國光宏尚 クリプトおじさん (Hiro Kunimitsu)
@hkunimitsu
クリプトおじさん、FiNANCiE代表取締役CEO、MintTown代表取締役CEO、Thirdverse代表取締役CEO、gumiファウンダー /
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TORICOイーサリアム追加取得しましたー！
日本一のETHトレジャリー企業目指して進み続けます！！
【IRニュース】
イーサリアム（ETH）を追加取得いたしました。
■今回の取得（2026年8月26日）
・取得数量：25.4696 ETH
・取得価額：9,999,667円
・平均取得単価：392,612円 / ETH
■保有状況（今回分を含む）
・総取得数量：2,920.0734 ETH
・総取得価額：1,235,826,262円
・平均取得単価：423,218円 / ETH
詳細は適時開示をご覧ください。
▶：
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TORICO、更に追加でイーサリアムを取得しました！
【IRニュース】
イーサリアム（ETH）を追加取得いたしました。
■今回の取得（2026年8月25日）
・取得数量：55.5772 ETH
・取得価額：22,100,000円
・平均取得単価：397,645円 / ETH
■保有状況（今回分を含む）
・総取得数量：2,894.6038 ETH
・総取得価額：1,225,826,595円
・平均取得単価：423,487円 / ETH
詳細は適時開示をご覧ください。
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ハイリキのDEX出来高が急増！ かなり面白い動きです。
こう言ったアグレッシブな動きを見てても冬の終わりを感じます！w
HYPE価格上昇
↓
Hyperliquidへの注目・資金流入が拡大
↓
「次はHyperEVM銘柄」と投機資金が小型トークン・ミームへ移動
↓
数十倍・数百倍銘柄が続出
↓
さらにトレーダーが殺到
↓
DEX取引・アドレス数が急増
↓
ブロックスペースが逼迫
↓
Gas価格が急騰
↓
HYPEの消費・バーンが増加
↓
HYPEの需給改善・エコシステム価値上昇期待
↓
さらにHYPEとHyperEVMに資金が集まる
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HyperEVM Daily Revenue Surges Past $500K to All-Time High Amid Meme Trading Frenzy
According to Wu Blockchain Data Center, as meme trading activity heats up, Hyperliquid’s HyperEVM network saw its daily revenue soar to over $500k on August 23, setting a new all-time high. On the same day, the number of trading addresses on the HyperEVM DEX reached 25.5k, the highest level since September last year. Meanwhile, both trading volume and the number of transactions on the HyperEVM DEX also posted significant gains.
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AIで、自分自身がそこまで理解していなくても、「それっぽい報告書」が簡単に作れるようになった。
これは便利な一方で、ますます「考えない人」が増えてきているようにも感じる😂
以前は、良い資料や文章を作ろうと思ったら、
調べる
↓
整理する
↓
因果関係を考える
↓
自分なりの結論を出す
というプロセスが必要だった。
つまり「書くこと」そのものが、ある程度は思考のプロセスになっていた。
でも今は、
ほとんど理解していない
↓
AIに資料を渡す
↓
綺麗な報告書が完成する
が普通に成立する。
これによって、「アウトプットの質」と「本人の理解度」がかなり切り離されてきている。
怖いのは、AIが間違えること以上に、
「本人が理解していないことに、本人自身が気づかなくなる」
ことだと思う。
以前「原液は自分で出す」という話を書いたけど、AI時代はこれがますます重要になると思う。
自分が何を経験して、
何に違和感を持って、
何が本質だと思っていて、
どんな仮説を持っているのか。
ここが「原液」。
この原液までAIに作らせてしまうと、いくら綺麗なアウトプットができても、自分自身はほとんど考えていない。
逆に、
原液は自分で出す。
AIは、その原液を「精製」するために使う。
自分なりの仮説をAIにぶつける。
反論させる。
抜けている論点を出させる。
数字や事実で検証する。
その結果を見て、また自分で考える。
この使い方なら、AIは「思考の代替」ではなく、「思考を深める装置」になる。
これを繰り返せば、一人で考えていた時よりも遥かに深いところまで行ける。
AI時代は、文章を書く能力そのものの価値は相対的に下がっていくと思う。
その代わり、
「何に違和感を持つのか」
「何が本質なのか」
「どんな問いを立てるのか」
「AIの答えのどこがおかしいのか」
「最後に自分はどう判断するのか」
この能力の価値はむしろ上がっていく。
会社でもこれからは、
「資料がよくできている＝その人がよく考えている」
とは限らない。
「で、一番重要なポイントは？」
「なぜそう思う？」
「その前提が崩れたらどうなる？」
と聞いた時に、自分の言葉で答えられるか。
そこに、その人が本当に考えているかが出ると思う。
これから差がつくのは、単純にAIを使える人と使えない人ではない。
AIを使って「考えなくなる人」と、
自分の原液をAIにぶつけて「今まで以上に深く考える人」。
この差は、これからかなり大きくなっていくと思う。
AI時代に差がつくのは、AIを使えるかではなく、
自分の中に、AIへぶつける「原液」があるか。
結局ここだと思う。
PS: ただAIに作らせただけの文章と、自分の原液からAIを使って精製した文章。
その違いを見抜く能力、それを「教養」と呼ぶ😁
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いよいよトレジャリー企業も復活へ！！
ビットコインといえばメタプラネット
イーサリアムといえばTORICO！
TORICOはイーサリアム トレジャリーで日本一を目指して、頑張り続けます！！ いよいよ雪解けの季節が来そうです☀️
ETHを追加取得しました。
直近のETH価格上昇により、当社の平均取得単価との差は縮小し、含み益に近づく水準となっています。
今後も、ETHの継続的な取得と、保有資産の運用高度化の両輪で、「稼ぐトレジャリー」の実現に向けて引き続き取り組んでいきます。
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#今週のワンピ# ネタバレあり
1191話。今回も正直かなり厳しかった……😭
考察ポイントは2つ。
まずビブロとチョッパー。ビブロが何か重要なことを伝えようとしていて、動物と話せるチョッパーだけが理解できる。
おそらくチョッパーが食べた「ヒトヒトの実」の秘密につながる気がする。よく言われている「実は本当の名前／モデルがある」が来て、その能力がイムによる悪魔化を解除する鍵になる。軍子や悪魔化された巨人たちをチョッパーが元に戻す。
医学者としての役割にもつながるし、構造としては分かる。
……ただ正直、「また悪魔の実の本当の名前か」が先に来るw
ゴムゴム→ヒトヒトの実モデル・ニカは衝撃だったけど、今ここでチョッパーまで「実は別の名前でした！」と言われても全然ときめかない😂
もう1つはイムの腕の契約印。五老星や神の騎士団と同系統に見えるし、角も増えてさらに異形化した。
これが契約を与える側の根源の印なのか、「実はイム自身もさらに上位の何かと契約している」という伏線なのか。
考察としては面白い。でも後者なら「いや、もういいよw」とも思う。
何百話もかけてようやくイムが表に出てきたのに、本人の思想や人間味すらまだ薄い段階で「イムにもさらに奥の秘密が……」とやられても困る。
今見たいのはイムの後ろにいる何かじゃなく、イム本人。
しかも肝心の格も落ち続けている。
第1形態は満身創痍のギャバンにかなりやられ、今回さらに異形化したのにハイルディンたちの攻撃を普通に食らう。
今のイムも神の騎士団も「圧倒的に強い」より、「普通にやられるけど不死身だから倒せない」に見える。
不死身と強さは別なんだよね。
ハイルディンが攻撃しても「ハイルディンすげえ！」にはならない。どうせ再生するから。逆にイムの格だけが落ちる。
そして突然の「俺が死んでもロキがいる!!!」も、？？？となった。
最終的に兄弟が認め合うのは良い。でも、疑う→真実を知る→ロキの戦いを見る→弟を認める、という積み重ねがあって初めて熱くなる。
今は感情のゴールだけ先に置かれている感じ。
ギャバンも同じ。
何十年も温存された伝説級キャラが、ルフィを助け、イムと戦い、左腕を失う。
大事件のはずなのに翌週には「腕一本取られたか……」くらいの温度で普通に動いている。
シャンクスの左腕はルフィの人生を変えた。
ギャバンの左腕は今のところ前話の引きを派手にしただけに見える。
そして相変わらずルフィにも緊張感がない。
イムにボコボコにされ、ギャバンが腕まで失った。普通なら主人公の感情が変わる場面なのに、その敗北を掘り下げるでもなく次の戦場へ。
ニカになってからずっとそう。
周囲はシリアス。人が傷つき、国が滅びかける。
でもルフィだけ笑う、ふざける、老人になる、飯を食べる。
身体はいくら傷ついても、物語は傷つかない。だから緊張感がない。
前回「情報量は多いのにドラマの密度が低い」と書いた。
1191話を読んでさらに感じたのは、
「キャラと伏線の無駄遣い」
だと思う。
イム、ギャバン、神の騎士団、ロキ、軍子。普通なら1人出るだけで盛り上がれるカードを大量投入しているのに、活かし切る前に次の設定、形態、謎へ進む。
伏線も同じ。
シャンクス、黒ひげ、ドラゴン、ミホーク、革命軍、空白の100年、古代兵器、D、ロードポーネグリフ、火ノ傷の男……まだ大量に回収すべきものがある。
本来、最終章はこれらがつながって「だからあれがこうだったのか！！」と収束していくフェーズだと思っていた。
でも実際には、新しい神の騎士団、契約、伝説の武器19本、双極の瞳、イムの新形態、契約疑惑、ビブロからチョッパーへ新しい秘密。
まだカードを増やしている。
最終章なのに「回収フェーズ」ではなく、まだ「拡張フェーズ」を続けている。
ビブロも新しい伏線を増やすのではなく、悪魔の実、不死、五老星、軍子、チョッパーの医学を全部つなげる答えであってほしい。
今見たいのは、
「え、さらにそれもあるの？」
じゃない。
「うわ、全部つながった！！！」
こっち。
……本当にそろそろ頼む😂
PS 映画の発表は素直に興奮したので、イムどうでも良いので、黒ひげ、革命軍、クロスギルド、シャンクスよろしくお願いします😂
#ONEPIECE#
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欧州に来て興味深く感じるのは、各国によって英語力が全然違うこと。
オランダや北欧は本当に普通に英語が通じるし、ドイツ人もかなり上手い。一方で、フランス、スペイン、イタリアに来ると、明らかに英語が苦手な人が増える。
実際、2025年のEF English Proficiency Indexでは、
オランダ 1位
ドイツ 4位
ポルトガル 6位
デンマーク 7位
スウェーデン 8位
に対して、
スペイン 36位
フランス 38位
イタリア 59位
日本 96位
かなり差がある。
で、欧州を見ていると、日本人の英語力を上げるためにやるべきことって、実はかなりシンプルなんじゃないかと思う。
僕なら、まずこの4つをやる。
① 大学入試を「読む・聞く・話す・書く」の4技能にする
② 小学生くらいから毎日15〜30分、AIと英会話する
③ 海外コンテンツは「英語音声＋字幕」を基本にする
④ 「英語を勉強する」のではなく「英語で何かをする」時間を増やす
特に①は重要。
学校で「英語を話せるようになりましょう」と言っても、大学入試でReadingとListeningばかり評価されるなら、高校も塾も生徒も当然そこに最適化する。
SpeakingとWritingまでちゃんと入試で評価すれば、学校教育も塾も勉強方法も一気に変わる。
そして②は、AI時代だからこそできる。
これまで「全国の子供に毎日マンツーマン英会話」なんて、コスト的に不可能だった。
でもAIならできる。
週1回英会話教室に行くより、
「毎日15分、英語しか使えない時間」
を年間200日作る方が、圧倒的に効果があると思う。
③④も同じ。
英語音声で映画やYouTubeを見る。
英語でゲームをする。
英語でAIに質問する。
英語で科学を学ぶ。
英語で外国人とプロジェクトをする。
「英語」という教科を勉強するのではなく、「英語を使って何かをする」時間を増やす。
なぜこれが重要かは、ヨーロッパを見るとよく分かる。
オランダや北欧は、自国語だけでは市場が小さい。
映画やドラマも「英語音声＋字幕」が多く、外国人との共通語も英語。子供の頃から日常生活の中で大量の英語に触れる。
一方、フランス、スペイン、イタリアは、自国語だけで巨大な文化圏が成立する。映画やテレビも吹き替えが多く、英語を使わなくてもかなり普通に生活できる。
面白いのがポルトガル。
ポルトガル語はスペイン語、フランス語、イタリア語と同じロマンス語なのに、英語力は世界6位。
字幕文化が強く、日常的に英語に触れる量が多い。
つまり「母語が英語に近いか」だけでは説明できない。
もう一つ面白いのがドイツ。
人口8000万人を超える大国で、映画も吹き替え文化。それでも英語力は世界4位。
英語とドイツ語が同じゲルマン語で近いことに加えて、ドイツは製造業を中心に世界中とビジネスしている。
つまり英語ができることの経済的リターンが大きい。
こうして見ると、英語力を決めるのは、
「英語を使う必要性」
「日常的に英語に触れる量」
「英語を話せることの経済的リターン」
「母語と英語の距離」
この4つなんだと思う。
そして日本は、ある意味かなり特殊。
日本語だけで学校に行ける。
大学に行ける。
一流企業に就職できる。
テレビも映画もYouTubeも楽しめる。
世界中の本やニュースも翻訳される。
ほぼ人生すべてが日本語だけで成立してしまう。
だから日本人が英語を苦手なのは、
「英語の授業時間が足りない」
というより、
「英語を使わなくても困らない環境の中で、英語を『教科』として勉強している」
ことの方が大きいと思う。
だったら、英語の授業をもう1時間増やすより、
入試を4技能にする。
毎日AIと英語で話す。
英語コンテンツを原語で見る。
英語を使って何かをする。
こっちの方がよほど効く。
特にAIによって、「全国の子供に毎日マンツーマン英会話」という、これまでコスト的に不可能だったことが突然できるようになった。
日本の英語教育は、AIによってかなり大きく変えられる分野だと思う。
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ぜひ〜！
ペパハンに負けず！ビットコインよりも上がってますね！
クラファン参加者は750名を突破。
にんプラトークンは実質流通は20万枚以下です。初期の運営保有分は凍結。
買い増しをしてる分は、キャンペーンなどに使ってます。ぜひ一枚どうぞ！
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フィナンシェとしても、これまでの課題を改善する施策や機能を色々と準備して盛り上げていきます！！
起きたら支援者500人！感謝しかありません……。
5周年ということで、バイバック予算も含めて、1000万円規模のトークンマーケティングを仕掛けていきます。
広告で溶かすくらいなら、トークンを買い戻して、それをうまくマーケティングに活用する方が幸福の総量も拡散力も高いのですよね。
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ビットコインもイーサリアムも上げが止まらない！🔥 いよいよ復活へー！！
クラファン始まりました〜！
早速50人以上の方がご支援！
500円分のトークンがリターンでもらえます。ぜひ5周年を一緒にお祝いしてください！
久しぶりにフィナンシェも覗いてみてくださいw
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是非ご参加ください〜！！
なぜAIのトップ研究者に、中国出身者がこれほど多いのか。
Metaの新しいAIチームを調べていて、かなり気になりました。
MSL立ち上げ時の主要スター採用11人のうち、少なくとも7人が中国本土の大学出身。
清華大、北京大、中国科学技術大、浙江大など。
しかもMetaだけではありません。
MacroPoloの調査では、世界トップAI研究者の学部教育国は、
中国：47%
米国：18%
インド：5%
※国籍ではなく、学部教育をどこで受けたかです。
最初は、
「中国の猛烈な受験競争が、数学力を必要とするAI時代にハマった」
くらいに考えていました。
でも調べていくと、その後のキャリアがかなり特徴的でした。
典型的なのが、
清華・北京大など中国トップ大学
↓
Stanford / MIT / Berkeley / CMUなどでPhD
↓
OpenAI / Google DeepMind
↓
MetaなどのFrontier AI企業
という黄金ルート。
数字を見ると、このパイプの太さがよく分かります。
2023/24年度に米国で学んでいた学生は、
インド：約33.2万人
中国：約27.7万人
日本：約1.4万人
2024年に米国で研究博士号を取得した一時ビザ保有者は、
中国：6,756人
インド：2,649人
日本：138人
ここだけ見ると、
「日本人も意外にPhDを取ってるじゃん」
と思った。
でも中身を見ると、かなり衝撃的でした。
2001〜2020年に米国でComputer ScienceのPhDを取った人数は、
中国：6,408人
インド：2,956人
日本：84人
日本は20年間で84人。
年間平均わずか4人程度です。
一方、日本人が多かったのは、
Social Sciences：1,125人
Non-S&E：1,021人
Engineering：479人
Physical Sciences：353人
Math：96人
日本人は米国の大学院に行かなかったわけではない。
世界の産業競争力を決めるCSや理系研究へ、トップ人材を十分送り込めていなかった。
これはかなり大きな教育戦略の失敗だったと思います。
社会科学や人文学が不要という話ではありません。
ただ、世界の産業構造がSoftware、Internet、そしてAIへ移っていった20年間に、
世界最高峰のCS・数学・Engineering研究者を作ることへの人材配分が弱すぎた。
しかも卒業後も差があります。
米国でScience & EngineeringのPhDを取った人の米国残留率は、
中国：約87%
インド：約84%
日本：約47%
中国人やインド人は、そのままGoogle、Meta、OpenAIなど世界最高峰の研究環境に残る。
日本人は半分以上が米国を離れる。
これが20年、30年積み上がれば、とんでもない差になります。
インドも面白い。
現在、米国留学生数では中国を抜いて世界1位で、米国PhDも年間2,600人以上。
だから中国との違いは、
「米国へ行くか」ではなく、
そこからResearch、さらにFrontier AIへどこまで集中するか。
中国はこのパイプが圧倒的に太かった。
では日本はどうすべきか。
僕は「AIを使える人を100万人作る」だけでは全然足りないと思っています。
それとは別に、
世界トップ0.01%の研究者を作る国家戦略
が必要です。
数学、CS、Engineering、Physicsのトップ層を高校・大学の段階から見つける。
毎年100人、200人でもいい。
Stanford、MIT、Berkeley、CMUなど世界最高峰のPhDへ、学費も生活費も国が全部出して送り込む。
そして、
卒業したらすぐ日本へ帰ってこい、と言わない。
OpenAIでもMetaでもAnthropicでもGoogle DeepMindでもいい。
5年でも10年でも世界最先端で働き、
フロンティアモデルをゼロから作る。
巨大GPUクラスタを動かす。
世界トップの研究者と競争する。
そういう経験を持つ日本人を、100人、1,000人単位で作る。
中国を見て分かるのは、
優秀な18歳を作るだけでは足りない。
その人を世界最高峰の30歳の研究者まで育てるパイプラインが必要
ということだと思います。
そして、この人材自体が国家競争力の中心になれば、次に起きることも見えてきます。
半導体を止める。
GPUを止める。
最先端モデルを止める。
その次は、
「その技術を作れる人間」を止める。
半導体戦争の次は、人材戦争になる。
次はここを掘ります
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チャッピーの最新音声モードが凄すぎて、10年間続けてきた英会話レッスンを辞めた😂
正直、普通の英会話学校に通う必要はもうないと思う…
かなり長いけど😂、実践法共有しますね！
今回チャッピーに依頼したのは、単に英語で雑談することじゃない。
会話中は英語だけで自然に進める。
細かい文法ミスで会話をいちいち止めず、終わった後に、
・重要な文法ミス
・ネイティブが違和感を持つ表現
・より自然な言い方
・改善できる語彙
・自分の回答を洗練させた完成版
を文章でまとめてもらう。
しかも、初歩的な日常会話ではなく、AI、経営、事業戦略、リーダーシップ、社会変化など、自分が本当に話したい難しいテーマを扱う。
こちらの意見にただ同意するのではなく、時々反論してもらい、さらに深い質問をしてもらう。
普通の英会話レッスンでは、先生がこちらの業界や関心を十分に理解しておらず、毎回似たような日常会話に戻ってしまうことも多い。
でもAIなら、
「I already use AI in my work, so focus on strategy and leadership.」
と一言入れておくだけで、自分のレベルと関心に合った会話を続けられる。
さらに毎回の会話を、
・流暢さ
・文法
・表現の自然さ
・語彙
・論理性
・発音
などの固定基準で100点満点にしてもらう。
前回や前週と比較して、
「語彙は伸びた」
「文法は安定してきた」
「難しいテーマになるとフィラーが増える」
といった変化も可視化できる。
上達を数字で確認できれば、英語学習そのものをゲーミフィケーションできる。
そして毎回の最後に、
・日付
・会話テーマ
・スコア
・主な間違い
・新しく覚えた表現
・次回の課題
を学習ログとして残す。
週末には、その1週間分のログをまとめて、
・繰り返している文法ミス
・不自然になりやすい表現
・新しく覚えた重要語彙
・改善したポイント
・実際に話した回答の完成版
・翌週に重点的に練習する課題
を、自分専用の復習教材にする。
公式試験のような絶対的な採点ではないし、細かい発音判定には限界もある。
でも、同じ基準で継続的に評価し、自分の変化を見るためのコーチングスコアとしては十分に使える。
英会話学習に必要なのは、週に1〜2回、決められた時間に先生と話すことではない。
毎日たくさん話すこと。
自分の間違いを蓄積すること。
修正された表現を復習すること。
自分より少し上のレベルの議論を繰り返すこと。
そして、上達を継続的に測ること。
AIなら、そのすべてを一体でできる。
人間と話す緊張感や、対面コミュニケーションの実践、精密な発音矯正には、もちろん人間の価値が残る。
でも、日常的に英語力を伸ばすために、普通の英会話学校へ通う必要はもうない。
やり方も簡単。
ChatGPTで英語学習専用のProjectを作り、その中でVoiceを使う。
Projectには専用の指示、過去の会話、復習教材をまとめておける。
Projectの指示には、次の文章を入れる。
スレに続く↓
────────────
私は上級寄りの英語学習者です。あなたは、私の長期的な英語コーチとして行動してください。
会話中は英語だけを使い、自然に会話を続けてください。細かいミスをその場で何度も指摘して、会話の流れを止めないでください。意味が通じない場合を除き、修正は会話終了後にまとめてください。
I already use AI in my work, so focus on strategy and leadership.
初歩的な日常会話ではなく、経営、事業戦略、リーダーシップ、テクノロジー、社会変化など、難しいテーマを中心に質問してください。
私の意見にただ同意するのではなく、時々反論し、考えを深める質問もしてください。
私が「Let’s stop here」と言ったら、音声で長く説明せず、チャット上に文章で次の内容をまとめてください。
1. 会話内容の短い要約
2. 重要な文法修正
3. 不自然な表現と、より自然な言い方
4. 改善できる語彙と表現
5. 私の回答を洗練された自然な英語にした完成版
6. 固定基準による100点満点のスコア
7. 前回から改善した点
8. 次に直すべき点
9. 5分程度でできる宿題
小さな間違いをすべて直すのではなく、ネイティブが特に不自然に感じるものを優先してください。
評価基準は毎回変えず、長期的な上達を比較できるようにしてください。
ただし、このスコアは公式試験の採点ではなく、継続的な変化を見るためのコーチング評価として扱ってください。
各セッションの最後に、日付、テーマ、スコア、主な間違い、新しく覚えた表現、次回の課題を、短い学習ログとして残してください。
1週間の終わりに私が週次レビューを依頼したら、過去1週間の学習ログを基に、よくある間違い、改善した点、重要語彙、回答の完成版、翌週の重点課題を含む復習用テキストを作ってください。
毎回最後に、短い宿題を一つ出してください。
スレに続く↓
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この図、かなり残酷です。
赤が人手不足、青が人手過多。
日本の職業マップが一発で見える。
興味深いのは、今後AIで大きく効率化されやすいホワイトカラーの仕事が、現状でもすでに青、つまり人手過多なことです。
日本では簡単にリストラできないので、企業はまず
・新卒採用を減らす
・中途採用を止める
・退職者を補充しない
という形で対応するはずです。
つまり、今でも競争が激しいホワイトカラーの仕事は、ここからさらに採用が厳しくなる可能性が高い。
当然、賃金も上がりにくい。
将来、高所得を目指したい若者は、赤の領域を狙うべき。
ただし、ただのブルーカラーではない。
「高卒×現場×資格×AI」
このルートが、かなり有望だと思っています。
詳しくは下の投稿をぜひ。
若者のキャリア戦略は、ここから大きく変わります！
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マークはADHDだから他の経営者以上にはっきりと言ってしまうけど（苦笑） 今後 多くの会社が同じ選択をすることになると思う。
AIを使い側の人間になるか、AIに切り捨てられる側の人間になるか。
与えられた時間は多くないです。
「勉強 or die」
***
マーク・ザッカーバーグは4月30日の社内タウンホールで、
Metaには大きなコストセンターが2つあると従業員に語りました。
計算インフラと、人材です。
彼は人材を削り、その分を計算インフラに振り向けています。
5月20日、Metaは約8,000人の解雇に着手します。労働力の約10%にあたり、2026年後半には第二波も控えています。
同社は2025年の設備投資見通しを、もともと巨額だった1,150〜1,350億ドルから1,250〜1,450億ドルへと引き上げました。2025年実績の720億ドルのほぼ2倍にあたる規模です。
ザッカーバーグはタウンホールで、今回の解雇はAIインフラ予算の直接的な帰結だと述べています。
トレードオフについて、彼は言葉を濁しませんでした。同じ資本プールを奪い合う2つの選択肢——機械と人間——を名指しした上で、機械の側を選んだのです。
Metaの2025年の収益は2,010億ドル。第4四半期の純利益は過去最高を更新し、年間フリーキャッシュフローは436億ドルに達しました。
AI構築に必要な1ドル残らずを、解雇なしで賄うこともできたはずです。それでも解雇に踏み切るのは、廃止される役割が「次に来るもの」を構築する役割ではないから、ということになります。
残された従業員は、28歳の最高AI責任者アレクサンドル・ワン氏が率いるスーパーインテリジェンス・ラボの下で、AI中心のユニットに再編されつつあります。
ザッカーバーグは公の場で、少数の優秀な人材と強力なAIシステムが組めば、かつては部門全体を要した仕事をこなせる、と語っています。
2月、Microsoft AIのCEOムスタファ・スレイマン氏はフィナンシャル・タイムズに対し、AIは12〜18か月以内に「ほぼすべての、もしかするとすべての専門業務で、人間並みの性能を達成する」と語りました。会計、法律、マーケティング、プロジェクト管理——PCの前で行うあらゆる仕事です。
それから3か月。フォーチュン誌は、AIがほとんどの企業導入で「ある意味、失敗作」となっていることを示す証拠が積み上がっていると報じました。
ガートナーは、2027年までにエージェント型AIプロジェクトの40%が放棄されると予測しています。スレイマン氏のタイムラインが「人間レベル」の到来を予言する、まさに同じ年です。作り手と分析家が、同じ期限について真逆の見立てを並べていることになります。
お金は、証拠ではなく予言に従って動いています。ハイパースケーラー5社は2026年のAI設備投資として7,250億ドルをコミットしました。テック業界は第1四半期だけで約8万人を解雇しています。
Metaの解雇は、年次株主総会の3日前から始まります。今回のリストラは財務的な逼迫への対応ではありません。史上最も収益性の高いソーシャルメディア企業の内部で、記録的な収益を原資に、支出規模が示唆するリターンがまだ実現していないインフラへと、資本を振り替える動きです。
物理世界は、この賭けを吸収しようと苦しんでいます。英国では100以上のデータセンターが年間15テラワット時を超えるガス火力電力を要求しており、国の気候目標を揺さぶっています。
xAIは公益事業側の制約を回避するため、ミシシッピ州にガスタービンを設置しました。本来は再生可能エネルギーで動くはずだったAI構築が、グリッドのクリーン電力供給が追いつかないために化石燃料で回されている、というわけです。
ザッカーバーグの言葉は、どのCEOよりも事の本質を明瞭に言い当てたものでした。
コストセンターは2つ。計算と、人材。同社は計算を選びました。
両方を賄う余裕はあった。それでも、両方は要らないと判断したのです。
解雇される8,000人は不況の犠牲者ではありません。次の限界的な1ドルを、機械の方がより上手く配分すると結論づけた最適化関数の出力です。
その関数はいま、AIインフラに資本を投じるすべての企業の中で稼働しています。Metaはそれを、ただ声に出して言っただけです。
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Mark Zuckerberg told employees at a company town hall on April 30 that Meta has two major cost centers: compute infrastructure and people. He is cutting the people to fund the compute.
On May 20, Meta begins laying off 8,000 employees, roughly 10% of its workforce, with a second wave planned for the second half of 2026. The company raised its full-year capital expenditure guidance to $125 billion to $145 billion, up from an already staggering $115 to $135 billion range, nearly double the $72 billion it spent in 2025. Zuckerberg told a company town hall that the layoffs are a direct consequence of the AI infrastructure budget. He was not vague about the trade-off. He named the two line items competing for the same pool of capital: machines and humans. He chose machines.
Meta’s 2025 revenue was $201 billion. Its Q4 net income set a record. Free cash flow hit $43.6 billion for the year. The company could fund every dollar of the AI buildout without firing a single person. It is choosing to fire anyway because the roles being eliminated are not the roles that build what comes next. Surviving employees are being reorganized into AI-focused units under the Superintelligence Labs division, led by 28-year-old Chief AI Officer Alexandr Wang. Zuckerberg has said publicly that a small number of talented people working alongside powerful AI systems can accomplish what previously required entire departments.
In February, Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman told the Financial Times that AI would achieve “human-level performance on most, if not all professional tasks” within 12 to 18 months. Accounting, legal, marketing, project management, anything involving sitting at a computer. Three months have passed. Fortune reported that mounting evidence shows AI “is kind of a bust” for most enterprise deployments. Gartner forecasts that 40% of agentic AI projects will be abandoned by 2027, the same year Suleyman’s timeline predicts human-level performance arrives. The builder and the analyst disagree on the same deadline.
The money is following the prediction, not the evidence. Five hyperscalers have committed $725 billion in AI capex for 2026. The tech industry laid off nearly 80,000 workers in Q1 alone. Meta’s layoffs begin three days before its annual shareholder meeting. The restructuring is not a response to financial pressure. It is a reallocation inside the most profitable social media company in history, funded by record earnings, directed toward infrastructure whose returns have not yet materialized at the scale the spending implies.
The physical world is straining to absorb the bet. Over 100 UK data centers have requested gas-generated electricity totaling more than 15 terawatt-hours annually, threatening national climate targets. xAI is installing gas turbines in Mississippi to bypass utility constraints. The AI buildout that was supposed to run on renewables is being powered by fossil fuels because the grid cannot deliver clean electricity fast enough.
Zuckerberg’s formulation is the clearest statement any CEO has made about what is actually happening. Two cost centers. Compute and people. The company chose compute. It could afford both. It decided it did not need both. The 8,000 people being let go are not casualties of a downturn. They are the output of an optimization function that concluded machines are the better allocation of the next marginal dollar. That function is now running inside every company spending on AI infrastructure. Meta just said it out loud.
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