链研社

CircleはAI時代の中央銀行を目指す
すべての人がAIアプリケーションの機会を追い求める中、Circleはすでに静かにAI決済インフラのポジションを確立している。
3月10日、Circleの株価は110ドルを突破し、年初の安値から倍増した。資本市場が示す論理は非常にシンプル：単に「ステーブルコイン」のビジネスをしているだけでなく、「AI時代の決済ネットワーク」も展開している、これが現在の優位性の理由だ。
🔸財務報告は収益爆発を示し、収益性を証明
Circleの最新四半期財務報告（2025年Q4）は驚異的な成長エネルギーを示している：
- 売上高：7.7億ドル、前年比77%増
- EBITDA：1.67億ドル、前年比412%増
- 利益率：54%——これは成熟したインターネット企業の収益性に匹敵する
- USDC流通量：753億ドル、年増72%
- オンチェーン取引量：11.9兆ドル、前年比247%増
さらに重要なのは、Circleのステーブルコイン取引量における市場シェアが39%からほぼ50%に上昇していることだ。これは、2回のステーブルコイン取引のうち1回はUSDCで行われていることを意味する。
これらの数字の背後には、ビジネスモデルの自己強化がある：流通量が増える→準備金の収益が増加→利益が増加→インフラ投資が増える→より多くの

MetaはAIに大金をつぎ込み、損失を出しているが、グラフィックカードの計算能力を投じることで少なくとも成果は見えてきた。買収チームは人材獲得に163億ドルを費やし、これはMetaの年間純利益の約3分の1に相当するが、今のところ特に目立った成果は見られず、AI能力においても競合他社に大きく遅れている。
2025年6月、Metaは143億ドルを投じてScale AIの49％株式を取得し、2026年の最新の評価額約120億ドルのScale AIに対して、Metaの出資時よりも約60％下落している。
Openclawのようなエージェントの自己進化（セルフコレクション）の能力が進むにつれ、大規模モデルの人工的な注釈への依存度は低下している。Metaが当時買ったのはAIデータマイニングの権利だったが、実際にはそれが金鉱として掘り出されていたことが判明した。
2025年末には、20億ドルを超える金額でManus AIを買収し、MetaのAIエージェント分野での方向性判断は、Openclawが登場する前は目覚ましかったが、今では必ずしもそうではなくなった。Openclawの登場により、他の企業も能力を急速に追い上げ、より低コストで同じ効果を得られるようになった。
20億ドルという価格は、まだ完全にビジネスモデルが閉じていないチームにとっては非常に高いプレミアムだ。AIの進化が非常に速い中で、チー

米連邦準備制度のスタグフレーション警告、ビットコインは独自の動きを見せられるか？
米連邦準備制度はスタグフレーションの警告を開始し、すべてのリスク資産は冷ややかな兆しを感じるべきだ。
しかし、ビットコインは邪魔をしないようだ。
本日のシグナル（3月9日）：
- 恐怖・貪欲指数：8（極度の恐怖）
- ロング・ショート比率：2.14（買い手過多）
3月4日、米連邦準備制度は最新の褐皮書を発表——米国経済の健康診断レポートと呼ばれるこの資料は、不安を招くような景色を描いている：
- 7つの地区で緩やかな経済成長
- 5つの地区は停滞または縮小
- 12の地区で物価上昇
- 関税、保険、エネルギーコストが主要な推進要因
これは典型的なスタグフレーションの早期症状：成長鈍化だが、インフレは頑固。
さらに悪いことに、褐皮書の調査締め切りは2月23日であり、その後の2つの大きな出来事は全く考慮されていない：
1. 中東紛争の激化——原油価格が急騰し、ブレント原油は82ドルを突破
2. 米連邦準備制度議長の交代——トランプが「ハト派」のケビン・ウォッシュを指名
市場は3月の利下げ確率が年初の70%からわずか10%未満に暴落。ゴールドマン・サックスはさらに長期化を示唆し、「Higher for Longer（長期的に高水準）」と叫んでいる。
歴史的に、スタグフレーションはリスク資産の悪夢だ
2018

阿里のモデルは先行しているが、AIの商業化においてははるかに競合に遅れをとっており、スローガンは掲げているものの、実際に成果を出しているものはほとんどなく、それが最も残念な点だ。阿里云の商業化がうまくいかないため、その責任をQwenチームに押し付けているが、大規模モデルの開発を担当するチームに商業化の指標を背負わせるのはあまりにもおかしい。
私たちにできることは、バイトダンスがどうやってやっているかを見ることだ。彼らこそがインターネット業界で最も徹底的にAI化を進めている。
1、バイトダンスの火山エンジンは、トークン呼び出し量で国内トップを維持し、阿里を大きくリードしている。バイトダンスの戦略は、全製品をAI化し、巨大な内部循環を支えることで、トークンの使用量が増えるほどグループの効率化が明らかになり、トークン消費を実際の価値増加に変えることだ。
2、Seedは基礎モデルの研究を担当し、(と呼ばれるモデルを開発している（この部分は具体的なモデル名やコードのため、そのまま記載）。通義実験室と同じ機能を持つが、コア研究は中央集権化されており、応用探索は分散化されている。最終ユーザーと直接対面せず、あたかも実験室のように、全社に最強でコスト効率の良い基盤を提供している。
3、豆包の展開は千問や元宝に比べて遅れており、主に製品の成長に依存している。実際、千問や元宝の広告を見

Anthropic基金合伙人：80%のAI企業は消える、真の競争優位性はたった3つだけ
一、80%のAI企業は消える
AI分野は狂乱の資金調達期から厳しい淘汰の時代へと転換点を迎えている。いわゆる「死ぬ」とは、以下の3つのタイプの企業を指す：
APIラッパー（Wrappers）： OpenAIやAnthropicのインターフェースにUIを重ねただけで、自社の技術や独自のシナリオを持たない。
機能型ツール： 小さな課題を解決するが、GPT-5やClaude 4などの大規模モデルの内蔵機能に取って代わられるのも時間の問題。
非効率な競合者： AIライティングや基礎的なプログラミングアシスタントなどの同じ細分化された分野に100社の競合が存在し、最終的には上位2〜3社だけが生き残る。残りの80%の企業は次の資金調達に失敗したり、買収されることで消滅する。
二、 真に生き残るための3つの防御壁
AI時代の競争力はもはやモデルの性能の優劣ではなく（モデルは商品化が進んでいるため）、以下の3つの側面に集約される：
1. データの防御壁
核心ロジック： すべてのデータが有用なわけではなく、真の防御壁は企業内部の80%の非構造化データ（メール、PDF、会議記録、チャット履歴）にある。
勝ち残る企業はこれらのデータ孤島にアクセスし、AIを用いて洗浄・構造化できる必要がある。AIが企業のプライベートな

今のvibecodingは、昔会社でプログラマーに支配されていた日々を思い出させる。とても辛かった。これもダメ、あれもダメ、要求を出すのに半年待たされるという非常識なこともあった。もし当時のAIが今ほど便利だったら、夜遅くまでイライラして眠れないこともなかっただろう。将来的には、AIを使ってコードを書くことは、WordやExcel、PowerPointを使うのと同じくらい基本的なスキルになるだろう。

誰がこれらのAI大規模モデル企業のコーディングパッケージの粗利率を正確に計算できるだろうか？Anthropicの粗利はおよそ40％
国内の智谱とminimaxはオープンソースモデルであり、計算資源を持つ者は自分で展開も可能である。したがって、コーディングパッケージの販売価格は高く設定できず、粗利率は非常に低いか、場合によっては赤字になる可能性もある。また、API販売のビジネスモデルはSaaSやその他のインターネットアプリケーションとは異なり、各トークンにはコストがかかるため、ほぼゼロに近い限界コストは存在しない。
智谱は計算資源不足にも直面しており、以前は安価なトークンを大量に販売していたため、現在の計算資源パッケージは継続して販売できず、毎日制限付きで提供している。同じビジネスモデルを採用しているAnthropicは制限を設けていないが、資金を大量に投入して制限しているのか、計算資源が本当に不足していて資金投入だけでは解決できないのかは不明である。
上場の問題点は、次の財務報告が公開されるまで、彼らが裸で泳いでいるかどうかがわからないことだ。中国のモデルのコストパフォーマンスは申し分ないが、現時点でのコーディングパッケージの利益率やビジネスモデルの持続性については確かなことは言えず、今はむしろ信仰の象徴のようなものであり、AIのナarrativeにとって非常に重要な投資対象である