最新技術を楽しく学ぼうテスラジオ（TESRADIO）

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テスラジオはイーロンマスク好き慶應ボーイエンジニアとハイテク好き大学中退エンジニアの元部下上司コンビでお届けする、1on1から派生して爆誕したPodcastチャンネルです。 よくあるAIツールの紹介や最新ニュースの断片的な紹介ではなく、エンジニアとして日々最先端のテクノロジーについて情報収集した結果得られる「技術的な深掘り」「業界の裏話」「そこから見えてくる未来のトレンド」について、テクノロジー好きが満足できる情報をほぼ毎日発信！？ 『アウトプットはインプットの母』をコンセプトとした新感覚ドタバタtech系情報バラエティ番組、ここに爆誕！

  1. 3D AGO

    OpenAI創業者グレッグ・ブロックマンが語るAGI,雇用,Sora2

    OpenAI共同創業者グレッグ・ブロックマンの最新インタビューを完全解説。AGIタイムライン、Sora 2開発秘話、GPU争奪戦、雇用の未来まで徹底深掘り。AI時代を生き抜くヒントが詰まった50分。 00:00:00 イントロ - AGIは2〜3年で実現？ 00:01:33 本日の構成 00:02:10 Sora2の開発秘話 - 世界モデルの夜明け 00:08:09 Sora2のSNS機能とインターフェース設計 00:11:01 悪用リスクへの対応 00:13:19 ハードウェア戦略とコンピュート不足 00:17:38 AMD提携とTriton 00:21:07 OpenAI社内のGPU争奪戦 00:24:58 AIと雇用 - 仕事は奪われるのか？ 00:28:17 人間に残る役割 00:32:01 配管工最強説 00:35:28 AGIの定義と到達時期 00:37:09 超知能（スーパーインテリジェンス）とは 00:40:00 1年間考え続けるAI 00:42:46 来年のDevDayで発表予定 00:43:55 まとめ 00:47:08 今日の感想 - UIとしての価値 出典:https://youtu.be/5yA4o9fSJek?si=-E0ZPb3z-g7r7YmC YouTube:https://youtu.be/K6oXOxliFRU

    51 min

  2. 5D AGO

    Oracleに立ち込めた暗雲：AIデータセンターは本当に儲かるのか？

    The InformationがOracleの内部資料をスクープ。AIクラウド事業の粗利率が平均16%、直近では14%と判明し株価急落。GPUレンタルビジネスの構造的課題を徹底解説。勝者の条件とは？AIバブルの現実を知りたい方必見の30分。 #oracle #gpu #AIクラウド #nvidia #投資 #テック業界 #利益率 #openai #クラウドコンピューティング 00:00:00 オープニング 00:02:33 市場がざわついた理由：Oracleに立ち込めた暗雲 00:03:00 The Informationのスクープ内容 00:04:02 期待されていた巨額成長と現実のギャップ 00:05:16 AI Profit Fantasy：本当に儲かっているのは誰か 00:06:55 数字で見るAIクラウドの薄利構造 00:08:11 新チップ導入時の利益率悪化 00:09:09 減価償却費の影響と実質利益率 00:10:11 他社との比較の難しさ 00:11:09 GPU事業比率の急拡大がもたらす影響 00:12:15 GPUサーバーの稼働率問題 00:13:02 GPUリースの光と影 00:13:14 光①：需要の爆発的拡大 00:13:54 光②：旧世代チップの高収益性 00:14:39 光③：長期的なキャッシュフロー創出の可能性 00:15:23 影①：高額なハードウェアコスト 00:16:06 影②：ディスカウント競争 00:16:50 影③：立ち上がりのギャップ 00:17:13 影④：データセンターの所有構造 00:18:58 影⑤：顧客集中リスク（OpenAI依存） 00:20:02 マイクロソフトも直面する同じ問題 00:21:56 GPUリースビジネスの勝者条件 00:22:06 条件①：価格戦略の最適化 00:22:55 条件②：立ち上がり期間の短縮 00:23:48 条件③：利用率の平準化 00:24:21 条件④：データセンター戦略 00:25:31 条件⑤：顧客集中の緩和 00:27:12 NVIDIAが圧倒的に強い構図 00:27:52 まとめ：AI Profit Fantasyの現実 00:30:45 エンディング 出典:The AI Profit Fantasyhttps://www.theinformation.com/articles/ai-profit-fantasyInternal Oracle Data Show Financial Challenge of Renting Out Nvidia Chipshttps://www.theinformation.com/articles/internal-oracle-data-show-financial-challenge-renting-nvidia-chipsStock Market Falls on The Information’s Report on Oracle AI Cloud Marginshttps://www.theinformation.com/briefings/oracles-ai-cloud-business-razor-thin-16-gross-profit-margin-new-data-show YouTube:https://youtu.be/u24dDUEIME0

    31 min

  3. OCT 9

    【GoogleTPU】NVIDIAという最強の壁の崩し方

    Google TPUがNvidiaの独占に挑む！Apple、Anthropic、Midjourneyが既に大規模学習で採用。単一ベンダー依存からの脱却が始まった。CUDAエコシステムという最強の壁をどう崩すのか？AI業界の未来を徹底解説。 00:00:00 イントロ - GoogleとNVIDIAのAIチップ戦争 00:01:32 なぜ脱NVIDIA一極集中が必要なのか 00:02:57 GoogleのTPU登場 - 推論用から学習用へ 00:04:47 TPUが大規模学習で使われている実例 00:05:01 Apple - GoogleのTPUで自社モデルを学習 00:07:33 Anthropic - Claudeの学習にもTPUを採用 00:08:01 Midjourney - TPUで完全学習、GPUで推論 00:09:00 TPUが大規模学習に強い理由 00:11:20 Googleの市場戦略 - 他社データセンターへの展開 00:12:22 NVIDIAと同じ戦略 - 財政保証で市場拡大 00:13:20 価格・電力・環境の3軸で攻める 00:14:30 共存戦略とハードウェア販売の可能性 00:15:36 NVIDIAの最強の壁 - CUDAエコシステム 00:17:19 開発者のロックイン問題 00:18:50 Googleの対抗策 - JAXとPyTorch/XLA 00:20:28 TPU採用を検討すべきユースケース 00:21:46 GoogleのTPUの真の意義 00:22:26 健全な競争環境がもたらすもの 00:24:04 TPU事業の価値は9000億ドル 00:24:31 まとめ - 重要な3つのポイント 00:25:52 エンディング 出典:The Information / Business Standard (Sep 2025)"Google Ramps Up AI Chip Competition with Nvidia"https://www.business-standard.com/article/technology/google-ramps-up-ai-chip-competition-with-nvidia-125091201234_1.htmlReuters (Jun 2024)"Apple using Google’s TPU chips for foundation model training, sources say"https://www.reuters.com/technology/apple-uses-google-cloud-tpu-train-its-ai-models-2024-06-10/DatacenterDynamics (Nov 2023)"Anthropic uses Google Cloud TPUs to train large models at scale"https://www.datacenterdynamics.com/en/news/anthropic-uses-google-cloud-tpus-to-train-large-models-at-scale/DatacenterDynamics (Mar 2023)"Midjourney trains AI model on Google Cloud’s TPU v4 Pods"https://www.datacenterdynamics.com/en/news/midjourney-trains-ai-model-on-google-clouds-tpu-v4-pods/Investing.com / D.A. Davidson (Sep 2025)"Google TPU Valuation Could Reach $900B in Spin-off Scenario – Analyst Note"https://www.investing.com/news/stock-market-news/google-tpu-valuation-could-reach-900b-in-spin-off-scenario-3456789Jouppi et al., ISCA 2017"In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit"https://dl.acm.org/doi/10.1145/3079856.3080246Google Cloud Official Blog (Jul 2024)"How Cloud TPUs Power the Generative AI Boom"https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-cloud-tpus-power-the-generative-ai-boomApple Machine Learning Research (Jul 2025)"AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure"https://machinelearning.apple.com/research/axlearnarXiv (Jul 2025)AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructurehttps://arxiv.org/abs/2507.05411 YouTube:https://youtu.be/IEtCQcbJt9o

    26 min

  4. OCT 7

    ジェフ・ベゾス最新インタビュー：AIが全産業を変える。バブルを恐れずに生きるには

    Google TPUがNvidiaの独占に挑む！Apple、Anthropic、Midjourneyが既に大規模学習で採用。単一ベンダー依存からの脱却が始まった。CUDAエコシステムという最強の壁をどう崩すのか？AI業界の未来を徹底解説。 00:00 オープニング：AIバブルとドットコムバブルの類似性 02:08 Part 1：AI時代に変わらないものに賭けろ 03:00 長期思考の安定点とは 04:14 ビジョンには頑固に、細部には柔軟に 06:06 Part 2：ベゾスのアイデア放流理論 07:18 組織が受け入れられる速度でアイデアを放流する 09:17 ワンダリング（探索）の重要性 10:17 探索と実行のハーモニー 11:26 起業家へのアドバイス：顧客ニーズと直感 13:37 Part 3：AIバブルは本当にやばいのか？ 14:00 2000年ドットコムバブル崩壊の体験談 15:11 短期は投票機、長期は計量機 15:47 今のAIバブルをどう見るか 17:04 産業バブルと金融バブルの違い 18:02 AIバブル崩壊と現実を分けて考える 19:12 Part 4：宇宙ビジネス（ブルーオリジン）の展望 19:55 New Glennロケットと月面着陸船 20:34 月の砂から太陽電池を作る技術 21:57 月は宇宙からの贈り物 22:06 宇宙にギガワット級データセンターを作る構想 23:24 地球上の超音速移動の可能性 24:17 20年で数百万人が宇宙に住む未来 25:17 まとめ：ベゾスから学ぶ3つのポイント 27:32 エンディング 出典: https://www.youtube.com/live/4wTSZDZ_seU?si=kTUDMDG8EJNBCAOQ YouTube:https://youtu.be/4VyVppMMh7M

    28 min

  5. OCT 7

    OpenAI2025年上半期決算からわかること

    OpenAIの2025年上半期決算を徹底解説。週間7億ユーザー、売上6400億円の裏で、なぜ2兆円の赤字を出すのか？Stargateプロジェクト、Nvidia契約、2030年黒字化シナリオまで、30分でOpenAIのすべてがわかる。 #openai #chatgpt #決算解説 #ai #stargate #テスラジオ #テクノロジー #スタートアップ #投資 #2030 0:00 OpenAIの週間アクティブユーザー数と今回のテーマ 00:57 本日の内容紹介 01:51 上半期決算の全体像：売上・ユーザー数・赤字の詳細 03:49 赤字はリスクか？戦略的投資の意図 06:17 OpenAIは何で稼いでいるのか？収益構造の3本柱 10:05 ARPU（1ユーザーあたり平均収益）と有料化の伸びしろ 11:23 マイクロソフトとのレベニューシェア契約 12:23 競合との差別化とブランド力 14:00 コスト構造を分解：R&D（研究開発費） 14:50 COGSとサーバー運用コスト 17:17 セールス&マーケティング費用 18:20 株式報酬（Stock-based Compensation） 20:02 コストの合計とキャッシュバーン 22:43 資金は何年持つのか？ 23:11 Stargateプロジェクト：自社データセンター構築 24:19 なぜ自前インフラが必要なのか？ 26:42 NVIDIAとのGPU供給契約 27:42 Stargateプロジェクトのリスク 29:55 本日のまとめ：OpenAIの現在地 30:52 AI開発と原発・エネルギー問題についての議論 34:02 エンディング 出典: https://www.theinformation.com/articles/openais-first-half-results-4-3-billion-sales-2-5-billion-cash-burn?utm_source=ti_app&rc=o6wvxy YouTube:https://youtu.be/0F-V2ciTxqE

    35 min

  6. OCT 3

    AGIに向けて最大の困難は電力不足かもしれない

    OpenAIが目指すAGI実現に必要な電力は原発250基分。データセンター需要急増で電力不足が深刻化する現状と対策を詳しく解説します。 00:00 導入 - AGI開発の最大の壁は電力不足？ 02:22 OpenAIが必要とする電力規模の衝撃 05:54 AI電力需要が構造的に減らない理由 10:30 電力不足の3つのボトルネック 13:02 発電の問題 - 新設の遅さと政策的課題 15:54 送電系統の問題 - インフラ整備の限界 17:46 規制と地域住民への影響 19:46 企業の対策 - 自前発電への取り組み 23:20 米中電力事情の比較 27:27 まとめ - 電力制約がAI覇権を左右する 35:03 エンディング 出典: https://www.theinformation.com/articles/sam-altman-wants-250-gigawatts-power-possible YouTube:https://youtu.be/uBXnqpFEWQ0

    37 min

  7. OCT 1

    ジェンセン・フアン最新インタビュー：推論の需要は10億倍に！？未来もNVIDIAが中心であり続ける理由

    NVIDIAジェンセン・フアンCEO最新インタビューを徹底解説。推論需要10億倍増、OpenAI超大型投資、10兆ドル企業への道筋まで、AI革命の本質を分かりやすく解説します。 00:00:00 イントロ - ジェンセン・フアン最新インタビュー 00:01:43 推論が10億倍に拡大する理由 00:05:14 NVIDIAとOpenAIの歴史的パートナーシップ 00:07:41 ウォール街の評価はなぜ間違うのか 00:10:52 NVIDIAの競争優位性 - エクストリーム・コデザイン 00:15:01 ジェンセンが描く未来社会 - 全員がR2-D2を持つ世界 00:17:01 まとめ - NVIDIA 10兆ドル企業への道筋 00:22:20 エンディング YouTube:https://youtu.be/GZWcH0N6Kd0

    23 min

  8. SEP 29

    NanoBananaはなぜここまで凄いのか

    GoogleのNanoBanana（Gemini 2.5 Flash Image）を徹底解説！従来の画像生成AIを超越した「理解するAI」の革新技術と、マルチモーダルAIの未来について骨太に語ります。 00:00 イントロ - AI画像生成の課題とは？ 02:51 NanoBananaとは何か？理解するAI 05:00 名前の由来 - なぜ「NanoBanana」？ 09:19 革新的な機能①：キャラクターの一貫性 11:27 革新的な機能②：複数画像の統合 13:11 革新的な機能③：自然言語による部分編集 15:55 革新的な機能④：世界知識を使った推論 19:00 技術的深掘り - LLMと画像生成の統合 22:07 高速性の秘密 - Flashエンジンとは 24:27 マルチモーダル入力とSynthID技術 25:27 マルチモーダルAIの未来 29:00 クリエイティブ産業への影響 30:50 まとめ - NanoBananaの重要性 32:01 感想：漫画業界への可能性 35:00 エンディング YouTube:https://youtu.be/GCtt-AWyYgM

    36 min
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