AI を実際につくっている人たちが今日話したこと。1 ページ、約 5 分。
今日のテーマは、AIのボトルネックが「能力」から「シンプルさ」へ移りつつあることです。AnthropicはCoworkをひとつのClaudeに統合し、Thibault Sottiauxは自分のチームがシンプル化に集中していると語り、Madhu Guruは普及の壁はプロダクトの問題だと指摘しています。その根底では、VAST Dataが、インフラ需要の予測はエクサバイト単位で実需を下回り続けていると明かしています。
Anthropic、Claude Coworkとチャットをひとつの Claudeに統合し、DocsとSlidesを追加
Coworkとチャットがひとつの Claudeになり、タスクに何が必要かをClaude自身が判断するようになりました。ちょっとした質問をしてもいいし、正午締め切りのレポートを丸ごと任せてもいい。ノートPCを閉じた後も作業を続けてくれます。今日からClaude DocsとClaude Slidesが新たに登場し、Claude Designも会話の中で使えるようになりました。3つとも有料プラン向けのベータ版で、直接編集、プレゼンテーション、PowerPointやPDFへの書き出しに対応しています。タスクはスケジュール実行もでき（たとえば毎週月曜にレポートを出すなど）、デフォルトではClaudeが実行前に確認を求めますが、任せきりにすることも可能です。提供は今後数週間でProとMaxから始まり、その後TeamとFreeへ広がります。Enterpriseの管理者には少なくとも30日前に通知されます。
Levie：エージェントの普及は二極化、コーディングは離陸したがそれ以外はまだ始まったばかり
Aaron Levieは、エージェントの普及はこれまでの100倍に広がると見ています。コーディング以外では、まだほとんど始まってもいないからです。コーディングの中でさえ、複数のバックグラウンドエージェントを並行して走らせている開発者はごく一部で、大半はいまだにエージェントと1対1で作業しています。それ以外の知的労働が遅れているのは、これが単なるチャットの導入ではないからです。ワークフローを作り直し、データを新しい形でつなぎ込み、説明責任、法的責任、ガバナンス、コンプライアンス、セキュリティをすべて見直す必要があります。
VAST DataのRenen Hallak：AIストレージ需要は予測を大きく超え続けている
需要はどんな計画も追い越しています。比較的小規模なあるAIクラウドは3年間で500ペタバイトと予測していたのに、1四半期後には追加で2エクサバイトを求めてきました。Hallakは、次は2桁エクサバイト規模の要求が来ると見ています。制約は土地、電力、チップ、ファブといった物理的なもので、今後1年半分が売り切れているAIクラウドもあります。Hallakのより大きな賭けは、企業が自社のインテリジェンスをファインチューニング済みの重みとして所有するようになる、というものです。VASTがNVIDIAと新たに発表したコンフィデンシャルコンピューティングでは、モデル開発元の暗号化された重みをオンプレミスで実行でき、どちらの側も相手の機密を見ることはありません。「どれほどの需要があるのか、ときどき怖くなるほどです。」
Thibault Sottiaux、チームはシンプル化に集中すると表明
もっとシンプルにしてほしいというユーザーからの明確なフィードバックを受け、Thibault Sottiauxは、いま進めている仕事はシンプル化、より多く使えるようにするための効率化、画期的な機能、新モデルのいずれかだけだと語っています。また、自分の「dot」にインボックスゼロを目標として与えたことで、人生で初めてそれを達成したそうです。dotは不要なメールのカテゴリを一括削除し、仕事の種類ごとにメールをラベル付けし、バックグラウンドで文脈を集めながら返信を一つずつ案内してくれたといいます。
Guillermo Rauch：セキュリティは検証エンジニアリングとトークン配分の仕事になる
Guillermo Rauchは、ソフトウェア企業でセキュリティがより大きな役割を担うようになると予測しています。その中身は、検証エンジニアリング（「自分のコードはおそらくメモリセーフだ」）と資本配分（「どの攻撃面にいちばん多くのトークンを注ぎ込むべきか」）の組み合わせだといいます。スタートアップにとっては諸刃の剣です。AIを使う攻撃者が高度化するほど、「2人と犬1匹」の会社は信頼されにくくなります。その一方で、世界のサイバーセキュリティは惨憺たる状況にあり、小さなチームが切り込める領域は広大に残っていて、Rauchはそこへの投資に意欲を見せています。さらに踏み込んだ見方として、AIはAI自身も含めてあらゆるものを無料にし、最後に倒れるドミノは無料のエネルギーだと述べています。
Ryo Lu：AIがソフトウェアの「平均への収束」を加速させている
Ryo Luは、誰もがうまくいっているものを真似し、測定できる報酬に向けて最適化すると、プロダクトは洗練されてはいても交換可能な、似たり寄ったりのものに収束していくと論じています。AIはそのループから摩擦をなくし、「凡庸さの大津波」を生み出します。あらゆる参考例にアクセスできることと、自分の視点を持つことは別物です。だからこそ、ソフトウェアを、人生がどう感じられるべきかという信念を表現するアートの媒体として扱ってほしいと作り手に呼びかけています。締めくくりの問いはこうです。「みんなが何かを作れるようになっても、結局みんな同じものを作るのなら、何の意味があるのか？」
Aditya Agarwal：AIは誰にでも最高の専門家と無制限に向き合える時間を与える
Aditya Agarwalは、お金があれば一流の専門家にいくらでも会えるという考えに異を唱えます。どれほど裕福でも、世界トップのがん専門医が診てくれるのは20〜30分です。Agarwalの見方では、AIは2つのことを同時に実現します。アクセスを民主化し、さらに一人ひとりが使える時間を無制限にするのです。これこそが「計量するのも無意味なほど安い知能（intelligence too cheap to meter）」の実際的な効果だといいます。
Nikunj Kothari：パーソナルエージェントはAmazonにイノベーションのジレンマを突きつける
Nikunj Kothariは、パーソナルエージェントの到来は避けられないと見ており、それが既存の大手にイノベーションのジレンマをもたらすと指摘します。Amazonは稼ぎ頭の広告事業とブランドを守ろうとしている一方、規模では劣るDoorDashはCLIやテキストでの注文を通じて少しずつ門戸を開いています。また、tokenmaxxingそれ自体を目的にしても意味はないとも主張しています。しばらくやってみて限界を探り、その中で正しい目的が見つかるかもしれない、という使い方をすべきだということです。
元データは zarazhangrui によるオープンソースプロジェクト follow-builders（MIT ライセンス）から取得しています。要約はそのプロジェクトの公開フィードをもとに LLM が生成し、要約プロンプトも同プロジェクトを改変したものです。上記の各項目は原文にリンクしています。
要約は自動生成です。判断の根拠にする前に原文をご確認ください。