AI Naked

▼エピソードの内容今日のテーマはSituational Awareness LP。元OpenAI研究者レオポルド・アッシェンブレナーが2024年末に立ち上げたファンドが、わずか15ヶ月でS&P500を大きく上回り、運用資産を約22倍に成長させた——その投資先と思想を、彼の論文『Situational Awareness』を起点に解剖する回。▼Chapters00:00 オープニング — 「見えちゃってる男」レオポルド01:52 SAL Fund — 1.5年で約22倍の異次元パフォーマンス03:21 Situational Awarenessとは — 2023年論文の予言05:27 ポートフォリオ20% Bloom Energy — 電力→計算の変換06:54 ビットコインマイナーをAIデータセンターへ転用07:31 CoreWeave / Core Scientific — 土地と認可証08:13 Infosysショート — アプリ/SIは超知能に食われる10:05 原発は間に合わない — Bloom Energyへピボット11:40 27歳・新卒1年目で200億ドル13:01 アプリ側にいる自分たちは「立てついちゃってる」14:27 AIもFAT Protocolなのか16:21 30年後ランキング — Google/Tesla/NVIDIAは変わるか17:44 フィジカルAI = テスラがGoogle的存在19:17 ユニコーンでも個人レベルでは十分デカい21:29 ビル・ゲイツのパラドックス — 技術革新は止められない24:25 AIは次の原子爆弾 — 机にオッペンハイマー本25:32 Palantir / Technological Republic28:49 Notion/Slackで本当に幸せになったか32:53 Karpの軍事至上主義 vs Google/Anthropic35:26 ホッブズ vs グレーバー — 自然状態に暴力はあるか38:34 仲間内で軍を作って勝ちにいく39:20 中国モデルレイヤーと米国の学習40:19 米中スタートアップ・カルチャーの差42:12 日本市場は過小評価か — 垂直投資の問い44:48 DeepSeek / Moonshot — 30代の独立イノベーション46:38 アルゴリズム vs 計算リソース、どっちでも勝つ48:10 Compute-Powered Economy — 計算リソースのトークン化49:45 1プロンプト ≒ 1cm³の水を沸騰させるエネルギー49:59 Linearファウンダーの怒り — 「ゴミを作るな」51:21 電力は労働市場の100倍足りない52:52 超知能ができれば温暖化も解決する54:02 AI for Science — 物理実験の時間だけは縮まらない55:52 締め — 次回はSierra▼GuestEtaro Ito（@etaroid）— NanoHuman代表。SuperInternとYouTube「起業の履歴書」を運営。▼MCtouyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。consome（@ZkEther）：oto代表。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。番組へのコメント・MCへのメッセージは #ainaked まで。

▼エピソードの内容今日のテーマは「Sequoia / Services: The New Software」。MCへのメッセージは #ainaked までお寄せください。▼Chapters00:00 エントロピー増大装置論 — EAから見る「自然法則に乗ったスタートアップ」03:09 今日のテーマ — Sequoia「Services: The New Software」03:25 要点 — 次の1兆ドル企業はサービス企業を装ったソフトウェア企業04:30 Agentic AIの進化とMCPサーバー/CLI/API接続の背景05:30 Intelligence vs Judgement / Outsource vs Insource の2軸06:10 アウトソース vs インソースの本質 — 責任主体と乗り換えコスト07:39 個人アウトソース経験とAIエージェント駆動時間の伸長08:35 インソース領域への波及 — Convergence09:14 AIサービス企業はモデル開発か、プロンプト系か10:02 Sequoiaのポートフォリオ戦略 — 基盤モデル×サービスの両建て10:56 Context Engineeringと自己学習によるフィッティング11:26 出資か買収か — Sequoia側の勝ち筋11:40 Mercor / Juicebox — AI面接とコールドスタート解決12:32 元採用担当の視点 — 採用は激アツ分野12:55 アトラクションはAI不要、残り5-6割は断片化データ繋ぎ13:31 ビズリーチ/LinkedIn/タレマネの分断問題14:30 「これ以上データを離れ離れにしないで」現場の願い15:01 AIが横串で断片化情報を統合する期待15:13 SaaS企業のデータ開放インセンティブの変化15:40 従来のロックイン構造とFreeeのMCPサーバー準備16:37 HRテック領域への期待 — 50人業務を1-2人の承認で完結17:44 伸びている会社の共通点調査17:50 ドメインエキスパート × エンジニアの創業者パターン18:07 Anteriorの医師免許保有が合理的な理由18:54 専門分野がない人には参入しづらい構造19:20 touyanの経験の位置づけ — 新規事業開発／採用・育成・広報19:45 アウトソースへの資金流入は良い兆候20:27 TikTokアフィリエイト型 — 競争激化で成果報酬型へシフト20:50 維持費でLTVを伸ばす外部SaaSへの違和感21:27 「そんなことやってる場合じゃない」21:40 成果報酬派 vs 期待を売る派 — 資本主義の派閥論21:50 締め — Sequoia記事は読みやすく、他の記事も面白い▼Referenceshttps://sequoiacap.com/article/services-the-new-software/▼MCtouyan（@0xtouyan）：マッチングサービスfrommを開発中。通話×AIで「親友が紹介してくれる」体験を設計。consome（@ZkEther）：oto代表。US拠点。音声データ収集プロジェクト推進。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。

▼エピソードの内容今日のテーマは「World Models — LLMの先にある"夢の中で学ぶAI"」です。MCへのメッセージは #ainaked までお寄せください。▼Chapters00:00 今日のテーマはWorld Models — LLMのその先へ00:11 手を5回叩いて — 言語は現実の不完全な圧縮01:15 LLMの根源的限界 — 現実を描写できても学習できない02:21 マトリックスの比喩 — Video Model vs World Model05:24 コンソメの理解確認 — 架空世界にインプットを与えたら06:08 LLMのイラつき — 5000円が5000ドルになった実体験09:40 動画生成の因果破綻 — ポテチ→袋問題10:10 RunwayのWorld Model転換 — GWM-111:25 Runwayの戦略 — Video ModelとWorld Modelの依存関係14:06 Not Boring「Computing the Uncomputable」紹介14:52 General Intuition/Medal — セレンディピティの誕生17:36 オーバーレイ→アクションラベルの価値19:12 sim-to-real転移の可能性 — MolmoBot23:17 World Modelの用途 — ロボティクスからデジタル空間まで26:26 目玉焼きのデータ問題 — 何から始めるのか28:48 従来シミュレータ vs World Modelのデータ学習31:40 「言葉を知らない原始人」— World Modelの知性34:17 スイカは凝固するか — LLMの推論の限界36:03 因果関係「理解」は言い過ぎ — 行動と状態のペア学習39:45 Google Genie 3 — 何に使えるんだろう？40:57 Generative World Model — 計算コスト100-1000倍42:26 Latent World Model — ピクセルを捨てる。AlphaGoの系譜47:20 AMI Labs $1.03B / World Labs $1B — 驚異の調達額48:41 Pragmatic vs Platonic — Not Boringの分類49:36 VLA — LLMにアクションヘッド50:48 Hardware Lottery — VHS vs Betamax54:08 データ供給タワマン構想57:55 データの国・民族依存性59:08 まとめ — 3つのアプローチ整理1:00:47 MarbleはWorld Modelではない — RTFM転換1:02:41 Fei-Fei Li — AI界のゴッドマザー▼References- https://www.notboring.co/p/world-models- https://www.generalintuition.com/- https://medal.tv/- https://www.worldlabs.ai/blog/rtfm- https://amilabs.xyz/- https://deepmind.google/models/genie/- https://runwayml.com/research/introducing-runway-gwm-1- https://arxiv.org/abs/2009.06489▼MCtouyan（@0xtouyan）：マッチングサービスfrommを開発中。通話×AIで「親友が紹介してくれる」体験を設計。consome（@ZkEther）：oto代表。US拠点。音声データ収集プロジェクト推進。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。

▼Chapters00:00 テイストの話 — PGの思想を貫くキーワード03:36 SAFEとYCの資金調達 — 創業者に有利な仕組み08:15 consomeのYC応募体験 — バイブコーディング質問11:37 "The Brand Age" — ブランディングvsデザインの対立15:33 W26バッチの実態 — エージェントインフラとハードウェア16:01 宇宙と防衛 — GRU Spaceと投資の引力18:58 共通の目的と団結20:24 Rebel Fundのデータ — 若年化とエリート化の数字23:57 YCの選民構造 — consomeが感じるバックグラウンド重視28:13 松森匠哉(Jinba)の6回応募 — 粘り強さの評価32:22 PGエッセイの一貫性 — 「正しい問題にフォーカスせよ」33:34 Demo Day「5文の論理的証明」34:37 Hockey「スタートアップが安全すぎる」— VCマネーはヘロイン36:14 "Made in USA" — 日本とUSのものづくりの違い37:25 日本の完成度の高さ — トイレから時計まで38:45 USのJust Do It vs 日本の磨き込み41:54 テイストと実用性のバランス43:58 Founder Mode — Brian Cheskyのレイオフミーティング全出席44:47 起業の民主化 — AIとバイブコーディングが変えるもの46:15 「YC自体がブランド化している」皮肉47:18 ミドルレイヤー排除リスク — Observabilityツールの未来49:55 PGの"Brand Age"再訪 — 黄金時代とブランド時代52:33 Cluely Roy Lee — ARR虚偽告白とアンサー動画54:56 バイラルの奴隷 — 注目経済の功罪57:29 世代とプレゼンス — TikTokネイティブの客観視力59:10 エンディング▼References- Paul Graham "The Brand Age" (2026.3) — paulgraham.com/brandage.html- Paul Graham "Made in USA" (2004) — paulgraham.com/usa.html- Paul Graham Essays — paulgraham.com/articles.html- Y Combinator — ycombinator.com- Jared Heyman (Rebel Fund) — "On the freakishly strong YC W26 batch" / "On the 'new' Y Combinator"- Forbes — "Meet The New Y-Combinator Startups Poised To Change Tech" (2026.3)- The VC Corner — "Y Combinator W26 Batch: The Complete Company Database" (196社)- Jinba (松森匠哉) — START/FM「6回の挑戦とYC通過の秘訣」- Cluely — TechCrunch (2026.3.5) / Roy Lee X動画MCへのメッセージは #ainaked on Xまでお寄せください。

▼エピソードの内容今日のテーマは「Nikita Bier / 現代SocialAppの父」です。MCへのメッセージは #ainaked までお寄せください。▼今回のトーク内容Nikita Bierとは誰か／「Love, Money, Play」の名言／7年間で15個のアプリを作り13個失敗した軌跡／政策影響可視化アプリPolitifyで400万ユーザー獲得→マネタイズできず撤退／B2Gの罠と政府シャットダウン／5Labsの7日間2億プロフィール生成とトイレテスト／大学チャットアプリ「Five」のネットワーク密度と拡張性のジレンマ／VCが問う「スケールするの？」問題／TBH・Gasに至るまでのDistributionチャネル設計／獲得コスト0ドルのInstagramハック／4次元のアテンション密度（地理×時間×ネットワーク×リリースタイミング）／ローンチ前日にエンジニア2人退職のハードシングス／背水の陣からの大逆転売却／学生がネットワーク供給者として最適な理由／ライフインフレクションポイントと強迫的行動／招待送信数の年齢グラデーション／ティーン向けプロダクトの難しさ／iOSの連絡先アクセス制限とプレイブック陳腐化／NFXのネットワーク効果分類／バイラリティ（攻撃）とネットワークエフェクト（防御）の違い／TBH・Gasの防御性の弱さ／Locket Widget・Fizzなど"ポスト・ニキタ"のソーシャルアプリ／アドバイザリー事例：Death Clockの命名とBible Chatの急成長／PMFはバイナリである／サーバーが落ちるレベルの需要が来るかどうか／バケツの穴と水を入れる活動の同時並行／Conditional Layers：仮説は4つ以内に圧縮せよ／XのHead of Productとしてのオンボーディング改革／インタレストグラフの2階層タクソノミー化／48時間で提案→6ヶ月イテレーション→タイムスペント1.5倍／イーロンとの相性とコンプレックスの昇華／バイラルアプリは映画である／Dead Internet Theory／ルネサンス系ソーシャルへの希望▼References- Nikita Bier on Out of Office Podcast- NFX — The Network Effects Bible- "Every Unix Command Becomes a Startup" by Chris Dixon- iOS 18 Limited Contacts Access（Apple Developer）- Locket Widget / Fizz / Death Clock / Bible Chat▼MCtouyan（@0xtouyan）：通話×AIで「最高の親友が自分に合った人を紹介してくれる」frommを開発中。consome（@ZkEther）：oto代表。US拠点。世界中の音声データを集めるプロジェクトを推進。Speech-to-Speechモデルの次世代音声AIに必要な雑談データセットを構築中。Hugging Faceでトレンド3位を記録。元クリプト領域出身。

第二回はHiggsfieldTakeaways（要点）コミュニティ主導のコンテンツ制作は、プロダクト戦略の重要な要素である。競争環境では、モデル性能の評価と比較が不可欠である。起業家の意図とビジネス追求の方向性を揃えること。プロダクト開発とイノベーションにおける「テイスト」の重要性。ユーザー中心のプロダクト開発。コンテンツ制作が抱える課題。市場の動きと競争。AIはコンテンツ制作プロセスとユーザーエンゲージメントを変えつつある。AI生成コンテンツにおいては、倫理的な考慮と人間の創造性の役割が重要である。人間の相互作用と充足を形づくるデジタルプラットフォームの役割の変化。デジタル時代における人間の創造性とつながりの重要性。Chapters（チャプター）00:00 チャンネル紹介とコンテンツ制作05:39 ポジショニングとプロダクト戦略11:45 モデル性能の比較と評価17:31 プロダクト開発におけるテイストの役割23:42 テイストが開発に与える影響29:46 プロダクト開発とユーザー中心アプローチ35:27 コンテンツ制作と品質41:10 コンテンツ制作と協業46:29 AIがコンテンツ制作に与える影響52:35 AI生成コンテンツの倫理的考慮58:28 コンテンツ制作とAIの未来01:04:39 デジタルプラットフォームの未来

▼エピソードの内容今日のテーマは「Agent Native ArchitectureのEveryとは」です。MCへのメッセージは #ainaked までお寄せください。▼今回のトーク内容AI Nakedとはどんな番組なのか／consomeの「oto」プロジェクト紹介／Hugging Faceトレンド3位の雑談データセット／Every.toとの出会い／Dan Shipperという哲学科出身の起業家／ニュースレター×AIプロダクト×コンサルの三位一体モデル／Agent-Native Architectureとは何か／5つの基本原則（Parity, Granularity, Composability, Emergent Capability, Improvement over Time）／クリプトのComposabilityとの共通点／メール秘書「Cora」の実践例／CLIベースの開発とプロンプト主導の可塑性／Compound Engineeringという開発哲学／プロダクトがマーケティングツール化する時代／US vs 日本のプロダクト思想（Google vs Yahoo、トイレのボタン）／バイブコーディングの民主化とYouTubeモーメント／プロダクトとメディアは同時に立ち上げる時代▼MC- touyan（@0xtouyan）：マッチングサービスfrommを開発中。通話×AIで「最高の親友が自分に合った人を紹介してくれる」体験を届ける。- consome（@ZkEther）：oto代表。US拠点。世界中の音声データを集めるプロジェクトを推進。Speech-to-Speechモデルの次世代音声AIに必要な雑談データセットを構築中。▼References- Every.tocompound-engineering-plugin- Agent-native Architectures: How to Build Apps After Code Ends- Every LIVE: Building Agent-Native Software in Real Time