吉田拓史

持続可能性

2050年の炭素排出ゼロは過去と同水準のコストで達成可能

プリンストン大学の研究者が主導した研究は、米国は既存の技術を用いて、過去のエネルギー費用と同程度のコストで、2050年までにカーボンニュートラル（炭素排出量が純ゼロの状態）に達することができると主張している。

金融

MITが挑戦するディープテックのためのVCモデル

MITによって設立されたThe Engineは、長期でのブレークスルーを目指す企業に対して、アーリーステージ投資をしている。これらの企業は、従来のベンチャーキャピタルのライフサイクルと合致せず、十分なサービスを受けられなかった。このため、多くの画期的なアイデアが研究室に留まっていた。

ポッドキャスト

IPOの未来 Axion Podcast #49

最近の上場トレンドの変化について話しました。伝統的なIPO、直接上場、SPACと選択肢が増えていることの背景を說明します。特にSPACが流行っているが、伝統的なIPOの方が断然得です。

強化学習

サンプル効率が非常に高いロボット制御モデルFERM

カリフォルニア大学バークレー校のピーター・アビール教授たちは、最先端の技術を活用して、「非常に」サンプル効率の高いロボット操作モデルのトレーニングを実現するフレームワーク「Framework for Efficient Robotic Manipulation (FERM)」を開発した。

金融

SPACの冷静な見方

SPACは未上場企業にとって株式公開のための安価な方法であるが、SPACの投資家がそのコストを負担しているだけであり、これは持続不可能な状況である。プロセスの中で33%の現金が消え、合併後の株価が平均で3分の1以上下落する。

金融

SPACの基本構造

これは、Ramey Layneらの「Special Purpose Acquisition Companies: An Introduction」(2018)の抄訳。全訳ではない。SPAC調査のメモとして作成したが公開することにした。

暗号通貨

進撃のデジタル人民元 Axion Podcast #48

次世代暗号通貨を巡る競争は、13億人からなるイノベーションの実証基盤を持つ中国が優位に立っているように見える。先進国がFacebookのDiemを認可する可能性は薄い。Facebookに活路があるならば、WhatsAppやFacebookの利用率が高く、自国通貨が安定してないアフリカ諸国との連携なのではないか。

ソーシャルメディア

米FTC、SNSの個人情報活用実態の提出を要求

米連邦取引委員会（FTC）は14日、ソーシャルメディアおよびビデオストリーミング企業9社に対して命令を出しており、彼らが個人情報をどのように収集、使用、提示しているか、広告やユーザーエンゲージメントの慣行、そしてその慣行が子供や十代の若者にどのような影響を与えているかについてのデータを提供することを要求した、と声明を出した。

半導体

Esperanto、1,100個近いRISC-Vコアを搭載したMLチップを発表

8日開催されたRISC-Vサミットにおいて、Esperanto TechnologiesのCEOであるArt Swiftは、オープンソースのRISC-Vアーキテクチャをベースとした約1,100個の低消費電力コアを搭載した、機械学習向けの新しいRISC-Vベースのチップを発表した。

東南アジア

なぜSea Limitedは強いのか? Axion Podcast #47

ゲスト：松裏剛志. Co-founder / CEO of WISE EGG PTE. LTD. 東南アジアで金融メディアと専門家のマッチングプラットフォーム「Money Duck」を立ち上げている.

ポッドキャスト

元ウォール街トレーダーのJoeさん @TakayamaJoe にマーケットについて聞いてみた Axion Podcast #46

今回は米系証券会社でトレーダーをしていたJoeさん @TakayamaJoe をゲストに迎え、マーケットの状況についてききました。Joeさんの経歴は、米系証券会社でヘッジファンドトレーダーとしてキャリアをスタート 。株・債券・為替・不動産を対象に投資運用。米投資銀行にて企業買収（M＆A）業務も経験。南カリフォルニア大学（USC）ビジネス学部卒業。

AI倫理

GoogleのAI倫理研究者解雇は「不都合な真実」を隠蔽したいがためか？

GoogleがAI倫理学者Timnit Gebruを解雇したとされる係争で、Gebruらが執筆した大規模言語モデルのリスクを指摘する論文がその発端となったと彼女は主張している。論文はモデルが適用されているGoogleの検索やクラウド製品、また、Transformer、BERT等のAI研究チームの主要な業績に疑問を投げかけるものであり、Googleがビジネス上の利益を倫理に対して優先したかという疑問に回答しないといけない。