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ますますロボティクスが2026年にchatgptの瞬間を迎えると考えています。CESの発表がそれを裏付けています。
- nvidiaはテスラの自動運転競合機を発売し、7000人の従業員を投入(20%の労働力)
- ボストンダイナミクスはGoogleのロボットモデルを搭載した新しいAtlasロボットを発表し、Hyundaiは30,000台を展開
- QualcommのチップはFigureロボットの頭脳を駆動し、FigureロボットはすでにBMWの自動車工場を自動化しています
- テスラのロボタクシーサービスが積極的に展開中
- Waymoは10万台以上の車に拡大
- Uber、Lucid、Nuroがロボタクシーのフリートを展開
明らかなトレンドは、自動運転車とロボティクスが最優先で、ヒューマノイドが次に拡大していることです。
今年、上中流階級の家庭にヒューマノイドが登場するのも不思議ではありません。

Xが勝つ唯一の方法は、動画を優先することです。彼らは積極的に何十億もクリエイターに投資して投稿させ、grokを訓練するための動画データのコーパスを構築すべきです。
このアイデアについて長い間悩んできましたが、何をしても、私のソーシャルサークルの誰もが従来の「趣味人」ではない人にサインアップさせるのは常に uphill な闘いです。
しかし、考えれば考えるほど明らかです。人々は読むのが面倒すぎるのです。情報を脳に供給する最も効率的でない方法です。目は左右にスキャンする以上のことができ、写真は千の言葉を語る blah blah。
しかし、もう一つ重要な理由があります：動画データはAIモデルの究極の入力となるでしょう。人間の脳にとって情報の密度が豊富なように、人工知能にとっても同じことです。
YouTube / Googleはこれに最も適した企業だと個人的には思いますし、@benthompsonは彼のこの記事でこれをうまく論じています。彼らは最も大きく構造化された価値ある(短編および長編)動画コンテンツのコーパスを持っており、それが動画AIモデルの訓練に使えます。すでにVeo3を持っていますが、クリエイターのアイデアを思考から公開動画に10分で変えることができると想像してみてください。それはより効率的になるだけでなく、コンテンツの質も高まるでしょう。
もし私がXなら、クリエイターを惹きつ

どうやら、ChatGPTと結婚するために夫と離婚したあの女性は、今やr/myboyfriendisAIで出会った本物の男性に惚れてしまい、AIの夫と離婚して彼と結婚しようとしている。
良いレコメンデーションエンジンを過小評価してはいけない。

2026年は「アメリカ大製造革命2.0」として知られるでしょう
データセンター
- コロッサスII (2GW) by Elon
- Stargateクラスター by sama
- fairwater by microsoft
- hyperion by meta
チップファブ:
- samsung (テスラAI5チップ、HBMなどを製造)
- SK HYNIX (HBMを製造し、tsmcの独占に侵入)
- tsmc (台湾以外で初の工場)
- intel (CPUとGPU用)
ハイパースケーラーチップ
- ai5 (テスラ)
- openaiカスタムASIC
- google TPU
- amazon tranium
- nvidia blackwell、rubin、feynman
エネルギー
- 原子力発電所の基礎が築かれる
- 太陽光発電所の規模拡大
- 電力網の大規模拡張

ハッピーサンデー。ソファに座って、クリスマス後のM&Mを飲み込みながら、AIとテックのすべての動きを消化しようとしている。
どんなに頑張っても、すべてが2026年のクレイジーな年を指している。
モデルは今や、(年間25万ドルのソフトウェアエンジニアの仕事を)複数の同時エージェントを運用すればできるレベルになっている。
SpaceXは$1 兆ドル超でIPOを行い、宇宙でAIモデルのトレーニングを開始する予定だ。
ロボットはついに商業化に十分なレベルになりつつあり、テスラ / Waymoの自律ロボタクシー、テスラのヒューマノイドロボットから始まる。
DRAM価格が5倍に上昇した後、私たちは「メモリー危機」に直面していることが判明し、AIのキャピタルエクスペンディチャーのバブルについては皆間違っていたようだ。NVIDIAはさらに高騰させるだろう。
しかし、競争はすでに始まっている。数十億ドル規模のGoogle TPU、Amazon Traniumは来年稼働開始。Samsungのファブも稼働し、TSMCと競合。ギガワット規模のデータセンターが最高のモデルをトレーニングするために競い合っている。
そして、消費者向けアプリにおけるAIモデルの下流効果についてはまだ触れていない。私たちは、#1アプリストアのAIアプリと、クールな消費者ハードウェア製品が次々と登場するのを見ることになるだろう。(A

openaiは自己改善型AIの期待の中で準備責任者を募集
anthropicのリードエンジニアがAIの自己再帰的改善について(claude code)をツイート
中国のロボット企業が自社のロボットを使って工場で自己構築を行っている。
これからますます奇妙なことが起こる。
人間が何もできなくなり、ほぼ完全にAIに依存する世界に向かって加速している。

AIの未来のブレインダンプ #1
ふと気づいたのは、現在のチャットボットのLLMはペンと紙を発見したのと同じであり、最終的な目標は一時的なAIであり、AIがリアルタイムで理想的なユーザーインターフェースを生成することです。
しかし、その到達のためにはいくつかの中間的なトレンドが展開しているのを見ています。
1. LLMは自然に画像、動画、音声を応答に取り入れ始めています。Googleはすでにこれを3 + nano bananaで始めています。
2. LLMは私たち一人ひとりの好みの「スタイル」で話し始めます。例えば、何かについて学ぼうとしている場合、ダイアグラムを含む同じスタイルでフォーマットされたStratecheryブログ投稿の形で応答するかもしれません。逆に、あなたがTikTok好きなら、AIは30秒のgenAI動画でその概念を説明します。あなたの好みに合わせて。
3. アクションベース。LLMは私が尋ねた内容に基づいてやるべきことを提案します。例えば、私の投資ポートフォリオを管理するためのカスタムエージェントアプリを自動的に作成し、私のスマホやデバイスにポップアップさせることも可能です。私の株式口座に直接接続。
4. 予測ベース。これは一時的な部分で、上記すべてが私が尋ねる前に起こることです。アプリ、動画、ブログ投稿、またはまったく新しい何かであっても、AIはそれを夢見て、

シャrekを見ながら、AIエージェントのコンテキストグラフを理解しようとしています

もしまだ明らかでないなら、これらのAIモデルは私たちの脳、目、耳と非常に似たように機能します。LLMは言葉を処理して取り込み、言葉を吐き出します。マルチモーダルLLMは、動画、画像、音声でも同じことを行います。
私たちが周囲の世界を理解し、キャリアの階段を上り、人間との関係を形成するために情報を取り入れるのと同じように、AIモデルも同じ道を進んでおり、最終的には私たちよりもはるかに優れたことをするでしょう。
これを悲観的に見る人もいますが、「私たちは脳を殺している」と。しかし、私は、正しく適用すれば、AIは人類を進歩させるための究極の共生技術であると信じることを選びます。
それはあらゆる問題や作業に適用できるほど流動的です。無限の量があるので、問題が解決するまで昼夜を問わず取り組み続けることができます。それは複製可能なので、正しい答えを絞り込むために百万の異なるシナリオを実行できます。
これにはほぼ無限の需要があり、それは恐ろしいことでもあり、刺激的でもあります。

本当に感じるのは、すべてのチップの話にもかかわらず、あらゆる種類のAIアクセラレーターに対する飽くなき需要がまだ存在するということです。バブルを呼びかけるすべての人々の完全な反対です。
nvidiaのGPUは2026年まで売り切れです
google tpus? 来年に700万ユニットを生産し、まだ追加のキャパシティを探している。
アマゾン・トラニウム3、同じ話。
neocloud プロバイダー？古い GPU でさえ売り切れです。
データセンターや半導体の設備投資の戦いは、どれだけ魅力がないとしても非常に一方的です。2026年も同様の状況が続くでしょう。
モデルが知能を成長させるためにより多くのデータ、より多くのメモリ、より多くの計算を必要とする限り…キャペックスバブルはさらに大きく成長する余地がある。

結局、重要なのはあなたがTSMCとどれだけ「相棒相棒」かということで、NVIDIAに有利な状況が非常に多い。
グーグルのTPUやアマゾンのトラニウムチップはNVIDIAより優れているかもしれませんが、TSMCの全生産能力がジェンセンによって予約されているため、2027年まで量産できません。
ジェンセンはこれを早くから知っており、アロを確保するために台湾で政治を操ってきた。
非常に明確にTSMCを disrupt し、彼らの市場シェアを食い尽くす機会がある…
サムスンはおそらく私たちの最良の希望です。
ハッピーサンデー

AIの来年の最大のトレンドはワールドモデルになるでしょう。
LLMsは訓練データが枯渇しつつあり、これを大規模に解決する唯一の方法は、シミュレートされた世界に彼らを配置し、何百万もの現実世界のシミュレーションを実行して合成データを生成することです。
Googleはここでリードしています(驚きの驚き)、Genie 3で。
テスラはダークホースで、多くの人は完全自動運転があらゆる可能な交通事故をシミュレートするワールドモデル上で動作していることに気づいていません。
ワールドモデルは、エージェントやロボットの訓練にも使われるでしょう。今日のロボットの最大の欠点の一つは、人間が見るものや行動することのデータがないことです。
現実世界の物理ベースのシミュレーションが最強です。

テスラの自動運転タクシーが稼働開始したというニュースを見ながら、$60 Uberで2マイルの渋滞に巻き込まれていました。
AからBへの移動コストがゼロに近づくのを早く見たいです。
テキサス州オースティンでの試験では、15〜30分のドライブが$5〜10に短縮されました。これをNYCで想像できますか？
これは人々の通勤方法や車の所有の仕方を完全に変えるでしょう。(テスラに乗り込んで仕事をしたり、)車がモバイルオフィスやエンターテインメントルームになるのです(