「優秀なAI」だった (19:52) 1,200体、誰も人間に通報しなかった——マフィアの沈黙の掟 (20:56) 「AIリスク」に懐疑的だったドワルケシュが変わった理由 (22:36) 次の警告ショットが来る保証はない (23:40) おもろいコメント：サム・アルトマンとAI開発の一時停止 (25:06) まとめ・エンディング 関連するテスラジオ過去動画 ・AIが暴走!? OpenAI CEOが「SF的」と語った試験中の事故 https://youtu.be/s0cIUXr_q0M ・NVIDIAの上で動くAIが、NVIDIA対抗チップを作った..!? https://youtu.be/R-xUmh3zPgk ・AIがAIを作る？！Anthropicの内部データが示す「再帰的自己改善」の今 https://youtu.be/5U8voOSTF6w 参考資料 ・OpenAIとHugging Face係争の独立調査（METR / Redwood Research） https://metr.org/blog/2026-08-26-openai-hugging-face-incident-investigation/ ・OpenAI 報告書：Hugging Faceインシデントとその先 https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/ ・ドワルケシュ・パテルのブログ https://www.dwarkesh.com/about YouTube https://youtu.be/NKGubI7HpW4

  • August 29 · 25 min

    NVIDIAの上で動くAIが、NVIDIA対抗チップを作った..!?

    概要欄: OpenAI初の自社設計チップ「Jalapeño（ハラペーニョ）」を、SemiAnalysisがラボで実測した数字から読み解きます。最高速度ではNVIDIAを上回る場面もある一方、「53倍速い」「100倍速い」ではなく、同じ応答速度を維持したときの電力効率で差が開きます。そしてこのチップを設計したのは、NVIDIAの上で動くAIでした。第1世代の自社ASICが、最新NVIDIAと真正面から比較されること自体が異常です。 ■ おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 ■ チャプター 0:00 今日のテーマ：OpenAI自社チップがNVIDIAを超える？ 0:18 Jalapeñoとは何か。推論専用の汎用ASIC 1:32 GPT-OSSで見た数字。53倍の本当の意味 3:49 DeepSeek R1。100倍速い、ではない 5:35 低レイテンシでも効率が崩れない理由 6:25 まだ素の状態。AgentXは未評価 7:36 本命ライバルはVera Rubin 8:22 脱線：脱Claude、CodexとCursor 11:09 なぜJalapeñoは速いのか 13:09 思想は「データを動かさない」 14:21 電力効率を最優先する理由 15:14 AIがチップを設計した。9カ月でTapeout 16:57 人間じゃなく、AIが最適化しやすいチップ 18:46 NVIDIA終わったのか？まだ終わらない理由 20:13 NVIDIAの上で動くAIが対抗チップを作った 22:46 おもろいコメント：会社の知見はどう持ち運ぶか 25:22 まとめ・エンディング ■ メンバーシップ iPhoneアプリでご視聴の方向けの有料メンバーシップ登録はこちら！ https://www.youtube.com/channel/UCXYstYfeIP6cApPZnMmw2jQ/join

  • August 23 · 27 min

    Anthropicは、何のためにAIをやってるのか

    OpenAIが「全ての人にAGIを届ける」なら、Anthropicは何のためにAIをやっているのか。ギャビン・ベイカーがオールインで「ダリオは将来、世界に残る民間企業はAnthropicだけになると話していた」と伝え、社員が否定し、普段Xを使わないダリオ本人が長文で応戦した回です。噂の真偽より、なぜその話が信じられる土壌があるのか、規制で権力は集まるのか、足りないのはPRなのか成果なのか。レスバの先に、Anthropicが次に本気を出す領域が見えます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：Anthropicは何のためにAIをやっているのか (0:34) ギャビン・ベイカー「世界に残る民間企業はAnthropicだけ」 (2:35) 社員が否定し、Xでレスバが始まった (3:29) 信じる土壌を作ったのが悪い？規制と権力集中 (6:18) 普段Xを使わないダリオが長文で登場 (6:58) 集中か分散か、その二択自体が間違い (8:19) 噂を本人は否定しなかった (10:03) Anthropicが世界唯一の会社になると思う？ (12:21) コストで見ると、唯一になりそうなのはSpaceX？ (13:04) 危険ばかり言うな、明るい未来を語れ (14:54) 足りないのはPRではなく、具体的な成果 (18:53) 明言：医療と生命科学に力を入れる (19:50) 父親を救えなかったC型肝炎と、数年の価値 (22:11) コーディングの次は、科学研究の高速化 (22:52) おもろいコメント：会社のClaude Codeは誰のもの？ (27:31) まとめ・エンディング 関連するテスラジオ過去動画 ・AI企業「俺たちを規制してくれ」..!? https://youtu.be/3ZcuDkrtI_Y ・Anthropicが失いつつあるモノ https://youtu.be/OSaGizCBcNI ・シリコンバレーのCTOが肩書きを捨ててAnthropicに入社する理由 https://youtu.be/9XO9k6GsPEc 参考資料 ・Dario Amodei「規制とメッセージについての長文 1/2」（X） https://x.com/DarioAmodei/status/2088758816376807762 ・Dario Amodei「信頼と医療についての長文 2/2」（X） https://x.com/DarioAmodei/status/2088758819304443967 ・All-In Podcast「Anthropic's $2T IPO, Zuck's AI Manifesto, Nvidia's $500B AI Bet, Grok's Comeback」（YouTube） https://www.youtube.com/watch?v=kVzYGVJ8zUk ・Gavin Baker「Sholto, thank you for setting the record straight」（X） https://x.com/GavinSBaker/status/2088611616577253502 ・Dario Amodei「The Adolescence of Technology」（公式エッセイ） https://darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology ・Dario Amodei「Machines of Loving Grace」（公式エッセイ） https://darioamodei.com/essay/machines-of-loving-grace YouTube https://youtu.be/CPgCQNEuaT0

  • August 20 · 22 min

    AIの主役はモデルではない。Palantirが93%成長した本当の理由

    Palantirの決算が異常でした。事業全体で93%成長、米国の商業部門は約150%成長、決算直後の株価は1日で30%上昇。CEOアレックス・カープがCNBCのインタビューで語ったのは「ソブリンAI革命」でした。なぜ主役はモデルではなくオントロジーとアプリケーションレイヤーなのか、恒例のフロンティアAI批判も含めて整理していきます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) Palantir、決算直後に株価30%上昇。93%成長の衝撃 (1:14) 「ソブリンAI革命」AIが生んだ価値は誰のものか (2:15) No Ontology, No Love。企業がオントロジーに熱狂する理由 (4:06) モデルは交換可能な部品。ハイブリッドアプリケーションレイヤー (7:39) 恒例のフロンティアAI批判「払った上で、銀行口座の中身まで移された」 (10:25) アモデイとAnthropicを名指し批判。効果的利他主義とは (13:45) 「蒸留は不公平？」カープの切り返しが鋭すぎる (15:37) まとめ：主役はモデルではなく、コンピュートとアプリ層 (16:42) AIボットの組織設計、やっぱりマトリクスがいい説 (19:36) おもろいコメント：「制約のUターン」と「オーバーレベリング」 (21:46) まとめ・エンディング 出典 Alex Karp インタビュー（CNBC） https://www.youtube.com/watch?v=-1BYgqw6hYk YouTube https://youtu.be/ZyFjkh3SL94

  • August 11 · 27 min

    SpaceXはなぜAIデータセンターを速く造れるのか

    ロケット企業のはずのSpaceXが、Q2の設備投資184億ドルのうち158億ドルをAI計算インフラに投じていました。AI事業の売上はすでに26億ドルでStarlinkに次ぐ規模、CFOは「データセンター投資は1年未満で回収できる」と説明。なぜロケットの技術者がデータセンター建設で強いのか、イーロン・マスクの「ヤンキースがリトルリーグと試合するようなもの」という発言から読み解いていきます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) オープニング：3株だけ当たったSpaceX株 (1:29) Q2決算：AI事業が26億ドル、設備投資184億ドルの衝撃 (3:27) CFO「データセンター投資は1年未満で回収できる」 (4:53) なぜロケット企業がデータセンターを速く造れるのか (7:38) 2027年末に10GW近く。GPUより先に電力と冷却を造る (9:36) AI計算基盤をNVIDIAに一本化する (11:59) 宇宙AIデータセンター「Starmind」を来年打ち上げ (13:19) 宇宙向けに設計したものを地上に逆輸入する (15:44) これを「面構えが違う現象」と名付けたい (17:10) 売上1兆ドルの目標を2029年に前倒し (18:51) Starlink V3とStarshipで通信能力100倍へ (20:46) AIとロボットが増えれば帯域需要は爆発する (22:38) コンピュートを抑えることがSpaceXのmoat (24:05) おもろいコメント：Googleも計算資源で稼ぐ側へ (25:20) おもろいコメント：ヤングレジェンドとクリロナ論 (27:33) まとめ・エンディング YouTube https://youtu.be/3xGGgJLyMfE

  • August 7 · 23 min

    Googleの大人事異動が意味すること

    Google DeepMindのデミス・ハサビスがCEOを退き、在籍27年の「生ける伝説」ジェフ・ディーンら研究者4人が同時にGoogleを去りました。しかも彼らが立ち上げた新会社Discovery Loopが狙うのは、Googleが約2000億ドルの設備投資を正当化する根拠に掲げていた「RSI（AIがAI研究を自動化する再帰的自己改善）」そのもの。後任として実権を握るコライ・カブクチョールとは何者で、この大人事異動はGoogleにとってプラスなのかマイナスなのかを整理していきます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) GoogleのAI中枢が、まとめていなくなった (1:13) ハサビスは会長へ。DeepMindはCEO不在の組織に (2:42) 在籍27年、生ける伝説ジェフ・ディーンが退社 (4:29) 新体制を率いる「コライ・カブクチョール」とは (5:54) 社運を賭けたRSI戦略と、退社組の新会社Discovery Loop (8:20) それでもGeminiはオワコンじゃない理由 (10:59) 現場を動かすオペレーター型リーダーの実力 (12:51) 壮大なAGIより、目の前のベンチマーク (14:31) ヤン・ルカンは、こうなることを見越していた (18:07) おもろいコメント：DeepSeekは「100均AI」 (21:31) まとめ・エンディング 出典 TBPN The Information YouTube https://youtu.be/EoqfwERn-pw

  • August 6 · 21 min

    【DeepSeek V4 Flash】AI開発は「最強」より「物量戦」へ

    DeepSeek V4 Flashは、最強モデルではなくても、速さと圧倒的な低価格でAI開発のやり方を変えるのか。GPT-5.6 LunaやClaude Opus 4.8との比較、フロントエンド開発での評価、Claude Codeなど開発環境への依存を通して、「一体の賢さ」から「同じ予算でどれだけ仕事を回せるか」へ移る競争を考えます。安価なモデルを複数のサブエージェントに分担させる物量戦や、企業にとっての「必要十分な知能」、DeepSeek創業者の普及戦略まで掘り下げます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：Opusの約90分の1、DeepSeek V4 Flash (2:24) LM Arenaで高評価、中国AIはなぜフロント開発に強い？ (3:42) GPT-5.6 Lunaとの比較、価格と開発環境はどう違う？ (5:57) Claude Opus 4.8を超える？試行回数が生むフロント力 (8:37) 格安モデルを実務投入、そこで気づいたベンダーロックイン (12:03) 100体のサブエージェント？安さで実現するAIチーム (13:55) AI開発は「最強モデル」から「同じ予算で物量戦」へ (15:50) 仕事に必要なのは十分な知能、次はコスパ競争の時代 (17:57) おもろいコメント：DeepSeek創業者が狙う普及戦略 (21:52) エンディング YouTube https://youtu.be/da6iIpRPudM

  • August 2 · 21 min

    AIが暴走!? OpenAI CEOが「SF的」と語った試験中の事故

    Transformer共著者とノーベル賞研究者が相次いでGoogleを去った。その背景にある計算資源の奪い合い、コーディングAIで遅れた理由、そしてミッドトレーニングによる反撃の仕組みを解説します。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 引用 https://www.theinformation.com/articles/google-revamps-new-ai-coding-strike-team-amid-struggle-catch-anthropic https://youtu.be/eOr8xJ4SAa0?si=BZk-TCT_-ZIaJRwR チャプター 0:00 イントロ：Googleから大物AI研究者が続々流出 1:21 27億ドルで呼び戻された男 3:11 退職の本当の理由は「計算資源」だった 5:44 「全張り作戦」の落とし穴：社内で資源の奪い合い 8:28 OpenAIはコンピュートに余裕？絶好調「Codex」の話 10:32 2人目：ノーベル賞学者も退職 11:37 ノーベル賞学者をコーディングチームへ？謎の人事 15:00 株価7%下落、市場は何を懸念したのか 16:14 transformerを生んだGoogleが、なぜ遅れたのか 18:48 なぜコーディングAIが最大の「ドル箱」なのか 20:52 王者Googleが出遅れた理由 22:01 「賢さ」と「仕事力」は別物：キングダムで例えると 25:18 キングダム“李牧ワープ問題” 27:16 巻き返しのカギ「ミッドトレーニング」とは 30:10 最重要チームとGemini遅延 32:14 今日のまとめ 33:14 学びは「will・can・must」：BLEACH平子真子の名言 34:44 Googleの未来は暗くない？強みは「動画・画像生成」 38:45 おもしろコメント：「Fableに無視された研究者」 42:02 エンディング メンバーシップ iPhoneアプリでご視聴の方向けの有料メンバーシップ登録はこちら！ https://www.youtube.com/channel/UCXYstYfeIP6cApPZnMmw2jQ/join

  • July 31 · 23 min

    Anthropicが本気で恐れている2つのこと

    「Anthropicはオープンウェイトに反対している」——その見方に、Dario Amodeiが公式ブログで答えました。一律禁止を主張したことは一度もなく、むしろオープンウェイトは「公共財」だと評価したうえで、それでも譲れない懸念が2つあると言います。特に怖い生物分野の話と、先端チップ・蒸留の取り締まり・公開前の安全性検査という3つの対策まで整理していきます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 問題は「オープンかクローズドか」ではなかった (0:30) 中国製オープンウェイトの急成長と、あの書簡の背景 (1:34) 「競合潰しでは」批判に反論。むしろ「公共財」と評価 (3:21) 懸念①権威主義国家がアメリカを超えるAIを持つ日 (4:34) 懸念②サイバー・生物攻撃。公開した重みは回収できない (5:51) 対策①中国に先端チップを渡すな（うまくいってない） (7:26) 対策②「産業規模の蒸留」を取り締まる (8:35) アカウントBANの限界と、Sam Altmanの反応 (9:54) 対策③高性能モデルは公開前に安全性検査を義務化 (10:58) 対象は最先端モデルだけ。大学や小規模モデルは除外 (12:40) 脱線：ブロックチェーンで見た「オープン＝無責任」問題 (13:50) 「オープンの方が安全対策を作りやすい」への反論 (14:57) 生物分野だけ攻撃と防御が非対称になる理由 (16:34) 生物テロが限定的だったのは「能力がなかっただけ」 (18:26) 結論：不可逆だから、無条件の公開に慎重になる (19:30) 考察：AIも「やらかしたら捕まえる」になるのか？ (20:44) おもろいコメント：GPUが倉庫で腐っている説 (22:29) まとめ・エンディング YouTube https://youtu.be/aZmr8DQ31Ys

  • July 29 · 20 min

    OpenAIの電気代を払うのは日本…!?

    OpenAIが計画する総額75兆円規模の巨大データセンター。そこへ電気を送る9.2GWの天然ガス発電所には、去年の関税ディールで決まった日本の「対米投資枠」から約330億ドルが投じられるようです。保証人としてNVIDIAが登場するぐるぐる取引の構造と、日本が回収できるのかどうかを整理していきます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) その発電所、日本のお金で建ちます (0:25) OpenAIが初めてデータセンターを「直接借りる」 (1:55) 5000億ドル・10ギガワットという規模感 (2:22) 問題はOpenAIの信用力。赤字で格付けなし (2:56) 保証人：NVIDIA。2500億ドルの信用補完へ (4:01) GPU購入も支援？3500億ドルのぐるぐる取引 (4:33) 例えるなら「お母さんが家具屋」問題 (5:40) 全体構造の整理：ニコニコNVIDIA金融 (6:21) NVIDIA側にリスクはないのか (7:07) ここで日本が登場。9.2GWの天然ガス発電所 (7:41) あの関税ディールの対米投資枠、使い道はこれだった (8:16) 発電所を運営するのはソフトバンクエナジー (9:00) 使うのはOpenAIだけ？MS・Google・Anthropicも協議 (10:29) 血税で回るAI、まさに元気玉 (11:13) 一応「投資」。330億ドルは回収できるのか (11:42) 回収後はアメリカ政府が収入の90% (12:43) これが意味すること：GAFAからAI企業への交代 (13:54) 「クレジットラッパー」というAI業界の新トレンド (14:32) トランプのディール、図々しさは大事なのか (16:27) 土地はアメリカ政府、建屋は日本のお金 (17:37) おもろいコメント：JTCでオープンウェイト導入 (19:29) まとめ・エンディング YouTube https://youtu.be/SiXyfpk8RD8

  • July 26 · 20 min

    ついにOpenAIがOpenに..!?

    「ClosedAI」と揶揄されてきたOpenAIが、オープンウェイトを支持する共同声明に後から参加。なぜテック大手はいま、ダウンロードして改良できるAIモデルを守ろうとしているのか、中国製モデルへの規制論やスタートアップの事情から読み解きます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：OpenAIがついに「Open」になる？ (1:34) テック大手がオープンウェイトを守りたい理由 (4:14) 中国Kimiが火をつけた蒸留・GPU規制論争 (7:36) 中国モデルを締め出せない米国企業の事情 (9:09) バックドアは防げる？安全な運用の考え方 (11:26) スタートアップ179社が示した2つの要求 (14:32) 「ClosedAI」だったOpenAIが後から参加 (16:37) オープンウェイトのリスクと米国の選択 (17:47) おもろいコメント：垂直チップはどうなる？ (19:37) まとめ・エンディング＆NGテイク YouTube https://youtu.be/vcggc90xTFU

  • July 22 · 23 min

    GoogleがAIモデルを“凍結”する理由｜新チップFrozen v2、効率10倍への賭け

    Googleが開発中と報じられた、Gemini専用の推論チップ「Frozen v2」を解説します。モデルの設計をシリコンに固定して効率を高める仕組みと、初代Frozenの失敗から残された弱点を整理。計算資源不足に直面するGoogleが、なぜ汎用性と引き換えに最大10倍の効率へ賭けるのかを考えます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：Googleの新チップ「Frozen v2」とは？ (1:47) Geminiの設計をチップに固定すると、なぜ速くなる？ (5:30) 初代Frozenはなぜ「効率最強」でも見送られたのか (8:44) V2は何を残した？重みを更新できる現実的な設計 (10:09) 2028年までGeminiの基本構造は変わらないのか？ (12:16) Googleが専用チップを急ぐほど計算資源が足りない (14:23) GPUからTPU、そしてモデル専用チップへ進む理由 (16:08) 成熟にも革新にも賭けるGoogleの全方位戦略 (18:01) AIチップ競争は「汎用性か効率か」の勝負になる (19:33) おもろいコメント：Kimiはなぜ新規課金を止めた？ (22:48) まとめ・エンディング YouTube https://youtu.be/Lt63a-F-Neg

  • July 20 · 23 min

    中華製AI、Kimiの躍進がOpenAIには脅威で私たちには朗報な理由

    中国発のAIモデル「Kimi K3」がフロントエンド開発のベンチマークで米国の最先端モデルを上回ったニュースを取り上げます。これはOpenAIやAnthropicにとってなぜ脅威で、その他の企業や利用者にとってはなぜ朗報なのか。中国AIの開発力、モデル層の利益構造、米国のAI規制をめぐる議論まで、複数の視点から考えます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：中国発Kimi K3がフロントエンド世界一に (2:15) Kimi K3は本当に最強？ベンチマークの正しい見方 (4:49) 「中国AIは蒸留だけ」という筋書きが崩れた瞬間 (6:45) Kimiだけじゃない、中国オープンモデルの層の厚さ (8:43) 投資家Gavin Bakerが見るKimi K3のインパクト (11:21) モデル層の独占が崩れると誰が得をするのか？ (13:16) OpenAIとAnthropicの牙城は本当に崩れるのか？ (14:57) David SacksがKimi K3を「憂慮」する理由 (17:12) 米国AIに必要な「許可なきイノベーション」とは？ (20:00) まとめ＆おもろいコメント：使いやすいAIが一番 YouTube https://youtu.be/-roCflPfpPk

  • July 18 · 22 min

    人型ロボット、大事なのは「頭」ではなく「手」！？｜1X NEOハンド

    人型ロボットで最も難しいのは「頭」ではなく「手」なのか？ 1Xの新型NEOハンドを題材に、25自由度・低ギア比による力の透明性・触覚スキンが、ロボットの器用さと学習データをどう変えるのかを解説します。さらに、1万個の手を量産することがAI開発の競争力につながる理由まで掘り下げます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 人間の手にしか見えない？ NEOハンドの実力 (2:35) なぜヒューマノイドの「API」は手なのか？ (5:30) 従来のロボットハンドは「書き込み専用」だった (8:14) 25自由度と逆駆動で「読み書き」できる手へ (10:29) 低ギア比が実現する「力の透明性」とは？ (11:42) 滑りもわかる？ 圧力・接触位置・せん断力 (13:47) 物をつかむたび、ロボットは世界を学習する (16:19) ハードの壁からデータ競争へ、1Xが変えたルール (18:01) 量産が始まるヒューマノイド、手1万個の戦略 (20:00) おもろいコメント：Claude Codeの先回り力 (22:22) エンディング YouTube https://youtu.be/MMuozJtqO7o

  • July 17 · 24 min

    AI企業「俺たちを規制してくれ」..!?

    企業は普通、規制を避けたいはず。それなのにGoogle DeepMindのデミス・ハサビスをはじめ、AI業界のトップたちが自ら規制を求めているのはなぜなのか。公開前審査を担う「AI版FINRA」構想と、AI企業・政府の双方にとって都合のいい仕組みを読み解きます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：AI企業が自ら規制を求めるワケ (1:21) AGIまで数年？ハサビスが警告する「残り時間」 (3:43) AI版FINRAとは？業界主導で政府が監督する仕組み (5:47) 誰が審査する？独立専門家が過半数の理事会案 (6:49) 公開30日前に審査、対象は最先端モデルだけ (8:38) 水面下の根回しでAI業界のトップが一斉支持 (10:53) ハサビスのFINRA型とアモデイのFAA型 (13:40) AI企業に都合がいい？FINRA型「5つの利点」 (17:11) 規制をリードするGoogle、その裏にある思惑とは (19:21) おもろいコメント：AI一人起業で大事なのは何？ (23:51) まとめ・エンディング YouTube

  • July 13 · 22 min

    メモリ需要底なし!?SKハイニックス会長インタビューから学ぶメモリの未来

    <p>SKハイニックスを傘下に持つSKグループのチェ・テウォン会長によるBloombergインタビューをもとに、AI時代のメモリ需要がなぜ「底なし」に見えるのかを読み解きます。学習から推論へのシフト、AIエージェントとKVキャッシュ、HBM・DRAM・NANDの役割、5年で生産2倍でも足りない供給制約を整理します。</p> <p>さらに、長期供給契約が従来の「ブーム＆バースト」を変える可能性と、AIという強力な道具を生かすために私たちが持つべき「課題」や「目的」まで考えます。後半のおもろいコメントでは、漫画ネタがどれだけの人に通じるかを発行部数から推定します。</p> <p><strong>おたよりフォーム</strong><br> <a href="https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9">https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9</a></p> <p><strong>チャプター</strong><br> (0:00) 今日のテーマ：AI時代のメモリ需要はどこまで続く？<br> (1:17) 推論が増えるほどメモリ需要が膨らむのはなぜ？<br> (3:59) HBMだけじゃない、DRAMとNANDも伸びる理由<br> (5:00) 5年で生産2倍、それでも需要に届かない？<br> (7:27) 顧客は5〜6倍を要求、増産できない産業構造<br> (8:49) メモリ供給不足はいつまで続くのか？<br> (10:16) 長期契約に動くAI企業、HBM確保が生命線<br> (12:42) 長期契約でブーム＆バーストは終わるのか？<br> (13:51) 需要・供給・契約から見える3つの大変化<br> (14:29) AIという最強の武器を生かす「課題」の見つけ方<br> (17:42) おもろいコメント：漫画ネタは何人に通じる？<br> (22:00) エンディング</p> <p><strong>YouTube</strong><br> <a href="https://youtu.be/oqfk4tu7Oe0">https://youtu.be/oqfk4tu7Oe0</a></p>

  • July 12 · 17 min

    Instagram責任者が語るAI時代に残る人間の価値

    Instagram責任者アダム・モッセーリのインタビューをもとに、AIで職種の境界が溶けるなか、人間にどんな価値が残るのかを考えます。少人数の「ポッド型」組織、ジェネラリストと突出した専門家、そして何を作るべきかを選ぶ「テイスト」の重要性を掘り下げます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：AI時代に残る人間の「テイスト」とは？ (1:14) Instagramが少人数の「ポッド型」組織へ変わった理由 (3:10) AI時代でもデザイナーが強い理由は「目の肥え方」にある (5:45) 生き残るのは幅広いジェネラリストか突出した専門家か (7:01) 人間の脳が価値を発揮する4つの領域とは？ (9:25) 「テイスト」とは何を作るべきかを直感で選ぶ力 (10:41) 最高のプロダクトリーダーは発明家よりキュレーター (12:50) まとめ：知らないこともテイストを形作る (15:49) おもろいコメント：Starlinkを救ったOTA更新 (17:37) エンディング YouTube https://youtu.be/7AxdKTe_-Jo

  • July 8 · 17 min

    古いテスラ車で自動運転AIを動かす方法

    今回は、古いテスラ車に載っているHardware 3で、新しい自動運転AIをどう動かすのかをテーマに話します。8ビット演算の限界、16ビット相当の計算を分割して扱う特許、RoPEの位置情報を高精度に保つ工夫から、フィジカルAI時代の「古いハードをどう活かすか」を見ていきます。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) 今日のテーマ：古いテスラ車でFSDは動くのか (1:22) Hardware 3を阻む「8ビットの壁」とは (2:54) 16ビット計算を8ビットで分けて解く特許 (5:57) RoPEとは？自動運転AIが位置を覚える仕組み (9:12) 対数とMixed-Precisionで誤差を抑える (12:39) フィジカルAI時代に古いハードを活かす意味 (14:08) コメント紹介：AI時代のツルハシと先行者利益 (16:55) まとめ：テスラの特許が示す現実的な解き方 YouTube https://youtu.be/{videoId}

  • July 7 · 22 min

    Anthropicも自社チップを作るそうです

    OpenAIのJalapeñoに続き、Anthropicも自社AIチップの開発に動き出しました。製造パートナー候補として名前が挙がるのはサムスン。The Informationの報道をもとに、なぜモデル会社がチップに踏み込むのか、そしてファウンドリーとしてのサムスンの勝負どころを解説します。 おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 チャプター (0:00) イントロ：Anthropicも自社チップを作る？ (1:35) サムスンと組む自社チップ構想（The Information報道） (3:05) なぜモデル会社が自社チップを？コストと分散戦略 (6:26) AIチップ開発はなぜこんなに難しいのか (7:52) 本気度の証拠：OpenAIからチップ人材を採用 (9:16) メモリ3社がAnthropicに出資していた (10:38) サムスンってどんな会社？ (13:36) 2nm・パッケージングとサムスンの垂直統合 (15:47) 決算で見るサムスン＝ほぼメモリ会社 (16:57) Googleもサムスンをファウンドリーに検討 (18:12) サムスンに問われる量産の実力 (19:32) まとめ (20:14) おもろいコメント：AIのコスト転嫁問題 (22:20) エンディング YouTube https://youtu.be/{videoId}

  • July 5 · 51 min

    【Palantir】AI時代に自社を守るため必要なこと

    PalantirとNVIDIAの協業を入り口に、カープが語るAI業界への怒り、Ontologyという発想、フランス・ドイツによるPalantir排除の動きまでを解説。「誰にも握られすぎないか」がAI時代の核心..? おたよりフォーム https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9 参考 Alex Karp（Palantir CEO）CNBCインタビュー：「'something has gone completely wrong' with how AI is sold」 Reuters（2026年6月16日）：France's DGSI to replace Palantir with ChapsVision（フランス首相府 Sébastien Lecornu のX投稿を含む） ドイツ BfV の ChapsVision 採用（2026年5月）、ドイツ連邦軍サイバー防衛責任者のPalantirに関する発言 英国 NHS の3.3億ポンド契約見直し、ロンドン市警との5000万ポンド契約ブロック（Reuters） チャプター (0:00) イントロ：PalantirがNVIDIAと提携 (4:50) 協業の中身：顧客が求める「生産手段の支配」 (7:14) そもそも「AI主権」って何？ (8:34) 強いLLMを入れるだけでは企業で使えない理由 (10:03) Palantirの切り札「オントロジー」とは？ (14:26) NVIDIA視点の狙いは新しいモートの強化 (15:45) Alex Karpが怒る！OpenAI・Anthropic批判 (17:45) なぜトークン課金なのか？というKarpの疑問 (19:09) モデルの「重み」を誰が支配するのか (22:05) 防衛分野では特に深刻？ペンタゴンとAnthropic (24:36) 「蛇口を閉められる」依存リスク (25:34) ブーメラン：Palantir自身に向かう同じ批判 (28:36) フランスがPalantirから国産システムに乗り換え (31:51) 背景にあるトランプ時代の予測不能性 (33:53) ドイツも追随、日本はどうする？ (38:12) 円安ニッポンの勝ち筋？Make Japan Great Again構想 (43:05) まとめ：一社に握られすぎない設計が勝ち筋 (46:22) おもろいコメント：垂直統合と日本企業の弱点 (50:48) エンディング メンバーシップ iPhoneアプリでご視聴の方向けの有料メンバーシップ登録はこちら！ https://www.youtube.com/channel/UCXYstYfeIP6cApPZnMmw2jQ/join

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