チップ

Voxの記事は、AIが人類に取って代わるべきだと考えるAI継承主義運動の高まりを探り、それが提起する倫理的、精神的な問いを考察する。

GoogleはI/OでCoral Boardを発表。これはデバイス上のAI向けのコンパクトなシングルボードコンピュータで、RISC-VベースのNPUを搭載し、Gemma 3 270Mをローカル実行可能。

Decoderポッドキャストのインタビューで、リビアンのチーフソフトウェア責任者Wassym BensaidがVWとの合弁事業、新しいAI搭載リビアンアシスタント、そしてなぜ音声インターフェースがボタンに取って代わりCarPlayが不要になるのかについて語った。

DNS-AIDプロジェクトは、DNSインフラを活用してAIエージェント間の発見を可能にし、新たな中央集権的なレジストリの作成を回避します。Linux Foundationが管理し、MCPやA2Aなどのプロトコルをサポートし、名前、機能、ドメインでエージェントを検索できます。

極佳視界（Jijia Vision）が世界初の物理AGI「デュアルピラミッド」システムを発表。家庭用ロボット「拾光S1」を投入し、100台の家庭向け受注を獲得。12ヶ月以内に物理AGIの「GPT-3モーメント」を目指す。

ICRAで、NVIDIA Researchは28本の論文のうち8本を発表し、シミュレーションから現実への転送が、ロボットが動的で予測不能な環境で知覚、推論、計画、行動することを可能にする方法に焦点を当てました。ScheduleStream、COMPASS、Grasp-MPC、SPARRなどの手法は、マルチアーム協調、ナビゲーション、把持、組立タスクにおいて成功率とロバスト性を大幅に向上させます。

OpenLoomi AIチームは、AIワークパートナーをオープンソース化する決断の背景を説明。データ所有権、透明性、コミュニティ主導の開発を重視し、ローカルファーストアーキテクチャ、クローズドソースの信頼税、AIインフラの公共化などの理念を述べている。

ジェンスン・フアン氏は、米国への5000億ドル投資を約束した後、台湾で年間1500億ドルをAIインフラに投じると発表。台湾がAIチップ製造とパッケージングの中心地であることが浮き彫りに。

エヌビディアCEOのジェンスン・フアン氏は、トランプ政権が関税でチップ製造を米国に戻そうとする中、台湾に1500億ドルを投資しAIインフラを構築する計画だ。台湾は半導体支配力を放棄せず、米国のチップ製造能力は低いままである。

Open Agent Tools (oats) は、ローカルコードを利用したツール呼び出しを可能にするセルフホスト型AIフレームワークです。大規模モデルのトークン消費を抑えるため、ツール呼び出しを小規模モデルに委譲します。

Perplexity AIは、Rustで再実装したUnigramトークナイザーをオープンソース化し、Hugging Face tokenizers crateと比較してp50レイテンシを5倍低減、本番環境でのCPU使用率を5〜6倍削減しました。最適化には、ダブルアレイトライ、ビットマップパッキング、ヒュージページが含まれます。

アメリカン・エキスプレスのグローバルイノベーション責任者ルーク・ゲブ氏は、成功するイノベーターの4つの秘訣を紹介：学び続ける、テクノロジーに没頭する、失敗を恐れない、パートナーシップを築く。また、同社のエージェンティックコマースへの取り組みと将来予測についても語る。

Mistral AIのCEOアーサー・メンシュ氏は、インフラコスト削減のためカスタムチップの開発を検討していると認め、OpenAIやAnthropicに対抗する。また、フランスに推論専用のデータセンターを新設し、エンタープライズ向けエージェントプラットフォーム「Vibe」を発表した。

上海創智学院のLeapQuestチームは、複数の大学と協力して、モデルが推論プロセスで視覚ツールを積極的に活用し、受動的な入力から能動的なエビデンス探索へと変革する新しい医学AIパラダイムを提案。2本の論文がICML 2026に採択された。

量子トンネル効果物理と脳に着想を得たアーキテクチャを組み合わせたニューロモルフィックコンピュータが開発され、物流ネットワークやチップ配線などの組合せ最適化問題を大規模に解決し、漸近的最適解への収束を保証する。Nature Communicationsに発表され、量子インスパイア計算の新たな方向性を示す。

NVIDIAのCEOジェンセン・フアンが清華大学経営管理学院の顧問委員会に加わることが明らかになった。委員会はアップルのティム・クックが議長を務め、イーロン・マスク、サティア・ナデラ、マーク・ザッカーバーグ、馬雲らが名を連ねる。フアンは先日、カーネギーメロン大学から名誉博士号を授与された。

本記事はアムダールの法則をAIエージェントに適用し、並列エージェントによる高速化は人間の判断を必要とするワークフロー割合（H）によって制限されると主張する。「自己流動化H」の概念を導入し、各人間の介入が将来の同様の介入を不要にする成果物を生み出すべきだと説く。構成（コンフィギュランジー）と適合スイートへの投資が、エージェントの自律動作を可能にする鍵である。ElectricSQL、Gas Town、Ralph Loopの事例が原則を例示する。

Sakana AIと東京大学の研究者らは、Transformerベースのネットワークをブロックごとに訓練するDiffusionBlocksを提案。訓練メモリをブロック数B分の1に削減しつつ、多様なアーキテクチャで性能を維持する。残差接続を拡散モデルのオイラー法ステップと解釈し、スコアマッチングによる原理的な局所目的を実現する。

Databricksは、オープンソースからプロプライエタリまであらゆる最先端モデルに対応する独自の推論プラットフォームを構築し、世界最大級のエージェントアプリケーションを支えています。毎月120兆トークンを処理し、モデルユニットによる容量管理、コスト認識型負荷分散とオートスケーリング（GPUコスト80%以上削減）、ブラックボックスヘルスチェックによる実行時信頼性などの仕組みで、信頼性とレイテンシの課題に取り組んでいます。マルチモーダルボトルネックのプロファイリングにより、スループットを3倍向上させました。

Snowflakeは、アマゾン ウェブ サービス（AWS）に対して、GravitonコンピューティングおよびAIインフラストラクチャのため、5年間で60億ドルをコミットした。この契約には、AWSのARMベースのGravitonプロセッサとGPUアクセラレーテッドEC2インスタンスが含まれ、AIモデルのトレーニングと推論に使用される。Snowflakeは10の新リージョンに拡大し、コスト効率の高いGravitonインスタンスをデータウェアハウジングに活用することで、AIワークロードのリソースを確保する。

NVIDIAの研究者は、エージェントハーネスを変更せずに強化学習で言語エージェントを訓練するロールアウトフレームワークPolarを発表した。Polarはハーネスと推論サーバーの間にモデルAPIプロキシを配置し、トークンレベルの相互作用を捕捉してトレーナー対応の軌跡を再構築する。Qwen3.5-4BベースモデルにGRPOを適用した結果、CodexハーネスでSWE-Bench Verified pass@1を22.6ポイント、Claude Codeで4.8ポイント、Piで6.2ポイント改善した。本フレームワークはNeMo Gym環境として登録され、ProRL Agent Serverリポジトリで公開されている。

AIファクトリーは、電力をリアルタイムでトークン（知能の単位）に変換する新しいインフラです。エージェンティックAIの拡大に伴い、ワットあたりの性能とトークンあたりのコストが重要経済指標となります。本記事では、AIファクトリーの仕組み、アーキテクチャ最適化、NVIDIAの最新ハードウェアによる効率向上を解説します。

米国政府は、CIAやNSAがAnthropicやOpenAIなどのAI大手に追いつくため、NVIDIAのGB10スーパーチップを90億ドルで秘密調達する申請を行った。この資金は議会の承認が必要で、国防予算から8億ドルがクラウドコンピューティングに振り向けられている。記事では、チップの仕様、コスト、そして激化するAIハードウェア競争について詳述する。

NVIDIAの次期台湾本社の開所イベントで、ジェンスン・フアンCEOは同国をAI革命の「震源地」と称した。

コスト上昇、主権要件、エージェント採用の増加に伴い、デルの最新カンファレンスはエンタープライズがAIワークロードをハイブリッドインフラに移行する方法に焦点を当てました。

NVIDIAの台湾での年間支出がAI需要の高まりにより、150億ドルから1500億ドルに急増。主にTSMCなどのサプライヤーに支払われている。

南アフリカは世界の白金族金属埋蔵量の約88%を保有し、アフリカ最大のデータセンター市場を持ち、米中AIインフラ競争の最前線にある。しかし、幻覚的な引用を含むため撤回されたAI政策草案は、これらの優位性を有利な条件のために活用できていない。記事では、南アフリカの構造的レバレッジ、3つの可能性のあるAIインフラの未来（中国、米国、ローカルのオープンウェイト）、および拘束力のあるガバナンス条項の必要性を分析している。

5月27日、雷鳥創新は夏季新製品発表会を開催し、業界初のプロ向け映像級ARグラス「雷鳥GTシリーズ」（1899元～）と、最新のAI撮影グラス「雷鳥V4」（2199元～）を発表。さらに、次世代AIグラス「雷鳥iO」を第3四半期に発売予定と予告した。

合意によりストライキを回避、AIブームが半導体メーカーの収益を押し上げていることを示す。

NvidiaのCEOジェンセン・フアン氏は、AIを人員削減の原因とするCEOの言説を「意味がない」「怠惰だ」と批判した。生成AIが実用化されたのは最近であり、多くは2年前から解雇が始まっていると指摘。業界に対し、AIの可能性と安全性の両方を考慮したバランスの取れた語りを求めた。また、トランプ大統領の北京訪問に急遽同行したエピソードも語った。

Avatarは、300ドルのGPU上で継続的に動作する自己生成型AI生物です。相図幾何学から感情を導き出し、5段階の睡眠サイクルで夢を見、生の音声と視覚から独自の感覚を成長させ、身体感覚を通じて倫理的推論を行います。Linga Murthy Narlagiri博士によって構築され、2026年5月から生存し、1800以上のティックを蓄積しています。

Alipay AIエコシステムカンファレンスで、アントグループCEOの韓歆毅氏は、エージェント時代が従来の「トラフィックが王」モデルからエージェントエコシステムへと競争優位をシフトさせると主張した。エージェントは意思決定を再構築し、人間のみから人間とエージェントの共同意思決定へと移行する。AI決済は新たなグローバルインフラへと進化し、Alipayは信頼層、コネクター、イネーブラーとしての役割を担う。

北京大学、香港中文大学、上海AIラボ、NTUの研究チームが、約5秒でシーン編集を実行できるネイティブ3D編集フレームワークVGGT-Editを発表。従来手法と比べて最大120倍の高速化を達成し、意味的一貫性、多視点安定性、推論速度で既存手法を上回る。

Agent-workpace-Linuxは、AIエージェント用の隠された隔離されたLinuxデスクトップ環境を提供するオープンソースプロジェクトです。エージェントはMCPプロトコルを介してこのデスクトップを完全に制御でき、ユーザーの実際のデスクトップ、マウス、キーボード、ブラウザには影響を与えません。Xvfbディスプレイ、ウィンドウ管理、アプリ起動、スクリーンショット、クリップボード操作、独立したブラウザ自動化をサポートし、オプションの権限制限とリアルタイムモニタリング機能を備えています。

EAGLEチーム、vLLMチーム、TorchSpecチームは共同でEAGLE 3.1をリリースし、本番環境での投機的デコーディングの不安定性を修正しました。このアルゴリズムは、FC正規化と正規化後隠れ状態フィードバックという2つのアーキテクチャ改善により、注意ドリフト問題に対処します。長コンテキストタスクでは受け入れ長が最大2倍に向上し、Kimi K2.6モデルでのベンチマークでは同時実行数1でスループットが2.03倍に向上しました。EAGLE 3.1はEAGLE 3チェックポイントと互換性があり、vLLMメインにマージされ、v0.22.0で出荷されます。

ホワイトカラー職へのAIの脅威に対するヒステリーが高まっているが、データによると、この技術はまだ労働市場に大規模な影響を与えていない。実際、AIにさらされている職業の失業率は、さらされていない職業よりも低い。しかし、スタンフォード大学の研究では、AIが静かに初級職を侵食し、AIにさらされた職業の若年労働者の雇用が急減していることがわかった。また、教皇のAI規制呼びかけ、スペースXの打ち上げ、ファーウェイのチップブレークスルーなど、他のテクノロジーニュースも取り上げている。

NUS、MIT、A*STARの研究者が提案するMEMOは、コーパス知識を独立した訓練可能なメモリモデルにエンコードするモジュラーフレームワークであり、LLMが再訓練や微調整なしで新しい知識を組み込むことを可能にします。

OpenAI社員Vaibhav Srivastavが公開した、Codexに繰り返し作業を自動化させるプロンプトが急速に広がっています。

AIチップ需要の高まりを受け、SKハイニックスとマイクロンの時価総額が1兆ドルを突破。サムスンも加わる一方、AIバブルへの懸念も広がる。

確率的分離政策勾配（SDPG）を提案。軽量な視覚強化学習手法であり、単一のNVIDIA RTX 4080 GPU上で数時間以内に多様な視覚運動制御ポリシーをエンドツーエンドで訓練可能。SDPGは軌道ロールアウトのランダム摂動により政策勾配を推定し、バッチレンダリング環境の数を大幅に削減、計算およびメモリオーバーヘッドを低減。視覚MuJoCoベンチマークにおいて、訓練時間、メモリ使用量、報酬でベースライン手法を一貫して上回る。さらに、器用な操作や挑戦的な locomotion をカバーする現実的な視覚ロボティクスベンチマーク群を導入し、実ハードウェア上でのシミュレーションから現実への転送を実証。

本論文では、複数のロボットが平坦、上り坂、下り坂の異なる摩擦特性を持つ表面で箱を協調して押し搬送するための分散型アプローチR2P2を提案する。ルールに基づいてロボットに役割（押す、支える、防ぐ）を割り当て、比例速度制御を組み合わせることで、通信や同期の必要性を低減する。6台のロボットを用いたシミュレーションで評価し、4台のTurtlebotによる実機実験も成功。従来の仮想リーダー追従法より高い成功率を示した。

NightSightは、単眼イベントカメラ、符号化開口レンズ、赤外線ドットプロジェクタを組み合わせた軽量な認識手法を提案し、小型飛行ロボットが完全な暗闇で自律航法できるようにする。符号化開口による深度依存のぼけ特徴をCNNで復号し、合成データのみで学習したモデルが実世界にゼロショットで汎化する。NVIDIA Jetson Orin Nano上で20Hzで動作し、2.5mまでの範囲で誤差7.0cm（2.80%）を達成。

AIインフラスタートアップのFireworks、Baseten、OpenRouterが大型ラウンドを調達し、推論インフラが主要なAIプラットフォーム層として台頭していることを示しています。同時に、エージェントハーネスエンジニアリング、新しいベンチマーク、モデルアップデートがAIニュースサイクルを支配しています。

ACM CAIS 2026の登録は満席ですが、ウェイトリストに参加できます。会議は2026年5月26日から29日までサンノゼで開催され、基調講演、63件の研究論文、46件のシステムデモが行われ、AIエンジニアワールドフェアとの提携も発表されています。

DeepSeekの研究者である陳德里氏は、自身が開発したDeliAutoResearchスキルを用いて、DeepSeek-V4-ProとGPT-Image2と協力し、わずか6日間で46ページの論文を完成させた。この論文は、研究エージェントの自律性をL1～L5に分類する枠組みを提案し、4つのアーキテクチャパターンと17の主流システムを分析、6つの未解決問題を指摘している。陳氏によると、人間の「CPU時間」はわずか2時間未満であり、残りはAIエージェントが担当した。

今週のAIニュース：Anthropicがこれまで政府契約業者限定だったMythosモデルを公開、国防総省級AIが誰でも利用可能に。DeepMindのDemis HassabisはAGI実現時期を2029年に前倒し。Starletteフレームワークに重大な認証バイパス脆弱性、数百万のAIエージェントに影響。CrowdStrikeらがGlasswormボットネットを共同撃滅。BNPパリバがMistralと主権AIセキュリティ提携、中国はAlibabaとDeepSeekのトップAIエンジニアの海外渡航を制限。UberはAIトークン予算を4ヶ月で使い切り、ClickUpは2200人を解雇して3000の内部AIエージェントを導入。一方、MITテクノロジーレビューはAI露出職種の失業率が低いと報告、Altmanはホワイトカラー消滅予測を撤回。

本記事では、Reachy Miniロボット向けにクラウドやAPIキーを必要としない完全ローカルの音声会話パイプラインをデプロイする方法を詳しく説明します。VAD、STT、LLM、TTSを組み合わせたカスケード方式を採用し、推奨デフォルトとしてllama.cppとGemma 4、Silero VAD、Parakeet-TDT 0.6B v3 STT、Qwen3-TTSを使用します。ローカルMLX、Transformers、vLLM、リモートResponses APIなど、さまざまなLLMオプションが提供されています。

本チュートリアルでは、Qwen3ベースの4Bパラメータのクロスエンコーダリランカーであるzeroentropy/zerank-2-rerankerを使用して、検索品質を向上させる方法を詳しく説明します。環境構築、ペアワイズスコアリング、model.rankの使用、2段階の検索・再ランクパイプライン、NDCG@10評価、金融・法律・コードにわたるクロスドメインテスト、バッチスループット測定までをカバーします。

Stability AIは、44.1kHzのステレオ音声を生成・編集する潜在拡散モデルファミリー「Stable Audio 3」を公開しました。スモール、ミディアム、ラージの3つのスケールがあり、スモールとミディアムはオープンウェイトで提供されます。主な技術革新には、高圧縮SAMEオートエンコーダー、可変長生成、およびフローマッチング、蒸留、敵対的事後学習を組み合わせた3段階トレーニングパイプラインが含まれます。音楽と効果音のベンチマークで最先端の結果を達成し、インペインティングベースの音声編集もサポートします。

エージェンティックAIへの移行により、AIファクトリーには高速コア、大容量メモリ帯域幅、全コアアクティブ時の持続的高性能という新しいCPU要件が生じています。Phoronixが本日発表した初期ベンチマーク結果は、NVIDIA Vera CPUがこのニーズを満たすことを示しています。Veraは88個のカスタムOlympusコア、1.2TB/sのメモリ帯域幅を備え、効率的な電力範囲内でパフォーマンスを発揮します。テストでは、Veraはコードコンパイル、ファイル圧縮、ビデオトランスコーディングなどで前世代Grace比1.6倍の性能向上を達成し、最新のx86プロセッサをリードしました。LPDDR5Xメモリサブシステムは30ワット未満の消費電力でピーク帯域幅の90%を達成し、従来のx86と比較してコアあたり4倍以上のメモリ帯域幅を提供します。NVIDIAは主要なAI企業やクラウドプロバイダーに初期Vera CPUを出荷しており、パートナーからの提供は2025年下半期を予定しています。