家庭用ローカルAIモデルは既に実用レベル！ 俺の兄貴がデスクトップPCにQwenのローカルモデル入れた。 メモリ64GB・VRAM12GBのPC（15万円）だけど、 ちゃんと会話ができて、プログラムコードも書ける。 動きもそこまで遅くない。 もうこれ、社会に新しくデータセンター作る必要なくなるかも…

ローカルLLMの次は、ローカルで「考えて動く」AIへ。 @arduino VENTUNO Qは、 ・センサーで感知する ・ローカルAIで判断する ・機器を動かす という流れを1枚のボードで構築。 NPUとリアルタイム制御用MCUを組み合わせ、LLM、VLM、音声認識などもオフラインで実行可能。

過去最高実績のマウスコンピューター、エヌビディアと描く“ローカルAI”時代とは？「生き残り」かけた戦略を明かす @mouse_computer

クラウドにコードを投げるたび、課金と情報漏れが気になるあの感覚。 手元のMacでClaude CodeとOllamaを組むと、電気代だけで一晩中リファクタできるらしいです。しかもネットが切れても黙らない。 意外な落とし穴は速さで、デフォルトだとヘッダーが毎回変わって思考のキャッシュが消えるそうです。--bare を付けるだけで、数十秒待ちが数秒になるとのこと。失敗してもタダ、というのが一番強い。 詳しくはこちらです。 #ローカルAI# #ClaudeCode# #Ollama# #AI開発# #プライバシー#

💡NVIDIA 、Poolside と60億ドルの非独占ライセンス契約 | 10億ドル出資と109名への採用オファーを同時実行 $NVDA NVIDIA $NVDA が、AIコーディングモデルを開発する Poolside との間で60億ドル規模の非独占ライセンス契約を締結した。米ニュースレター Newcomer が8月20日、Poolside が投資家宛に送付したレターを入手したとして報じ、The Information も追随して報じている。契約は単独ではなく、プレマネー評価額120億ドルでの10億ドルの出資、および Poolside 社員109名に対する NVIDIA からの採用オファーとセットで構成される。共同創業者の Jason Warner と Eiso Kant は残留し、Poolside は独立企業として存続すると報じられている。現時点で NVIDIA 側からの公式発表やSEC開示は確認されていない。 ライセンス対象について、The Information は「AIモデル開発ソフトウェア」と表現している。単なる学習済みモデルの重みではなく、学習パイプラインそのものが取得対象である可能性が高い。 Poolside は7月2日に Laguna XS 2.1（33BのMoE、アクティブ3B）と Laguna M.1（225B、アクティブ23B）、7月21日に Laguna S 2.1（118BのMoE、アクティブ8B、コンテキスト100万トークン）をオープンウェイトで公開しており、Terminal-Bench 2.1 で70.2%、SWE-Bench Multilingual で78.5%を記録した。特筆すべきは学習効率で、5月22日に H200 4,096基で事前学習を開始し、30兆トークンを9週間未満で完走している。強化学習をFP8精度で回した初のモデルでもある。NVFP4チェックポイントは DGX Spark 1台（128GB統合メモリ）で動作し、NVIDIA自身が8月のローカルAI関連ブログで同モデルを紹介していた。つまり NVIDIA は、自社ハードウェアの世代交代に最適化された学習・推論スタックと、それを短期間で回せるチームを丸ごと取り込む形になる。 この取引形態は、NVIDIA が過去1年で反復してきた手法の延長線上にある。 2025年9月に Enfabrica のネットワーク技術を9億ドル超でライセンスしてCEOらを採用、同年12月には Groq と非独占ライセンス契約を結び、CNBC報道ベースで約200億ドル、創業者 Jonathan Ross と社長 Sunny Madra を含む人材を獲得した。株式が移転しないためHSR法に基づく事前届出が不要となり、独占禁止法の審査プロセスを回避できる。Bernstein の Stacy Rasgon は Groq の件について、非独占ライセンスという建て付けが競争の外形を維持する機能を果たしていると指摘していた。なお Groq はその後、8月17日に35億ドルの評価額で3.5億ドルを調達しており、契約前の69億ドルからほぼ半減している。IPと人材を抜かれた後の「残された会社」がどう評価されるかの実例として、Poolside の株主にとっては無視できない先行事例である。 Poolside 側の事情も今回の条件を規定している。同社は2025年10月、CoreWeave $CRWV をアンカーテナントとする西テキサスの2ギガワット級データセンター Project Horizon を発表し、120億ドル評価で20億ドルの調達を進めていた。しかし2026年4月初旬、CoreWeave が15年契約の250MWリースから撤退し、NVIDIA の約10億ドルを含む調達ラウンド自体が崩壊したとFTが報じている。400MWへの規模縮小と代替テナント探しは7月末時点でも決着しておらず、Google との交渉も終了したとされる。今回の120億ドルというプレマネー評価額は、10億ドル規模の一次調達が成立していれば2025年10月時点で付いていたはずの水準と同じである。10か月分のインフレも成長も乗っていない。109名という人数は、Revelio Labs が2026年3月時点で推計した従業員数264名に対して約4割に相当する。 この動きの観点は、NVIDIA の買い物の対象がシリコンからソフトウェアとモデルの層へ移動している点にある。 Enfabrica でネットワーク、Groq で推論シリコン、そして Poolside で学習スタックとオープンウェイトモデル。GPU を売る会社が、GPU の上で動くものを自ら押さえに来ている。オープンウェイト陣営で中国系ラボが優位に立つ構図に対し、西側の対抗軸を自社の内部に確保する狙いも読める。一方で、120億ドルの評価額を付けられ140億ドル規模のインフラ構想を掲げた企業が、1年経たずにIPのライセンスアウトと人材の4割流出という結末に至った事実は、フロンティアモデルを自前で追う独立系ラボの資本効率について冷徹な材料を提供している。 NVIDIA $NVDA の公式開示と、Poolside に残る事業がどのような形で継続するかを注視したい。

［勝手に自動化］ChatGPT Computer Historyってアリ？我々はどこまでゆだねていいのか？ Podcast更新 ChatGPTが勝手にあなたの操作履歴を学習し始めた——「Computer History」機能が静かに始動している Claude Code, Codex, Cursorが同時多発的に走り続ける時代、判断の総量は増え続ける一方、人間のチェック力は追いついていない ・【確認疲れパラドックス】人間1000人実験でAIは9割正確、人間のチェックは9割見落とし——皮肉にも「お任せ」の方が安全という逆転現象 ・【油断の構造】100回成功したら101回目も大丈夫と錯覚する心理——判断精度はむしろ回数を重ねるごとに劣化する ・【スキル化とスケジュール化】日々の操作履歴から自動化候補を提案、毎朝9時の自動実行までパッケージ化——習慣が資産になる設計 ・【ローカルAI回帰】クラウド送信への抵抗感が、ローカル完結×構造化データという新潮流を生む——学習しやすい時系列ログという副産物 ・【委任すべきは判断か意思か】タスク実行は委ねてよい、しかし「何をするか」を決める意思まで委ねると、その判断力自体が学習され尽くして自分の価値が下がる——ここに一線がある @pop_ikeda

最新のMac mini M6を購入しました！ 届くまでの間、「で、これ結局どう使うのが正解なんだろう」と考えています。 Web閲覧だけに使うには、かなりもったいない箱です。 2026年のMac miniは、寝ている間も裏で仕事を進める 自分専用のAIエージェント基地になりつつあります。 チャットで答えてもらうAIと、勝手に調べて書いて送るAIでは役割が違います。 後者を動かすなら、あの小さな箱の扱いが一気に変わります。 面白いのが、千円もしないHDMIダミープラグ。 これがないと「画面がない＝仕事しなくていい」とMacが判断して、 エージェントの操作が静かに失敗するらしいです。 消費電力は30〜40W程度なので、電気代を気にせず24時間回せそうです。 メモリは後から増やせないので、買うときの選択がそのまま将来の上限になります。 選び方や落とし穴の詳細はこちらです。 #Macmini# #M6# #AIエージェント# #ローカルAI# #AppleSilico#

登壇や講義で毎回お伝えしていることですが、数年後に必ず効いてくる話なので、今日から始めることをオススメします。 それは「Claude CodeやCodexのように、作業ログがローカルに残るAIツールで業務のほぼ全てを回す」こと。（ローカルでなくても、自分でログを編集・管理できる環境に蓄積されるサービスであれば構いません。） 資料・社内データ・議事録だけでなく、 ・調査メモ ・コード ・試行錯誤したプロンプト ・意思決定の経緯 ・日々の作業ログ こうした情報を蓄積しておくことが重要です。 この積み重ねが、モデル性能とコンテキストウィンドウが伸びたタイミングで一気に効いてきます。 自分の業務データや思考の癖、判断の傾向は、一朝一夕には貯まりません。だからこそ数年スパンで計画的に取り組むべき領域です。 コンテキストウィンドウが1億トークン規模になり、ハルシネーションを測るVectara HHEMのようなベンチマークが0%に近づくくらいで、自分のコピーが誕生しそうです。