技術

ICML 2026でスポットライト採択されたポジションペーパーが、EU AI Actの研究免除が主要なAI会議の標準的な出版慣行と相容れない可能性があると警告し、モデルやデータセットを公開するアカデミック研究者に法的な不確実性をもたらすとしている。 Alina Wernick氏とKristof Meding氏によるこの論文は、AI Actの義務がコミュニティが現在認識しているよりもはるかに多くのアカデミックAI研究に適用される可能性があると主張する。彼らによると、核心的な問題は、GitHubやHugging Faceなどのプラットフォームでモデルを公開することが、Actの定義上「市場への上市」に該当し、研究免除を無効にする行為となる可能性がある点である。 免除のパラドックス AI Actは、科学研究のみを目的として開発・使用されるAIシステムを免除している。しかし、免除の条件として、システムが市場に上市されたり供用されたりしてはならない。論文は、AI研究の標準的な慣行、モデルの訓練、研究論文とともに公開、重みやコードのリリース、が、Actのコンプライアンス義務（文書化要件、リスク評価、適合性評価を含む）を引き起こす可能性があると論じている。 これは、EUの規制枠組みとオープン出版というアカデミック慣行との間の意図しない対立を生み出している。欧州の大学でファンデーションモデルを訓練し、オープンライセンスで公開するAI研究者は、商業プロバイダーと同じ規制上の義務に直面する可能性がある。 論文が推奨する内容 著者らは、研究者がActに従う必要があるかどうかを判断するための段階的なロードマップと、複雑な研究例外システムをナビゲートするための視覚的ツールを提供している。また、2つの実践的推奨事項を提案している：公開前の正式なコンプライアンス評価の実施、および研究プロセスの早期段階での法律専門家や機関内審査委員会との連携である。 政策立案者に対しては、論文はAI Actの修正を推奨し、アカデミック研究者により大きな法的確実性を提供し、特にモデルやデータセットの公開がいつ規制上の義務を引き起こすのかを明確にするよう求めている。 重要性 この論文は、EUのAIガバナンスへのアプローチとオープンAI研究の規範との間の高まる緊張を浮き彫りにしている。GitHubでのモデル公開が商業的配布と法的に同等であるならば、欧州のAI研究者は規制遵守と、この分野の進歩を牽引してきたオープン出版慣行との間で選択を迫られることになる。 EU AI Actが2026年から2027年にかけて段階的に施行される中、そのルールがアカデミック研究にどのように適用されるかという問題は、機関、資金提供団体、会議主催者にとってますます緊急性を増すだろう。 出典: ArXiv（2026年7月7日改訂、ICML 2026採択） 雅子 訳

マイクロソフトによる大規模なXbox再編がオブシディアン・エンターテインメントに及び、スタジオは計画されていたAvowedの続編を中止し、Fallout: New Vegasのディレクターであるジョシュ・ソーヤーの指揮の下、新たなFalloutゲームの開発に軸足を移していると報じられている。 ブルームバーグのジェイソン・シュライアー氏によると、この決定はXboxのより広範な「再編」の一環であり、ゲーム部門全体で3,200人のスタッフに影響が及び、複数のスタジオが分離・閉鎖され、未発表のゲームも中止された。マイクロソフトが2018年に買収したRPGスタジオであるオブシディアンは、今回のレイオフでスタッフの約4分の1を失い、今後はより限定的な作品群に注力する。 Falloutがオブシディアンに帰ってくる Fallout: New Vegasの高く評価されたディレクター、ジョシュ・ソーヤーが新プロジェクトの指揮を執ることになっている。シュライアー氏の情報筋によると、ベセスダ・ゲーム・スタジオズがオブシディアンと共に本作を開発するという。 この動きは大きな戦略的転換を示している。ベセスダ・ゲーム・スタジオズの最後のシングルプレイヤーFallout RPGは2015年のFallout 4であり、その後2018年にマルチプレイヤーのFallout 76がリリースされた。現在スタジオはThe Elder Scrolls VIに注力しており、ベセスダ主導のFallout 5はまだ何年も先のこととなる。オブシディアンが参入することで、フランチャイズで実績のあるチームがその溝を埋めることになる。 再編の代償 オブシディアンは今年初めにリリースされたファンタジーRPGであるAvowedの続編を、The Outer Worlds 2やGrounded 2と並行して開発していた。Avowedの続編は、スタジオがFalloutプロジェクトと既存のコミットメントに集中するため、棚上げとなった。 オブシディアンのレイオフは、Xboxのファーストパーティスタジオネットワーク全体で約3,200人の人員削減というより大規模な措置の一部だった。id Softwareは特に大きな打撃を受け、スタジオの半数が解雇されたとの報道もある。マイクロソフトはこの再編を、ゲーム投資における必要な方向性の見直しだと説明した。 マイクロソフト、ベセスダ、オブシディアンのいずれも、Falloutプロジェクトを公に確認していない。本作は初期開発段階にあり、リリース時期の目標は設定されていないとみられる。 雅子 訳

General Intuitionというスタートアップは、汎用ロボット工学への近道を発見したと確信している。それは、コントローラーの入力と組み合わせた何百万時間ものビデオゲーム映像である。 同社は6月に23億ドルの評価額で3億2000万ドルを調達した。ロボット工学業界はGPT-3のような変曲点に近づいており、単一のファウンデーションモデルがすべてのロボット、環境、シナリオに対するタスク固有のトレーニングを不要にすると主張している。 仮説 現在のロボット開発者は「個々の embodiments、環境、ロボットに焦点を当てた専門的な作業を大量に行っている」とGeneral IntuitionのCEOであるPim de Witte氏はTechCrunchに語った。彼は、GPT-3が専門的なNLPモデルを時代遅れにしたのと同じように、このアプローチはまもなく冗長になると主張する。 洞察は、ビデオゲームがすでに膨大な量のアクションデータを含んでいることだ。視覚情報だけでなく、どのボタンがどの順序でどのタイミングで押されたかのログも含まれている。General Intuitionによれば、このアクションデータこそが、物理世界に関する人間のような空間的時間的直感を備えたAIシステムを構築する鍵である。 主な投資家であるVinod Khosla氏もこの見解を共有し、アクションデータが大規模な実世界のデータ収集を必要とせずにAIモデルに物理世界の仕組みを教えられるという仮説を支持している。 実証した内容 General Intuitionは、何百万時間ものビデオゲームデータでファウンデーションモデルをトレーニングした。わずか8分の実世界ロボットデータで微調整した後、モデルは正面カメラのみを使用してゼロショットナビゲーションを実行する四足ロボットを動かした。他のセンサーもなく、テスト環境への事前の露出もなかった。 「ロボットが実際に正面カメラだけで、他のセンサーなしで、動的オブジェクトが導入され人が歩き回るオフィスでゼロショットを達成できたことは、私たちにとって非常に大きな驚きでした」とde Witte氏は述べた。「これは将来への兆しだと思います。」 ビジネスモデル General Intuitionはロボットを製造しない。物理AI向けのファウンデーションモデルプロバイダーになることを目指している。自動運転車、倉庫ロボット、人型プラットフォームを問わず、ロボット工学企業が自社のマシン向けに微調整するベースレイヤーである。 「私たちは自動運転車会社を立ち上げるつもりはありません」とde Witte氏は述べた。「次の人が自動運転車会社を立ち上げるのを10倍容易にするつもりです。」 このアプローチは、2022年から2023年にかけてAIを再形成したシフトを反映している。特定のタスクごとにトレーニングされた何千もの狭いモデルの代わりに、単一の汎用モデルがすべての下流アプリケーションの出発点として機能する。General Intuitionは、同じパターンが物理世界でも繰り返されると賭けている。 雅子 訳 出典：TechCrunch（7月8日）

中国国家脆弱性データベース（CNVDB）は、AnthropicのClaude Code AIコーディングツールの特定のバージョンに「セキュリティ上のバックドア脆弱性」が含まれており、同意なしに機密性の高いユーザーデータをリモートサーバーに送信する可能性があるとする緊急警告を発出した。 国営機関は、この警告がClaude Codeバージョン2.1.91（4月2日リリース）から2.1.196（6月29日リリース）に適用されると述べ、企業および個人の開発者に対し、これらのバージョンを直ちにアンインストールするか、最新の安全なリリースにアップグレードするよう求めた。 CNVDBは、これらのバージョンに組み込まれた監視メカニズムがユーザーの位置情報や本人確認に関連する識別子を収集し、リモートサーバーに転送する可能性があると主張した。また、組織に対し「中核的な業務ネットワークセグメント内での開発ツールの外部アクセス許可の管理とトラフィック監視を強化する」よう勧告した。 背景と緊張 この警告は、Anthropicと中国のテクノロジー企業との関係悪化における最新のエスカレーションである。6月下旬、Anthropicは中国のテクノロジー大手AlibabaがClaudeの出力を不正に抽出して自社のAIモデルを改善したと公然と非難し、2人の米国上院議員への書簡で、同社がこれまでに見た中で最大のAIへの攻撃であると説明した。その後まもなく、Alibabaは従業員によるClaude Codeの使用を全面禁止した。 バックドア疑惑はまた、Anthropicが競合他社によるモデル蒸留を検出するために、Claude Codeに秘密コード（ステガノグラフィシステム）を埋め込んでいたという暴露を受けてのものである。Claude CodeのエンジニアThariq Shihipar氏はこのシステムの存在を認め、その後「より強力な緩和策」が実施され、秘密コードはバージョン2.1.198（7月1日リリース）で削除されたと述べた。中国が言及した監視メカニズムが同社の利用規約で開示されたものと同じシステムであるかどうか尋ねられた際、Anthropicは直接の回答を避けた。 より広範な影響 CNVDBの警告は中国のテクノロジー分野で大きな重みを持つ。外国製ソフトウェアに対する国営機関の警告は、企業による国産代替品の急速な採用を引き起こす可能性がある。中国で事業を展開する、または中国に販売している外国のAI企業にとって、この事件は、データのローカライゼーションに関する懸念と国家安全保障のレトリックが、AI開発ツールの規制環境をますます形成していることを浮き彫りにしている。 Anthropicは、本稿執筆時点でCNVDBのバックドア疑惑の詳細について公式にコメントしていない。 出典：The Register（7月8日）；China Daily（7月8日） 雅子 訳

米連邦取引委員会（FTC）は水曜日、ディーア・アンド・カンパニーとの和解を成立させ、トラクターメーカーに対し、農家や独立系修理工場が現代の農業機械を修理するために必要なソフトウエアツールへのアクセスを提供することを義務付けた。これは、10年以上にわたる advocacy の末、修理する権利運動にとって大きな勝利となる。 この和解は、2025年1月にFTCとイリノイ州、アリゾナ州、ミシガン州、ミネソタ州、ウィスコンシン州の5州が提起した訴訟を解決するもので、ディーアが診断ソフトウエアを正規販売代理店ネットワークのみに提供することで、農業機械の修理サービスにおける独占を違法に維持していたと主張していた。 「本日の和解により、農家は何世代にもわたって行ってきたこと、すなわち自分のトラクターやその他の農業機械を自分で修理することを、正規のジョン・ディーア販売代理店に依頼して費用を支払うことなく行えるようになります」と、FTC競争局長のダニエル・ガルネラ氏は述べた。 ディーアの義務 10年間の同意命令に基づき、ディーアは正規販売代理店が利用できるものと同様のソフトウエアツールと診断機能を農家や独立系修理業者に提供しなければならない。これには、電子故障コードの読み取り、消去、リセット、電子部品の再プログラムと新しく取り付けた部品のペアリング、排出ガス関連のシャットダウン（「リンプモード」として知られる）後の機器の再起動、技術マニュアルやトラブルシューティングの解決策へのアクセスが含まれる。 ディーアの米国正規販売代理店ネットワークの50%超が新しい修理ツールを利用できるようになった場合、同社は非正規販売代理店にも同等の機能を提供しなければならない。この命令はまた、ディーアに対し販売代理店にこれらのリソースを促進するよう指示することを義務付け、これらのリソースを利用する農家や独立系業者に対して差別や報復を行うことを禁止している。 より広範な闘い この和解は、ディーアが2026年4月に同様の申し立てに関する2022年の訴訟を解決するために別途合意した9900万ドルの集団訴訟和解に並行して行われる。この合意は、2018年1月以降に大型農業機械の修理費用を支払った農家を対象としており、ディーアに対して10年間の診断・修理ソフトウエアの提供を義務付けていた。 FTCの訴訟と集団訴訟和解は、農家、 advocacy 団体、規制当局による、機器所有者を高額な正規販売代理店限定の修理ネットワークに閉じ込めるディーアの戦略とされるものに対する持続的なキャンペーンの並行する流れを表している。この慣行により、農家は地元で実施できたはずの修理のために、機械を数百キロメートルも正規販売代理店に輸送することを強いられ、収穫時期に費用のかかる遅延が生じていた。 FTCの和解は米国イリノイ州北部地区連邦地方裁判所の承認を条件としており、FTC委員の2対0の投票で承認された。 出典: Wired (7月8日); FTCプレスリリース (7月8日) 雅子 訳

Intelが出資するAIチップスタートアップのSambaNova Systemsは、古いNvidia GPUでも適切なアクセラレータと組み合わせれば、AI推論の最前線で競争できることを実証している。 Artificial Analysisによる第三者ベンチマークによると、SambaNovaの異種混合コンピューティングプラットフォームは、4基のNvidia H200 GPUと同社製のSN50 RDU（再構成可能データフローユニット）アクセラレータ16基を組み合わせ、ショートコンテキスト長でMiniMax M2.7モデルに対して毎秒763トークンを達成。より長いコンテキストでは、システムは毎秒450トークン以上を維持する。 分離型推論の仕組み 重要な革新は、分離型推論と呼ばれる技術であり、AIモデル実行の2つのフェーズを異なるハードウェアに分割する。モデルが入力プロンプトを処理し、キーバリューキャッシュを生成する計算集約型のプリフィルフェーズは、H200 GPUで実行される。出力トークンが一つずつ生成されるメモリ帯域幅律速のデコードフェーズは、SambaNovaのSN50 RDUで実行される。 このアプローチは、最新のAIワークロードでは時代遅れと見なされる可能性のあるGPUフリートの実用的な寿命を延ばす。H200を完全に交換する代わりに、データセンター事業者はSambaNovaラックをデコードアクセラレータとして追加し、会話型AIやエージェント型アプリケーションで通常ボトルネックとなるステップを処理できる。 SambaNovaは、高スループットで高いトークンレートを維持するために、128基、最終的には256基のアクセラレータを備えたより大規模な構成を計画している。 市場の背景 プリフィルとデコードの分離は、AIインフラにおける主要なトレンドとなっている。NvidiaはNVL72ラックで同様のアプローチを実証し、AMD、AWS、Cerebrasも競合プラットフォームを発表している。SambaNovaの差別化要因は空冷設計であり、SN50ラックは、Nvidiaの次期Rubin GPUに必要な液体冷却インフラなしで既存のデータセンターに展開できる。 このアプローチは、エージェント型AIワークロード、長時間稼働するコードアシスタント、自律型リサーチツール、マルチステップ推論チェーンに特に適しており、デコードレイテンシがユーザーエクスペリエンスを支配する。 資金調達と評価額 SambaNovaは、General Atlanticが主導する10億ドルのシリーズFラウンドのファーストクローズを完了し、同社の評価額は110億ドルとなった。Intelは戦略的支援者である。同社は第5世代SN50 RDUの生産を拡大している。 最初に発表された大規模顧客はTogether AIであり、展開パートナーはVector Core Computeである。 雅子 訳 Sources: The Register (July 8)

OpenAIは木曜日にGPT-5.6モデルファミリーをリリースし、フラッグシップ製品を3つの機能ティア、Sol、Terra、Lunaに分割する。これは同社の従来の単一モデルアプローチからの構造的な転換となる。 サム・アルトマンCEOは水曜日、Xへの投稿で7月10日のリリース日を確認した。これらのモデルは6月26日に初めてプレビューされ、OpenAIは限られた信頼できるパートナーと米国政府のレビュー担当者の小グループへのアクセスを段階的に開放してきた。 3つのティア Solはフラッグシップモデルであり、深い推論、エージェント型タスク、複雑な多段階問題解決のために設計されている。OpenAIによると、SolはこれまでのどのOpenAIモデルと比較しても、事実誤認、幻覚、が少ないという。複雑なワークフローのためにサブエージェントを生成できる新しい「ウルトラ」推論モードをサポートしている。 Terraはミッドティアのオプションで、GPT-5.5と競合しつつ価格は約半分に位置付けられている。OpenAIはこれを、最先端の推論コストをかけずに高い品質を必要とする本番ワークロードに最適な選択肢として売り込んでいる。 Lunaは最速かつ最安のティアで、ピーク時の推論能力よりも速度が重要となる高負荷タスク向けに構築されている。 100万トークンあたりの価格は、Solが入力5ドル/出力30ドル、Terraが2.50ドル/15ドル、Lunaが1ドル/6ドル。3つのティアすべてでキャッシュされた入力読み取りに対して90%の割引が適用され、OpenAIは7月にCerebrasハードウェアへの展開を確認しており、特定の顧客に対してSolを毎秒750トークンに引き上げる。 安全性と政府レビュー 今回のリリースは、AI監視に関する米国政府の姿勢が変化する中で行われる。トランプ大統領の6月2日の大統領令は、先端AI開発者が国防総省と新モデルへのアクセスを共有し、公表前に30日間の懸念提起期間を設ける自主的なシステムを創設した。 OpenAIは政府および「信頼できるパートナー」と自主的に早期アクセスを共有したと述べたが、政府のレビューが長期的なデフォルトになるべきではないとの見解を示した。ホワイトハウス関係者はCNETに対し、政府はOpenAIにGPT-5.6のリリース許可を与えたわけではなく、大統領令の下でそのような許可は必要なかったと述べた。 モデルには5層の安全スタックが含まれている：モデルレベルの拒否トレーニング、生成を一時停止できるリアルタイム悪用分類器、アカウントレベルのレビュー、機密能力への差別化アクセス、および迅速なジェイルブレイク対策を備えたモニタリング。OpenAIは自動レッドチーミングに70万A100相当のGPU時間を費やした。 サイバー能力 OpenAIの安全性評価によると、Solは出力トークンの約3分の1を使用しながら、ExploitBenchサイバーセキュリティベンチマークでAnthropicのMythos Previewと競争力がある。しかし、同社のPreparedness Framework評価では、Solは「Cyber Criticalのしきい値を超えていない」とされ、バグやエクスプロイトのプリミティブを特定できるが、完全なチェーンエクスプロイトを自律的に生成することはできない。 Solはまた、コマンドラインコーディングワークフロー向けのTerminal-Bench 2.1で新たな最高水準を達成し、生物学タスク向けのGeneBench v1ではより少ないトークンでGPT-5.5を上回った。 命名規則 番号（5.6）は世代を示し、Sol、Terra、Lunaはそれぞれが独自のペースで進化できる持続可能な機能ティアである。OpenAIは今後数週間でChatGPT、Codex、APIを通じてより広範な利用を計画している。 雅子 訳 出典：CNET（7月8日）；OpenAI発表（6月26日）

ニュージャージー州で提案された法案は、全ての無人運転車両にライダー（LiDAR）搭載を義務付けるもので、テスラのロボタクシーサービスを同州で事実上禁止する可能性があり、カメラのみで自動運転が十分かという10年来の議論を再燃させている。 この法案は、The Vergeが最初に報じたもので、人間の運転手なしで運行する全ての車両にライダーセンサーの搭載を義務付けている。テスラの自動運転システムはカメラとコンピュータビジョンのみに依存しており、ライダーとレーダーを不要として明確に拒否している。CEOのイーロン・マスク氏はライダーを「松葉杖」と呼び、「ライダーに頼る者は運命づけられている」と有名な発言をしている。 ライダーの分断。 自動運転車業界は長年、センサー戦略で分裂している。ウェイモ、クルーズ、そしてほとんどの自動運転車開発者はセンサーフュージョンを使用しており、ライダー、レーダー、カメラを重ね合わせることで、各センサータイプが他の弱点を補っている。ライダーは照明条件に関係なく正確な3D深度マッピングを提供するが、大雨や雪の際には苦戦する。カメラは標識や信号機の読み取りに優れているが、グレア、暗闇、低コントラストの状況では機能しない。 ニュージャージー州の法案は、冗長性が安全性の要件であり、選択肢ではないという立場を取っている。可決された場合、テスラは車両にライダーを統合するか、同州でのロボタクシー事業を停止する必要がある。 より広範な影響。 この法案は、テスラが商業的なロボタクシー事業に進出する中で提出された。同社は今年初め、テキサス州オースティンでカメラのみのシステムを使用した有料自動運転ライドを開始し、他の都市への拡大を発表している。州レベルのセンサー義務化のパッチワークが、特に他の州がニュージャージーに追随した場合、その展開を複雑にする可能性がある。 自動運転車業界は注目している。ライダーを義務付ける法律は、州が特定のセンサー要件を自動運転車規制に成文化し、一般的な安全基準を超えて技術義務に移行する初めてのケースとなる。 雅子 訳

企業によるAI搭載ツールの導入は、データセキュリティに新たな戦線を開いた。従業員が機密情報をチャットボット、AI検索ツール、コーディングアシスタントに貼り付けることで、意図せずデータ漏洩が発生し、多くの場合、情報が組織の管理外に出ていることに気づかない。 TechRadarは、企業がChatGPT、Claude、Copilot、GeminiといったAIツールを、適切なデータガバナンス管理なしに従業員に展開する中で、問題が危機的状況に達していると報じている。外部攻撃者による従来のデータ漏洩とは異なり、この種の漏洩は通常偶発的である。従業員が顧客データをプロンプトに貼り付けたり、開発者が独自コードをAIコーディングアシスタントにアップロードしたり、営業担当者がAIに機密のスプレッドシートを分析させたりする。 規模。 複数のセキュリティ企業の調査によると、現在大多数の企業が、適切な監視なしにサードパーティのAIモデルを通じて機密データを流している。一般的な漏洩経路には以下が含まれる： プロンプトへの直接入力： 従業員が個人識別情報、財務データ、企業秘密を、入力内容の学習を許可する利用規約のAIチャットインターフェースに貼り付ける。 企業向けAI検索ツール： Microsoft CopilotやGleanなどのプラットフォームが内部文書を索引化し、ユーザーの閲覧権限を超えた情報を表示する可能性があり、「知る必要」アクセス原則に違反する。 AIコーディングアシスタント： 開発者が独自のソースコードをクラウドベースのコード補完サービスにアップロードし、知的財産をモデル学習パイプラインにさらす。 SaaS統合の拡散： エンタープライズSaaSツールに接続されたAIプラグインや拡張機能が、ワークフローに必要な範囲をはるかに超えたOAuthトークンを継承する。 規制圧力。 この問題は規制当局の注目を集めている。EUのAI ActとDigital Operational Resilience Act（DORA）はともに、金融機関と重要インフラ事業者に対し、AIツールの統合が許可されていないデータ露出経路を生み出していないことを証明するよう求めている。SECのサイバー・新興技術ユニットは、規制対象事業体によるAIガバナンスに関する表明を積極的に調査している。 専門家は、データがAIモデルに到達する前に検査するプロンプトレベルの分類・リアルタイム執行システムの導入、AIツールの権限を必要最小限に区分すること、AIパイプラインを流れる全データの監査可能なログ作成を推奨している。技術的執行のないポリシー文書は、データの流出を防ぐことはできないと彼らは指摘する。 出典： TechRadar, Knostic, Wiz 雅子 訳

NVIDIAは、フル生産に入った88コアのArmプロセッサであるVera CPUを、同社がめったにリードしない指標、すなわちシングルスレッド性能に焦点を当てて位置づけている。これは、エージェンティックAIの「迅速な思考、検証、オーケストレーション」ワークロードに不可欠であると同社は主張する。 2026年3月のGTCで発表され、同年下半期にDell、HPE、Lenovo、Supermicroのシステムに出荷されるVeraは、Arm v9.2上に構築されたNVIDIAカスタムのOlympusコアを採用している。各コアはNVIDIAのSpatial Multithreading技術を採用し、タイムスライシングではなくリソースを物理的に分割することで2つのハードウェアスレッドを実行し、チップ全体で176スレッドを実現する。 エージェントにとってシングルスレッドが重要な理由。 NVIDIAの主張は、タスクの計画、コードの実行、データベースのクエリ、ツールの呼び出し、結果の検証を行うエージェンティックAIシステムは、従来のバッチAIワークロードとは根本的に異なるというものだ。これらはマルチステップの推論チェーンの各ステップにおいて高速かつ低レイテンシの応答を必要とし、これは生のコア数よりもコアあたりのスループットに大きく依存する。Phoronixが公開したベンチマークでは、VeraがAI関連のCPUワークロード、特にメモリ帯域幅に敏感なタスクにおいてIntelおよびAMDを上回っている。 Veraは、前世代のGraceの2.4倍のメモリ帯域幅を実現し、1.5TBのLPDDR5Xメモリと、負荷下でピーク帯域幅の90%以上を維持する第2世代のScalable Coherency Fabricを備えている。NVIDIAは、256基の液体冷却Vera CPUを搭載した単一ラックで、22,500以上の同時エージェント環境を維持できると述べている。 エコシステムの採用状況。 初期導入企業にはMeta、Oracle Cloud Infrastructure、Alibaba Cloud、CoreWeaveが含まれる。Los Alamos National Laboratory、Lawrence Berkeley National Lab、Texas Advanced Computing Centerなどの研究機関も展開を計画している。 Vera CPUは、NVIDIAの6コンポーネントからなるVera Rubinプラットフォームの中心であり、14.4エクサFLOPSのFP4パフォーマンスを誇るNVL72ラックを駆動する。Bank of Americaは、データセンターCPU市場がエージェンティックオーケストレーションの需要により、2030年までに270億ドルから600億ドルに倍増すると予測している。 出典： NVIDIA Newsroom、Phoronix、WinBuzzer 雅子 訳