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NVIDIA
NVIDIA AI関連の最新ニュース・動向まとめ。新着から過去の経緯まで、国内外の情報を時系列で確認できます。
655全記事
10過去7日
333国内
322海外
86入門向け
NVIDIAの現在地
AI Brief はNVIDIAに関する記事を通算 655 本収集しています。直近30日では 106 本（週あたり約 24.7 本）が追加され、 内訳は国内 333 本・海外 322 本、うち入門向けが 86 本です。 直近90日にこのトピックを最も多く取り上げているのは Tom's Hardware（126本）、GIGAZINE（41本）、Zenn LLM（37本）、TechCrunch AI（35本）です。 収集済みの最新記事は 2026-09-25 付です。
上の数値は AI Brief が実際に収集した記事の集計で、推定値は含みません。 本数は収集対象メディアの範囲に依存します。
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最新ニュース
655件を新着順に表示
WSL2でローカルLLMを動かす際、Dockerコンテナ内で完結させる環境構築の備忘録。2026年7月27日時点でベータ版から正式対応となったROCMを用いた環境構築手順を、Ubuntu 26.04をベースに解説します。
あるPC愛好家が、旧型で非常に騒音の大きいエンタープライズ向けGPU「Nvidia Tesla V100」をゲーミングPCに流用。266ドルで構築したこの環境で、270億パラメータのLLMを毎秒32トークンの速度で動作させることに成功しました。
Microsoft、NVIDIA、Metaなど30社以上の米国企業・団体が、オープンウェイトAIモデルの規制回避を求める共同書簡を公開。技術革新の基盤となるオープンAIモデルの有用性を強調し、政権の規制強化の動きを牽制しました。
Thermaltakeの高性能デスクトップPCが33%オフのセールを実施中。RTX 5060 Ti、Core Ultra 7、32GB RAMを搭載し、最新ゲームも快適に動く構成が1,200ドルを切る価格で提供されています。
NVIDIAとSKグループが次世代メモリと大規模AIインフラの構築に向けた戦略的提携を発表。2GWのAIデータセンター構想など、長期的かつ大規模なAIエコシステムの強化を図ります。
Google DeepMindのGemma 4 E2B（通常版・QAT版）をローカル環境で実行し、Pythonから比較実験した記録。QAT版の小型化と回答精度の両立を検証し、ローカルLLM活用のためのプログラムを紹介する。
AMDは「ROCm.AI」を用いて、Nvidiaの独占的なCUDAエコシステムに対抗しようとしています。AI開発者がより柔軟にモデルを最適化できる環境の提供を目指しています。
NVIDIAのジェンスン・ファンCEOが、オープンウェイトAIモデルへの規制に対して慎重な対応を求める共同書簡をX（旧Twitter）上で公開しました。
米国で中国へのAIモデル輸出規制が議論される中、Nvidiaを含む25社がオープンウェイトモデルの継続利用を訴える書簡に署名した。一方でOpenAIやGoogleはリストから除外されている。
24の企業・団体が、米国政策立案者に対してオープンウェイトAIモデルの保護を求める公開書簡に署名しました。Meta、Microsoft、Nvidia、IBMなど、競合関係にある企業も名を連ねています。
NVIDIA CEOの来日とNoetraによる国産マルチモーダル基盤モデル・計算基盤発表という2つの事象から、日本のAI政策とNVIDIAの戦略がどのように交差し、結びついているのかを考察する。
AIエージェント開発における失敗の観測と評価、改善サイクルを解説する記事。今回はシステム設計に踏み込み、Context EngineeringとHardnessを軸にしたエージェントの最適化手法を提案しています。
ベンチマークアプリ「Geekbench 7」が3年半ぶりに登場。AI処理などの最新ワークフローをテスト項目に追加し、現在のPCやスマホの性能をより正確に測定可能です。
AMDとCerebrasがNvidiaのGroq LPU市場に対抗するため、戦略的提携を発表しました。AI推論処理能力の向上を目指し、ハードウェア市場でのシェア奪還を狙う動きが加速しています。
AMDは、競合するNvidiaに対抗するため、新しいラックスケールシステム「Helios」を発表しました。本システムは今年後半から顧客への出荷が開始される予定で、データセンター市場におけるAMDの攻勢が強まっています。
AMDは「Strix Halo」を搭載した新チップシリーズ「X100」を発表。24時間稼働が求められる物理AIやロボット市場でIntelのシェアに対抗し、産業用組み込み向け開発を加速させます。
AMDはデータセンター用アクセラレータ「MI455X」を披露。CDNA 5アーキテクチャとHeliosラックシステムを採用し、Nvidiaを強く意識した圧倒的なパフォーマンスと大容量メモリを実現しました。
AMDは、NvidiaのVera Rubinに対抗する新しいラック規模のAIプラットフォーム「Helios」を発表しました。スペック上では高速かつ大規模な性能を誇るものの、実用段階での評価が期待されています。
AMDがZen 6アーキテクチャを採用した256コアCPU「Epyc 9996（Venice）」の詳細を公開しました。競合のIntel Xeonと比較して最大3.4倍の性能向上を謳い、大容量L3キャッシュや16チャネルメモリなどを備えています。
Geekbench 7がリリースされ、CPUおよびGPUのテストが刷新されました。より現実的なワークロードの追加、AIベンチマークの導入、CUDAサポートなど、ハードウェアの進化に対応した広範な改善が行われています。
Nvidiaは自社のGPUを月面へ送る計画を進めています。GPUが存在しない場所があればそこに届けるという同社の姿勢は、宇宙探査におけるコンピューティング能力の重要性を象徴しています。
Nvidiaは、医療ロボットを「物理AI」システムとして扱う新たなシミュレーションフレームワークを発表。コードだけでなく、力や接触といった物理的な経験を学習させることで、現実世界の複雑な環境への適応能力向上を目指します。
Sparse MoEモデルの推論における課題を解説。Qwen3-235B等のモデルは巨大なファイルサイズに対し一部のパラメータしか使用しない。この課題に対し、GGUFランタイムやKVキャッシュ研究を通じてストレージやメモリ効率を向上させる技術動向を紹介。
米NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが来日し、日本のAIインフラ構築へ数十億ドル規模の投資を表明した。AIがAIを使う時代の到来を見据え、電力不足への対策として原発活用の重要性を提言。材料科学など日本企業の技術力を高く評価し、日本経済の復活に向けた強固なビジョンと連携への意欲を語った。
NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、米国企業が中国のAIモデルを利用することを制限すべきではないと発言しました。バックドアの懸念は誤解であるとし、むしろオープンなモデルの採用がAIのセキュリティを向上させると主張しています。
AMDは「Claude」を開発するAnthropicに対し、2ギガワット分のInstinct MI450 GPUを供給すると発表しました。最大50億ドル規模の投資を行い、2027年前半にはHeliosラックスケールシステムでの稼働が開始される予定です。
NVIDIAがデータセンター向けCPU「Vera CPU」の詳細を公開しました。「Olympus」コアを88基搭載し176スレッドを処理可能で、2026年秋の提供開始に向けて量産中です。
NVIDIAがAI生成動画をフレーム単位で解析する「Synthetic Video Detector」を発表。非圧縮動画で最大92％の精度を誇り、最短22ミリ秒で処理可能です。
フィジカルAIの社会実装に向け、富士通がロボット大手3社およびNVIDIAと協業を開始しました。単独企業では困難な物理的AIの課題を、業界の枠を超えた連携によって解決しようという試みであり、具体的な協業策による社会実装の加速を目指しています。
Nvidiaは、次世代AI向けCPU「Vera」の導入を進める一方、従来モデル「Grace」の単体サーバーが数十万台規模で普及していることを明らかにしました。GPU一辺倒から、エージェント型AIに対応したCPU重視の戦略へシフトしています。
NvidiaのGB10搭載「Dell Pro Max」2台を接続し、自宅で小規模AIクラスターを構築する検証を実施。1台6,332ドルと高価ですが、大型サーバーを導入するよりも省スペースかつ効率的で、家庭でのAI運用に新たな選択肢を提供します。
NVIDIAが発表した「DLSS 5」は、3つの異なるAIモードにより画質を細かく制御可能です。開発者はオブジェクトレベルでアップスケーリングモデルをリアルタイムに切り替え、柔軟なパフォーマンス調整が可能になります。
GLM開発元の中国AI企業Z.ai（旧Zhipu）が、すべて国産チップを採用した1ギガワット規模のデータセンターを構築し、一部稼働を開始しました。1万個のチップを連結したクラスターを複数運用しており、脱Nvidiaを実現しています。
NVIDIAの本社近郊にある非公開のエンジニアリング・スーパーラボが公開されました。OpenAIのワークロードを実行する「Vera Rubin NVL72」の動作や、高効率な800VDC電力システムなどの最新技術が披露されました。
NVIDIAはAIモデルのトークン生成効率を極限まで高めるための新プラットフォーム「Vera Rubin」を公開しました。AIファクトリーにおける収益性の向上と計算リソースの最適化を支援することを目的としています。
NVIDIAは最新のRubinアーキテクチャにおける新機能を詳細に発表しました。GPU単体からラック単位まで、推論処理のパフォーマンスと電力効率を大幅に向上させるための設計上の最適化が盛り込まれています。
NVIDIAがAIデータセンター向けCPU「Vera」の詳細を発表しました。Olympusコアのアーキテクチャ構成や、非公式ながら次世代ベンチマーク「SPEC CPU 2026」の初期結果が明らかになりました。
製薬大手のブリストル・マイヤーズ スクイブは、AIを用いた創薬・開発を強化するため、Nvidiaの「DGX SuperPOD」を導入した。ライフサイエンス企業としてVera Rubinアーキテクチャ採用は初となる。
AIアクセラレータの発熱がデータセンターの深刻な課題となる中、Accelsiusは二相冷却技術により、従来の空冷より最大14°C低いGPU動作温度を実現すると主張している。
Nvidiaは、AIによるディープフェイクなどの偽動画を検知する「Synthetic Video Detector」を発表。22msという短時間で処理し、未圧縮動画で最大92%の精度を誇る。
OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、NVIDIAの5社を軸に、生成AI業界の構造を解説します。各社の強みや主力プロダクトを整理し、ユーザーとの関係性を地図として示します。
Moonshot AIがリリースしたAIモデル「Kimi K3」は、Claude Fable 5を凌駕する性能で注目を集めました。しかし、需要が供給能力を大幅に上回り、サービス維持が困難となったため、サブスクリプションの新規加入が一時停止されました。
AMDはMicrosoft Azureとの戦略的パートナーシップを拡大し、AIデータセンター向けのラックスケールAIシステム「AMD Helios」をAzureへ大規模導入すると発表しました。
国内ロボット大手がNVIDIAと富士通の共通基盤を活用し、フィジカルAIの推進を発表。産業用ロボットにAIを統合し、現場でどのような革新をもたらそうとしているのかを解説します。
NVIDIAは、ロボットや自動運転車向けに最適化された40億パラメーターの小型世界モデル「Cosmos 3 Edge」を発表しました。単一のグラフィックボードで動作可能です。
OpenRouterで上位に位置していた謎のモデル「Owl Alpha」の正体が、中国Meituanの「LongCat-2.0」であることが判明。1.6兆パラメータの巨大モデルでありながら、Nvidiaのチップを一切使用せずに訓練されたという技術的特異点に注目する。
