Nvidiaに対し、先ごろ解任されたCEO黄仁勲氏の復職を求める請願が11万5000件を超える署名を集めた。署名者にはNvidiaの現職社員5,965人、退職者1,108人、株主63,063人が含まれる。
AnthropicのCEO、Dario Amodei氏はJPモルガンの投資家向けイベントで、同社が直面する最大のビジネス課題は計算資源への投資だと述べた。計算資源は1～2年前に調達する必要がある一方、その時点で収益がコストを賄えるかは分からないためだ。同氏は「来年に何が起きるかには大きな不確実性がある」と語った。
フアン・レンシュン氏が33年前に共同創業したNVIDIAを退社した。同氏は2件のチップ密輸スキャンダルに関与したとされ、3件の婚外関係も指摘されている。記事はRiva 128、CUDA、AIチップへの賭けの過程を振り返り、複数のアナリストの見方を引用して、NVIDIAの製品ロードマップは2027年まで固まっている一方、後継者を指名しておらず、約60人の従業員が同氏に直接報告していたと伝えている。
NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏が33年間の経営を経て正式に退任した。投資家はこれによりNVIDIAによるAIスタートアップへの資金支援が弱まるとみている。PitchBookのデータによると、NVIDIAは今年105件の資金調達ラウンドに参加し、多くの場合で最大の投資家だった。これまでにCoreWeave、Crusoe、Mistral AI、Lambda、Black Forest Labsに出資し、Hugging Faceを13億ドルで買収した。
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。
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。
The Vergeは、黄仁勋氏の辞任後もNVIDIAがチップ密輸捜査の余波に直面していると報じた。記事によると、空売り機関Culper Researchは、NVIDIAのFY2026の計算収入の20%超が実際には中国によってもたらされており、違法なGPU移転や東南アジアの仲介業者が関与していると指摘。MegaspeedはNVIDIAの東南アジア最大の買い手で、シンガポール事務所を「ザ・ストレーツ・タイムズ」が訪れた際には活動の兆候は見られなかった。
Nvidia の共同創業者である黄仁勋氏が CEO と取締役の職を辞任した。取締役会は、同氏と直属の部下との婚外関係、および中国のスパイと疑われる人物をめぐって調査を開始している。取締役会は CFO のコレット・クレス氏を暫定 CEO に任命し、正式な後任を社内外から同時に探すとしている。ハーベイ・ジョーンズ氏が初代取締役会会長に就任した。クレス氏は従業員向けの書簡で「極めて厳しい時期」だと述べ、11 月 18 日午前 9 時（太平洋時間）に全社員会議を開くとしている。
Nvidiaの取締役会は、33年間務めた共同創業者兼CEOのジェンセン・ファン氏が社長、CEO、取締役の職を即時辞任したと発表した。中国のスパイとされる人物や直属の部下との不倫関係が報じられていた。
セキュリティ企業Clarocの報告によると、調査時点でオンラインだったGrok製アプリ37,571件のうち35,578件（94.7%）がログインなしでアクセス可能だった。原因は公開ダイアログで「Anyone with the link」が初期選択されていたことにある。
Anthropicは投資家向け資料で、自社のフロンティアモデルMythosがほぼ人手を介さずに3日間でClaudeをAMDのMI355X GPU上で動作するよう移植し、カーネルのほぼ100%を自ら書き上げたと述べた。従来のエンジニアリング手法では6～12カ月かかるという。
TechCrunch は、NVIDIA CEO ジェンスン・フアン氏と Megaspeed 幹部 Alice Huang 氏の関係が明らかになって以降の経過を逆時系列でまとめた。フアン氏は 11 月 8 日、従業員に対して不倫を認め、これを報道された国家安全保障上の懸念と結びつけた。NVIDIA 取締役会は独立調査を開始し、株価は翌日 5% 超下落した。
NVIDIAはKubeCon + CloudNativeConで、自律エージェントのセキュリティ確保とガバナンスのためのオープンソースランタイムNVIDIA OpenShellをCNCFに寄贈した。
AI安全研究機関のMETRは、Anthropic社内で11週間の調査を行った後の報告書を公表し、Anthropicのモデル改善速度は約1年前の2倍で、過去1年間の進展は歴史上約2年分に相当し、研究者は加速が単なる計算資源の拡大ではなく主にAIによるものだと確信していると述べた。