NVIDIA AI ファクトリーが投資収益を最大化する方法：高スループット、長寿命、汎用性
NVIDIA は、AI ファクトリーの投資収益はメガワット当たりの生産能力、ハードウェアの使用寿命、トークン需要の三つの要因で決まるとし、Vera Rubin NVL72 を例に、メガワット当たりのスループットが GB300 NVL72 の 30 倍以上、DeepSeek V4 Pro での 100 万トークン当たりコストが最大 45 分の 1 になると述べている。
#データ・学習
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今日 1 件10月1日
9月30日
NVIDIA と CoreWeave、Vera Rubin NVL72 を本番導入、最初の顧客は Cognition
CoreWeave は、Spectrum-X 102.4T Ethernet と組み合わせた NVIDIA Vera Rubin NVL72 システムが CoreWeave Cloud で利用可能になったと発表した。Cognition が本番環境でこのシステムを運用する最初の顧客となる。
AMD、世界モデルスタートアップのWorld Labsを82億ドルで買収
AMDは空間知能に特化したスタートアップWorld Labsを約82億ドルの全株式交換取引で買収すると発表した。取引は規制当局の承認を待ち、2026年末までの完了を見込む。World Labs創業者の李飛飛氏はAMDに加わり、執行副社長兼チーフサイエンティストとしてCEOの蘇姿丰氏に直接報告し、最先端研究を担当する。
AMD、李飛飛氏のWorld Labsを82億ドルで買収へ
AMDは、物理現実の理解に特化した深層学習モデルを手がけるWorld Labsを82億ドルで買収すると発表した。取引は年内の完了を見込み、規制当局の承認が必要。World Labs創業者の李飛飛氏はAMDに執行副社長兼チーフサイエンティストとして加わる。両社は昨年、推論最適化と訓練で提携を結んでいる。
9月26日
Tesla作業員、Optimus用の学習データ収集に抵抗
The Informationによると、Teslaはテキサスとカリフォルニアの工場で、作業員に動作記録用の特別な服を着せ、Optimusの模倣学習データを集めた。一部はロボットに仕事を奪われると不満を述べ、Teslaはその後、収集を専任チームに移し、学習センターを設けた。
9月24日
NVIDIA、Google DeepMindなどと2800種超のウイルスのタンパク質複合体予測構造を公開
NVIDIAはGoogle DeepMind、EMBL-EBIなどの世界的研究連合に加わり、AlphaFold Databaseで2800種超のウイルスのタンパク質複合体の予測3D構造を公開した。科学者は誰でも無料で使える。
9月23日
NVIDIA検証エンジニアSakeena Fiza、ハードウェアを大規模に成功させる方法
Sakeena FizaはNVIDIAのデータセンターシステム研究室で、量産前の新製品のハードウェア検証を担当する。印象深い瞬間の一つは、Rubin GPUが初めてシステム上で認識されたときだ。検証を事件解決にたとえ、顧客が見つける前に問題を発見・再現することを目指す。トレー、ラック、クラスターから顧客のAI工場まで全工程を扱う。
9月21日
NVIDIA、ニューヨーク気候週間でAIによるクリーンエネルギー企業5社を紹介
NVIDIAはAIでクリーンエネルギーを進める5社を紹介した。ThinkLabs AIはCUDAを基盤とするデジタルツインとエージェントで、Southern California Edisonの電力網接続申請の評価を30～45日から2分に短縮する。
9月16日
Salesforce、NVIDIA Nemotron 3 Superを基盤に初のCRM推論モデルKoaを発表
SalesforceはDreamforceで初のCRM推論モデルKoaを発表した。NVIDIA Nemotron 3 Superを事後学習し、約30年の企業CRM導入から作った独自の合成データで学習した。製造、金融サービス、医療、旅行など14以上の業界を対象とする。
Good Start Labs、ゲームでAIを学習し実業務へ移す方法
Good Start Labsは鉄道ボードゲーム『1830』を学習環境に変え、30Bモデルを実験した。単一回答と複数ターンの端末エージェントの両方でゲーム性能は向上したが、Finance-Agentベンチマークが改善したのは端末エージェントだけだった。
NVIDIA、AI Infra SummitでVera RubinとDSXのエネルギー効率向上を発表
NVIDIAはAI Infra SummitでVera RubinとDSXプラットフォームの複数の進展を公表し、1メガワット当たりのトークン処理量のエネルギー効率最適化を重点的に示した。
7月22日
Google、米DOE Genesis Missionへ4000万ドルのAIトークンとクラウド利用枠を約束
GoogleはDOE Genesis Mission Summit 2026で、同事業の研究者を支援するため4000万ドルのAIトークンとクラウド利用枠を提供すると発表した。
5月27日
Mistral、Emmi AI買収後に産業Physics AI研究を強化
MistralはEmmi AIを買収し、航空宇宙、自動車、半導体、エネルギーなど向けのPhysics AI基礎研究への投資を増やす。成果にはGPU1枚で900万表面要素と1億4000万体積要素を扱うAB-UPTと、3D翼の遷音速流れの約3万CFDシミュレーションデータがある。
5月23日
Mistral、Physics AI 企業 Emmi AI を買収
Mistral AI は今週、産業企業の AI 転換支援を強化するため Physics AI の先駆者 Emmi AI を買収する最終契約に署名した。Austria で設立された Emmi AI は30人超の研究者・技術者を擁し、大規模エンジニアリングモデルで数日かかる計算をリアルタイムシミュレーションに置き換え、デジタルツインを構築する。共同創業者とチームは5月に Mistral の Science と Applied AI チームに加わる。
5月2日
Google Research、世界の連携と公開資源で科学への影響を広げる方法
Google Research は、公開ツールとデータが世界の25万超の研究者・開発者を支えているとした。DeepVariant、DeepConsensus、DeepPolisher は250万人のエクソームと全ゲノムの処理を支援し、医療基盤モデル MedGemma は480万回超ダウンロードされた。Open Health Stack は10超の国に導入され、6,500万人超をカバーする。
3月17日
Mistral AI、NVIDIA Nemotron Coalitionに参加し共同モデル開発とSmall 4公開へ
Mistral AIはNVIDIA Nemotron Coalitionの創設メンバーとなった。共同で最先端オープンAIモデルを開発する計画で、Mistralは構造、マルチモーダル能力、微調整ツール、NVIDIAは計算資源、開発ツール、合成データパイプラインを提供する。
7月23日
Mistral AI、初のモデル全ライフサイクル環境研究でLarge 2の炭素負荷を公開
Mistral AIはCarbone 4と仏ADEMEと初のモデル全ライフサイクル分析を行った。2025年1月時点でLarge 2の学習と18か月の利用は20.4 ktCO₂e、水281000立方メートル、資源660 kg Sb eqを消費した。