木曜日、27/0/0|

NO.1NvidiaがLepton AIを買収することが明らかになりました

現地時間の26/0、外国メディアの報道によると、Nvidiaはサーバーリース会社のLepton AIを買収する契約に達しようとしています。 Lepton AIは、NvidiaのAIチップを搭載したサーバーを貸し出す創業2年のスタートアップです。 この動きは、Nvidiaがクラウドコンピューティングおよびエンタープライズソフトウェア市場に進出する一環であり、AmazonやGoogleなどの主要なクラウドコンピューティングプロバイダーと競争することを目指していると考えられています。

コメント：NVIDIAによるLepton AIの買収は、クラウドコンピューティングのフットプリントを深めるという同社の決意を示しており、AIチップの分野での競争力を強化することが期待されています。 この動きは、業界のイノベーションを刺激し、関連するテクノロジーセクターにプラスのインセンティブを形成する可能性があります。 同時に、NVIDIAのクロスボーダー参入は、業界競争を激化させ、クラウドコンピューティング市場構造の再構築を促進する可能性があります。

NO.2Microsoftがアメリカとヨーロッパでの一部の新しいデータセンタープロジェクトを断念したことが明らかになりました

現地時間2:0に、TD Cowenのアナリストは、Microsoftが0ギガワットの電力を消費する予定だった米国とヨーロッパの新しいデータセンタープロジェクトを放棄したと述べ、彼らは撤退をAI用のコンピュータークラスターの供給過剰に起因すると考えています。 同時に、GoogleはヨーロッパでのMicrosoftのリースの一部を引き継ぐために介入し、Metaはヨーロッパで空いた容量の一部を取り上げました。

コメント：Microsoftが新しいデータセンタープロジェクトを放棄したことで、関連するインフラストラクチャ投資の再評価が引き起こされる可能性があります。 GoogleとMetaが一部のリースと生産能力を引き継ぐなど、業界大手間の競争が激化し、リソース統合が加速していることを示しています。 この動きにより、業界は効率とコスト管理にもっと注意を払うようになり、データセンターとクラウドコンピューティングセクターに短期的な調整圧力がもたらされる可能性がありますが、長期的には業界の健全な発展を促進することが期待されています。

NO.3ChatGPTの新しいAI画像機能は、無料ユーザーへの展開が遅れます

現地時間26月0日、アルトマンは、ChatGPTの人気の高い新しいAI画像機能が無料ユーザーへの展開を遅らせると発表しました。 アルトマンはXで、「ChatGPTの画像は、私たちが思っていたよりもはるかに人気があります(私たちの期待はかなり高いです)」と述べています。 ”

コメント：ChatGPTの新しいAI画像機能の無料ユーザー向けの展開が遅れていることは、市場の需要が旺盛で、同社の期待を上回っていることを浮き彫りにしています。 これにより、サーバーへの負荷が一時的に軽減され、ユーザーエクスペリエンスが確保され、AIテクノロジーに対する市場の継続的な関心が刺激される可能性があります。

NO.4Microsoftは、AIディープリサーチツールをCopilotに追加しました

現地時間3月0日、マイクロソフトはAIアプリケーションCopilotにAI詳細調査ツールを導入しました。 Microsoftは、このツールをリサーチャーとアナリストの2つのAIエージェントに分けています。 この研究者は、OpenAI o0 Deep Researchモデルを使用し、Copilotのインテリジェントなオーケストレーションおよび検索アルゴリズムと組み合わせて使用し、詳細な研究アシスタントとして位置付けられ、複数のラウンドの明確化と質問をサポートします。 アナリストは、o0-miniモデルの最適化に基づくデータインサイトの専門家として位置付けられており、Excelなどの生データの処理が得意で、リアルタイムで視覚的なチャートを生成でき、Pythonコードの動的分析をサポートします。

コメント：Microsoft は、AI アプリケーション エコシステムを強化し、研究分析とデータ分析機能を向上させるために、AI の詳細な調査ツールを Copilot に導入しました。 この動きは、専門分野でのAIテクノロジーの徹底的な適用を促進し、関連テクノロジーセクターにプラスの影響を与えることが期待されています。 リサーチャーとアナリストの2つのエージェントの立ち上げは、AI支援作業の洗練と専門化を示しており、業界の模倣を引き起こし、AIツールの普及とアップグレードを加速させる可能性があります。

NO.5Kai-Fu Lee: 多くの企業が超大規模モデルのトレーニングに資金を費やしていますが、結果は DeepSeek ほど良くありません

26month0で、Kai-Fu LeeはPhoenix Satellite TVのインタビューでTsai Chongxinの視点に同意し、現在では多額のお金を費やした多くのAI企業がありますが、特定の方向性はなく、AI業界にバブルの兆候があります。 Kai-Fu Lee氏は、「現在、すべての企業が低レベルモデルと超大規模モデルをトレーニングしていますが、DeepSeekほど良くない企業もあります。 では、なぜそうするのでしょうか? 投資家のお金を使って巨大なモデルを燃やし、最強のモデルに勝てない場合は、ユーザーが本当に求めている機能にお金を使う方が良いでしょう。 ”

コメント：Kai-Fu Lee氏は、AI業界のバブルの兆候を指摘し、業界にブラインド投資のリスクを警告しました。 基礎となるモデルの開発に過度に集中し、ユーザーの実際のニーズを無視すると、リソースの浪費につながる可能性があります。 このような見方は、AI企業の市場への投資価値が再検討されるきっかけとなり、業界が合理性を取り戻し、実践的なイノベーションに注力するよう促す可能性があります。

免責事項:この記事の内容およびデータは参照用であり、投資アドバイスを構成するものではありません。 したがって、自己責任で行ってください。

ナショナル・ビジネス・デイリー