ファイナンス

Panthalassa波動エネルギーシステム（リンクドイン写真）波力エネルギーはこれまで米国の清浄エネルギー部門を背景に大きく動いていました。月曜日にオレゴンに本社を置くPanthalassaは、Peter Thielが率いる1億4000万ドルのラウンドを発表しました。PayPalの共同創設者と他の人々の新しい資金により、スタートアップはポートランドの近くにパイロット製造施設の建設を完了することができました。 Panthalassaは、巨大な浮遊球から生成された波力を現場AIコンピューティングと組み合わせる技術を開発しています。システムは低軌道衛星を介してデータを送信する。Panthalassaの共同創設者でありCEOであるGarth Sheldon-Coulsonは、声明で「私たちは、海岸から遠い地球上で最もエネルギー密度の高い波域で働き、その資源を信頼できるクリーンパワーに変換する技術プラットフォームを構築しました」と述べました。 「今、私たちは工場を建設し、車両を配置し、人類のための持続可能な新しいエネルギー源を提供する準備が整いました。」地球は、データセンター、電気輸送、建物の冷暖房、産業アプリケーションの需要を満たすために、新しいエネルギー源を見つけるために安心しています。歴史的に波力発電に関連する最大の課題の1つは、エネルギーを海から必要な場所に移動するために高価なインフラを構築する必要があることです。 Panthalassaのアプローチは、フィールドパワーを使用して既に訓練されたAIモデルを実行し、冷たい海水を利用してハードウェアを冷却することによってこれらの問題を回避し、2つの問題を同時に解決します。この戦略は、太陽エネルギーを活用する宇宙ベースのデータセンターへの関心が急増するのと似ています。去る3月、ワシントン州レドモンドに本社を置くスタートアップのStarcloudは、1億7千万ドルの新規資金調達を発表し、11億ドルの価値評価でユニコーン地位を確保しました。...

新設された体育庁が主催し、国立中央大学（ＮＣＵ）が主管する２０２６全国大学間体育大会が５月２日に公式開幕した。今年の大会は「恐れなく走り、緑に走る」というテーマを中心に挑戦を受け入れる若い世代の勇気と環境的、社会的責任に対する意志を強調します。全国的に合計143の大学が参加し、12,000人以上の学生選手を集めて最高の栄誉をめぐって競争するとともに、台湾のスポーツ発展と持続可能な未来に新たな推進力を吹き込んでいます。 第115回全国大学間体育大会開幕式が国立中央大学で行われ、数千人の観衆が集まり、壮大で華やかな場面を演出した。 開幕式には、チョン・テヒ首相、李養体育行政部長官、パンチミング環境部長官、ソ・ジュンピン桃園市副市長、シャウシュ山NCU会長など主要人事が参加した。 100人余りで構成されたNCU「レッドソックス」合唱団は、愛国家をパワフルに演奏し、雰囲気を最高潮に引き上げた。 最も話題になったハイライトの一つは、北極で最初に聖火を点火した聖火封筒式でした。阿里山出身の追族先住民の伝統的な「マヤスビー」を祝福意識に統合することで、意識はより豊かになりました。地球の極地から台湾の文化の根に至るこの象徴的な旅は、開幕式で感動的で意味のある公演に生まれ変わりました。祭りの雰囲気を加えた楽天ガールズチアリーダー団の興奮したパフォーマンスが際立っており、人気バンドパプンバンド（PAPUN BAND）、NCUレッドソックスチームなど人気バンドが順番に舞台に上がり、イベントを活気に満ちたクライマックスで飾った。 聖火は最終的にNCUの金メダルを獲得した体操選手チウ・ミンハンに伝えられ、彼は今年大会の炎を共同で点火するために聖火奉仕ランナーたちを導いた。 この日の行事は歴史と名誉の連続性を象徴する「3大聖火奉送」で終わった。 NCU卒業生Lin Hsueh-Fengは1988年から聖火を持ち、2018年大会を代表するJou Jing-Yang元NCU会長に渡し、2026年大会を代表するHsiau Shu-San県会長に伝えられました。その後、聖火はNCUの金メダルを獲得した体操選手チウ・ミンハン（Chiou Min-Han）に任せられ、彼は今年のオリンピックの聖火奉仕ランナーを率いた。華やかな照明効果で、イベントは眩しい道を明らかにしました。これは、スポーツの精神が時間の経過とともに進化し続け、今は新しい時代のための持続可能性というビジョンと絡み合っていることを象徴しています。

クラフト・ハインズ（Kraft Heinz）は、ウォーレン・バフェット（Warren Buffett）と3Gキャピタル（3G Capital）が設計した2015年の巨大合併を解体することから退き、提案された分割をしばらく中断しました。今回の決定は四半期ごとの利益暴落、売上減少、そしてバークシャー・ハサウェイが約27.5％の持分を売却できる書類の提出によるものです。これは10年間の投資で潜在的な出口になります。これは、古いブランド、あまりにも多くの加工チーズ、現代的な好みに合わない砂糖ケチャップなど、多くの人々が「ポートフォリオ問題」の原因と見なす長年の衰退の最新の章です。しかし、それは症状を引き起こすと間違っています。古い製品はクラフトHeinzを沈めませんでした。本当の質問は、なぜ彼らが最初に失われたのかということです。2013年のHeinz買収から2015年のKraftとの合併までの戦略は、価値創造より金融エンジニアリングでした。研究予算は削減され、マーケティングは空虚になり、サプライヤーは圧迫されました。サステナビリティとイノベーションは、ドライバーではなく妨害要因として扱われました。 3Gモデルは早期にマージンを高めた。しかし、それは脂肪ではなく筋肉をカットします。そしてスコアボードは嘘をつきません。 2015年の合併以来、Kraft Heinz株価は約65～70％下落しました。同じ期間S&P 500指数は2倍以上上がった。2019年、同社はブランド価値で150億ドルを記録しました。収益を再記載しました。...

以前のすべてのスキルは、長期的に破壊されたよりも多くの雇用を生み出しました。しかし、まだ一部の人々は、AIがさまざまな産業全体にわたって非常に広範囲かつ迅速に採用されており、機械に対する競争優位の核心である知能に打撃を与えるため、AIが異なると主張しています。 2番目の質問である子供たちが何を勉強するべきかについての質問も難しいです。以前の技術が取り除いたよりも多くの仕事を生み出しましたが、新しい仕事が正確に何であるかを事前に予測することは常に困難でした。例えば、スマートフォンが初めて登場したときにソーシャルメディアの影響力者が有力な職業になるということは明らかではなかった。AI会社Anthropicの経済学者Maxim MassenkoffとPeter McCroryの新しい研究論文は、技術が潜在的に自動化できる分野の作業割合を調べることによって、さまざまな職業がAIにどのようにさらされているかを評価します。彼らはまた、可能な総インプレッションとAIが現在これらのタスクを自動化するために使用されている程度との間のギャップを測定しようとします。これを「観察された露出」と呼びます。潜在的なAI露出vs。 「観察された露出」この論文は、特に観察されたばく露に関するAIの影響がどれだけギザギザであるかを強調する注目を集めるレーダープロットスタイルチャートを研究者が含めたため、ソーシャルメディアで多くの注目を集めました。そのチャートは次のとおりです。人類学/「AIが労働市場に与える影響：新しい測定と初期の証拠」例えば、AIは事務管理、コンピュータ、数学などの分野に比較的大きな影響を与えていますが、ライフサイエンス、社会科学、医療などの分野には露出の可能性が比較的高いにもかかわらず、比較的少ない影響があります。その後、建設や農業など、潜在的な露出が非常に低い領域がありますが、実際には、アントロピックは観察された露出がほぼゼロに近いと判断します。観察されたばく露結果を米国労働統計局の雇用成長予測と比較した結果、アントロピック研究者は、その分野で観察されたAI暴露の増加とBLS雇用増加の減少予測との間に相関関係があることを発見しました。予測AIとロボット工学が潜在的に農業に著しい破壊を引き起こし、これらの技術がすでに農業に進出していることを考慮すると、農業研究の結果に多少疑問があります。ただし、この技術はアントロピックが重点を置いている大規模な言語モデルベースのシステムとは異なります。ですが、子どもが配管工の見習いになったり、電気技師になったり、農作業をしてみるのは悪いアドバイスではないかもしれません。 Anthropicの論文は、米国の労働者の約30％が「彼らの仕事が私たちのデータにあまり頻繁に現れていないため、最低限の基準を満たすことができないため、この研究では扱いません。94％の理論的インプレッションを持つコンピュータや数学など、潜在的なインプレッションの合計が高い分野でも今日の自動化された実際の作業数ははるかに低く、この場合は33％です。事務局は、総理論的暴露の90％と比較して約40％で最も高い暴露を観察しました。 （この数値は広範なカテゴリにわたる平均値であることに注意することが重要です。より具体的なポジションの場合、観察されたばく露ははるかに高いです。コンピュータプログラマの場合は75％、カスタマーサービス担当者の場合は70％、データ入力作業および医療記録の専門家の場合は67％です。ギャップはどれくらい早く減るのか？今最大の質問は、観察されたAI暴露と理論的AI暴露との間のギャップがどれだけ早く減少するかということです。私の考えへの答えは、仕事ごとに大きく異なると思います。過去6ヶ月間にソフトウェア開発者を襲った同じレベルの自動化が、今後12〜18ヶ月以内に他のすべての知識労働者にも適用されるという考えは私には合わないようです。私の考えには時間がはるかに長くかかると思います。 Anthropicの論文は、ソフトウェア開発など、AI露出が最も観察されている分野でも、これまでの雇用減少の証拠はほとんどないと指摘しています。以前、アイ・アイ・AIで議論したスタンフォード大学の研究は、若いソフトウェア・プログラマーとIT専門家の間で雇用の鈍化の兆候があることを示しました。 （それでもその研究でさえ、ファンデミック期間中に過剰採用の可能性による鈍化を完全に解決することはできませんでした。）McCroryとMasenkoffは、観察されたAIオートメーションが潜在力に遅れる可能性があるいくつかの理由を強調しています。場合によっては、AIモデルはまだ関連タスクを実行していないと書いています。しかし、他の多くの場合、AIは、「法的制約、特定のソフトウェア要件、人間の確認段階、またはその他の障害によって拡散が遅くなる可能性がある」と指摘しています。以前に指摘したように、多くの分野で検証を自動化および拡張するための良い方法はありません。これは確かにAIの展開を妨げています。潜在的なAI影響は、人口全体にわたって均一ではありません。...

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