ワールドモデル競争2026：LeCun、DeepMind、World LabsがAGIへの道を再定義する
Yann LeCunがAMI Labsに5億ユーロを調達、DeepMindのGenie 3がリアルタイム3D世界をシミュレート。物理を理解するAI構築の2026年競争は、LLMを凌駕するかもしれない。
AI/ML運用
オーケストレーション、スケジューリング、デプロイメント：Kubernetes、Slurm、Ray、そしてGPUクラスターの生産性を維持するプラットフォーム。
高価なGPUインフラストラクチャは、アイドル状態では価値がありません。MLOps—AIシステムを効率的に稼働させ続ける実践—は、ML エンジニアリング自体と同じくらい重要な分野となっています。
このハブでは、分散トレーニングジョブのスケジューリングから大規模でのモデル提供、そしてそれを管理可能にするインフラストラクチャ自動化まで、AIの運用面をカバーしています。
主要トピック
- オーケストレーションプラットフォーム — Kubernetes vs. Slurm vs. Ray: AIワークロードに適したスケジューラーの選択
- 分散トレーニング — データ並列化、モデル並列化、およびそれらを可能にするフレームワーク（DeepSpeed、FSDP、Megatron）
- モデル提供 — 推論最適化、バッチング戦略、本番MLのためのデプロイメントパターン
- GPU利用率 — 高価なアクセラレータの使用を最大化する監視、プロファイリング、最適化技術
- Infrastructure as Code — Terraform、Ansible、再現可能なAI環境のための自動化パターン
「AIデモ」と「本番のAI」の間のギャップは、運用によって埋められます。私たちのMLOpsカバレッジは、GPU投資をビジネス価値に変える実践とプラットフォームの構築を支援します。
Essential Reading
All AI/ML運用 Articles (17)
AIワークロードの適正化：モデル要件に合わせたGPUリソースの最適配分
GPUリソース配分を推測から工学的規律へと変革する適正化フレームワーク
Gemini 3 Flash：GoogleのスピードチャンピオンがGPT-5.2と同等性能を6分の1のコストで実現
GoogleのGemini 3 Flashは、GPQA Diamond 90.4%、SWE-bench 78%を達成し、価格は100万トークンあたり$0.50。最速のフロンティアモデルがAIインフラにもたらす意味とは。
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NVIDIAのNeurIPSにおけるPhysical AI：Alpamayo-R1とCosmosエコシステム
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CoreWeave: AI基盤革命 - クリプトマイニングスタートアップがいかにして230億ドルの人工知能バックボーンとなったか
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