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GPU インフラストラクチャ、AI、データセンターに関する知見。
再帰言語モデル：AIに自身のコンテキストを管理させる
MITのRLMアーキテクチャにより、モデルはサブLLMとPythonスクリプトにコンテキストを委任可能。100倍のコンテキスト拡張と2-3倍のトークン効率。Prime Intellectは2026年のパラダイムを予測。
MiroThinker：AIエージェントの第3のスケーリング次元
MiroThinkerがインタラクションスケーリングを導入—タスクごとに600回のツール呼び出しを処理するエージェントを訓練。GAIAベンチマークで81.9%。モデルサイズとコンテキストを超えた新次元。
データセンター向けAIOps：LLMを活用したAIインフラストラクチャ管理
OpenAIの70億ドル規模オーストラリア進出：アジア太平洋初のOpenAI for Countries
OpenAIがNEXTDCと提携し、シドニーに70億豪ドル超のAIキャンパスを建設。政府・防衛・金融向けソブリンコンピューティング。GroqとGoogleも拡大中。
日本の260億ドルデータセンターパラドックス：記録的投資が10年の待機期間に直面
AWS、マイクロソフト、オラクルが日本に260億ドルを約束。東京での電力接続には5-10年かかる。需要は2034年までに66TWhに3倍増。ハイパースケーラーは3リージョン戦略を展開。
日本の280億ドルAIデータセンターブーム、10年の電力待ちに直面
AWS、Microsoft、Oracleが日本に280億ドル投資。東京での電力接続に5-10年。ハイパースケーラーは需要3倍増に対応し三地域戦略を展開。
サムスンとSKハイニックスがStargateに参加：メモリが戦略的武器に
韓国メモリ大手がOpenAIのStargateに月90万枚のDRAMウェハーを約束。HBM4が2026年2月に発売。サーバーDRAM価格が60-70%急騰。
中国の1,243マイルAIスーパーコンピュータ：分散コンピューティングが戦略的武器になった経緯
中国が40都市にまたがる世界最大の分散AI計算ネットワークを稼働。FNTFは単一データセンターの98%の効率を達成。DeepSeek効果が700億ドル投資を前にインフラ戦略を再形成。
s1：1,000の訓練例がOpenAIのo1-previewを27%上回った方法
スタンフォードのs1モデルは「バジェットフォーシング」を使用し、わずか1K例で数学ベンチマークでo1-previewを上回る。テスト時スケーリングのブレークスルーを解説。
韓国のHBM4モーメント：サムスンとSKハイニックスはいかにしてAIの門番となったか
サムスンとSKハイニックスは世界のHBM生産の90%を支配。2026年2月のHBM4量産開始とStargateへの月90万枚ウェーハ供給契約により、メモリは戦略的兵器となった。サーバーDRAM価格は60-70%上昇。
シンガポール、50%グリーンエネルギー義務化で200MWデータセンター割り当てを開始
シンガポールのDC-CFA2は50%再生可能エネルギー義務付きで200MWを割り当て。申請は2026年3月31日締め切り。AIワークロード優先。土地不足の都市国家がDC基準を再定義。