ネット批判や美人すぎる〇〇みたいなのは好きじゃない。日々真剣に戦っている彼女達は、みな美しい。 @SKII_Japan が6人のアスリートと共に制作したアニメーション動画シリーズが近日公開。 アニメーションも素敵だし、楽しみ。 美は #競争ではない# #NOCOMPETITION# #VSシリーズ# #VSseries# #sk2pr#

若手に入社時からかき揚げうどん式で仕事を教え、うどんのように、本業の軸は太く持つこと、小さな仕事も、かき揚げのように束ねて大きな価値にすることを徹底していたら、今では複数の仕事を一つの成果にまとめられるようになったから、かき揚げうどんも教えようかなと思う。ビジネスは、高級な具材を集める競争ではない。普通の材料を、どう組み合わせて選ばれる一杯にするかである。

他人の美しさは自分の美しさとはまた違う。 比べる事なんて当の昔にもうやめた。 一生懸命に生きている人って、誰が見ても美しく輝いて見える。 私は私の美を。 貴方は貴方の美を。 美は #競争ではない# #NOCOMPETITION# #sk2pr# @SKII_Japan

River AIが、シードとシリーズAを合わせて11億ドルを調達した（ 6月10日の会社発表から約2カ月で、この規模。General CatalystとAMP PBCが主導し、NVIDIAとAMD Venturesが戦略投資、Y CombinatorとTemasekも参加している。 Riverが目指すのは、汎用AIを借りて使うだけの世界ではなく、企業や個人が自分で訓練し、所有できる「パーソナルAI」だ。最初の製品であるRiver APIでは、強化学習（試行錯誤の結果を報酬として学ぶ手法）とLoRA（モデル全体を作り直さず、一部の重みだけを調整する手法）を使い、オープンウェイトモデルを用途に合わせて変えられる。 同社によると、複雑な強化学習もインフラ専門チームなしで15〜20分で完了し、クローズドな代替手段に比べてコストを2〜4倍抑えられるという。これはRiver自身の公表値で、第三者評価はこれからだ。 11億ドルが賭けられた先は、単なる巨大モデル競争ではない。モデルを誰が所有し、誰のために学び続けるのかという、AIの主導権そのものだと思う。

Japan awakes 　（日本 インフレ経済に目覚める　立ち位置によって効果は良くも悪しくも） @financialtimesより （包括的な長い記事。ご参考まで。詳細サマリー） 1．記事全体の主張――日本は「デフレ脱却後」の未知の経済へ入った この記事の中心的な主張は、日本経済が単に一時的な物価上昇を経験しているのではなく、30年以上続いたデフレ・ゼロ金利体制から、インフレ・正の金利・供給制約を特徴とする経済へ構造転換しつつあるということである。 記事冒頭では、猛暑、過去最高水準の訪日客、1ドル約163円の円安、国内旅行への回帰、株価上昇、名目賃金上昇などが重なり、飲食・観光・金融市場に活況が生じている状況が描かれる。経済学者の見方では、日本は「治癒不能」とさえ思われていた長期停滞から抜け出し、デフレは過去のものとなり、需給ギャップが閉じ、一部の企業には価格決定力が戻ってきた。 慶應義塾大学の小林慶一郎は、この変化を、単なる景気循環ではなく、 「需要不足経済から供給不足経済への移行」 と表現している。すなわち、これまでの日本では、モノやサービスを作っても売れず、需要不足が成長を抑えていた。現在は逆に、人手、設備、生産能力、物流などの供給側の制約が経済活動を抑える局面に入りつつある。 しかし、この「正常化」は安定した新秩序の完成を意味しない。日本は、デフレからは脱却したものの、何を新たな「正常」とするのかがまだ定まっていない、過渡的かつ不安定な状態にある。 2．政府と日銀の「正常化」 政府の財政認識の転換 日本政府は、インフレによって名目所得と税収が増えることを前提とした大規模な経済・財政計画を承認した。政府はこれを「経済・財政運営そのもののコペルニクス的転換」と称し、日本はすでに「非デフレ状態に移行した」と宣言している。 従来の日本では、物価の停滞が売上高、税収、投資意欲、イノベーションを押し下げていた。現在の政府は、物価と賃金の上昇によって税収が自然増することを期待し、それを財政支出の基盤にしようとしている。 ただし政府自身も、「成長型経済への本格的移行はまだ道半ばである」と認めている。つまり、デフレ脱却と持続的成長の実現は同じではない。 日銀の金利正常化 日銀は、長く世界的に「異常」と見なされてきた金融政策からの脱却を進めている。政策金利は8年間、2024年までマイナス圏にあったが、記事によれば2026年6月に1％まで引き上げられた。これは1995年以来の水準である。 10年物国債利回りも2.91％と約30年ぶりの高水準に達し、これまで日銀の強力な統制下にあった国債市場に、価格変動と市場リスクが戻ってきた。 この記事における「1％」は、単なる数字ではない。それは、 預金していればよい時代の終わり ほぼ無償で借金できる時代の終わり 赤字企業や非効率企業が低金利によって延命される時代の終わり 金融機関が利ざやを得られない時代の終わり を象徴している。 3．株式市場と資産運用の変化 日本株は2024年以降、時価総額がほぼ倍増した。これによって、それまで株式投資に距離を置いていた若い世代も投資に関心を持ち始め、大学の経済学教員が学生から株式購入の相談を受けるほどになっている。 長いデフレ期には、現金や銀行預金の実質価値が保たれたため、日本の家計は資産の大きな部分を預金で保有してきた。しかしインフレ下では、預金金利が物価上昇率を下回れば、預金の実質価値は減少する。したがって家計は、資産を物価上昇以上の速度で増やす必要に迫られる。 この変化によって、日本の資産運用業界には数十兆円規模の資金が流入する可能性がある。これまで世界的な運用会社を生み出せなかった日本の資産運用産業が、家計資産の再配分を担うことになる。 記事はここに、金融文化の変化を見ている。デフレ期の合理的行動は「現金を持つこと」であったが、インフレ期の合理的行動は「リスクを管理しながら投資すること」へと変わる。 4．企業経営――低金利に守られた企業から、再編と投資へ M&Aと産業再編 長年、安い資金と低インフレに守られてきた日本企業は、企業統合や事業再編を本格的に検討し始めている。政府と東京証券取引所もM&Aを促しており、JPMorganによれば、2025年の日本関連M&Aは過去最高の3859億ドルに達した。 具体例として記事は、 三井化学 出光興産 住友化学 によるポリオレフィン国内生産の統合や、 三菱電機 東芝 ローム によるパワー半導体事業統合構想を挙げている。 経済産業省は以前からこれらの産業再編を促してきたが、デフレ期には企業側に切迫感がなかった。インフレと金利上昇によって、非効率な設備を維持するコストや、競争相手と重複投資を続けるコストが顕在化し、ようやく統合への圧力が働き始めたのである。 Morgan Stanley MUFGのアルベルト・タムラは、最大の変化は人々や企業の「マインドセット」であり、金利上昇が実際の行動を変えていると述べる。企業は国内投資と統合を急ぐようになった。 資本配分の問題 経済産業省の調査では、日本の大手350社が投じている資本の65％が、企業価値を毀損する事業分野に固定されているとされる。成長投資を行うべき企業が、画一的な株主還元を続けているという批判である。 ただし、企業が本当に現預金を成長投資へ振り向け始めたかについては、明確な証拠はまだない。シティの中村宗助は、とりわけ国内投資に関して企業行動の根本的変化は確認できないと慎重な見方を示している。 一方で明確に変わったのは価格設定行動である。企業はサプライチェーン全体で、以前よりも価格転嫁をためらわなくなっている。 5．デフレが企業と社会に与えた影響 記事では、デフレは単に「物価が下がって消費者に得になる現象」ではなく、経済全体を破壊する力として描かれる。 CLSAのニコラス・スミスは、デフレについて、利益を押しつぶし、成長投資を急減させ、消費を殺し、金融システムを破壊すると述べている。 デフレ下では、消費者は将来さらに価格が下がると考えて支出を延期する。企業は価格を上げられず、利益率を削り、設備投資や賃上げを抑える。賃金が上がらないため消費がさらに弱まり、物価が上がらない。この循環が長期停滞を再生産してきた。 しかし、パンデミック後の世界的な物価ショックと、ロシアによるウクライナ全面侵攻後の食料・エネルギー価格高騰を受け、日本企業もコストを取引先や消費者へ転嫁するようになった。 現在では、政府、企業、民間調査主体に加え、一般国民の90％が今後も物価上昇が続くと予想している。 この「予想」の変化は重要である。インフレは、実際の価格上昇だけでなく、「今後も上がる」という予想によって、賃金交渉、価格設定、投資、住宅購入、資産運用などを変化させるからである。 6．労働力不足が成長と投資を促す可能性 日本では人口減少と高齢化によって労働市場が自然に逼迫している。スミスは、この人手不足が賃金を押し上げ、企業に大規模な技術投資と生産性向上を迫り、最終的には消費回復につながると予測する。 つまり、供給不足は企業にとって苦痛である一方、長く先送りされてきた自動化、デジタル化、省人化、事業再編を促す可能性がある。 記事はここで、日本経済の転換を楽観的に捉える一つの論理を示している。 人手不足が進む 賃金が上がる 企業が機械・ソフトウェア・AIなどに投資する 生産性が上昇する 家計所得と消費が増える 国内需要が拡大する ただし、この好循環は自動的に成立するわけではない。賃金上昇が物価上昇を上回ること、企業が余剰資金を実際に国内投資へ回すこと、生産性投資が成功することが必要となる。 7．「高市トレード」と海外投資家 記事によれば、高市早苗首相が2月の選挙で圧勝した後、明確な戦略的方向性への期待から海外投資家が日本株に殺到した。 安倍晋三政権期の「アベノミクス相場」では、3年間で海外投資家による日本株の買い越しが25兆円だった。これに対し、「高市トレード」では19週間で10兆円に達したとされる。 ただし記事は、高市政権の大型支出策が、むしろデフレ・ゼロ金利期に適した政策ではないかという経済学者の批判も紹介する。 インフレと金利上昇の局面で財政支出を大幅に拡大すれば、 需要をさらに刺激してインフレを加速させる 国債発行を増やして金利上昇圧力を強める 円や国債に対する市場の信認を損なう 可能性がある。したがって、デフレ脱却後も旧来型の刺激策を続けることには矛盾があるという含意である。 8．銀行の復権 象徴的な出来事として、7月13日、三菱UFJフィナンシャル・グループが、トヨタ自動車とソフトバンクグループを抜き、日本最大の時価総額を持つ企業になった。銀行が首位となるのは40年ぶりである。 これは、正の金利が銀行収益を改善するとの市場の期待を反映している。 ゼロ金利やマイナス金利のもとでは、銀行は預金と貸出の金利差を十分に確保できず、融資による収益が圧迫されていた。金利上昇は、銀行にとって貸出利ざやの回復、債券運用機会の増加、資産管理ビジネスの拡大を意味する。 したがって銀行は、デフレ脱却の主要な受益者である一方、後述するように、融資先企業の破綻や不良債権の増加というリスクも抱える。 9．家計にとっては「正常化」が生活危機になる マクロ経済的には、1.5％程度のインフレは国際的にも歴史的にも穏当な水準である。しかし、日本の家計にとっては深刻な生活費危機として感じられている。 その理由は、輸入物価の上昇に対して実質賃金の回復が遅れたためである。食料やエネルギーなど生活必需品の価格上昇は、低所得層ほど大きな打撃を与える。 日本のエンゲル係数、すなわち家計支出に占める食費の割合は、12月に30.7％となり、25年ぶりの高水準に達した。これは先進国のなかでも高い水準である。 とりわけ住宅ローンを持つ若い世帯は、物価上昇に加え、変動金利型ローンの返済負担増加にさらされる。彼らは金融資産より負債を多く持つ「純債務者」であり、金利上昇によって損失を受けやすい。 したがって、正の金利は一様に利益をもたらすわけではない。 預金・金融資産を持つ高齢者や富裕層には利息収入をもたらす 住宅ローンや事業融資を抱える若者・中小企業には負担増となる という分配上の非対称性がある。 10．円安――利上げしても通貨が強くならない矛盾 通常、金利が上昇すれば、その通貨建て資産の利回りが上がり、通貨高になると考えられる。しかし日本では、政策金利を1％まで上げても、円は対ドルで数十年ぶりの安値圏に沈んでいる。 2025年12月時点では、企業は利上げによる円高を期待していたが、その後、円はドルに対してさらに4％以上下落した。 この円安は、 食料 エネルギー 原材料 海外サービス 海外旅行 などの価格を押し上げ、家計の実質所得を減少させる。 日銀の世論調査では、62％が前年より景気が悪化したと答え、約半数が1年後にはさらに悪化すると予想した。95％以上が物価上昇を実感し、今後も上昇すると見込んでいる。日銀への信頼度は14.1％にとどまった。 ここには、政府・市場・企業が語る「構造転換」と、家計の実感との深い乖離がある。 11．中小企業の破綻増加 金利上昇、原材料費上昇、人手不足、円安は、とりわけ中小企業に重くのしかかる。 東京商工リサーチによれば、中小住宅建設業者の倒産が急増している。1月から6月までの倒産件数は118件で、前年同期比87％増となった。上半期に100件を超えたのは、デフレ期以来初めてである。 住宅産業は、 建材価格上昇 住宅ローン金利上昇による需要減 建設労働者不足 人件費上昇 という複数の圧力を同時に受けている。 帝国データバンクが2万4000社以上を対象に行った調査では、44％の企業が、利益が圧迫されるなかで借入コスト上昇を懸念していた。 このことは、金利正常化が、低金利に依存して生き延びてきた企業を淘汰する可能性を示している。 12．全東信の破綻――新しい経済環境の象徴 記事の具体的なケーススタディが、大阪の決済代行会社「全東信」の突然の破綻である。 同社は飲食店、小売店など約20万の顧客を抱え、クレジットカード売上が実際に入金されるまでの間、店舗に代金を立て替えるサービスを提供していた。 飲食店は食材購入のため現金を必要とする。とりわけ豊洲市場で魚を仕入れる店などは、完全なキャッシュレス化が困難であり、カード売上を迅速に現金化する仲介業者に依存していた。 全東信は7月6日に破綻し、負債総額は7億1100万ドル、資産超過ではなく約3億7000万ドルの債務超過だった。 政府は影響拡大を恐れ、全国378か所に緊急相談窓口を設置し、日本政策金融公庫にセーフティネット融資の要件緩和を求めた。 全東信が「デフレ時代の産物」である理由 全東信のビジネスは、デフレによって利益率が薄くなった中小飲食店の資金繰り需要を支えることで成長した。 しかし、 パンデミックで顧客が減少 スマートフォン決済の普及で競争が激化 手数料引き下げを迫られた 金利上昇で資金調達コストが上昇 という環境変化に対応できなかった。 さらに、60を超える地方銀行・信用金庫が同社に融資していた。これは、デフレ・低金利期に金融機関がどの程度のリスクを積み上げてきたかを示す一例とされる。 記事は、この倒産を単独の不祥事としてではなく、金利上昇によって、低金利時代に隠されていた企業の脆弱性、不正会計、過剰債務が表面化する先行事例として位置づけている。 13．「ゾンビ企業」と隠れた不正が露呈する可能性 低金利環境では、収益力が乏しい企業でも借り換えによって存続できる。金融機関側も、融資先を破綻させれば不良債権が明るみに出るため、追加融資や返済猶予によって延命させる誘因を持つ。 金利が上がれば、この構造は維持できなくなる。 帝国データバンクの藤坂渉は、今後、企業が債務返済不能となり私的整理に入る過程で、財務デューデリジェンスが行われ、粉飾決算など過去の不正が発見されるリスクを指摘している。 したがって、記事が予測するのは単なる倒産件数の増加ではない。 不良債権の顕在化 粉飾決算の発覚 地方銀行の融資審査への疑問 業界再編 経営者責任の追及 などが連鎖的に起こる可能性がある。 14．世代的な断絶――誰もインフレを経験していない 記事が最も強調する論点の一つは、日本社会における「経験の空白」である。 金利が前回1％だった1995年には、日銀は利下げ局面にあった。今回は利上げ局面であるため、同じ1％でも経済的意味は異なる。 1990年代以降、25年以上にわたり、企業経営者や政策担当者はデフレとゼロ金利しか経験してこなかった。若い世代の多くは、インフレのある社会そのものを知らない。 記事の終盤では、 一世代の日本人がインフレを知らずに成人し、家計を持った 一世代の企業幹部が、ほぼ無料の資金環境で能力を形成した 30代、40代の銀行員、貯蓄者、資産運用者が新しい金融用語を学び直している と述べられる。 これは、知識や制度だけでなく、生活上の習慣と判断基準が通用しなくなることを意味する。 デフレ期には、 値上げをしない 現金を持つ 借金を増やす 設備投資を先送りする 取引関係を維持する 赤字部門を温存する ことが、一定の合理性を持っていた。 インフレ・正の金利期には、これらが逆に危険な行動になりうる。 15．記事の描く二つの日本 この記事は、「日本復活」を単純に称賛する記事ではない。むしろ、現在の日本には二つの現実が同時に存在すると論じている。 成長機会としての日本 デフレが終わった 企業が値上げできる 賃金が上昇する 株価が上昇する 金融機関が復活する M&Aと産業再編が進む 人手不足が生産性投資を促す 家計資産が預金から投資へ移る 海外資金が流入する 危機としての日本 円安によって輸入物価が上昇する 実質賃金の回復が遅れる 住宅ローン負担が増える 中小企業が借入コストに耐えられない 低金利に隠れていた不良企業が破綻する 地方銀行の融資リスクが表面化する 財政拡張が国債市場を不安定化させる 家計と政府・市場の景況感が乖離する したがって「Japan awakes」という表題の「目覚め」は、明るい覚醒だけを意味していない。日本は長いデフレという麻酔状態から目覚めたが、目覚めた先にあるのは、成長機会と痛みの双方を伴う現実である。 16．記事の結論 記事の最終的な結論は、1％の金利と持続的なインフレが、日本に1980年代バブルの記憶と、その後の長期停滞の影を清算する機会を与えている、というものである。 しかし、その道筋は不確実である。 企業が本当に現金を成長投資に回すのか、賃金が物価を上回るのか、円安が止まるのか、中小企業や地方銀行が金利上昇に耐えられるのか、政府がデフレ期の財政政策から転換できるのかは、まだ分からない。 記事末尾に登場する64歳の駐車場運営会社幹部は、1980年代のインフレと高金利を覚えているが、若い社員には結局、自分たちで新しい環境を経験し、理解してもらうしかないと語る。 この言葉が記事全体を集約している。日本は過去の状態に単純に戻るのではない。デフレ以前の経験を部分的に参照しながらも、人口減少、円安、巨額の政府債務、グローバル化、デジタル決済、海外資本流入という新条件のもとで、誰も経験したことのない「デフレ後の日本」を学び直さなければならないのである。

7兆ドル規模のAIブーム、勢いが衰えつつある チップなんて忘れて。コードなんて忘れて。 3兆ドル規模のAI革命において、最も高価で需要の高い商品は、特許取得済みのアルゴリズムでも、Nvidiaの新型GPUでもない。 それが電力だ。 具体的には、新しいデータセンターに1億～5億ドル相当の電力を供給できる、電力網への安全で高電圧な接続です。 現在、地球上で最大かつ最も裕福な企業――グーグル、マイクロソフト、アマゾン――は、エネルギーをめぐる前例のない世界的な争奪戦を繰り広げている。 彼らは、小規模な都市や巨大な製造工場、そして互いに競い合っている。その理由は、次世代のAIモデルを学習させるのに、小国1つ分の電力に相当する電力を消費してしまうからだ。 彼らは切羽詰まっている。割高な料金を支払っている。それにもかかわらず、地元の電力会社が自分たちの需要に見合う十分な容量の変圧器を設置するだけでも、4～5年も待たされているのだ。 これは技術的な問題ではありません。これは物理的なインフラのボトルネックです。 この1兆ドル規模の危機に対する一つの解決策が、デジタル世界の最も予想外で、しばしば嘲笑の的となってきた分野、すなわちビットコインマイナーたちから浮上してきた。 具体的には、数年前から、暗号資産の過酷な経済状況の中で生き残る唯一の方法は「エネルギー貴族」になることだと悟っていた、ごく少数の賢く冷酷な実務家たちである。 今日、こうしたマイナーたち……かつての「ワイルド・ウェスト」的なデジタル・ゴールドラッシュの参加者たち……は、AIハイパースケーラーたちが切望している、大規模でネットワーク化され、電力網への接続が可能なインフラを保有する、世界で数少ないプレイヤーの一角を占めている。 彼らはスイッチを切り替え、新たなAI大家へと変貌を遂げつつある。 そして、そのうちの1人がつい先ほど、正式に発表した。 5月5日、Bitzero (NASDAQ: AIBZ) は、シンガポールに拠点を置くOneQode社と、ノルウェーのデータセンター施設における15年間・110MWのリース契約に関する拘束力のある意向書に署名した。本契約の期間中、契約総収益は約26億ドルに達すると見込まれている。 これは単なる予測ではありません。野心という名目をかぶせたプレスリリースでもありません。5大陸に30カ所以上のデータセンターを運営する、世界的なクラウドおよびネットワークインフラプロバイダーによる、署名済みの法的拘束力のある確約なのです。 そして、これは業界全体の価格体系を一新しかねないという説の概念実証でもある。 このシンプルでレバレッジの高い転換点を見逃せば、今後10年間にわたるAIインフラブームを最大限に活用する、最も純粋で収益性の高い機会を逃すことになります。 なぜ大手テック企業は追いつけないのか あなたがGoogleだと想像してみてください。インディアナ州で110億ドル規模のデータセンター建設計画を発表します。資金もあります。土地もあります。政治的な支持もあります。未来を築く準備は万端です。 そして、地元の都市計画委員会が7対0で反対の採決を下した。 プロジェクトは頓挫する。 なぜでしょうか？　それは、住民たちが騒音や振動、そして膨大な電力消費を懸念しているからです。 これが現実だ。データセンターは、いわば「新しい石油精製所」である。それらは人気がなく、膨大なエネルギーを消費し、地域社会からの激しい反対にさらされている。 ゴールドマン・サックスによると、世界のデータセンターの電力消費量は、この10年の終わりまでに最大165％も急増する見込みだ。既存の電力網は、そもそもこのような需要に対応できるようには設計されていない。高圧送電線をアップグレードするには数年と数億ドルを要し、規制や政治的な難題を乗り越えるにはさらに多大なコストがかかる。 いくらお金をかけても、どんなに高性能なチップを使っても、どれほど優れたAIアルゴリズムを用いても、この現実世界の問題を解決することはできない。 権力争いは今や非常に激化しており、その結果： • 新規参入者には上限が設けられています： ノルウェーのような電力市場では、既存のインフラを持たない新規データセンター事業者は、現在、初期割り当てがわずか5 MWに制限されており、事業を開始するにはかろうじて足りる程度である。 • 待機リストは数年にも及ぶ： 不可欠な高圧機器（遮断器、変圧器）の平均リードタイムは、たとえ資金があっても、現在4～5年となっています。 • 政治リスクは極めて高い： インディアナ州の事例が示すように、たった一つの地方計画委員会が、気まぐれで10億ドル規模のプロジェクトを頓挫させてしまうことがある。 メガワット規模のインフラをゼロから構築する機会はすでに失われてしまった。今日、AIデータセンターのブームに参入する唯一の方法は、すでに接続環境を保有している企業を買収、合併、あるいは提携することである。 これは、Bitzeroがすでに解決した、数十億ドル規模のジレンマです。 ある鉱山労働者が電力危機の解決にどう取り組んでいるか Bitzero (NASDAQ: AIBZ)は運が良かったわけではない……彼らは賢かったのだ。 数年前、同業他社が最新のASICの購入や短期のホスティング契約の締結に注力していた頃、Bitzeroはただ一つのことに注力していました。それは、自社でユーティリティとなることでした。 業界全体では、ビットコイン1枚を採掘するための総コストは平均で約10万ドルですが、Bitzeroのコストは驚くほど低い5万ドルにとどまっています。 そして、それは単なる幸運な偶然ではなかった。 これは、彼らがスカンジナビアの低コストエネルギー回廊に築き上げた、かけがえのないインフラによる競争優位性の結果である。 彼らの競争優位性を示す、単純かつ衝撃的な計算式は次の通りです： 1. 4.3¢/kWhという電力の秘密 Bitzeroは、ノルウェーにおいて132 kV（高電圧）レベルの認可を受けた送電網事業者です。 彼らは自社の高圧送電線を所有している。 彼らは独自の変電所を所有している。 彼らは水力発電所と直接接続を維持している。 つまり、彼らは電力会社を完全に迂回しているのです。手数料や仲介業者による中間マージンを排除しています。こうして、1キロワット時あたりわずか4.3セントという、驚くほど安い「すべて込み」の電気料金を実現しているのです。 米国や欧州の主要なデータセンター運営企業の多くは、1kWhあたり8～12セントを支払っています。Bitzeroは、その半額で電力を供給しています。 この所有構造こそが、同社のビジネスモデル全体の鍵となっている。事業拡大を図る際、同社は電力会社に申請書を提出して何年も待つようなことはしない。発電所と直接取引を行うのだ。これにより、現在ビッグテック企業を苦しめているリードタイムのリスクを排除できる。 2. 1ギガワットのAI対応ランウェイ Bitzeroは、単一の鉱山を建設しただけではありません。同社は、潜在的な発電容量が1ギガワットを超える、世界規模で複数の拠点からなるインフラ基盤を確立しました。 資産 容量 競争上の優位性 「AI大家」の戦略 ノルウェーのフラッグシップ 最大325MW OneQode社との間で、110MWの15年間の契約が締結された。契約期間中の総収益は約26億ドル。発電原価は1kWhあたり4.3セントの水力発電による。 拘束力のある書簡が送達された。「AI大家」説の最初のドミノが倒れた。 フィンランドのフラッグシップ 最大1GW 100%再生可能エネルギー。技術的デューデリジェンスにより、400kV接続で520MWの潜在能力が確認された。 AIハイパースケーラーの夢。大規模でクリーンな欧州のAIワークロードとデータ主権に最適化されています。 ノースダコタ・バンカー 最大300MW 225,000平方フィートの、電磁パルス（EMP）対策および核攻撃対策が施されたバンカー。人里離れた場所に位置し、膨大な発電能力を秘めている。 セキュリティ対策。機密性の高いコンピューティング処理、防衛関連企業、および極秘のAIデータに最適です。 これらの資産は有形であり、所有権があり、長年にわたる参入障壁によって守られています。 競合他社がフィンランドで1GW規模の原子力・水力発電所を、明日にも簡単に建設できるわけではない。認可手続きだけでも10年はかかるだろう。Bitzeroはすでに主要な設備を所有している。 3. スリムで効率的、そして利益を生み出すマシン Bitzeroは電力コストが安いだけでなく、人件費も抑えられます。 競合他社が従業員20～30人で40MWの施設を運営しているのに対し、Bitzeroはわずか4～6人でノルウェーの40MWの施設を運営している。 高度なソフトウェアがすべての発電設備を監視し、問題を自動的に修正するとともに、人的介入が必要な場合にのみ少人数のスタッフに通知します。このスリムな運用体制により、G&Aコストは事実上ゼロにまで削減され、発電容量1メガワットあたりのEBITDAマージンが拡大します。 このコスト管理体制と低コストの電力とが相まって、Bitzeroは、OneQodeとの契約による収益が計上される前から、現在のマイニング事業だけで月間約100万ドルのEBITDAを生み出すことが可能となっている。 ここから得られる重要な教訓は、コストこそが究極の競争力であるということです。ビットコインの採掘コストが5万ドルであるのに対し、競合他社のコストが10万ドルであれば、相場が暴落しても生き残ることができ、強気相場では巨額の利益を上げることができます。これこそが、レバレッジの高い投資の定義なのです。 ピボットの仕組み 「AI大家」モデルの魅力は、その本質的なオプション性にある。 ビットコインマイナーを稼働させるために必要な電力インフラ、変電所、および高圧接続は、AIサーバー（GPU）のクラスターを運用するために必要なものとほぼ同じです。 Bitzeroは、ビットコインとAIのどちらかを選ばなければならないわけではありません。その両方をこなすことができるのです： • ビットコインが上昇したときは： 同社は、急増する利益を確実に獲得するため、ビットコインのマイニングに最大限の電力を投入している。 • AIの方が報酬が高い場合： ハイパースケーラーが複数年契約の高利益率のホスティング契約を提示すると、Bitzeroはマイニング用リソースをAI演算用へと振り向ける。 ビットコインのマイニングは、AI大家ビジネスにおいて以下の3つの重要な役割を果たしています： • 収益源： 現在、AI関連の事業が構築され、パートナーシップの確保が進められている一方で、すでに数百万の収益を生み出しています。投資家の資金を無駄に消費する必要はありません。 • インフラストラクチャの検証： 24時間365日体制でコンピューティング負荷を稼働させ続けていることは、インフラが極めて堅牢で信頼性が高いことを証明しており、これは複数年契約を検討しているハイパースケーラーにとって不可欠な要素です。 • 究極のヘッジ： これにより、インフラが遊休状態になることを防ぎ、最初のAI顧客が契約を結ぶ前から、収益とコストの回収を確実に保証します。 「力」こそが製品そのものです。ビットコインのマイニングはキャッシュフローを生み出す原動力であり、AIホスティングこそが最大の成果です。 26億ドルの検証 理論には限界がある。結局のところ、誰かが小切手を切らなければならないのだ。 5月5日、OneQodeは26億ドルの出資を約束した。 拘束力のある意向書には、ナムスコガンにあるBitzeroのノルウェー旗艦施設における初期容量110MW全量について、15年間のリース契約が盛り込まれている。OneQodeは、この110MW全量にわたって大規模なGPU導入を段階的に実施する計画であり、2027年上半期の稼働開始を目指している。 これは、ハイパースケーラーが他の地域で直面している3～5年の建設期間よりもはるかに速いペースであり、これはBitzeroがすでに送電網への接続設備、変電所、そして敷地そのものを所有しているという事実が直接的な要因となっている。 経済的な要因こそが、同社にとって今が飛躍的な転換点となる理由です： • 契約期間中の総収益は、年間3％の価格改定分および顧客が負担する転嫁されるエネルギーコストを除き、約26億ドルとなる。 • 予想される当サイトの純営業利益率は85％であり、これはフル稼働時の年間純営業利益（NOI）が約1億5,100万ドルとなることを意味する。 • Bitzeroは、リース契約の仕組み上、光熱費を負担しないため、間接費を最小限に抑え、収益の大部分をそのまま純利益に反映させることができます。 BitzeroのCEO、モハメッド・バカシュワイン氏は、このLOIを同社にとって「決定的なマイルストーン」と位置づけ、OneQodeとのリース契約は「まさに、この施設を通じて支援したいと考えていた、大規模かつ高性能な顧客ニーズを体現するものとなる」と述べた。 訳：その戦略は功を奏している。 デューデリジェンス、規制当局の承認、データホールの設計合意、およびIGによる与信支援を条件として、60日から90日以内に最終的な賃貸借契約が締結される見通しです。契約締結後、Bitzeroは施設全体の建設を委託する予定です。このプロジェクトの総工費は11億ドルと見積もられており、同社は借入金によって資金を調達する計画です。すでに複数の銀行や金融機関との最終段階の協議が進められており、AIグレードの施設向けダイレクト・トゥ・チップ冷却、UPSシステム、HVACの分野で業界をリードする、最高水準のサプライチェーン、請負業者、エンジニアリングパートナーがこれを支えています。 稼働開始まで、ビットコインのマイニングは現場で収益性を維持しながら稼働し続け、変圧器の設置、詳細設計の完了、そして建設工事の開始が進む間もキャッシュフローを生み出し続けます。利益率の高いAIテナントが引き継ぐまで、マイナーたちが施設の運営を支え、収益をもたらし続けているのです。 すべてが予定通りに進めば、2027年第3四半期にも全量の納入が開始される見込みです。 「ミスター・ワンダフル」からの認定 このユニークなレバレッジに気づいているのは、あなただけではありません。 戦略的投資家であるケビン・オリアリー氏――『シャーク・タンク』の「ミスター・ワンダフル」――は、規律ある資産配分を行う投資家であり、インフラ投資の理論を深く信奉しているため、Bitzero社そのものにも戦略的投資家として出資している。 ハイリスクな投機を避けることで知られるオリアリー氏は、同社が自身の投資理論と完全に合致していることから、公に同社を支持している。 「ビットコインを保有するのなら、それを実現するための『ツルハシやシャベル』も手に入れてみてはどうでしょう？　それこそが力であり、エネルギーであり、データセンターなのです。Bitzeroは、そのすべての条件を満たしています。」 彼はこれを「ビットコインとAIの両方に対する『ピック・アンド・ショベル』戦略」と呼んでいる。 世界で最も懐疑的かつ成功を収めているベンチャー投資家の1人が、ある企業が地球上で最も急成長している2つの産業におけるエネルギー問題を解決したと述べれば、その戦略的合理性は自明である。OneQodeの買収により、その価値は26億ドルと評価された。 長くは続かない評価額の乖離 ここで、投資の根拠が重要になってきます。 Bitzeroは現在、次のような企業となっています： • 最初の110MWについて、OneQode社との間で15年間、総額26億ドルのAIホスティングリース契約を締結した。 • フィンランドとノースダコタ州全域で、1ギガワット以上の追加潜在発電容量を確保した。 • 競合他社が追随するには何年もかかる、かけがえのないインフラの「堀」を築き上げた。 • データセンターの建設が進む間、キャッシュフローのつなぎとして、収益性の高いビットコインマイニングを継続した。 市場がまだ完全には織り込んでいない計算は以下の通りです。 AIホスティング分野では、現在、GPU対応の契約容量100MWごとに、約20億～30億ドルの企業価値に相当しています。Applied Digital（ナスダック：APLD）は、CoreWeave社と15年間で総額約70億ドルに相当する250MWの契約を締結した後、契約規模を400MW、総契約収益を約110億ドルへと拡大し、その過程で同社の株式価値評価全体を見直した。 Bitzero (NASDAQ: AIBZ)は、110MWの契約を締結したばかりだ。これは、ノルウェーの拠点だけで、22億～33億ドルに相当する企業価値を示唆するものであり、これには、1GWのフィンランド・キャンパスや、今後計画されている300MWのノースダコタ・バンカーは含まれていない。 はい、通常、最初の施設が完全に建設され、引き渡されるまでは、市場ではおよそ30％のディスカウントが適用されます。しかし、それが完了すると（2027年第3四半期を予定）、そのディスカウントは解消され、企業は、同様の投資テーマに基づきすでに数十億ドルの評価額で取引されている同業他社を基準に、再評価される傾向があります： • アイリス・エナジー（IREN）： 21ドル以上。時価総額5十億。 • コア・サイエンティフィック（CORZ）： $以上9十億。 • TeraWulf (WULF)： $以上12.25 billion. これらの企業は、確保された拡張能力を備えた自社所有の電力インフラという、同じ中核的なコンセプトに基づいて企業価値を築き上げてきました。Bitzeroは、同様の成長余地と優れたコスト構造を有しているだけでなく、現段階では他社がまだ持っていない、AIリースに関する署名済みかつ法的拘束力のある契約書も手に入れています。 市場では、Bitzeroは単なるビットコインマイナーとして評価されてきました。しかし実際には、同社は1ギガワットを超えるAI対応の低コストでクリーンな電力を保有するインフラ事業者であり、そのうち最初の110MWについてはすでに契約が成立しています。 AIのエコシステム全体では、すでにソフトウェアやサイバーセキュリティの分野で、大きな成功を収めている企業が数多く現れています。CrowdStrike Holdings Inc. (NASDAQ:CRWD)、 Palantir Technologies Inc. (NASDAQ:PLTR)、およびSnowflake Inc. (NYSE:SNOW)といった企業は、AI駆動型のソフトウェア、アナリティクス、およびエンタープライズインフラに対する需要の急増から恩恵を受けています。しかし、投資家の注目は主にアプリケーション、データ、セキュリティに集まっている一方で、あらゆるAIワークロードは最終的には物理的な電力とデータセンターの容量に依存しています。AIの導入が加速する中、この業界における最大の制約はソフトウェアの革新ではなく、電力供給されたインフラへのアクセスである可能性があり、次世代のAIコンピューティングを支えるために必要な電力、用地、送電網接続を供給できる企業を中心とした、並行する投資テーマが生まれています。 評価額の格差は甚大です。Bitzeroが単にデジタル資産をマイニングしているのではなく、将来のコンピューティングの鍵を貸し出しているということを市場が完全に理解すれば、この格差は解消されるでしょう。 インフラの整備が完了しました。電力供給も確保されました。最初のAIテナントとの契約が締結されました。 選択肢は明らかだ。今すぐ参入してこの融合の波に乗るか、それともビッグテックがようやく資金力で参入してくるまで2年間待つか、だ。 憶測を巡らせる時期は終わった。希少でかけがえのない資産――電源プラグ――を手に入れるのは、今こそだ。 文：マイケル・スコット AIブームをきっかけに、天然ガスや電力関連株が予想外かつ前例のない上昇局面を迎えています。データセンターのエネルギー需要に注目していなければ、この10年で最大のエネルギー関連の話題を見逃してしまうでしょう。賢明な投資家はすでに、1兆ドル規模のAIシステムを支える準備が整っている数少ない企業へと、ひっそりと資金を移し始めています。

AI格差とは、知識の差だけではない。計算する権利の差である。日本もモデルの賢さだけを競っていてはならぬ。必要なのは半導体の確保、データセンター、電力網、冷却技術、そして限られた計算資源を社会へ公平に配る設計だ。猫の世界では、賢い猫が獲物を取るとは限らない。最後に生き残るのは、毎日きちんと餌を用意できる家を見つけた猫である。 AI競争の勝者も同じだろう。 最も賢いモデルを一度作った国ではない。 その知能を、安く、速く、途切れず、人々へ届け続けられる国なのである。

【要人発言】 🇯🇵高市首相 「為替は様々な要因を背景に市場で決まるもの、【高市円安】という話ではない」 「国際競争力を強化することが円の信認につながる」

「1文字ずつ」しか喋れないAIは、もう古いのかもしれません🌀 画像生成で大成功した拡散モデルを、ついに言語生成へ持ち込んだ研究が登場しました。 タイトル: dLLM: Simple Diffusion Language Modeling URL: 🌀 概要 本研究は、画像生成でおなじみの「拡散モデル」の考え方を、言語モデリングに応用したフレームワーク「dLLM」を提案しています。テキストを左から右へ順番に作るのではなく、ノイズ（マスク）まみれの状態から、複数ステップをかけて文章全体を少しずつ整えていく「反復的な精緻化」によって生成します。名前のとおり、複雑な仕掛けを足さずに、できる限りシンプルに実現することを重視しているのが特徴です。 ❓ 解決する課題 現在のLLMの主流は、トークンを1つずつ予測していく「自己回帰（Autoregressive）」方式です。しかしこの方式には弱点があります。 ・逐次生成のため本質的に並列化しにくく、長文ほど生成が遅くなりがちです ・一度書いたトークンを後から推敲・修正する仕組みがなく、全体を見渡して整えるのが苦手です 拡散ベースの生成は、これらの制約を別の角度から解きほぐす可能性を持っています。 💡 方法論と提案手法 dLLMは、言語生成を「離散拡散（Discrete Diffusion）プロセス」として定式化し直します。 ・マスクされた、あるいはノイズの乗ったトークンからスタートします ・複数ステップにわたって段階的にアンマスク（デノイズ）し、クリーンな系列へ復元します ・破損した入力から正しいトークンを予測するよう、ニューラルネットワークを訓練します ・複数トークンを同時に生成できる「並列デコーディング」に対応します 新規の特殊なネットワークを設計するのではなく、既存のTransformerにそのまま載せられる点が実装上の大きな利点です。 🌍 ユースケース / 実験結果 複数のモデル規模・系統で有効性が確認されました。 ・エンコーダ系：ModernBERTを拡散方式で訓練し、分類ベンチマークで競争力ある結果を達成 ・デコーダ系：QwenやLlamaをベースにした拡散モデルでも、言語理解タスクで実用的な性能を確認 ・並列デコーディングにより、標準的な自己回帰方式より高速な推論を実現 ・0.6Bから、より大きなパラメータ領域まで一貫して有効性を確認 高速応答が求められるチャットや、推論コストを抑えたい大規模サービスでの活用が期待されます。 #拡散モデル# #LLM#

善悪の感覚はどこから生じているのか。それは、進化の過程でぼくらの体に刻み込まれたものなのだろうか。本書がまさにその謎に挑む。たとえば血縁選択の理論では、利他行動は「血縁者を助けることで自分の遺伝子を残す戦略」として説明された。だが、著者のウィルソンは晩年、この血縁選択だけでは説明しきれないものがあると考えるようになる。そこで持ち出したのが、「群選択」あるいは「マルチレベル選択」という考え方だった。 その主張はこう要約できる。 進化は個体どうしの競争という一つのレベルだけで進むのではない。集団と集団の競争という、もう一つのレベルでも進む。集団の内部だけを見れば、利己的な個体のほうが得をする。ズルをする者、タダ乗りする者が有利だ。しかし、利他的な個体を多く含む集団はまとまりができ、利己的な個体ばかりの集団との争いに勝つ。つまり、個体のレベルでは利己が勝ち、集団のレベルでは利他が勝つ。この二つの力がせめぎ合いながら生物は進化してきた。これがウィルソンの説である。 ぼくらの心の中には、自分の利益を優先しようとする声と、仲間のために尽くそうとする声が両方ある。それは意志の弱さでも性格の表れでもない。二つの進化のレベルが、ぼくらの内側でいまなお戦い続けているのだ。 繰り返し言う。 集団の内部では利己的な個体が利他的な個体に勝つ。だが、利他的な個体を含む集団は利己的な個体ばかりの集団に勝つ。 この見立てなら、人間という存在のあの厄介な二面性が説明できる。ぼくらはなぜ、これほど利己的でありながら、これほど利他的なのか。なぜ裏切りもすれば自己犠牲もするのか。聖人にもなれば悪党にもなる。その分裂は、欠陥ではない。二つのレベルの淘汰を同時にくぐり抜けてきた生き物の、いわば設計上の宿命なのだ。ウィルソンは人間の条件をこの永遠の内戦として描き出した。 ぼくらの利他心は、幻想ではない。誰かのために身を削るあの衝動は、後から取ってつけた道徳の飾りではなく、進化がぼくらの深部に刻み込んだ本物の性質である可能性が高い。少なくともウィルソンは、その仮説から「善悪の感覚は進化に由来する」という方向に進む。もちろん、ウィルソンの説の正しさはまだ証明されていない。ただ、彼の提示した仮説がぼくらの道徳的判断のルーツに迫るための足がかりになった。 道徳は、明文化される以前に、欲望と本能に根ざしている。風習や文化がそこに味付けをしている。この構造がとても面白い。 ご関心のある方は、ぜひ本書を直に読んでみてほしい。 『ヒトの社会の起源は動物たちが知っている 「利他心」の進化論』エドワード・O・ウィルソン著、小林由香利訳、NHK出版