AI研究の第一人者ヤン・ルカンがMetaを退社した理由を徹底解説。LLM戦略への反対、組織再編による疎外、そして独自の「世界モデル」ビジョンへの挑戦。AI業界の未来を占う重要な転換点を、Financial Timesの独占インタビューを基に詳しく分析します。
0:00 イントロ：ヤン・ルカンがMetaを辞めた？
2:06 理由①：LLMは行き止まりだという信念
4:58 ザッカーバーグとの方針の違い
7:22 理由②：組織再編とアレクサンダー・ワンの登場
9:47 「研究者に指図するな」の真意
11:14 理由③：Llama 4の失敗とベンチマーク問題
15:35 理由④：研究ビジョンがMetaの枠を超えた
18:48 新会社AMI Labs設立へ
21:11 世界モデルとは何か？赤ちゃんの学習に学ぶ
23:07 3〜5年でLLMは使われなくなる？
25:01 なぜCEOにならないのか
27:17 まとめ：65歳でもチャレンジを忘れずに
28:31 おもろいコメント紹介
出典:
Computer scientist Yann LeCun: ‘Intelligence really is about learning’
https://www.ft.com/content/e3c4c2f6-4ea7-4adf-b945-e58495f836c2
Yann LeCun Leaves Meta to Create ‘Independent Entity’
https://gizmodo.com/yann-lecun-leaves-meta-to-create-independent-entity-2000687915
AI's next act: World models that move beyond language
https://www.axios.com/2025/11/17/ai-world-models-digital-twins
YouTube:https://youtu.be/0s99CyGeqAc
PerplexityのCEO、Aravind Srinivasへの最新インタビューから、AIの本質に迫ります。「理解」とは何か？AIは世界をどうモデル化しているのか？そして人間に残された唯一の価値とは？30分で分かるAI知能論の決定版。
0:00 イントロ
3:24 AIは理解しているのか？
7:02 中国語の部屋 - AIの理解を問う思考実験10:28 世界モデルとAIが賢くなるメカニズム
12:01 スキナー対チョムスキー - 報酬と言語習得15:20 言語が報酬になる - AIの進化の鍵
19:45 思考プロセスの学習がAIを賢くした
22:02 AIの危険な到達点 - Theory of Mindとは
26:07 ローカルAIの時代がやってくる
30:33 人間に残された唯一の価値 - 好奇心
33:12 まとめと学び34:25 おもろいコメントを読もう
36:05 エンディング
出典:
https://youtu.be/Q9FvF9FXcOs
YouTube:https://youtu.be/_cQTx5aA-M0
2025年12月、NVIDIAがAIチップ企業Groqと約200億ドル（約3兆円）の提携を発表。独禁法回避の異例手法、推論特化型チップLPUの獲得、Google TPU対抗という3つの戦略を徹底解説します。AI業界の勢力図を塗り替える歴史的ディールの全貌に迫ります！
00:00 - オープニング：NVIDIAによるGroq買収の衝撃ニュース
01:23 - 独禁法を回避する「アクハイヤ」という特殊な買収形態
04:31 - 失敗したARM買収との違いと3兆円規模の契約内容
06:19 - Google TPUの生みの親がGroqを創業した重要な背景
10:02 - 戦略的動機①：ライバルの芽を摘み、独占体制を維持
12:06 - 戦略的動機②：H100の弱点を補う「推論」ラインナップ強化
13:52 - 戦略的動機③：Google TPUへの対抗と顧客の流出阻止
16:02 - 戦略的動機④：高価なHBMメモリ供給不足へのリスクヘッジ
18:43 - 技術解説：AI推論専用チップ「LPU」が圧倒的に速い理由
21:39 - AI業界への影響：ビッグテックの自社チップ開発の加速
25:20 - 総括：学習から推論の時代へ、NVIDIAの新たな覇権
28:31 - コメント紹介：パルマー・ラッキーと日本の防衛サプライチェーン
YouTube:https://youtu.be/8Q7hKlqwFzo
Oculus創業者パルマー・ラッキー。21歳で2300億円の売却を実現した天才が、今なぜ「戦争」のために武器を作るのか。VRオタクから国防起業家への異色の転身を徹底解説。
00:00 - 防衛×VRの異端児パルマー・ラッキー
01:23 - 15歳で技術オタクの頂点へ：天才の原点
03:51 - Oculus誕生秘話：VRへの覚醒と必然
08:17 - 21歳で2000億円売却：栄光と追放の真実
15:23 - Andurilの衝撃：AIが変える現代の戦争
20:15 - 人間の限界を超える：Roadrunnerの脅威
22:14 - 「戦争を止める技術」と防衛産業の破壊
27:35 - GoogleのAI戦略は？リスナーの反応
YouTube:https://youtu.be/iS74wtJDDMc
2025年はテスラジオをご視聴いただきありがとうございました！今回は年内最後の動画として、今年の活動を数字で振り返ります。再生数が最も多かった動画、チャンネル登録に一番繋がった動画、そして収益性が最も高かった動画をランキング形式で発表。GPT-5、イーロン・マスク、AGIなど、今年話題になったトピックを総ざらいしながら、運営視点での「実はこれが自信作だった」という裏話もお届けします。年末年始のお供に、ぜひアーカイブと合わせてお楽しみください！
00:00 - 2025年振り返り：登録者数と投稿数の推移
02:52 - 再生数TOP5：今年最も見られたAI動画
06:04 - 登録者急増！コアなファンに刺さった神回
09:23 - 収益性ランキング：維持率No.1はどの動画？
11:57 - 運営推奨！NetflixとPalantir徹底解説
16:30 - 議論白熱！AIとベーシックインカムの未来
18:03 - 1万再生突破！イーロン・マスクの暴露ショート
20:34 - 2026年の抱負と視聴者へのメッセージ
YouTube:https://youtu.be/Vlr4-vfWhQM
2025年、Googleは反トラスト訴訟とAI競争という二重の危機に直面していました。しかし年末には、株価60%上昇、売上1,000億ドル突破という驚異的な成功を収めます。Chrome売却を回避した法廷戦略、OpenAIを震撼させたGemini 3、そして巨大エコシステムを活用した迅速な展開。なぜGoogleが2025年の覇者となったのか、その全貌を徹底解説します。
00:00 - オープニング・Google大逆転の真相
01:10 - 2025年の真の勝者はGoogleである理由
04:13 - 反トラスト法訴訟の影で進んだAI革命
08:52 - Google解体の危機を救ったAIの台頭
14:12 - Gemini 3がOpenAIを震撼させた衝撃
18:37 - 検索×AIの統合がもたらす圧倒的利便性
21:04 - 財務指標で見るGoogle驚異の成長
23:54 - 2025年のテック業界総括と今後の展望
26:15 - コメント紹介：自己改善型AIとAGI
YouTube:https://youtu.be/Ducy9zcl7V0
伝説の投資家ギャビン・ベイカー氏が語る、AI業界の裏側。2024年、AIは技術的限界で止まるはずだった。それを救ったのは「推論」という新技術。そして今、Google、Nvidia、XAI、OpenAIの間で「トークン生成コスト」を巡る壮絶な戦いが繰り広げられている。最終的に、データセンターは宇宙へ向かう—。第一原理から解き明かす、AI経済圏の未来。
00:00 - ギャビン・ベイカーとは？伝説のテック投資家
02:17 - AIは止まるはずだった？物理的限界と停滞予測
07:01 - 推論がAIを救った：新しいスケーリング法則
10:45 - Gemini 3.0とGoogleの強さの秘密
12:16 - 2026年xAI × Blackwellで何が起こる？
15:07 - 勝者を決めるのは「コスト」：低価格競争の時代
19:46 - NVIDIAの逆襲：TPUを超えるRubinの登場
22:30 - AIは宇宙へ：データセンターの最終地点
27:36 - 人間の仕事はどうなる？検証できない仕事とは
29:05 - まとめと本日の学び
30:42 - コメント紹介
出典:https://youtu.be/cmUo4841KQw
YouTube:https://youtu.be/sTH53s-TwlM
元OpenAI共同創業者ジョン・シュルマンが語る、ChatGPT成功の真実。実は計算資源よりも「ポストトレーニング」が鍵だった！AI研究の裏側と未来を徹底解説。
00:00 - オープニング
03:15 - GPUよりも重要だった成功要因
05:48 - 初期OpenAIの実態と転換点
07:07 - 失敗プロジェクトから学んだこと
10:33 - AGI実現への課題「継続学習」
11:55 - 継続学習の3つのアプローチ
15:13 - AGIタイムラインの不確実性
17:13 - Thinking Machines Lab「Tinker」とは
21:19 - 本日のまとめ
22:56 - 視聴者コメント紹介
出典:https://youtu.be/29BYxvvF1iM
YouTube:https://youtu.be/gAU-IOTRgC8
GoogleのGemini登場で激化するAI戦争。OpenAI CEOサムアルトマンが最新インタビューで語った、競争に勝つための三つの戦略とは？1.4兆ドルのインフラ投資の裏にある冷徹な計算、そして「能力オーバーハング」が示す人間側の課題まで徹底解説！
00:00 - オープニング・サムアルトマン最新インタビュー紹介
02:18 - コードレッドとは？Gemini 3への対応戦略
06:30 - Gemini 3の実際の影響とOpenAIの評価
09:45 - Googleとの競争：既存ビジネスという制約
14:15 - モデル性能のコモディティ化とフロンティアの価値
15:45 - ChatGPTの最大の堀：パーソナライゼーション
20:43 - 1.4兆ドル投資はバブルなのか？
25:28 - AIによる科学的発見と莫大な経済価値
27:43 - 能力オーバーハング：人間側がボトルネック
33:18 - まとめ・OpenAIの勝ち筋3つのポイント
36:03 - おもコメコーナー・エンディング
YouTube:https://youtu.be/dno5HKRQRqA
GoogleDeepMindのCEOデミス・ハサビスが、AGI実現には計算リソースのスケーリングだけでは不十分で、科学的イノベーションと「世界モデル」が不可欠だと明言。現在のAIに欠けている3つの要素、世界モデルの仕組み、そしてAGI後の社会変革について徹底解説します。
00:00 - オープニング：デミス・ハサビスが語る最新AI
00:27 - AGI実現を阻む「3つの技術的欠陥」とは？
05:12 - スケーリングの壁？DeepMindが重視する戦略
07:20 - 世界モデルの衝撃：物理法則と因果関係の理解
11:55 - ロボティクスから科学研究まで広がる応用範囲
13:13 - ポストAGI：産業革命の10倍の変化が10年で来る
16:18 - 人生の目的（パーパス）が経済問題を上回る日
18:33 - まとめ：スケーリングとイノベーションの両立
21:09 - コメント紹介：強化学習（RFT）の評価と難しさ
出典:https://youtu.be/PqVbypvxDto
YouTube:https://youtu.be/kND825H592g
DeepMind共同創設者シェーン・レッグ氏が語るAGI（人工汎用知能）の到来。2028年50%の確率で最小AGI実現、その先の超知能の必然性、そして「システム2安全性」による倫理的AIの実現方法まで徹底解説。人間の脳とデータセンターの比較から見える、超知能が必然である理由とは？
00:00 シェイン・レッグとは？チーフAGIサイエンティスト
00:37 2028年に50%の確率でAGI到達
01:37 AGIという名称の生みの親
02:43 今日の動画内容
03:37 AGIの定義：Artificial General Intelligence
04:46 AGIはスペクトラム（連続体）として捉える
05:40 ミニマルAGI（最小AGI）の定義
06:28 今のAIの能力は不均一（uneven）
07:20 AIが苦手なこと：継続学習と視覚的推論
10:00 完全AGI（フルAGI）の定義
10:55 AIが作品を作る時代の表彰はどうなる？
13:25 ASI（人工超知能）の定義
14:30 10万ドルを100万ドルにできたらAGI？
16:26 AGI到達予測：2028年と2030年代前半
17:53 超知能は物理的に必然（脳vsデータセンター）
20:20 AGI後の社会変化
20:44 影響を受けやすい仕事・受けにくい仕事
22:24 インフルエンサーが生き残る理由
23:28 AGI議論の二極化問題
25:09 まとめ
25:44 エンディング
出典:https://youtu.be/l3u_FAv33G0
YouTube:https://youtu.be/6nTTwIJv6Z8
SpaceXが2026年後半の史上最大級IPOを計画。評価額8000億ドルから1.5兆ドルへの急騰理由、300億ドル超の資金使途（Starship量産・宇宙AIデータセンター・月面基地・火星ミッション）、そして投資家が直面するリスクまで徹底解説。
00:00 - SpaceX史上最大IPOの衝撃
01:25 - 動画の目次と構成
02:17 - 評価額8000億ドルの理由
04:08 - セカンダリ取引と鬱積した需要
06:54 - 目標評価額1.5兆ドルの野望
08:47 - IPO方針転換の本当の狙い
09:51 - スターシップ量産で宇宙インフラ構築
12:21 - 宇宙AIデータセンター計画
13:17 - 月面基地「Moonbase Alpha」
14:43 - 火星ミッションと多惑星文明
17:46 - 評価額と現実の乖離リスク
21:46 - IPO成功後の経済波及効果
25:03 - 宇宙探査の歴史的転換点に
27:20 - まとめ：SpaceX IPOの全体像
27:78 - おもろいコメントを読もうのコーナー
出典:
SpaceX Aims For 2026 IPO After Hitting $800 Billion Valuationhttps://www.theinformation.com/articles/spacex-tells-investors-aiming-late-2026-ipoSpaceX's Retail Moment
https://www.theinformation.com/articles/spacexs-retail-moments
pacex said to pursue 2026 ipo raising far above 30billion
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-09/spacex-said-to-pursue-2026-ipo-raising-far-above-30-billion
YouTube:https://youtu.be/FIb74uPTuQ4
OpenAIのプラットフォーム開発責任者Sherwin Woo氏のインタビューから、ChatGPTとAPIの二重戦略、モデル専門化への転換、そしてファインチューニング革命の全貌を徹底解説。毎週8億人が使うChatGPTの裏側で何が起きているのか、わかりやすく紐解きます。
00:00 - OpenAI開発責任者インタビュー紹介
01:32 - 本日の目次と話題のポイント
03:32 - ChatGPTとAPIの二重戦略とは
06:41 - AIモデルがコモディティ化しない理由
09:14 - オープンソース戦略とカニバリ問題
11:55 - AGIは複数の専門家モデルへ進化
14:28 - エージェントビルダーの実用的な哲学
17:30 - ファインチューニングに強化学習を導入
21:23 - 企業データ活用とスケーリングの未来
24:46 - まとめ：OpenAI戦略の全体像
26:04 - おもろいコメント紹介コーナー
出典:https://youtu.be/3x0jhpEj_6o
YouTube:https://youtu.be/0fk7TiwAJRo
ノーベル賞受賞者デミス・ハサビス氏が語る、AIの次の12ヶ月とAGIへの道筋。マルチモーダル、ワールドモデル、エージェントの進化から、DeepMindがLLMで勝てた理由、そしてAGI到達に必要なブレイクスルーまで徹底解説。科学者の視点で見る、AI競争の真実とは？
00:00 - オープニング：ハサビスが語るAGI予測
02:23 - 今後1年の進化①：動画理解とマルチモーダル
05:40 - 今後1年の進化②：ワールドモデルとGenie3
07:19 - 今後1年の進化③：AIエージェントの普及
10:03 - DeepMindが勝ち続ける「科学者哲学」
12:37 - LLMへの大胆な転換と組織の柔軟性
17:16 - AGI到達は5〜10年後？必要なブレイクスルー
19:31 - AGI時代の人間と無限の適応力
24:39 - コメント紹介：Anthropicの「Ants」
出典:
https://youtu.be/tDSDR7QILLg
YouTube:https://youtu.be/4W2gWKkZeP8
NVIDIA CEOジェンセン・フアンの最新インタビューを徹底解説！AI技術を構成する5層構造（エネルギー、チップ、インフラ、モデル、アプリケーション）と、各層における米中の力関係を詳しく分析します。「中国が米国を追い抜くかもしれない」という警告の真意とは？技術で勝っていても市場を失うリスクとは？AI時代の地政学的競争の本質に迫ります。
00:00 - ジェンセン・フアンのAI5層構造とは
01:41 - 第1層：エネルギーがAIの土台
03:07 - 第2層：チップとシステムの巨大化
04:30 - 第3層：ソフト・物理インフラの重要性
05:45 - 第4層：150万個存在するAIモデル
07:05 - 第5層：社会に価値を生むアプリ
08:29 - 米中AI対立の実態と各層の優劣
11:36 - インフラ建設で圧倒する中国
12:47 - オープンソースLLMで先行する中国
13:50 - AI社会受容度の日米中比較
15:21 - まとめ：輸出規制がもたらす逆効果
16:01 - コメント紹介＆エンディング
出典:https://www.youtube.com/live/jpZ0dPsnIWw
YouTube:https://youtu.be/Ngxn-w7DR0E
AnthropicのCEO、ダリオ・アモデイ氏の最新インタビューを徹底解説。AIバブルの真実、GoogleやOpenAIとの競争戦略、そしてAGI到達への道筋と雇用問題への対策まで、AI業界の最前線にいる人物が語る重要な洞察をわかりやすく解説します。
00:00 - オープニング・本日のテーマ紹介
01:13 - 動画の構成と見どころ
03:06 - ダリオ・アモデイとは何者か
04:19 - Anthropicの特異なポジション
06:13 - 技術的確信と経済的不確実性
08:56 - データセンター投資のジレンマ
11:52 - 循環取引とチップ減価償却リスク
15:37 - Anthropicの差別化戦略
20:26 - AIモデルのモート（競争優位性）
24:57 - AGI実現はスケーリングで可能か
28:11 - 雇用問題への3段階の対策
33:22 - 本日のまとめ・重要ポイント
36:26 - コメント紹介コーナー
出典:https://www.youtube.com/live/FEj7wAjwQIk
YouTube:https://youtu.be/2-dc4rwYVNE
OpenAIのサム・アルトマンとApple元デザイン責任者ジョニー・アイブが共同設立したIO社。彼らが目指す次世代AIデバイスの哲学、独特な創造的プロセス、そして5年以内のリリース計画について徹底解説。「タイムズスクエア」から「山中の湖畔」へ—AIがもたらす新しいデバイス体験の全貌とは？
00:00 - サム＆ジョニー・アイブの新デバイス始動
02:58 - 哲学から始まるジョニー・アイブの創造手法
05:50 - 「何を作るか決めない」曖昧さの期間とは
08:50 - 製品開発のために「本」を10冊書く理由
11:00 - 現在のスマホ体験は「タイムズスクエア」
12:31 - 新デバイスが目指す「湖畔の静けさ」
14:05 - AIが可能にする「空気の読める」デバイス
16:31 - ジョニー・アイブが嫌う「犬のような製品」
19:39 - 究極のデザイン基準は「舐めたくなる」か
22:11 - 発売はいつ？サム・アルトマンの回答
23:11 - まとめ：引き算の美学と今後の展望
出典:https://youtu.be/bkCe6gpNutU
YouTube:https://youtu.be/_C3y0fhRJMI
イーロン・マスクの最新インタビューを徹底解説。X買収の真意、AI時代の経済予測、そして人類の意識拡張という壮大なビジョンを深掘りする。
00:00 - オープニング：イーロン最新の思想
01:52 - Xの役割と中立的な言論空間の回復
06:20 - 人類の集合意識とスーパーアプリ構想
08:50 - 3社統合と「太陽光発電AI衛星」
10:11 - AIが守るべき倫理：真実・美・好奇心
13:29 - なぜAIの「好奇心」が人類を守るのか
16:37 - イーロンが選ぶ投資先：NVIDIAとGoogle
17:49 - 人口減少の危機と「意識の拡張」
20:16 - シミュレーション仮説と現実の確率
22:10 - 起業家への助言「インプットよりアウトプット」
23:43 - 動画のまとめとエンディング
出典:https://youtu.be/Rni7Fz7208c
YouTube:https://youtu.be/eoyCc5zFUiE
OpenAI共同創業者イリヤ・サツケバーへのインタビューを徹底解説。なぜAIは評価テストで高得点なのに実用性が低いのか？スケーリングの時代が終わり、AGI実現には何が必要なのか？価値関数と汎化能力の謎に迫ります。
00:00 - イリア・サツケバーとAIの現状
03:14 - ベンチマークと実用性のギャップ
05:50 - 暗記か理解か？AIの「一般化能力」
10:00 - スケーリング時代の終焉と次の時代
13:51 - 「感情」がAGI実現のカギになる？
18:56 - イリアが提唱するAGIの「新定義」
24:08 - 新会社SSIが目指す「安全な超知性」
35:56 - 今回の動画のまとめ
38:19 - Geminiの読み方はどっち？
出典:
https://youtu.be/aR20FWCCjAs
YouTube:https://youtu.be/d1IKeAMTj-Q
GoogleがProject Suncatcherを発表!地球のエネルギーでは足りなくなったAI計算を、太陽光発電の衛星群で宇宙空間で行う野心的な計画です。TPUの耐放射線テストやレーザー通信実験も成功し、2027年には実証衛星打ち上げ予定。技術課題から経済性まで徹底解説!
00:00 - Googleの宇宙データセンター計画とは
01:31 - 野心的な「Project Suncatcher」の全貌
02:52 - 衛星間レーザー通信の仕組みと必要性
05:59 - なぜ宇宙なのか？24時間発電と環境負荷
09:19 - 技術検証：TPUの放射線耐性と実験結果
13:40 - 2027年の実証実験とSpaceXとの連携
14:53 - 実現への壁：排熱問題と編隊飛行技術
21:27 - 経済合理性とStarshipによるコスト革命
23:58 - まとめ：
2035年の実用化に向けて
25:52 - コメント紹介：宇宙でのメンテナンスはどうする？
出典:
Meet Project Suncatcher, a research moonshot to scale machine learning compute in space.
https://blog.google/technology/research/google-project-suncatcher
Exploring a space-based, scalable AI infrastructure system design
https://research.google/blog/exploring-a-space-based-scalable-ai-infrastructure-system-design
Google has a ‘moonshot’ plan for AI data centers in space
https://www.theverge.com/news/813894/google-project-suncatcher-ai-datacenter-satellites
YouTube:https://youtu.be/iRg-5YU2JPI