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AI需要が爆発的に増加も計算能力が制約に、大規模に投資していたOpenAIが巻き返しをはかる

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AI需要の急増に対し、計算能力が制約となっているAnthropicに対して、OpenAIは株主に宛てた手紙の中で「長期的にはコンピューティング資源への投資により勝利する」と主張している。2026年3月時点での収益比較では、 Anthropicの年間収益がOpenAIを上回っている一方、OpenAIは将来にわたり計算能力の増加を計画しており、これが競争相手との差別化要因になると強調した。

AnthropicもGoogleやBroadcomと契約し次世代TPUの導入を進めており、「最も重要なコンピューティングへの投資」を行っている。しかし、OpenAIの分析では、Anthropicは過剰な成長を見込み誤った可能性があり、需要増加に伴うサービス提供能力不足が懸念される。

この状況は、計算能力の確保とその成長速度がAI企業の競争優位性を左右する重要な要素として浮き彫りにされた。
OpenAIが株主に宛てた手紙の中で、「大規模に計算資源に投資していたOpenAIが長期的には勝利する」と訴えていることが明らかになりました。

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謎の高性能動画生成AI「HappyHorse-1.0」はAlibaba製であることが判明、すでに偽サイトが多数公開されており公式Xが注意喚起

🤖 AI Summary

2026年4月に「HappyHorse-1.0」という高性能動画生成AIモデルがランキングサイトに登場し、GoogleやByteDanceのモデルを上回る性能を発揮しました。このモデルはAlibabaの研究チームによって開発されたことが明らかになりました。公式Xアカウントでは偽サイト注意喚起もなされており、個人情報漏洩を防ぐために使用には注意が必要です。

詳細:HappyHorse-1.0は音声付き動画生成が可能で、3つのカテゴリで1位を獲得しました。「私たちは公式サイトを開設していません」などと発言しており、公式ウェブサイトへのアクセスに注意するよう呼びかけられています。実際の検索では複数の偽サイトが見つかりました。

Alibaba-ATH AI Innovation Unitの一員であることを表明し、2026年4月30日にAPIサービスが始まる予定です。
2026年4月に「HappyHorse-1.0」という名前の高性能動画モデルがランキングサイトに登場し、GoogleやByteDanceのモデルを上回って1位の座を獲得しました。このHappyHorse-1.0がAlibabaの研究チームによって開発されたものであることが明らかになりました。

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IntelとGoogleが複数年のAIインフラ契約を締結

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IntelとGoogleが2026年4月9日に、複数年の間AIおよびクラウドインフラストラクチャの発展に向けた協業契約を結んだことを発表しました。この合弁は、次世代のIntel Xeonプロセッサーを使用し、Google Cloud AIや推論作業を支援するとともに、カスタムASICベースのデータ・プロセッシング・ユニット(IPU)の連携も強化します。

Intelのリップ・ブー・タンCEOは、バランスの取れたシステムが必要であることを強調しました。一方、Googleのアミン・ヴァーダット氏もCPUとインフラストラクチャの高速化がAIシステムの基盤となっていることを述べています。

両社は、AI時代に向けたオープンで拡張性のあるインフラストラクチャを推進することを目指しており、次世代AI駆動型クラウドサービスの基盤強化と世界中の企業や開発者、ユーザーにおける継続的なイノベーション支援を計画しています。
IntelとGoogleは2026年4月9日に次世代AIおよびクラウドインフラストラクチャの発展に向けた複数年にわたる協業を発表しました。

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謎の動画生成AIモデル「HappyHorse-1.0」が匿名テストで世界最高性能を達成

🤖 AI Summary

タイトル:謎の動画生成AIモデル「HappyHorse-1.0」が匿名テストで世界最高性能を達成

要点:
1. AI情報分析サイト「Artificial Analysis」のランキングで、「HappyHorse-1.0」という名前の新型動画生成AIモデルがGoogleやByteDanceなどの高性能モデルを上回り、ランキング1位に登場しました。
2. 「Video Arena」での匿名投票テストでは、「HappyHorse-1.0」は「テキストから音声付き動画生成」「画像から音声付き動画生成」など複数のカテゴリで首位となりました。
3. なお、開発元や正式名称については不明な状況です。一部情報によれば、Alibaba傘下のTaotian Groupが開発した可能性があるとされています。

この記事は主要な情報を簡潔にまとめています。
AI情報分析サイト「Artificial Analysis」の動画生成AI性能ランキングに「HappyHorse-1.0」という名前のモデルが登場し、GoogleやByteDanceなどの高性能モデルを抜いてランキング1位の座を獲得しました。

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あらゆるAIの脆弱性をスキャンするツール「0DIN AI Scanner」をMozillaがオープンソースでリリース

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MozillaのAIセキュリティチーム0DINが、オープンソースで利用できるAI向け脆弱性テストツール「0DIN AI Scanner」を公開しました。このツールは新しい脆弱性が発見されると即座に対応し、ライブラリが充実していく特徴があります。

0DIN AI Scannerは、さまざまなAIモデルでの脆弱性や攻撃成功率の検証ができる自動スキャンツールです。プロンプトインジェクションやジェイルブレイクなどの種類別に確認できます。テストケースはMozillaのバグ報奨金プログラムから得られ、研究者の脆弱性発見を再現可能なテストとして実装しています。

このツールはAIモデルに対するセキュリティ評価を容易にし、多くの企業が本番環境にAIを導入する際のリスク把握を支援します。Mozillaは、「インターネット全体が弱体化しないよう」として、知識をオープンソースとして公開し、継続的な更新を行います。

関連記事:AnthropicとMozillaが連携したAIエージェントの比較やテストを行うライブラリ「Any-Agent」も紹介されています。
MozillaのAIセキュリティチームである0DINが、オープンソースで利用できるAI向けの脆弱(ぜいじゃく)性テストツール「0DIN AI Scanner」を公開しました。新しい脆弱性が発見・公開されるたびにライブラリが充実していく点が他とは違うところだと紹介されています。

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OpenAIは広告収入が劇的に増加し2026年に約25億ドルに到達すると予測している、その後も倍々に増え続け2030年には約1000億ドルに達するという楽観的予測

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OpenAIは2026年に約25億ドルの広告収益を得ると予測しており、その後も倍々に増加し、2030年には約1000億ドルになると楽観的に見込んでいます。ChatGPTへの広告導入により、OpenAIは広告を重要なビジネス戦略と位置づけていることが明らかになりました。これに基づく予測では、2027年には約110億ドル、2028年には約250億ドル、2029年には約530億ドルの収益を見込んでいます。

これらの増加は、週間アクティブユーザー数が2030年までに27.5億人に達することを前提としています。現在、ChatGPTは9億人以上の週間アクティブユーザーを持ち、Codexも160万人の週間アクティブユーザーを集めています。

一方で、OpenAIは大規模な投資を必要とするため、広告収益に加えて複数の収益源を持つことが重要であると強調しています。専門家によると、OpenAIの位置づけは「Meta以下X以上」と予想されており、今後もGoogleのような巨大企業との競争が続く見込みです。
一部の投資家に公開された情報から、OpenAIが2026年に約25億ドル(約4000億円)の広告収益を得られると見込んでいることが分かりました。ChatGPTに広告を導入して収益性の確保に舵を切ったOpenAIが、広告をビジネスの中核と見なしていることを示すものだと伝えられています。

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Anthropicが独自のAIチップ開発を検討しているとの報道

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AIチャットボットClaudeを開発しているAnthropicが独自のAIチップ開発を検討しているとの報道が出ています(https://gigazine.net/news/20260410-anthropic-building-own-ai-chips/)。ロイター通信によると、Anthropicは市場でのAIチップ不足への対応として独自の開発を計画していますが、この計画はまだ初期段階にあり、 Anthropicは現在、AIチップの購入のみで済ませる可能性もあります。他社でも同様の動きがあり、OpenAIやMetaも独自のAIチップを開発中です。高度なAIチップの設計には約5億ドルが必要とされています。
AIチャットボット・Claudeの開発元であるAnthropicが、独自のAIチップ開発を検討しているとロイターが報じました。

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【簡単】ローカルで動くAI『Gemma 4』をスマホで使う分かりやすい導入手順

Googleは2026年4月2日、オープンサービス『Gemma 4』をリリースしました。AIと言えば『ChatGPT』『Gemini』を想像する人が多いと思いますが、これらは言ってしまえば『完成品』のAIアシスタントサー […]
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OpenAIがフロリダ州立大学銃撃事件に関連する可能性についてフロリダ州司法長官が調査を開始

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フロリダ州のジェームズ・ウスマイヤー司法長官が、2025年のフロリダ州立大学銃撃事件にChatGPTが関与した疑いがあるとしてOpenAIに対する調査を開始しました(https://gigazine.net/news/20260410-florida-ag-to-probe-openai/)。この調査は、公共の安全や国家安全保障へのリスク、未成年者の悪影響などに基づいています。ウスマイヤー氏はAIが犯罪を助長する可能性や、未成年者への影響に対する懸念を表明しています。一方、OpenAIは安全性向上に取り組んでおり、調査には全面的に協力すると表明しました。この事件は、OpenAIのIPOと規制当局からの厳しい監視に加わる新たな問題となっています。
フロリダ州のジェームズ・ウスマイヤー州司法長官が、2025年に発生したフロリダ州立大学での銃乱射事件にChatGPTが関与した疑いがあるとして、OpenAIに対する調査を開始することを2026年4月9日に発表しました。この調査は公共の安全や国家安全保障に対するリスク、未成年者への悪影響など、広範囲な懸念に基づいています。

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安いClaudeモデルと高いClaudeモデルを組み合わせて「安価かつ高性能なAI」として動作させる仕組みをAnthropicが公開

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Anthropicが「Claude」AIの新しい組み合わせ戦略とツールを公開しました。これにより、高性能かつ低コストなAIシステムが実現します。

1. **提案された方法**: アドバイザー(推論性能が高いモデル)と実行者(処理速度が速くコストが低いモデル)を組み合わせる。
2. **具体的例**: Sonnet(実行者)はタスクを処理し、合理的な判断に直面した場合はOpus(アドバイザー)に助言を求めます。これにより、性能とコストのバランスが取れ、より多くの高ボリュームタスクに対応することが可能になりました。
3. **ベンチマーク結果**: SonnetとOpusを組み合わせた場合、タスクあたりのコストを11.9%削減しながら2.7%ポイント向上を達成しました。Haiku(性能が劣るモデル)を使用した場合も同様に、アドバイザーの利用により高いスコアを得つつ、大幅なコスト削減が可能となりました。
4. **ツール**: Anthropicは「アドバイザーツール」を開発し、API経由で実行者モデルが助言を必要とすればアドバイザーモデルを呼び出すことができます。このツールにより、効率的なAIシステムの構築が容易になりました。

この方法とツールは、高性能かつ低コストなAIシステムの開発において重要な進歩を示しています。
AI「Claude」は複数のモデルが提供されていますが、性能によって利用料金が異なります。コストを抑える方法として、提供元のAnthropicが「安いモデルと高いモデルを組み合わせる」という方法を共有し、複数のAIを組み合わせるためのツール「アドバイザーツール」を導入しました。

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OpenAIがChatGPTのProプランに月額1万6800円のお手頃ティアを追加、従来の月額3万円ティアも継続

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OpenAIがChatGPTの有料プランを更新し、月額1万6800円の新しいProプランを導入しました。これにより、従来の月額3万円のProプランと合わせて2つの異なるProプランが利用可能になりました。

### キー・ポイント:
- **新規格**:月額1万6800円のティア
- **現行格**:月額3万円のティア
- **特徴**:新しいティアはPlusプランの5倍のCodex利用量を提供し、より長時間や高負荷な作業セッションに適しています。
- **目的**:開発者が効率的なコーディング能力を得られるように設計されています。

これらの情報は[OpenAI公式ツイート](https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/909599/chatgpt-pro-subscription-new)と[TechCrunch記事](https://techcrunch.com/2026/04/09/chatgpt-pro-plan-100-month-codex/)で確認できます。
OpenAIがChatGPTの有料プランを更新し、月額1万6800円で使えるProプランを導入しました。従来の月額3万円のProプランも提供されるため、Proプランには月額1万6800円のティアと月額3万円のティアが存在することとなります。

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iPhone用ローカルAI実行アプリ「Locally AI」がLM Studioに買収される

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Element Labsが開発したPC向けローカルAI実行アプリ「LM Studio」が、iPhone向けローカルAI実行アプリの「Locally AI」を買収しました。「Locally AI」はiPhone用のAIモデルのダウンロードおよび実行が可能なアプリで、「LM Studio」と同様にAIモデルの操作が可能です。両社の開発チームは、この合併によりどこでもどんなデバイスでもAIをより身近に利用できる環境づくりを目指すとコメントしています。
PC向けのローカルAI実行アプリ「LM Studio」を開発するElement Labsが、iPhone向けローカルAI実行アプリの「Locally AI」を買収したことを発表しました。

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AIによる文章入力支援はユーザーの考え方を知らないうちに左右してしまう可能性

メールや文書作成で使われるAIによる文章入力支援は、AIが文章の続きを提案してくれる便利な機能です。コーネル工科大学のスターリング・ウィリアムズ=セシ氏らは、こうした文章の候補を見ながら文章を書くことが、書き方だけでなく考え方にも影響するのかどうかを調べました。この研究は2026年3月11日付で科学誌「Science Advances」に掲載されています。

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Amazon May Sell Trainium AI Chips To Third Parties In Shot At Nvidia

✇Slashdot
著者: BeauHD

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アマゾンの元CEOジェイシーマイリーは、同社がAIチップ「Trainium」をAWS以外の第三者にも販売する可能性があると述べた。これにより、ナVIDIAとの競争が激化すると指摘されている。

ジェイシーは株主向け年次報告書で、「当社のチップに対する需要が非常に高いため、将来的には AWS だけでなく第三者にもチップを大量に販売する可能性がある」と述べた。既存のTrainium製品だけでなく、次の世代も予約が取り切れており、生産可能量のほとんどが埋まっている。

現在のチップ事業は年間20億ドル以上規模で、来年度には50億ドルに達すると見込んでおり、3つの製品ライン(Trainium, Graviton, Nitro)が大幅な成長を遂げているという。ジェイシーはさらに、全規模展開の Trainium により年間キャピタルコストを大幅に削減し、利益率を拡大する可能性があると主張した。

現在、アマゾンのチップへのアクセスはAWS限定であり、ハードウェア所有ではなくクラウド利用料金となっているが、今後は独立した半導体メーカーのようになって年間収益を高める可能性もあるという。
Amazon CEO Andy Jassy says the company may eventually sell its Trainium AI chips directly to outside customers, not just through AWS, which would put Amazon in more direct competition with Nvidia. "There's so much demand for our chips that it's quite possible we'll sell racks of them to third parties in the future," Jassy wrote in his annual shareholder letter Thursday. He also revealed the company's chip business is already running at more than $20 billion annually, with demand so strong that current and even future generations are largely spoken for. Quartz reports: Access to Amazon's chips is currently limited to Amazon Web Services, with customers paying for cloud-based usage rather than owning any physical hardware. Selling to AWS and external customers alike, as standalone chipmakers do, would put annual revenue at around $50 billion, up from the $20 billion the company estimates for the year, Jassy said. The $20 billion figure spans three product lines: Trainium, the AI accelerator chip; Graviton, a general-purpose processor; and Nitro, a chip that helps run Amazon's EC2 server instances. All three are growing at triple-digit rates year over year, Jassy claimed in his letter. Jassy said demand for Trainium has outpaced supply at each generation. Trainium2 is essentially unavailable, with its entire allocated capacity spoken for. Trainium3 started reaching customers in early 2026, and reservations have filled nearly all available supply. Even Trainium4 -- which is not expected to reach wide release for another year and a half -- has substantial pre-orders committed. Jassy argued that a full-scale Trainium rollout could shave tens of billions off annual capital costs while meaningfully widening profit margin.

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Skilled Older Workers Turn To AI Training To Stay Afloat

✇Slashdot
著者: BeauHD

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この記事は、高齢の技術者たちが人工知能(AI)トレーニングに取り組む傾向について述べています。記事によると、5人の50歳以上の専門職の人々は、自分の分野で働くのが難しくなった後、AIモデルを訓練する作業に転身しました。この作業には「データ注釈」と呼ばれるものがあり、実際には人工知能モデルが正しく回答できるように情報をラベル付けし評価する作業です(例:医師はAIモデルが医療質問にどのように回答しているかを確認して誤った回答や危険な回答を指摘し改善案を提案します)。訓練の最終目標は、AIモデルを人間と同等の能力を持つものにするまでレベルアップさせるということです。

このトレーニング作業は、テクノロジー大手企業(OpenAI、Googleなど)、学術研究者、医療や金融などの分野で行われています。経験豊富な専門家にとっては、トレーニング契約はサイドビジネスや失業後の一時的な避難先となり、場合によっては1時間あたり180ドル以上を稼ぐことも可能です。

しかし、この作業はしばしば低賃金で労働条件が不確実な「ブリッジジョブ」に代わるものです。専門職の人々は通常、六桁の給与を得ることができますが、AIトレーニングでは時給20ドルから40ドル、特定の分野での知識を持つトレーナーは時給100ドル以上を稼ぐこともあります。

文章の要旨:
- 高齢の技術者が自己分野での求人が減少した後、AIモデルの訓練に従事
- この作業は「データ注釈」と呼ばれ、情報のラベル付けと評価を行う
- トレーニングの最終目標はAIモデルを人間と同じレベルまで向上させる
- 賃金が低く労働条件が不安定なため、「ブリッジジョブ」になり得る
An anonymous reader quotes a report from the Guardian: [Five skilled workers aged 50 and older spoke] to the Guardian about how, after struggling to find work in their fields, they have turned to an emerging and growing category of work: using their expertise to train artificial intelligence models. Known as data annotation, the work involves labeling and evaluating the information used to train AI models like Open AI's ChatGPT or Google's Gemini. A doctor, for example, might review how an AI model answers medical questions to flag incorrect or unsafe responses and suggest better ones, helping the system learn how to generate more accurate and reliable responses. The ultimate goal of training is to level up AI models until they're capable of doing a job as well as a human could -- meaning they could someday replace some of these human workers. The companies behind AI training, such as Mercor, GlobalLogic, TEKsystems, micro1 and Alignerr, operate large contractor networks staffed by people like Ciriello. Their clients include tech giants like OpenAI, Google and Meta, academic researchers and industries including healthcare and finance. For experienced professionals, AI training contracts can be a side hustle -- or a temporary fallback following a layoff -- where top experts can, in some cases, earn over $180 an hour. But that's on the high end. For some older workers [...], it represents another thing entirely: a last refuge in a brutal job market that is harder to stay in, or re-enter, the older they get. For many of them, whether or not they're training their AI replacements in their professions is besides the point. They need the work now. [...] "There's just a lot of desperation out there," Johnson said. As opportunities narrow, many turn to what Joanna Lahey, a professor at Texas A&M University who studies age discrimination and labor outcomes, calls "bridge jobs" -- lower-paying, less demanding roles that help workers stay financially afloat as they approach retirement. Historically, that meant taking temp assignments, retail and fast-food work and gig roles like Uber and food delivery. Now, for skilled workers -- engineers, lawyers, nurses or designers, for example -- using their expertise for AI data training is becoming the new bridge job. "[AI] training work may be better in some ways than those earlier alternatives," Lahey told the Guardian. AI training can offer flexibility, quick income and intellectual engagement. But it's often a clear step down. Professionals in fields such as software development, medicine or finance typically earn six-figure salaries that come with benefits and paid leave, according to the US Bureau of Labor Statistics. According to online job postings, AI training gigs start at $20 an hour, with pay increasing to between $30 and $40 an hour. In some cases, AI trainers with coveted subject matter expertise can earn over $100 an hour. AI training is contract-based, though, meaning the pay and hours are unstable, and it often doesn't come with benefits.

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OpenAIが「週休4日制の導入」「AIに職を奪われた人への支援」「危険なAIの監視体制構築」など超知能実現を見据えた人間ファースト政策を提言

OpenAIが「Industrial Policy for the Intelligence Age : Ideas to Keep People First(インテリジェンス時代のための産業政策:人間ファーストを維持するためのアイデア)」と題した政策提言書を2026年4月6日に公開しました。

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Netflixが新たに開発した動画編集フレームワーク「VOID」を発表、動画から任意の物体を消した場合に残りの物体の動きを物理シミュレーションして映像を生成可能

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Netflixとブルガリア・ソフィア大学の研究チームが開発した動画編集フレームワーク「VOID」について説明します。

1. ** VOID の目的**: オブジェクトを削除した際に周囲の物体の動きや物理的な因果関係を自然に再構成し、不自然な結果を避ける。
2. ** 特徴**:
- 物理シミュレーションに基づいた動画生成。
- 削除対象が他の物体と衝突したり支えている場合でも自然な動きを再現できる。
3. ** 技術**:
- Quadmask: VLM(視覚と言語統合モデル)を使用し、削除領域を特定し、物理的に妥当な軌道や動きを生成する。
- CogVideoX: 50億パラメータの拡散トランスフォーマーに基づいて構築され、物理的な反事実動画生成に優れている。
4. ** 実用性**:
- ドミノ倒しやプールでの水しぶきなどの例を通じて、VOID の効果を示している。
- Hugging Face でデモが公開されており、ソースコードは GitHub で公開されている。

この技術により、動画編集時に物体を削除した際の自然な物理的動きを再現しやすくすることができ、より高度な動画編集が可能になる。
Netflixとブルガリア・ソフィア大学の研究チームが動画編集フレームワーク「Video Object and Interaction Deletion(VOID)」を発表しました。従来の削除手法は背景の補完や外観の修正には優れていましたが、物体同士の複雑な物理的接触が絡むシーンでは不自然な結果を招くことが多く、VOIDはこうした課題を解決するために設計されました。

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Googleが無料で使える音声認識ツール「Google AI Edge Eloquent」をひっそりリリース

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Googleが静かにリリースした無料の音声認識アプリ「Google AI Edge Eloquent」についての記事です。このアプリはiOS向けに提供されており、通常のプレスリリースやブログ投稿なしで発表されました。

アプリの基本機能を試すと、英語での音声入力がうまく機能し、発話したテキストがクリーンアップされ、整然とした形式で表示されます。日本語での認識は限られたテスト中であり、現在英語のみに対応しています。

このアプリはローカル環境で処理を完了させられるよう設計されており、クラウドとローカルでの処理を選択できる機能も提供されています。Googleアカウントと接続することで、より高度な機能が利用可能になりますが、記事執筆時点ではこの機能は使用していません。

サーバー運営のための寄付を呼びかけるメッセージとともに、関連する他の音声認識に関する記事やニュースも紹介されています。
Googleが無料で使える音声認識ツール「Google AI Edge Eloquent」をiOS向けにリリースしました。プレスリリースやブログ投稿など何の発表もなく静かにリリースされたため、実際にどんなアプリなのかを確かめてみました。

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Claude開発企業のAnthropicがGoogleのTPUを大規模導入するべくGoogleおよびBroadcomと契約締結

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AnthropicがGoogleのAI特化型プロセッサ「TPU」を大規模に確保する契約を結んだことが明らかになりました。この契约は、AnthropicとGoogle、そして半導体製造企業Broadcomとの間で締結されました。AnthropicはClaudeというAIの開発を行っており、2027年からClaudeを支える基盤として大規模にTPUを利用するとされています。

Anthropicは「指数関数的な成長に対応するために必要な容量を構築し、ClaudeがAI開発の最前線を切り開けるように」と述べています。この契約は2025年10月に結ばれたGoogleとのパートナーシップを強化するもので、当時Anthropicは100万台以上のTPUを使用することを目指していました。

Anthropicによると、Claudeユーザーの需要が加速し、2026年4月時点で既に2025年の3倍以上の年間売上高となっているとのこと。投資家も順調に増加しており、Anthropicはアメリカ国内で新たなインフラを設置する計画もあります。この投資額は500億ドル(約8兆円)に達します。
AIの「Claude」を開発するAnthropicが、Googleの開発するAI特化型プロセッサ「TPU」を大規模に確保する契約をGoogleおよび半導体製造のBroadcomと結んだことを明らかにしました。

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