＝＝＝＝＝ショートバージョン＝＝＝＝＝日産自動車の2026年3月期第2四半期（中間期）の厳しい決算状況と、それに続く抜本的な経営再建戦略に関するものです。具体的には、公式な決算短信が、売上高の減少と2,219億円の最終純損失という巨額の赤字転落を報告しています。大胆な再建策の提言として、「Re:Nissan」計画に基づき、コスト削減目標の進捗や横浜本社ビルを売却するセール・アンド・リースバックの実施が説明され、厳しい環境下での目標達成へのコミットメントが示されています。

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XiaomiのEV事業が2025年第3四半期に、「人・車・家」エコシステムとSUVモデル（YU7）の貢献により、競合他社を上回る25.5%という驚異的な粗利益率を達成した。この高収益性は、既存のスマホ販売網を活用した限界費用ゼロに近い顧客獲得コストと、世界有数のスマホメーカーとしての部品調達における規模の優位性という構造的要因に支えられている。しかし、アナリストは、この高いマージンは一時的なものであり、2026年以降はTeslaやBYDによる価格競争の再燃によって利益率が圧縮されると予測している。また、2027年の欧州進出計画においては、最大48%のEU追加関税を回避するための現地生産や物流コストが中長期的な構造的コスト増要因として指摘されています。長期的な収益安定化のため、同社は現在最大の弱点とされる自動運転（AD）技術のギャップを埋めるためのR&D資源集中投下や提携を検討する必要がある。最終的に、Xiaomiがハードウェア依存から脱却し、SaaS的な評価軸を獲得するためには、FSD課金などソフトウェアによる継続課金収益の比率を高めることが不可欠である。

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＝＝＝＝＝ショートバージョン＝＝＝＝＝

Mobileye DXP（Driving Experience Platform）は、自動車メーカーがブランド固有の運転体験を維持しつつ、スマートな技術を統合するという長年の課題に対応するために開発されました。従来の技術統合モデルは、カスタマイズの欠如やゼロからの開発が必要という重大な欠点がありました。DXPはこの問題を解決するため、技術スタックを客観的な部分とカスタマイズ可能な部分に分離することで、両方の長所を提供します。これにより、メーカーは環境認識などの標準化された要素を利用しながら、独自のブランドスタイルや運転ポリシーを完全にプログラムする自由を得ます。このプラットフォームは、パフォーマンスや市場投入までの時間を最適化しつつ、自動運転技術を特定の道路状況や運転文化に合わせて調整することを可能にします。結果として、この革新的なアプローチが、世界的な自動運転技術（AV）の消費者への普及を加速させる鍵となります。

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＝＝＝＝＝ショートバージョン＝＝＝＝＝　現在のAI開発が直面する「スケーリング則の力技の維持」と「アーキテクチャの抜本的な変革」という二つの主要な思想的対立軸を分析している。OpenAIに代表されるスケーリング派は、推論時計算量（System 2 Scaling）によって性能維持を図るものの、これは指数関数的な電力消費と劇的な推論コストの増大を招き、持続可能性の危機に直面しています。一方、Yann LeCun氏らが提唱する世界モデル（JEPA）は、抽象的な表現予測により高いエネルギー効率を持つとされていますが、AIチップのメモリー帯域幅や先端パッケージング技術の物理的限界が共通の課題として存在します。AIの巨大化は、データセンターの電力供給と冷却限界というインフラの物理的な天井に達しており、全知全能のAIを一般提供する経済合理性（Unit Economics）を崩壊させています。電力制約が厳しい車載環境を例に、「物理法則を理解する世界モデル」へのパラダイムシフトこそが、自動運転技術を含むエッジAIのブレイクスルーの鍵になると結論付ける。

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