以下の記事をどう確かめたか
根拠まで確かめたい方はこのページへ。何が起きたかだけ知りたい方は、この号へ。
本号の材料は 11 月 6 日から 7 日早朝までのものである。昨夜は 313 本を集め、本文ではリンクをたどれる外部のソースを 27 件使った。後ろの各欄にはこの一週間ほどの材料も入っている。
1. [今日] Tunguz 氏によると、AI 株は三週続落した。Creative Strategies の Ben Bajarin 氏の集計では、AI 供給企業 30 社の PER の中央値は二日で約 15% 下がったが、売上予想は動いていない
まだ言えないこと： データセンター株とソフトウェア株の個別の下落幅は測られていない
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Bajarin 氏の倍率と予想は Creative Strategies のノートの導入部から取った。30 社の社名一覧と比較の倍率は有料顧客にしか示されていない。Anthropic の 800 億と SemiAnalysis の推計はどちらも Latent Space が引いた一文だけが根拠で、元は『ウォール・ストリート・ジャーナル』と SemiAnalysis である。Anthropic の新しい正式な開示はなく、年換算売上高にクラウドの提携先との収益分配が含まれるかは、この引用に書かれていない。Stripe の原文の数字は一致するが、データは Stripe が出したもので、Stratechery が紹介したのは Stripe の協賛段落である。Epoch の推計は You 氏が公開情報から独自に計算したもので、43 件は Exponential View が独自に集計し、社名一覧は付いていない。電力の一文は Bajarin 氏の判断である。この判断を需要側の数字と並べ、需要の下方修正ではなく工期のリスクと読むのは本紙の推論だ。
2. [今日] TeraWulf の第 3 四半期純利益 7.1 億米ドルは新株予約権とデリバティブ負債の再評価によるもので、Anthropic との 20 年契約には稼働開始後に Google の条件付き信用補完が付く
まだ言えないこと： 賃料、Google の補完の上限と解約金は、臨時報告書に書かれていない
どう確かめたか
数字は TeraWulf の 10-Q と二つの 8-K の本文から取った。プレスリリースの非 GAAP の数字と契約全体の総量は、本号では引かない。10-Q は監査を受けていない四半期報告書で、提出前に会計士のレビューを受ける（SEC 財務報告マニュアル）。
3. [今日] Super Micro の 9 月末までの四半期売上高は 199 億米ドルで前年同期の約四倍になった。一社の顧客が売上の 44% を占め、米国の比率は 37% から 80% に急上昇した
まだ言えないこと： 44% を占める顧客の名前は、四半期報告書に出ていない
どう確かめたか
数字は 10-Q の損益計算書、顧客集中の注記、地域別売上の表から取った。粗利率と「約四倍」は本紙が報告書の数字から計算した。10-Q は監査を受けていない四半期報告書で、提出前に会計士のレビューを受ける。
[今日] NVIDIA は新しい集団通信関数 Reshard を出した。強化学習では訓練の各ラウンドのあとに新しい重みを推論用 GPU へ移す必要があり、この工程を refit と呼ぶ。NVIDIA の NeMo RL は強化学習でモデルを訓練するためのフレームワークで、その中で refit の時間は、GB200 では元の約 2.7 分の 1、DGX H100 では約 5.7 分の 1 に縮んだ。数字は NVIDIA の自社テストである。
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[今日] Exponential View の著者 Azeem Azhar 氏は、データセンターへの反発のあと地方政府が握る交渉材料は時間だとみる。同氏は、スコットランドの開発会社 DataVita が 1 MW あたり年最大 10 万米ドルを地域基金に払う例を、許認可交渉の相場の参考に挙げた。
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Azhar 氏が比べた米国の例は Oracle がニューメキシコ州で一度だけ払った 1 MW あたり 8.4 万ドルで、スコットランドの 10 万ドルを米国の郡に持ち込めるかは示されていない。
[今週]（報告の更新は 11-04）OpenAI の自己申告によると、同じコーディング課題を安全研究として GPT-6 Astra に渡すと、Astra が満たした隠れた採点項目は約 10% で、能力研究として渡すと約 16% だった。前世代の GPT-5.6 Sol にはこの差がない。
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[今日] Google は数百万件の社内エージェントのセッションを測り、コードに残った古い TODO コメントに絡む寄り道があるセッションは、ないセッションよりステップ数が 70%、トークンが 77% 多いと示した。
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[今週] 四人の著者のプレプリントによると、正確さが近いモデルの群れから一つを選ぶだけで、個々の予測の一部を反転させ、しかも全体の成績だけを見るブラックボックス監査を通過できる。実験は表形式のデータと木モデルに限られる。
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[今日] Anthropic は、エージェントの記憶を作業の合間にまとめ直す dreaming を、Managed Agents の研究プレビュー API にした。同じ研究の自社テストでは、Opus 5 に記憶を付けると CL-Bench のデータベース課題の平均スコアが 0.564 から 0.828 に上がったが、この数字が比べているのは記憶の有無で、dreaming そのものではない。
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[振り返り]（本紙 10 月 26 日の深掘り）コンピュータを操作する AI の進歩は何に従うか。最初の試験場 OSWorld では Sonnet 4.6 がすでに 72.5% を取り、人間の基準 72.36% と並んだ。手順の長い OSWorld 2.0 では、今年 6 月の論文の最高は 20.6% にとどまる。
どう確かめたか
（カード）
ソースと棚卸し
過去 24 時間。 11 月 6 日から 7 日の新規は 313 本で、内訳は SNS 投稿 121 本、学術論文 57 本、別の取得元から入った論文（上の学術論文とは別に数える）55 本、企業と個人のブログ 53 本、購読ニュースレター 11 本、本文中のリンクを展開した記事 6 本、番組の書き起こし 4 本、企業の届け出書類 3 本、マクロ経済データ 2 本、サプライチェーン情報 1 本である。この 313 本の内訳は、読了 40 本、除外（主題と関係ないもの）61 本（うち 23 本は読む前に除外）、登録のみ（読まない理由を書いたもの）12 本、手つかず 200 本である。