ai時代

リスク投資機関 Cosmos Ventures が設立を発表し、Brendan McCord と Matt Mandel が規模 7760 万ドルの Fund I を立ち上げ、AI 時代における機関の哲学者型建設者を支援します。McCord は Cosmos Institute と Cosmos Ventures の創設者であり、Mandel は Union Square Ventures 出身です。このファンドは AIUC、Prime Intellect、Workshop Labs（Thinking Machines に買収された）および未公開の教育会社に投資しており、LP には Reid Hoffman、Joe Liemandt、Stand Together、Fred Wilson、Micky Malka および Astera Institute が含まれています。Cosmos Ventures は、AI がアメリカ建国以来最大の機関構築のウィンドウであると述べており、世界はこれまで知性と人間の結びつきに関する仮定のもとで発展してきましたが、AI はこの結びつきを打破しています。多くの必要な機関はまだ設立されていません。機関は共同生活に関する理論をコード化し、創設者は機械が答えられない規範的な問題に答え、哲学者型建設者となる必要があります。この機関は AI 時代のスローガン「Condere aude」を提唱しており、これは「創立する勇気を持て」という意味です。

投資家のマイク・ヴァーナルはXで、ソフトウェア業界が1990年代の新聞業界のバーベル化を再現する可能性があると述べています。インターネットが配信コストをゼロにした後、ニューヨーク・タイムズの購読者数は2002年の印刷発行部数111.3万から約1340万に増加し、ロサンゼルス・タイムズ、シカゴ・トリビューン、ダラス・モーニングニュースなどは73%から91%減少し、中間層が消失しました。ヴァーナルは、AIがソフトウェアの複製、移行、統合コストをゼロに近づけ、従来の競争優位性が侵食され、切り替えコストとネットワーク効果の重要性が低下し、規模の経済とブランドが上昇すると考えています。将来的には、企業ソフトウェアの各調達センターにAIネイティブシステムが1つ存在し、中小企業は統合システムを好み、中型のポイントソリューションは統合されるか消滅する可能性があります。彼は、ベンチャーキャピタルが支援するソフトウェア企業に「全てを行う」ことを提案しており、競争優位性は日々膨大なソフトウェアを構築し再投資する極端な複製コストです。同時に、D2C時代のShopifyエコシステムに似た多くの小型ソフトウェアが登場する可能性があります。

グレースケールのZcash研究報告によると、AIの発展が金融監視の新しい手段をもたらす中で、Zcashのプライバシー特性はAI時代の必要な機能となる可能性があります。Zcashはゼロ知識証明を通じて取引を隠蔽し、送信者、受信者、金額を隠すことで、現金に似たプライバシー属性を持っています。現在、Zcashの隠蔽取引は取引量の約90%を占め、隠蔽供給量は約420万ZEC（流通供給量の25%）です。グレースケールは、Zcashの時価総額は約800億ドルであり、その分類である「通貨型暗号資産」セクター（総時価総額1.4兆ドル）の0.6%に過ぎないと指摘しています。このセクターの割合が5%に達すれば、ZECの価値は現在の9倍になるでしょう。報告書は、市場が現在Zcashの評価を「プライバシーが周縁化され続ける」という仮定を反映していると考えており、投資家が最終的にプライバシーに適度なプレミアムを付与すべきだと考えれば、現在の評価は過小評価されている可能性があります。リスクの面では、報告書は規制や量子コンピュータなどの長期的リスクに言及していますが、Zcashの隠蔽技術と選択的開示ツールがコンプライアンスの道を提供していると考えています。

『フォーチュン』誌の報道によると、ビットコイン財庫会社 Strategy の執行会長マイケル・セイラーは、人工知能が富の創造方法を変えていると述べ、企業や個人は機械と競争しようとするのではなく、AIを利用して自らの能力を拡大すべきだとしています。セイラーはインタビューの中で、ChatGPTを利用してStrategyのビットコインに基づく優先株の資金調達プランを設計し、最終的に会社がIPOおよび関連資金調達を通じて約150億ドルを調達するのを推進したと語りました。彼は「AIが私に150億ドルを生み出させた」と述べています。セイラーは、AI時代の核心的な利点は、機械が実行できるタスクを繰り返し実行することではなく、より良い質問を提起し、AIを利用して以前は実現できなかった新しい機会を探ることだと考えています。「ロボットよりも一生懸命働こうとしないでください。」近年、セイラーはStrategyがビットコインを大規模に配置することを推進し、会社を伝統的なソフトウェア企業からビットコインを核心資産とする上場企業へと転換しました。この戦略は高いリスクを伴いますが、セイラーは重大な革新はしばしば変動を受け入れ、方向を継続的に調整する必要があると述べています。彼は、未来の成功する起業家はAIと人間の創造性を結びつけることができる人であり、AIの仕事を代替しようとする個人ではないだろうと語っています。

Decrypt の報道によると、Ledger の最高技術責任者チャールズ・ギルメットは、Coldcard の脆弱性事件がハードウェアウォレットの乱数生成の弱点を暴露し、AI がネットワークセキュリティの攻防の構図を再形成していることを強調しました。ギルメットは、ハードウェアウォレットのセキュリティモデルは「乱数に依存している」と指摘し、今回の事件が最も高価な方法でこれを証明したと述べました。Ledger はそのハードウェアウォレットが影響を受けていないと述べており、助記詞は認証されたセキュリティエレメント内のハードウェア乱数生成器によって生成され、ソフトウェアのロールバックパスはなく、毎回完全な 256 ビットの乱数を生成します。ギルメットは、オープンソースコードが十分に審査されていない場合、安全とは限らないと考えており、AI が攻撃者に機械の速度でコードをスキャンし脆弱性を特定する能力を与えているため、防御も同じ速度で進める必要があると述べています。これには、安全な設計、ハードウェア、数学に依存する必要があります。ギルメットは、ユーザーがハードウェアウォレットを選択する際には、その乱数生成方法と独立した認証を受けているかどうかを理解するべきだと提案しています。

最近発表された政策シミュレーションレポート『ヨーロッパ 2031』は、計算能力の不足と外部モデルへの依存に制約されているため、ヨーロッパが重大な戦略的調整を行わなければ、世界のAI競争において経済的および政治的に周縁化されるリスクに直面する可能性があると指摘しています。レポートは、ヨーロッパが現在、世界のAI計算能力の5%しか占めておらず、技術的なゲームのレバレッジが不足していること、そして提唱されている「技術主権」が資金投入不足や政策の遅れにより実現が難しく、さらにはコア技術企業（例えばASML）が自主的なコントロールを失う危険性に直面していると考えています。これらの課題に対処するために、レポートは一連の対応策を提案しています。レポートは、ヨーロッパが公共および民間資本を大規模に動員し、エネルギー、半導体、データセンターなどの基盤的な計算能力インフラに集中投資すべきであると提案しています。また、イギリス、日本などの国々と連携して技術連盟を結成し、国際交渉のレバレッジを得るためにサプライチェーンの利点を統合することを推奨しています。さらに、レポートはヨーロッパがAIの普及に適応するために労働市場改革を進め、外国資本による国内製造業の審査を厳格化し、産業AIおよびロボット分野における既存の優位性を強化するよう呼びかけています。

グリーンエネルギーインフラスタートアップのTARは、AI時代のデータセンターが直面する電力と展開のボトルネック問題を解決するために、データセンター向けのモジュール式「プラグアンドプレイ」電力システムの開発に使用する2700万ドルのシードラウンド資金調達を完了したと発表しました。報告によると、このソリューションは太陽光、風力、バッテリー蓄電および天然ガスのバックアップユニットの組み合わせにより、ほぼ24時間体制のローカル電力供給能力を実現し、公共電力網への依存を減らすことで、電力網接続の待機、承認の遅延、電力価格の変動などの問題を回避します。TARの共同創設者は、その核心的な考え方は工場でのプレファブ、プレアセンブリ、予備試験を通じてエネルギーシステムの展開サイクルを大幅に短縮し、データセンターの「迅速な立ち上げ」能力を実現することだと述べています。パイロットプロジェクトでは、このシステムは約10MWの安定した電力供給を提供でき、2027年までに200MW以上の常時負荷能力を展開する計画です。会社は、最初の顧客が名前を公表していない「新しいクラウドコンピューティング（neocloud）」サービスプロバイダーであり、AI計算インフラストラクチャに対してより迅速なエネルギー供給の道筋を提供することを目指していると指摘しています。経済モデルにおいて、TARはそのソリューションが従来の電力網コストを下回ることを追求していないが、「速度の問題」を優先的に解決すると述べています。そのオフグリッドエネルギーシステムは約3ヶ月で展開を完了でき、電力網接続や土地制限による時間コストを回避します。AI計算の需要が継続的に増加する中で、電力供給はデータセンターの拡張における主要なボトルネックの一つと見なされています。業界の分析では、このような「オフグリッドエネルギー+モジュール式データセンター」のモデルが、AIインフラストラクチャ競争の新しい方向の一つになりつつあると考えられています。