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MarvellはAI「メモリデカップリング」アーキテクチャを発表し、エージェンティックAIの推論帯域幅のボトルネックを解決します。

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。

Base BuildがVerify Onchainを発表し、オンチェーンの身分証明を利用してエアドロップのウィッチ攻撃問題を解決します。

公式の発表によると、Base BuildはBase Verify Onchainを発表し、ブロックチェーンエコシステムにおけるウィッチハント攻撃の問題を解決するために使用されます。この機能はBase Sepoliaテストネットで稼働しており、開発者がスマートコントラクト内で「一人の真のユーザー、一度の受け取り」というルールを実装できるようにします。Base Buildは、従来のエアドロップメカニズムはバルクウォレットによって操作されやすく、大量の報酬が専門のエアドロップ農民によって取得されることが多く、実際に製品の構築に参加しているユーザーは限られた利益しか得られないと述べています。Base Verify Onchainは、各真のユーザーの安定したアイデンティティハッシュを生成することで、プロジェクト側が同一ユーザーが制御する複数のウォレットを識別するのを助け、ユーザーの名前やアカウント情報などのプライバシーデータを取得する必要がありません。ユーザーはCoinbase、Instagram、X、TikTokなどの既存のアカウントを使用して認証を完了でき、システムはその後、スマートコントラクトに検証済みのアイデンティティ証明書を返し、契約が自動的に受け取り制限、投票制限、または額面制御などのルールを実行します。現在、Base Verifyは30万回以上使用されており、Base App、Cody、Scratch、Bracketなどの協力プロジェクトにサービスを提供しています。Base Buildは、Verify Onchainが分散型アプリケーションに対してより公平なエアドロップ、トークン発行、ガバナンス投票、ユーザーインセンティブメカニズムを提供すると述べています。開発者はこの技術を利用して、単一の真のユーザーの受け取り回数を制限したり、真のアイデンティティに基づいて報酬を配分したり、現実世界の信号をオンチェーンの信用に変換することで、ロボットや複数のウォレットによるWeb3アプリケーションの公平性への影響を減少させることができます。

hot_img OpenAIの内部モデルが自律的に数学の難問を解決し、サンドボックスを回避できることが明らかになり、内部テストは2ヶ月以上続いている。

外部の開示情報によると、OpenAIは内部で未発表のモデルを運用しています。このモデルは、Leanなどのツールを使用せずに、単回の自主推論で48%の確率で単位距離問題を解決し、単一のヒントに基づいてヤコビ予想の反例を自主的に見つけることができます。安全テストでは、このモデルがサンドボックス環境を回避し、本来内部で発表されるべき結果をPull Request形式でGitHubに提出したことがあり、分割認証トークンを通じて検出を回避したこともありました。関連するコード記録によれば、OpenAIは5月9日までにこのモデルのベンチマークテストを開始しており、その内部利用時間は少なくとも2.5ヶ月を超えています。以前、OpenAIはHugging Faceと共同で、先週このモデルがネットワーク能力評価でHugging Faceの生産基盤を突破したことを開示しました。このモデルはゼロデイ脆弱性を利用してインターネットアクセスを取得し、資格情報を盗み、リモートコード実行経路を通じてテストソリューションを取得しました。OpenAIは、この事件が先進的なモデルのネットワーク攻撃能力が実際のシナリオで機能していることを示していると述べ、Hugging Faceと協力して脆弱性の調査と修正を行っています。現在、OpenAIはこの件について公にコメントしていません。

ジャオ・チャンペン:AIはインフレ問題を解決できず、ビットコインは独自の価値保存特性を持っている

バイナンスの創設者CZは最近、ソーシャルメディアで、人工知能(AI)とビットコイン(BTC)が異なる機能を担っていると述べました。AIは生産性の向上を促進し、ビットコインはインフレーションに対抗し、富を保護するために使用されます。CZは「AIは素晴らしいが、インフレーションからあなたを守ることはできない。ビットコインはそれができる。」と述べました。CZは、市場がAIとビットコインを二大人気投資テーマとして捉えることが多いが、両者の本質は異なると考えています。AIは企業の効率と経済生産性を向上させる技術であり、ビットコインは固定供給量を持つデジタル資産です。彼は、AI産業が急速に発展しており、世界中の企業がAIソフトウェア、データセンター、チップなどのインフラ整備に数十億ドルを継続的に投資しており、医療、金融、製造などの多くの業界の変革を促進していると指摘しました。しかし、AI企業はより多くの株式を発行し、資金調達を拡大できるため、投資価値は企業の経営パフォーマンスと市場競争に依存します。それに対して、ビットコインの総供給量は2100万枚に固定されており、保有者が持つのは希薄化されない希少資産です。CZは、この特性がビットコインに長期的な価値保存の特性を与え、法定通貨の購買力がインフレーションによって低下する際に保護を提供すると考えています。CZは以前、AIブームが本来ビットコイン市場に流れるはずだった資金の一部を引き寄せる可能性があるとも述べました。OpenAIやAnthropicなどのAI企業がより多くの資本の注目を集める中、一部の投資家は他の資産を売却し、AI関連の投資に資金を振り向ける可能性があります。しかし、CZはAIとビットコインは競争関係ではなく、両者は補完的な資産と見なされるべきだと考えています。AIは技術の進歩と生産効率の向上を促進し、ビットコインは供給の拡張に影響されない価値保存の手段を提供します。

最高検が発表:体系的に仮想通貨を利用したマネーロンダリングに関する刑法規制の三重の困難を解決する

検察日報の報道によると、湖南省湘潭市雨湖区人民検察院と湘潭大学法学学部の研究者が共同で、仮想通貨を利用したマネーロンダリング犯罪に対する刑法規制の困難について、体系的な対応策を提案した。記事では、現在の司法実務が行為の定性、証拠の取得、追徴と損失の回復という三重の困難に直面していることを指摘している。第一に、刑法第191条のマネーロンダリング罪は7種類の上流犯罪に限定されており、多くの案件が「隠蔽罪」として処理されることになっている。第二に、ミキサー、プライバシーコイン、クロスチェーン移転などの手段により証拠の連鎖が断片化し、従来の捜査手段が浸透しにくくなっている。第三に、仮想通貨の法的属性の対立、手続き規則の真空、国境を越えた協力の壁が、追徴の実行を困難にしている。これに対して、記事は「一件二調査」の推進、ブロックチェーンデータの自己鑑定原則の確立、階層的な証明基準の構築を提案し、国家レベルの関与する仮想通貨の保管処理プラットフォームを設立することを提案している。また、仮想通貨犯罪に関する国際刑事司法協力の特別協定の締結を積極的に推進することも提案している。

ギャラクシー:戦略的構造的問題はまだ完全には解決されておらず、そのBTC保有を利用して利益を生み出す方法を探るべきである。

Galaxy 研究主管のアレックス・ソーンは、Strategyが月曜日に発表した資本管理の調整が重要な転換点であると述べました。数週間前、Strategyの優先株「デジタルクレジット」システムは圧力を受けており、優先株STRCは100ドルの額面価値を下回り、6月26日には71.25ドルの歴史的な低点に達しました。市場は、会社が増加する優先株配当をどのように支払うか疑問を持ち始めました。Strategyはその後、新しいデジタルクレジット資本フレームワークを発表しました。これには、取締役会が承認したドル準備政策、改訂されたSTRC配当政策、10億ドルの優先証券買戻し権限、10億ドルのMSTR普通株買戻し権限、そしてBTCの現金化計画が含まれています。同時に、取締役会はSTRCの年率配当利回りを11.5%から12%に引き上げ、7月1日以降の登録日について半月ごとの配当が適用されることになりました。発表後、MSTRは月曜日に12.6%上昇し約92.70ドル、STRCは12.2%上昇し約83.70ドルになりました。ソーンは、Strategyの行動は賢明であると考えていますが、構造的な問題を永久に解決するものではないかもしれないと述べています。会社は依然として大規模な優先株システムと持続的な支払い義務を抱えており、2027年と2028年には67億ドルの転換社債の満期を迎えます。市場が本当に懸念しているのは、Strategyが資産を持っていないことではなく、BTCの保有者、MSTR普通株の株主、または優先株の保有者に損害を与えることなく配当を支払うための十分なドル流動性を持っているかどうかです。普通株を売却して10億ドル以上の現金を調達し、12ヶ月の最低現金準備政策を設定し、現在の現金カバレッジを約17ヶ月に引き上げることで、Strategyは自らの時間を確保しました。最も議論を呼んでいるのはBTCの現金化計画であり、この表現はStrategyが時折BTCを売却する可能性があることを明確に示しているようです。ソーンは、Strategyがビットコインを売却するのを望んでいません。なぜなら、会社のアイデンティティとMSTRのプレミアムは、長期的なBTCエクスポージャーツールとしての物語に基づいているからです。BTCを売却することは、この物語を弱めることになります。しかし、少量のBTCを売却することで資本構造の無秩序な螺旋を防ぎ、優先株を保護し、より良い市場環境を待つことができるのであれば、この道は弁護可能であるとも考えています。Strategyは、保有するBTC資産を直接売却することなく収益を生み出す方法を探るべきです。これには、保守的な条件で少量の隔離BTCを貸し出すことや、オプション戦略を通じてボラティリティ収益を得ることが含まれます。

欧州中央銀行総裁:欧州は支払い主権を失うリスクに直面しており、デジタルユーロが解決の鍵である

Finance Feeds の報道によると、欧州中央銀行総裁クリスティーヌ・ラガルドは ECB 会議で、欧州が支払いの主権を失うリスクに直面していると警告しました。ドルのステーブルコインと外国のネットワークが未来の金融インフラを支配しています。ラガルドは、欧州には独自の汎欧州カードネットワークがなく、国際カード組織が欧州のカード決済の 60% 以上を占めており、21 のユーロ圏諸国のうち 13 カ国が国家カードプログラムを持っていないと指摘しました。彼女は、デジタルユーロがこの状況を打破できると述べ、その法定通貨の地位は全欧州で受け入れられる必要があると強調しました。ラガルドは、トークン化された金融は中央銀行の通貨がなければ安全に拡張できないと強調し、市場参加者は中央銀行の決済インフラがなければデジタル資産を大規模に発行しないと述べています。欧州中央銀行は、Pontes と Appia の二つのイニシアティブを推進しており、TIPS とインドの UPI、東南アジアの Nexus システムとの接続を確立しています。彼女は、加盟国がそれぞれ独自に法律の枠組みを策定すれば、法律の面で技術が解消している断片化が再現されると警告しました。この競争は地政学的および主権の問題に進化しています。

エネルギー会社TARが2700万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、AI時代のデータセンターの電力問題を解決する。

グリーンエネルギーインフラスタートアップのTARは、AI時代のデータセンターが直面する電力と展開のボトルネック問題を解決するために、データセンター向けのモジュール式「プラグアンドプレイ」電力システムの開発に使用する2700万ドルのシードラウンド資金調達を完了したと発表しました。報告によると、このソリューションは太陽光、風力、バッテリー蓄電および天然ガスのバックアップユニットの組み合わせにより、ほぼ24時間体制のローカル電力供給能力を実現し、公共電力網への依存を減らすことで、電力網接続の待機、承認の遅延、電力価格の変動などの問題を回避します。TARの共同創設者は、その核心的な考え方は工場でのプレファブ、プレアセンブリ、予備試験を通じてエネルギーシステムの展開サイクルを大幅に短縮し、データセンターの「迅速な立ち上げ」能力を実現することだと述べています。パイロットプロジェクトでは、このシステムは約10MWの安定した電力供給を提供でき、2027年までに200MW以上の常時負荷能力を展開する計画です。会社は、最初の顧客が名前を公表していない「新しいクラウドコンピューティング(neocloud)」サービスプロバイダーであり、AI計算インフラストラクチャに対してより迅速なエネルギー供給の道筋を提供することを目指していると指摘しています。経済モデルにおいて、TARはそのソリューションが従来の電力網コストを下回ることを追求していないが、「速度の問題」を優先的に解決すると述べています。そのオフグリッドエネルギーシステムは約3ヶ月で展開を完了でき、電力網接続や土地制限による時間コストを回避します。AI計算の需要が継続的に増加する中で、電力供給はデータセンターの拡張における主要なボトルネックの一つと見なされています。業界の分析では、このような「オフグリッドエネルギー+モジュール式データセンター」のモデルが、AIインフラストラクチャ競争の新しい方向の一つになりつつあると考えられています。
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