ビッグテック・ニュースサマリー

## Amazon Trainiumラボの独占ツアー：Anthropic、OpenAI、Appleも採用するチップ

Amazonのアンディ・ジャシーCEOがOpenAIとの500億ドルの投資契約を発表した直後、AmazonはTechCrunchに対し、契約の中核となるチップ開発ラボのプライベートツアーを実施した。業界専門家は、この施設で開発されたAmazonのTrainiumチップが、低コストのAI推論に与える影響、そしてNvidiaのほぼ独占状態に食い込む可能性に注目している。

AWSは、AnthropicがMicrosoftをクラウドパートナーに追加し、AmazonがOpenAIとのパートナーシップを拡大した後も、Anthropicの主要なクラウドプラットフォームであり続けている。OpenAIとの契約により、AWSはOpenAIの新しいAIエージェントビルダーであるFrontierの独占プロバイダーとなる。この契約の一環として、AWSはOpenAIに2ギガワットのTrainiumコンピューティング能力を提供することに合意した。AnthropicとAmazon自身のBedrockサービスが既にAmazonが生産できる以上のTrainiumチップを消費していることを考えると、これは非常に大きなコミットメントである。

Trainiumは元々、より高速で安価なモデルトレーニングを目的としていたが、現在では推論にも対応するように調整されている。Trainium2は、Amazonの多くのエンタープライズ顧客によるAIアプリケーションの構築をサポートし、複数のモデルを使用できるAmazonのBedrockサービスにおける推論トラフィックの大部分を処理している。

Amazonは、NvidiaのGPUの代替手段を提供するだけでなく、新しい特殊なTrn3 UltraServerで実行される新しいチップは、従来のクラウドサーバーを使用するよりも同等のパフォーマンスで最大50%安価に実行できると述べている。2024年には、Appleがこのチームの別のチップであるGraviton（低電力、ARMベースのサーバーCPU）の使用方法を公に説明し、Inferentia（推論用に特別に設計されたチップ）と、当時新しかったTrainiumを称賛した。

AWSのチップチームは、TrainiumがAIモデルを構築するための一般的なオープンソースフレームワークであるPyTorchをサポートするようになったと述べた。AmazonはCerebras Systemsとの提携も発表し、Amazonが約束するスーパーチャージされた低レイテンシAIパフォーマンスのために、Trainiumで実行されているサーバーに同社の推論チップを統合する。

Amazonのカスタムチップ設計ユニットは、クラウド大手が2015年1月にイスラエルのチップ設計会社Annapurna Labsを約3億5000万ドルで買収したときに誕生した。Trainium3は、TSMCによって製造された最先端の3ナノメートルチップである。

Trainium3の場合、プロトタイプチップは元々、以前のバージョンと同様に空冷式だった。現在のチップは現在、エネルギー上の利点を提供する液冷式である。チームは、チップが空冷ヒートシンクに取り付けられる方法の寸法がずれていたため、チップをアクティブ化できなかった。

ラボには溶接ステーションもあり、ハードウェアラボのエンジニアであるアイザック・ゲバラが顕微鏡を通して小さな集積回路コンポーネントの溶接を実演した。ラボには、チップの問題をテストおよび分析するためのカスタムメイドおよび市販のツールも含まれている。

ラボのスターは、チームが設計した各世代の「そり」を紹介する列全体である。そりは、Trainium AIチップ、Graviton CPUチップ、およびサポートボードとコンポーネントを収容するトレイである。

現在、Trainium2チップの最大の塊は、Anthropicによって使用されている、50万個のチップを搭載した世界最大のAIコンピューティングクラスターの1つであるProject Rainierに展開されている。

このチームは、品質とテストを目的とした独自のプライベートデータセンターも持っている。データセンターでは、Amazonの最新のカスタムチップ（Graviton CPU、液冷式Trainium3、Amazon Nitro）をすべて統合したそりで満たされたサーバーが並んでいる。

Amazonのアンディ・ジャシーCEOは、Trainiumが既にAWSにとって数十億ドル規模のビジネスであると述べ、最も楽しみにしているAWSテクノロジーの1つと呼んだ。

## 映画「Project Hail Mary」、興行収入8050万ドルでAmazon MGMの記録を更新

ライアン・ゴズリング主演のSF映画「Project Hail Mary」が、北米で公開された最初の週末に推定8050万ドルのチケット売上を記録し、興行収入チャートを席巻した。これは、Amazon MGMスタジオにとって過去最高のオープニングとなり、2023年の「クリード3」（5800万ドル）

Apple MacBook Neoのテスト記事によれば、この新型MacBook Neoは700ユーロという価格帯で、Appleが新たな顧客層を開拓する製品である。同時に、他のノートPCメーカーにとっても、同様の製品を提供することが難しい状況を作り出している。

MacBook Neoの特筆すべき点は、スマートフォン向けのプロセッサであるApple A18 Proを搭載していることだ。このプロセッサは、iPhone 16 Proで初めて採用されたもので、ノートPC用ではなくスマートフォン用であるにもかかわらず、ベンチマークテストでは優れた性能を示している。シングルコアの計算負荷では、MacBook向けに開発されたM3チップ（2023年版）と同等の性能を持ち、短時間の全コア負荷では、2020年のM1チップ（8コア）と同等の速度を維持する。ただし、長時間の連続負荷では差が見られる。

Cinebench 2024のテストでは、A18 Proはシングルスレッドで140ポイントを獲得し、Intelの最新フラッグシップモデルであるCore Ultra X9 385Hの127ポイントを上回った。デスクトップPC向けのハイエンドプロセッサであるCore Ultra 9 275HXやRyzen 9 9955X3Dでさえ、約130ポイント程度である。コンパクトノートPC向けの2024年版プロセッサ、Core Ultra 7 258VやRyzen AI 7 350は、システムによって110から120ポイントとなっている。

Microsoftは、Windows 11のパフォーマンス改善に注力し、年内にメモリ потребление 量の削減と体感速度の向上を目指す。Pavan Davuluri氏によれば、システム性能、アプリの応答性、ファイルエクスプローラー、Windows Subsystem for Linuxなどが改善される予定である。

この背景には、メモリ危機とAppleのMacBook Neoの存在がある。Windows 11は4GバイトのRAMでも動作するが、OS自体が大部分を消費してしまう。8GバイトのRAMを搭載したPCでは、OSが半分以上を使用し、システムの動作が遅く感じられることがある。macOSはより少ないメモリで動作するため、特に8Gバイトのシステムでは快適に動作する。ノートPCメーカーはMacBook Neoに対抗するため、Microsoftにメモリ оптимизация を求めている。700ユーロのノートPCでは8Gバイト以上のRAMを搭載することが経済的に難しいため、MicrosoftはWindowsのメモリ потребление 量を削減し、アプリが利用できるメモリを増やす必要がある。

Microsoftは、フレームワークの調整により体感速度も向上させる計画である。より多くのインターフェースをWinUI 3に移行し、WinUI 2よりも高速に動作させる。また、異なる操作画面間の遅延とオーバーヘッドを削減し、スタートメニューのクリックに対する応答性を向上させる。ファイルエクスプローラーについても、検索やフォルダナビゲーションの信頼性を高め、ファイルの открывать 速度を向上させる。大きなファイルの移動やコピーも高速化される予定である。

## Uberの自動運転戦略とRivianとの提携

Uberは、自動運転車開発部門のUber ATGを売却後も、自動運転技術への関与を継続している。過去2年間で、配送、ドローン、トラック輸送、ロボットタクシーなど、多くの自動運転技術企業と提携を結んでいる。特にRivianとの提携では、UberはRivianに3億ドルの初期投資を行い、2028年にサンフランシスコとマイアミで展開予定の完全自動運転R2ロボットタクシーを1万台購入する。さらに、2030年からは最大4万台を追加購入するオプションを持つ。このロボットタクシーはUberのネットワークでのみ利用可能となる。RivianはまだR2 SUVの生産を開始しておらず、ロボットタクシー用に設計された自動運転システムのテストも展開していない。また、建設中のジョージア工場で製造される予定である。Rivianは、自動運転への投資により、2027年の収益性目標達成が困難になるとの見通しを示している。

## TechCrunch主催イベントの告知

TechCrunchは、2026年にDisrupt 2026とFounder Summit 2026を開催する。Disrupt 2026は、1万人以上の創業者、投資家、テクノロジーリーダーが集まり、戦術的なセッションや交流を通じてイノベーションを促進するイベントである。Founder Summit 2026は、成長、実行、現実的なスケールに焦点を当てたイベントで、業界を形作った創業者や投資家から学び、同様の成長段階にある参加者と交流する機会を提供する。

## その他の注目すべき動向

UberがRivianとのロボットタクシー取引について長期間にわたり協議していた可能性が示唆されている。Nvidiaは、自動運転車技術企業への投資や、自動車メーカーとの提携を通じて、自動運転開発プラットフォームNvidia Drive Hyperionの販売を強化している。NvidiaのCEOであるJensen Huangは、BYD、Geely、Hyundai、Nissanとの新たな提携を発表し、GM、Mercedes-Benz、ToyotaもすでにNvidiaのプラットフォームを使用する契約を結んでいる。Advanced Navigationは1億1000万ドルの資金調達を実施し、Arc Boat Companyは5000万ドル、BusRightは3000万ドル以上の資金を調達した。Jeff Bezosは、主要産業分野の企業買収とAIモデルによる近代化を目的とした1000億ドルの新ファンドを設立する計画である。RivrはAmazonに買収され、Trevor MiltonはAI搭載航空機のために10億ドルの資金調達を試みている。Zenobē EnergyはRevolvを買収した。

## Rivian CEO RJ Scaringeのロボット工学への見解

RivianのCEOであるRJ Scaringeは、産業用ロボット工学に対する企業のアプローチに誤りがあると指摘し、ロボットハンドに焦点を当て、複雑な動きよりも実用的なタスクを重視するMind Roboticsを設立した。

## NvidiaのGTCカンファレンスとOlafロボット

NvidiaのGTCカンファレンスでは、売上高予測やグラフィック技術の紹介に加え、ディズニーの「アナと雪の女王」に登場するOlafのロボット版が披露された。しかし、Olafロボットはデモ中に Rambling を始めたため、マイクをオフにする必要があった。このデモは、ロボット工学の技術的な課題を示すものであったが、社会的な側面やブランドへの影響については考慮されていないという指摘もある。

## AI時代の「Tokenomics」と中国の優位性

NvidiaのCEOであるJensen Huangは、AI時代において「トークン」が新たな商品になると述べ、Nvidiaを「AI工場」の設計者として位置づけている。中国では、「トークン輸出」という概念が浮上しており、AI生成インテリジェンスをトークンで測定可能な取引可能な商品と捉え、エネルギー、コンピューティング能力、モデル、アウトプットといったバリューチェーン全体で優位性を確立しようとしている。AIトークンは暗号トークンとは異なり、純粋に計算上のものであり、ユーザーが支払い、モデルが生成するものである。中国は、エネルギー規模と低コストモデルにより、構造的な優位性を持つ可能性があると見られている。

## SpaceXとTesla、チップ製造計画を発表

Elon Muskは、TeslaとSpaceXが共同でチップ製造を行うという野心的な計画を明らかにした。テキサス州オースティンにあるTeslaの拠点付近に「Terafab」と呼ばれる施設を建設する計画が示唆されている。Muskは、半導体メーカーが自社の人工知能とロボット工学のニーズを満たすのに十分な速さでチップを製造していないため、このプロジェクトを推進すると述べた。目標は、地球上で年間100〜200ギガワット、宇宙で1テラワットのコンピューティング能力をサポートできるチップを製造することである。Muskは半導体製造の経験はないものの、目標とスケジュールに関して過去に誇大な約束をしたことがあると指摘されている。

## Elon Musk、世界最大のチップ工場「Terafab」建設へ

Elon Muskは、テキサス州オースティンで「Terafab」というプロジェクトを発表した。これは、世界最大の完全統合型チップ工場となる予定である。この工場では、主にAIトレーニングと推論用のアクセラレータ、太陽電池、メモリチップが製造される。Terafabでは、半導体の露光に必要なマスク自体も製造され、完成したチップはパッケージングされる。Muskは、この統合されたアプローチにより、チップ開発の速度が「桁違いに向上する」と述べている。彼は、半導体業界でこのアプローチを採用している企業は他にないと考えている。

Muskは、必要な基盤技術や、チップ製造に必要な材料や機械のサプライヤーについては言及しなかった。EUVリソグラフィーの世界的リーダーであるASMLや、露光装置用のレーザーを製造するTrumpfなどの企業名は挙がらなかった。また、スケジュールやコストについても明らかにしなかった。Muskは以前、Terafabが2ナノメートルの微細構造を実現すると述べている。同様のプロセスを開発するには、通常、企業が経験、人員、機械を保有していても数年かかる。Tesla、SpaceX、xAIが共同で運営するこの工場は、Tesla本社近くに建設される予定である。エネルギー供給や敷地面積、潜在的なパートナーに関する詳細は明らかにされていないが、Muskは以前、Intelと協力する可能性を示唆していた。

Muskによれば、この半導体製造はSpaceX、xAI、Teslaの既存製品だけでなく、人類の宇宙での生活という彼のビジョンを実現するために必要である。彼は、宇宙で利用可能なAIコンピューティング能力を地球上の数倍にする必要があると強調した。将来のデータセンターは、主に宇宙の衛星で実現される予定である。Muskは、SpaceXのStarship V3を超えるサイズの「AI Sat Mini」と呼ばれる衛星のレンダリング画像を示した。宇宙で1テラワットのコンピューティング能力を実現するために、これらの衛星はさらに大型のStarship V4によって輸送される予定である。

AI Sat Miniは、約100キロワットの電力を供給する予定である。Muskは、宇宙におけるこのようなシステムの冷却問題について「奇妙な議論」と述べ、SpaceXは数万基のStarlink衛星を通じて、そのようなデバイスの冷却方法を知っていると主張した。しかし、OpenAIのSam Altmanは、1か月前に宇宙データセンターのアイデアを「ばかげている」と批判している。Terafabで製造されるチップは、Teslaの「Optimus」のようなヒューマノイドロボットにも使用される予定である。Muskは、ヒューマノイドロボットの生産台数が自動車の生産台数を上回ると予測している。

## CoinDCXの創業者に対する告発とインドのFintech資金調達

インドの暗号資産エコシステムにおいて、大手暗号資産取引所の1つであるCoinDCXの創業者が法的調査の対象となっている。CoinDCXの共同創業者であるSumit GuptaとNeeraj Khandelwalに対し、詐欺の疑いでFIR（First Information Report）が登録された。両創業者はこの告発を強く否定している。告発は、マハラシュトラ州ターネーで提起され、投資家からの苦情に端を発している。苦情者は、約400万インドルピーを詐取されたと主張している。苦情者は、高収益を約束されてプラットフォームでの取引に誘われたと主張している。しかし、多額の投資を行った後、資金の引き出しに問題が生じ、プラットフォームの表示に誤解を招かれたと感じている。

CoinDCXは、最高の透明性とコンプライアンス基準で運営されていると主張している。同社は、告発を「軽薄」、「根拠がない」、「悪意

コーディングAI企業Cursorが、新たなモデルComposer 2を発表した。これは「フロンティアレベルのコーディングインテリジェンス」を提供するものとして宣伝されたが、XユーザーFynnによって、Composer 2はAlibabaとHongShan（旧Sequoia China）が出資する中国企業Moonshot AIのオープンソースモデルKimi 2.5に、追加の強化学習を施したものであると主張された。Fynnは、Kimiをモデルとして識別するコードを証拠として挙げている。Cursorは昨年秋に23億ドルの資金調達を行い、評価額は293億ドルに達し、年間収益は20億ドルを超えると報告されている米国スタートアップである。発表ではMoonshot AIやKimiについて言及していなかったため、この事実は驚きをもって受け止められた。

CursorのLee Robinson副社長は、Composer 2がオープンソースをベースにしていることを認めた上で、最終モデルに費やされた計算量の約1/4がベースから来ており、残りはCursorのトレーニングによるものであると説明。その結果、Composer 2のベンチマークにおけるパフォーマンスはKimiとは大きく異なると主張した。Robinsonはまた、CursorによるKimiの使用はライセンス条項に準拠していると主張し、KimiのアカウントもCursorとの商業パートナーシップの一環としてKimiが使用されたことを認めている。

Cursorの共同創業者Aman Sangerは、ブログでKimiをベースにしたことを当初から言及しなかったことを認め、次期モデルで修正すると述べた。AIの「軍拡競争」が米国と中国の間の戦いとして捉えられている現状において、中国モデルを基盤とすることは特に問題視される可能性がある。TechCrunch Disrupt 2026では、1万人以上の創業者、投資家、テックリーダーが集まり、250以上の戦術的なセッション、強力な紹介、市場を定義するイノベーションが行われる。TechCrunch Founder Summit 2026では、1,000人以上の創業者と投資家が集まり、成長、実行、現実的なスケーリングに焦点を当てた1日が開催される。

TikTokのレコメンデーションアルゴリズムに関する記事では、なぜTikTokが完璧なクリップの無限の流れのように感じられるのかを分析している。アルゴリズム、アプリのデザイン、行動データが相互に作用し、ユーザーを長時間引き込む仕組みを解剖する。

TikTokは、他のソーシャルメディアプラットフォームと同様に、ユーザーにアプリを頻繁に開かせ、没頭させることを目指している。特にTikTokは、心理学の原則を巧みに利用してこのシステムを完成させている。アプリのデザイン自体が期待感を煽り、常にクールなクリップがすぐそこに現れるかのように感じさせ、ユーザーはつい何度もスクロールしてしまう。

記事では、TikTokのレコメンデーションシステムが、ユーザーの興味を引き続けるコンテンツを途切れることなく提供する仕組みを解説する。このシステムは、動画の視聴時間やスワイプの頻度といった容易に測定可能な行動データに基づいて最適化されている。

ソーシャルメディアにおけるオンラインの罠、Twitterの現状、EUウォレットによるソーシャルメディア禁止の可能性、Instagramの代替手段、Redditの成功要因など、関連テーマも取り上げられている。

AIがもたらす過度な簡便化に関する心理学的考察として、トロント大学の心理学者たちが、AIが人間の学習、モチベーション、意味の探求に及ぼす潜在的な悪影響について議論している。エミリー・ゾハー氏らは、目標達成における困難さ、すなわち「摩擦」が、学習や人間関係の構築において重要な役割を果たすと指摘する。AIが過度に効率化を追求することで、本来困難を乗り越える過程で得られる学びや成長の機会が失われる可能性があると警告している。特に、AIが即座に洗練された答えを提供する能力は、思考力や問題解決能力の発達を阻害する恐れがある。

ゾハー氏は、AIが認知・社会的なタスクから過剰に労力を排除することを「摩擦のないAI」と定義し、これにより、本来人間が経験すべき中間段階が省略され、プロセスよりも結果が重視されると述べる。過去の技術革新が主に肉体的な労力を軽減したのに対し、AIは創造的、認知的なプロセスから労力を奪い、それが意味、モチベーション、学習を損なうという。特に、青少年期におけるAIの利用は、思考力や社会性の発達に長期的な悪影響を及ぼす可能性があると懸念されている。

生産的な摩擦とは、克服可能な範囲での努力を伴う困難さであり、批判的に考え、問題に時間をかけて取り組むことを要求する。ゾハー氏は、AI設計において、ユーザーがより積極的に関与し、学習を促進するようなアプローチを提案している。AIが単に答えを提供するのではなく、問題解決のプロセスを支援し、ユーザーに思考の機会を与えるべきだと主張する。

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コマンドラインからWebブラウザを自動操作できる「Browser Use CLI 2.0」がリリースされた。このツールは、Chrome DevTools Protocol（CDP）を介してChromeブラウザに接続し、セッションごとにブラウザを起動せずにコマンドを実行できるため、操作速度が2倍に向上している。AIエージェントがWebブラウザを操作する自動化を支援し、AIがユーザーの意図を解釈して適切なURLやボタンを操作する。Google Gemini、OpenAI GPT、Anthropic ClaudeなどのAIモデルに対応し、ローカルで実行されるLLMも利用可能である。

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ヘッセン州のデータ保護担当官への苦情件数が2025年に6000件以上に急増した背景には、ChatGPTのようなAIチャットボットが人々にデータ保護機関への相談を勧め、苦情申し立ての草案作成を支援するケースが増加したことがある。データ保護担当官のアレクサンダー・ロスナーゲル氏は、AIが生成した文章の言語や構造から、どのチャットボットが使用されたかを識別できると述べている。苦情件数の増加は、データ保護に対する人々の関心の高まりを示す一方で、当局の業務過多を招いている。苦情の内容は多岐にわたるが、信用調査機関Schufaに関連するものが特に増加している。

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c'tマガジンは、AIライティングツールの実践的な活用に関するウェビナーを2026年5月6日に開催する。このウェビナーでは、AIが日々の執筆業務をどのように支援できるか、適切なツールの選択、効果的な利用方法、そしてAIの限界について解説する。c'tの編集者であるドロテエ・ヴィーガント氏が講師を務め、ChatGPT以外のツールも紹介しながら、AIライティングツールの可能性と限界を明らかにし、参加者が自身のニーズに合ったツールを選択できるよう支援する。