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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。

Microsoft Build 2026の発表から、AIエージェントを本番業務で動かすための実行基盤、権限管理、監査、開発ツールの変化を整理します。

AIエージェントは画面操作、ID、決済、GPU推論基盤まで広がり始めた。Copilot Studio、AWS AgentCore、Anthropic、NVIDIAの最新動向から本番導入の論点を整理する。

LMDeployのSSRF脆弱性を起点に、画像URL取得やRAGが生むAI推論基盤の攻撃面を整理。更新、認証、IAM、ネットワーク分離の確認点を解説します。