今週5,000人以上のテックワーカーが解雇。これは始まりに過ぎない。 | E2286

今週のスタートアップ業界を揺るがす大規模レイオフの波は、単なる人員整理ではなく、AI時代への不可逆的な構造転換の始まりである。Cloudflareが20%、Coinbaseが14%もの人員を削減する一方、Block（旧Square）は従業員の40%にあたる4,000人を解雇した直後に業績予想を上方修正し、全従業員の100%がAIツールを日常的に使用していると発表した。この矛盾するような現象の背後には、「人材と資本の大量投入で勝つ」という旧来のシリコンバレーの成功方程式が完全に崩壊し、「AIインフラとその活用速度」が新たな競争軸となった現実がある。本エピソードでは、規制産業向けオンプレミスAIアプライアンス「Go1」を手掛けるGo AbacusのDavid Moscatelli、そしてBittensorのサブネット54上で人間性とユニークネスを証明するシステムを構築するYanezのJose Calderaという2人の起業家を迎え、技術の最前線と雇用の未来について深く掘り下げた。

ホストのJason Calacanisは、このレイオフの波を「囚人のジレンマ」と表現し、AI導入で生産性を高めた企業が利益を拡大し、優秀な人材を引き寄せる好循環が生まれる一方、それに追随できない企業は競争から脱落するという厳しい現実を指摘する。彼は従業員に対して「復讐のスタートアップ」を起こすことを推奨し、解雇された経験を逆手に取って、かつての雇用主が見逃していた機会を独自の事業として立ち上げるべきだと力説する。Stripe Atlasの法人設立データが示す急増は、まさにこの「独立系創業者」のカンブリア爆発を裏付けており、大企業に依存しないキャリア構築が新たな標準になりつつある。本稿では、これらの議論を、Go Abacusの革新的なビジネスモデル、Yanezの分散型アイデンティティ検証、そしてAI時代の雇用とキャリア戦略という3つの軸で詳細に解説する。

04:00Go Abacus：規制産業向けオンプレミスAIの衝撃

David Moscatelliが創業したGo Abacusは、銀行、信用組合、病院など、データをクラウド上のAIプロバイダーに送信することを許されない規制産業向けに、オンプレミスで動作するAIアプライアンス「Go1」を提供する。この製品は、25万ドル（約3,750万円）の初期費用（CAPEX）で最大2,000人の同時ユーザーをサポートし、利用量に応じた従量課金がないため、ユーザーはコストを気にせずAIを活用できる。さらに、毎年最新のチップセットを搭載した新しい筐体に無償で交換されるため、技術の陳腐化リスクも排除されている。発売からわずか25〜30日で1,600台の受注を獲得したが、これはハードウェアスタートアップとしては異例の成功であり、規制産業におけるオンプレミスAIへの潜在的需要の大きさを示している。

Go1の最大の特徴は、単なるハードウェアの箱ではなく、独自開発のオペレーティングシステム「Go1OS」と、金融サービス向けに特化した小型言語モデル（SLM）群を搭載している点にある。Moscatelliは、同社が2018年からNLP（自然言語処理）の分野で蓄積してきた3,000万件の金融サービス向けクエリデータを基に、3億から70億パラメータの小型モデルをタスク特化型で開発した。これらのモデルは、銀行業務における「決定的（deterministic）」なタスクを高速かつ低コストで処理するために設計されており、OpenAIやClaudeのような汎用大規模言語モデル（LLM）とは一線を画す。彼はこのアプローチを「 fractional reserve training（部分準備金トレーニング）」と呼び、各クライアントのオンプレミス環境で夜間にバッチトレーニングを行い、その結果得られたモデルの重み（weights）のみを収集することで、トレーニングコストを全クライアントで分散する仕組みを構築している。

価格設定とビジネスモデルも巧妙だ。Go1の初期費用25万ドルに加え、月額のサービス料が発生するが、毎年のハードウェアリフレッシュはこの初期費用に含まれている。さらに、クライアントがトレーニングで得た重みの共有に同意すれば、月額料金が20%割引されるか、Go1の購入価格が50%割引されるインセンティブが用意されている。これにより、Go Abacusは自社のモデル性能を継続的に向上させることができる。Jasonはこのビジネスモデルを高く評価し、2,000ユーザーあたり25万ドルという価格は、1ユーザーあたり数百ドルと、プロ向けAIサービスの年間サブスクリプションと比較しても十分に競争力があると指摘する。また、100%のボーナス減価償却が認められている現在の税制環境下では、企業にとってGo1の購入は税務上のメリットも大きく、導入のハードルをさらに下げている。

Alexは、1,600台の受注がもたらすキャッシュフローの課題に注目する。25万ドル×1,600台で4億ドル（約600億円）もの受注残を抱える一方、ハードウェアの製造と納品にはリードタイムが必要だ。Moscatelliは、エンタープライズ顧客の購買プロセスには通常3〜4ヶ月の調整期間があり、その間に部品調達と製造を進められるため、サプライチェーンリスクは軽減されると説明する。Jasonはここで、TeslaのロードスターやModel Sの「シグネチャーシリーズ」でElon Muskが採用した戦略を引き合いに出し、全額前払いの顧客を優先的に納入する「VIPリスト」の導入を提案する。これは、顧客から運転資金を調達する巧妙な手法であり、Moscatelliも既に一部の顧客が全額前払いを選択していることを認めた。

35:11YanezとBittensor Subnet 54：分散型人間性証明の最前線

Jose Calderaが創業したYanezは、Bittensorネットワーク上のサブネット54として、人間が実在し、かつユニークであることを証明するための分散型アイデンティティ検証システムを構築している。このシステムは、生体認証（バイオメトリクス）をデバイス上で暗号処理し、プライバシーを保護した「バイオキー」を生成して分散型台帳に保存する。ユーザーが再度認証を求められた際、このバイオキーと照合することで、同一人物が複数のアカウントを作成していないか（ユニークネス）を検証できる。Calderaは、この技術がCaptchaの進化形であり、AIによるディープフェイク攻撃が急増する中で、オンライン上のアイデンティティ検証の新たな標準となる可能性を秘めていると説明する。

Yanezの最大の革新性は、Bittensorのインセンティブ構造を活用して、自社の検出モデルを常に攻撃し続ける「敵対的マイナー（adversarial miners）」のネットワークを構築している点にある。サブネット54のマイナーは、Yanezのシステムを突破するための合成アイデンティティデータを生成し、その攻撃の成功率に応じて報酬を得る。つまり、Yanezは世界中の科学者やハッカーを「許可なく」自社のセキュリティテストに参加させ、そのフィードバックをモデル改善に活用しているのだ。Calderaは「私たちは詐欺師たちを、防御策を構築する前に招待している」と述べ、このアプローチが従来のセキュリティ企業よりも遥かに迅速に進化する脅威に対応できる理由を説明する。

Jasonは、この技術がソーシャルメディアの「AIスラッジ（低品質なAI生成コンテンツ）」問題に対する決定的な解決策になると熱弁する。彼は自身のX（旧Twitter）アカウントで、1.2 millionのフォロワーのうち購読者はわずか2,000人であり、その多くが月1ドルの購読料を支払って荒らし行為を行っていると明かす。しかし、この購読者システムは「人間であることのハードル」として機能しており、AIボットが2,000ものアカウントを運用することはコスト的に非現実的だ。彼は「人間の投稿のみを表示する」フィルターがInstagramやTikTok、LinkedInに実装される未来を夢想し、それがプラットフォームの質を根本的に変えると確信する。

Alexは、エージェント（AIエージェント）の時代におけるYanezの技術の応用可能性に注目する。ユーザーが自分の代わりにAIエージェントに権限を委譲する世界では、そのエージェントが本当に本人の許可を得て行動していることを証明する「委任の連鎖（chain of custody）」が不可欠になる。Yanezのシステムは、人間がエージェントに対して特定のトランザクションを許可したという事実を、否認不可（non-repudiation）の形で記録できる。これにより、例えばAIエージェントが購入した3,000ドルのコンピューターについて、購入者が「それは私のエージェントが勝手にやったことだ」と否認することを防げる。Jasonは、この「エージェントの権限委任」のユースケースこそが、Yanezの技術が真価を発揮する領域だと評価する。

49:15テックレイオフの真実：AIが変える雇用の構造

今週発表された一連のレイオフは、単なるコスト削減ではなく、企業がAI時代に向けて自らを再構築する「構造調整」である。Cloudflareは20%（約500人）、Coinbaseは14%（約700人）、Crypto.comは12%を削減した。特に注目すべきはBlockの事例だ。同社は2月に従業員の40%にあたる4,000人を解雇した直後、2026年度の調整後EPS（1株当たり利益）ガイダンスを従来の3.85ドルから上方修正し、2025年度比で62%増の見通しを示した。さらに、Q1 2026のEPSは0.85ドルと、アナリスト予想の0.68ドルを26%上回り、前年同期の0.56ドルから大幅に改善した。Blockは声明で「4月初旬時点で全従業員がAIツールを使用しており、エンジニア1人当たりのプロダクションコード変更数は2.5倍以上に増加した」と発表している。

Jasonはこの現象を「囚人のジレンマ」として分析する。AI導入で生産性を高めた企業は利益率が向上し、株価が上昇し、価値の高いRSU（制限付き株式ユニット）で優秀な人材を引き寄せることができる。一方、AI導入に消極的な企業は競争力を失い、優秀な人材を流出させ、投資家の信頼を失う。この力学は、経営者に「忠誠心」や「平均的な従業員への配慮」よりも「利益の最大化」を優先させる。Jasonは「これが資本主義の現実だ。あなたがその利益を得なければ、競合他社が得る」と断言する。彼は、この流れはもはや不可逆的であり、AIファーストの企業だけが生き残る時代が来たと警告する。

Alexは、このレイオフの波がスタートアップに与える影響について質問する。シードやシリーズAのスタートアップはそもそも従業員数が少なく、大規模な人員削減はできない。では、理想的なスタートアップの人員構成とは何か。Jasonの答えは明確だ。「AIファーストでなければ、ここで働く場所はない」。彼は自身の会社でも、チームメンバーに「あらゆるタスクで最初にAIに相談すること」と「繰り返し行うタスクはAIに任せること」を義務付ける方針を年内に導入すると宣言する。具体的には、ポッドキャストのクリップ作成において、過去のデータをAIに分析させ、スコアリングシステムを構築し、自動的にレポートを生成させるといった「エージェントのマネジメント」が求められる。Jasonは、このようなAI活用ができない従業員は、たとえ忙しくても「言い訳に過ぎない」と断じる。

55:23AIファーストの定義と実践：従業員と起業家の生存戦略

Jasonは「AIファースト」を具体的に定義する。それは単にAIツールを使うことではなく、「あらゆるタスクにおいて、まずAIに『このタスクをより良く行う方法は？』と問いかけること」であり、さらに「繰り返し行うタスクについては、AIにそのタスクを実行させる、あるいは少なくとも試行させること」を意味する。彼は自身のチーム内で、従業員が「やり方がわからない」と言った瞬間に「AIに聞け」と指導する日常を明かす。さらに発展的な使い方として、過去のYouTubeクリップをAIに評価させ、スコアリングシステムを構築し、そのシステムをRSSフィードに適用して毎日レポートを生成させる。そして毎週日曜日には、より良いタイトルやサムネイルを作成するための「スキル（MDファイル）」をAIに自己更新させる。これは、人間がエージェントを管理し、エージェントが人間の能力を拡張するという、新しい働き方のプロトタイプだ。

解雇された従業員へのアドバイスとして、Jasonは「復讐のスタートアップ（revenge startup）」を推奨する。具体的な戦略は以下の通りだ。まず、同じく解雇された2〜3人、あるいは5〜6人の同僚を集める。次に、かつての雇用主（Blockなど）を徹底的に分析し、「彼らが逃していた機会」「彼らが着手できなかったプロジェクト」「彼らが犯した愚かな過ち」を洗い出す。そして、3つの異なるプロダクトアイデアを優先順位付けし、最初のアイデアでトラクション（成長の兆し）が見えなければ即座に次のアイデアに移行する。この「素早い試行錯誤」を繰り返し、6人程度のチームの給与をカバーできる事業が軌道に乗るまで諦めない。Jasonはこれを「西部開拓時代」に例え、「40エーカーと1頭のラバ」を得るために、自らの権利を主張せよと鼓舞する。

この「独立系創業者」の増加を裏付けるデータとして、AlexはStripe Atlasの法人設立数の急増を紹介する。Stripe Atlasは、法人設立、銀行口座開設、株式発行などをワンストップで提供するサービスで、その利用者数の推移は起業活動のバロメーターとして機能する。2025年第1四半期から前年同期比で10%増加し始め、その後四半期ごとに成長率が加速、2026年第1四半期には明確な「ステップ関数（段階的な急増）」が観測された。Jasonは、このデータは「大企業に依存しないキャリア」への移行が現実のものとなりつつある証拠だと主張する。彼は、ジャーナリズム業界で起きているように、トップクラスの人材がSubstackやポッドキャストで独立する流れが、あらゆる業界に広がると予測する。

01:02:14Anthropicの巨額調達とAI業界の評価

Anthropicが、9000億ドル（約135兆円）のプレマネー評価額で500億ドル（約7.5兆円）の資金調達ラウンドを実施していると報じられた。Financial Timesの報道によれば、Anthropicの年間経常収益（ARR）は450億ドル（約6.75兆円）に達しようとしており、毎月10〜20億ドルずつ収益が増加している可能性がある。Jasonは、この評価額を「高い」と評価しつつも、Anthropicが将来的に「マグニフィセント・セブン（Apple、Microsoft、Google、Amazon、Nvidia、Meta、Tesla）」の一角を占めることは「成り行き（fait accompli）」だと認める。しかし、彼は現時点での投資には慎重だ。「IPO後に株価は下落するのが常だ。後でより安く買える」と述べ、個人投資家に対しては、IPO後の株価下落を待つ戦略を推奨する。

さらにJasonは、多くの投資家が気づいていない「間接的なエクスポージャー」の存在を指摘する。AmazonはAnthropicの株式を20%保有しており、MicrosoftはOpenAIに多額の投資を行っている。つまり、多くの投資家は既にAmazonやMicrosoftの株式をインデックスファンドやETFを通じて保有しており、間接的にAnthropicやOpenAIの成長の恩恵を受けているのだ。同様に、NvidiaはこれらのAI企業の最大の顧客であり、Nvidia株を保有することもAIブームへのエクスポージャーとなる。Jasonは「OpenAIの初期投資家でなければチャンスを逃した」という一般的な見解を否定し、既存の大型テック株を通じてAI市場に参加できると主張する。

01:04:22WHOOPの遠隔診療参入と消費者主導型医療の未来

フィットネストラッキングデバイスで知られるWHOOPが、アプリ内にオンデマンドの医師診療機能を追加した。ユーザーは追加料金を支払うことで、ビデオチャットを通じて医師と直接相談できるようになる。Jasonは、この動きを「消費者主導型医療（consumer-led healthcare）」の大きな流れの一部として位置付ける。Aura、Function、Superpowerといった企業とともに、WHOOPは従来の医療システムの外側で、個人が自らの健康データを活用して医療サービスを受ける新たなエコシステムを構築している。彼は「私はWHOOPのデータを最初に見てくれる医者を望んでいる。8 Sleepの睡眠データを見てくれる医者を望んでいる。血液検査の結果から始めてくれる医者を望んでいる」と語り、既存の医療システムが個人のウェアラブルデータを活用できていない現状を批判する。

この議論は、連邦制と州の権限に関するJasonの持論へと発展する。彼は、医療、教育、AI規制といった分野における連邦政府の過度な権限集中を批判し、50の州がそれぞれ独自の実験を行う「競争的連邦制」を提唱する。具体的には、連邦政府は各州にブロックグラント（包括補助金）を交付し、各州が独自の医療制度を設計できるようにすべきだと主張する。例えば、アイダホ州が住民を誘致するために、全住民に無料の血液検査とWHOOPデバイスを提供するような「医療パッケージ」を打ち出すことも可能になる。Jasonは「ワシントンD.C.の神々（God kings）」がロビイストに買収され、腐敗したシステムで決定を下すよりも、州レベルでの多様な実験の方が望ましいと断言する。

Alexは、AI規制に関して、ホワイトハウスがAIモデルの事前公開（pre-release）を義務付ける権限を検討しているという最近の動きに言及する。Jasonはこれに強く反対し、「どのAIモデルを使えるかを行政権がコントロールすることは、私にとって究極の恐怖だ」と述べる。彼は、David Sacks（ホワイトハウスのAI・暗号資産責任者）との見解の相違を認めつつ、AI規制も州ごとに決定されるべきだと主張する。自動運転車の認可、タクシーのライセンス、雇用問題など、州ごとに異なるルールを設けることで、多様性と実験が促進され、結果的に最適な解決策が見つかると彼は確信している。

結びに

今週のエピソードは、単なるニュース解説を超えて、AIがもたらす構造変革の本質を浮き彫りにした。Go Abacusの成功は、クラウドAI全盛の時代にあっても、データ主権とコスト予測可能性を重視する規制産業には巨大なニーズが存在することを示した。Yanezの分散型アイデンティティ検証は、AIエージェント時代における「人間性の証明」という根本的な課題に対する、暗号経済的インセンティブを活用した独創的なアプローチである。そして、Blockの業績急回復と大規模レイオフの同時進行は、「AIファースト」への移行が単なるスローガンではなく、企業の死活を分ける現実の競争ルールになったことを如実に物語っている。

Jason Calacanisが繰り返し強調したのは、この変化を「脅威」と見るか「機会」と見るかで、個人のキャリアと人生の軌道が決まるという点だ。彼の「復讐のスタートアップ」論は、解雇を悲劇ではなく、独立への足がかりと捉える逆転の発想に満ちている。Stripe Atlasのデータが示す起業ラッシュは、多くの人々が既にこの機会を掴み始めている証拠だろう。AIが仕事を奪うのではなく、AIを使いこなす人材が仕事を奪う。このエピソードがリスナーに残すのは、その厳しくも希望に満ちたメッセージである。そして、連邦制と州の権限に関する議論は、テクノロジーの進化が政治システムに突きつける新たな課題を示唆しており、今後のAI政策を考える上で重要な視点を提供している。

要点

• Cloudflare（20%）、Coinbase（14%）、Block（40%）の大規模レイオフは、AI導入による生産性向上が人員削減を加速させる「構造調整」の始まりであり、Blockは解雇直後に業績予想を上方修正し、全従業員のAIツール利用率100%を達成した。
• Go Abacusの「Go1」は、25万ドルの初期費用で最大2,000ユーザーをサポートするオンプレミスAIアプライアンスであり、発売30日で1,600台の受注を獲得。毎年のハードウェアリフレッシュと「 fractional reserve training」によるモデル共有モデルが、規制産業のニーズを捉えた。
• YanezのBittensor Subnet 54は、マイナー（攻撃者）に報酬を与えて自社の生体認証システムを常に攻撃させることで、ディープフェイクに対抗する検出モデルを進化させる。この「敵対的インセンティブ」設計が、従来のセキュリティ企業を凌駕する適応力を生む。
• AIエージェント時代には、エージェントが本人の許可を得て行動していることを証明する「委任の連鎖」が不可欠となる。Yanezの技術は、この否認不可の証明を分散型台帳上で実現する。
• Jason Calacanisは「AIファースト」を「あらゆるタスクで最初にAIに相談し、繰り返しタスクはAIに任せること」と定義。年内に自身のチームにこの方針を義務付けると宣言し、AIを使いこなせない従業員は「言い訳」に過ぎないと断じた。
• 解雇された従業員への最善の戦略は「復讐のスタートアップ」である。かつての雇用主が見逃した機会を分析し、少人数のチームで素早くプロトタイプを試行し、トラクションが見えた事業に集中することで、独立したキャリアを構築できる。
• Stripe Atlasの法人設立データは2026年第1四半期に急増しており、大企業に依存しない「独立系創業者」のカンブリア爆発が現実のものとなりつつある。
• Anthropicの9000億ドル評価額での500億ドル調達は、AI業界の成長を象徴するが、JasonはIPO後の株価下落を待つ戦略を推奨。また、AmazonやMicrosoftの株式を通じた間接的なエクスポージャーが既に存在することを指摘した。
• WHOOPのオンデマンド診療参入は、ウェアラブルデータを基盤とする「消費者主導型医療」の流れを加速させる。Jasonは、医療、教育、AI規制の分野で連邦政府の権限を縮小し、50州による競争的実験を推進すべきだと主張した。