黄仁勋氏のNVIDIA退任を受け、アジア各国政府が相次いで反応した。韓国科学技術情報通信部は、NVIDIAが韓国向けに先進GPU 26万基を供給すると改めて表明し、AI共同プロジェクトを継続すると述べたほか、政府のAI戦略委員会は影響を評価するため緊急会合を開いた。中国外交部は関連するスパイ疑惑を否定し、ロイター通信によると、NVIDIAの制限対象プロセッサに依存する30億ドル超の中国AI計算プロジェクトが不確実性に直面している。シンガポール当局はMegaspeedと他6人について調査を開始し、台湾と日本の当局者は注視していくと述べた。
Amazonは「World Product Graph」と呼ばれる商品データベースを構築し、Amazon以外が販売する商品も含めネット上で販売される商品を収録して、自社サイトで検索できるようにする計画だ。利用者が商品調査のためにRedditやGoogleへ離れるのを減らし、AIエージェントに自社の商品索引を優先的に参照させる狙いがある。内部文書によると、目標とする公開日は2027年10月1日だが、Amazonはこうしたブレインストーミング文書は現在の計画を必ずしも反映しないとしている。
GS Caltexは、プロセスエンジニアがSageMaker Canvasでノーコードで構築・検証したモデルをSageMaker Pipelinesの本番ワークフローに接続し、30分ごとのバッチ推論を実現した。
OpenFold3-previewがAmazon SageMaker JumpStartで提供開始。自社のAWSアカウント内で、タンパク質、DNA、RNA、低分子リガンドおよびそれらの複合体の3D構造を予測できる。
Amazon SageMaker HyperPodにData Capture機能が追加された。エンドポイント、ロードバランサー、モデルPodの3つの独立した階層でオンライン推論の入出力をAmazon S3に記録でき、モデルの可用性への影響はゼロだ。記事ではQwen2.5-3B-Instructを使った家電サポートのルーティングモデルを例に、Athenaでのクエリで新製品に対する盲点を発見し、SQLポリシーでラベル付けしてファインチューニングを実施、デプロイ後に新たに得たデータで前後の精度を比較している。
Amazon Bedrock は計装不要のコスト帰属機能を提供し、各推論呼び出しを呼び出し元の IAM プリンシパルまで追跡し、ID と組織タグを CUR 2.0 と Cost Explorer に書き込む。
非営利研究機関Unemployment LabsのWill DePue氏がDeepSeek、Moonshot AI、MiniMax、Ant Groupのオープンソースモデルの重みを分析したところ、Kimi K3やDeepSeek V4などのモデルにBlackwellチップで訓練した痕跡が見つかった。同チップは中国への輸出が禁止されている。
元OpenAI研究者のWill DePue氏は、モデルの重みの初期化に使われた乱数分布を分析し、中国のモデル6本からNvidia Blackwellの指紋的特徴を特定したと述べた。
Dyania Healthの臨床推論エンジンSynapsis AIはNVIDIAの高速化コンピューティング上で動作し、患者の数十年分のカルテにある自由記述のノート、レポート、検査結果をまたいで手がかりを結びつけ、元の記録までたどれる臨床シグナルを出力する。
NateraはAmazon Bedrock AgentCoreを基盤にラボ運用エージェントシステムSWARMを構築し、サポートチケットの初回応答時間を約130倍に短縮、自動化カバー率は96.2%に達した。
Nebiusは第3四半期の決算説明会で、2027年に400億ドルの支出を計画していると明らかにした。ウォール街の予想を大きく上回る規模で、資金は主に顧客の前払い金と顧客契約を担保とした融資で賄う。最大顧客の一つであるマイクロソフトのニュージャージー州Vinelandのデータセンターは数カ月遅延しており、契約額は最大194億ドル。年末までに納入予定なのは容量の半分強にとどまり、残りは2027年第2四半期にずれ込む。
IBMはHugging Faceで実験的なプレビューモデルgranite-4.1-3b-LLMON-previewとgranite-4.1-8b-LLMON-previewを公開した。Granite 4.1 baseで学習され、LLMON（LLM Object Notation）形式のマークアップテキストを読み書きできる。
AWSが、コードを書かずにIAMプリンシパル別にAmazon Bedrockの生成AI支出を追跡・制限する方法を提示した。Bedrockは推論リクエストごとにIAMユーザーまたはロールの身元を自動記録し、プリンシパルタグやセッションタグと組み合わせることで共有ロール下の個別ユーザーも区別できる。
The VergeのポッドキャストDecoderが、中国のスパイとされる女性との関係をめぐりNVIDIAのCEOジェンセン・フアンが辞任した事件を討論。司会のニレイ・パテルがブルッキングス研究所ジョン・L・ソーントン中国センターの研究員カイル・チャンと対談する。
Fireworks AIはサイバー攻撃を受けたことを確認した。攻撃者は同社のクラウド事業者に侵入してFireworksの開発システムにアクセスし、一部顧客の請求情報とデータセットを取得した。影響を受けた顧客のNotionは、自社顧客の約1%が影響を受け、ハッカーがInsights機能を利用するNotion AI顧客のチャット記録を窃取したと発表。Notionは11月3日にFireworksとの接続を切断し、関連データを削除した。
Google DeepMindはゲノム研究モデルAlphaGenome 2を公開した。遺伝子変異が特定のヒト細胞種に与える影響を予測でき、見つかる関連遺伝子変化の数は前世代の約2倍になる。
Amazon SageMaker HyperPodは、PyTorch DDPの学習ループに3つのチェックを追加することでサイレントデータ破損（SDC）を検出する。非有限勾配チェックでNaN/Infを捕捉し、リングリプレイ監査で別ノードが再計算したlossと勾配のフィンガープリントを照合し、重みフィンガープリントの照合でオプティマイザのステップや保存された重みに生じた破損を発見する。
Google Researchは、コンシューマー向けウェアラブル端末のデータから介入可能な「コーチング可能な健康年齢」（CHA）を構築する研究フレームワークを提案した。約10万人のFitbitユーザー、228万人週分のデータに基づいてセンサー世界モデルSensorWMを訓練し、歩数・睡眠・運動習慣の違いに応じて今後12週間で20項目の生理指標がどう変化するかをシミュレーションできる。
AWS は 11 月 30 日から 12 月 4 日まで re:Invent 2026 を開催する。AI/ML トラックでは 140 以上のセッションが用意され、AI チップ、モデルのトレーニングと推論、エージェントの開発・管理など AWS AI 技術スタックの各層をカバーする。
英AIチップスタートアップのFractileが、英ソブリンAI基金などの支援を受けて7億2000万ドルのシリーズC資金調達を完了した。Thrive Capital、Founders Fund、Lightspeed Venture Partners、Redpointが主導し、英政府は企業価値が50億ポンド超としている。
Metaのインフラ責任者兼エンジニアリング共同責任者のSantosh Janardhan氏が退任し、今年初めにインフラ担当バイスプレジデントとして入社したDave Brown氏が後任に就く。Brown氏はAmazonで19年間、コンピューティング、クラウド、AIに従事した。Janardhan氏は移行期間のため留任し、Meta Computeの顧問に転じたうえで来年退社する見込み。
Anthropicは昨日IPOロードショーを開始し、その動画の中で共同創業者のTom Brown氏がこれまで非公開だった計算資源戦略について説明した。
Databricksは水曜日、AIエージェントGenieの更新版を発表した。同社が構築したオントロジー層を通じて、顧客がDatabricksプラットフォーム上に保存する情報の文脈を取得し、長時間を要する多段階タスクを無人で完了できる。
ChinaTalkの調査によると、Mercor、Surge AI、AfterQuery、Turingなどの米データ企業が中国のAIラボに約5億ドル分の訓練データを販売しており、その中にはコーディング、金融分析、事務作業向けの強化学習環境が含まれる。
Hugging Faceのブログが、多ベクトル埋め込みモデル向けのToken Pooling対応トレーニングを紹介している。pool_factor=4で文書ベクトルを4分の1に削減した場合、通常のトレーニング済みモデルは未プーリング時のNanoBEIR nDCG@10の94.6%を維持するが、対応トレーニングでは維持率が97.8%に向上する。
Google DeepMindは、特定の細胞種や状態に応じて変異が遺伝子発現に与える影響を予測する条件付きDNA配列モデルAlphaGenome 2を発表した。68組織・1億700万以上の単一細胞アトラスで訓練され、TenK10Kデータセットで同定された因果変異の割合は16%から30%に、方向性のある遺伝子効果は23%から43%に向上した。
PluraiはTeam8がリードし、U&I、Velocity、Mercerが参加した1300万ドルのシードラウンドを完了した。企業自身のデジタルシステムに基づく合成データでシミュレーション環境を構築し、AIエージェントのエッジケースに備えるほか、小規模なオープンウェイトモデルの事後学習も可能にする。NvidiaとNebiusとの共同テストでは、同社のモデルが中位のフロンティアモデルをより低コストで上回った。
Google DeepMindは、遺伝子変異が個々の細胞種や状態に与える影響を予測するAlphaGenome 2を公開した。前世代のAlphaGenomeより細かい粒度の視点を提供する。
Mercorは7億5000万ドルのシリーズDラウンドを完了し、評価額は200億ドル、年換算収入は30億ドルに達した。同社は500万人の専門家を擁するとし、2月に収入が10億ドル、6月に20億ドルを突破した後も成長を続けている。Mercorはまた、推論への支出が従業員給与の3倍に達しており、この投資は自己回収できると述べている。
NvidiaはGR00T 2の研究報告書で世界-行動モデル（WAM）を提案した。次の動作と直後の映像を同時に予測することで、動画から人間の動作をロボットアームに転移させ、遠隔操作による訓練を減らす。
AWS は Amazon Bedrock の呼び出しを観測するデータレイクのソリューションを公開した。CloudWatch のログ購読で複数アカウントのモデル呼び出しログを中心アカウントに集約し、Data Firehose で Parquet に変換して S3 に書き込み、Athena で統合的にクエリする。
ウクライナの光ファイバー無人機は、AIデータセンターによる光ファイバー素材の世界的な買い占めの圧力に直面しており、中国から輸入する光ファイバーのコストが上昇、ウクライナの無人機メーカーは対応を迫られている。数マイルの光ファイバーケーブルで操作者と物理的に接続され、戦場の妨害に強いこの種の無人機はウクライナで広く使われており、ロシア軍が2024年にクルスク方面で初めて配備し、ウクライナ側もその後独自開発に追随した。完成品の光ファイバーリールは無人機の通常作戦を数十マイル支え、極端な場合には62マイル（100キロ）に達する。
190カ国以上の交渉担当者が今月、トルコのアンタルヤで開かれるCOP31に参加する。トルコはAntalya Artificial Intelligence Pledgeを事前に公表し、11月16日の正式発表前に各国へ支持を呼びかけた。このpledgeはデータセンターのクリーンエネルギー利用、報告義務、電子廃棄物管理などの目標を掲げるが、あくまで任意で規範的ではなく、新たな義務を生まないと明記している。米国はトランプ氏の地球温暖化協定離脱により公式代表を派遣していない。
Google DeepMindは、先ごろ公開したWeatherNext 3モデルの重要なデータ源となるSatWeaveとPARDIGの2つのデータセットを公開した。
The Vergeは、エヌビディアCEOのジェンスン・フアン氏と、シンガポールのクラウド事業者Megaspeedの幹部アリス・フアン氏との婚外関係が明らかになった後、米当局者が同幹部を中国の情報機関関係者と見ており、この関係を通じて輸出管理情報を入手し、対中チップ政策に影響を与えた可能性があると報じた。
HandshakeのAIトレーニング事業は約1年で立ち上げから年間総収入10億ドルに達した。Garrett Lord氏とチームがLatent Spaceポッドキャストで、フロンティアラボが調達するデータの種類を解説する。
ElithとNVIDIAは、オープンソースのペルソナデータセットNemotron-Personas-Japanの金融分野向け拡張版であるNemotron-Personas-Finance-Japanを公開した。日本の公式統計と家計金融・金融リテラシーのデータを組み合わせた、100万件規模のオープンなペルソナデータセットとしては初めてだとしている。
特殊化学品メーカーのLubrizolは、業務プロセス、現代的なデータ基盤、クラウドインフラをつなぐデジタル基盤を構築し、研究開発チームがアイデアをより速く検証できるよう支援している。IT担当バイスプレジデントのGirish Rao氏によると、同社は「フュージョンチーム」で科学者、データサイエンティスト、IT要員を共通の目標の下に集め、まず小規模なパイロットで信頼を築いている。AIは科学的判断を代替するものではなく、科学者により良いツールを提供するものだと強調している。
チューリング賞受賞者のRichard Sutton氏は最新の記事で、知能の実現には生の計算資源だけでは足りず、AI科学にはより賢い新手法が必要であり、「まだ遠く及んでいない」と述べた。同氏は以前、大規模言語モデルを単純に拡張することの限界を批判し、合成データは「大きな誤り」だと述べ、エージェントは世界モデルを持ち自身の経験から継続的に学習すべきだと主張していた。
Nous Researchは約5300万トークンでAlibabaのQwen3.8-27Bを教師あり微調整し、オープンウェイトモデルArete-27Bを開発した。宣伝的な回答の割合は22%から0.9%に下がり、事実の正確率は2.32から2.98に上昇した。