ai推論

P Equity Research と SemiAnalysis の研究員 Nick Doyle らが X Space で高帯域幅フラッシュ HBF について議論しました。Nick は、現在 HBF が HBM に対してどれだけコストプレミアムを縮小できるかを判断するにはまだ早いと述べ、既存のデータは多くがメーカーの主張であり、Sandisk が1ビットあたりのコストが HBM の約8分の1であると述べています。良品率やテストなどはスケールの改善に伴い向上しますが、TSV、スタッキング、pSLC モードなどの構造的コストは永続的に存在し、耐久性は重要な未知数であり、摩耗が予想以上に進むとコストが上昇します。HBF の適用シーンは狭く、AI 推論に特化しており、特に低バッチ、長いコンテキストの MoE モデルに向いており、HBM の代替品ではありません。実際の帯域幅目標は約 1.6 TB/s で、HBM3E レベルに属し、モデルの重みをロードするための順次読み取りに適しており、超大規模な帯域幅シーンではなく、ローカルまたはプライベート企業の少量の GPU の容量ニーズによりマッチしています。冷却の信頼性はまだ解決されておらず、GPU の近くでフラッシュが高温下で劣化を加速させるため、UCIe の分離や毎日のリフレッシュなどの緩和策はまだ検証されていません。製造面では、Sandisk/Kioxia は 3D NAND の経験を持ち、SK Hynix は HBM 型スタッキング能力を補完していますが、量産はまだ証明されていません。全体的に見ると、ストレージは階層的な専門市場に移行しており、NAND の不足は 2028 年まで続くと予想され、HBF は供給と需要にさらに影響を与える可能性があります。

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。

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。

報道によると、3人の関係者が明らかにしたところによれば、中国のAIスタートアップDeepSeekは独自のAIチップを開発中です。このチップは主にAI計算の推論段階のために設計されており、新しいモデルのトレーニングには使用されません。この措置は、同社がNVIDIAやHuaweiのチップへの依存を減らすことを目的としています。報道は、このチップの研究開発計画が約1年前に始まり、現在も初期段階にあると指摘しています。DeepSeekはチップ設計、ファウンドリ、ストレージ企業などの外部パートナーと協議を行っており、最近数ヶ月間で非公開のルートを通じてチップ設計エンジニアの採用を強化しています。また、報道が出た後、NVIDIAのプレマーケット株価は約1.6%の小幅下落を見せました。分析によれば、もし研究開発が成功すれば、DeepSeekにとって重大な戦略的転換を意味し、世界の主要なAI開発者がハードウェアの自主制御を求めるトレンドに沿ったものとなり、Huaweiの国内AIチップ市場における地位に挑戦する可能性もあります。しかし、このプロジェクトは設計周期が長く、資金需要が大きいこと、さらにアメリカによる先進的なプロセスや高帯域幅メモリ（HBM）の輸出制限といった製造の壁に直面しています。このチップの研究開発の動きは、DeepSeekが70億ドルの初回資金調達を計画しているという最近の報道とも一致しています。

0G Labsの公式発表によると、0G Private Computerが正式にオンラインになり、AIエージェントと開発者向けにTEE（信頼実行環境）に基づくプライバシー推論サービスを提供しています。ユーザーはpc.0g.aiを通じてサービスに接続できます。公式は、この製品がIntel TDX CPUとNVIDIA H100/H200 GPUで構成されたハードウェア隔離環境を採用しており、すべての推論リクエストはTEE内で完了し、入力内容は暗号化されて送信され、出力結果は署名検証が行われるため、サービス提供者はユーザーデータを直接見ることができないと述べています。現在、プラットフォームはDeepSeek DeepSeek Chat V3、Alibaba Qwen3.6 Plus、Zhipu AI GLM-5-FP8、Qwen3-VL-30B、OpenAI Whisper-large-v3およびz-imageなどのモデルをサポートしており、OpenAI APIに互換性のあるインターフェースを提供しており、開発者はベースURLを変更することで移行を完了できます。

AI インテリジェントルーターとインフラネットワーク DGrid AIは、統合された x402 支払いプロトコルを持つ AI 推論 API の正式なリリースを発表しました。この API は、初めて支払いロジックと AI モデルの呼び出しをシームレスに統合し、開発者と AI エージェントは煩雑な API キーを管理したり、中央集権的なアカウントの前払いを行ったりすることなく、単一の API リクエストのライフサイクル内で認証、推論、支払いを同時に完了できます。この API は現在、BNB Chain（BSC）を基盤となる決済ネットワークとして最初にサポートしています。x402 プロトコルのマイクロペイメント機能を活用することで、システムは呼び出しコストを絶対に制御可能な前提のもと、極めて低摩擦のオンチェーンリアルタイム決済を実現します。また、この API は主流の AI 呼び出し方式に対応しつつ、ストリーミング応答とリアルタイムの使用量フィードバックをサポートし、AI エージェントのモデル選択、推論課金、インテリジェントエージェント、マルチタスク実行など、さまざまなアプリケーションシナリオに適用できます。DGrid は、この取り組みが従来の大規模モデル呼び出しの前払いの壁を根本的に打破し、全自動の AI エージェント経済（機械対機械取引）を構築するためのプログラム可能な基盤となる支払いインフラを提供することを目指していると述べています。

ChainCatcher のメッセージ、分散型コンピューティングと Web3 スマートインフラストラクチャの EdgeX Labs は正式に EdgeAI Labs に改名したことを発表し、プロジェクトが新たな発展段階に入ったことを示しています。次世代 AI インフラストラクチャネットワークの構築に全面的に焦点を当てています。公式は、このブランドアップグレードが EdgeAI Labs の長期的な戦略ビジョンを反映していると述べています：分散型、プライバシー保護、高エネルギー効率の AI ネットワークを構築し、スマートモデルの世界的な展開、運用、協調をサポートします。EdgeAI Labs は Ryze Labs、Waterdrip Capital、KuCoin Ventures、DepinLabs、ZC Capital などの著名な機関からの投資支援を受けています。同時に、今後の TGE に向けて、プロジェクトは新たな資金調達ラウンドを開始し、グローバルな展開とエコシステムの拡大を加速させる予定です。

ChainCatcher メッセージ、分散型 AI 推論プラットフォーム Gaia が 2000 万ドルのシードラウンドと A ラウンドの資金調達を完了したことを発表しました。ByteTrade、SIG、Mirana、Mantle が主導し、Outlier Ventures、NGC、Taisu Ventures、Consensys Mesh などが参加しました。新しい資金は、分散型 AI インフラの拡張に使用され、ユーザーの自主的なインテリジェンスのために特別に設計された世界初の AI ネイティブスマートフォン、Gaia AI スマートフォンを正式に発売します。Gaia AI スマートフォンは Galaxy S25 Edge ハードウェアを基に構築されており、すべての AI 推論プロセスはローカルで実行され、クラウドは不要で、データのアップロードやプライバシーの漏洩はありません。

ChainCatcher のメッセージ、分散型 AI プロジェクト Gata は本日、400 万ドルのシードラウンド資金調達を完了したことを発表しました。このラウンドには YZi Labs、IDG Blockchain、Maelstrom Fund、Manifold Trading、Gate Ventures、Formless Capital、Anti Capital、MH Ventures、V3V Ventures、071 Labs および Echo が参加しました。Gata は、分散型大規模モデルの推論、トレーニング、およびデータ技術の開発に注力し、分散型インフラが真に参加し、1 兆ドル規模のグローバル AI 経済を支えることを実現します。Gata は、分散型の推論、トレーニング、およびデータリソースが AI 業界により低コスト、高可用性、そして検閲に強いアーキテクチャをもたらし、AI の持続可能で包括的な発展を助けると信じています。重要なマイルストーンの一つとして、Gata は DataAgent プラットフォームを立ち上げ、世界中のユーザーが提供する計算リソースを利用して、AI が自動的に AI トレーニングに必要なデータを生成し、従来の手動データアノテーション方式を置き換えました。

ChainCatcher のメッセージ、分散型 AI 推論プロジェクト GaiaNet は、グローバルな「Living Knowledge Systems Hackathon」ハッカソンイベントの開始を発表しました。このイベントは 8 月 22 日から 9 月 13 日まで開催され、2024 年 8 月 19 日から参加登録が開始されました。GaiaNet チームは次のように述べています：イベントには最大 5 万ドルの賞金があります。勝者はシンガポールの TOKEN2049 で行われる専用リリースパーティーに招待され、費用は全額負担されます。その間、GaiaNet の実行チームと共にこのイベントに参加します。本イベントの目的は、分散型ノードを構築し、集中型 AI モデルのセキュリティ脆弱性を解決し、検閲、アルゴリズムの偏見、データプライバシーなどの問題に対処することです。

ChainCatcher のメッセージによると、Cointelegraph が報じたところでは、Web3 共通データインデックスフレームワーク SubQuery がベルリンの Web3 サミットでその分散型ネットワークの次世代機能------分散型人工知能（AI）推論ホスティングを発表しました。SubQuery の最高執行責任者 James Bayly が、最新のオープンソース LLama モデルが SubQuery 内部テストネットワーク上で動作する様子を現場でデモしました。