孫正義のNVIDIA売却が市場に波紋を広げる
2025年11月11日の報道でソフトバンクがNVIDIA株を一部売却したと伝わり市場心理が動いています。売却理由は不明で、正式開示と売却規模、他大口投資家の動向を冷静に注視することが重要です。
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LLMは本当に他者の心を理解できるのか
Sally‑Anne型の実験はLLMが観察者と行為主体の視点差を出力に反映できる可能性を示しますが、それが人間と同等の“心”を意味するわけではなく、再現性と透明性ある検証が必要です。
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外部知識で学ぶAI：MetaのSPICE
MetaとNUSが提案したSPICEは、外部文書コーパスを使ってAIが自ら問題を作り学ぶ枠組みです。出題者と解答者の情報非対称性で検証可能な学習を促し、概念実証で性能改善が確認されました。
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Baiduの28BマルチモーダルAI、実用性と注意点
Baiduの新マルチモーダルAI「ERNIE-4.5-VL-28B」は28Bだが入力ごとに約3Bだけ活性化するMoE設計で、Apache 2.0で公開され80GB GPU運用を想定しますが独立検証が必須です。
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Qwen3-8BをIntel Core Ultraで高速化する理由と狙い
Hugging Faceのブログが示すQwen3-8BのIntel Core Ultra向け最適化は、CPUでの実用的な推論を目指す試みで、レイテンシ低下やプライバシー向上、クラウドコスト削減の可能性があるため、手法やベンチマーク、再現性を元記事で必ず確認してください。
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GoogleのPrivate AI Compute、安全性は本物か
GoogleのPrivate AI Computeは端末がクラウド内の「安全領域」に直接接続してローカル並みをうたいますが、設計詳細や第三者検証が未公開のため、リモートアテステーションや監査ログ、実運用での確認が必須です。
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Wonderful、1億ドル調達で顧客対応を変えるか
イスラエルのAIスタートアップWonderfulが1億ドルのSeries Aを獲得しました。注目はモデルではなく、運用を支えるインフラとオーケストレーションの実装で、導入での信頼性とKPI改善が鍵になります。
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Google、ドイツに55億ユーロ投資へ──狙いと波及効果
Googleが2029年までに約55億ユーロをドイツへ投資すると発表し、データセンターとオフィスの拡充を通じて雇用創出や地域供給網への波及、電力需要増加やデータ保護・環境規制に関する議論の活性化が見込まれます
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AI生成コード、無監視運用はなぜ広がらない？
BairesDevの調査ではAI生成コードを無監視で運用できると答えた開発者は9%に留まりました。AIは広く使われ効率化を生む一方、検証と育成の強化が不可欠です。
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声のクローンは実現するか？EternosとUare.ai
Eternosが“不朽”から個人の声を再現するAIへ事業転換し、Uare.aiが1030万ドルを調達した動きは、音声パーソナライズ需要の高まりと同時に、なりすましやプライバシーといった懸念を鮮明にしました。
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ソフトバンクがNVIDIA株を売却、約58億ドルを確保
ソフトバンクが10月にNVIDIA株を一部売却し約$5.8bn（約58億ドル）を確保しました。第2四半期はOpenAI関連の評価益で純利益が拡大し、投資の重心がハードからAI関連へ移る兆候が鮮明になっています。
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ヤン・ルカン、Meta退社で起業へ──ワールドモデル挑戦
複数報道によれば、ディープラーニングの先駆者ヤン・ルカン氏がMetaを退き、外界を内部モデルとして扱う「ワールドモデル」研究に特化したAIスタートアップを準備中と伝えられますが、現時点で公式発表はなく詳細は不明のままです。
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ソフトバンク、Nvidia株を一斉売却 約58億ドル調達
ソフトバンクがNvidia株3,210万株を売却し約5.83ビリオンドル（約58.3億ドル）を現金化。資金はOpenAIやデータセンター、半導体投資に振り向ける方針で、今後の投資先と市場影響が注目されます。
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ミュンヘン判決：OpenAI、歌詞利用で敗訴
ミュンヘン地裁は報道によれば、OpenAIが歌詞を学習データに使った行為を著作権侵害と認定しました。判決の詳細は未公表で、判決文の精査と今後の控訴動向が注目されます。
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Gammaが6800万ドル調達――パワポ革命は本物か？
AIでプレゼンやサイト作成を自動化するGammaがAndreessen Horowitz（a16z）主導で6800万ドルを調達しましたが、評価額は未公表で導入事例や品質・セキュリティの情報が今後の判断材料になります。
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Hugging Face×VirusTotalによるAI安全革命
Hugging Faceと脅威解析のVirusTotalが協業を発表し、AIモデルや運用の安全性強化を目指すとされますが、具体的な手法や適用範囲は未公開で、開発者や企業は今後の技術公開や運用ルールを注視して準備を進める必要があります。
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Hugging FaceのStreamingは本当に100倍？
Hugging Faceの「Streaming datasets」はローカル保存を減らし効率化を狙う技術ですが、“100倍”は測定条件次第です。まず公式ベンチを確認し自社で小規模検証したうえで導入判断することをおすすめします。
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C4×IntelでGPT OSSのTCOが70%改善
Hugging FaceはGoogle Cloud C4とIntelの連携でGPT OSSの運用コストが最大70%改善と報告しました。ScalewayやPublic AI参画も示唆されますが、導入前に原文確認と社内での実負荷検証が不可欠です。
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AI普及で年間90万トン増？本当の意味は
米国内でAI普及がもたらすとされる「年間90万トンのCO₂増加」。一見大きな数字ですが、前提や計算範囲で意味が変わります。本文ではその中身と現実的な対策をわかりやすく解説します。
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Nested Learningで変わる継続学習
Googleが提案したNested Learningは継続学習を整理する新たな枠組みで、理論検証と実運用でのプロトタイプ評価を通して研究者やエンジニアに新たな検証機会を提供します。
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