イーサリアムの価格上昇が激化 – $2,400ブレーキが入っていますか？

アイルランドの首相、Taoiseach、ミシェル・マーティンは、水曜日、ワシントンでドナルド・トランプ米大統領と出会うと、60億ドル以上の取引を公開すると予想されます。しかし、一般的な聖パトリックの日祭りは、イランの戦争と貿易、関税、ホワイトハウスがアメリカの企業に対する「税の詐欺」と呼ばれたアイルランドの政策への継続的な緊張のために、間違いなく萎縮します。マイケル・ローハンよりもこれらの問題をよく理解する人はほとんどいません。ローハンは、アイルランドの外国人直接投資機関であるIDAアイルランドのCEOであり、長い間、米国資本と企業に大きく依存してきたアイルランドに企業を誘致する任務を担っています。 「ご存知のように、アイルランドは今日ベルリンよりもボストンに近いです。」とLohanは言います。 （技術的にはボストンはベルリンよりも約3倍です。）「昨年はアイルランドのFDI投資にとって記録的な年でした。昨年、聖パトリックの日の会議でアイルランドが「私たちの製薬会社を奪った」と非難したトランプは、このような資本の流れを良いと見ていません。米国企業に国内で倍増するという彼の圧力が聞こえる中、アイルランドに対する米国のFDIは2024年に20%減少して4,670億ドルを記録しました。アメリカはまだアイルランドの最大の投資国です。 Lohanの使命は、欧州連合の27の加盟国に人材と敏捷性を確保し、簡単にアクセスできる場所として「アイルランドの話を聞く」ことで、より多くの資本を誘致することです。 製薬産業による貿易黒字 アイルランドは利益を帳簿し、税金を支払うのに望ましい場所であることが証明されています。 12.5％の法人税率とAppleなどの企業に対する以前の税務上の利益は、投資と望ましくない関心の両方をもたらしました。とりわけ、AppleとMicrosoftの知的財産権は、他の場所でロイヤリティを徴収するアイルランドの子会社にあります。 Eli Lillyのような製薬会社は、同じ理由でエメラルド島でMounjaroやZepboundなどのブロックバスター薬の重要な成分を製造し、その薬を米国の消費者に配送し、アイルランドで収益を記録します。 アイルランド予算監視団体は、米国企業3社が昨年アイルランド法人税収入のほぼ半分を占めたと明らかにしました。レポートには名前が出ていませんが、Apple、Lilly、Microsoftとして知られています。たとえば、リリーは2025年にアイルランドに66億ドルの税金を支払いました。アイルランドに4,000人の従業員を持つLillyの人員規模も、米国の事業所規模の5分の1未満です。医薬品の販売により、アイルランドの対米商品輸出は昨年52％増の約1,320億ドルに達し、商品貿易黒字は1,142億ドルに倍増した。 （2つの国間のサービス貿易は本質的に反対です。アイルランドは販売するよりも購入する方が多いです。） 一人の貿易黒字は、他人の貿易赤字です。特にその人がドナルド・トランプだとしたらもっとそうです。米国大統領は、貿易の流れに関連して実際の商品に特別な関心を払い、医薬品コストの上昇のために大手製薬会社を促しました。現在、米国が戦争中であるにもかかわらず、法人税の避難所としてのアイルランドの評判は、ホワイトハウスの訪問中に注目を集めそうではありません。 これがIDA特使のローハンと同様に、首相がインバウンド投資から資金の流れの反対方向に強調点を移した理由かもしれません。 Lohanは、アイルランドが2024年に米国に歴史的な3890億ドルを投資し、米国で5番目に大きなFDI源になったことについて話します。一人当たり基準で見ると、人口540万人の国が1位を自治しています。...

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ビットコイン（BTC）がしきい値抵抗レベルの74,000ドルをしばらく超えており、主要市場指標が主要な暗号通貨の底とさらなる回復の可能性を示唆するにつれて、投資家の間に新しい楽観論が生まれました。 $108,000まで急騰する可能性 市場アナリストであるAli Martinezは、月曜日のソーシャルメディアの投稿で、ビットコインの資金調達率がマイナスになったことに言及しながら、重要な発展に注目しました。この特別な兆候は歴史的に過去3年間でかなりの救済集会を予告しました。 マルティネスは現在、市場心理が「最高の恐怖」の状態を反映していると付け加えました。これはしばしば国内の床が近かったことを示しています。歴史的パターンは一貫した軌跡を示す。大半がビットコイン売りに費用を支払う場合、これは一般的に市場の反転を意味します。 関連読書 アナリストは、これらのパターンが効果的に働いた過去のいくつかのケースを強調しました。たとえば、2022年12月のビットコイン価格は17,800ドルから24,800ドルに39％上昇しました。 同様に、2023年3月から、暗号通貨は20,000ドルから30,700ドルに急上昇し、価格は53％上昇しました。この傾向は、2023年8月以降も著しく増加し続けました。 ビットコインが歴史的に平均46％の上昇率を示した暗号通貨に対してこのようなパターンが持続することを考慮すると、デジタル資産が昨年11月以降初めて約108,000ドルまで反騰する可能性があります。 ビットコインクジラの帰還 資金調達率に加えて、ブロックチェーン分析会社であるCryptoQuantは、ビットコインに関する追加の強い兆候を報告しました。同社の最近の分析によると、取引所のBTCクジラの割合は6年で最高水準に達しました。 クジラの割合の増加はしばしば短期的な床を意味しますが、比率のピークは一般に上昇傾向の始まりを表します。現在、個人投資家の割合は6年ぶりに最低水準であり、これは市場の大型プレイヤーが積極的に蓄積されていることを示唆しています。 オンチェーン指標はビットコインが上昇傾向を示すことができるという概念を裏付け、交換クジラ比率は現在価格水準が底を表しているという考えを強化します。 関連読書 ソーシャルメディアプラットフォームX（以前のTwitter）のもう一つの観察から、市場の専門家であるヘスス・マルティネス（Jesus Martinez）は、主要な暗号通貨に対して80,000〜84,000ドルの間に満たされていないシカゴ商業取引所（CME）のギャップがあることを指摘しました。...

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今月初め、OpenAIの創立スタッフの一人であり、後にテスラのAIを率いた有名なAI研究者Andrej KarpathyがXで口コミを出しました。これだけでもそれほど珍しいことではありません。現在独立したAI研究者として働いており、AI時代のための新しい種類の学校を作っていると言うEureka Labsの創設者でもあるKarpathyはXに190万人のフォロワーを持っており、彼の評判は彼がAIについて語るほとんどすべてが福音や予言として扱われるほど有名です。 しかし、この記事は、小さな言語モデルのトレーニングを改善する方法を理解するために、AIコーディングエージェントを使用して一連の実験を実行する実験に関するものでした。彼は2日間AIエージェントを実行し続け、その間にAIエージェントは700の異なる実験を行いました。これらの実験の過程で、トレーニング時間を改善する20の最適化が見つかりました。 Karpathyは、大きくてもまだかなり小さい言語モデルに同じ20の調整を適用すると、モデルのトレーニングにかかる​​時間が11％向上することがわかりました。 Karpathyは、この実験を実行するために構築したシステムを「自動研究」と呼びました。 Shopifyの共同創設者でありCEOであるTobias Lütkeは、社内データのAIモデルを最適化するために自動調査を試み、エージェントにモデルの品質と速度を改善するためのガイドラインを提供したとXに投稿しました。 Lütkeは、一晩の自動調査を行った後、37回の実験を実行し、19％の性能向上を達成したと報告しました。多くの人々の注目を集めたのは、自己研究がもともとサイエンスフィクションで取り上げられていた自己改善AIシステムのアイデアに近く、AI研究者の中には心から願い、一部に深い恐れがあるということです。懸念されるのは、AIが一種のループで独自のコードとトレーニングを継続的に最適化する「再帰的自己改善」が、AI安全研究者が時々「ハード離陸」または「インテリジェント爆発」と呼ぶ現象につながる可能性があることです。このようなシナリオでは、AIシステムは独自のパフォーマンスを急速に向上させ、人間の認知能力を超えて人間のコントロールから抜け出すことができます。 Karpathyの実験はこれではありませんでした。自動研究設定の中心となるAIエージェントは、独自のトレーニング設定を改善するのではなく、はるかに小さく、あまり洗練されていない他のAIモデルのトレーニングコードと初期ニューラルネットワーク設定を調整することです。しかし、Karpathyは彼の実験がAI研究所が将来の研究を行う方法に大きな影響を与え、それが進行を加速する可能性があることを正しく指摘しました。KarpathyはXについて「すべてのLLMフロンティア研究所でこれを行います。これは最後のボスの戦いです」とKarpathyはXに書いています。彼は「もちろん、規模がはるかに複雑である」と認めた。彼の自動研究者は、630行のPythonコードに含まれているモデルとトレーニングプロセスの調整について心配するだけでしたが、フロンティアAIモデルのトレーニングコードベースははるかに大きいからです。 「しかし、そうすることは「ただエンジニアリング」に過ぎず、効果があるでしょう。」と彼は続けました。 「エージェントの群れを稼働させ、コラボレーションして、より小さなモデルを調整し、最も有望なアイデアをますます大きな規模で推進し、人間は（オプションで）エッジに貢献します。」彼は現在、独自の自動研究システムが単一のエージェントが単一のパスに沿ってコードの断片を継続的に改善するように設計されていますが、今後は複数のAIエージェントがさまざまな最適化とさまざまな実験を同時にナビゲートできると想像しています。...