链研社

MetaはAIに大金をつぎ込み、損失を出しているが、グラフィックカードの計算能力を投じることで少なくとも成果は見えてきた。買収チームは人材獲得に163億ドルを費やし、これはMetaの年間純利益の約3分の1に相当するが、今のところ特に目立った成果は見られず、AI能力においても競合他社に大きく遅れている。
2025年6月、Metaは143億ドルを投じてScale AIの49％株式を取得し、2026年の最新の評価額約120億ドルのScale AIに対して、Metaの出資時よりも約60％下落している。
Openclawのようなエージェントの自己進化（セルフコレクション）の能力が進むにつれ、大規模モデルの人工的な注釈への依存度は低下している。Metaが当時買ったのはAIデータマイニングの権利だったが、実際にはそれが金鉱として掘り出されていたことが判明した。
2025年末には、20億ドルを超える金額でManus AIを買収し、MetaのAIエージェント分野での方向性判断は、Openclawが登場する前は目覚ましかったが、今では必ずしもそうではなくなった。Openclawの登場により、他の企業も能力を急速に追い上げ、より低コストで同じ効果を得られるようになった。
20億ドルという価格は、まだ完全にビジネスモデルが閉じていないチームにとっては非常に高いプレミアムだ。AIの進化が非常に速い中で、チー

阿里のモデルは先行しているが、AIの商業化においてははるかに競合に遅れをとっており、スローガンは掲げているものの、実際に成果を出しているものはほとんどなく、それが最も残念な点だ。阿里云の商業化がうまくいかないため、その責任をQwenチームに押し付けているが、大規模モデルの開発を担当するチームに商業化の指標を背負わせるのはあまりにもおかしい。
私たちにできることは、バイトダンスがどうやってやっているかを見ることだ。彼らこそがインターネット業界で最も徹底的にAI化を進めている。
1、バイトダンスの火山エンジンは、トークン呼び出し量で国内トップを維持し、阿里を大きくリードしている。バイトダンスの戦略は、全製品をAI化し、巨大な内部循環を支えることで、トークンの使用量が増えるほどグループの効率化が明らかになり、トークン消費を実際の価値増加に変えることだ。
2、Seedは基礎モデルの研究を担当し、(と呼ばれるモデルを開発している（この部分は具体的なモデル名やコードのため、そのまま記載）。通義実験室と同じ機能を持つが、コア研究は中央集権化されており、応用探索は分散化されている。最終ユーザーと直接対面せず、あたかも実験室のように、全社に最強でコスト効率の良い基盤を提供している。
3、豆包の展開は千問や元宝に比べて遅れており、主に製品の成長に依存している。実際、千問や元宝の広告を見

Anthropic基金合伙人：80%のAI企業は消える、真の競争優位性はたった3つだけ
一、80%のAI企業は消える
AI分野は狂乱の資金調達期から厳しい淘汰の時代へと転換点を迎えている。いわゆる「死ぬ」とは、以下の3つのタイプの企業を指す：
APIラッパー（Wrappers）： OpenAIやAnthropicのインターフェースにUIを重ねただけで、自社の技術や独自のシナリオを持たない。
機能型ツール： 小さな課題を解決するが、GPT-5やClaude 4などの大規模モデルの内蔵機能に取って代わられるのも時間の問題。
非効率な競合者： AIライティングや基礎的なプログラミングアシスタントなどの同じ細分化された分野に100社の競合が存在し、最終的には上位2〜3社だけが生き残る。残りの80%の企業は次の資金調達に失敗したり、買収されることで消滅する。
二、 真に生き残るための3つの防御壁
AI時代の競争力はもはやモデルの性能の優劣ではなく（モデルは商品化が進んでいるため）、以下の3つの側面に集約される：
1. データの防御壁
核心ロジック： すべてのデータが有用なわけではなく、真の防御壁は企業内部の80%の非構造化データ（メール、PDF、会議記録、チャット履歴）にある。
勝ち残る企業はこれらのデータ孤島にアクセスし、AIを用いて洗浄・構造化できる必要がある。AIが企業のプライベートな

今のvibecodingは、昔会社でプログラマーに支配されていた日々を思い出させる。とても辛かった。これもダメ、あれもダメ、要求を出すのに半年待たされるという非常識なこともあった。もし当時のAIが今ほど便利だったら、夜遅くまでイライラして眠れないこともなかっただろう。将来的には、AIを使ってコードを書くことは、WordやExcel、PowerPointを使うのと同じくらい基本的なスキルになるだろう。

誰がこれらのAI大規模モデル企業のコーディングパッケージの粗利率を正確に計算できるだろうか？Anthropicの粗利はおよそ40％
国内の智谱とminimaxはオープンソースモデルであり、計算資源を持つ者は自分で展開も可能である。したがって、コーディングパッケージの販売価格は高く設定できず、粗利率は非常に低いか、場合によっては赤字になる可能性もある。また、API販売のビジネスモデルはSaaSやその他のインターネットアプリケーションとは異なり、各トークンにはコストがかかるため、ほぼゼロに近い限界コストは存在しない。
智谱は計算資源不足にも直面しており、以前は安価なトークンを大量に販売していたため、現在の計算資源パッケージは継続して販売できず、毎日制限付きで提供している。同じビジネスモデルを採用しているAnthropicは制限を設けていないが、資金を大量に投入して制限しているのか、計算資源が本当に不足していて資金投入だけでは解決できないのかは不明である。
上場の問題点は、次の財務報告が公開されるまで、彼らが裸で泳いでいるかどうかがわからないことだ。中国のモデルのコストパフォーマンスは申し分ないが、現時点でのコーディングパッケージの利益率やビジネスモデルの持続性については確かなことは言えず、今はむしろ信仰の象徴のようなものであり、AIのナarrativeにとって非常に重要な投資対象である

投資は極致の圧縮された新世界に入り、サイクルは消えたのではなく、激しく折りたたまれている。
1. 物語は正義：資産はトークン化されている
金/銀はもはや冷たい金属ではなく、ドル離れの物語トークンである。非常に短い時間で歴史的な相場を完了する。
メモリ/ハードディスクはもはやサイクルハードウェアではなく、AIチップの次世代の子供である。
AI上場第一株はもはや財務報告だけでなく、SaaSを置き換え、従来のビジネスモデルを覆し、市場は巨大だ。
短期的には、資産の価格設定はキャッシュフローに依存せず、壮大な物語 + ソーシャルメディア + デリバティブレバレッジ + 需要急増による指数関数に依存している。記号価値は実際の資産よりも大きい。
2. 激しい折りたたみ：10年サイクル、一年で完了
以前は10年周期の相場だったが、今や1-2年で3つのマイクロサイクルに詰め込める。マイクロンは8ヶ月で3倍に上昇し、銀は9ヶ月で歴史的な評価修復を完了、AI大規模モデルの智谱とminimaxの上場で10倍に上昇し、従来の遅い指標は完全に機能しなくなった。
3. なぜ投資のリズムが速くなったのか？
AI時代の追い風により、情報の半減期は非常に短く、その効果は非常に大きい。AIは市場の価格付けをほぼ瞬時に完了させ、真実をゆっくりと発見する時間差はなくなる。どんな論理も数週間以内

openclaw 2.19の新バージョンアップデート後、gatewayを私が壊してしまい、一晩中初期化しても直らず困っていましたが、ついにこの数日間のAIに対する不安を解消できました。
実際、多くの人はopenclawが自分に役立つかどうか確信が持てない場合、先に有道龙虾（LobsterAI）を試すと良いです。国内向けにより適しており、設定、飞书、メールも対応しています。よく使うskillsもインストール済みで、基本的にすぐに使えます。残るはAPIの設定だけで、(は国内モデルのみ対応です。長期的に使う場合は、codingplanの購入をおすすめします。

Qwen3.5 ：アーキテクチャ革新 + オープンソース + 最高のコストパフォーマンス
Seed-2.0 ：よりデジタル従業員に近く、ワークフローとデリバリーを強調
Kimi K2.5 ：より研究型の猛獣に近く、推論の限界とエージェントスウォームを重視
Gemini 3 Pro ：エコシステムと長期ウィンドウの安定性において王者
GPT-5.3：プログラミングインテリジェンスを極限まで高めたが、その代償もまた極限
Opus-4.6：正確なエージェント解体者 + ダイナミック思考の先駆者