AIにコンピュータシステムのこと色々と聞いているんですけど、今のところclaude(課金）が、デフォルトでも欲しいレベルの回答をくれていい感じ。無課金Geminiはポンコツだし、もっと上のモデルになると、あれ？ずいぶん知的レベルが高いな……ってなって話が噛み合わなくなる（私が置いてかれる）

高山みなみ：「VIVANT」に出演　スーパーコンピューター・AIハヤトの声　鬼頭明里もさっそく登場 #VIVANT# #堺雅人# #高山みなみ# #鬼頭明里#

AIを「自国の条件で構築・運用・統治する」——国家にとってのソブリンAIとは何か、そして速度がなぜ決定的なのかを説く記事です🌐 タイトル: What Is Sovereign AI—and How Cerebras Helps Nations URL: 🌐 概要 ソブリンAIとは、国家が自国の条件のもとでAIを構築・展開・統治する能力です。インフラ・モデル・データ・制度を含み、それが国家の優先事項や安全保障を反映している状態を指します。孤立ではなく、AIスタックへのコントロールが本質です。 ❓ 解決する課題 各国はAIインフラを重要な国家資産とみなすようになっています。 ・AIが科学・産業・安全保障・公共サービスの基盤になりつつある ・安全なデータ取り扱いと、ドメイン固有のモデル開発が必要 ・限られた計算資源をめぐる競争がある 💡 方法論とCerebrasの貢献 3つの柱で各国を支援します。 ・訓練と推論のためのAIスーパーコンピュータ ・モデルの共同開発パートナーシップ ・ローカルな教育・人材・政策への投資 技術的には、推論で主要なGPUソリューションより最大15倍高速、訓練でGPU比10倍以上速いtime-to-solutionを実現。この速度が、現実の制約下で推論や検証を回すことを可能にします。 🌍 ユースケース ・米国：Genesis Missionによる科学研究 ・UAE：アラビア語LLM「JAIS 2」の本番運用 ・インド：政府統治下で国家規模の8エクサフロップ計算 速度こそが、理論上の能力と機能するソブリンAIを分けると指摘しています。 #SovereignAI# #Cerebras#

【ReHacQリベラルアーツ】 本日14:30〜プレミア公開スタート 今回はカリフォルニア大学バークレー校教授の野村泰紀さんにお越しいただき、 日米中の科学競争、AI×量子コンピュータ、 核融合の未来について語っていただきました！ ご視聴はこちら よろしければチャンネル登録お願いします。

来日したNVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が、東京で開催された「Build-a-Claw」イベントに予告なしで立ち寄った（https://blogs[.]nvidia[.]com/blog/japan-ecosystem-2026/）。会場では日本の開発者たちが、オープンモデル（誰でも無料で使える公開済みのAIモデル）とNVIDIAのプラットフォームでものを掴むロボット（クロー）を開発中で、フアン氏は抽選会の当選者に、個人でも使えるAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX Spark」2台にサインをして贈った。 今回の来日でNVIDIAが打ち出した最大級の発表が、日本政府主導の「フィジカルAI（現実世界で動くロボットや工場設備を制御するAI）イニシアチブ」だ。経済産業大臣とともに発足式に参加したフアン氏は、製造業のノウハウと産業データ、世界的な技術リーダーを結集し、AIエージェントやデジタルツイン（現実の設備や環境をそっくりそのままコンピュータ上に再現したモデル）、ロボティクス向けのオープンなマルチモーダル基盤モデルを開発する構想を明らかにした。 理化学研究所ではNVIDIAのBlackwell GPU（NVIDIA最新世代のAI向け演算チップ）を使ったスーパーコンピュータが2台稼働を始めた。「AI for Science」向けのRIKYUはBlackwell GPUを1,600基搭載し、量子コンピュータとGPUを融合させた「ROQUO」はBlackwell GPUを540基搭載して、イオントラップ方式（電荷を帯びた原子をレーザーで捕まえて量子ビットとして使う方式）の量子コンピュータ「Reimei」ともつながっている。三菱ケミカルやみずほ銀行、慶應義塾大学などが参加した分子スペクトル解析（分子の電子構造や性質を調べる手法）のワークフローでは、量子コンピュータとGPUの組み合わせでCPUのみの場合と比べて13.4倍の高速化を達成。半導体製造用のEUVフォトレジスト（極端紫外線露光に使う感光材料）評価などへの応用も視野に入るという。 金融分野ではみずほが、NVIDIA DGX B200を皮切りに、日本の金融業界で最大級とみられるオンプレミス型（自社の設備内でシステムを運用する方式）のAI工場（GPUを集積してAIモデルを学習・運用する拠点）の構築を計画している。トヨタとも連携を拡大し、先進運転支援（L2++）向けAIやコード生成AI、工場のデジタルツインまで取り組みは多岐にわたる。 チップを売るだけでなく、金融・量子計算・製造・自動車と各業界のインフラそのものに入り込む。NVIDIAの日本戦略は、単なる半導体企業からプラットフォーム企業への転換をますます鮮明にしているように見える。

以前ブクマしたはずの漫画がどこかいってしまった！ タイトル分かる方いらっしゃいますか…マジで読みたいんです ・SF漫画 ・主人公は黒髪ボブの少女 ・プラグスーツみたいな宇宙服？着てた ・舞台は確か地球 ・相棒のAIかコンピュータがいる ・太陽光から計画的に移動してる ・クリーチャーみたいなのに襲われて途中でしぬ ・記憶だけ持って◯◯に行って自分を甦らせてと相棒に頼む

「一家に一台のAIサーバー」か 「コンピュータ→PC→携帯→スマホ→AI」ときた後に、「家族AIサーバ→個人AIサーバ」になるのかね（後者はスマホに近い物だろうが） AIエージェントのネクストステージは？「COMPUTEX TAIPEI 2026」で見たもの：『WIRED』日本版ポッドキャスト

AIでプロトタイプを作るのは簡単になったが、プロダクション水準にするのは相変わらず難しいよね、という記事。 ・AIの進化により、自然言語から数分で動くプロトタイプを作れるようになった ・ただ、それらは負荷に弱く、エラー処理やセキュリティの懸念も残る ・そもそもソフトウェア開発で難しかったのはプロトタイプの作成ではない ・スケーリングやアーキテクチャ設計こそが難題 ・AIがコードを書くのになぜコンピュータサイエンス(CS)を学ぶ必要があるのか、という声もある ・しかしCS教育の価値は、システムがどう失敗するかのメンタルモデルを養うことにある ・これがないと、AIがもっともらしく出力したコードの致命的な欠陥に気づけない ・モデルには判断力はなく、ただパターンマッチングをしているのみ ・要件をコードに翻訳するだけの機械的な作業は、すでに自動化されつつある ・今後はAIを理解の代替として使い、理由もわからずvibe-codingするエンジニアが取り残されるだろう ・なぜかというと、そのエンジニアはシステムが壊れても直せず、スケーリングもできないから ・これからは基礎知識に根ざしつつ、より高い抽象レベルで働くことが求められるだろう