BTC $62,994.46 -0.00%
ETH $1,878.96 -0.15%
BNB $607.64 -0.34%
XRP $0.9995 -0.14%
SOL $75.26 -0.19%
TRX $0.3315 +0.17%
DOGE $0.0699 -0.14%
ADA $0.1762 -1.58%
BCH $204.29 -0.13%
LINK $9.34 -1.36%
HYPE $57.23 +1.53%
AAVE $85.90 -0.70%
SUI $0.6778 -0.80%
XLM $0.1570 -0.62%
ZEC $485.64 -0.98%
BTC $62,994.46 -0.00%
ETH $1,878.96 -0.15%
BNB $607.64 -0.34%
XRP $0.9995 -0.14%
SOL $75.26 -0.19%
TRX $0.3315 +0.17%
DOGE $0.0699 -0.14%
ADA $0.1762 -1.58%
BCH $204.29 -0.13%
LINK $9.34 -1.36%
HYPE $57.23 +1.53%
AAVE $85.90 -0.70%
SUI $0.6778 -0.80%
XLM $0.1570 -0.62%
ZEC $485.64 -0.98%

cp

すべて
記事
速報

hot_img SemiAnalysis:Geminiは最前線の競争から撤退し、GCPは第三者へのTPU販売を加速して利益を上げています。

研究機関 SemiAnalysis が分析を発表し、Google DeepMind はもはや最前線の AI 実験室の列には属していないと指摘した。前の週、DeepMind の共同創設者 Demis Hassabis が日常運営から退き、Google の最高科学者 Jeff Dean や Gemini の共同責任者 Oriol Vinyals などの核心メンバーが離職し、新しい実験室 Discovery Loop を設立した。分析によれば、Google 内部の Gemini と GCP の間での計算力配分に関する長期的な駆け引きは GCP の勝利で終わった。SemiAnalysis は、Gemini 3.5 Pro がキャンセルされ、Gemini 3.6 Flash の性能は中国の主要オープンソースモデルや Grok 4.5 に及ばないと述べており、現在 Gemini は大規模モデルのランキングで第 8 位または第 9 位に落ちている。一方で、GCP は Anthropic などの競合他社に大量の TPU を販売しており、過去 9 ヶ月で数十万個の TPU の長期リースおよび販売契約を確保している。Tokenomics モデルの推計によれば、Gemini 自身の ARR は約 120 億ドルであり、GCP は 2027 年末までに第三者の AI クラウドサービス収入が 730 億ドルを超えると予測しており、TPU システムの販売はさらに 1200 億ドル以上の貢献をする。GCP の最新の四半期成長率は 82% であり、2027 年には TPU システムの販売により 100% 以上に加速すると予想され、Google の一株当たりの利益に約 3 ドルの貢献をする。

ウエスタンデジタル CPO:フラッシュメモリは現在の処理、HDDは全ライフサイクルを処理

西部データの最高製品責任者 Ahmed Shihab は、AI ストレージ競争の鍵は単に最速のメディアを追求することではなく、手頃なコストで持続的に容量を拡張できるかどうかであると述べています。彼は、多くのアーキテクチャが初期には正常に動作するが、データ規模が数 PB から数百 PB、さらには EB レベルに増加する際に、コストが制御不能になり問題が露呈する可能性があると考えています。フラッシュメモリはモデルの重み、GPU のオーバーフロー、KV キャッシュ、セッションコンテキストなどの高性能で低遅延のシナリオに適しています。一方、HDD はトレーニングコーパス、ログ、チェックポイント、コンプライアンス記録、合成データ、推論出力などの大規模で長期保存かつコストに敏感なデータにより適しています。彼はまとめて言います:「フラッシュは現在を処理し、HDD は全ライフサイクルを処理します。」AI の規模において、ストレージコスト自体がアーキテクチャの問題になるでしょう。長期間にわたり大量のデータを高性能メディアに保存すると、計算、ネットワーク、電力、スタッフなどの予算が圧迫されます。多くのバルクストレージ負荷にとって、問題はフラッシュが保存できるかどうかではなく、顧客がフラッシュを使用する全てのコストを長期的に負担できるかどうかです。未来の AI ストレージは単一の技術によって支配されるのではなく、性能、コスト、消費電力、密度、信頼性、データライフサイクルに基づいて階層的に設計されるべきです。彼は、これはフラッシュと HDD の競争ではなく、最初から異なるワークロードに適切なメディアをマッチさせる必要があると強調しています。さもなければ、スケールが拡大した後にアーキテクチャがビジネスの持続可能性に影響を与える可能性があります。

エヌビディアは共同パッケージ光学(CPO)の量産開始を発表し、関連する概念株は反発する可能性がある。

英偉達のシニアバイスプレジデントであるGilad Shainerは、最近開催された技術フォーラムで、CPOが量産段階に入ったことを発表しました。英偉達はサプライチェーンと協力して開発したスイッチを、緊密に協力している顧客に納品し、自社でも展開を始めました。今年から、CPO技術を搭載したスイッチが世界中のAI工場に大規模に導入される見込みです。Shainerは、今後の光通信市場の最大のビジネスチャンスは垂直拡張(Scale-up)にあり、そのために必要な帯域幅の性能は水平拡張(Scale-out)の10倍以上になると指摘しました。Shainerは以前、Mellanoxで研究開発を担当しており、同社が英偉達に買収された後、AIプラットフォームのネットワーク伝送部門を担当し、台積電と共同でCOUPEシリコンフォトニクスパッケージプラットフォームを開発しました。この発表は、市場が光通信の仕様アップグレードに対する疑念を打破し、関連企業の業績見通しを高めるのに役立ちます。報道によると、英偉達はSpectrum-XにCPOを先行導入しており、目標は今後大規模に展開されるVera Rubin AIプラットフォーム(計算速度がGB300の少なくとも3倍以上向上)に合わせることです。Trendforceは、CPO/NPO市場規模が2030年までに390億ドルを突破し、2028年から2029年にかけてScale-upによる光相互接続の導入が進むことで成長の勢いが著しく加速すると予測しています。
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.