インフラKubernetes DRA GPU利用率70-80%達成の実装ガイド ── 従来20-30%からの3倍改善を実現する動的リソース割り当て・MIG属性認識・ギャングスケジューリング統合設計Kubernetes 1.34 GA到達のDRAにより、GPU利用率を従来の20-30%から70-80%へ3倍改善する実装方法を解説。NVIDIA DRAドライバのMIG属性認識・NVLinkトポロジー設定、KAI Schedulerのギャングスケジューリング統合設計とインフラコスト50-70%削減のROIを示す。2026.06.08伊東雄歩
AI・MLOpenAI o3-mini vs Claude 3.5 Haiku ── 推論特化SLMの実力比較と$1/1Mトークン時代のエンタープライズ選定基準OpenAI o3-miniとClaude 3.5 Haikuの推論能力・コスト構造・レイテンシを定量比較。MATH-500で97.9% vs 69.2%の差が示す推論アーキテクチャの違い、推論トークン課金の隠れコスト、ユースケース別選定基準を分析する。2026.05.01伊東雄歩
AI・MLMathDuels自己対戦ベンチマークの衝撃 ── LLM数学評価の「問題作成者vs解答者」二重役割が暴露した創造性20-30%低下ギャップと固定ベンチマーク飽和の構造的限界MathDuels（arXiv:2604.21916）が示した自己対戦型数学ベンチマークを分析。作問能力と解答能力の分離、固定ベンチ飽和の構造、三段階生成パイプラインを整理する。2026.04.28伊東雄歩
AI・MLニューロモーフィックチップが切り開くAI省エネ革命 ── 70%削減ハフニウム酸化物メムリスタとIntel Loihi 3・IBM NorthPole商用化が定義する2026年エッジAI基盤ケンブリッジ大学のHfOxメムリスタで70%省エネを実証。Intel Loihi 3・IBM NorthPole商用化とSNNアーキテクチャがGPU比1,000倍の電力効率を実現し、データセンター電力制約に対抗するミリワット級AI推論基盤の技術仕様・TCO・産業実装を分析する。2026.04.26伊東雄歩
AI・MLAI推論エネルギー制約2026 ── データセンター電力需要3.5倍とNVIDIA GPU 400W消費が突きつけるインフラ投資の構造転換AI推論の常時稼働が2026年の電力ボトルネックを顕在化させた。IEA一次情報とGPU実消費電力を基に、データセンター需要3.5倍ストレスケース、冷却コスト、オンプレ回帰・エッジ推論・量子化、代替チップ戦略を経済性で比較する。2026.04.25伊東雄歩
AI・MLGemini 2.5 Pro vs Claude Opus 4 ── コーディング・推論タスクの実力比較Google Gemini 2.5 ProとAnthropic Claude Opus 4を、SWE-bench・AIME・ARC-AGIなど主要ベンチマークとコーディング・推論・長文処理の実務軸で徹底比較。コスト差・コンテキストウィンドウ・APIエコシステムを含む実装者向け選定基準を提示する。2026.04.19伊東雄歩
インフラKubernetes AI Conformance Program ── Google主導の認証制度が定義する「AI First」インフラ標準と2026年4月の産業構造転換CNCFが推進するKubernetes AI Conformance Programの全容を分析。DRA GA化・Gang Scheduling・トポロジ対応の技術3本柱と、CNCF統治・ベンダーロックイン回避・セキュリティ厳格化の制度3軸から、KubernetesがAIインフラの「技術標準」から「産業標準」へ昇格する構造転換を解説する。2026.04.1716分伊東雄歩
AI・MLエッジLLM実用化元年2026 ── 8GB RAM・42%開発者採用・LiteRT-LMフレームワークが定義するスマートフォンローカルAIのプライバシー経済学2026年、エッジLLMが「ノベルティ」から「実用」へ構造転換を遂げた。LiteRT-LMフレームワーク、75 TOPS NPU、12GB DRAM標準化の三要素が同時に揃い、42%の開発者がローカル推論を採用。プライバシー・コスト・レイテンシの経済的トライアングルと、クラウド/エッジの最適分散アーキテクチャを分析する。2026.04.15伊東雄歩
プロダクト開発Arm AGI CPU 2026の半導体市場構造転換 ── Meta・OpenAI採用136コアAI推論チップとx86独占崩壊の経済学Armが35年の歴史で初の自社製チップ「AGI CPU」を発表。136コアNeoverse V3・TSMC 3nm・300W TDPのAI推論特化設計で、Meta・OpenAI・Cloudflareが初期採用。2031年150億ドル収益を見込むこの戦略転換が、x86独占のデータセンターCPU市場をどう書き換えるか、エネルギー経済性とハイパースケーラー戦略の視点から分析する。2026.04.1216分伊東雄歩
インフラAI推論経済の転換点2026 ── 推論負荷が訓練を上回るインフラ投資構造の変化とオンプレミス回帰の経済性2026年、AI推論ワークロードが全AIコンピュート需要の66%を占め、訓練1ドルに対して15〜20ドルが推論に消費される構造が常態化した。高稼働率ワークロードではオンプレミスが4か月未満でブレークイーブンに到達し、クラウド比8倍のコスト効率を実現する。ハイパースケーラー5社のCAPEX合計6,900億ドル、Sovereign AI支出1,000億ドル超の背景にある推論経済の構造転換とROIフレームワークを分析する。2026.04.1016分伊東雄歩
