チップ

商湯科技は「銀河プロジェクト」を開始し、約20社のパートナーと連携して中国における国産AIチップインフラを拡大する。同社は1日あたり2.42兆トークンを処理し、2026年第4四半期までに25倍の10兆トークンに達すると予測するが、これらの数値は第三者による検証を受けていない。パートナーシップは有力だが、数値の信頼性は今後の報告が鍵となる。

Nura Dev は、iPhone を端末ベースの AI コーディングエージェントの音声リモコンに変えるアプリです。開発者は音声でプロンプトを送信し、スマホで応答を受け取ることができ、長いコーディングセッション中に机を離れていても便利です。プッシュトーク、リアルタイムストリーミング、ツールコールの承認、マルチセッション対応などの機能があります。7日間の無料トライアル後、月額4.99ドルのサブスクリプションが必要です。

ニューズ・コープは、プライバシー重視の検索エンジンBrave AIがクローラーを偽装し、ニュース記事をほぼそのままコピーしてAI企業に販売したと主張し、提訴した。両社は裁判外で解決を試みたが失敗。Braveも先に反訴している。

本論文は、重い高トルク四足ロボット向けのトルク駆動強化学習フレームワークを提案する。速度推定なしで不整地を走破し、目標速度を追跡可能。Unitree B1でのシミュレーションでは、線速度3.5 m/s、角速度1.5 rad/sを達成し、外部センサなしで階段昇降を実現。2026年IEEE/SICE SIIに採録。

研究者らは、標準的な消費者向け目のカラー写真を使用し、CNN深層特徴と5つの手作りGLCM・強度記述子をSVMで融合することで、95.0%の精度で白内障を4段階に分類する低コストシステムを開発。GPUや専用カメラを必要とせず、リソース制限環境でのプライマリケアや遠隔医療に適している。

BearingNASは、センサ内処理によりインテリジェンスを直接センサダイに移行するハードウェア認識型ニューラルアーキテクチャ探索（HW-NAS）フレームワークです。極小マイクロバジェット（RAM 4〜8 KiB、フラッシュ16〜32 KiB）を対象とし、ラップトップCPU上で1時間以内に収束する軽量で微分不要な探索戦略を採用。CWRUベアリングベンチマークで評価した結果、STMicroelectronicsのISPU上で99.50%の診断精度を達成し、低コストで生産規模のベアリング故障診断の実現可能性を示しました。

科学者たちは、必要に応じて光を遅らせることができるプログラム可能な光チップを開発しました。これにより、エンジニアは光信号が回路内を伝搬する方法をより細かく制御できるようになります。この技術は、光ベースのコンピューティングをより実用的にするために必要な遅延、同期、バッファリング機能を提供する可能性があります。単一のチップで、現在は別々のデバイスが必要な複数のタスクを実行でき、AIサーバーやデータセンターのエネルギー使用、コスト、複雑さを低減できる可能性があります。

AIモデルが重要なシステムに統合されるにつれ、既存のソフトウェア安全対策は回避される可能性がある。研究者らは、GPUメモリサブシステムのリソース（L2キャッシュサイズ、レイテンシ、帯域幅、共有メモリポートアクセスレート）を動的に制御するマイクロアーキテクチャノブを提案し、実行時にAI性能を制限する。1/8のリソース可用性で最大80%の性能低下を達成し、コストは無視できる。

ローカルAI開発のトークノミクスは非常に悪く、高性能なコーディングエージェントを実行するには高価なハードウェアが必要で、単一エージェントのスループットは限られています。しかし、エージェントスウォーム（多数のエージェントを並列動作させる手法）により、GPUを効率的に活用でき、API利用と比較してコストを大幅に削減できます。本記事では具体的な数値計算を示し、ローカルハードウェア上でのスウォーム運用がAPIベースの代替手段よりもはるかに経済的であることを実証しています。

Poolside は Laguna S 2.1 をリリースしました。118B パラメータのオープンウェイト Mixture-of-Experts（MoE）コーディングモデルで、トークンあたり 8B のアクティブパラメータ、1M トークンのコンテキストウィンドウを備えています。エージェントコーディングベンチマークで数倍大きなモデルに匹敵し、4ビット量子化で単一の NVIDIA DGX Spark 上で動作可能です。トレーニングは 4096 台の H200 GPU を使用し、9 週間未満で完了しました。デフォルトの「最大思考」モードが大きな性能向上をもたらしますが、トークン消費も増加します。

Moonshot AIのKimi K3は2.8兆パラメータのオープンウェイトモデルで、ベンチマークで米国のトップモデルに匹敵し、AI競争と国家安全保障に関する新たな議論を引き起こしている。記事は、中国モデルの制限は競争を減らし、最終的に企業と消費者に害を及ぼすと主張している。

ウィストロンがテキサス州フォートワースに初の米国製造施設を開設し、NVIDIA GB300 Grace Blackwell UltraおよびVera Rubinスーパーチップを生産。7億ドルの投資で500人以上の雇用を創出し、デジタルツイン技術を活用した仮想シミュレーションを実施。

System76 Thelio Mira Customは、ほとんど無音の'ブティック'Linuxワークステーションで、実際に実用的だと感じられます。AMD Ryzen 9000プロセッサとNvidia RTX 5070を搭載し、液体冷却とPCIe 5.0をサポートしており、AIワークロードやクリエイティブタスクに強力なパフォーマンスを提供します。

商用AIモデルがセーフティガードにより防御分析を阻止したため、Hugging FaceはオープンウェイトモデルGLM 5.2を用いて自律型AIエージェント攻撃に対応した。この出来事は、オープンとクローズドのAIモデルの緊張関係と、中国のオープンモデルの重要性を浮き彫りにしている。

Xaira Therapeuticsは、情報豊富な因果データを生成することで、従来のトランスクリプトミクスモデルの相関ボトルネックを克服し、遺伝子発現変化を正確に予測するX-Cellモデルを開発した。

巨大テクノロジー企業はAIインフラへの資金調達に、変動持分事業体（VIE）などのオフバランスシート手法を活用しており、実際の負債水準を隠蔽する可能性がある。専門家はエンロン事件を彷彿とさせるリスクを警告している。

このパートでは、Dockerサンドボックス、プロンプトインジェクション防御、入力検証を用いてAIエージェントのセキュリティを強化します。Dockerサンドボックスはツール実行を隔離し、ホストマシンへの損害を防ぎます。プロンプトインジェクション防御はデリミタと明示的な指示でツール出力をデータとして扱います。入力検証はすべてのツール入力がスキーマに従っていることを確認します。

このチュートリアルでは、NVIDIAのsrt-slurmフレームワークを探求し、srtctlを使って宣言型YAML設定を再現可能なSLURMベンチマークワークフローに変換する方法を学びます。Google Colabでプロジェクトをセットアップし、内部アーキテクチャを調べ、クラスタ設定を定義し、組み込みおよびカスタムレシピをドライラン実行し、DeepSeek-R1用の分離型プリフィル・デコードデプロイメントをモデル化します。また、パラメータスイープを生成し、型付きPython APIと対話し、拡張設定を検証し、スループット対レイテンシのパレートフロンティアを通じてシミュレートされたベンチマーク結果を分析します。

Googleは、エンタープライズAIエージェントのレイテンシとトークンコストを削減するために、Gemini 3.6 Flashおよび3.5 Flash-Liteをリリースしました。3.6 Flashは複数のベンチマークで性能向上を示し、3.5 Flash-Liteは高スループット・低レイテンシのシナリオに特化しています。さらに、サイバーセキュリティ向けの3.5 Flash Cyberモデルも提供され、クライアント側コンピュータ使用ツールが統合されました。

NVIDIA Vera Rubin NVL72の生産が本格化し、CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructureの各パートナーと連携しています。このプラットフォームは極限の共同設計により最高のパフォーマンス・パーワットと最低のトークンコストを実現し、DeepSeek-R1ベンチマークではGrace Blackwell NVL72と比較してメガワットあたりのスループットが10倍向上しました。また、MicrosoftとMistralの提携により欧州のオープンモデル時代を支援します。

NVIDIAは、Vera Rubinプラットフォームの一部として、前世代の2倍の容量を持つ102.4テラビット/秒のイーサネットスイッチシステム「Spectrum-6」の出荷を開始した。CoreWeave、Microsoft、Nebiusなどの主要AIインフラ構築企業が初めて導入する。Spectrum-6はSpectrum-Xイーサネットプラットフォームの次世代の中核であり、最大1.6倍のAIネットワーク性能向上と95%のネットワーク効率を実現する。

UAEにおける企業AIの選択は、モデルの能力だけでなく、データの処理場所、実際の運用コスト、規制遵守に左右される。フロンティアモデルとオープンウェイトモデルの能力差は縮まっているが、自家運用のコストは高い。UAEの規制はデータローカライゼーションを義務付けており、 Sovereign Cloud やハイブリッドアーキテクチャを推進している。企業はデータの機密性に基づく「信号機ルーティング」システムを採用し、ハードウェアへの投資前に需要を検証すべきである。

llama.cpp を使用して Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M モデルをローカルで実行し、Pi コーディングエージェントに接続し、MTP 投機的デコードと OpenAI 互換 API を使って高速なローカルコーディングワークフローを構築する方法を学びます。

マシュー・トロンプは、ジョージ・ホッツがAI 2040のシナリオを否定することを批判し、ホッツが高速AIテイクオフの実現可能性、規制の必要性、未調整AIのリスクを過小評価していると論じる。彼はPlan Aの規制アプローチを擁護し、ホッツのオープンソースAI「Plan L」に疑問を投げかける。

Neverbellは、AIエージェントに株式、ETF、コモディティ、暗号通貨の取引への直接市場アクセスを提供するスキルです。自然言語での指示により、24時間自動で取引を実行・管理できます。これは取引プラットフォームやアドバイザーではなく、ユーザーがリスクを完全にコントロールします。

グーグルのAIの苦戦が懸念を呼び、中国の新モデルが再び米国のテクノロジー支配に挑戦。シリコンバレーの労働者もAIから仕事を守るために行動を起こしている。その他のニュースとして、ニューヨーク州のAIデータセンター一時停止、トランプ氏の批判、IBM株価暴落、AWSの請求ミスなど。

Pythonの基礎がある方向けに、古典的アルゴリズムからLLMのスクラッチ構築までをカバーする5つの無料コースのロードマップを紹介します。

Alibabaは最新の大規模言語モデルQwen3.8を発表し、AnthropicのFable 5に次ぐと主張したが、ベンチマークやモデルカードは提供しなかった。この発表は、競合のMoonshotが詳細な技術情報とともにKimi K3をリリースした直後に行われた。Alibabaの透明性の欠如は、タイミングと動機に疑問を投げかけている。

Anthropicが米国政府との協議後にClaude Fable 5を再展開し、新たなサイバーセキュリティ分類器を追加。Claude Sonnet 5の低価格版も発表。GoogleのNotebookLMがTikTok風動画要約機能を追加、Nano Banana 2 Lite画像生成器もリリース。Etchedへの大規模投資、百度AIチップ部門のIPO計画、Agility RoboticsのSPAC上場、DeepSeekの拡大採用、中国のLongcat 2.0 MoEモデルと長期エージェントベンチマークなど。

Enlargerは、生成AIを使用せずに画像を拡大するローカルツールです。既存のディテールを再構築し、自動後処理を適用することでテクスチャと自然な見た目を維持します。バッチ処理、オフライン動作、一度の支払いに対応。写真家、デザイナー、印刷専門家に最適。

AnthropicのAI条約議論、米国政府のAIモデルリリースへの影響、OpenAIのプロセッサ開発、メモリ市場への影響など。

AnthropicによるFable 5およびMythos 5へのアクセス遮断、SpaceXによるAIコーディングスタートアップCursorの買収、インフラ・ビジネス最新情報、オープンソースプロジェクト、政策動向などを議論。

今週のエピソードでは、AnthropicのClaude Fable 5とその安全性論争、AppleのWWDCでのSiri AI発表、GoogleのGemini 3.5ライブ翻訳と料金変更、OpenAI・Anthropic・SpaceXのIPO競争、Prometheusの120億ドル調達、DeepSeekの資金調達、HuaweiによるDeepSeekモデルの追加学習、GoogleのSpaceXへのGPU費用支払い、オープンソースモデルGemma 4とDiffusionGemmaのリリース、AI安全政策の動向などを取り上げています。

ブリストル・マイヤーズ スクイブ（BMS）は、NvidiaのVera Rubinアーキテクチャに基づくDGX SuperPODを購入し、医薬品発見と開発におけるAI利用を支援する。同社は、Vera RubinベースのDGX SuperPODを取得する初の生命科学企業となる。このシステムは、既存のインフラと比較して10倍の性能対電力比を提供し、化合物やタンパク質などの科学データのモデルトレーニングと予測に使用される。

今週のエピソードでは、AnthropicのClaude Opus 4.8、MicrosoftのMAIモデル、AnthropicのIPO申請、そして驚異的なMinimax-M3モデルなど、AIニュースをカバーしています。

Zro は、コーディングエージェント向けのプライベート推論エンドポイントです。EU インフラ上でオープンウェイトモデルを提供し、データを保持せず、顧客データでトレーニングすることもありません。Claude Code や Codex などのツールと統合し、長コンテキストのマルチターンコーディングセッションをサポートします。

米国の政策立案者は、中国のオープンウェイトモデルに規制リスクを生み出すべきか議論している。Moonshot AIのKimi K3のリリースが議論を再燃させた。企業は性能だけでなく、これらのモデルが1年後も簡単に利用できるかどうかという問題に直面している。

NVIDIAは、デバイス上で動作するように構築された40億パラメータのオープンワールドモデル「Cosmos 3 Edge」をリリースしました。これは、ロボットやビジョンAIエージェントが周囲を理解し、リアルタイムで推論し、ローカルでロボットの動作を生成するのを支援します。Cosmos 3ファミリーには、2026年5月31日にGTC Taipeiで出荷されたCosmos 3 Nano（16B）とCosmos 3 Super（64B）が含まれます。Edgeは3番目で最小のティアであり、Superの約16分の1のサイズです。工場、倉庫、病院などのエッジ環境で動作する機械向けに、メモリ制約のあるシステムでデータセンター級のパフォーマンスを提供します。

中国のオープンソースAIモデルKimiのリリースにより、トランプ大統領のAIアドバイザー間で公然と対立が生じている。KimiはOpenAIやAnthropicの有料モデルに匹敵する性能を持ちながら無料であり、経済的・政治的問題を引き起こしている。各派閥はオープンソース推進か規制強化かで意見が分かれている。

フランスは豊富な原子力発電による低コスト電力を活用してAI分野で優位に立つが、米国の巨大テクノロジー企業が先にその電力を確保する可能性がある。

AI業界は2つの対照的な戦略に直面している。一つは大規模モデルを支えるために原子力発電に数千億ドルを投じることで、もう一つは無料のオープンソースモデルをリリースすることだ。本稿は、これらは知能に上限があるかどうかという同一の賭けの両面であると論じる。生物学は先例を示す。人間の脳はエネルギー制約下で、スパース性やメモリ内計算といったアーキテクチャの革新によって効率を達成した。現在のオープンモデルはこれらのトリックを応用するが、中程度のタスクをカバーするに過ぎず、フロンティアモデルは依然として優位を保っている。結果は上限がどこにあるかにかかっている。

本論文は、状態を持つ線形注意モデルのための投機的デコードランタイムSpecLAを提案する。トポロジ認識カーネルを用いたチェーンとツリーの検証、検証中に生成されたコンパクト因子を保存して受理状態を復元、信頼度枝刈りとターゲット調整済みEAGLEスタイルのドラフターを使用する。NVIDIA H100上の公開GDN-1.3Bターゲットで、自己回帰デコードと比較して最大1.70倍のエンドツーエンド高速化を達成。

OpenLanguageModel (OLM) は、小規模言語モデルの構築と事前学習を可能にするオープンソースのPyTorchライブラリであり、その内部機構を可視化します。モデルコードはアーキテクチャを直接反映し、Block、Residual、Repeat、Parallelなどのコンポーネントが配線を記述します。OLMは、トークナイザ、データセット、最適化、混合精度、コールバック、チェックポイント、ハードウェア対応実行を統合し、教育用ノートブックから本格的な事前学習へのシームレスな移行を実現します。ライブラリは9つのモデルファミリーにわたる27のプリセットを備え、LM基礎からアーキテクチャ研究までカバーするドキュメントが付属します。検証では、独立したリファレンス実装との高い一致、348Mパラメータモデルにおける4GPUでの90.6%の弱スケーリング効率、そして良好なユーザビリティ結果が示されています。OLMはMITライセンスで提供され、PyPI、GitHub、およびドキュメントサイトから利用可能です。

本論文では、累積されたクラウドGPU実行データを活用し、テンソルカーネルの正確性テストのための絶対許容差を自動的に決定するオペレータ認識型混合精度許容差キャリブレーション手法を提案する。手動で選ばれた許容差よりもはるかに厳しく、バグ検出の再現率を大幅に向上させる。

本論文では、STM32N6マイクロコントローラとその内蔵NPUを活用し、クラウド依存を排除してレイテンシを最小化しプライバシーを保護するスマートアイウェアプラットフォームARGOを提案する。ハードウェア、ファームウェア、AIの全体最適設計により、最適化されたYOLOv11モデルを展開し、実時間都市障害物認識を実現。NPU効率実行のためのHead-wise Parallel Attention (HPA)を導入し、厳格なメモリ制約下でmAP50-95 24、メモリフットプリント2.483 MBを達成。マルチモーダルセンサーを統合し、10 FPSで動作、200 mAhバッテリで約113分間の連続動作を実証した。

表面上は静かな日だが、実際には多くの動きがあった：米国の政策が中国のオープンモデルを標的に、Kimi K3とQwen 3.8が進展、エージェント中心の汎化が注目を集め、モデルが人間を超える数学能力を示す。

ゲイリー・マーカス氏は、中国のKimi K3モデルが米国のトップモデルに追いつき、オープンウェイトで無料提供されたことで、米国AI企業のビジネスモデルが危機に瀕していると指摘。2025年からの自身の警告を振り返り、LLM偏重戦略の失敗を訴える。彼は7つの戦略的選択肢を提示し、最終的にはAIを国際公共財とする「AIのためのCERN」構想を提唱している。

daft-physical-ai は、Daft 上に構築された新しいオープンソースの Python ライブラリで、物理 AI における生のロボット動画からモデル学習用データへの処理を簡素化します。ハンドトラッキングと報酬スコアリングの2つのユースケースを提供し、遅延実行、バッチ処理、分散実行をサポートします。

CognitionのAIソフトウェアエンジニアDevinが、Devin Outpostsを通じてModalサンドボックス内で実行可能になりました。GPUサポートと高速コールドスタートを備えたカスタム環境を実現します。

OpenAIの戦略的未来責任者ディーン・ボール氏は、オープンウェイトモデルが本質的に減速主義的であり、設備投資を阻害すると主張する。本稿では、中国のAIインフラ投資能力、訓練パラダイムの変化、バリューチェーンにおける価値の所在など、この主張の経済的論理を検証する。結論として、オープンウェイトモデルはコストを下げ参加を広げることで、既存のビジネスモデルを破壊しても加速主義的に働く可能性があると示唆する。