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そのAIは投資に見合った成果を生んでいる？AIは導入するだけでは、その真価を発揮できません。 業務効率化にとどまらず、組織全体でAIを活用することで、企業の競争力は飛躍的に向上します。 IBMはAIを活用し、スポーツからさまざまな業界まで、新たなビジネス価値を共創します。

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【衝撃】OpenAIの年間売上約200億ドルに対し、イーロン・マスクのxAIは約10億ドル。 →20倍の差をどう埋めるのか聞かれたマスクの回答がぶっ飛んでるｗｗ 記者「OpenAIに売上で20倍も負けてますやん」 イーロン「でも本当の市場はもっと大きい」 記者「……どれくらい？」 イーロン「兆ドル単位だよ」 記者「いきなり桁おかしいｗｗ」 イーロン「デジタルヒューマンを作るんだ」 記者「……何それ？」 イーロン「人間がパソコンでする仕事を何でもできるAIだよ」 記者「ほな何から始めるん？」 イーロン「カスタマーサービスだね」 記者「電話対応？」 イーロン「そう。世界で約1兆ドル規模の仕事だと考えている」 記者「でも導入って大変でしょ？」 イーロン「既存のソフトをAIがそのまま使えばいい」 記者「……え？」 イーロン「人間と同じ画面で、同じ仕事をするんだ」 記者「システム開発いらんの！？」 イーロン「大規模な変更を減らせる可能性がある」 記者「ほな人間の代わりにAIを雇うん？」 イーロン「しかもコストを大幅に下げられるかもしれない」 記者「コールセンター終わりますやん……」 イーロン「まずはそこから大きな市場を狙うんだ」 記者「でもOpenAIも同じこと考えてるんちゃう？」 イーロン「もちろん競争はあるよ」 記者「勝てるん？」 イーロン「実現できれば、世界有数の企業になれる可能性がある」 記者「……夢の規模が違いすぎるｗｗ」 これ、経営者としてかなり面白い話。 例えば、毎月100万円かけている事務作業。 これまでは人を採用するか、外注するしかなかった。 でもAIが人間と同じパソコン操作をして、同じ仕事を完了できたら？ 会社のコスト構造そのものが変わる。 僕が注目しているのは、AI専用のシステムを作るのではなく、AIが人間用のシステムをそのまま使うという発想。 これが実現すれば、導入のハードルは大きく下がる。 ただし、実際にはセキュリティや誤操作への対策も必要だし、すべての仕事を任せられるわけではない。 そして1兆ドルという数字も、そのままAI企業の売上になるわけではない。 それでも、今後のAI競争は面白くなる。 AIの賢さを競う時代から、AIがどれだけ人間の仕事を代わりにできるかを競う時代へ。 皆さんは、自分の仕事の何割をAIに任せられると思いますか？

世界に中国が存在しなければ、我々はOpenAIに毎月1000ドル払わされ、Codexに登録するためだけに破産のリスクを負わせられていたに違いない。 中国万歳。 中華人民共和国万歳。 AIがこんなに安いのは全て中国のおかげだ。 競争資本主義万歳！

企業価値でOpenAIを抜き去ったアンソロピック。 ミュトス劇場が浮き彫りにしたのは、米国の熾烈な競争とアンソロピックの立ち回りのうまさ、そして日本のお寒い現実だった。 オープンAIを逆転！／アンソロピックは「飢餓マーケティング」巧者

員数、高周波、容量、DC特性 まだまだ始まったばかり ゴールドマン・サックスは次世代メモリチップを求めてMLCC（積層セラミックコンデンサ）に注目している。そのサイクルはまだ始まったばかりだ。 AI開発競争はGPU、CPU、メモリといった上位技術にまで広がり、それらすべてが市場ファンドの注目を集めている。投資銀行ゴールドマン・サックスの最近のレポートによると、次に爆発的な成長を遂げるのは積層セラミックコンデンサ（MLCC）であり、現在、生産量と価格が同時に上昇するサイクルの初期段階にあるという。 モルガン・スタンレーがNvidiaの次世代Vera Rubin AIラックを分解した最新の分析によると、最新の部品表においてMLCCの価値が182%増加していることが明らかになり、ゴールドマン・サックスのMLCCに関するレポートと一致した。 ウォール・ストリート・ニュースの報道によると、ゴールドマン・サックスのアナリスト、高山大樹氏は、AIサーバー向けMLCC市場が2025年から2030年にかけて4倍以上に成長し、約2150億円から約9200億円に拡大すると予測しており、年平均成長率は34%となる。ゴールドマン・サックスは、現在のAI主導型MLCCサイクルは史上最大かつ最長のサイクルであり、まだ初期段階にあると述べている。 アナリストのネルソン・アームブラスト氏も、MLCC（積層セラミックコンデンサ）はGPUとメモリに次いで、AIサーバーの部品構成において3番目に大きな部品になったと述べている。MLCC市場全体の規模は約150億ドルで、サーバー市場は約13億ドルを占め、年平均成長率（CAGR）は80%で拡大している一方、自動車や携帯電話などの他の用途分野における需要の伸びは鈍化している。 別のアナリストであるアレン・チャン氏は、MLCC業界の構造的な矛盾を指摘した。生産能力の年間成長率は10%をわずかに上回る程度にとどまっているが、これは設備や材料が社内生産に依存しているためである。拡張の進捗は社内のエンジニアリングリソースによって制限されており、生産量を大幅に拡大することが困難で、AIサーバーの需要に大きく遅れをとっている。 ゴールドマン・サックスは、AIサーバー向けMLCCの需要が2025年から2030年にかけて約4.3倍に増加すると予測している。同時に、自動車の電動化分野における高電圧・大容量MLCCの需要も引き続き堅調で、電気自動車1台あたりのMLCC使用数は増加の一途をたどる。これら2つの主要な需要は、既に限られている新規生産能力を吸収しており、家電業界の顧客は、自社の需要が減少傾向にあるにもかかわらず、将来の供給不足リスクに備えるため、長期供給契約の締結を積極的に模索している。 ゴールドマン・サックスの分析によると、MLCC（積層セラミックコンデンサ）の価格上昇は、DRAM、NANDメモリ、ABF基板、銅箔基板（CCL）といった他の主要なAI（人工知能）コンポーネントの価格上昇よりもかなり遅れて始まった。このことから、ゴールドマン・サックスは、MLCCをABFやCCLと並んで、すべてのAIコンポーネントおよび材料の中で最も長期的な価格上昇の可能性を秘めていると評価している。 ゴールドマン・サックスは、村田製作所を訪問した後、AIを活用した最先端の積層セラミックコンデンサ（MLCC）の需要サイクルを、当初の予測である2028年から2030年頃に延長した。 モルガン・スタンレーは、NVIDIA Vera Rubin AIラックを分解した結果、PCB、MLCC、ABF基板、メモリなどの周辺部品の重要性が急速に高まっており、サプライチェーンの価値が「GPU優位」からシステム全体のアーキテクチャへと徐々に広がっていることを発見した。中でもMLCCの価値は182%増加し、VR200ラックあたりのMLCCの価値は約4,320米ドルで、GB300時代の約1,530米ドルをはるかに上回っている。使用されるボード数の増加に加え、新たに導入されたBlueField DPUとConnectX Orchidモジュールが、ハイエンドMLCCの需要をさらに高めている。

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