ElevenLabsはたった5か月で評価額を20億ドルに倍増させた。 ロンドンを拠点とするボイスAIスタートアップは、従業員が20億ドルで株式を現金化できる二次市場売却を検討中。これは2月の10億ドルから倍増した。このテンダーは9月までに終了する可能性がある。 私が注目した点： → 2022年に設立され、現在はCisco、Meta、Salesforce、The New Yorker、The Washington Postを顧客に抱える → 2025年末には3,000万ドル以上のARRを達成予定——最も急成長している民間AI企業の一つ → 約2年で0.1B→1B→2Bへと推移。20倍の成長だ。 このような二次売却は、AI業界では今や標準になりつつある。従業員はIPOを待たずに流動性を得られ、企業は過酷な採用市場で人材を維持できる。投資家はIPOプレミアムなしに、実証済みの収益にアクセスできる。 しかし、真のシグナルとは？ボイスAIはもはや新奇性ではない。インフラだ。 Meta、Salesforce、主要出版社がすべてあなたの技術を製品に組み込むとき、あなたはスタートアップではなく、プラットフォーム層になっている。 20億ドルという数字は、プライベート市場の需要についても示している。パブリック市場は不安定かもしれないが、最高のAI企業は依然としてプレミアム評価を得て、買い手を見つけており、それが現実だ。 私の見解：ElevenLabsが最後のケースではない。今後、ARRが数千万ドルを超えるAIスタートアップから、次々と二次売却やテンダーが登場するだろう。IPOの窓口は狭く、2026年の出口戦略はセカンダリーだ。 リンクは最初のコメントに👇 — Robbie Jeo

3万5000ドルのアニメーションウェブサイト。1回のAIセッションで作成。費用は12ドル。 ウェブスタジオは不要。GSAPの手動コーディングは不要。Lenisのセットアップは不要。フレームの手動抽出も不要。 使用した正確なスタック： → Claude Codeがコードのすべての行を記述 → Higgsfieldがビデオアセットをレンダリング → 1回のエージェントセッションで全体を統合 出力結果：スムーズなスクロールアニメーション、ビデオフレーム抽出、プロダクション対応のUI——通常、エージェンシーが6000～3万5000ドルで構築するようなサイト。 これは単に「AIが時間を節約する」以上のものだ。 これは、クリエイティブな作業の価格下限がリアルタイムで崩壊している。 ウェブスタジオは、より安価な開発者と競合しているのではない。12ドルのAPIコールと競合している。 この変化が業界に影響を与えるかどうかが問題ではない。すでに影響を与えている。 問題は：あなたはこれらのツールを使って構築しているのか、それとも何が起こるか待っているのか？ 出典：@zeuuss\01 が完全な構築プロセスを公開——学ぶ価値あり。 — Robbie Jeo https://t.co/F0TFGOyItc

ElevenLabsはたった5か月で評価額を220億ドルに倍増させた。 ロンドンを拠点とする音声AIスタートアップは、従業員が2月の110億ドルから約220億ドルで株式を現金化できる二次株式売却を検討中であり、このテイダーは9月までに終了する可能性がある。 私が注目した点： → 2022年に設立され、現在はCisco、Meta、Salesforce、The New Yorker、The Washington Postを顧客に抱える → 2025年末時点でARRが3億3千万ドル以上——最も急成長している民間AI企業の一つ → 約2年で11億ドル→110億ドル→220億ドルと、20倍の成長を遂げた このような二次売却はAI業界では一般的になりつつある。従業員はIPOを待たずに流動性を得られ、企業は過酷な採用市場で人材を維持できる。投資家はIPOプレミアムなしに、実績のある収益にアクセスできる。 しかし、本当のシグナルは？音声AIはもはや新奇性ではない。インフラだ。 MetaやSalesforce、主要な出版社がすべてあなたの技術を製品に組み込むとき、あなたはスタートアップではなく、プラットフォーム層になっている。 220億ドルという数字は、プライベート市場の需要についても示している。パブリック市場は不安定かもしれないが、最高のAI企業は依然としてプレミアム評価額を維持し、買い手を見出している。 私の見解：ElevenLabsが最後のケースではない。ARRが1億ドル以上のAIスタートアップから、次々と二次売却やテイダーが登場するだろう。IPOの窓口は狭い。2026年の出口戦略はセカンダリーだ。 リンクは最初のコメントに👇 — Robbie Jeo

Unreal EngineがついにMCPサーバーをリリースしました。これにより、Claudeに話しかけるだけで、完全なビデオゲームを構築できるようになりました。 エンジンとの格闘は不要です。ノードグラフを暗記する必要もありません。ただ欲しいものを説明するだけで、システムが自動で作成します。 私はこの変化をゆっくりと見てきました——AIがコードを書き、UIを設計し、アセットを生成するようになってきたのです。 しかし、これは異なります。これはAIが世界そのものを構築しているのです。 インディーゲーム開発の最後の壁は、常にエンジンの複雑さでした。Unrealは有名に難しいことで知られています。多くの人が何らかの成果を出す前に諦めてしまいます。 その壁は、もう存在しません。 何年もノートにゲームのアイデアを残したまま、「Unrealが分からないから」と言い訳して始められなかったあなたへ——その言い訳は、もはや通用しません。 ツールは整いました。問題は、あなたが準備できているかどうかです。 —— Robbie Jeo h/t @per_simmons_ https://t.co/ozltrPiXez

AIチップは壁に突き当たっている。その解決策は40億年前から存在している。 NVIDIAの次世代GPUは、熱設計電力が1,000Wを超える領域へと進出している。これは誤記ではない——1枚のチップが、高級ゲーミングPC全体よりも多くの電力を消費するようになったのだ。 従来の冷却方法は限界に達している。データセンターは、文字通り汗をかいている。 そこに登場するのが、合成ダイヤモンドだ。 中国は世界の合成ダイヤモンドの95％を生産している。西側がシリコンに注力する一方で、中国の研究機関は、銅の5倍の熱伝導性を持つダイヤモンドウエハ技術を静かに構築してきた。 その結果？より冷却されたチップ、より高密度なデータセンター、そしてAIハードウェアスタックを支配する勢力の完全な再編。 ダイヤモンドはもはやジュエリーではない。インフラなのだ。 — Robbie Jeo

WeChatは、静かに10億人にAIを提供した。 キーノートも、バズるデモも、「ChatGPTの杀手」という見出しもなかった。 検索バーにある小さなアイコンだけ。それをタップすると、13億人が毎日使っているアプリに組み込まれたテンセントのAIアシスタント、Xiaoweiと会話できるようになる。 これがAIが実際に勝つ方法だ。 誰もダウンロードしないスタンドアロンアプリをリリースすることでも、新しいインターフェースをユーザーに強要することでもない。既に人々が手放せないツールの見えないインフラとして溶け込むことだ。 西側はAI製品を構築する。中国はAIの配管を構築する。 そして、配管は常に勝つ。 — Robbie Jeo

Anthropicでは、エンジニアの90％が、1つの核心的な原則を使って自己改善型エージェントを構築しています： ループを閉じる。 単に「AIにタスクを渡す」だけではいけません。自分で自分の作業を検証できる仕組みを与える必要があります。 彼らが使用するパターンは以下の通りです： 1. エージェントが出力を生成する 2. エージェントが自身の結果に対して検証ステップを実行する 3. 失敗した場合、新しいコンテキストで再試行する 4. 成功するまでループを繰り返す — またはエスカレーションする これが、現代のAIエージェントが過去のものより賢く感じられる理由です。 より優れたモデルだからではありません。より優れたアーキテクチャだからです。 モデルは変わっていません。変わったのはループです。 今日エージェントを構築しているなら、まずプロンプトを考えるのをやめて、まずフィードバックループを考えましょう。 厳密なフィードバックループを持つ平凡なモデルは、ループのない優れたモデルを、常に上回ります。 — Robbie Jeo

Anthropicのエンジニアたちは、3つのAIエージェントのループを使って、アプリをゼロから構築するデモを実施しました。 1つは計画し、1つは構築し、1つは評価します。 アプリが実際に動作するまで、このループは繰り返されます。 多くの人々は、どのモデルが最も賢いかに注目しています。 しかし、真の利点は、エージェントどうしをどのように調整するかにあります。 勝者となるのは、最も優れたAIを持つ者ではなく、その周囲に最適なシステムを設計した者たちです。 Claude Codeチームによる40分間の完全なチュートリアル： https://t.co/c8itOIzDbP — Robbie Jeo

21歳の若者が、同時に300のAIエージェントを動作させた。 しかし、ほとんどの人が見落としているポイントがある： 彼は単にスケールアップしただけではない。真実を組み込んだのだ。 300のKimi K2.6エージェントが作業者として並列で動作し、 1つのClaude Opus 4.8エージェントがすべての出力を検証する。 検証者は作業者たちを欺くことはできない。 作業者たちは共謀できない。彼らは互いに通信しない。 これは単なるスピードのテクニックではない。 これはマシン規模での説明責任だ。 AIを使って構築するほとんどの人は、出力量だけを考える。 賢い人は、出力の整合性を考える。 300の回答を素早く生成するシステムは、そのうち30個が間違っていて、どれが間違っているか判別できないなら、無意味だ。 彼のアーキテクチャはこの問題を解決する。 2026年にAIシステムを構築しているなら、自問してみよう： あなたの検証者はどこにいるのか？ — Robbie Jeo https://t.co/wsy3DL8hW6

@OpenAI、ChatGPTにスケジュール済みタスク機能をリリース——能動的なAIへの一歩 OpenAIは、ChatGPTに「スケジュール済みタスク」という新機能をリリースしました。ユーザーは、ChatGPTに繰り返しのタスクを自動で処理させたり、リマインダーを送信させたり、代わりに情報をモニタリングさせることができます。 主な特徴： • 特定の時間または設定された時間帯（例：朝、午後、夕方）にタスクを実行できます • ChatGPTはウェブや接続されたアプリをモニタリングし、関連する更新がある場合のみ通知します • サイドバーに新しく「スケジュール済み」ページが追加され、アクティブなタスクを表示・編集・一時停止・再開・削除できます • タスクは最大1時間に1回まで実行され、一定期間の非アクティブ状態後に自動で一時停止されます この機能は現在、Plus、Pro、Business、Enterpriseユーザー向けに段階的にリリースされています。 なぜ重要か： これは、ChatGPTを真に能動的で能動的なエージェントにするための最も明確な動きの一つです。ユーザーが毎回手動でチェックしたりプロンプトを入力する必要なく、AIがバックグラウンドで日常的なモニタリングや繰り返し作業を処理できるようになります。これにより、人々が日々のワークフローでAIを利用する方法が変わる可能性があります。