ねこねこAIラジオ

touyan | consome

起業家による起業家のためのAIラジオです。(旧: AI Naked) 技術と市場の両面から、現代のAIの今を深掘りします。 ちょっと柔らかくしたいので、ときどき猫が出演します。お楽しみに。 ▼コメント 番組へのコメント・感想・取り上げてほしいテーマは #ねこねこAI まで。 Spotify、Apple Podcastsへのフォロー・評価をいただけると励みになります！ ▼出演 touyan：FlowStudio代表。会社員としてもAI Native化を爆進中。 consome：世界中の雑談を価値あるデータに変える『oto』でUS起業。

  1. 5日前

    #16 Jensen Huang | デニーズの皿洗いから時価総額世界一へ

    ▼エピソードの内容 サウナ4発からの雑談回のはずが、革ジャンの男 Jensen Huang の解剖が始まる。9歳で更生施設まがいの寄宿学校送り、デニーズの皿洗いから NVIDIA CEO へ——伝記をほぼ読破したゲスト Etaro が「男の色気」の正体を掘るうち、話は DeepSeek 梁文鋒のリークされた4時間スピーチへ。「モデルで金を稼ごうと考えた時点で敗北」「コーディングはゴマ粒、AGIはスイカ」。OpenAI が80%値下げしてもさらに10分の1の価格で全員振り落とす中国式に、アメリカの教科書では勝てない。では日本は何で戦うのか。ROI無視の職人——ヒートテックと宮崎駿に学ぶ「ジャパンレバレッジ」に着地する92分。 ▼Chapters 00:00 オープニング — 「来ました」の安売り警報 00:56 乾杯 — 中野・松本湯サウナ4発からの雑談回 04:19 革ジャンの男 — 色気は複雑性に宿る 08:13 セガが救った倒産危機 — NVIDIAの恩義 10:20 9歳で更生施設 — ゲームを教えてウェイトを習う 12:55 60人の前で3時間ブチギレ — ファウンダーの覚醒 18:29 銃弾のデニーズ — 皿洗いから始まるLinkedIn 2行 21:23 急にXを始めた — オープンモデル署名の思惑 22:33 p(doom)はマイナス — 危険論者Anthropicへの煽り 23:50 SFを読まないゲーマー — 独学MBAのリアリスト 26:58 NVIDIA一強は続くのか — Cerebras・AMD・中国チップ 28:57 梁文鋒リーク4時間スピーチ — 稼ごうと考えた時点で敗北 31:23 80%値下げのさらに1/10 — 下げるほど社内で喝采 33:05 シリコンバレー流を捨てる — 地震でも絵を描く宮崎駿 35:35 高齢者をアクティベート — 老人ホームがガレージになる 38:26 実務のDeepSeek — オープンモデル無しに成り立たない 40:46 High-Flyerの正体 — 1.2兆円調達、5000億は個人 43:03 コーディングはゴマ粒、AGIはスイカ 45:48 農村出身と病みツイート — 25歳の梁文鋒 48:06 CZも極貧だった — 起業家は裕福と貧乏の二極 51:10 Codexキラー「DeepSeek Harness」と20ドル使い放題 54:11 金融レイヤーを一枚下に持つ — まずヘッジファンドなのか 58:52 レオポルドですらはめ込まれる — 67%減の教訓 1:00:58 リーマン水準のプット買い — AIバブルの体感 1:02:35 孫さんの金のガチョウ — 卵1個1兆円 1:05:17 BytePlus潜入 — ららぽーと丸ごとオフィスが北京に30個 1:08:02 価格を上げるアメリカ、下げまくる中国 1:08:51 オープンな国のクローズドAI、クローズドな国のオープンAI 1:10:29 総合家電と雑居ビル — 日本は中国側の遺伝子 1:12:21 ROI無視のクオリティ — トヨタ・ソニー・ホンダの型 1:14:52 柳井正は見えすぎている — トレンドの神、品質の神 1:16:33 抹茶で韓国に負ける — 食は深さが掘れない 1:19:35 AIハードの天井 — Codex Microとベロで操作するマウス 1:25:37 Neuralinkのロングゲーム — 競合が存在しない事業 1:29:47 クロージング — 次回、ジャパンレバレッジ本格回へ ▼Guest Etaro（@etaroid）：NanoHuman代表。YouTubeチャンネル「起業の履歴書」運営。 ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 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 #nekoai まで。

  2. 7月26日

    #15 FFmpeg | 手書きアセンブリ24万行 — 世界の動画を支える非営利OSSの30年

    Claude Code に動画編集ツールを作らせたら、裏で毎回同じコマンドが動いていた。それが FFmpeg — Netflix も YouTube も画面共有も、世界の動画処理の9割を支えると言われる30年ものの非営利OSS。財団も法人格も報酬もない10〜15人のボランティアが、なぜ100億円規模の買収オファーを蹴り続けるのか。手書きアセンブリ24万行・C言語の62倍速という「生成AIが追いつけないモート」から、Ghostty 作者 Mitchell Hashimoto のビルディングブロック経済、データセットをオープンにして稼ぐ挑戦まで、エージェント時代のオープンソースの戦い方を一気に掘る。 ▼Chapters 00:00 オープニング — ファイナルファンタジーMPEG? 00:34 動画編集は全部AI — Remotionすら使わない 01:51 自作CLIの裏で毎回動く共通コマンド 02:21 Netflix も YouTube も同じ非営利OSSの上 04:27 資料は全部HTML — Karpathyで宗旨替え 07:54 脳の3分の1は視覚専用プロセッサ 08:59 世界の動画処理の9割がFFmpeg説 12:47 Code is Law — 犬が書いたコードでも見る 14:29 動機はマージされたPRの遺伝子ばらまき 16:22 100億円規模の買収オファーを蹴り続ける 18:04 収入はコンサル・寄付・政府系ファンド 20:13 財団も法人格も報酬もないサークル 21:26 お金が絡むと壊れる — EFのぐらつき 24:50 誰も作り直さない「めんどくさモート」 26:54 手書きアセンブリ24万行、Cの62倍速 28:27 生成AIがアセンブリに追いつけない 31:36 LiveKit・Supabase型マネタイズとの違い 33:26 OSSにトークンを — クリプトの原点 35:06 DeepSeek式オープンソースの損益計算 37:04 Ghostty作者のビルディングブロック経済 40:13 データセットをオープンにして稼げるか 44:20 Doは全部やる、Don'tは何もしないこと 45:35 Hugging Face全公開で全ラボと繋がった 46:09 面白い果実は正規分布の端にある 49:37 サム・アルトマン「アイディアはほぼ合ってる」 51:08 「日本語から始めませんか」と山形県の喩え 53:44 英語を話すだけで商流は10倍 55:50 キャバ嬢とUber Eats — 職業の地位転換 57:01 狙い目はデータ収集屋と哲学者 59:40 クロージング — 次回はオフライン回 ▼References Lex Fridman Podcast — FFmpeg 開発者インタビュー Mitchell Hashimoto, "The Building Block Economy", Apr 2026. ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 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 #nekonekoai まで。

  3. 7月19日

    #14 Longevity | 長寿脱出速度(LEV)とは

    ▼エピソードの内容 結局、俺たちは何歳まで生きるのか。レイ・カーツワイルの「長寿脱出速度(LEV)」——1年生きる間に寿命が1年以上伸びれば無限に生きられる——というコンセプトから始めて、地に足をつけて調べると見えてきたのは、平均寿命が伸びたのは子供が死ななくなっただけで寿命の「天井」は動いていないという数字のレトリック。AlphaFold のデミス・ハサビスや創薬の組み合わせ爆発で AI は老化解明に猛烈に貢献するのに、最大のボトルネックは人間のガバナンス=FDA 承認だという逆説。ペプチド、マンジャロ、腸内フローラ移植まで、長寿ビジネスの生々しい現在地を裸で話す。 ▼Chapters 00:00 何歳まで生きる — 長寿脱出速度LEV 02:02 寿命を伸ばしたのは子供の生存率 02:54 天井は動いていない数字のレトリック 04:17 エクジット資金で寿命に賭ける男 04:50 老化そのものを止められるか 05:39 44歳から来る、脱出まであと13年 06:25 チューブに繋がれて長生きしたいか 06:54 65歳で切る生産年齢の壁 08:30 父の人工透析と妻の膝の上の最期 10:07 我慢しない、楽しさ×時間の複利 10:54 医療でAIが活躍した現場 11:41 中国のAIネイティブ病院 12:32 医療費請求の非効率をAIが解く 14:03 AlphaFoldを全部オープンにした男 15:39 創薬の組み合わせ爆発をAIが解く 17:13 DNAに合わせたパーソナライズド薬 17:33 最大の壁は人間のガバナンス 18:46 健康が怖い高齢者に金が集まる 19:38 腸内フローラ移植というリアル 20:23 ペプチドに群がるソロファウンダー 23:21 覚醒剤みたいな注射がファッションに 25:38 人類は生産量を増やす方向にしか進まない 26:55 長寿が止める新陳代謝、誰が権力者を倒す 28:07 姥捨山と新陳代謝のジレンマ 30:47 まとめ — 天井は動かず壁は承認 31:36 『アップロード』意識を仮想世界へ ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 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。 ▼サムネイル画像クレジット Ray Kurzweil: Photo by Jay Dixit, CC BY 4.0, via Wikimedia Commons Demis Hassabis: Photo by John Sears, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons ▼免責事項 本番組は情報提供を目的としており、特定の有価証券・金融商品の売買を推奨するものではありません。 本番組は医療上の助言を目的とするものではありません。健康・医療に関する判断は医師等の専門家にご相談ください。 出演者の発言は個人の見解であり、所属組織を代表するものではありません。 番組内で言及される情報は、収録時点の公開情報・報道に基づいています。 情報の正確性・完全性は保証されません。

  4. 7月14日

    #13 DeepSeek | 中国流AIプレイブックの権化

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは DeepSeek。R1 公開の月曜日、NVIDIA の時価総額は単日で約$589B（約90兆円）消えた——株式市場史上最大の下落。親会社はクォンツヘッジファンド High-Flyer。輸出規制下の H800 だけで MLA・MoE・FP8 を積み上げ訓練コストを42.5%削減しながら、なぜアーキテクチャを全部オープンソースにできるのか。北京出張で touyan が見た「チームではなく軍で勝つ」中国のプレイング—— BytePlus オフィス、保険会社傘下のロボット企業——の一次観察から解剖し、結局日本はどこに立つべきなのかまで。青空の下、チキチキファームからお届けする一回。 ▼Chapters 00:00 オープニング — チキチキファームで青空収録 01:07 ブライアン・ジョンソンも見抜けなかった胃の病気 01:58 推論リソースは国に止められる — ローカルモデル流行の恐怖 03:20 北京出張 — ららぽーと2つ分の BytePlus オフィス 04:44 北京だけでオフィス30個 — チームではなく軍で勝つ 06:39 中国AI企業で真っ先に出る名前 — DeepSeek 07:24 蒸留とコピーの果てに追い抜いた — 画像から学ぶLLM 08:28 使ってないのに凄い / 中国の情報は DeepSeek から出る 09:14 R1公開の月曜日 — NVIDIA時価総額$589Bが単日で消えた 10:13 親会社はクォンツヘッジファンド High-Flyer 11:02 H800だけで学習 — 「ハイエンドGPUいらなくね?」の恐怖 12:36 全部オープンソースにできる理由 — NVIDIAショート説 13:36 モデルで儲けない中国勢 — Kimi も同じ構造 14:04 儒教と中華民族 — 仲間意識がコミュニケーションコストを下げる 17:40 保険会社傘下のロボット企業 — プレイブックの伝播 19:53 論文は公共の知 — クローズドな OpenAI / Anthropic との対比 20:50 垂直統合しないと勝てない — Garry Tan の怒りとテキサスの電力 22:48 日本は水平で戦うと終わる — 上に積む 24:15 地の利で外交官になる — 米中どっちつかず戦略 26:02 中国の情報は行くしかない — 上海の最大AIイベント 26:41 今から起業するならシリコンバレーか中国か 28:41 DeepSeek の技術3点盛り — MLA で訓練コスト42.5%減 30:11 MoE と FP8 — ひたすら効率化の哲学 31:08 V4 は疎アテンション — KVキャッシュ14倍圧縮 32:07 High-Flyer の GPU 保有は115〜180億円クラス 33:06 日本の GPU 不足 — 国の支援と後払いスキーム 34:38 音声AI研究は日本人が世界的に強い 35:12 高市政権の助成金と介護AI / 韓国との違い 36:46 会社設立の書類地獄 — 伴走サブエージェントが欲しい 39:52 論文でハードウェアに規格要求を出す DeepSeek 40:32 データを公開したら全フロンティアラボから連絡が来た 42:31 日本人には中国式プレイブックが合う ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 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 #nekonekoai まで。

  5. 7月1日

    #12 Databricks | オープンソース開発からAIネイティブ企業OSの本命へ

    ▼エピソードの内容 約175億ドルの評価額——StripeやByteDance、OpenAI/Anthropicと並ぶデータ企業Databricks。創業の武器Apache Sparkはオープンソース。 ではなぜエンタープライズは離れられないのか。Data Lakehouse／Unity Catalog／Genieという垂直統合と、「研究者が作り、そのまま商品化する」信頼のサイクル。 Databricksは本当に要るのか。手札で成果を出す前に全体像を描きたがるな、というアンチテーゼから、Palantirの"オントロジー"や愛国ストーリーが若者に刺さる話まで語る。 ▼Chapters 00:00 オープニング — ねこねこAIラジオ第2回 00:07 今日のテーマ — 二人ともほぼ知らなかった企業Databricks 00:20 一言でいうとレイクハウス — 生データを分析可能にする層 01:26 歴史は2009年 — Hadoop/MapReduceと反復計算の問題 02:23 Apache Sparkの発明と製品化 — Sparkはオープンソース 02:50 2013年クラウド前提で参入 — 主要クラウドにネイティブ対応 03:20 評価額クイズ — 報道ベースで約1750億ドル、巨大ユニコーンと並ぶ 04:45 誰も知らないのに、この伸びはありえない 05:15 きっかけはドーシーのKey to Intelligence — 顧客×業務データの主権 06:13 でもDatabricks要る? — ベンダーロック回避というタイミング 07:01 分散が問題化する時代に参入 — 2020年レイクハウスでMicrosoft採用 07:56 レイク＋ウェアハウス統合、その上に業務アプリ層(Genie) 09:00 直近の数字 — run-rate 54億ドル / YoY 65%超 / NRR 140% 09:24 競合Snowflake — 元オラクル勢、FY26で差が開く 10:20 差の理由 — 生データ側からの垂直統合が硬い 11:29 鍵はガバナンス — 生MCP接続はDMまで食わせてしまう 12:52 Unity Catalog — 誰がどのデータを触れるかを調整する看板製品 12:56 初期からエンプラに根付いた強み — 新興には再現しづらい 13:45 信頼のサイクル — 研究者が作り、商品化する正当性 14:43 実際使ってる? — 使ってない 14:58 必要になる前に成果を出せ — いらない業務を削る 15:27 超基本のサイクル — アウトプット定義→スキル化→展開 16:04 エンプラは全体像を描きたがる — それは今の知識の全体像だろ 16:36 手札で成果を出し、限界が来て初めてDatabricks 17:34 なぜ今回選んだか — エンプラをどれだけAIネイティブにできるか 18:30 DatabricksはAIを作らない — ツールを提供するだけ 20:00 ツールだけでは業務は変わらない — Palantirが越えたギャップ 20:29 データに意味を紐付ける"馬力"の世界 20:53 アップセル部隊とロックイン 21:55 Palantirの"オントロジー" — 実体はグラフ、関係そのものが意味 23:20 Palantirの愛国ストーリーと若者への訴求 24:38 リベラルの敗北という実感 / パリ五輪で感じた終演 25:32 クロージング ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 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 #ねこねこai まで。

  6. 6月29日

    #11 Midjourney / People like it, nothing else matters.

    ▼エピソードの内容 画像生成AIのMidjourneyが、サンフランシスコに金色の温泉スパを作り医療領域へジャンプインした。なぜ画像の会社がハードウェアと実店舗へ向かうのか。VC資金ゼロ・初月黒字・Discord口コミという成り立ちから、「moatはAIの外に宿る」「LLMに戦略を相談すると平均回帰する」まで、Midjourneyの異常な一貫性を解剖する。 ▼Chapters 00:00 オープニング — 番組は「ねこねこAIラジオ」へ / 平均値回帰は面白くない 01:34 今日のテーマ — Midjourneyが医療領域へ 02:09 画像生成の競合に食われる懸念と、領域拡張の圧力 03:22 ロゴはヨット — 創業者デイビッド・ホルツと、船上の歯科医だった父 04:40 「旅の途中」という社名 / 前職Leap Motion 05:37 1億ドル調達も「タイミングが早すぎた」失敗 06:15 VC資金ゼロ — アンチVCという思想とその理由 07:37 フリーミアムのコスト問題 — だが初月から黒字 08:24 Discordでサブスク / コアユーザーが最初からいた 09:06 People like it, nothing else matters 11:05 Discordのネットワーク効果 — 隠れ家と口コミ拡散 11:59 画像生成版ChatGPTのタイミングを当てた 13:00 9ヶ月仕込んで初月黒字 13:37 Midjourney Medical発表 — かっこいいプロモーション 14:00 サンフランシスコに金色の温泉スパを作る 14:37 高所得者向けハイエンド医療の可能性 14:45 金色の水＋超音波で体の断面図を生成、拡散モデルで学習 16:19 触りたくて「行きたくなる」スパ 16:42 Discord採用の理由 — 集団だと創造性が連鎖する 18:12 リアルのネットワーク密度 → 高価格・会員制 18:47 moatはAIの外に宿る — 生き様・ストーリーは真似しづらい 20:25 業績推移 — 2022年5000万ドル → 2025年5億ドル 20:54 競合激化でも次へ / アプリは食われてなんぼ 21:29 売上規模に対し従業員約60人 / シエラ買収 22:15 医療はハードウェア事業 — 知見の9割は新規チャレンジ 23:34 Runwayとの対比 — アクション予測 / ワールドモデルへ 24:44 当たり前を捨て、誰もいない海へ漕ぎ出す 25:36 カフェやマンションでデータを取るアイデア 26:11 安くするより高める / AI好きが集まる高級カフェ 27:45 無料でデータを取るのが「普通の発想」/ 逆を行く 28:18 戦略の本質は皆と違うことをやる / LLMは平均回帰する 29:28 ハルシネーションさせた方がいい? — センスは光る原石を見つける力 30:04 番組名もハルシネーション / 合理性のあるハルシネーションがセンス 31:13 クロージング ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 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 #ねこねこai まで。

  7. 6月7日

    #10 Thinking Machines Lab / Interaction Modelsすごいぞ

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは Thinking Machines Lab の「Interaction Models」。聞いてから話すターン制(トランシーバー)ではなく、聞きながら話すフルデュープレックス(電話)の音声AI。デモを一緒に見ながら、なぜ速いのか・どこが革新なのか・誰が作っているのかを、ベンチマークとトークン経済の話まで一気に解剖する。シーズン1最終回。 ▼Chapters 00:00 オープニング — HAL 9000 と「聞きながら話す」音声AI 02:01 ターン制(トランシーバー)から全二重(電話)へ 03:24 デモ視聴 — オーディオ基盤モデルという発想 06:04 割り込み問題 — 考え込む「間」を解釈する 08:07 バックグラウンド×インタラクションの二層分離 09:20 マルチモーダル前提 — 伊藤園・緑茶デモと健康知性 10:38 リアルタイム会話データが存在しない難しさ 12:32 dMel・エンコーダ無し早期融合 — イノベーションの総合格闘技 13:09 なぜ速い — 200msと人間の自然な応答速度 14:52 仕事に使えそう — インプット充実が自動化される 16:20 Herの世界 — 生産性のAIか、感情に寄り添うAIか 18:49 チューリングテストの音声版 — 方向づけの先駆け 19:37 FDEベンチでGPT Realtimeに15倍差 20:16 Mira Murati と Thinking Machines — $2B調達と創業チーム1/3流出 22:48 資金調達の二極化とメタ引き抜きドラマ 25:54 プロダクト視点 — エンプラ向け(CS/セールス/ヘルスケア) 27:09 CS満足度は上がっていない / Cursorのハルシネ解約事件 29:46 コンシューマー — カップル仲裁・対戦ゲームのコーパイロット 31:30 AIネイティブなゲームスタジオ 33:33 ベンチマーク領域 — FDベンチ/TAUベンチ、otoも参戦 36:21 良いベンチマークの条件と分岐点 / Devinの成果報酬返金 44:34 トークン消費量をKPIにする誤り — ポジショントーク 46:53 Shared Intelligence層が無い組織の無駄(EP9伏線) 48:35 テキスト→音声→映像 メディア拡大の歴史 49:44 Unreal Engineは新時代のHTML / ワールドモデル 51:31 Markdownは AI用、人間はHTML — 圧縮型vs拡散型思考 56:31 今後 — 276B/12B MoE、今年秋冬に公開 57:33 クロージング — シーズン1終了、シーズン2はオフラインで ▼References Thinking Machines Lab, "Interaction Models: A Scalable Approach to Human-AI Collaboration", Thinking Machines Lab: Connectionism, May 2026. Full Duplex 音声モデルの図（arXiv）| https://arxiv.org/html/2604.12928v3 ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 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。

  8. 5月31日

    #09 Jack Dorsey / 階層から知性へ転回する組織

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは「階層から知性へ（From Hierarchy to Intelligence）」。Block で4,000人を解雇した Jack Dorsey の「組織を階層ではなくインテリジェンスとして組み直す」宣言を、2000年前のローマ軍から DAO、Every の「After Automation」まで一気通貫で解剖する回。 ▼Chapters 00:00 オープニング — 4,000人解雇のあとに放った「長い言い訳」 01:33 2000年前のローマ軍 — 一人が見れるのは3〜8人という認知限界 04:33 変わった変数はAI — Copilot から Autopilot へ 07:18 TEAL組織・レイダリオの自律分散実験はなぜ続かなかったか 09:34 1万人規模でフラットを実現できるか — 削られた中間管理職 11:10 組織を4分解 — Capabilities / World Model / Intelligence Layer / Interface 14:08 Intelligence Layer — 自律的に推論しアクションする層 17:36 人間を排斥しない — 現実が先立ち、人間はエッジで働く 18:15 これはDAOだ — Vitalikの「中心が自動化、エッジが人間」 20:20 3つの役割 — Individual Contributors / DRI / Player-Coach 25:46 中間管理層は要らない — CEO＋Contributorsは極端か / 中心＝CEOは創業期は全部やる 30:33 どの規模なら参考になるか — DeNAの球体型組織(Sphere)との符合 32:56 大規模組織変革は実際できるのか — 今いらないロールはどれか 36:04 中間成果物も認知限界 — 6,000の声を3つに絞り、余った時間で現実に触れる 37:54 SaaS is Dead への違和感 — System of Recordは変えなくていい 40:26 レガシーツールもAI操作前提なら強い — Anthropicも6個組み合わせ 45:37 伏線回収 — Every(EP1)「After Automation」とレイオフへのカウンター 48:00 未来に賭けすぎ、今を評価しすぎ — 差(Difference)は誰が作るか 53:12 差分が生まれる2軸 — フレームを作る人はメタに残る 56:38 猫が来たのでおわり〜 ▼References From Hierarchy to Intelligence（Block）| https://block.xyz/inside/from-hierarchy-to-intelligence Jack Dorsey: Every Company Can Now Be a Mini-AGI（Sequoia）| https://www.sequoiacap.com/podcast/jack-dorsey-every-company-can-now-be-a-mini-agi/ After Automation — Dan Shipper / Every | https://every.to/p/after-automation Brian Armstrong（Coinbase）全社メール | https://x.com/brian_armstrong/status/2051616759145185723 DAOs are not corporations — Vitalik Buterin | https://vitalik.eth.limo/general/2022/09/20/daos.html ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 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。

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番組について

起業家による起業家のためのAIラジオです。(旧: AI Naked) 技術と市場の両面から、現代のAIの今を深掘りします。 ちょっと柔らかくしたいので、ときどき猫が出演します。お楽しみに。 ▼コメント 番組へのコメント・感想・取り上げてほしいテーマは #ねこねこAI まで。 Spotify、Apple Podcastsへのフォロー・評価をいただけると励みになります！ ▼出演 touyan：FlowStudio代表。会社員としてもAI Native化を爆進中。 consome：世界中の雑談を価値あるデータに変える『oto』でUS起業。

情報

  • クリエイター
    touyan | consome
  • 配信期間
    26年
  • エピソード
    16
  • 制限指定
    不適切な内容を含まない
  • Copyright
    © 2026 touyan | consome
  • 番組のWebサイト
    ねこねこAIラジオ

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