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投資家は現在、エネルギーコストの膨大な急上昇がビットコインと暗号通貨市場を沈没させるかどうかを調べるために、10年間の市場データを調査しています。 関連読書 多くの人々は即時の石油価格に焦点を当てていますが、過去のビットコインの実際の被害は、ガソリンスタンドで発生したものよりも内部産業の爆発によって引き起こされたことが多くありました。 2014年の衝突はMt。 Gox交換の失敗で発生しました。 2022年には、Terra-Lunaの崩壊で数十億人が命を落としました。単に高価な燃料というよりは、これらの事件が以前の弱気場を深化させるのに最大の役割を果たしました。 デジタル資産に対する地政学の重要性 報告書によると、西部テキサス重質油（WTI）原油は月曜日に104ドルを超えています。これはほぼ4年ぶりに最も高い価格だ。 ドナルド・トランプ米大統領は、最近、米国がイランの石油産業に対する無期限の統制を維持したいと考えている。そのような声明とグローバルな緊張は、一般的に原油価格を上昇させます。 エネルギーがこのように高価になると、経済全体に障害物として作用することが多いです。そうしないと、デジタル資産を購入できる一般の人々のポケットからお金がなくなります。 データによると、ビットコインの採掘者も作業にかなりの量の電力が必要であるため、苦しみを感じることがわかりました。 24時間チャートで$66,364で取引されるBTCUSD: TradingView 過去12年間で、原油価格がこの特定の$ 104レベルに達したのはわずか3回でした。これらの事件は非常にまれであるため、一部のアナリストは、一方が他方の原因であるとは確かに言うのが難しいと考えています。 最初のケースは、ISISがイラク北部に移動した2014年6月に発生しました。ビットコインは当時約600ドルで取引されていましたが、今後10週間、その価値の21％を失いました。 長い間低迷していました。特定の原油価格が急上昇する前の開始点に価格が上がるには、実際には2年以上かかりました。 ソース: OilPrice.com ボラティリティ市場でパターンを検索 最新のケースは2022年5月に発生しました。これは、ロシアの石油輸入を段階的に中止するという欧州連合執行委員会の提案によるものです。ビットコインはただ下落したものではありません。わずか7日で25％下落しました。 その特定の崩壊は19ヶ月間持続した弱世場を始めました。原油価格が長年にわたり100ドル下落したにもかかわらず、暗号通貨の世界への被害はすでに発生しています。 報告書によると、現在、3桁の原油価格への復帰により、多くのトレーダーが不安になっている。彼らは歴史が繰り返されるのか、それとも市場が圧力に耐えるのに十分強くなったのかを見ています。 関連読書 広範な経済的後退に対する恐怖 すべての急増が永久的な災害につながるわけではありません。 2022年3月、ロシアとウクライナの戦争が始まり、石油が急上昇した後、ビットコインは15％下落しました。しかし、その損失は一ヶ月も経過して消去されました。 Trade Brainsの主な画像、TradingViewのチャート

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何十年もの間、ソフトウェア開発者のイメージは、輝く統合開発環境（IDE）と端末に身を曲げ、複雑なビジネスロジックを数千行の構文に変換する孤独な設計者の一人でした。成功はしばしば生きている命令辞書と正確なセミコロンデバッガとして機能する開発者の能力によって測定されました。しかし、私たちは新しい時代を迎えています。エージェントツールとAIサポート「バイブコーディング」の導入は、開発者のワークフローを根本的に変えています。私たちは、開発者の主な価値はもはや手動でコードを生成するのではなく、自律エージェントの高レベルのオーケストレーションである「スーパーバイザークラス」の増加を目撃しています。 監督者クラスの怪我 開発者の役割はより高いレベルに移行しています。以前は、ビジネス要件を理解し、高レベルと低レベルのデザインドラフトを作成し、すべてのコード行を入力することが含まれていました。今日の最後の2つのステップは主にエージェントによって処理されます。開発者はシステムに目標と要件を表示し、エージェントがタスクを完了できるようにします。 この新しい現実では、ターミナルは自律ループを監督する中央ハブとして機能するため、既存のUIビルダーよりも強力なツールとなっています。開発者はもはや文章を書きません。彼らは見直し、改善し、指示します。コアバリュー提案は、フレーズの暗記から高レベルの判断適用に転換された。 フレーズの死とエージェントスキルの誕生 このように再構成されたワークフローでは、50〜60の特定の端末コマンドを記憶することはもはやボトルネックになりません。これらのコマンドが実行する作業の基本的な知識は依然として必要ですが、詳細な構文を覚える必要性はますます消えています。その代わり、業界では、エージェントに自分の知識のギャップを解消する方法を教えるモジュール式の自然言語指針であるエージェント技術を採用しています。 エージェント技術は、初期のAIコーディングで最も質の高い苦情の1つである「忘却」の問題を解決します。標準プロンプトは一時的なものであり、LLM（ラージ言語モデル）は限られたコンテキストウィンドウのために困難です。会話が長すぎると、モデルの利点が消えます。エージェント技術は、本の章と同様に、モジュラーインデックスフレームワークとして機能し、エージェントがタスクに必要な特定の知識のみをインポートできるようにします。これにより、開発者はプロジェクトリポジトリ内に継続的な「2番目の脳」を構築し、エージェントがベストプラクティスまたはプロジェクト固有のアーキテクチャルールを一度学習した場合でも、それを維持できます。 ガードレールを使用したVibeコーディング バイブコーディングへの移行には懐疑的な視点があります。構造化されていないバイブコーディングは、いわゆる「スロップ」と呼ばれる低品質のAI出力につながる可能性があります。新しいコラボレーションアーキテクチャでは、組み込みガードレールを介してソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）を再構成する必要があります。企業はリンター、セキュリティスキャナー、決定論的なワークフローをエージェントループに直接組み込んでいます。 構造化された基盤の必要性は、SaaSプラットフォームが無関係であるという通念が企業の現実と矛盾する理由です。開発者がアーキテクチャ全体を最初からコード化すると、意図せず膨大な隠された税金が発生します。つまり、メンテナンス、保護、および操作が必要な生コードの広い表面積です。出力を修正し、根拠のないプロンプトに対して高いトークンコストを支払うためにエリートエンジニアリング時間を費やす結果的な管理オーバーヘッドは、最終的に初期生成速度を上回ります。 Agentic SaaSプラットフォームは、エージェントが請求サポートからプロモーションクエリまで、生産に必要な精度に基づいてタスクを実行できるようにするための重要なメタデータとセキュリティインフラストラクチャを提供します。エージェント技術は依然として価値があります。セキュリティとスケーラビリティベースがすでに構築されているプラ​​ットフォーム内に展開されると、エージェントテクノロジは開発者がプラットフォーム上に高い価値の機能をすばやく構築できる膨大なアクセラレータになります。 サブエージェントチームの管理 現代の開発者の日常生活は、プロのサブエージェントで構成されるフラットチームを管理するためにますます多くの時間を費やしています。単一のモノリシックAIエージェントではない開発者は、フロントエンドコード、セキュリティレビュー、またはテストに特化したエージェント間の順次または並列ワークフローを調整します。 私たちは、組織がすでに拡大する方法にこれらの変化があることを確認しています。米国最大の住宅建築会社の1つであるLennarは、毎月110万のエージェントワークフローを展開し、より多くの顧客の参加を維持し、コンバージョン率を高め、販売サイクルを短縮するのに役立ちます。同様に、紙のタブレットメーカーであるreMarkableは、わずか3週間で最初のAIエージェントをリリースしました。人間サポートチームと一致するNPSスコアで10,500以上の顧客の問い合わせを解決しました。 そのような会社にとって、スーパーバイザークラスの開発者は単にコードを書くのではありません。彼らは、これらのエージェントが人材の円滑な拡張として機能できるようにする技術とオーケストレーション層を構築しています。 生産性から品質まで：新しい指標 エージェントが10秒以内に1,000行のコードを生成できる場合、コード行と生の速度はもはや開発者の生産性にとって意味のある指標ではありません。実際にコードが多いほど、バグが発生する可能性が高くなります。 私たちは、AIエージェントが実行する個々のタスクであるAgentic Work Unitに焦点を当てる必要があります。 Salesforce では、独自のエージェントの実装を通じてこれらの変更を強調しています。私たちのサポートエージェントは現在、96％のケースを自律的に処理しており、エージェントに販売管理を処理させることで50,000時間以上の売り手時間を節約しました。 開発者にとって、Agentic Work Unitは、エージェントを活用して、最小限の摩擦で複雑な問題を解決する方法を測定することを意味します。成功はソフトウェア品質で測定する必要があります。バグ数を減らしましたか？アーキテクチャはより弾力的ですか？単にリポジトリを埋めるのではなく、実際にユーザーの問題を解決する機能を提供していますか？ 指標としてのトークン消費から逸脱し、作業品質に移行することで、私たちは開発者が人間が最善を尽くすこと、つまり判断を下し、ユーザーのニーズに共感し、長期にわたって構築されたシステムを設計することに集中できるようにします。 人間の意図の継続的な必要性 私たちは、開発者が最初にノードパッケージマネージャ（NPM）またはMavenでモジュールを共有し始めたときを思い起こさせる移行の初期段階にあります。まもなく、開発者が技術ブログからSEO、複雑なアルゴリズムロジックまで、あらゆるもののモジュラーエージェントガイダンスを共有するグローバルな「エージェント技術交換」を見ることになります。 将来は、人間の専門知識を再利用可能なエージェント技術に分解する能力を持つ開発者のものです。監督者の役割を引き受けても、開発者が交換されるわけではありません。彼らはついに退屈な構文から逸脱し、AIが複製できないもの、つまりソフトウェアの未来を構築するために必要な高いレベルの判断に集中できるようになりました。 Fortune.comのコメントに記載されている意見は、単にその著者の意見にすぎず、必ずしもFortuneの意見や信念を反映しているわけではありません。

この億万長者はラスベガスで大勝利を収めると予想されている。 イリノイ州知事のJB・プリツカー氏は今週、連邦税申告書でギャンブルで140万ドルの棚ぼた収入があったと報告した。 2028年の大統領候補としてよく名前が挙がる民主党員は木曜日、シカゴで記者団に対し、大統領夫人のMKプリツカー氏や友人たちとシンシティで休暇を過ごしていた際に、ブラックジャックで魅力的な手を引いたと語った。 「私はとても幸運でした」と彼は言いました。 「正直に言って、カジノに行くなら、時代の先を行く必要があります。」 2026年に3期目を目指しているプリツカー氏は、昨年カマラ・ハリス氏の副大統領候補としても名前が挙がっていた。彼はイリノイ州知事公邸を超えた野心についての質問をはぐらかした。しかし、彼は個人の財産を他の民主党議員や、中絶へのアクセスを保護するキャンペーンなどの関連活動に資金提供するために利用してきた。 この秋、シカゴ地域におけるドナルド・トランプ大統領の移民弾圧と同地域に州兵を配備しようとする大統領の試みを批判し、彼のプロフィールはさらに注目を集めた。 プリツカー家は、主に配当とキャピタルゲインから、2024年に1066万ドルの収入を報告した。彼らは587万ドルの課税所得に対して160万ドルの税金を支払った。 プリツカーは熱心なカードプレイヤーであり、慈善団体シカゴ ポーカー チャレンジを通じてホロコースト博物館と教育センターのために数百万ドルを集めています。 1回の旅行での勝敗を考慮すると、ラスベガスの棚ぼたは「純粋」だった、と同氏は語った。彼は勝利ハンドが何であったかを明らかにすることを拒否した。 「カジノでカードゲームをプレイしたことのある人は、多くの場合、長時間プレイしすぎて、得たものをすべて失ってしまいます」とプリツカー氏は言う。 「そうなる前に出発することができて幸運でした。」___ AP通信の記者ソフィア・タリーン氏がシカゴから寄稿した。

OpenAI は AI の増大するリスクに対処するための新しい従業員を探しており、このテクノロジー企業はその役割を果たすために 50 万ドル以上を費やす用意がある。 OpenAIは、ユーザーの精神的健康やサイバーセキュリティなど、テクノロジー関連の危害を軽減するために「準備責任者」を雇用しているとCEOのサム・アルトマン氏が土曜日のX投稿に書いた。求人情報によると、このポジションの収入は年間55万5000ドルと資本金となる。 「これはストレスの多い仕事になるだろうし、すぐにディープエンドに飛び込むことになるだろう」とアルトマン氏は語った。 OpenAIが安全管理責任者の雇用を推進する背景には、AIが自社の業務や評判にもたらすリスクについて企業間で懸念が高まっていることが挙げられる。金融データ分析会社アルファセンスが証券取引委員会（SEC）に毎年提出する報告書を11月に分析したところ、評価額10億ドル以上の企業418社が、今年の最初の11カ月間にAIのリスク要因に関連した風評被害に言及したことが判明した。これらの風評リスクには、偏った情報を表示したり、セキュリティを脅かしたりする AI データセットが含まれます。分析によると、AI関連の風評被害報告件数は2024年と比べて46％増加した。 アルトマン氏はソーシャルメディアへの投稿で、「モデルは急速に進歩しており、多くの素晴らしいことができるようになったが、同時にいくつかの現実的な課題も生じ始めている」と述べた。 さらに、「サイバーセキュリティの防御者が攻撃者に危害を加えられないようにしながら最先端の機能を使用できるようにする方法、理想的にはすべてのシステムをより安全にする方法、生物学的能力を明らかにして自己改善できる実行中のシステムの安全性に対する自信を得る方法を世界が学ぶのを支援したい場合は、私たちへの支援を検討してください。」と付け加えた。 OpenAI の元準備責任者、Alexander...

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