推論

デザインソフトウェア会社Canvaは、AI機能の提供コストが予想を大きく上回ったため、年収の成長予想を3分の1の20%に下方修正しました。CEOのメラニー・パーキンスは、ユーザーのAI機能に対する需要が「予想を大きく上回っている」と述べましたが、同社はアーキテクチャの最適化、単位コストの削減、ビジネスモデルの改善を行う前に、大規模な関連製品の発売を一時保留することを決定しました。4月にCanva AI 2.0を発表して以来、単一タスクのコストは約90%減少しましたが、AIユーザーが生成したデザインの量は以前のバージョンの3倍に達し、経済性は依然として圧力に直面しています。このケースは、ソフトウェア業界の一般的な困難を反映しています：AI推論コストが従来のソフトウェアの「ゼロ限界コスト」の利益論理を破壊しています。Pitchbookのアナリストは、CanvaとFigmaがこのトレンドの「最も明白なシグナル」であると指摘しています。Figmaの第2四半期のフリーキャッシュフローマージンは、第1四半期の27%から14%に低下し、第3四半期の収益成長率は48%から36%に鈍化する見込みです。Canvaは以前、420億ドルの評価額で従業員株式を売却しており、市場は2026年の上場を予想していましたが、現在の分析ではIPOが来年に延期される可能性があると考えられています。

研究機関 SemiAnalysis が発表した分析によると、SpaceX は 2027 年末までに約 10GW の AI データセンター容量を構築する見込みであり、そのうち 50% が推論サービスに使用される場合、1GW あたり年収が 1000 億ドルを超えると仮定すると、年収は 3000 億ドルに達する可能性があります。SpaceX の CEO マスクは最初の財務報告書で、「保守的な見積もり」として 2027 年には 6-8GW が追加され、実際には 10GW を超える可能性があると述べました。SemiAnalysis の推論シミュレーターは、GB300 クラスター上で現在の新興クラウド価格（約 3 ドル/GPU 時間）で運用した場合、OpenAI や Anthropic などの最前線モデル企業は 1GW あたりの推論年収が 1000 億ドルを超え、年次コストは約 120 億ドルになると示しています。マイクロソフトは OpenAI モデルへの完全なアクセス権を持っているため、トレーニングコストを負担することなく、同様の規模の収入を得ることができます。分析によれば、マイクロソフトは 2026 年までに 10GW のデータセンター契約（総額 3000 億ドルを超える）を締結しており、90 日のキャンセル条項を持っているため、契約リスクを大幅に低減しています。SpaceX の建設進捗について、SemiAnalysis はマスクが現場でのガス発電、大型電力変圧器をスキップするなどのボトルネックを克服し、並行施工および調整プロセスの短縮を通じて、建設期間を大幅に短縮すると考えています。テネシー州 Southaven の発電所は、2 月の 27 台のタービン（約 495MW）から 7 月の 69 台（1.7GW）に拡大し、「MiniHard」プロジェクトは約 5 か月で 450-500MW を建設できます。しかし、10GW の目標は土地の承認、ガス供給、設備の納入などの複数の課題に直面しています。この分析はモデル推演に基づいており、実際の実現には不確実性が残ります。

ロイター通信によると、AMDはAI推論チップのスタートアップ企業Taalasを買収することを発表しました。取引金額はまだ公開されていません。今回の買収は、AMDの人工知能推論チップ分野における技術力を強化することを目的としており、Taalasの技術をInstinct GPUアクセラレーターのロードマップに統合し、システムレベルのソリューション開発をさらに推進する計画です。

黄仁勋は X プラットフォームで Alpamayo 2 Super の発表を行い、これは NVIDIA が自動運転分野向けに開発した最先端のオープンソース推論モデルです。黄仁勋は、Alpamayo 2 Super は環境を「見る」だけでなく、複雑な世界を理解し推論することができ、行動の前に考えることができるため、ロボットタクシー、自動運転トラック、シャトル、配送車両、農業機械、そして将来の大規模移動ロボットシステムのコアモデルとして機能することができると述べました。このモデルは OpenMDW-1.1 に基づいて商業利用のためにオープンされ、開発者や企業がモデルの検査、微調整、展開を行うことを許可します。黄仁勋は、オープンモデルが自動運転システムの安全性と信頼性の向上を促進するのに役立つと述べました。彼は、次の人工知能の波はロボット技術に属し、自動運転車両がこのトレンドの重要な出発点になると語りました。

公式の発表によると、Marvell TechnologyはAIインフラストラクチャ向けの新世代メモリソリューションのラインアップを発表しました。これはサーバーレベルのAIストレージ、ラックレベルのCXLメモリ拡張とプール化、そしてマルチキャビネットの光相互接続共有メモリをカバーしており、Agentic AI推論プロセスにおけるメモリ容量と帯域幅のボトルネックの増加に対処することを目的としています。Marvellは、AIモデルの規模が拡大し、コンテキストウィンドウが延長され、KVキャッシュの需要が増加する中で、従来の計算とメモリの密結合アーキテクチャがAI推論の効率を制限していると述べています。メモリのデカップリング（memory disaggregation）により、メモリリソースを計算リソースからより独立して拡張でき、GPUの利用率を向上させ、データ移動の遅延を低減することが可能になります。今回発表された製品には以下が含まれます：Bravera SC6 PCIe 6.0 SSDコントローラー：AI推論ストレージシナリオ向けで、クラウドサービスプロバイダーがより多くのKVキャッシュを高性能SSDに移行し、インフラストラクチャの効率を向上させるのを支援します。この製品は複数のベンダーのNANDに対応したアーキテクチャを採用しており、2026年第4四半期からサンプル提供が開始される予定です。Marvell Structera Xメモリ拡張ソリューション：CXL技術に基づき、ラックレベルのメモリ拡張とリソースプール化をサポートし、データセンターがメモリリソースをより柔軟に共有および配分できるようにし、AIインフラストラクチャのコストを削減します。Marvell Photonic Fabric光相互接続メモリソリューション：光相互接続技術を使用して、複数のキャビネットにまたがる共有メモリアーキテクチャを構築し、最大32TBの温熱KVキャッシュのアンロードをサポートし、AI推論クラスターのスループット能力を向上させます。Marvellは、Photonic Fabricソリューションが既存のデータセンターのスペースと電力制限の下で、最大2倍から3倍のトークンスループットの向上を実現し、より大規模なモデルとより長いコンテキストのAIアプリケーションをサポートすると述べています。Marvellの幹部Will Chuは、AIインフラストラクチャが単一のサーバーアーキテクチャから計算、メモリ、接続が協調して動作するシステムに移行していると述べ、今後はメモリがより独立して拡張され、リソースの利用率とトークンの効率を向上させる必要があるとしています。AIエージェントと大規模モデルの推論需要が引き続き増加する中で、メモリ容量、帯域幅、データ転送効率が計算能力に次ぐAIインフラストラクチャ競争の新たな焦点となっています。

金十の報道によると、アマゾンウェブサービス（AWS）のCEOは、人工知能ビジネスがトレーニング段階から推論段階に移行していると述べました。

報道によると、3人の関係者が明らかにしたところによれば、中国のAIスタートアップDeepSeekは独自のAIチップを開発中です。このチップは主にAI計算の推論段階のために設計されており、新しいモデルのトレーニングには使用されません。この措置は、同社がNVIDIAやHuaweiのチップへの依存を減らすことを目的としています。報道は、このチップの研究開発計画が約1年前に始まり、現在も初期段階にあると指摘しています。DeepSeekはチップ設計、ファウンドリ、ストレージ企業などの外部パートナーと協議を行っており、最近数ヶ月間で非公開のルートを通じてチップ設計エンジニアの採用を強化しています。また、報道が出た後、NVIDIAのプレマーケット株価は約1.6%の小幅下落を見せました。分析によれば、もし研究開発が成功すれば、DeepSeekにとって重大な戦略的転換を意味し、世界の主要なAI開発者がハードウェアの自主制御を求めるトレンドに沿ったものとなり、Huaweiの国内AIチップ市場における地位に挑戦する可能性もあります。しかし、このプロジェクトは設計周期が長く、資金需要が大きいこと、さらにアメリカによる先進的なプロセスや高帯域幅メモリ（HBM）の輸出制限といった製造の壁に直面しています。このチップの研究開発の動きは、DeepSeekが70億ドルの初回資金調達を計画しているという最近の報道とも一致しています。

B.AI プラットフォームが正式に Claude Opus 4.8 モデルをリリースしました。このモデルは、価格が 4.7 バージョンと同じであることを前提に、コーディングと推論能力を強化し、いくつかの重要なブレークスルーを実現しました。具体的には、コード欠陥検出の失敗率が約 4 倍低下し、タスクの進捗フィードバックがより客観的かつ正確になり、長時間にわたって複雑なタスクを独立して実行する能力がさらに向上し、自動化開発と深層推論シーンをより良くサポートできるようになりました。現在、Opus 4.8 は API 統合と Web チャットアクセスを全面的に開放しており、ユーザーは公式サイトにログインしてすぐに体験することができ、また公式ドキュメントを参照して、さらなる技術的詳細を確認することができます。

AI代理プラットフォームBankrの創設者deployerがツイートで、Bankrエコシステムプロジェクトに無料のLLM推論サービスを提供するために約10万ドルの資金を調達したと述べています。現在、Bankrエコシステムを構築しているプロジェクトは、すぐに無料の推論クレジットを得ることができます。しかし、正式に配布を開始する前に、チームは「業界全体が気に入る」新機能を先にローンチする予定で、具体的な詳細は後日発表される予定です。

0G Labsの公式発表によると、0G Private Computerが正式にオンラインになり、AIエージェントと開発者向けにTEE（信頼実行環境）に基づくプライバシー推論サービスを提供しています。ユーザーはpc.0g.aiを通じてサービスに接続できます。公式は、この製品がIntel TDX CPUとNVIDIA H100/H200 GPUで構成されたハードウェア隔離環境を採用しており、すべての推論リクエストはTEE内で完了し、入力内容は暗号化されて送信され、出力結果は署名検証が行われるため、サービス提供者はユーザーデータを直接見ることができないと述べています。現在、プラットフォームはDeepSeek DeepSeek Chat V3、Alibaba Qwen3.6 Plus、Zhipu AI GLM-5-FP8、Qwen3-VL-30B、OpenAI Whisper-large-v3およびz-imageなどのモデルをサポートしており、OpenAI APIに互換性のあるインターフェースを提供しており、開発者はベースURLを変更することで移行を完了できます。

AI インテリジェントルーターとインフラネットワーク DGrid AIは、統合された x402 支払いプロトコルを持つ AI 推論 API の正式なリリースを発表しました。この API は、初めて支払いロジックと AI モデルの呼び出しをシームレスに統合し、開発者と AI エージェントは煩雑な API キーを管理したり、中央集権的なアカウントの前払いを行ったりすることなく、単一の API リクエストのライフサイクル内で認証、推論、支払いを同時に完了できます。この API は現在、BNB Chain（BSC）を基盤となる決済ネットワークとして最初にサポートしています。x402 プロトコルのマイクロペイメント機能を活用することで、システムは呼び出しコストを絶対に制御可能な前提のもと、極めて低摩擦のオンチェーンリアルタイム決済を実現します。また、この API は主流の AI 呼び出し方式に対応しつつ、ストリーミング応答とリアルタイムの使用量フィードバックをサポートし、AI エージェントのモデル選択、推論課金、インテリジェントエージェント、マルチタスク実行など、さまざまなアプリケーションシナリオに適用できます。DGrid は、この取り組みが従来の大規模モデル呼び出しの前払いの壁を根本的に打破し、全自動の AI エージェント経済（機械対機械取引）を構築するためのプログラム可能な基盤となる支払いインフラを提供することを目指していると述べています。

OpenClawは2026年4月7日にバージョンをリリースし、OpenClaw推論機能、音楽およびビデオ編集、会話の分岐/復元、WebhookベースのTaskFlowsを新たに追加しました。また、Arcee、Gemma 4、Ollamaビジュアルモデルをサポートし、memory-wikiの永続的な知識システムも導入しました。

TetherのCEOパオロ・アルドイーノは、Tether AIチームが新しいバージョンのQVAC Fabricを発表し、クロスプラットフォームのBitNet LoRAフレームワークを統合し、消費者向けGPUおよびスマートフォンで10億パラメータ規模の大規模モデルのトレーニングと推論を実現したと明らかにしました。新しいQVAC Fabric LLMは、初めてBitNet LoRAの微調整と推論をAMD、Intel、Apple MetalおよびモバイルGPU上でクロスプラットフォームで実行しました。フラッグシップデバイスでは、GPUの推論速度がCPUに比べて2倍から11倍向上し、メモリ使用量は全精度モデルに比べて最大90%削減されました。Tetherチームは、Pixel 9、S25、iPhone 16などのフラッグシップスマートフォンで最大38億パラメータモデルの微調整を完了し、iPhone 16では最大130億パラメータモデルの微調整を実現しました。関連コードはGitHubにオープンソースとして公開されています。

ウォール・ストリート・ジャーナルの情報筋によると、人工知能推論に特化したスタートアップの Baseten が 3 億ドルの資金調達を完了し、評価額は 50 億ドルに達し、前回の評価額のほぼ 2 倍となった。今回の資金調達は、ベンチャーキャピタル会社 IVP と Alphabet の独立成長ファンド CapitalG が主導し、チップ大手の NVIDIA も投資に参加し、取引の一環として Baseten に 1.5 億ドルを注入した。この取引は、NVIDIA が人工知能推論分野でスタートアップに対して積極的に展開していることを浮き彫りにしている。業界の関心がモデルのトレーニングから大規模な運用と推論（つまり、AI モデルが入力に基づいて出力を生成すること）に移る中、NVIDIA は関連するスタートアップへの投資を強化し、自社の AI チップ顧客への投資を続けている。

ChainCatcher のメッセージ、分散型コンピューティングと Web3 スマートインフラストラクチャの EdgeX Labs は正式に EdgeAI Labs に改名したことを発表し、プロジェクトが新たな発展段階に入ったことを示しています。次世代 AI インフラストラクチャネットワークの構築に全面的に焦点を当てています。公式は、このブランドアップグレードが EdgeAI Labs の長期的な戦略ビジョンを反映していると述べています：分散型、プライバシー保護、高エネルギー効率の AI ネットワークを構築し、スマートモデルの世界的な展開、運用、協調をサポートします。EdgeAI Labs は Ryze Labs、Waterdrip Capital、KuCoin Ventures、DepinLabs、ZC Capital などの著名な機関からの投資支援を受けています。同時に、今後の TGE に向けて、プロジェクトは新たな資金調達ラウンドを開始し、グローバルな展開とエコシステムの拡大を加速させる予定です。

ChainCatcher のメッセージ、オープンソース AI プロバイダー Inference が 1,180 万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、Multicoin Capital と a16z CSX が主導し、Topology Ventures、Founders, Inc. とエンジェル投資家が参加しました。この資金調達により、同社の研究開発作業はモデルとインフラストラクチャの性能の新しい分野に拡大し、より多くの企業にサービスを提供する能力が強化されます。Inference.net は企業がカスタマイズされた AI モデルを訓練し、展開できるようにし、世界中の AI ネイティブ企業のためにカスタマイズされた言語モデルを訓練し、展開しました。