推論基盤

NVIDIAは、家庭内ネットワークのアイドル状態のPCをAI計算に組み込むオープンソースツール「PAIR」を発表した。AIエージェントのタスクを複数のPCに分散して高速化し、手元のPC資産をAI基盤として活用できるようにする。

Googleが2つの新生成AIモデルを追加。Nano Banana 2 Liteは4秒・$0.034で画像生成、Gemini Omni Flashはテキストからの動画生成・編集をAPIで提供。

AIプロバイダーから半導体メーカーへの巨額のキャッシュフローが発生している。メモリチップメーカーがAIバブルの最大の収益受益者であり、AIの経済的利益が半導体セクターに集中している実態をWSJが分析。

Temporal共同創業者が、AIエージェント普及時代には実行の信頼性や失敗時の復旧が重要になると説明。自律実行するAIを本番運用するには、ワークフロー基盤と可観測性が不可欠になる。

米FERCが電力網運営者に対し、AIデータセンターの接続手続きを優先する方針を示した。一方で電力供給不足そのものは残り、AIインフラ拡大と地域負担の衝突が続く。

AIエージェントの本番運用で、同じ計算予算でも探索や調整の組み方により性能差が出るとする新フレームワークが登場。Claude CodeやCodexとの比較で2.5倍効率をうたう。

企業はすべての業務を最強モデルで走らせる運用から、タスクごとに適切なモデルを選び分ける「モデルルーティング」へ移っている。AIコストの膨張に耐えかねた現場の選択は、OpenAIやAnthropicが頼ってきた「最上位モデル前提」の収益構造を揺らす。

xAIが自社データセンターColossus 2の計算リソースの約3分の1をAnthropicに賃貸する契約構造の試算が公開された。年間賃料は150億ドル規模と推定され、AIインフラ事業者と推論需要側の役割分担が明確化する局面に入っている。

AIコーディング環境CursorがComposer 2.5を公開した。Kimi K2.5を基盤に前世代の25倍の合成タスクで訓練し、ベンチマークでOpus 4.7とGPT-5.5に並ぶ性能を、数分の一のコストで提供すると主張する。中堅モデルの追い上げが鮮明化している。