Rickawsb

26年のAIを一つのキーワードで表すとすれば、それは「回帰式自己反復」だと思います。C端ユーザーにとって、clawdbotの自己改善はこの言葉の最も象徴的な理解です。

ClawdBotは未来（少なくともこの2年間）におけるC端（もちろんB端も含む）AI応用の一つの方向性かもしれません --- 究極のエージェント化は、個人のコンピューティング（エッジコンピューティング）を変える可能性もあります。ClawdBotのようなアプリケーションは、本質的に長期常駐型のインテリジェントエージェントです。モデルは「考える」ことを担当し、ローカルシステムは「実行」します：イベントの監視、状態の維持、ツールのスケジューリング、コマンドの実行、権限の管理。これによりハードウェアの重点が直接変わります。ローカルGPUはコア計算能力の中心である必要はなく、インターフェースレンダリング、ブラウザ自動化、少量のバックアップ計算を担うだけで十分です。内蔵グラフィックスはほぼ十分です。しかし、CPUはむしろ簡素化されるどころか、再び重要性を高められています。エージェント型アプリケーションは、シングルコア性能、低遅延応答、頻繁なコンテキスト切り替え、IO能力に高度に依存しています。これらはコア数を多く必要とせず、「呼び出せばすぐに対応」できる実行能力に極度に依存しています。ピーク性能を追求せずとも、24時間低消費電力で常駐し、迅速にウェイクアップし、安定して制御できることが求められます。言い換えれば、ローカル（エッジ）CPUは、汎用計算能力からシステムの中枢へと変わりつつあります。

言うまでもなく、暗号通貨業界を救うにはAIに頼るしかない。clawdbotは完璧な分散型の製品形態、あるいは製品エコシステムと言える。

日債長期金利の上昇に伴い、キャリートレードなどの基本的な懸念はほとんどありません。以前の繰り返しの市場摩擦により、市場はすでに鈍感になっています。
この中でより重要なのは、AI主導の産業再構築が、米国および同盟国の長期資本需要と無リスク金利の中枢を体系的に押し上げていることです。日本はその最も早く直面した経済体の一つに過ぎません。
米国も遅かれ早かれ直面するでしょう。
しかし、それは問題ではなく、AI革命のコンドラチェフ波周期の早期成長に伴う悩みの一つに過ぎません。

今日のニュースによると、MetaはGoogleのTPUを買わずにAMDのGPUを購入する可能性があるとのことです。
その背後にある理由の一つは、Metaがコントロールを追求しており、Googleに過度に影響やコントロールされることを望んでいないからです。
もう一つの理由は、Metaが依然として大規模モデルの軍備競争の野心を捨てていないことです。
したがって、推論においてより強力なTPUは最適な選択肢ではないことは明らかです。

炒米国株におけるセクター選択のちょっとしたコツ：中国の競合相手が少ないセクターを直接買うこと。
私はこれらのセクターを「低含中率」セクターと呼んでいます。
半導体先進プロセス、aidc、宇宙、精密製造、軍需、エネルギー、電力、インフラなどは、これらのセクターに属します。

米国株式討論グループ、期間限定削除

米国株式投資は実はとても簡単です：高成長株を買うか、割安株を買うか、あるいはその両方を兼ね備えることです。
しかし、その簡単なことは容易ではありません。
その背後には無数の汗とトークンがあります。

私は簡単に見ただけです
トランプは4月に底値買いしなかったし、AIの第一波ではずっとバブルを疑って乗り遅れた人たちで、今もなお26年のAI実現リスクが高いと考えている人たちとほとんど同じです
基本的に同じ層の人たちです
ピンク、左派
これは本当にイデオロギーが知性を決めているのか、知性が利益を決めているのか？
それとも私の情報の殻に閉じこもっているだけなのか？

AI吞噬ソフトウェアトレンド下の、次世代高付加価値ソフトウェアの5つのハードスタンダード
--- これらの基準を理解して初めて、次世代アプリケーションや次世代Web3アプリケーションの形態を予測できる
1️⃣ AIは「実行主体」、「補助ツール」ではない
旧ソフトウェア：
人点 → システム計算 → 人確認
新ソフトウェア：
AI意思決定 → AI実行 → 人監査
AIは単に文章作成を手伝うだけでなく、
自動的にフローを実行
リソースを自動呼び出し
異常を自動処理
2️⃣ ソフトウェアは「結果」に直接バインドし、「機能」ではない
次世代ソフトウェアが売るのは：
「何を手伝えるか」
ではなく、
「結果に責任を持つ」
例えば：
コンプライアンスフローを自動完了
ビジネス目標を自動達成
リスクを閾値内に自動制御
👉 責任バインド＝護城河
3️⃣ ソフトウェアは「長期運用のシステム」であり、一度きりのインタラクションではない
モデルはアプリケーションであり、解決するのは：
単一の問題
即時応答
次世代ソフトウェアが解決するのは：
持続的な状態
長期的な博弈
多主体の協働
システムが必要な限り：
状態記憶
履歴制約
責任追跡
👉 モデルだけでは不十分で、ソフトウェアシステムが必要。
4️⃣ ソフトウェアは現実世界の「不可逆制約」に深く埋め込まれる
例えば：
資金（決済、リスク管理）
法律（

AIが商品化されている（LLMs are a commodity）ことについて、私はこれが25年の資本市場で最も愚かな見解の一つだと思います（おそらく唯一かもしれません）：
なぜなら
知性は決して商品化できないからです
アインシュタインの頭脳は商品化できるでしょうか？
老化の加速を防ぎ、常温超伝導の研究を進め、核融合を推進する能力は商品化できるでしょうか？
商品化された頭脳だけが、AIが商品化されると考えるのです