タワー(東京)

元BCG｜戦略コンサルの禁断Tips💣 「わかるw」と「なるほど」を同時に ここでしか聞けない話、置いてます👇

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AIにはコンテキストがある。でもストーリーがない。

似た音は出せる。似た画は作れる。でも、仲間を亡くした人間がマイクの前に立って絞り出した一曲と、何年も撮り続けてやっと"自分の目"が定まった写真家の一枚。あれは再現できない。

この差はテキストでは見えにくい。でも音楽や写真や映像ーー感覚に訴えるメディアほど如実に出る。聴く側が無意識に読み取っているのは、音の良し悪しじゃなくて、「この人はなぜこれを作ったのか」という人生のほう。

AI時代に価値が上がるのはツールの性能じゃない。語るべき人生を持っているかどうか。

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OpenAIがSoraを突然キルした話、地味にえぐい。

Disneyと一緒にプロジェクト進めてた月曜の夜に、いきなりツール停止。パートナー企業が作業中のものを予告なしに消す — これがAIプラットフォーム依存のリアルなリスク。

「AIで効率化」の前に、そのAIが明日も存在してる保証は誰がしてくれるのか。SaaSの解約とは次元が違う。制作物ごと消える。

企業がAIツールを業務の中核に据えるなら、"突然消えるリスク"への備えがコスト計算に入ってないとおかしい。

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ソース：https://t.co/tg5FeUXsUS

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Armが35年の歴史で初めて"自社チップ"を出した。名前が「AGI CPU」。

ライセンス屋が自分でシリコン焼くって、業界的には相当な事件なんだけど、面白いのはこれがGPUじゃなくてCPU、しかも推論特化だってこと。

つまりAIの主戦場が"学習"から"動かす"フェーズに完全に移ったという宣言。最初の顧客がMetaで、今年後半に出荷開始。

チップ設計のIP売って儲けてた会社が、自分で製品売る側に回る。プラットフォーマーが垂直統合に走るのは歴史の必然だけど、Armがここまで踏み込んだのは"推論コスト"がそれだけ深刻だってことの裏返し。

学習は一回やれば終わる。推論は使うたびにかかる。AIが普及すればするほど、本当のボトルネックはそっちになる。

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ソース: https://t.co/0fTXMgpTYT

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元Google社員2人が作ったAIチップスタートアップMatXが、シリーズBで$500M（約750億円）を調達。

狙いは明確で、"Nvidiaを学習チップで正面から倒す"。

面白いのはリード投資家。Jane Streetと、あのLeopold AschenbrennerのSituational Awareness LP。ヘッジファンドとAI安全保障論者がタッグを組んでチップに賭けている構図。

NvidiaはQ4利益$43Bと絶好調だけど、Vera Rubinの出荷は2026年後半。その隙間を突こうとするスタートアップが$1.1B/週ペースで資金を集めている現実。

半導体の勝者が確定したかのように見えて、実はまだゲームは動いている。

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ソース: https://t.co/XaY4cvPPMD

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"AIエージェントにはブランドロイヤリティがない"

これ、今週ウォール街を揺らしたレポートの核心。

人間は習慣でUberを開き、惰性でDoorDashを使う。でもAIエージェントが代わりに判断する世界では、毎回"最適解"を選ぶだけ。ブランドへの愛着も、UIの慣れも、意味をなさなくなる。

実際にUber、DoorDash、Mastercard、Amexの株価が下落した。

これ、プラットフォームビジネスの前提が根底から変わる話。"ユーザーの習慣"に依存してきた企業ほど、AIエージェント時代に脆い。

逆に言えば、APIレイヤーで最安・最速を提供できるプレイヤーが勝つ。UIの時代からAPIの時代へ。静かに、でも確実に地殻変動が起きている。

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まさに！今のGPUクラスタは1回の学習で原発数日分の電力を使うレベルなので、省エネは切実な課題ですよね。

今回の研究だと、脳型チップで偏微分方程式（流体力学とか構造解析に使う重い計算）を解けることが実証されていて、スパコンの領域にまで踏み込んできてるのが面白いところです。

「考える」だけじゃなく「計算する」もできるとなると、AIチップの勢力図が根本から変わるかもしれません。

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脳を模したコンピュータが、スパコンの仕事を奪いにきた。

Sandia国立研究所の研究者が、ニューロモーフィック・ハードウェアで偏微分方程式（PDE）を解くアルゴリズムを開発。流体力学や構造力学のシミュレーションに使われるあの重い数式を、"脳型チップ"で処理できるようにした。

面白いのは、ニューロモーフィックって元々はパターン認識向けで、ガチの数値計算には不向きとされてきたこと。それが今回、PDEソルバーとして機能することが示された。

研究者の言葉が刺さる。
"今のAIシステムは知的な振る舞いをするけど、脳とは全く似ていない。必要なリソース量は率直に言って馬鹿げている"

人間の脳はテニスボールを打つだけで、エクサスケール級の計算を電力ほぼゼロでやってる。その仕組みをハードウェアに落とし込めたら、AI時代の電力問題の答えになるかもしれない。

GPUの次は、脳かもしれない。

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ソース: https://t.co/XIpGOYCScd

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ソース:
・The Guardian: https://t.co/XaY4cvPPMD
・Gizmodo: https://t.co/hv5E1hO9k5

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Citrini Researchという無名のSubstackが"AIが経済を破壊するシナリオ"を投稿 → ソフトウェア株が急落、ウォール街がパニック。

レポートの中身は完全に思考実験。データに基づく予測ですらない。なのに市場が反応した。

これが示唆するのは、AIの実際の能力より"AIが何をしうるか"というナラティブの方が経済を動かしているということ。

2008年の"石油はあと数年で枯渇する"パニックと同じ構造。Doomsday pornは中毒性が高い。

ただ、完全に無視もできない。市場がこれほど脆弱に反応するということ自体が、AI投資バブルへの不安がどれだけ蓄積しているかの証拠でもある。

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ソース:
・Bloomberg: https://t.co/BGAU04yKuk
・Reuters (Bridgewater分析): https://t.co/VRF6w0WtYD

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Big Tech 4社（Amazon/Alphabet/Meta/Microsoft）の2026年AI関連設備投資が合計$6,500億（約97兆円）に達する見通し。

内訳:
・Amazon: $2,000億（AWS、前年比+50%）
・Alphabet: $1,750-1,850億（Gemini、Google Cloud）
・Microsoft: $1,450億（Azure、OpenAI連携）
・Meta: $1,150-1,350億（Llama、広告AI基盤）

面白いのは、この$6,500億が4社の合計売上$1.5兆の15-20%だということ。Bench MediaのCOOの指摘が鋭い: "最大のリスクは投資しすぎることではなく、投資不足で検索・クラウド・広告という本丸をディスラプトされること"

つまりこの巨額投資は「攻め」じゃなくて「守り」。既存事業が丸ごとAIに置き換わるリスクに対する生存投資。

Bridgewater（世界最大のヘッジファンド）もこの数字を分析レポートで取り上げてるあたり、もはやテック企業だけの話じゃなく、マクロ経済の構造変化として捉えられ始めてる。

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OpenAIがAccenture、BCG、McKinsey、Capgeminiと"Frontier Alliances"を発表。

これ、表向きはエンタープライズAI推進だけど、裏を読むと面白い。

OpenAIの本音は「PoC止まり問題」の突破。大企業は試すけど本番化しない。自分たちだけじゃ現場に入り込めないから、コンサルの"実装部隊"が必要になった。

一方コンサル側は、AIが「戦略助言」の領域に食い込んできた危機感がある。"使う側"に回らないと、いずれ自分たちが代替される。だから組む。

結局これは「テクノロジー企業がコンサルを必要とし、コンサルがテクノロジーを必要とする」という相互依存の始まり。

問題は、この構造が本当にクライアントのためになるかどうか。コンサルがベンダーロックインの代理人になるリスクは、誰も言わない。

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🔗 https://t.co/4fVO1f0VYT

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Mistral CEOのMenschが先週CNBCで語った話。

"エンタープライズSaaSの50%以上はAIに置き換わる"

ポジショントークに聞こえるけど、実際に起きてることを見ると否定しにくい。Anthropicの"Cowork"発表後、iShares Software ETF (IGV) は年初来20%超下落。SaaS銘柄は軒並みやられてる。

Menschの言うポイントは明快で、"20年前に買ったSaaSを、AIで数日でカスタムアプリに置き換えられる"と。

要するに「汎用SaaSに月額払うより、自社データ×AIで専用アプリ作った方が速くて安い」時代が来つつある。

SaaS企業にとっての生存戦略は、AIネイティブに作り変えるか、データの壁で守るか。中途半端な"AI機能追加"では足りない。

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🔗 https://t.co/VPYTCDnMUp

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AIが"レアアース不要の磁石"を発見した話がすごい。

ニューハンプシャー大の研究チームが、67,000種の磁性材料をAIでスクリーニングして、高温でも磁力を保つ25種の新素材を特定した。EVモーターに使えるレベル。

これ、材料科学の話に見えて本質は地政学。レアアースの80%は中国が握ってる。GM、ホンダ、ステランティスがこの半年で代替技術に一斉投資してるのは偶然じゃない。

"サプライチェーンの脱・中国依存"って言葉だけが先行してたけど、AIが具体的な出口を見つけ始めてる。技術が政治を動かすんじゃなくて、政治的圧力が技術の方向を決めて、AIがその速度を10倍にしてる構図。