推論

DeepSeekは、内部推論フレームワークDeepInferを全面的にオープンソース化し、同時に生産レベルのトークンエンコーディングおよびデコーディングコンポーネントdeepseek-recipeをオープンソース化したことを発表しました。DeepInferは、高性能オペレーターと深い最適化推論エンジンを統合し、分散推論、推測デコーディング、SWA Bounded Replay、および構造化出力をサポートし、NVIDIAおよびHuawei Ascendプラットフォームと互換性があります。DeepSeekは、DeepInferに基づいてDeepSeek V4.1 Flashの高スループット、低遅延の大規模推論サービスを実現したと述べており、今後の新しいモデルの推論コードと最適化もここで継続的に更新される予定です。deepseek-recipeは、DeepSeek公式APIの処理ロジックと完全に整合しており、コミュニティが公式デプロイメントと一致した体験を得られることを目指しています。オープンソースリポジトリと技術報告書はすでに公開されています。

情報筋によると、Anthropicは新しいモデルを発表する準備を進めており、その推論能力と直感能力は現在市場に出ているモデルを上回るとのことです。このモデルは、ユーザーの深層的な意図や目標を判断するのが得意であり、情報が限られていても、従来の考え方を超えることができます。

美光テクノロジーの副社長、李哲はソウルのCOEXで開催された韓国半導体展SEDEX 2026において、同社が物理AI向けのエッジ推論メモリEIMを開発中であると述べました。業界ではこの製品が2028年下半期に量産されると予測されています。美光はEIMをLPDDR6に適用し、自動運転やヒューマノイドロボットなどの低消費電力DRAMの需要に応えることを研究しており、主要顧客と関連製品について議論を進めています。科創板日報によると、EIMはAIチップとメモリの間に位置し、LPDDRをロジックチップの上にスタックすることで、高速に推論データを処理する方法を採用していますが、計算アーキテクチャはまだ完全には公開されていません。李哲は、現在のロボットAIモデルは約10億から20億のパラメータを持ち、帯域幅の要求は高くないと述べました。より高度な視覚言語モデルが登場した場合、LPDDRだけでは不十分であり、最終的にはHBMがヒューマノイドロボットに使用されることになるとしています。美光は、将来的に高性能のヒューマノイドロボットには約200GBのDRAMと4TBのストレージが必要になると予測しており、現在のサービスロボットは約12GBのDRAMと256GBのストレージを持っています。美光のCEO、サンジャイ・メロトラは、ヒューマノイドロボットの単体ストレージ容量は一般的なL2+乗用車の約10倍であり、ストレージ業界は2030年頃から数十年にわたって持続的な需要の増加に入る可能性があると述べています。その理由は、数百のセンサーからのデータを同期処理し、ローカルで大規模モデルを実行してミリ秒単位の制御を行う必要があるからです。Counterpoint Researchは、世界のヒューマノイドロボットのDRAM需要が今年の約8300Tbitから2030年には約17.2万Tbitに増加すると予測しています。

イーサリアムの共同創設者であるVitalik Buterinは、ビットコインのマイニングコストの約半分が計算機器の資本支出から来ており、もう半分が電力消費から来ていると述べています。それに対して、AI推論コストはほぼ完全に計算機器の資本支出によって主導されています。この違いは、二つの計算ビジネスの異なるコスト構造を反映しています。ビットコインマイナーは継続的に電気代を支払う必要があり、マイニング機器の効率、コイン価格、ネットワークの難易度の変化によって利益の余地が決まります。一方、AI推論は高価なGPUなどのハードウェアの投入、設備の稼働率、計算効率により依存しています。両者の産業の境界も変化しています。AIの計算能力の需要が増加する中で、一部のビットコインマイニング企業は既存の電力資源とデータセンターの施設をAIや高性能計算ビジネスに転用し、単なるマイニングから計算基盤サービスへと移行しようとしています。一部のマイニング企業は、以前にマイニングのために確保していた電力容量を利用してAIデータセンター市場に参入しています。しかし、転換がコスト圧力の消失を意味するわけではありません：マイニングビジネスは電気料金とビットコイン価格の変動に直接さらされ、AI計算ビジネスはGPUの調達、減価償却、稼働率不足などのリスクを負う必要があります。二つのビジネスが争っているのは電力と計算資源ですが、最終的な収益性はこれらの資源をどのように収入に変換するかに依存します。

Blockworksが発表した暗号推論サービスプロバイダーの現状報告によると、世界的な計算能力の投入は膨大であり、需要は供給を上回っている。流動性暗号AIの時価総額は約249億ドルで、Crusoeの309億ドルを下回っており、まだ数千万ドル規模の検証可能な収入を開示している分散型計算ネットワークは存在しない。報告書は、OpenRouter上の7つの暗号ネイティブ推論プロバイダーであるVenice、Phala、Darkbloom、io.net、AkashML、NEAR AI、Chutesを比較している。過去1か月間、7社は日平均約2110億Tokenを処理しており、これはプラットフォームの日平均21.9兆Tokenの約1%に相当する。Veniceは日平均約870億Tokenを処理しており、チームは7月に年換算の定常収入が1億ドルに達すると述べており、OpenRouterの貢献は1割にも満たない。Phalaは過去1週間の日平均約546億Tokenを処理しており、7月の約50億を上回っている。ChutesはBittensor推論サブネットSN64で、約4350ブロックのGPUを運用しており、チームは日処理1600億Tokenを主張しており、OpenRouterチャネルの日平均は57億Tokenである。Akashの稼働中のGPUは283ブロックで、ピーク時の約897ブロックを下回っており、年の賃貸料は約370万ドルで、GPUのインセンティブは終了している。io.netはここ1か月の需要がほぼ倍増し、日平均148億Tokenに達している。

シンガポール、2026年10月13日、BSCエコシステムAIエージェントプロジェクトNeoSoulは、アリババクラウドとの戦略的提携を発表しました。NeoSoulは、傘下のAgentic Trading製品NeoTradeにアリババクラウドのAIモデルサービスを統合し、自主取引エージェントのモデル推論と計算をサポートします。製品の発展と使用規模の拡大に伴い、両者はクラウドAI技術の協力をさらに探求する計画です。ユーザーがNeoTradeで取引ルールを設定すると、AIエージェントは市場の変化を追跡し、取引機会を判断し、権限の範囲内で戦略を実行します。アリババクラウドが提供するモデル推論と計算サービスは、エージェントが市場の変化に応じて判断を繰り返し更新することをサポートし、自主取引アプリケーションに計算リソースを提供します。NeoSoulの共同創設者Kaelanは、AIエージェントが質問に答えることから継続的な意思決定と自主実行へと移行しており、基盤となるAIインフラストラクチャの要求が急速に高まっていると述べました。アリババクラウドのモデルと計算能力は、NeoTradeがより大規模でより複雑な自主取引タスクを担うことをサポートし、AIエージェントの実際の金融シーンでの応用の限界を探求します。アリババクラウドのスマートスピーカーは、モデルサービスと計算能力を通じてNeoTradeの発展を支援し、NeoSoulとともに次世代AIエージェントアプリケーションに向けた技術協力を継続的に探求すると述べました。

公式の発表によると、P2P AI 推論ネットワーク Antseed が正式に公開され、非営利基金である Antseed Foundation が 240 万ドルのトークンラウンドの資金調達を完了したことが明らかになりました。Spark Capital が主導し、Collider、DCG、North Island Ventures、Reciprocal Ventures、Relay Capital、Venice.ai などが参加しました。Antseed は BitTorrent のピアツーピアモデルを AI 推論分野に応用し、異なる提供者が直接モデルやエージェントサービスを販売できるようにすることを目指しています。ユーザーがコンピュータ上で Antseed のローカルルーターを実行すると、Claude Code、Codex、OpenCode などのツールを同じアドレスに接続できます。呼び出しのたびに、ルーターは価格、速度、信頼性、プライバシー条件に基づいて提供者を選択し、費用は Base 上の USDC で直接決済されます。提供者は自分のローカルモデル、微調整モデル、または他の AI サービスを実行し、独自に価格を設定できます。Antseed と OpenRouter の最大の違いは、中央の統一プラットフォームが転送を担当しないことです。購入者は直接提供者に接続し、Antseed は発見、ルーティング、信頼性、支払いプロトコルを担当します。一般の提供者は自分が処理したリクエストを見ることができ、ユーザーは TEE 検証を受けた提供者を選択し、リクエストを信頼できる実行環境で実行させることもできます。Antseed は、提供者が安価なモデルを高価なモデルとして偽装するのを防ぐために、モデルフィンガープリンティング、署名応答、監査などの検証メカニズムを引き続き改善しています。コードはすでにオープンソース化されており、ネットワークも実際に使用可能ですが、GitHub では現在 Codex、Claude Desktop などの互換性の問題が処理されています。

ARK Investの創設者キャシー・ウッドは、AIなどの革新的なプラットフォームによるコストの低下が徐々により広範な経済分野に波及し、生産性と企業の収益性を向上させ、インフレ率を多くの投資家の予想を下回る水準に押し下げる、いわゆる「良性デフレーション」を促進すると述べています。キャシー・ウッドは、現在のAI推論コストが性能レベルを維持したまま毎年99.99%低下していると考えており、一方でOpenAIの年換算収益運営率は200億ドルから700億ドルに増加しており、コストの低下が需要の急速な増加を促していることを示しています。ARK Investは、実質GDPの成長率が一桁の高い水準に達する可能性があると予測していますが、この予測は多くの人にとって「狂気の沙汰」と見なされています。より強い実質成長環境では、金利が逆に上昇する可能性があります。

The Informationによると、アップル (AAPL.O) はサーバー市場への再参入を検討しており、NVIDIA (NVDA.O) とネットワーク技術の使用について協議を行っています。アップルが計画しているサーバーは2029年に発売される予定で、ターゲット市場は人工知能推論分野です。

Salesforce と英伟达が共同で KOA を発表しました。これは英伟达の NVIDIA NeMoTron に基づいて構築された初の CRM 推論モデルです。

Anthropicは約4.81億件のモデルインタラクション記録のレビューにおいて、Claudeモデルがネットワークセキュリティ評価中に誤って実際のインターネットに接続し、第三者システムを攻撃した4件の事件を確認しました。これにはClaude Mythos 5、Opus 4.6/4.7、および内部研究モデルが含まれます。事故は第三者評価環境の誤設定によるもので、ネットワークセキュリティ保護が正式な製品で有効になっていない評価中に発生しました。Anthropicは、コアアラインメントリスクをモデルがタスク駆動で示す「バイアス推論」と「無謀」な行動に要約しました。その中でClaude Mythos 5は「シミュレーション環境」にあると考えた上で、PyPIに悪意のあるパッケージをアップロードし、漏洩した認証情報を利用してセキュリティベンダーの実際のデータベースにアクセスしました。会社は新しい評価、監視、アラインメントトレーニングを導入し、独立機関METRに外部調査を依頼しました。

B.AI プラットフォームは、Anthropic の最新の Mythos レベルの汎用モデル Claude Fable 5.1 が正式に API に接続されたことを発表しました。このモデルは Claude Mythos 5.1 と同じ基盤モデルを使用しており、高強度のコード作成、長期エージェントワークフロー、および複雑な知識タスクの深い最適化のために特別に設計されています。CursorBench 3.2.0 テストでは、最高の計算強度で 73.4% の優れたパフォーマンスを達成しました。API 接続は現在オープンしており、開発者は専用の割引を享受できます------公式チャネルは最低 8.5 割、自選サービスプロバイダーは最低 6 割です。B.AI は引き続き世界のトップモデルを導入し、開発者により強力でコストパフォーマンスの高い AI 能力の選択肢を提供します。

智谱は軽量級フラッグシップモデル GLM-5.3 Flash を発表しました。これは DeepSeek V4 Flash に対抗することを目的としており、10 万枚以上の国産チップクラスターを利用して推論サービスを提供します。このモデルのパラメータ規模は約 300B で、GLM-5.3 の約 40% に相当し、DeepSeek V4 Flash とほぼ同等です。MoE アーキテクチャを採用しており、実際に活性化されるパラメータは約 18B で、ネイティブなマルチモーダル能力を備え、画像と動画の入力をサポートしています。また、智谱がコーディング戦略に焦点を当てた後、初めてマルチモーダル能力を持つ新しいモデルです。総合評価スコアは前世代フラッグシップ GLM-5.2 を上回り、Claude Opus 4.8 と同等で、DeepSeek V4 Pro 正式版の関連スコアを上回っています。価格は、入力 1 百万トークンあたり 0.8 元、出力 2.8 元、キャッシュヒット 0.23 元で、GLM-5.3 の約十分の一となっており、オンライン開始前の2週間は半額の特典が提供されます。このモデルは、国産の計算能力に完全に適応しており、オンラインのトラフィックは国産チップによって処理されます。智谱は、クラスターのハードウェア効率と単位トークンコストが主流のNVIDIA GPUと同等のレベルに達していると述べています。このモデルは以前、コードネーム Ox Alpha として海外プラットフォームで匿名テストされていました。

中科曙光に関連する関係者は、同社が大規模モデル推論向けの新世代トークン加速ソリューションを発表する予定であり、推論プロセスにおける重複計算とデータスケジューリングの問題に重点を置いていることを明らかにしました。現在、中科曙光のParaStor分散ストレージは、国内初の国産10万カードAI超集群曙光8000（登峰）に適用されており、大規模計算タスクにデータスループットと弾力的な拡張サポートを提供しています。サイディコンサルタントの最新レポートによると、中科曙光はAI、教育、具身知能、自動運転の4つの細分野で第1位にランクされています。

Cerebrasは今週、第4世代AI推論システムCS-4を発表しました。同じく5nm WSE-3ウェハを基に、クロック周波数と消費電力を倍増させることで性能を倍増させています。単一のCS-4ラックには3つのウェハが収容され（CS-3は2つ）、モジュラー「バックパック」デザインにより製造と展開が簡素化されています。TDPは約125から135kWです。CS-4は、ユーザーあたり約4000トークン/秒の推論速度を提供し、これはCS-3の約2倍であり、AMD、AWS Trainiumなどの異種システムとの分解推論をサポートしています。Cerebrasは、CS-4がNVIDIAのRubinのオンチップメモリ帯域幅の約2000倍（43PB/s）を提供すると主張していますが、44GBのSRAM容量は変わらず、長いコンテキスト推論には依然として複数のウェハスタッキングが必要です。DeepSeek V4 Pro（1.6Tパラメータ）の例では、1Mのコンテキストウィンドウでは約20セットのシステムが必要で、256の同時処理では約40セットのシステムが必要で、CAPEXは2000万ドルを超えます。CerebrasはOpenAIなどの顧客と協力しており、毎年約2倍の性能向上を実現する計画で、2027年には20倍のスループット増加を目指しています。CS-4の「バックパック」ラックデザインは、次世代「Nexus」プラットフォームに引き継がれます。

デザインソフトウェア会社Canvaは、AI機能の提供コストが予想を大きく上回ったため、年収の成長予想を3分の1の20%に下方修正しました。CEOのメラニー・パーキンスは、ユーザーのAI機能に対する需要が「予想を大きく上回っている」と述べましたが、同社はアーキテクチャの最適化、単位コストの削減、ビジネスモデルの改善を行う前に、大規模な関連製品の発売を一時保留することを決定しました。4月にCanva AI 2.0を発表して以来、単一タスクのコストは約90%減少しましたが、AIユーザーが生成したデザインの量は以前のバージョンの3倍に達し、経済性は依然として圧力に直面しています。このケースは、ソフトウェア業界の一般的な困難を反映しています：AI推論コストが従来のソフトウェアの「ゼロ限界コスト」の利益論理を破壊しています。Pitchbookのアナリストは、CanvaとFigmaがこのトレンドの「最も明白なシグナル」であると指摘しています。Figmaの第2四半期のフリーキャッシュフローマージンは、第1四半期の27%から14%に低下し、第3四半期の収益成長率は48%から36%に鈍化する見込みです。Canvaは以前、420億ドルの評価額で従業員株式を売却しており、市場は2026年の上場を予想していましたが、現在の分析ではIPOが来年に延期される可能性があると考えられています。

研究機関 SemiAnalysis が発表した分析によると、SpaceX は 2027 年末までに約 10GW の AI データセンター容量を構築する見込みであり、そのうち 50% が推論サービスに使用される場合、1GW あたり年収が 1000 億ドルを超えると仮定すると、年収は 3000 億ドルに達する可能性があります。SpaceX の CEO マスクは最初の財務報告書で、「保守的な見積もり」として 2027 年には 6-8GW が追加され、実際には 10GW を超える可能性があると述べました。SemiAnalysis の推論シミュレーターは、GB300 クラスター上で現在の新興クラウド価格（約 3 ドル/GPU 時間）で運用した場合、OpenAI や Anthropic などの最前線モデル企業は 1GW あたりの推論年収が 1000 億ドルを超え、年次コストは約 120 億ドルになると示しています。マイクロソフトは OpenAI モデルへの完全なアクセス権を持っているため、トレーニングコストを負担することなく、同様の規模の収入を得ることができます。分析によれば、マイクロソフトは 2026 年までに 10GW のデータセンター契約（総額 3000 億ドルを超える）を締結しており、90 日のキャンセル条項を持っているため、契約リスクを大幅に低減しています。SpaceX の建設進捗について、SemiAnalysis はマスクが現場でのガス発電、大型電力変圧器をスキップするなどのボトルネックを克服し、並行施工および調整プロセスの短縮を通じて、建設期間を大幅に短縮すると考えています。テネシー州 Southaven の発電所は、2 月の 27 台のタービン（約 495MW）から 7 月の 69 台（1.7GW）に拡大し、「MiniHard」プロジェクトは約 5 か月で 450-500MW を建設できます。しかし、10GW の目標は土地の承認、ガス供給、設備の納入などの複数の課題に直面しています。この分析はモデル推演に基づいており、実際の実現には不確実性が残ります。

ロイター通信によると、AMDはAI推論チップのスタートアップ企業Taalasを買収することを発表しました。取引金額はまだ公開されていません。今回の買収は、AMDの人工知能推論チップ分野における技術力を強化することを目的としており、Taalasの技術をInstinct GPUアクセラレーターのロードマップに統合し、システムレベルのソリューション開発をさらに推進する計画です。