AIレポーターSharon Goldmanと一緒にEye on AIへようこそ。 AIレゴ漫画でトランプをトロールする親イランミームマシン…AmazonのAndy JassyはAmazonの2000億ドルの支出を擁護しています…OpenAIはエネルギーコストのためにStargate UKデータセンターを一時停止します。
Anthropicは、サイバーセキュリティリスクに対する懸念のために新しいClaude Mythosモデルをリリースしないことを決定しました（そしてサイバーセキュリティ防御を強化するためにモデルのプレビューバージョンを使用するための連合を構成しました）。 MetaはAlexandr Wangの採用以来、最初のAIモデルをリリースしました。 OpenAIのまもなくリリースされる新しい「Spud」モデルへの期待が高まっています。
これらのAIモデルの多くは、トレーニングと出力をサポートする洗練された高価なAIチップ（ポップあたり30,000ドル以上）のNvidia GPUで動作します。しかし、業界全体でこれらのチップへのアクセスは依然としてボトルネックのままです。例えば、OpenAI 社長 Greg Brockman 氏は、OpenAI に GPU を割り当てることが「痛みと苦しみ」だと述べた。
今週、サンフランシスコで開催されたHumanXカンファレンスでは、Nvidia内部でもGPUが不足していることを発見しました。
私はNvidiaで応用ディープラーニング研究をリードし、AIベースのグラフィックス、音声認識、シミュレーション作業を担当するチームを監督するBryan Catanzaroに会いました。 Catanzaroはまた、2010年代初めに、研究者がAIモデルを訓練するためにNvidia GPUを採用したことを初めて気付いた会社の1つでした。これはCEO Jensen HuangがAIを倍増し、会社の歴史的な運営のための足場を築くのに役立つ兆候でした。
しかし、今日はCatanzaroのチームでさえ、十分なGPUにアクセスするのが難しいです。カタンザロは、「私たちのチームは仕事の中でAIを非常に深く使用していますが、最大の苦情はより高い限界が欲しいということです」と述べた。 「彼らはもっとGPUが欲しい」
「効率性は知能でもある」
実際、彼は現在、彼の主な仕事の1つがチームのためのより多くのコンピューティングを確保することであると言いました。 「私たち全員は供給が限られています」と彼は言いました。 「ジェンセンは「すみません、Bryan。しかし、彼らは売れました」と言うでしょう。
Catanzaroのプロジェクトの1つは、オープンソースのモデルファミリーNvidiaのNemotronを構築するチームをリードしてきました。つまり、ユーザーはそれを自由にダウンロードして使用、研究、または変更できます。明らかに、NvidiaはOpenAIやAnthropicなどのモデル構築競争で競争しようとしません。代わりに、Nvidiaハードウェアとソフトウェアに接続された開発者エコシステムを強化するためにこれを構築しています。
Nemotronモデルは特にGPU効率に優れていることが知られています。そしてCatanzaroは、Nemotronモデルをより効率的にする努力を傾けることは、Nvidia自体のGPUアクセスに対する制約のためだと述べた。 「供給が限られた世界では、効率性は知能でもあります」と彼は言いました。
もはや科学プロジェクトではありません。
しかし、驚くべきことに、効率はビジネスにとって悪くありません。 CatanzaroはそれがJevons Paradoxの作用であると言いました。何かがより効率的になると需要が急増することが多いです。 「人々は、物事の効率が高まると、物事を使用するあらゆる種類の新しい方法を探します」と彼は言いました。
それにもかかわらず、彼はNvidia内でNemotronの可視性が高まり、より多くのリソースを確保するのに役立ったことを認めました。 「私たちは（Nemotron）に長い間取り組んできましたが、実際にもっと関心を集めたのは過去6ヶ月です。
NVIDIAは、AIエコシステムにもはや手をかけないアプローチをとることができないことに気づいたと付け加えた。過去に、Nvidiaはチップ需要をリードするモデルとアプリケーションを構築するために他の人に頼ることができました。今、AIの競争がさらに激しくなり、チップが制限されるにつれて、同社はその生態系が発展する方法を形成する上でそれ自体がより積極的な役割を果たすと見ています。
「過去には、生態系が自分で知って管理するようにしておくとも思う人もいました」と彼は言いました。 「今、NvidiaがNemotronとの大きな役割、つまり本当の責任と機会を持っていることがはるかに明らかになりました」
これらのフレーミングは、チームが不足しているGPUリソースを置き、競合するNvidiaの内部でNemotronの作業を改善するのにも役立ちます。カタンザロは「これは科学プロジェクトではない」と述べた。 「私だけがチームのリソースを要求しているわけではありません。これはNvidiaの未来に関するものです」
AIの運
メタはアレクサンドワンを雇った後、最初のAIモデルであるMuse Sparkを公開し、CEO Mark Zuckerbergの数十億ドル規模のAI推進の前兆となります。 – Jeremy Kahnを書く
スーパーマイクロは、25億ドル規模のチップ密輸容疑で共同創業者を逮捕した後、内部調査に着手します。 – アマンダ・ゲルト(Amanda Gerut)
Metaの従業員は、同僚が会社の第1位AIトークンユーザーになるために競争できるようにダッシュボードを作成しました。 Zuckerbergは上位250位以内にはありません。寄稿者: Jacqueline Munis
ニュースの中のAI
AIレゴ漫画でトランプをモックするチンイランミーム機。 Wiredの新しいレポートは、Explosive Mediaと呼ばれる若い親イランの創作者グループがAIで作成されたレゴスタイルのビデオを使用して、現在の紛争中に洗練されたウイルス宣伝を伝播し、TikTok、X、Instagramを介して何百万人もの人々に到達する方法を説明しています。伝統的な国家メッセージとは異なり、このビデオにはユーモア、インターネットに精通した文化的な言及、単純化されたストーリーテリングが混在しており、アメリカの聴衆の共感を引き起こし、ミームや英語のラップも含まれています。研究者らは、この戦略が複雑な地政学的事象を共有しやすいコンテンツに洗練するとともに、米国の既存の苦情を活用するので効果的だと述べています。これは、AIツールが影響力のあるキャンペーンが過去よりも速く、よりターゲットを絞られ、文化的にはるかに流暢な新しい種類の「スローパガンダ」戦争をどのように可能にするかを示しています。
AmazonのAndy Jassyは、Amazonの2000億ドルの支出を擁護しています。 GeekWireは、Amazon CEO Andy Jassyの最近の株主書簡について報告しました。この手紙では、AWSのAI事業はすでに年間150億ドルの売上を達成していると述べた。 Jassyは、需要が計画された資本支出の約2,000億ドルを正当化するのに十分強いことを意味すると主張しました。 JassyはAIを「一生に一度だけ」の機会と定義し、Amazonを現在のAI「大規模ラッシュ」の真ん中に位置させました。 Trainiumなどのカスタムチップの需要急増（一部は数年前にすでにほとんど売り切れています）と将来の容量を確保することを熱望する顧客の関心を指摘しました。この手紙は、Amazonがインフラストラクチャからチップまで、潜在的にこれらの機能を外部に販売するまで、より多くのAIスタックを所有するために積極的に投資していることは明らかです。
OpenAIは、エネルギーコストのためにStargate UKデータセンターを一時停止しました。 Bloombergによると、OpenAIはイギリスで計画されたStargateデータセンタープロジェクトを一時停止し、最も積極的なAIインフラストラクチャの構築でさえ、エネルギーコストや規制などの実際の制約に直面していることを強調しています.これらの動きは、企業が潜在的なIPOに先んじて支出を抑制し、アントロピックとグーグルの競争が激化する中で、主要なChatGPT事業に焦点を絞った。 OpenAIはイギリスでまだ長期的な可能性を見ていると言いますが、今回の決定はより広い現実を強調します。テキサス州からノルウェー、アラブ首長国連邦に至るまで、大規模なAIインフラ投資は、野望だけでなく経済、地政学、安価な電力へのアクセスによってますます形成されています。
AI数に目を覚ます75％
最高経営陣1,200人と従業員1,200人を含む知識労働者2,400人を対象に実施したWriterの新しい2026年エンタープライズAI採用報告書によると、AI戦略が実際の内部指針より光学に近いと言う経営陣がこの程度です。さらに、39％はAIが実際に収益を生み出す方法については計画していません。しかし、69％は今年の解雇を計画しています。
LinkedInの投稿で、作家のCEOであるMay Habibは、この傾向を「最悪の「AI劇場」」と呼び、「これらの掃除機戦略は文字通り会社を分裂させています」と付け加えました。
あなたはカレンダーを持っています
6月8～10日：Fortune Brainstorm Tech、コロラド州アスペン。ここで出席を申請してください。
7月6～11日：ICML（International Conference on Machine Learning）、韓国ソウル。
7月7～10日：AI for Good Summit、スイスのジュネーブ。
8月4～6日：Ai4、ラスベガス。
