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first_img DeepSeek オープンソース昇腾基盤コンポーネント、コンパイル、計算および通信ライブラリをカバー

人工知能会社 DeepSeek は、Huawei Ascend プラットフォーム向けの基盤コンポーネントを正式にオープンソース化しました。これには、TileLang 高級言語コンパイラ、計算ライブラリ、分散通信ライブラリが含まれ、以前の NVIDIA プラットフォーム向けのオープンソースコンポーネントと一対一で対応しています。TileLang は、汎用性が高く、プログラミングが簡単で、ハードウェア性能の上限に達する高級言語を提供することを目的としており、CUDA に比べて開発効率を向上させ、ロジックを簡素化します。また、そのプログラミングモデルはチップの特性を活かすことができます。TileLang のルートは最初に NVIDIA プラットフォームで検証され、DeepSeek V4 シリーズモデルのトレーニングにおける大部分のオペレーターの実装を担っています。今回オープンソース化された Ascend バージョンは、Ascend C の低レベル命令をラップし、ハードウェア性能を損なうことなく高級言語プログラミング方式を提供します。現在、DeepSeek のトレーニングで使用されているすべての TileLang オペレーターは、Ascend 上で対応する高性能実装があります。同時にオープンソース化されたコンポーネントには、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect が含まれ、それぞれ汎用行列演算、大規模なデバイス間通信、通常のベクトル計算とメモリアクセス、長いコンテキストのスパースアテンション、データフィルタリングに使用されます。DeepSeek は、複数の重要なテストにおいて関連する計算と通信性能がハードウェアの上限に近づいていると述べています。研究開発プロセスにおいて、Huawei チームがサポートを提供し、両者は Ascend 950 に基づく 128 カードのスーパー ノードソリューションを推進し、計算と通信の深い最適化を行いました。

個人AIエージェントInstinctの創設者は、ユーザーが毎日約10%増加し、計算能力がほぼ毎週倍増していると述べました。

個人AIエージェントInstinctの創設者Noah Shinnは、最近数週間でユーザー数が毎日約10%から11%増加しており、それに伴う計算能力の需要がほぼ毎週倍増していると述べています。彼は現在、約40%の時間をどれだけの計算能力を事前に購入するべきかを考えることに費やしています。Shinnは、ユーザーの増加に合わせて計算能力を調達することはできないと述べています。現在の2倍の計算能力を購入すると、約1週間で使い切ってしまいます;5倍を購入しても、3週間以内に使い切ります;10倍を直接購入することは、大きなコストを前もって投入することに相当します。多くのリソースは数ヶ月前に予約する必要があり、臨時で計算能力を補充する場合、その価格は3倍から4倍高くなる可能性があります。彼は、購入が少なすぎると成長を支えるのが難しく、購入が多すぎると成長が鈍化した際にコストが膨らむと述べています。彼は、日々の成長率が10%から5%から8%に減少しても、3ヶ月から4ヶ月連続して成長した後には、1億ユーザー規模の計算能力を準備する必要があると推定しています。また、新たな計算能力の導入に必要な待機時間も大体同じであると考えています。彼は、これがInstagramやFacebookなどの消費者向けインターネット製品の拡張よりも難しいと考えており、個人エージェントはユーザーが1人増えるごとに大量のモデル推論を継続的に消費するからです。彼は、Instinctの現在の拡張速度は、Claude CodeやCodexが以前に直面した類似の状況よりも速いと述べています。

first_img Grayscaleの研究責任者:計算力は新しい希少なデジタル資産になりつつある

暗号資産管理会社Grayscaleの研究責任者ザック・パンドルは、9月24日にコラム「The Stack」で、人工知能の熱潮の中で、モデルのトレーニング、運用、操作に必要な計算能力の需要と供給のパスが分化していると述べました。Grayscaleは、この不均衡が既に電力が供給され、運用可能な計算能力の所有者に有利であり、成長型の投資機会をもたらすと考えています。ザック・パンドルは、デジタル需要は即座に拡張可能であるが、電力、データセンター、チップ、メモリ、クラウドサービスなどの物理インフラは、承認、接続、構築に数年を要すると述べました。人工知能エージェントが複数のステップを実行する際、典型的なチャットボットのインタラクションよりも5倍から50倍の計算トークンを消費する可能性があり、アプリケーション層の活動の増加は基盤となる計算インフラに伝播します。記事は国際エネルギー機関およびローレンス・バークレー国立研究所の資料を引用し、データセンターは2030年までにアメリカの電力需要の増加の約半分を占めると予測されており、新しいプロジェクトが電力網に接続されるまでに5年以上かかる可能性があるとしています。電力が確保されても、許可、専門的な労働力、電気設備、冷却システム、GPU、高帯域幅メモリ、ネットワークが必要です。持続的な価値は、電力を計算に変換できる発電事業者、データセンター運営者、人工知能クラウドサービスプロバイダーに流れるでしょう。

アメリカの暗号税申告に新規則:取引所は取引額を報告し、投資家は依然として自分で利益と損失を計算する必要がある

Cointelegraphの報道によると、アメリカ国税庁(IRS)は、2025年の取引に関して、証券会社は通常デジタル資産の売上を申告する必要があるが、ほとんどの場合、コスト基準を申告する必要はなく、納税者は依然として自分で損益を計算する必要があると規定している。2026年からは、証券会社は条件を満たすデジタル資産に対してコスト基準を申告する必要がある。IRSはまた、1099-DAを受け取っていなくても、納税者はデジタル資産に関連する収入および損益を申告する必要があると強調している。アメリカで初めて暗号資産の1099-DA申告ルールが適用される税申告シーズンにおいて、一部の投資家は取引データの欠如やコスト基準の確認が難しいといった問題に直面している。Awaken Taxが8月に1000人のアメリカの暗号投資者を対象に行った調査によると、21%の申告済みまたは申告延期を計画している回答者は、取引所や暗号プラットフォームから必要な情報を待っていると述べている。また、約20%は、1099-DAの情報が不完全であるか、取引状況を正確に反映しているかどうか不明であると回答している。

ヴィタリック:ブロックチェーンは単なる帳簿から暗号学に基づく安全な計算ネットワークへと進化しました

イーサリアムの共同創設者であるヴィタリック・ブテリンは、第12回ブロックチェーングローバルサミットで基調講演を行い、ブロックチェーンが誕生した当初は主にツールであり、オープンで中立的かつ安全な特徴を持っているものの、スケーラビリティがなく完全に透明で、プライバシー保護のメカニズムがないと述べました。その後、ゼロ知識証明によるプライバシー取引とスケーラブルな検証がこの状況を変え、実際のEIPとして計画から実行に移され、イーサリアムのロードマップに組み込まれました。同様に、全同態暗号などの技術も適用され始めており、不可区別な混乱が将来的にチェーン上で適用される可能性もあります。プライバシーの他に、ブロックの並行構築と証明により、極限のスケーラビリティが可能になり、業界の考え方もデジタル資産からデジタル資産と情報へ、単純なチェーン上からユーザーサイド、トランザクションメモリプール、チェーン上の一連のパイプライン、さらには誰が何を送信できるかから誰が何を見えるかへと変わっています。現在、ブロックチェーンは単なる帳簿から、徐々に暗号学に基づく安全な計算ネットワークへと進化しています。AIの発展に伴い、暗号学のルールをAIに提供して自動形式的検証を行うことで、検証効率が大幅に向上し、チェーンがより多くの可能性を担うことができるようになります。

first_img ブラックロックがホワイトペーパーを発表:デジタル資産がスマート、ビジネス、計算をつなぐ

ベイラードはホワイトペーパー『機械ネイティブ経済:デジタル資産がどのように知性、ビジネス、計算をつなぐか』を発表しました。ホワイトペーパーは、AIの驚異的な成長が定義的な技術テーマであり、デジタル資産が並行する金融インフラを代表していることを指摘しています。両者はAIシステムと経済ネットワークの相互作用において交差します。AIは機械ネイティブの知性であり、デジタル資産は機械ネイティブの通貨です。エージェント型AIはブロックチェーンをプログラム可能なインフラとして使用し、知性と経済活動をつなぎ、AIを購入や取引などの現実世界の行動にまで拡張します。ホワイトペーパーは3つの重複する領域を挙げています:LLMとブロックチェーンは類似のトークン化を共有し、前者は言語を数値にエンコードし、後者は経済的価値をトークン化して機械が検証可能な移転と決済を可能にします;エージェントビジネスは機械ネイティブの支払いトラックを必要とし、ステーブルコイン、ネイティブ暗号資産、オンチェーン資産がツールとして機能し、従来のトラックは全天候型の低価値プログラム可能な取引に制限があります;計算はデジタル資産市場となり、超大規模クラウド収入は2030年までに年間1兆ドルを超えると予測され、標準化された計算能力は資金調達とプログラム可能な決済のユースケースとして主張されます。

アーサー・ヘイズ:AI「安全優先」は実際には計算力の需要を破壊し、アメリカ政府のすべての選択肢の結末は印刷することであり、最終的にはビットコインにとって好材料となる。

Arthur Hayes が新しい長文『Safety First』を発表しました。核心的な論点は、Anthropic、OpenAI、SpaceX が「安全優先」と主張して AGI 開発を遅らせているのは、人類の福祉への配慮からではなく、経済的現実によるものであり、市場は AI を望んでいないのではなく、「中国価格」の AI、つまり現在の 100 倍安い知能を求めているということです。Hayes は、「安全優先」は本質的に計算能力の需要を破壊するものであり、新しいモデルのトレーニングにかかる支出が減少し、実験室が効率の最適化に移行すれば、顧客の計算能力に対する支出は減少すると指摘しています。そして、三大 AI 実験室は利益を生み出さず、その計算能力の需要は 1 兆ドルを超える投資適格債務と数千億ドルの低品質債務を支えており、これらの債務は NVIDIA、Broadcom、Google、Microsoft などの利益を上げているテクノロジー企業によるオフバランスの裏付けに依存しています。本当の引き受け手はアメリカの保険契約者です。Hayes は Nick Nameth の分析を引用し、「自己保険詐欺」の一例を明らかにしました:PE 巨頭(Apollo、KKR、Brookfield など)が保険会社を買収し、AI データセンターの債務と AI の影響を受けた SaaS のプライベートクレジットを保険資産に詰め込み、関連する自己保険再保険会社を通じてごく少ない資本で虚偽の裏付けを提供します。Nameth は、この種の虚偽再保険資産の総額が 1.54 兆ドルに達すると推定しています。AI データセンターの債務が計算能力の需要不足により格付け機関によって格下げされると、保険会社は追加資本を強いられ、関連する再保険会社は支払う能力がなくなり、保険会社は債務超過に陥ります。アメリカのほとんどの州の保険保障上限は 25 万から 30 万ドルに過ぎず、存続している保険会社は事後に保障基金に支払うため、すべての参加者のリスクを最大化することを助長しています。2008 年に AIG が救済された際、TARP 資金は最終的にゴールドマン・サックスに流れ、記録的なボーナスを生み出しましたが、一般市民は差し押さえ通知しか受け取らなかったため、Hayes はこのシーンが再現されると考えています。暗号投資家にとっての結論はウィンウィンです。もしアメリカ政府が「計算能力の最後の買い手」になることを選択すれば、国家安全保障の名の下に生産性のない経済商品に資金を供給するために通貨を印刷し、金融投機とビットコインの価格を押し上げることになります。もし政府が債務超過の保険会社を救済することを選択すれば、同様に不良 AI 債務をカバーするために通貨を印刷する必要があり、通貨供給が増加しビットコインが押し上げられます。Hayes は特に、連邦準備制度が先週 25 ベーシスポイントの利上げに全会一致で投票し、RMP の債券購入が 8 月 14 日に停止したが、商業銀行は 1000 億ドルを超える通貨を創造する役割を引き継いでおり、利上げにより銀行は毎年 75 億ドルの超過準備金利息を得ており、これらの資金は貸付と市場投機の拡大に使われると述べています。総じて見れば、純粋な効果は依然として刺激的です。暗号市場は 8 月末の小幅な上昇後の振動が終了しようとしており、ドル供給は引き続き増加し、ビットコインと一部の選ばれたアルトコインは上昇するでしょう。Hayes はこの状況を「非常に素晴らしい」と表現し、政府は自由市場が AI データセンターの建設を停止することを許さず、計算能力の現物が過剰になるとし、AI エージェントの使用量が増加し、通貨の急増が投資家を暗号資産に追い立てると述べています。
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