1、ベンチャー投資
暗号銀行Silvergateがスタッフの40％をレイオフ
FTXによる伝染病が再び襲い、今回の犠牲者は暗号に特化した銀行Silvergate Capitalで、投資家が80億ドル以上の預金を引き揚げたと報告された。Silvergateは、従業員の40％（約200人）を削減すると発表し、その株価が急落している。
OpenAI、公開買付けが成立すれば290億ドルの評価額の可能性も視野に
WSJの報道によると、ChatGPTの生みの親であるOpenAIは、スタートアップの価値を290億ドルとする公開買付けで既存株を売却する方向で交渉中だという。Thrive CapitalとFounders Fundが、3億ドルの株式売却を含むこの取引への投資を検討していると伝えられている。
Legit Groupが930万ドルを調達
質の高い食事を提供することを目指す、マルチブランドのクラウドキッチン運営会社Legit Groupは、East Venturesが主導するシリーズAラウンドで930万ドルを調達した。
Glowbar が1,000万ドルを調達
消費者向けに30分のスキンケアトリートメントを提供する美容企業のGlowbar は、Peterson Partnersが主導するシリーズAラウンドで1,000万ドルを調達した。
Web3ウィークリー : 2023年、FTXはさらなる陰謀に直面する
FTXと一般的な暗号は、新年を迎えてもヒットが続いている。FTXの創設者であるSam Bankman-Fried氏は、連邦裁判所で8つの刑事訴追に対して無罪を主張し、破産した暗号金融機関がバハマ規制当局とその資産価値をめぐって口論している。
SpaceXが7億5,000万ドルを調達
昨年はElon Musk氏のロケットと衛星の会社にとって複雑な年だったが、それでもSpaceXは1,370億ドルの評価額を追い求めた。報道によると、440億ドルのTwitter買収でMusk氏を支援したAndreessen Horowitzが、新たな資金調達ラウンドをリードする可能性が高いとのこと。
2、ITニュース
SnowflakeがMystを買収、時系列予測機能の構築を目指す
データクラウド企業のSnowflakeは、カリフォルニア州に拠点を置く時系列予測企業のMystを買収する最終契約を締結した。この買収の財務的な詳細は明らかにされていない。
Snowflakeは昨年来、データクラウドの拡充に積極的に取り組んできた。モンタナ州を拠点とする同社は、プラットフォームに機械学習の拡張性を組み込むことに注力しており、今回の買収でその方向性に一歩踏み出したことになる。
AIトップカンファレンスが論文投稿でChatGPTを禁止
月曜日に行われた機械学習国際会議の論文募集では、確かに「ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）から生成したテキストを含む論文は、生成したテキストが論文の実験解析の一部として提示されない限り禁止」と記されていた。
これは、あらゆる規模の企業、組織、機関が今後取り組まなければならないことの好例と言えるだろう。
DALL-Eデビューから2年、発明者はそのインパクトに「驚き」を覚える
DALL-E 2、Stable Diffusion、Midjourneyの前には、”Zero-Shot Text-to-Image Generation “という研究論文があっただけだ。
その論文と制御されたWebサイトのデモで、2021年1月5日、つまり2年前の今日、OpenAIは 自然言語で表現可能な幅広い概念のテキストキャプションから画像を生成する ニューラルネットワーク、DALL-Eを発表したのである。また、今日、OpenAIは偶然にも、「290億ドルの価値をつける株式公開買い付け」の交渉中であると報じられている。
AI戦争に負ける
人工知能（AI）を武器に、AIや機械学習（ML）の専門知識を持たない人員不足の企業を攻撃することは、現在進行中のAIサイバー戦争において、悪質な行為者を優位に立たせることになる。
最も効率的な企業よりも速いスピードで技術革新を行い、新しいマルウェアを作成し、攻撃技術をテストするために人材を採用し、AIを使用してリアルタイムで攻撃戦略を変更することができる脅威アクターは、ほとんどの企業に対して大きな優位性を持っている。
Nvidia OmniverseがアップデートでジェネレーティブAIとUnityを追加
Nvidiaは、開発者がジェネレーティブAIとUnityのゲームエンジンを利用できるようにする、Omniverseシミュレーションツールの新しいアップデートをリリースした。
最新リリースでは、パフォーマンスとユーザビリティの強化、新しいデプロイメントオプション、新しいOmniverseコネクタを提供し、エコシステムを拡張している。同社は、ラスベガスで開催される技術見本市「CES 2023」に先駆けて開催された仮想イベントで発表を行った。
Salesforce が”多すぎる人員 “を雇用した後、10％の人員削減を実施へ
Salesforce Inc (CRM.N)は、経済が減速する中、急速な採用の大流行で労働力が肥大化したため、10％の人員削減といくつかのオフィスの閉鎖を計画していると発表した。また同社は、人員削減により約14億ドルから21億ドルの費用が発生し、第4四半期には約8億ドルから10億ドルしか計上されないと発表した。
Meta Platforms Inc (META.O) から Amazon.com Inc (AMZN.O) までの企業は、インフレ抑制のための世界の中央銀行による積極的な利上げの結果予想される不況に備えて、過去1年間に数千人の雇用を削減している。
2023年は大規模言語モデルの年になるかもしれない
OpenAIのChatGPTの発表で、人工知能（AI）の高度な能力が世間を騒がせている。産業界をどのように変えていくのだろうか。Google検索はどうなるのか？職業全体が自動化されるのか？これらは、その可能性について多くの人が抱いている疑問のほんの一部に過ぎない。しかし、このテクノロジーがもたらす影響については未知数な部分が多いものの、1つだけ確かなことがある。それは、2023年は大規模言語モデル（LLM）の年になるということである。
Gotspace Data Partnersがコネチカットのデジタル・キャンパス開発に向けて300億ドルの訴訟を起こす
ニューイングランドを拠点とするデジタルインフラ企業で、ハイパースケールデータセンターの国内最大級のマスターデベロッパーになることを目指しているGotspace Data Partnersは、サイバー犯罪について、合衆国法典第18編1962～1968年のR.I.C.O.とコンピュータ詐欺・乱用法18編1030（CFAA）に基づき300億ドルの連邦不正行為訴えを起こすことを発表した。
この画期的な訴訟では、Gotspaceは、犯罪企業であるNE Edgeの犠牲者であり、この企業は、有罪判決を受けた重罪犯と評判の高利貸しで構成されており、共同被告であるApple Inc.とT-MobileのOSとクラウドデータサーバーに侵入または「ハッキング」していたとしている。
2022年に目立った創薬における3つのAIトレンド
2022年は、多くの業界でAIのイノベーションとビジネスへの活用事例が乱立したことは間違いない。AIは、マーケティング、顧客満足、従業員維持の枠を超えて広がっている。大きく進出している分野の1つは、医学、バイオテクノロジー、薬学であり、創薬と開発に変革をもたらしつつある。
PubMedの論文によると、薬の発見と開発にかかるコストは平均13億ドルで、市場に出るまでに12年から15年要求されるという。そのため、創薬産業でAIを活用した技術が大きく台頭しているのは当然かもしれない。
量子領域はコンピューティングをどう超えていくのか
この半世紀、量子コンピュータはメディアから多大な注目を集めてきた。なぜか？
現在、解決不可能な問題、つまり、解決できないわけではないが、現在の技術ではまだ解決できない問題を解決することが我々が量子に関心を持つ根本的な理由である。
時間が経つにつれ、量子コンピュータは、やがてクラウドやエッジに置かれるようになると予測される。その用途はほとんどのユーザーにとって目に見えないものだが、その価値は多くの人に恩恵をもたらすだろう。
暗号通貨の所有者が失った資産を回復するために父と息子が協力
貴重なものを永久に失ってしまったという沈痛な思いをしたことがある人なら、所有している暗号通貨資産にアクセスできなくなることがどんなことか理解できるはずだ。資金を回復するためには、Crypto Asset Recoveryと呼ばれる親子チームが助けになるかもしれない。
こうした損失は、所有者がパスワードを見失い、資産が安全な暗号ウォレットに保管されているときに起こる。そこでは、「パスワードを忘れた」とやっても、電子メールの応答で新しいパスワードを生成することはできず、多くの人がこの方法で大金を失っているのである。
専門家による2022年の初級レベルの技術職ワースト10
Layoffs.fyiのデータによると、ヘルステック、教育テック、暗号などの業界全体で、今年だけで15万人以上のテックワーカーが職を失ったという。
大量の雇用削減にもかかわらず、テック業界全体の多くの企業が雇用を続けている。 しかし、技術系就職市場の不透明さを考えると、大学4年生や新卒者、新入社員候補は、今すぐにでも技術系のキャリアを追求したいかどうか考え直した方がいいかもしれない。
Insiderは、技術系のキャリアコーチ、労働者、シリコンバレーのセラピストに話を聞き、Blind、Fishbowl、Redditのフォーラムを調査して、今、技術系の新入社員の仕事が最悪であることをリストアップしている。 「最悪」の定義は主観的なものなので、Insiderは、総報酬、ストレスレベル、潜在的なキャリア開発、最終的な達成感など、いくつかの要素にわたってポジションを評価した。