AI企業・Inflectionが開発している生成AI「Pi」は、ユーザーひとりひとりに最適化された「パーソナルAI」です。そんなPiの能力を飛躍的に向上させた基盤モデルである「Inflection-2.5」をInflectionが発表しました。
Inflection-2.5: meet the world's best personal AI
https://inflection.ai/inflection-2-5
PiはAndroidやiOSのスマートフォン、ブラウザなどを通じて会話する事が可能なAIで、日本語にも対応しています。
IDC Japan株式会社は7日、国内AIインフラ（サーバー／ストレージ）の市場予測を発表した。2023年の国内AIインフラ市場の支出額は、前年比46.1％増の1094億8900万円と推計。2022年～2027年における同支出額の年間平均成長率は16.6％、2027年の支出額は1615億5000万円に達すると予測している。
国内AIインフラ市場は、AIサーバーとAIストレージで構成され、AIプラットフォーム、AIアプリケーション、AI対応の従来型アプリケーションなどを1つ以上実行するサーバーもしくは外付け型ストレージシステムを対象としている。
現地時間の2024年3月7日(木)、アジア太平洋地域におけるデジタルセキュリティの脅威が増大する中で、テクノロジー大手のGoogleが日本の東京に新たなサイバーセキュリティ拠点を開設したと発表しました。
Google opens Asia-Pacific cybersecurity research center in Tokyo - The Japan Times
https://www.japantimes.co.jp/business/2024/03/07/tech/google-japan-cybersecurity-center/
NVIDIAはAI開発に使われるGPUで大きなシェアを獲得しているほか、ソフトウェア開発および実行環境「CUDA」もAIの開発現場で広く採用されています。そんなNVIDIAの一人勝ち状態に対抗するべく、Intelや富士通、Google、Armなどのテクノロジー企業が参加する業界団体「Unified Acceleration Foundation(UXL Foundation)」がオープンなソフトウェア開発環境の構築を進めています。
国内の金融機関で導入が相次ぐ生成AI（人工知能）について、最大の課題は「データ保護」であることが日経FinTechの調査で分かった。現状、金融機関における生成AIの適用領域は業務の効率化・自動化が中心で、データ保護に関する懸念を背景に、顧客サービスへの適用は限定的だ。
米OpenAIが2022年11月、対話型AIの「ChatGPT」を発表して以降、生成AIの業務適用が急速に広がっている。金融機関も例外ではない。日経FinTechが野村総合研究所と連携して推計した国内金融機関の生成AI関連の投資額は、2028年に1000億円超と、2023年比で9倍以上の規模まで拡大する見通しだ。
株式会社アット東京は、建設を進めている新データセンター「アット東京中央第3センター（CC3）」に、大手IX事業者の接続ポイントが設置されると発表した。インターネットマルチフィード株式会社、株式会社JPIX、BBIX株式会社の3社が進出する予定で、2024年10月以降に順次サービスを開始する。
「アット東京中央第3センター（CC3）」は、23区内都心部で建設を進めており、2024年7月にデータセンターとしてのサービスを開始する予定。またアット東京はアルテリア・ネットワークス株式会社と共同で東京港横断ケーブルの敷設を計画するなど、通信インフラの強化を進めている。
ドイツのベルリン市は2020年から新しいアルファベットフォント「BERLIN TYPE」を採用しました。このBERLIN TYPEを手掛けたデザインスタジオのHvD Fontsが、フォントについて解説しています。
BERLIN TYPE | HvD Fonts
https://www.hvdfonts.com/custom-cases/berlin-type
ルネサス エレクトロニクスは、AI（人工知能）/ビジョン処理用マイクロプロセッサー（MPU）「RZ/Vシリーズ」のハイエンド品「RZ/V2H」を2024年2月29日に発売し、量産を開始した。同社独自の汎用アクセラレーター「DRP（Dynamically Reconfigurable Processor）」と、DRPベースのAI処理専用アクセラレーター「DRP-AI3（DRP-Artificial Intelligence3）」の両方を搭載している。DRPとDRP-AIの両方を搭載した製品は今回が初めてである。新製品は次世代ロボティクスなどに向ける（図1）。
BBIX株式会社は28日、ソフトバンク株式会社が運営する4拠点に、クラウド型ネットワークサービス「Open Connectivity eXchange（以下、OCX）」の接続拠点を3月1日に追加すると発表した。
OCXは、BBIXのIXプラットフォーム上で提供するクラウド型ネットワークサービス。顧客が利用するさまざまなクラウドサービスやデータセンターに、高セキュリティ、低遅延かつ拡張性のある接続サービスをオンデマンドで提供する。
Intelが、1.4nmに相当する「14A」プロセスノードを2026年に、1nm相当の「10A」を2027年後半にそれぞれ投入する計画を発表しました。同社はまた、人間とともに生産する協働AI「Cobots」を半導体工場に導入することも目指しています。
Intel puts 1nm process (10A) on the roadmap for 2027, aiming for fully AI-automated factories with 'Cobots' | Tom's Hardware
https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-puts-1nm-process-10a-on-the-roadmap-for-2027-aiming-for-fully-ai-automated-factories-with-cobots
米Amazon.com（アマゾン・ドット・コム）は14％増収、純利益38倍、米Google（グーグル）の持ち株会社である米Alphabet（アルファベット）は13％増収、52％増益、米Meta（メタ）は25％増収、純利益3倍、米Microsoft（マイクロソフト）は18％増収、33％増益、米Apple（アップル）は2％増収、13％増益――。
これは米テクノロジー大手5社が2024年2月1日までに発表した23年10〜12月期の業績結果だ。各社とも増収増益を達成し、アップルを除けばいずれも2桁の増収だった。そのアップルも前四半期に続き2桁増益を達成した。1年前は新型コロナウイルス特需の反動減で、減収や増収率の低下、減益に悩んでいた各社だが、コスト削減などの施策で好業績につなげた。23年に大規模なレイオフ（一時解雇）を1年にわたり続けたことも奏功したようだ。
Google、「Gemini」の人物画像生成の過剰補正問題について説明 「AIの罠を乗り越えていく」
米Googleは2月23日（現地時間）、生成AIツール「Gemini」（旧「Bard」）で人物の画像生成を一時停止していることについて、公式ブログで説明した。Geminiが人物画像生成に関して「意図したよりはるかに慎重になり」、「過剰に補正したり、過度に保守的になった」ため、改善しているという。
本稿執筆現在、人物を含む画像の生成を依頼すると「われわれはGeminiの人物画像を生成する能力の向上に取り組んでいます。この機能は間もなく復活すると予想されており、その際はリリース更新でお知らせします」と（英語で）表示される。
「エスアイアーって何ですか」。若手技術者からそんな質問を受けたことがある。「IT業界にいてSIerという言葉も知らないのか」と驚いたが、この人はSIerの本当の意味を知りたいのだなと思い直した。確かに若者は分からなくて当然なのだ。
「SIerとはシステムインテグレーターのことで、様々なハードウエアやソフトウエアなどを組み合わせてシステムを作るのが本来の仕事。富士通やNTTデータがそれに当たる」。そんな説明をしたと記憶している。すると「えっ、富士通やNTTデータをSIerと言ってよいのですか」と逆に驚かれてしまった。
Googleは23日(米国時間)、対話型のAIサービス「Gemini」(旧名称Bard)の人物の画像生成を取りやめたと発表した。「歴史的な画像生成の描写が不正確」だったことから、誤りを修正し、対策を施して近日中に再開する。
対話型のAIサービス「Gemini」は8日に、Bardから名称変更するとともに、最上位のAIモデルGemini Ultraに有料版で対応するなどで強化。加えて、画像生成AIモデルの「Imagen 2」を使ったテキストプロンプトからの画像生成にも対応していた。
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