サイエンス
AI時代の電力不足を救うのは「内燃機関」だった？世界初の100%水素発電が稼働
フィンランドのバルチラ社が、100%水素で駆動する世界初の大型エンジンによる送電網への電力供給に成功した。この技術は、内燃機関特有の物理的な回転質量によって電力網を安定させつつ、再生可能エネルギーの変動を補完する強靭な脱炭素電源として期待される。
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テクノロジーMozilla Data Collective、AIデータ市場に「同意と対価」の仕組みを持ち込む
Mozillaは、AIデータの作成者が利用条件や対価を自ら決定できる新たなデータ市場プラットフォームを立ち上げた。独立組織として運営されるこの基盤は、アクセス承認や決済機能を通じてデータの主権を保護し、透明性の高い公正な取引の実現を目指す。
テクノロジーMicrosoft、訓練済みのMarkdownファイルによってAIエージェントの性能を向上させる「SkillOpt」を公開
Microsoft Researchが開発したSkillOptは、AIエージェントの行動手順を記した自然言語文書を自動最適化する手法である。検証ループと負の記憶の保持により、モデルの重みを変更せず外部文書の更新のみで、多様なタスクの実行性能を大幅に向上させる。
テクノロジーGoogleの次世代AIチップ「Icefish」、Samsungの2nmプロセス採用に向けた協議が浮上：TSMC一極集中からの脱却か
Googleは次世代AIチップの製造において、TSMCへの過度な依存を脱却しサプライチェーンを多様化する。チップレット技術を採用し、演算部はTSMC、I/O部はSamsungが担う分業体制を検討することで、地政学的リスクの分散と性能向上を図る。
テクノロジーPCを閉じてもCodexは動く：OpenAIがOna買収でエンタープライズに打った布石
OpenAIが旧Gitpodのクラウド開発環境スタートアップOnaを買収すると発表。週500万人超が使うCodexが、PC電源に左右されない企業向け自律エージェントへと進化するための実行インフラを取り込む動きで、Claude Codeとの競争が新たな局面に入った。
テクノロジー米政府による輸出規制発令によりAnthropicのFable 5とMythos 5へのアクセスが突如遮断される
米商務省はジェイルブレイクの懸念を理由にAnthropicの最新AIモデルに輸出規制を課したが、同社は根拠が不十分であると強く反論している。この措置によりサービスの即時停止を余儀なくされており、業界全体への規制拡大や開発停滞が懸念される。
テクノロジーCPUは第3四半期に改善もメモリとGPUの供給不足は2026年通して継続とMSI会長が警告
AIサーバー向けメモリ需要の爆発的増加により、PC用GPUやVRAMの供給が深刻に停滞し、製品価格の高騰と市場の縮小を招いている。一方でCPUの供給は正常化へ向かっており、ベンダーは利益率重視の戦略へ転換することで収益の維持を図っている。
テクノロジーGoogle、Gemini悪用の詐欺キット網を提訴：AI詐欺対策は基盤遮断へ
Googleは、生成AIとフィッシングキットを組み合わせて大規模なSMS詐欺を展開した犯罪組織を提訴した。AIで偽サイトを量産し、数十万人から多額の資産を盗んだ同組織に対し、同社は法執行機関や通信会社と連携して基盤そのものの解体を目指す。
テクノロジー中国のタングステン輸出規制が引き金に、半導体製造に不可欠なWF6ガスが供給危機へ
半導体製造に不可欠な六フッ化タングステンが、中国の輸出規制と先端メモリ需要の増大により深刻な供給不足に陥っている。主要供給源である日本企業の生産停止危機も重なり、価格が暴騰する中で世界のサプライチェーンは構造的な再編を余儀なくされている。
テクノロジーAnthropic、研究者らの猛反発を受けClaude Fable 5の「見えない制限」を修正
Anthropicは最新モデルの能力を隠れて制限する設計が批判を浴び、方針を修正した。AI開発に関する依頼に対し、ユーザーに通知せず応答の有効性を落とす仕組みを廃止し、今後は制限の事実を明示した上で旧モデルへ切り替える運用に変更する。
サイエンス原子炉の冷却技術をAIデータセンターに応用：MIT発スタートアップが描く「水ゼロ」の持続可能なインフラ
AIの電力消費と熱密度増大に対し、MIT発のスタートアップが原子炉の知見を応用した液浸冷却技術を開発した。有害物質不使用の特殊液で気泡を制御するこの手法は、既存設備への導入が容易で、水資源を消費せずに演算効率を劇的に向上させる。
テクノロジー最新AI「Claude Fable 5」が敗北。55の産業ツールを操る究極の実務ベンチマーク「ALE」でGPT-5.5が首位を獲得した理由
AIの実務能力を厳密に測定する新ベンチマーク「ALE」が登場し、従来の自己採点やデータ汚染による評価の歪みが浮き彫りになった。高度な専門ツールを駆使する実務タスクに対し、最新モデルでも成功率が低迷するなど、AIの現実的な限界が示されている。