ジェボンズのパラドックスから読み解くAI時代の「需要増加」とこれからの人材像
AIによる効率化は、本当に需要や雇用を奪うのか。経済学のジェボンズのパラドックスを軸に、メモリ・推論コスト・エネルギー・労働の現場で起きている「需要の反転現象」を、事実に基づいて考察します。
AIによる効率化は、本当に需要や雇用を奪うのか。経済学のジェボンズのパラドックスを軸に、メモリ・推論コスト・エネルギー・労働の現場で起きている「需要の反転現象」を、事実に基づいて考察します。
1.75兆ドル規模と報じられるSpaceX IPOは、ロケット企業の上場ではありません。現金を生むStarlinkと、旧xAIを取り込んだSpaceXAIをひとつのバランスシートでどう値付けするかという問題として整理します。
AIで人件費を削減した先で、推論コストが膨らみ始めています。Anthropic、Uber、Meta、Amazonなど直近の事例から、Tokenmaxxingという問題と、その先に生まれるAIインフラスタートアップの参入余地を整理します。
AIが業務効率を高めるほど、SaaSのシート課金には圧力がかかります。今四半期の Datadog、Atlassian、ServiceNow、HubSpot、Salesforce、Microsoft の決算と市場反応から、AI時代に生き残るSaaSの条件を整理します。
Google の Gemma 4 MTP drafter を NVIDIA GB10 (GX10) で実機計測。26B-A4B で 1.83 倍、31B Dense で 3.52 倍の高速化を確認しました。31B + 1 GPU での独立ベンチマークは公開資料に見当たらず、本検証が最初の事例となります。Google 公式の『最大 3 倍』を実環境で再現可能と確認しました。
2026年、暗号資産は人間の投機を受け止める「予測市場」と、AIエージェント経済を支える「ステーブルコイン決済」へ二極化しつつあります。ビットコインから「ベットコイン」への変質と、AI決済が再定義する金融取引の姿を整理します。
SemiAnalysis「AI Value Capture」を起点に、Agentic AI 時代の価値捕捉がモデルラボから NVIDIA、HBM、先端パッケージ、装置、電力・冷却までどう上流へ広がっていくかを、内部因果モデルの詳細サブグラフで分解する分析。
AIインフラの重心が学習用GPUから推論・AIエージェントへ広がる中で、CPUが再評価され始めています。直近のIntel、Google、SiFiveなどの動きから、システム全体の最適化競争へ移りつつあるAIインフラ投資の論点を整理します。
OpenAIは2026年3月時点で評価額8,520億ドル。Microsoftとの提携改定、広告事業の本格化、Sora終了、マスク訴訟を、IPOを意識した投資家の目線で整理する。