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2か月前、最高裁判所がドナルド・トランプ大統領の関税を棄却したとき、多くの企業は関税前の価格に戻ることができるという見通しと政府からの払い戻しを受ける可能性に喜んでいました。しかし、今回の判決により、1,660億ドルの問題が発生した可能性があります。関税の最大の被害を受けた米国の輸入業者は、現在課金に対する約1,660億ドルの還付を待っています。しかし、輸入税によるサプライチェーンの問題、イラン戦争によるエネルギー価格の引き上げ、景気後退に備えた不安な消費者のために、多くの大企業が現金を確保するために安心しています。不良資産の回収を専門とする清算会社であるAD Hennick and Associatesの社長兼CEOであるAlex Hennickは、「企業は困難を抱えています」と語った。 「今の経済は難しいです。製造コストは上がり、交通量は減り、小売販売は減少します。したがって、会社が苦労して生き残るためにこのお金が必要な状況になる可能性があります」彼はFortuneとのインタビューで、「人々が創造性を発揮しようとしている状況です」と言いました。そしてデータは彼を支持します。 2月のKPMG調査によると、米国企業の半分以上がマージンの圧迫を経験し、82％は海外売上減少を、61％は国内売上減少を報告しました。ほぼ70％の企業が関税のために大規模な投資を延期したと明らかにしました。2月に最高裁判所は、国際緊急経済権法（IEEPA）によって課された関税が違法であると判断し、米国企業が関税が課された年の間に支払った金額を回収できる基盤を設けました。しかし、これらの払い戻しがいつ支払われるのか、企業が実際に払い戻し額をどのくらい受け取るかについては依然として疑問点があります。最高裁判所は、払い戻しがどのように決定または配布されるかについて具体的に提示しておらず、払い戻し手続きを決定することは、国際貿易裁判所と米国関税国警保護庁（CBP）に委ねられました。 CBPによると、自動支払いシステムがオンラインになった場合、払い戻しの支払いに45日かかります。システム展開の最初のステップは4月20日に始まります。一部の会社では待つ余裕はありません。その代わり、現金が不足している企業は関税還付金を銀行に持ってきて融資担保として活用している。Hennickは、「ビジネスの成長と生存のためにキャッシュフローが必要な場合」と述べました。 「待つよりも、今それを持ってそれを作ろうとする方が良いでしょう」関税請求がローン担保になる場合最近の3月末にCBPに提出された資料によると、関税の影響を受けた330,000を超える米国の輸入業者のうち、26,664の輸入業者がその機関の自動払い戻しシステムに登録されており、これは輸入業者全体の8％にすぎません。文書によると、これらの輸入業者はすでに1,200億ドルの関税収入を占めています。関税のために最大の打撃を受けたこれらの大企業、特に製造および自動車産業、小売および消費財企業は、払い戻し請求をローンの担保として使用する価値があるとHennickは提案しました。過去5年間の高融資金利にもかかわらず、すぐに現金を受け取ることができるという見通しは、正確にいつ払い戻しを受けることができるのかについての不確実性と密接な企業には安心感を与えます。これはまた、ヘッジファンドおよび流動性の専門家に払い戻し請求権を販売する会社を中心に登場した1,000億ドル規模の二次市場に代わるものでもあります。関税払い戻し請求に対する権利を売却すると、企業は最終払い戻し価値の一部を完全に受け取り、払い戻し不確実性の苦痛問題をなくすことができますが、払い戻し手続きを待つことを選択した場合、より大きな払い戻し金を現金化できないという意味でもあります。資本市場会社のSeaport Globalのブローカーであり、取引グループの責任者であるWes Harrellは、Fortuneとのインタビューで、この場合、担保として使用される潜在的な払い戻しの価値に対する融資率は約50％になる可能性があります。これに対し、払い戻し請求に対する権利を販売する会社は、予想価値の約4分の1に相当する金額で販売しています。Hennickによると、払い戻し請求を活用する方法について企業が行う決定は、すべてリスクの優先順位によって決定されます。しかし、彼は単に払い戻しを待つのではなく、厳しい選択をしなければならない企業が多いと予測しています。「一部の人々には選択の余地がないところが近づいています」と彼は言いました。 「彼らは自分の請求権を売却したり、事業を継続するためにお金を稼ぐためにお金を借りなければならないでしょう。」追加ローンのリスクしかし、Harrellは借入に関連する意味のあるリスクを特定しました。政府が部分的な払い戻しのみを処理したり、企業の請求をすべて拒否したりする可能性があります。 CBPの見積もりにもかかわらず、一部のサプライチェーンの専門家は、問題の資金規模が大きすぎるため、トランプ政権がリベートを支払うのに数年かかることがあると信じています。払い戻しが予想より長くかかる場合、ローンに発生した利子は払い戻し自体よりも大きくなる可能性があります。Harrellは、「輸入業者として事実上全額払い戻しの権利を保有しているため、依然として法的手続きの時期を完全に知ることができます」と述べた。 「あなたは問題を解決したわけではありません。資金を調達しただけです。」払い戻しに対する明確な回答なしに、時間が経つにつれて、Harrellは、より多くの会社が請求の権利を販売するなどの措置を講じ、後で金額を待つのではなく、今お金を受け取ることを好むことを確認しました。彼は、「CFOは、スケジュールが定められていない暫定政府債に対する不確実性ではなく、資本の明確性と確実性を好むだろう」と述べた。

Metaは、昨年設立された新しいAI研究部門であるMeta Superintelligence Labsによって製造された最初のAIモデルであるMuse Sparkを公開し、従業員と機器に数十億ドルを投資しました。Metaによって公開されたベンチマークテストによると、このモデルはOpenAI、Anthropic、およびGoogleの主要なAIモデルといくつかのタスクで競争的ですが、全体的にはそれを超えません。それにもかかわらず、独立した専門家がテストしたときにベンチマークの結果が維持されれば、Muse Sparkは2025年4月にリリースされた最後のAIモデルであるLlama 4が無駄に広く非難された後、Metaを再びAI競争に投入するようです。しかし過去には、MetaがAIモデルの公開されたベンチマーク結果を操作し、ほとんどのユーザーが実際に使用できるバージョンよりも優れているように操作したことがありました。これはMetaのLlama 4ベンチマークの場合です。同社は、後で特定のタスクに合わせて微調整されたプロフェッショナルでリリースされていないバージョンのモデルを使用して、その領域のベンチマークスコアを向上させることを認めましたが、すべてのユーザーが利用できる一般的なバージョンはパフォーマンスが悪かったです。そして別の問題があります。会社独自の製品エコシステムの外で新しいMetaモデルを使用できる人はほとんどいません。誰もが無料でモデルをダウンロードして自分の機器で実行できるだけでなく、好きなように修正して微調整することができるという意味である「オープンウェイト」モデルとしてリリースされたMetaの以前のAIモデルとは異なり、Muse Sparkは少なくとも現在では基本的にMeta用の内部ツールです。このモデルは現在、当社のスタンドアロンMeta AIアプリとMeta.aiでMeta AIヘルパーをサポートしています。同社は今後数週間でWhatsApp、Instagram、Facebook、メッセンジャー、MetaのRay-Ban AIメガネにこれをリリースすると発表した。また、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）を使用してパートナーを選択できる「プライベートプレビュー」でモデルを提供すると発表しました。これは、Muse SparkをMetaの競合他社が提供する有料独占モデルよりもはるかに排他的にします。 （Metaは、ブログ記事で、そのモデルの将来のバージョンをオープンソースとして提供することを望んでいると述べた。）Muse SparkはMetaの最初の推論モデルです。つまり、初期のアプローチが機能しない場合は、さまざまな戦略を使用して段階的にプロセスを進めることができます。同社の以前のモデルはすべて、モデルのトレーニングに基づいて即時の回答を生成するように設計されています。 Muse Sparkは、テキストと画像の両方を受け取り、出力できるマルチモーダルモデルでもあります。 Metaが発表した技術ブログ記事によると、このモデルは他のソフトウェアツールの使用もサポートし、複数のサブエージェントの作業を調整するのに役立ちます。Metaは、新しいモデルを発表するブログ記事で、Muse Sparkを「小さく、迅速に設計されていますが、科学、数学、健康に関する複雑な質問を推論するのに十分な能力がある」と説明しています。このモデルは、同社が同じファミリからより大きく、より強力なモデルに拡張する前に、Metaが使用するアーキテクチャとトレーニングシステムを検証するためにMuse Sparkを使用する一連の新しいモデルの最初のモデルであると説明します。また、モデルには、サブエージェントを起動してタスクのさまざまな部分を並列に推論できる「考察」または「事故」モードがあります。 Metaは、新しいモデルについて公開した技術ブログで、このモードを使用してMuse Sparkは「Gemini Deep ThinkやGPT Proなどのフロンティアモデルの極端な推論モードと競合することができる」と述べた。リリースとともに発表されたベンチマーク結果は、競争力はあるが支配的ではないモデルの姿を示しています。たとえば、博士レベルの推論能力をテストすることになっているGPQA...

AIエージェントに、1日の終わりまでに10,000ドルの米ドルをカナダドルに変換するよう指示することを想像してください。エージェントが正しく実行されません。パラメータを誤って読み、不正なレバレッジベットを行うと、資本が蒸発します。責任は誰にありますか？誰があなたにお金を返済しますか？今すぐは誰もそうする必要はありません。そして、ある研究者グループは、これがエージェントAI時代の決定的な脆弱性であると主張しています。4月8日に発表された論文では、Microsoft Research、Columbia University、Google DeepMind、Virtuals Protocol、およびAIスタートアップt54 Labsの研究者らは、ARS（Agentic Risk Standard）という包括的な新しい金融保護フレームワークを提案しました。これは、エスクロー、保険、清算が既存の金融取引で行うことをAIエージェントのために行うように設計されています。標準はオープンソースで、t54 Labsを介してGitHubで利用できます。確率的問題チームが識別する重要な問題は「保証格差」と呼ばれるもので、これを「AI安全技術が提供する確率的信頼性と、ユーザーが高リスク作業を委任する前に必要とする施行可能な保証の間の切断」と定義します。この説明は、リーダーシップの専門家であるJason Wildが、以前にFortuneにAIツールがどのように確率的であり、どこでも管理者を慌てるようにする方法について述べたことを思い出しています。 t54チームは、「潜在的な損失を制限する方法がない場合、ユーザーは合理的にAIの委任をリスクの低いタスクに制限することで、エージェントベースのサービスの広範な採用を制限します」と書いた。彼らは、モデルレベルの安全改善がAI失敗の可能性を減らすことはできますが、完全に取り除くことはできないと主張しています。大規模な言語モデルは本質的に確率論的です。言い換えれば、AIエージェントがいくらよく訓練され、よく調整されていても、幻覚を引き起こして間違いを犯す可能性があります。エージェントが仲介アカウントを管理したり、金融API呼び出しを実行したりすると、1回の失敗でも即時かつ実質的な損失を引き起こす可能性があります。Microsoft Researchの上級研究者であるWenyue Huaは、「最も信頼できるAI研究は失敗の可能性を減らすことを目指しています」と述べました。 「これは必須ですが、確率は保証されません。ARSは補完的なアプローチをとります。モデルを完璧にしようとする代わりに、そうでない場合は財政的に何が起こるかを定式化します。研究者のソリューションは、何世紀にもわたる金融工学から直接借りました。 ARSは階層化された支払いフレームワークを導入します。つまり、サービス手数料を保有し、確認された作業配送時にのみこれを解除するエスクロー金庫です。 AIサービスプロバイダがユーザーの資金にアクセスする前に公開する必要がある担保要件オプションの買収 - AIの失敗のリスクについて価格を設定し、プレミアムを請求し、問題が発生した場合にユーザーに返済することを約束するリスクを負う第三者です。フレームワークは、2種類のAI操作を区別します。スライドデッキの作成、レポート作成など、標準的なサービス作業には金融インプレッションが限られているため、エスクローベースの支払いで十分です。通貨取引、レバレッジポジション、金融API呼び出しなどの資金交換に関連するタスクでは、エージェントが結果を確認する前にユーザー資本にアクセスする必要があります。これはアンダーライティングが不可欠です。単一債務不履行が発生しないように、取引相手の間に清算所が存在するデリバティブ市場を支配する論理と同じです。本論文は,既存のリスク割当業界に対してARSを表に明示的にマッピングする。建設はパフォーマンス債券を使用し、eコマースはプラットフォームエスクローを使用し、金融市場はマージン要件と清算を使用し、DeFiはスマート契約担保を使用します。研究者たちは、AIエージェントは、そのインフラストラクチャの独自バージョンを必要とする次世代の高負荷サービスカテゴリにすぎないと主張しています。タイミングが重要です金融規制当局はすでに回っています。 12月に発表されたFINRAの2026年規制監督報告書には、作成AIの最初のセクションが含まれており、ブローカーディーラーに幻覚を特別に狙った手順を開発し、「ユーザーの実際のまたは意図された範囲および権限を超えて」動作できるAIエージェントを綿密に調査するよう警告した。 SECや他の機関は綿密に観察しています。しかし、ARSは規制機関がまだ構築していないと宣伝されています。つまり、一連のルールではなく、プロトコル、つまり資金がロックされる方法、請求書が受け取られる方法、AIエージェントが失敗したときに報酬が実行される方法を管理する標準化された状態システムです。研究者らは、ARSがより大きな信頼スタックの一層であり、実際のボトルネックは、エージェント行動のための正確なリスク価格モデルを構築することであることを認めている。FangはFortuneとのインタビューで、「この文書は、エージェントの自律トランザクションに関連するエンドツーエンドのプロセスとリスク評価の外観を捉えるための高レベルのフレームワークを確立する最初のステップです」と述べました。 「今後、さまざまなユースケースでリスクを特定する方法を理解するために、より具体的な詳細、モデル、その他の研究を導入する必要があります。」

1939年に設立された企業として、HPは展示の激動と地政学的変動性に精通しています。しかし、最近の紛争とそれに伴う経済的不確実性は、すべての企業に困難をもたらしています。新シリーズの最初の記事では、HP北欧地域専務取締役であるNeil Sawyerと一緒に不安な時期を過ぎてチームをどのように導いているかを聞きます。優先順位：2026年に最も重点を置くものは何ですか？さまざまなマクロ経済的状況の中で、私たちのビジネスや顧客を探索します。この種の混乱は私たちに多くの新しい機会を生み出すかもしれませんが、私たちはまたビジネス内で現在の状態を管理する必要があります。今は興味深い時期です。技術が顧客の投資範囲の大部分を占めているので、技術が主要なコストに移行するにつれて、私たちの2番目の優先順位は顧客の目標をよりよく理解することです。3番目のポイントは、優先順位の観点から、ビジネスを長期的なソリューションとサービス指向の価値提案で継続的に多様化することです。私たちは生産場所の観点からサプライチェーンの観点からこれを見ており、多くの顧客が必要とするセキュリティ基準を満たしていることを確認しています。励ましの言葉と準備：年初めにチームにどのように動機を与えましたか？最近はほぼ毎日やる気を起こして演説をしているようです！84Fortune 500大企業でのHPランキング私が最近励ます言葉は次のとおりです。 「HPは商業企業なので、マクロ経済的混乱がある市場では常に勝者がいるでしょう。私たちは、パートナーと顧客を介して提供できる多様で多様な技術要件を解決する非常に強力な提案を持っています。だから私たちが勝者であることを確認しましょう。それ自体で現れる可能性のある欠点を見てみましょう。利点を見て勝利する文化を維持し構築するようにしましょう。このようなマクロ経済的混乱について、リーダーとして個人的にも職業的にも人々に対する懸念があるという事実を認識できないのは正しいことではありません。私たちはその過程で従業員を支援しなければなりません。しかし、私たちは規模が大きく、回復力が高く、さまざまな企業なので、技術選択が企業の投資方式と人々の業務方式を直接形成することを知っているので、勝利を活用しなければなりません。心配：夜に寝ることができないのはなぜですか？まあ、私は6週間の新しい犬を飼っているので、今日はその犬が何を食べるのか気になって夜寝るつもりです！「HPは営利企業なので、マクロ経済的激動のある市場では常に勝者がいるでしょう…」HP北欧地域専務取締役Neil Sawyerビジネス面では、中​​東全国の多くの国で起こっている軍事的行動に関して現在起こっていることを認めないのは怠慢です。この時期に供給への信頼を提供する方法に焦点を当て続けることが重要です。また、これらのマクロ経済的考慮事項により、一部の顧客が将来投資する技術と過去に投資した技術とを比較して投資する技術について困難な選択をしなければならないことも知っています。このため、できるだけ最高の顧客満足度を提供し続けたいと思います。私たちは、業界自体が生み出したものではなく、市場にもっと混乱があることを知っており、メーカーでありサプライヤーとしてこれを乗り越えなければなりません。私たちは信頼できるだけでなく、信頼性も証明する必要があります。 ...

2023年11月7日に私のキャリアが終わりました。劇的な解雇も、苦い退場でもなく、私の役割を不要にする引数でね。業界でほぼ30年間活動してきました。バイオテクノロジー会社で9年間役員として勤務しました。そして何もありません。私は仕事を失っただけではありませんでした。私は私の職業的アイデンティティを構築してきた足場を失いました。私はそれが一時的なものだと自分に言った。私は間違っていました。その後、私は「職業的アイデンティティ煉獄」と呼ぶようになりました。職位もなく、構造もなく、明確な方向もない見かけに無限の保持パターンでした。それは職業的にあなたが誰であるかとあなたになる人の間のスペースです。カトリック神学では、煉獄は天国や地獄ではなく、より良いものより前に浄化される通路です。 「職業的アイデンティティの煉獄」は失敗ではなく一定のない転換であるため、これが私が続けて言及するたとえ話です。何十年にもわたって積み重ねられたアイデンティティを失うことと、それを置き換えることが何であるかをまだ知らないことの間の混乱したギャップです。私たちは現在、重要な専門的な移行として定義されている期間にあります。 AIのおかげで、何百万人もの人々がすぐに「職業的アイデンティティの煉獄」に入る可能性が高くなります。私は経済学者や技術者ではありませんが、生活し、同僚が探索するのを見て、AIが専門家に潜在的に加える脅威は、仕事の喪失や再構成された役割よりも深刻であることを知っています。それはもう少し根本的なものに衝撃を与えます。つまり、あなたがキャリアを築いてきたことが依然として重要であるという感覚です。何世代にもわたって職業的アイデンティティは持続しています。専門知識を築き、知識を蓄積し、成功しました。技術は仕事が一日の朝に消えるからではなく、職業的妥当性があまり確実になり始めないので、本当に耐え難い方法で連続性を妨げています。自尊心がそのような関連性に関連している人にとっては、不確実性自体が不安定になる可能性があります。職位、専門性、絶え間ない推進力を中心に自尊心を築いてきた人々にとって、煉獄は特に残酷です。私たちはパターンを維持するのにうまくいきません。私たちは、会議、プロジェクト、そして発展に伴う速いペースをまねるすべてを活動で満たします。私たちは何を書いても不快感を避けます。その不快感は、私たちがキャリアを超えて過ごしたと思わせるからです。仕事がなければ私は誰ですか？私が煉獄の中で学んだこと（そしてまだまだ学んでいること）はっきり言いたいです。私はまだ反対側にいないので、煉獄を処理する方法についてのフレームワーク、ツール、またはヒントはありません。しかし、私はすぐに私と参加する人々にいくつかの観察を提供するのに十分な長さの「職業的アイデンティティの煉獄」に生きてきました。空虚をノイズで満たさないでください。去った後、私が最初に本能的に感じたことは、ネットワーキングコーヒー、メンタリング会話、アドバイスなど、おなじみのようなものでカレンダーを埋めることでした。すべて合法的です。すべて回避もします。煉獄はデザイン上不便です。それはあなたに何かを伝えようとしています。忙しいほど、メッセージを聞くのが難しくなります。あなたの身元を一時的に残してください。私はまだ以前の役職を使って自分自身を紹介しています。今では、「古い」を修飾子として使用します。それは恥ずかしいことではありません。あなたのアイデンティティを形成することは速いiPhone OSアップデートではありません。煉獄での仕事は、職業的自我を緩めるための方法、つまり古いバージョンを守るのではなく、新しいバージョンを試す方法を学ぶことです。専門知識の意味を上書きします。 AIは私たちの周りの世界の多くを自動化することができます。しかし、判断に影響を与えることはできません。関係。コンテキスト。目の前にある質問に単に答えるのではなく、正しい質問をする能力。そのようなものはタイトルに消えません。彼らはただ新しい車両を必要とするだけです。「職業的アイデンティティの煉獄」はバイパスではありません。私たちの多くは今、私たちのキャリアの中で最も重要な時期かもしれません。 「今は何をすべきですか？」ではなく、私たちが前進して走ってきた質問がついに追いつく時期です。しかし、「私がその仕事をしていないとき、私は誰ですか？」今後数年間、AIによる混乱に直面している専門家は、すべて一晩で仕事を失うことはありません。しかし、そのようなことが実際に起こると、多くの人は自分の職業的役割が自己意識に直接関連していることに気づくでしょう。構造。毎日の目的。アイデンティティ。そのようなことが起こったら、本能的に走るもの、つまり空虚さを埋め、自信を持って、次の目標をできるだけ早く達成するために走ります。私はそれをすべて試しました。衝動を理解します。しかし、私たちが逃げる煉獄は私たちにとって最も必要な煉獄であることが多いです。私はまだ私の中にいます。走りに疲れました。そして30年ぶりに初めて私は単にじっとしているのがどんな感じなのか学んでいます。Geoff Curtisは、Horizo​​n Therapeuticsの元副社長、企業業務、最高のコミュニケーション責任者です。彼は、ほぼ30年に及ぶ医療コミュニケーションのキャリアの間、国内および国際的にクライアントと代理店の両方でさまざまな役割を果たしました。このコラムは現在出版されている彼の本Embracing Your Own Purgatoryから抜粋したものです。

誰かがあなたの現在の軌道があなたを「ゆっくりとした痛み」に導いていると言うならば、あなたは立ち上がって注意を払うでしょう。しかし、これがまさにドラギー報告書が発表された後、多くの人々が無視してきた警告です。正式にヨーロッパの競争力の未来として知られるこの報告書は2024年9月に出版され、元ヨーロッパ中央銀行ガバナーマリオドラギが作成しました。その結果は明らかです。イタリアの首相でもあるドラギは、急進的な改革がなければ、欧州連合は経済的、地政学的衰退に陥るだろうと述べた。どんなに恐ろしい警告でも、ヨーロッパのビジネスリーダーにとってはそれほど驚くべきことではありませんでした。これらの多くは、現在、長年にわたり厳しい規制、経済的混乱、AI時代の要件と交流してきました。何かが変わらなければなりません。しかし、44カ国以上の市場と100年以上にわたって運営されてきた何百もの企業で必要な変更を迅速に行うことは容易ではありません。競争力危機Draghiのレポートは、ヨーロッパの競争力が揺れているいくつかの理由を強調しています。欧州連合にのみ焦点を当てていますが、欧州連合の問題の多くはイギリスなどの非会員国の問題と重複しています。最初の主な問題は、ヨーロッパの急速に拡大する革新的なギャップです。米国と中国が人工知能、量子コンピューティングなどの高度な技術分野で飛躍するにつれて、ヨーロッパで最も優れたスタートアップの多くは、資金不足のために他の場所に店舗を設立することを選択しています。 Amazon Web Services（AWS）の最近の研究によると、ヨーロッパのスタートアップ10社のうち4社は、規模を拡大するためにヨーロッパ外への移行を検討すると述べています。しかし、絵は単純な低下よりも微妙な違いを示しています。 AWS EMEAの副社長兼専務取締役であるTanuja Randery氏は、「欧州のAI採用が転換点に達していると見ています」と述べています。 「私たちはヨーロッパ企業の半分以上がAIを使ってマイルストーンに達しました」彼女は、問題は、企業がAIを採用しているかどうかではなく、それをどのように使用しているかを説明しています。 「真剣に実験し、高度なAIをプロセスに組み込む企業もあり、単にエッジで実験する企業もあります」彼女は、欧州の課題は、より深い採用への進展が「実際には動かず、ほぼ停滞状態にとどまっているということ」だと述べています。AI産業を悩ませるもう一つの現実は、ヨーロッパの非常に高いエネルギーコストです。大陸の電気価格は米国より2～3倍ほど高く、天然ガスの価格は最大5倍も高価です。状況は、各国に数千の異なるプロバイダーを持つヨーロッパの膨大で断片化されたエネルギーネットワークのためにさらに悪化し、再生エネルギーを効率的に配布することはほとんど不可能です。そして多くの熱い議論が起きている主題がまさに規制です。 Draghiは、EU規制の障壁が成長を制限し、一般データ保護規制（GDPR）とEU AI法の簡素化を提唱していると述べています。企業の報告要件が少ない。より革新的なフレンドリーな規制への移行です。規制が現実に会うこれは、コミュニケーション大企業Ericssonの最高技術責任者であるErik Ekuddenを含む、多くのヨーロッパのビジネスリーダーが心から共有する意見です。Ekuddenは、「EUは消費者保護の分野に強力な野心を持ち始めましたが、これらの規制ツールの一部は役に立ちません」と述べています。 「革新につながる必要があります。規制につながることはできません。私たちは何かが革新する前に規制する傾向を減らす必要があります。」規制の普遍性と厳しさは、実際のビジネスに影響を与えます。 AWS の調査によると、現在の IT 予算の 42% がコンプライアンスのみに支出されていることがわかりました。EkuddenとEricssonの同僚にとって、問題は過度の規制だけでなく、ヨーロッパ全体の統合の欠如です。あまりにも多くの地域通信事業者の存在は、まさに世界の舞台での競争力を妨げることです。Ericssonのビジネスエリアネットワーク担当副社長、Per Narvingerは、「米国には基本的に3つの主要事業者がいます。」中国には3つあります。ヨーロッパでは数え切れないほど多いです。」彼は、モバイルネットワークと同様に、AIも規模の産業であると指摘しています。アルゴリズムを訓練するには膨大な量のデータが必要であり、ヨーロッパのように断片化された市場では、「すべての小規模事業者が他の大陸の大規模事業者と同じことを行うのは複雑で費用がかかります」。KPMG...

ほんの数年前まで、Dellはビジネス歴史書に登場する名前のように見えました。 2022年に株価はほぼ3分の1の価値を失い、PC以来世界でかつて象徴的なPCメーカーの位置を見るのが難しかった。それから特別なことが起こりました。 2年間、Dellは最初から静かに250億ドル規模のAIインフラ事業を構築し、1,135億ドルの会社の記録的な総売上を記録し、現在来年だけにウォールストリートのAIサーバーの売上が500億ドルに向かって進むように導いています。最近、FortuneはニューヨークにあるDellのCFOを訪問し、同社がどのように同じ規模の企業を行っていないのか、つまりリアルタイムの再作成を行ったのかを詳しく調べました。デビッド・ケネディ（David Kennedy）はデルで27年間勤務したベテランで、臨時職を経て2025年11月にCFOに確定した。混乱した34番街を見下ろす会議室で、ケネディはテキサス州ラウンドロックに本社を置く巨大企業（フォーチュンジ選定500代企業44位）が掲示した最近の記録的な成果について説明しました。ケネディは「今終わった12ヶ月を考えると、第4四半期にAI最適化サーバーの注文で340億ドルを記録し、年間を通じて最大640億ドルを記録し、バックログが430億ドルで今年を締め切りました」と述べた。第4四半期のAIサーバーの売上高は90億ドルで、342％急増しました。 「非常に興味深いのは、私たちの次の第5四半期の機会パイプラインがこれまで以上に高かったことです。」2027年度、デルはAI最適化サーバーの売上500億ドルを目標に、前年比103％の成長を記録しました。 Kennedyは、需要は、ネオクラウド、主権AIの展開、およびデルのエンタープライズベース全体にわたるグローバルな関心に起因すると述べた。彼は「遅れることに対する恐れがますます強くなっている」と話した。Bank of Americaアナリストは、最近の予想よりも強い需要を理由にDellのAIサーバーの予測を上方修正し、今四半期の推定値を約150億ドルに増やし、年間予測値を約600億ドルに高めました。 Morningstarはまた、持続的なAI需要が長期的な上昇の余裕の中心になると述べ、公正価値の見積もりを高めました。晴れた景色の上に雲があるなら、それは供給です。 Kennedyは直接言った。エコシステムには、AIインフラストラクチャの需要を完全に満たすための十分なコンポーネントがありません。 「私はまだより多くの供給を望んでいる」と彼は言った。しかし、ケネディは、デルが数十年にわたってサプライヤーと関係を築いているため、可能な製品を確保する上で競合他社よりも優位にあると主張しています。一部の競合他社とは異なり、Dellは2027年度の全ガイダンスを提供しました。これは、会社がそれを支援するための供給約束を持っているという兆候だとKennedyは言いました。一部の投資家を不安にしたAIサーバーの収益性の問題について、ケネディはパニックにならなかった。 Dellは、AIインフラストラクチャ事業で1桁半ばの営業利益率を目指しており、これは継続的に維持されてきた数値です。彼は「５００億ドルの１桁は膨大な額」と話した。Dell戦略の中心には、Kennedyがデータを中心に構築されたエンドツーエンドのインフラスタックである「AI工場」と呼ぶことがあります。これには、大規模なストレージ企業であるNvidiaで開発されたGPUベースのサーバーとネットワークシステムが含まれます。Kennedyは、「すべてはデータに関するものです」と述べました。 「どのように管理、保存、使用、配布しますか？」彼は、99.9％以上の稼働時間でシステムを構築、展開、およびサービスするDellの能力が、Dellを差別化し、顧客関係を強化するのに役立ったと述べました。現在、同社は第4四半期に750を超える追加を含む顧客と共に配布された4,000を超えるエンタープライズAI工場を所有しています。財務機能の内部: Agentic AIDellは、幅広いAI採用を準備するために、過去2年間にシステムを近代化し標準化するのに時間を費やしました。 Kennedy氏は、この基盤により、会社がエージェントAIを内部的に拡張できるようになったと述べました。OpExの規律は、人員削減とともに行われました。 10-K書類によると、Dellの総従業員数は2026年度に約10％、つまり約11,000人減少したが、これは3年連続で同様の減少傾向を見せている。同社は最近の会計年度に退職金として5億6900万ドルを費やしました。デルは、10-Kで、従業員の再編成、外部雇用の制限、ビジネスの近代化への取り組みに関連するその他のコスト調整措置によって、2026年度の人員削減が行われたと述べた。 「このような困難な決定にもかかわらず、私たちは従業員に権限を与え、人材を引き付け、開発、維持するために集中的な努力を続けています」と同社は述べています。エージェントAIに関して、Kennedyは財務機能に焦点を当てています。 「調整と会計仕訳を作成するためにエージェントを配置し始めました」と彼は言いました。 「私たちはサプライチェーンとサービス組織にデジタルツインをリリースしました。私たちは独自の内部セールスチャットCRMモデルを持っており、営業担当者に毎週何時間も割り当てています。」人材への影響についての彼の見解は、AIがより高い価値の仕事に努力を再分配するということです。彼は監査役や規制機関との関係を指摘し、「責任レベルは依然として存在する」と述べた。 「彼らがすることは、より迅速な決定を下すのに役立つだけです。」彼はまた、データ品質と効果的なプロンプトの重要性を強調した。...