a16z 盤点 2026 大趋势--Part 2：アメリカ製造業と企業AI
第二部分では、より壮大なストーリーが見えてきました：アメリカはAIを使って産業基盤を再構築しています。
ソフトウェア駆動の新工場
a16zが言及した「factory is the product」は非常に洞察に富んでいます。過去は製品の最適化に焦点を当てていましたが、今後は工場全体の生産プロセスを最適化する必要があります。AIはコア反応炉の設計、鉱物抽出の最適化、自律機械群の調整などを行うことができ、これらは従来の産業プレイヤーには不可能なことです。
特に彼らが言及した「物理世界の可観測性」——十億個のセンサーとカメラを使って現実世界を「コードレベル」で読み取れる状態に変えること——が非常に印象的です。これはSFの世界のようです！
Prompt boxは死んだ
もう一つ印象的だった点は、2026年には主流ユーザーがpromptを入力する必要がなくなるということです。
AIはあなたが何をしているかを積極的に観察し、次の操作を提案します。あなたのIDEはリファクタリングをしたいと思う前にヒントを出し、CRMは通話終了後に自動的にフォローアップメールを作成します。
チャットボックスは「訓練のラウンド」に過ぎず、真のAIは目に見えない足場のようなもので、すべてのワークフローに埋め込まれています。
多エージェントシス

a16z 盤点 2026 大趋势--Part 1：AI 基礎设施の 2026
第一部分を読んだ後で、私の最大の感想は：AI のボトルネックは「モデル能力」から「システムアーキテクチャ」へと転換している。
非構造化データこそが真の金鉱
a16z が指摘した最初のポイントはまさに私の心に響いた。企業の知識の80%はPDF、スクリーンショット、動画などの乱雑なデータに隠れており、現在の RAG システムはこれらのデータでよく「翻車」している。私自身も AI ツールを使うときに深く実感している——大量のドキュメントを与えると、彼らは非常に真剣に胡散臭いことを言い出す😂
この中にあるチャンスは：混乱したデータを信頼できる構造に変えることができる者が、企業 AI の命脈を握る。
Agent-speed のワークロードは既存のインフラを破綻させる
もう一つ非常に興味深いポイントは：AI エージェントがタスクを実行する際、数ミリ秒以内に5000のサブタスクをトリガーする可能性があることだ。現在のデータベースやAPIのレートリミッターはこれをDDoS攻撃とみなす😅
これを見て、以前見たエージェントプロジェクトを思い出した——それらはしばしば並列処理の問題でクラッシュする。2026年には「エージェントネイティブ」なインフラを構築できる者が勝者となる。
「スクリーンタイム」から「成果の提供」へ
最後

時間は常に流れ続け、市街は依然として平和だ。
あなたたちがずっと非難している詐欺寄付犯は今も13万のフォロワーがいる。だからあなたたちは無駄に非難しているだけなのか？

一早看到 @Btc1x99 の投稿，我本当に笑い死にしそうになった😄

瓜を見に行くのはやめよう。どれだけ多くの瓜を食べても、そのお金は私たちのポケットに入らない。最近流行のAIプログラミングから事前に学び始めよう
Vibe Coding 学習サイト：

流量の謎について
1. 自分が投稿したのは全然バズらない
2. 他人が投稿したのは必ずバズる
3. 自分ではバズらないと思っているのにバズる
4. バズっている理由がわからない

取引端末にAIが搭載されているとき:ウォーデンで私が見る未来
私は一晩、ウォーデンの新しいAIトレーディングターミナルを試してみましたが、正直少し驚きました。
以前は契約用に3つの画面を開いていました:市場閲覧用、CT用、TradingView用です。 現在、Wardenはこれらすべてを一つの端末に詰め込んでいます。Hyperliquidのパーペチュアル、米国株トークン(TSLA/NVDAのもの)、Messari Signalsのリアルタイムアラート、チャート注文帳など、すべてが一つのターミナルにまとめられています。
一番かっこいいことは何ですか?
クロスチェーンやガストークンなしでBaseウォレットから直接USDCを入金し、チャージ後に注文を開くことができました。 以前は資金準備のために30分も投げなければならなかったのですが、今は30秒でできます。
AI Signalsは本当に役立ちます
Messariのシグナルは取引インターフェースの右側に直接表示され、コインの技術的側面、資本の流れ、オンチェーンデータの変化について教えてくれます。 昨日ETHを見ていたとき、Signalsで「大きなアドレスが送金されています」と表示され、チャートで見たときには実際に下落寸前で、直接大きな節約になりました。
これは以前は機関投資家だけが利用できた定量的なツールのように感じられますが、今では個人