TL;DR: Ilya Sutskever just dropped a bombshell that the "Scale Era" of AI is over. Simply stacking more GPUs will no longer solve our problems. We are entering a new "Research Era" where the bottlenec...

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2025/12/15

James Huang

コードなし」の嘘：スタンフォード大学の人気講座が証明する、プログラミングが簡単ではなく難しくなっている理由

TL;DR: スタンフォード大学の新しいCS146Sコースは、「学生はコードを一行も書かずにコースを修了する」という挑発的な約束で話題になっている。インターネットは「プログラミングの死」を応援している。インターネットは間違っている。これは初心者向けのコースではなく、恐ろしい新しい現実を証明する上級レベルのマスタークラスなのだ： AIがコード生成をコモディティ化するにつれて、「検証」という人間のスキ...

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2025/12/07

James Huang

完璧なシステム」の誤り：ダイナスティック・サイクルから脱出するためのCEOガイド

TL;DR: 「ダイナスティック・サイクル」-帝国の必然的な興亡-は単なる歴史ではなく、あらゆる組織や個人が陥る構造的な罠である。それは、システムの慣性、つまり、成熟したシステムが、解決するために構築された問題よりも自らの存在を優先する傾向から生まれる。この記事では、時間、意味、空間という3つの軸の移り変わりを分析することで、「完璧なシステム」が存在しえない理由を分解する。生き残る...

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2025/11/30

James Huang

コーナーオフィスのルームランナー：リーダーの "Lead by Example "がAIの導入を促進する最悪の方法である理由

TL;DR: 蔓延する「AI不安」が企業界を襲い、AIツールへの巨額の投資とゼロに近い採用というパラドックスを引き起こしている。問題はテクノロジーではなく、リーダーシップの失敗なのだ。この記事では、変革を妨げる「感情的摩擦」を分解し、従来の受動的な「率先垂範」では不十分な解決策だと論じている。成功する唯一の方法は、リーダーが「マネージャー」から「チーフ・ユーザー」へと進化し、AIとの対話を義務...

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2025/11/24

James Huang

キャピタルOSなぜAI競争は二兎を追うのか（そしてなぜ欧州と日本はすでに敗北したのか）

TL;DR: 世界的なAI競争は、技術的な才能の戦いのように見えるが、そうではない。投資構造の戦いである。「銀行主導」の投資モデルが支配的な欧州と日本は、構造的にハイリスクで画期的なイノベーションに資金を提供することができない。予測可能で短期的なROIを求めるこのリスク回避モデルは、「クレイジーなアイデア」の誕生を積極的に阻害する。これとは対照的に、米国と中国は、カオスと非対称なアップサイドで...

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2025/11/13

James Huang

るつぼの終わり：なぜ今、情熱だけがエリートへの道なのか？

TL;DR: 「やるか、やられるか」の極端なプレッシャーによってエリートの才能を鍛え上げるという古いモデルは、もはや時代遅れだ。強固な社会的・経済的セーフティネットの台頭は、もはや苛酷な試練に耐えることを強制できないことを意味する。暗記作業が自動化されるAIの時代において、残された高価値で直感的なスキルをマスターできるのは、純粋な情熱から絶え間なくトレーニングを続ける「熱狂的なファン」だけだ。もは...

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2025/11/02

James Huang

後発組のギャンビット：AI時代、経験不足が最大の武器になる理由

TL;DR: 前回の記事は、あなただけの人生経験があなたの最後の堀であると主張した。今日は、重大な誤解を解き明かし、コインの裏表を明らかにしよう。AI時代の真の競争環境は、「文系vs.理系」ではなく、「現職vs.後発組」である。本記事では、経験豊富なプロフェッショナルがAIを松葉杖ではなく、戦略的なテコとしてどのように活用しているかを分解し、「後発組の優位性」を持つ若いプロフェッショナルが、...

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2025/10/31

James Huang

ブログ記事のその先へ：AIが無視できない「回答資産」の作り方

TL;DR: ブログ記事とクリックに焦点を当てた古いコンテンツマーケティングのプレイブックは時代遅れです。AI時代には、オーディエンスは記事をクリックするのではなく、権威あるソースを取り込み、合成し、引用するAIアシスタントと直接やりとりします。もしあなたのコンテンツが引用可能でなければ、それは目に見えません。これには、「アンサー・アセット」、すなわち、人間と機械の両方にとって主要な情報源...

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2025/10/30

James Huang

AIをめぐる物理的戦争：CEOが分析する人的資本の大転換

TL;DR: 米国における最近の大量解雇の波は、景気後退の兆候ではなく、AIの覇権をめぐる残忍で物理的な戦争における開幕戦である。これは「繁栄恐慌」であり、企業が人的資本 (Opex) を組織的に清算して、計算資本 (Capex) 、特に GPU を獲得しようとしているのです。この記事では、このトレンドを牽引する2つの力-「シャベル」を買うために解雇するテック大手と、「金」を手に入れたために解...

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2025/10/29

James Huang

ChatGPTが偽のリファレンスを作成する理由（そしてそれを見破る方法）

TL;DR: ChatGPTが偽の参考文献を作成するのは、その主な仕事が事実のマスターではなく、パターンのマスターであるためです。たとえ出典が存在しなくても、本物の参考文献の言語的パターンに合うので、本物らしく見える引用を生成します。これは "幻覚 "と呼ばれています。Google Scholarでタイトルを確認し、著者と出版物を確認し、正確さが重要な場合は常にPerplexityやScite...

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2025/10/23

James Huang

価値の必須条件：実質的なコンテンツだけがAIに引用される理由

TL;DR: AIの時代において、個々のアルゴリズムを追いかけるのは負けゲームだ。異なるAIモデル（ChatGPTやGoogle AIOのような）は独自の嗜好を持っているが、すべての報酬は1つである：実質的な価値を持つコンテンツ。引用されるためには、システムを騙そうとするのをやめ、5つの柱に基づいて構築された不可欠なコンテンツを作成することに集中しよう：オリジナリティ（一次データソースであるこ...

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2025/09/06

James Huang

科学の新たなエンジンとしてのAI：核融合、ソーラー、そして産業の未来に向けたディープマインドのビジョンをCEOが分析する

TL;DR: ノーベル賞を受賞したグーグル・ディープマインドのCEO、デミス・ハサビスによる最近の講演は、現在のテクノロジー・ブームが重大な転換によってもたらされていることを明らかにしている：AIはもはやビジネスのワークフローを最適化するだけではなく、科学や工学の根本的な課題を解決し始めているのです。AIインフラ、トレーニング、アプリケーションへの大規模な同時投資は、強力な成長の自己強化サイクルを...

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2025/08/20

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