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MicrosoftがAMDのHeliosと次世代EPYCをAzureへ導入。推論、データ処理、半導体設計を専用VMで分担する狙いと、開発・運用時の確認点を整理します。

Metaがルイジアナ州でAIデータセンターを5GW規模へ拡張。GPUだけでは動かないAI基盤で、発電・送電・冷却・水・人材をどう整えるかが、クラウド供給と地域経済の両面で重要になっている。

AmazonのAlexa+向け未発表計画報道を手がかりに、AIエージェント化で何が難しくなるのかを整理。複数操作、外部API、権限管理、GPUコスト、端末AIチップの論点を押さえます。

NVIDIAのGB300を使うネオクラウド提携で、AIインフラはGPU単体ではなく地域、ラック設計、ネットワーク、冷却まで見る段階に進んでいます。

AWSの10億ドル規模FDE構想を起点に、AIエージェント本番化で重要になる知識グラフ、RAG、権限管理、ガードレールを整理する。

QualcommのModular買収報道を手がかりに、AI推論競争がチップ単体からコンパイラ、ランタイム、サービング基盤へ移る流れを整理します。

GPT-4・Gemini 1.5・Mixtralが採用する「Mixture of Experts」の仕組みを解説。各トークンで一部エキスパートだけを動かす設計が推論コストを抑えながら高性能を実現する理由と、開発者・企業の実務への影響を整理する。

Broadcom、Apollo、Blackstoneの350億ドル規模AIインフラ構想を軸に、AnthropicのTPUリースとOpenAIの普及戦略が示す計算資源競争を整理します。

OpenAIモデルとCodexのAWS提供を軸に、Gemini、Claude、NVIDIAの最新動向から、AI実装基盤の競争がどこへ向かうかを整理します。

Microsoft IQとWork IQ APIsの発表を軸に、企業向けAIエージェントがモデル性能から業務文脈・権限・監査設計へ移る流れを整理します。