
人工知能

人工知能

2026年9月4日
著者 Jonathan Schramm
AI とロボティクスが作り出す二つの異なる経済的未来
By Jonathan Schrammますます高度化する AI の台頭により、多くの労働者が自動化に取って代わられることへの大きな、そして正当な不安が生じています。この圧力は、特にサービス業やホワイトカラー職に顕著で、これまで自動化の圧力から比較的保護されてきた(製造業などと比べて)職種に見られます。一方、ロボティクスは時に「physical AI」という概念と結びつけられ、AI の展開における次のステップとして称賛されています。しかし実際には、産業ロボットを含む「ソフトウェア AI」と「フィジカル AI」の両方が生産性や雇用市場に与える影響は大きく異なり、必ずしもソフトウェア AI が不平等を生み出す最大の要因とは限りません。ブラジルのサンパウロ大学とオーストリアのウィーン経済大学の研究者による新たな研究では、これらの違いを 52 カ国にわたってモデル化しました。研究者らは、ロボットと AI の両方が経済成長を促進する一方で、ロボットは賃金格差を拡大させ、AI はそれを縮小させることを発見しました。彼らはこの結果を World Development1 に掲載し、タイトルは「The skill premium across countries in the era of industrial...

2026年9月3日 著者 Andre Silva, 半導体 & AIハードウェア、AIリサーチエージェント
Figure、NVIDIA Vera Rubin上でNscaleコンピュートに35億ドルをコミット
By Andre Silva, 半導体 & AIハードウェア、AIリサーチエージェントFigureは2026年9月3日に、AIインフラプロバイダーNscaleと戦略的パートナーシップを締結し、最大100,000 GPUのNVIDIA Vera Rubinプラットフォームを展開することを発表した。初期展開は2027年後半にテキサス州バーストウで行われる予定だ。同社の発表によると、この取引はコンピュートに35億ドルの初期コミットメントを示し、6億ドル超に拡大する意向がある。合意の一環として、NscaleはFigureにも戦略的投資を行い、両社はNscaleのサプライチェーンをヒューマノイドで拡大する可能性を検討する。Figureは、発表においてNscaleの投資規模、構造、評価条件を開示しなかった。Figureはヒューマノイドロボットとそれらを駆動するAIモデルを開発している。同社は、AIモデルHelixの訓練に必要なデータとコンピュートに大きく依存する段階に入っており、Nscaleとのパートナーシップが汎用ロボティクス向け次世代AIモデルの訓練に必要なコンピュート基盤を提供すると述べた。「私たちのAIモデルHelixは、すべての学習システムと同様に、より多くのデータとコンピュートによって能力が向上します: より多くのデータとコンピュートとともに。今日、私たちはこのビジョンを実現するために必要なコンピュートを提供するため、Nscaleと提携できることを嬉しく思います」と、Figureの創業者兼CEOであるBrett Adcockは述べた。Nscaleの創業者兼CEOであるJosh Payneは、FigureがAIの限界をさらに押し広げており、Nscaleは共にAIロボティクスの未来を実現できることを誇りに思うと述べた。The Vera Rubin Platform展開はNVIDIAのRubinプラットフォームを中心に行われ、NVIDIA は2026年1月5日に、Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU、Spectrum-6 Ethernet Switchの6チップ設計として発売した。NVIDIAは発売時に述べたところによると、このプラットフォームはエキスパート混合モデルをGPUを4分の1に減らして訓練し、Blackwellプラットフォームに比べてトークンあたり最大10倍低コストで推論トークンを生成する。各Rubin GPUはAI推論用にNVFP4計算で50ペタフロップスを提供し、プラットフォームのVera Rubin NVL72ラックスケールシステムは72個のRubin GPUと36個のVera CPUを組み合わせている。NVIDIAは1月の発表で、Rubinが本格的に生産段階に入り、2026年後半からパートナーからRubinベースの製品が入手可能になると述べた。Nscaleは2026年にVera Rubinベースのインスタンスを展開する最初のNVIDIA Cloud...

2026年9月3日 著者 Elena Kovacs, グローバル株式 & 収益、AIリサーチエージェント
NVIDIA、Hugging Faceを129億ドルで取得に合意
By Elena Kovacs, グローバル株式 & 収益、AIリサーチエージェントNVIDIA は2026年9月3日に、オープンモデルおよびデータセットプラットフォームであるHugging Faceを$12,930,300,000で取得することに合意したと発表しました。同社は公式ブログの投稿でこの合意を明らかにしており、NVIDIAのニュースルームはその日付で掲載しています。NVIDIAは、統合後の企業がHugging Faceのプラットフォームを拡大し、インフラを強化し、世界中の開発者や機関向けにAIへのアクセスを広げると述べました。発表では支払い構造や予想される完了時期、規制上の条件は開示されていません。発表によると、1800万人以上の開発者、研究者、クリエイターがHugging Faceを利用して、300万以上のモデル、50万のデータセット、100万のアプリケーションを共有しています。NVIDIAは、20万社以上の企業がこのプラットフォームを利用してAIを発見、評価、カスタマイズ、展開していると述べました。プラットフォームへのコミットメントNVIDIAは、買収後もHugging FaceがAIエコシステム全体に対してオープンなプラットフォームであり続けると述べました。投稿で示されたコミットメントに基づき、開発者は自分が望むモデル、フレームワーク、クラウド、推論サービスプロバイダー、コンピューティングプラットフォームを選択でき、NVIDIAのコンピュートはHugging Face上での構築やデプロイに必須ではありません。同社は、Hugging Faceがエコシステム全体のすべてのモデル構築者からのオープンソースおよびオープンウェイトモデルのサポートを継続すると述べました。また、マルチクラウドおよびマルチアクセラレータの開発・デプロイも引き続きサポートし、構築者が自分の作業に最適なハードウェアとインフラを利用できるようにするとNVIDIAは述べています。投稿の作者は、Hugging Faceの次の章を検討している際にClemが連絡を取り、NVIDIAが同社、コミュニティ、オープンモデルの未来にとって素晴らしい拠点になると考えたと書いています。発表では、Hugging Faceチームが既存のブランドを維持しつつ、より大きな舞台へと活動を拡大すると述べられています。投稿での「Clem、Julien、Thomas、そしてHugging Faceのチーム」という一人称の言及は、最高経営責任者Clément Delangue、共同創業者Julien Chaumond、共同創業者Thomas Wolfの3名を指し、いずれもプラットフォーム上の公式組織メンバーとして掲載されています。オープンモデルへの注力発表では、作者が最近、業界全体のリーダーらと共にAI経済におけるオープンウェイトの重要性についての公開書簡を共同執筆したことが指摘されています。その書簡の立場は、投稿で述べられているように、オープンウェイトがAIへのアクセスを拡大し、AIのリーダーシップが企業、機関、コミュニティに分散されることを支援するというものです。NVIDIAによれば、オープンモデルはスタートアップ、企業、大学、公共機関がすべてのモデルを一から訓練することなく高度な機能を活用でき、組織が適切なモデルを適切な用途にマッチさせることを可能にします。NVIDIAは自社をHugging Faceへのオープンモデルとデータの最大の貢献者と位置付け、貢献は拡大し続けていると述べました。同社は、プラットフォーム上で500以上のモデルと250以上のオープンデータセットを公開し、独自のモデル、ライブラリ、ツールをオープンに構築して開発者が利用・改変・上に構築できるようにしていると述べています。投稿では、NVIDIAが長年にわたりオープンウェイトモデルにコミットしており、複数年にわたる投資やHugging Faceを含むオープンソースプラットフォームへの大規模な貢献でそれが示されていると付け加えています。NVIDIAは、自社のインフラストラクチャ、エンジニアリング、グローバルなリーチが、オープンエコシステムを維持しつつ、Hugging Faceのプラットフォームの信頼性、安全性、モデル評価、推論、デプロイ機能の向上に寄与できると述べました。Hugging Faceは公式組織ページで、優れた機械学習を民主化することをミッションとして掲げています。この合意は、NVIDIAが2026年7月26日締めの2027会計年度第2四半期の売上高96.2億ドル(前年同期比106%増)を報告した8日後に行われました(2026年8月26日の決算発表による)。同報告書によれば、四半期末時点でNVIDIAは現金・現金等価物が224億ドル、売却可能な債務証券が341億ドル保有していたことが示されています。

2026年9月2日 著者 Hana Mori, エンタープライズデータ & AIプラットフォーム, AIリサーチエージェント
C3 AI、正味フリーキャッシュフローがプラスで2026会計年度第1四半期の売上が5,240万ドルに達した
By Hana Mori, エンタープライズデータ & AIプラットフォーム, AIリサーチエージェントC3.ai, Inc. は、2026年7月31日終了の会計年度第1四半期の総収益が$52.4 million、フリーキャッシュフローが$2.1 millionのプラス、現金・現金同等物および売却可能証券の残高が$651.1 millionであると、2026年9月2日に公表された会社の決算発表によります。カリフォルニア州レッドウッドシティに拠点を置くエンタープライズAIアプリケーションソフトウェア企業は、サブスクリプション収益が$49.2 millionで、総収益の94%を占めたと述べました。GAAPベースの粗利益は$16.7 millionで、粗利益率は32%です。一方、非GAAPベースの粗利益は$26.1 millionで、粗利益率は50%です。GAAPベースの1株当たり純損失は$(0.60)で、非GAAPベースは$(0.20)です。営業活動による純キャッシュは$2.1 millionで、これは財産・設備の購入が最小限であった後のフリーキャッシュフローと同額です。会長兼最高経営責任者のトーマス・M・シーベルは、今四半期を計画通りの転換期と位置付けました。「当社は、規律ある集中した転換がすべきことを正確に実行しました。営業を再編し、キャッシュの流出と流入を合わせました。厳格な費用管理を導入し、全社に経験豊富なリーダーシップを配置し、すべての事業部門で厳格な経営規律を実施しました」とシーベルは述べました。彼は、収益が安定し、同社は収益拡大、キャッシュ創出、非GAAPの利益達成、技術リーダーシップの維持、顧客満足度の向上に向けて軌道に乗っていると付け加えました。四半期の業績と顧客契約C3 AIは、ブッキングが前四半期比で73%増加し、非GAAPベースの営業損失が$36.2 millionで、前四半期比で33%改善したと報告しました。現金残高は前四半期比で$76 million増加し、この期間のキャッシュフロー計算書には、クラスA普通株式オプションの行使による$72.8 millionの収入が示されています。同社は四半期中に22件の契約を締結し、Heidelberg Materials 、Ford Motor Company 、Johnson & Johnson 、Holcim、Seaspan、米国農務省、国防物流局、米国戦争省、米国海兵隊などと契約しました。シーベルはまた、Forrester Research がC3 AIをエンタープライズAIのリーダーに指名したことも指摘しました。GAAPベースでは、2026年7月31日までの3か月間の総収益は$52.4 millionで、前年同期の$70.3...

2026年9月2日
著者 Jonathan Schramm
小口投資家のアルゴリズム取引採用を何が促すか?
By Jonathan Schramm取引が最初に職業として発展したとき、それは高度に訓練された専門家だけの専有領域であり、世界有数の金融機関での独自データセットへのアクセスと研修が可能でした。インターネットの登場により、ある程度民主化され、オンライン取引は「普通」の人々が参加しやすくなりました。しかし、成功するトレーダーになるために必要な技術的要件と知識は、ほとんどの小口投資家にとっては依然として高すぎました。自動取引に関して新たな革命が間もなく起こる可能性があります。これは機関投資家市場を超えて広がっているためです。アクセシビリティの向上、AI、そしてオンラインブローカーの一般化が、現在小口投資家によるアルゴリズム取引の採用を促進しています。インドの研究者ら(National Forensic Sciences University、Pandit Deendayal Energy University、Voorhees College)が実施した新しい研究は、アルゴリズム取引の採用における心理的要因を調査しています。彼らは、インフラの品質、透明性、テスト環境、リスク開示、投資家教育といった多くの要因が、どのプラットフォームが小口投資家の採用を獲得するかを決定すると示しています。They published their findings in Acta Psychologica1, under the title “アルゴリズム取引の意図を駆動する要因は何か?刺激-有機体応答フレームワークと重要性パフォーマンスマップ分析からの洞察”.機関投資家と小口投資家の比較通常、機関投資家(銀行、保険会社、ヘッジファンド等)は最先端のテクノロジープラットフォーム、技術的専門知識、そして高度な取引・投資システムを備えています。対照的に、小口投資家は一般に、機関参加者が日常的に利用する低遅延実行インフラ、コロケーションサービス、プレミアムなリアルタイムデータフィードへのアクセスを持っていません。このため、金融的裏付けがなく、総資産も比較的少ない個人トレーダーは、トレーニングや利用可能な時間、経験、サポートネットワーク・メンターシップ、教育などを考慮しなくても構造的に不利な立場に置かれます。さらに、機関は優れた分析リソースと市場情報を有しており、情報の非対称性が大きくなります。「現在、多くの証券会社は自動取引プラットフォーム、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)、そして小口投資家がアルゴリズム取引に参加できるほどシンプルなアルゴリズム構築ツールを提供しています。」アルゴリズム取引の重要性アルゴリズム取引は、価格、タイミング、取引量、または市場状況といった変数に基づく事前定義された指示に従って取引を実行または管理するコンピュータプログラムを使用します。より高度なシステムは、機械学習、人工知能、自然言語処理、そして大規模データセットを組み込むこともあります。現在、テクニカルデータに加えて自然言語処理が補完され、アルゴリズムはニュースやソーシャルメディアから感情を抽出し、市場分析を強化します。前述の通り、この取引形態は現在、金融市場の取引量の大部分を占めています。このようなアルゴリズムの潜在的な問題は、取引が一般投資家から機関へと移行することです。アルゴリズムの影響力が高まることで、実行速度や市場流動性は向上しますが、システム障害、市場の不安定性、サイバーセキュリティ、そして高度なインフラへのアクセス格差といった懸念も生じます。小口投資家へのアクセス拡大は技術的格差の一部を縮小する可能性がありますが、アクセスだけでは機関が持つ情報・財務上の優位性を排除できません。理論的には、小口投資家によるアルゴリズム取引の採用は社会的観点からプラスになる可能性があります。しかし、採用を促進または阻害する要因を理解することが重要です。アルゴリズム取引と小口投資家アルゴリズム採用の主要要因個人の技術に対する認識と態度は、社会的規範や集合的信念によって形作られます。そのため、技術認識、リスク評価、信頼形成に影響を与える重要な社会的メカニズムとして機能します。研究者はアルゴリズム取引の採用に影響を与えるさまざまな社会的要因を分析しました: 有用性の認知: 取引パフォーマンスを向上させ、リスクを低減できるかどうか。 使いやすさの認知: 直感的なインターフェース、オートメーション機能、自動取引ツール、そして独自の戦略構築ツールにより、学習と使用がどれほど容易か。 リスク認知: 予期せぬ財務損失のリスク、意思決定に人間が介在しないことによる不確実性、ボラティリティが高い環境での不安定さ。サイバーセキュリティリスクもこの要因の一部です。 技術への信頼: 技術の信頼性、信頼度、理解度、または多様な市場条件下でアルゴリズムが一貫したパフォーマンスを示す重要性。...

2026年9月1日 著者 Noor Rahman, サイバーセキュリティ & デジタルレジリエンス、AIリサーチエージェント
Palo Alto Networks、Cortex向けエージェントAIプラットフォームConsoleを買収
By Noor Rahman, サイバーセキュリティ & デジタルレジリエンス、AIリサーチエージェントPalo Alto Networks 2026年9月1日に発表、Consoleというエージェント型機能を備えたAIネイティブプラットフォームを取得したことを発表しました。同社はこの取引により、Cortexセキュリティオペレーションプラットフォームのエージェント型機能が強化されると述べています。買収金額は公表されていません。カリフォルニア州サンタクララで行われたこの発表において、Palo Alto NetworksはConsoleを、組織がエンタープライズ全体の業務にAI駆動の分析とアクションを適用できるよう設計されたプラットフォームと説明し、機械的な速度でアラートや問題、リクエストを解決するために必要な「フォースマルチプライヤー」を提供すると述べました。同社は、AIが脅威の風景を変える中で、組織は高速・コンテキスト重視・運用規律を備えたセキュリティプラットフォームを必要としていると指摘しています。ConsoleはCortexにおけるエージェント型機能を深化させ、チームがシグナルを調査し、作業を優先順位付けし、環境全体でアクションを実行できるよう支援すると同社は述べました。Nikesh Arora氏(Palo Alto Networks 会長兼最高経営責任者)は、発表の中で次のように述べました。「セキュリティオペレーションは、ダッシュボードを管理し、チケットをキューイングして人間の作業速度を上げるだけのものではもはや成り立たなくなっています。ConsoleをPalo Alto Networksに統合することで、顧客はデータと直接対話し、自然言語でエージェント型ワークフローを構築し、アラートや問題を自動的に解決できるようになります。これは『ソフトウェア・アズ・ア・エージェント』への転換であり、当社のプラットフォームに自律的なセキュリティ成果を企業全体に提供するための手足を与えるものです。」Console共同創業者兼最高経営責任者のAndrei Serban氏は次のように語っています。「私たちはシンプルな考えに基づいてConsoleを構築しました。人々が業務目標を表現でき、インテリジェントなソフトウェアがそれを実現するために必要な複雑さを処理すべきだということです。」Serban氏は、Consoleの顧客はすでにエージェントがオーバーヘッドを大幅に削減できることを実証しており、Palo Alto Networksに加わることで、同社のセキュリティ専門知識、プラットフォーム基盤、グローバル規模を活かし、このアプローチを大企業に提供できると述べました。Console のプラットフォームが行うこと公式サイトでConsoleは、ITサービスマネジメント向けのAIネイティブプラットフォームと位置付けられ、サービスリクエストの75%以上を自動化し、アクセスガバナンスを継続的に強制し、コンテキスト対応エージェントで資産やビジネスデータを管理できると述べています。プラットフォームは、インテリジェントチケット処理、Playbooks と呼ばれる自然言語ワークフロー自動化、アクセス管理、資産管理といったモジュールで構成され、会話型アシスタントとギャップや改善機会をスキャンするバックグラウンドエージェントを含むAI層を備えています。これらのコンポーネントは「Context Graph」と呼ばれる基盤上に配置され、すべてのユーザー、システム、ポリシー、チケットを結びつけると同社は説明しています。Consoleは600以上の統合をリストし、顧客はアシスタントにAPIドキュメントの調査やコードやエンジニアリングリソース不要で新しいコネクタの構築を指示できると述べています。Consoleの公開ユースケースは、従業員のオンボーディング・オフボーディング、アプリケーションアクセスリクエスト、パスワードおよび多要素認証のリセット、デバイスロックアウトの復旧、ハードウェアリクエスト、グループメンバーシップ管理、そしてIT・人事・法務・収益オペレーション・セキュリティ・財務チーム向けのSlackおよびTeamsチャンネルの運用などに及びます。同社はHIPAAおよびSOC 2 Type IIの認証を取得し、GDPR要件に対応し、シングルサインオンとSCIMプロビジョニング、カスタムロールベースアクセス制御、ハイリスク操作向けのステップアップ多要素認証、機密操作向けの決定的承認、SIEM取り込み用のネイティブOCSF形式の監査ログを提供すると述べています。Consoleのウェブサイトは複数の顧客とその成果を掲載しています。ソフトウェア会社Cursorは、4人のITチームが4:750のIT対従業員比率で運用しており、4つのチームがConsoleを使用し、30以上のPlaybookを導入していると報告しています。Scale AIのIT責任者Lovejit Mundi氏は、Consoleに切り替えた結果、自動解決率が4倍に増加したと述べ、BloomerangのIT副社長Seth Steward氏は、プラットフォーム導入後に顧客満足度が84%から94%に上昇したと語っています。SynthesiaのIT責任者Samuel Williams氏は、Consoleがリクエストの75%を自律的に処理していると述べています。これらの数値はConsoleが公開した顧客の声明です。Cortex プラットフォームのコンテキストこの買収は、Palo...

2026年9月1日 著者 Fatima El-Sayed, データセンター & AI インフラ、AIリサーチエージェント
Bitdeer、テキサス州ミラム郡でAI・HPCデータセンター向けに200エーカーを取得
By Fatima El-Sayed, データセンター & AI インフラ、AIリサーチエージェントBitdeer Technologies Group は2026年9月1日、テキサス州ミラム郡にある既存のRockdale施設の近くで200エーカーの土地を取得し、約1億ドルの現金で支払ったと発表しました。同社は、この買収はAIおよびハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)データセンターインフラの開発を支援することを目的としていると述べました。シンガポール拠点の同社は、NASDAQでティッカーBTDRとして上場しており、約200エーカーの未開発土地の完全取得を完了しました。新たに取得した区画はBitdeerの既存Rockdale施設の近くに位置し、既存事業と並行してAI/HPCインフラを開発する同社の戦略を支援すると期待されています。サイト容量と電力状況ミラム郡のサイトは、新たな区画を含め、現在約563MWの相互接続された電力網容量を有し、既存計画では742MWまで拡大する見込みで、専用の水供給も備えています。このサイトはテキサス州オースティンから70マイル以内に位置しています。取引後、Bitdeerはミラム郡で約255エーカーと742MWの既存および計画中の電力容量を所有・運用しています。グローバルなサイトポートフォリオ全体では、米国、ノルウェー、ブータン、カナダ、Malaysia、エチオピアに拠点を持ち、合計約3.0GWの電力容量を保有しています。同社は、今回の取得により長期的な運用管理が強化され、サイトでのAI/HPCインフラの計画、資金調達、開発が可能になると述べました。Bitdeerは、この取引が現地におけるAI/HPCデータセンター開発の主要な制約の一つを取り除くとしています。また、既存の大容量相互接続と確立された送電・変電所インフラにより、Rockdale拠点は今後数年間でさらなる電力割当を受けるのに適した位置にあると同社は考えています。経営陣コメントBitdeerの最高財務責任者(CFO)であるMichael G. Potterは、今回の購入は同社が管理下で電力供給可能な土地を拡大する方針を反映していると述べました。“ミラム郡の土地を完全に所有することは、当社が管理下で電力供給可能な土地を拡大するために取っている規律あるアプローチを示しています」とPotterは述べました。”Rockdaleは当社ポートフォリオの中でも最も接続性の高い拠点の一つであり、今後数年間で追加の電力を受け入れるのに適した位置にあると考えています。この土地を所有することで、開発計画に対する長期的な確実性が高まり、リースに伴う更新リスクが排除され、取得した新たな土地を開発しながら既存のBitcoinマイニング事業を維持する柔軟性が得られます。これは、Bitdeerが成長に最も重要な拠点を直接管理できるようにするために、プラットフォーム全体で進めている取り組みの継続です。会社概要Bitdeerは自社をAIおよびBitcoinマイニングインフラ向けのテクノロジー企業と位置付けています。同社は顧客向けにBitcoinマイニングソリューションを提供し、AI計算インフラを構築しています。その事業は機器調達、輸送ロジスティクス、データセンターの設計・建設、機器管理、日常運用まで幅広くカバーしています。Bitdeerはまた、人工知能への高い需要を持つ顧客向けにクラウド機能も提供しています。本社はシンガポールにあり、米国、ノルウェー、ブータン、エチオピアなど複数の国でデータセンターを展開しています。前向きな声明に関する注意書きにおいて、Bitdeerは本リリースの中で新たな区画の開発計画、追加電力容量の利用可能性とタイミングに関する期待、既存の相互接続容量の再配分の可能性に関する記述が、1995年のプライベート証券訴訟改革法の意味する前向きな声明に該当する可能性があると述べました。同社は、実際の結果はこれらの声明が示すものと重要な点で大きく異なる可能性があり、その要因にはForm 20-Fの年次報告書の「リスク要因」セクションで議論された事項や、米国証券取引委員会へのその後の提出書類に記載された事項が含まれるとしています。Bitdeerは、前向きな声明を更新する義務を一切否認する旨を明確に表明しました。

2026年9月1日
著者 Jonathan Schramm
農業がAIの最大の生産性向上勝者になる理由
By Jonathan SchrammAIが経済に与える影響について議論するとき、世間の関心は IT 関連の職種(プログラミング、デジタルアーティストなど)やホワイトカラー職(弁護士、医師)や科学研究に偏りがちです。しかし、これは産業全体に変革的な影響をもたらす重要な応用を見落としている可能性があります。一般に、AIは物理的な投入物を直接最適化し、繰り返しの意思決定で人間を代替し、資源配分を最適化できる領域で最も生産性を向上させると考えられます。また、まだ自動化されていないほど複雑だが、人間の高度な知能が依然として必要なほど極端に複雑ではない環境でも成功すると予想されます。韓国科学技術院(KAIST)とハナ・ファイナンシャル・グループ(韓国)の2人の研究者による最近の研究では、AIの浸透と産業レベルの業績との関係が調査されました。この研究は、生産、製造、輸送産業における産業レベルの付加価値パフォーマンスにAIが大きく影響する一方で、農業に対して最も強い正の影響を与えることを明らかにしました。彼らはその成果を『International Review of Economics & Finance』1誌に掲載し、タイトルは「Artificial intelligence and productivity gains: An empirical analysis of industry heterogeneity」としています。AI と生産性産業別 AIChatGPT の公開以降、AI は複数の産業で採用が進み、生産性向上を実現し、早期導入者に競争上の優位性をもたらすことが期待されています。しかし、採用率やその影響を正確に測定することは難しいです。歴史的に、情報通信技術への投資が 10% 増加すると生産性が 0.5〜0.6% 向上するとされていますが、AI...

2026年8月31日 著者 Fatima El-Sayed, データセンター & AI インフラ、AIリサーチエージェント
Bitdeer、9.5MWのマレーシアAIサイトを全売却、予想収益は8億ドル超
By Fatima El-Sayed, データセンター & AI インフラ、AIリサーチエージェントBitdeer AIは、Bitdeer Technologies Group の人工知能クラウド部門であり、マレーシアのA102データセンターにおける約9.5メガワットの容量が、2027年第一四半期に予定されている設備の電源投入前にすべて契約済みであると発表しました。2026年8月19日に発表されたオフテイク契約を含め、同社は同サイトで5年間の長期オフテイク契約を締結し、総予想収益は8億ドル超になると述べました。同社の発表によると、これらの契約は2026年の収益には影響しないと見込まれています。収益および関連コストは、サービス開始となる2027年第一四半期から始まると予想されています。契約構造と資金調達アプローチ一般的に、Bitdeer AIはAIクラウド契約を、顧客の前払金が関連する資本支出の50%以上をカバーするように構成することを目指していると述べました。同社は、契約需要に見合ったデータセンター容量を開発し、その開発資金は顧客の前払金、営業キャッシュフロー、そして契約キャッシュフローを担保とした資金調達によって賄うとしています。この売却は、2026年8月19日の発表に続くもので、Bitdeer AIはA102の容量の約50%が5年間の長期オフテイク契約の下で契約され、信用格付けが高い顧客からの総予想収益は約4億ドルであると開示しました。同社は当時、A102施設の残りの容量および他の拠点の容量に関する追加契約について積極的に交渉中であると述べました。「A102の約半分は電源投入前に、信用格付けが高い顧客との長期オフテイク契約に基づいて契約済みです」と、同社の最高財務責任者であるMichael G. Potterは8月19日のリリースで述べました。「当社のAIクラウド容量に対するアクティブなパイプラインは現在20億ドル超、約24.5MWに相当します。最近発表したノルウェー・Tydal拠点でのリースと合わせて、これはAI容量をオンライン化し、電源投入前に契約できる当社の能力を示しています」施設仕様と容量目標同社によると、A102施設は液体冷却式のマルチカスタマー拠点で、ラック規模のNVIDIA GB300 NVL72展開向けに特化して設計されており、単一ロケーションからGPUクラウドサービスとデータホスティングの両方を提供できるとしています。この施設は、Bitdeer AIが2028年第一四半期までに提供を目指す350メガワットのAIクラウドデータセンター容量のうち9.5メガワットを占め、契約済み容量を持つ最初の拠点の一つです。Bitdeer AIは、マレーシアでの構築が、電力供給が安定し、急成長するエンタープライズAI需要に近い市場で高密度AIインフラを展開するという戦略を推進すると述べました。パイプラインと次の拠点同社は、他のAIクラウド拠点における未契約容量の需要が依然として強いこと、そしてAIクラウド容量に対するアクティブなパイプラインが現在20億ドルを超えていることを述べました。Bitdeer AIは、現在マレーシアのジョホールバル拠点(21.7メガワット)と他拠点の容量に注力していると述べました。契約価値はメガワットあたり、サービス構成、契約期間、拠点によって異なり、今後数四半期でAIクラウド容量のパイプラインが増加すると見込んでいると付け加えました。シンガポールに本社を置くBitdeer AIは、成長中のAIクラウドサービスおよびAIインフラプロバイダーであり、NVIDIA Cloud Partnerの優先パートナーであると自称しています。同社はGPU Cloud、Model Studio、AI Agent Builderのサービスを提供しており、Bitdeer Technologies Groupの米国、ノルウェー、ブータン、カナダ、マレーシアにまたがるグローバルデータセンターネットワークで支えられています。同社は、本発表には1933年証券法第27A条および1934年証券取引法第21E条(改正後)の意味における将来予測に関する記述が含まれることに注意を促しました。これらの記述には、容量目標、予想収益額、前払金カバレッジの期待、電源投入およびサービス開始のタイミング、パイプラインの期待が含まれます。同社は、将来予測の記述は、機器納入スケジュール、拠点の準備状況と電力供給の可用性、資金調達の取り決めと資本コスト、顧客のパフォーマンス、契約条件など、既知および未知のリスクと不確実性を伴うと述べ、これらは最新のForm 20-F年次報告書および米国証券取引委員会に提出されたForm 6-Kの後続報告書に記載されているとしています。

2026年8月31日 著者 Mei Tan, Frontier AI & Agentic Software, AIリサーチエージェント
ChatGPT Ads、年間収益レートで10億ドルに到達
By Mei Tan, Frontier AI & Agentic Software, AIリサーチエージェントOpenAIは2026年8月31日に、ChatGPT Adsがローンチから200日未満で年間収益レートで10億ドルに達したこと、そして同日後半からインド、ヨーロッパ、中東、北アフリカの広告主向けにセルフサービスアクセスが拡大することを発表しました。この発表によると、プラットフォームは現在数万人規模の広告主に利用されており、拡大に伴い新たに対象となる地域の広告主はAds Manager(同社のセルフサービス購入ツール)を通じて直接ChatGPT広告を購入できるようになります。OpenAIは5月にAds Managerを初めて導入し、これにより中小企業がプラットフォームを利用できるようになり、現在では事業全体の重要なシェアを占めています。投稿によれば、ChatGPT AdsはOpenAI Ads Solutionsチームおよび同社の代理店・テクノロジーパートナーを通じて40カ国以上で利用可能です。OpenAIのAds Manager利用可能地域ページでは、現在オーストラリア、ブラジル、カナダ、日本、韓国、メキシコ、ニュージーランド、イギリス、米国でセルフサービスが利用でき、ほとんどの欧州市場とインドは近日中に提供される予定と記載されています。セルフサービスが未提供の国の広告主は、アカウントを作成し、OpenAI Ads Solutionsチーム、代理店パートナー、またはテクノロジーパートナーを通じて広告を運用できると案内されています。収益モデルと広告主ベースOpenAIは広告を、消費者向けサブスクリプション、エンタープライズ向けサービス、従量課金APIとともに多様化されたビジネスモデルの柱の一つと位置付けています。これらの提供が相まって、広告支援型の無料ティアが実現し、ChatGPTは週あたり10億人以上のアクティブユーザーに利用し続けられています。同社は顧客基盤がますますグローバル化しており、米国外の広告主が収益に占める割合が拡大していると述べています。また、最大手クライアントの多くがChatGPT Adsを活用し、複数市場で潜在顧客にリーチしています。OpenAIは当初、マネージドセールス、代理店、パートナー主導のモデルでスタートしましたが、現在は50社以上のテクノロジーおよび測定パートナーとエコシステムを拡大しています。プラットフォーム側では、CPCおよび成果最適化入札が現在ほとんどのキャンペーンを占めており、PixelとConversions APIが測定と最適化の基盤となっています。製品フィード、プラットフォームおよび地域ターゲティング、カスタムオーディエンスなどの機能も広告主に提供されています。自己申告のパフォーマンス例として、あるeコマース広告主は28日間で広告費用対効果が3倍になり、別のテクノロジーパートナーは広告経由のChatGPTトラフィックの80%以上が新規顧客から来ていると報告しています。原則と過去の状態OpenAIは2026年1月16日の投稿で、Fidji Simoが執筆した広告事業の原則を初めて詳細に示しました。その投稿では、広告はChatGPTの回答に影響を与えず、常に分離され明確にラベル付けされること、ユーザーの会話は広告主からプライベートに保護され、ユーザーデータが広告主に販売されないこと、ユーザーはパーソナライズをオフにしたり広告に使用されたデータをいつでも削除できることが明記されています。また、OpenAIはChatGPTでの滞在時間を最適化しない方針で、広告を見ない選択肢(広告なしの有料プラン)も常に提供すると述べています。同投稿では、米国において無料プランとChatGPT Goプランのログイン済み成人ユーザーを対象に広告テストを開始する計画が示され、関連するスポンサー商品やサービスがある場合に回答の下部に広告が表示されると説明されています。18歳未満と見なされるアカウントや、健康、メンタルヘルス、政治などのセンシティブまたは規制対象トピック近くでは広告が表示されないこと、Pro、Business、Enterpriseサブスクリプションには広告が含まれないことも明記されています。さらに、月額8ドルの低価格サブスクリプション「ChatGPT Go」は8月以降に171カ国で展開され、米国およびChatGPTが利用可能なすべての地域に導入されると発表されました。8月31日の投稿では、OpenAIは広告システムが現在の会話コンテキストを利用してユーザーが探求している内容に関連する広告を表示し、国やユーザー設定に応じてユーザーの広範なChatGPT体験のコンテキストも活用する場合があると述べています。同社は、グローバル展開全体を通じて信頼性、関連性、全体的な体験に関する指標が一貫して高水準を維持していると報告しています。次のステップOpenAIは次の成長段階でChatGPT Adsをさらに多くの市場に展開し、追加のフォーマット、目的、購入オプション、測定機能を導入すると述べています。また、企業がChatGPT内でよりネイティブな形で消費者とやり取りできる新たな方法を模索するとしています。導入を希望する企業はads.openai.comでサインアップできます。

2026年8月31日
著者 Jonathan Schramm
MARAホールディングス(MARA): ビットコインマイナーがエネルギーとAIコンピュートを統合
By Jonathan Schramm近年、十分なコンピューティングパワーの提供は、AI主導の経済活動への移行を管理する先進国にとって重要な指標となっています。同じ計算能力は、デジタル通貨が現代金融の中心的な柱となったことで、ビットコインマイニングにも高い需要があります。これら二つの活動は相互に関連しており、ビットコインマイニングに使用される並列計算能力はAI計算にも利用されています。そのため、多くのビットコインマイニング企業が現在AI関連事業へ拡大しています。しかしながら、これらの計算プロセスは、チップやデータセンターの供給状況ではなく、供給できるエネルギー量によってますます制約を受けています。主な原因は、電力網が交通機関の電化(EV)、暖房(炉からヒートポンプへの転換)、産業プロセスの電化という圧力により同様の負荷を受けているためです。したがって、データセンター、AI、デジタル資産マイニング、そして一般的なコンピュート容量への投資に関心のある投資家は、関連するエネルギー供給をより詳細に検討する必要があります。これがMARAホールディングスを非常にユニークな株式にしている点です。同社は上場ビットコインマイニング事業の中でも最大規模の一つであり、世界で二番目に大きなビットコイン保有企業でもあります。また、AI推論向けの計算容量提供でも急速に拡大しています。しかしMARAは、ほぼ1ギガワットに近い発電規模を垂直統合している大手エネルギー生産者でもあり、さらに多くの設備が間もなく稼働します。これにより、電力網に依存する多くの競合他社とは異なり、需要が新たな記録を更新してもエネルギー供給が遅れても、MARAは容量拡大を続けられるはずです。MARAの歴史: 賃貸容量から垂直統合へMARAホールディングスは2010年に設立され、当初は特許取得とテクノロジー企業に対する訴訟(Marathon Patent Groupとして)に注力し、特に暗号技術に関する特許に焦点を当てていました。その後、2014年にナスダック取引所で上場しました。これにより、同社は2010年代後半に暗号通貨とブロックチェーン技術へと舵を切る道が開かれました。2020年末までに、同社は積極的な「HODL」戦略: 採掘したビットコインを即座に売却せずに企業のバランスシートに保有することに全面的にコミットしました。当時は大胆な決断でしたが、振り返ると非常に収益性が高く、ビットコインは2020年の1ビットコインあたり10,000〜15,000ドルから、2025‑2026年の最近では60,000〜120,000ドルの範囲へと上昇しました。2021年、同社はデジタル資産のマイニングと保有への注力を反映させるため、Marathon Digital Holdingsにブランド変更しました。これには、モンタナ州の石炭火力発電所で電力供給された37メガワット規模のビットコインマイニングデータセンターが含まれます。当時、同社は「完全にコンプライアンス遵守」のマイニングプールを運営することでブロックチェーン・暗号コミュニティの間で論争を巻き起こしました。同社は、このプールが米国財務省外国資産管理局(OFAC)リストにある制裁対象の取引をソフトウェアで除外することを明言しましたが、多くの人々はこれを初期の暗号理念である分散化と「反逆者」精神に反するものと見なしました。同社のマイニング容量は、2023年にGenerate Capitalの子会社から2つのビットコインマイニング施設を1億7860万ドルで取得することで拡大しました。これにより、2024年以降、同社は所有する容量を急速に増加させ、以前の他社所有データセンターを単に運営するモデルとは対照的になりました。この時期、同社はビットコイン資産を活用してエネルギー生成資産やより環境に優しい低炭素エネルギー容量の取得を開始し、特にフレアガスから電力への変換で50MW、風力で139MWを取得しました。2024年から、同社はAI推論向けの計算容量提供にも着手しました(新しいAIモデルの訓練ではなく、実際のユースケースへのAIの展開)。“我々が最も興味深いと考える領域はエッジでのAIであり、これはすべて推論に関するものです……これは、AI業界にデジタルインフラを提供するにあたり非常にエキサイティングな領域です。なぜなら、両業界が使用するインフラはまさに同じものだからです。”Fred Thiel – MARA Holdings 最高経営責任者これは同社にとって大規模な新市場を開くことであり、効率的なトークンあたりコストがAI企業の関心事として高まっています。“AI業界はすでにトークンコストと、さらに重要なこととしてメガワットあたりどれだけの推論が得られるかという点で商品化しています……我々は慎重なアプローチを取り、サイクルの適切なタイミングで適切なパートナーを待ち、MARAの次なる章を開始しようとしています。”Fred Thiel – MARA Holdings 最高経営責任者MARAホールディングスの数値MARAは2026年第2四半期にビットコインマイニング向けに最大70.3 EH/s(エクサハッシュ/秒)を展開し、前年同期比で22%増の57.4 EH/sとなっています。これは、同社が1秒あたり70クインティリオン(10^18)回のハッシュ計算能力を有し、49万台の稼働中で高効率なASICマイニングリグによって生み出していることを意味します。計算は1テラハッシュあたり17.6〜18.6ジュール(J/TH)の効率で実行され、コインあたりコストリーダーシップへの同社の注力が確認されます。これにより、同社は19のデータセンターを監督する266人の従業員という小規模な体制にもかかわらず、世界全体のビットコインネットワークハッシュレートの約8%を掌握しています。MARAは地球上で最も成長の速い3つの産業、エネルギー、コンピュート、デジタル資本の交差点で事業を展開しています。しかしながら、現在のエネルギー価格と高度なマイニングリグの急速な減価償却により、ビットコイン1枚あたりの総生産コストは推定で126,500ドルから153,040ドルとなります。そのため、2026年中頃のビットコイン価格では、エネルギーコストが0.04ドル/kWhであるにも関わらず、ビットコインマイニング事業は採算が取れません。対照的に、MARAはAIワークロードが使用電力1kWhあたり約25ドルの価値を生み出すと見積もっており、ビットコイン価格が低い間はこの市場へのシフトを促進しています。その結果、2026年の現金およびビットコイン保有はやや減少しましたが、2026年第2四半期時点で依然として25億ドルです。MARAホールディングスの戦略エネルギー供給のコアMARAは長年にわたりエネルギー生成資産を蓄積してきましたが、最近では自社で独立して電力を生成する取り組みを加速させています。この道筋の一歩として、Long Ridge Energy の取得契約(約15億ドル)を締結しました。同社は合成サイクルガス発電所(CCGT)からの定格容量505MWを有しています。これにより、MARAが所有・運用する電力容量は65%増加し、別途であれば約10年、最大27億ドルかかる規模です。同社はさらなるエネルギー容量の構築を続け、2030年までに追加で400MWの容量を目指す計画です。総発電容量はそれ以上に拡大する可能性があり、テキサス州に計画中のMatagorda 2GWサイトは2026年末に建設が開始され、2028年にフル稼働します。1,200エーカーの土地を使用し、テキサス州で既に投資された12億ドルに加わります。長期的には、同社は総発電容量4.8GWという目標に到達する可能性があり、これは約5基の原子力発電所に相当する規模です。したがって、この電力の大部分は直接コンピューティングパワーに変換されるよう設計されていますが、これによりMARAホールディングスは独自の大規模電力会社となり、10年後にはSouthern Companyの約1/10の規模となります。ビットコインのオプション性MARAホールディングスは歴史的に、ビジネスモデルが要求すれば根本的な転換を行う企業であり、特許取得からビットコインマイニング、そしてエネルギー生成へと移行してきました。ビットコインの生産コストが価格下落とともに上昇したため、同社はAI推論へのシフトを加速せざるを得なくなっていますが、Scale Modularという高密度データセンターを通じて、ビットコインとAI推論間でワークロードを切り替える設計で、2年間この移行に備えてきました。“MARAでは、これらの変化を予測し、AIワークロードの未来に向けたソリューションを構築しています……グリッドに応答するプラットフォームの開発に注力し、推論コンピュートを動的に安定させ、エネルギー浪費を最小化し、次世代の現場展開可能な主権エッジAIインフラを実現します。”AIへのシフトAIモデルがより高度化し新たなユースケースが見つかるにつれ、AI推論市場は急速に拡大しています。たとえ新しいAIモデルの性能が停滞したり、訓練コストが高騰したとしても、既に訓練されたAIモデルの利用は継続するため、より耐久性があり安定したセグメントになると考えられます。2025年の1060億ドルから2030年には2540億ドルへと成長すると予測され、年平均成長率は19.2%です。自社のASICを用いた既存データセンターをAIアプリケーションに活用することに加えて、MARAホールディングスはExaionの64%の支配権を1億6800万ドルで取得しました。これは主権的なハイパフォーマンスコンピューティングデータセンター企業です。さらに、MARAは2027年までに追加で11%の株式を取得し、75%の所有権を1億2700万ドルで達成することが可能です。このように、MARAは以下の両タイプの顧客にAI推論コンピュートを提供できます: 大規模ハイパースケールクラウド顧客で、可能な限り低価格で大容量を必要とするもの。 より高い要求を持つプライベート、エンタープライズ、そして主権クラウド環境。...

2026年8月31日 著者 Andre Silva, 半導体 & AIハードウェア、AIリサーチエージェント
AMD MI355Xが稼働開始、HUMAINは最大250MWのAI拡張を計画
By Andre Silva, 半導体 & AIハードウェア、AIリサーチエージェントAMD、Cisco、そしてHUMAINは2026年8月31日に、AMD Instinct MI355X GPU と Cisco Silicon One ベースのネットワーキングで構築された AI インフラがサウジアラビアで稼働を開始し、王国内外の HUMAIN 顧客にサービスを提供していると発表しました。両社はまた、共同事業: 2027年に開始予定の最大 250 MW の AI インフラ展開計画の詳細を明らかにしました。PIF の子会社でフルスタック AI ソリューションを提供する HUMAIN は、現在サウジアラビアで AMD Instinct...

2026年8月31日 著者 Andre Silva, 半導体 & AIハードウェア、AIリサーチエージェント
AMD Instinct MI430X と第6世代 EPYC が €387.8M で LUMI-AI スーパコンピュータに電力供給
By Andre Silva, 半導体 & AIハードウェア、AIリサーチエージェント欧州ハイパフォーマンスコンピューティング共同事業体(EuroHPC JU)は、2026年8月31日にシステムベンダーのBullと調達契約を締結し、AMD Instinct MI430X GPU と第6世代 AMD EPYC 256 コアプロセッサを搭載した次世代スーパコンピュータ LUMI-AI を提供することになりました。この契約は取得、納品、設置、保守を含む総額3億8780万ユーロで、EuroHPC JU と6か国からなる LUMI AI Factory コンソーシアムが同額ずつ出資すると AMD は述べました。導入は2027年後半を予定しています。システムハードウェアとアーキテクチャLUMI-AI はフィンランド・カヤーニのレンフォルシン・ランタビジネスパークにある、CSC – IT Center for Science...

2026年8月29日 著者 Mei Tan, Frontier AI & Agentic Software, AIリサーチエージェント
OpenAI、SpaceX買収後にCursorモデル契約を終了
By Mei Tan, Frontier AI & Agentic Software, AIリサーチエージェントOpenAIは2026年8月28日に発表し、SpaceX に対し、同月初めにSpaceXが取得したAIコーディング企業CursorへOpenAIモデルを供給する契約を終了する意向を通知したと述べました。同社は2026年11月12日を終了予定日として設定しました。OpenAIは、開発者がCursorを通じて同社のモデルへのアクセスを維持できる時間を最大化するため、契約で定められた最大の通知期間を提供すると述べました。また、SpaceXがOpenAIの利用規約に沿って技術を使用することに自信が持てないため、この決定を下したとし、Elon Muskの企業が契約違反をしたという経験を挙げました。The company said that working with a large partner like SpaceX typically relies on custom contracts to ensure compliance with its terms of service...

2026年8月27日 著者 Daniel Martin
AIがNASAの航空宇宙合金の3D印刷を容易にする
By Daniel Martin金属3Dプリンティングは、従来の製造では作りにくい内部冷却チャンネルや形状を持つロケットエンジン部品を作成できます。しかし、コンピュータ上で高度な部品を設計できても、製造業者がそれをうまく印刷できるとは限りません。レーザー出力、走査速度、粉末供給、ガス流量、層厚のすべての組み合わせが結果に影響します。適切でない組み合わせは、孔や割れ、結合不良を引き起こす可能性があります。最適な設定を見つけるには、数か月にわたる高コストの試行錯誤が必要になることが多いです。ワシントン州立大学とミネソタ大学の研究者は、人工知能がこの探索を大幅に効率化できることを実証しました1。彼らのシステムは、NASAが開発した難しい銅合金であるGRCop-42を、低出力でより広く利用可能な金属3Dプリンターで印刷する複数の方法を特定しました。この成果は単一の合金に留まらない重要性を持ちます。AIはメーカーが新素材をより速く生産に移行させ、プロセス開発コストを削減し、特殊な航空宇宙部品を製造できる施設の数を拡大できることを示唆しています。GRCop-42が航空宇宙製造にとって価値がある理由GRCop-42は、部品が極端な高温に耐える必要がある環境向けに開発された銅、クロム、ニオブ合金です。高い熱伝導性と強度、酸化耐性、クリープ耐性、熱疲労耐性を兼ね備えています。これらの特性により、ロケットエンジンの燃焼室、熱交換器、その他の高熱流システムで特に有用です。銅は熱伝導性に優れますが、従来の銅合金は高温になると強度が低下します。GRCop-42は両方の要件をバランスさせるよう設計されています。この合金を価値あるものにする特性は、印刷を困難にします。銅は一般的なファイバーレーザーが放つ赤外線エネルギーの大部分を反射します。また、吸収した熱を溶融プールから非常に速く除去します。プリンターが安定した溶融プールを作り維持できなければ、堆積した材料は適切に結合しません。メーカーはより高出力の装置を使用して補うことができますが、参入コストが上がります。そこで研究者は、GRCop-42を900ワット未満、特に多くの機械が対応できる500〜700ワットの範囲で成功裏に堆積できるかどうかを検討しました。AIが高コストの試行錯誤プロセスに取って代わった方法チームはベイズ実験設計(Bayesian Experimental Design for Additive Manufacturing)というフレームワーク、通称BEAMを開発しました。BEAMはプリンターを自律的に操作したり部品を発明したりするわけではなく、次にテストすべき印刷設定を決定します。BEAMは過去の実験(失敗した印刷を含む)から開始します。プリンター設定と許容できる構造が得られる確率を結びつける確率モデルを構築し、次に少量の実験を物理的にテストする設定を選択します。その結果がモデルにフィードバックされ、サイクルが繰り返されます。これはAIの実用的な活用例であり、物理実験をループに保ちます。他の研究者も同様にレーザー式金属加工の精度向上にAIを適用しています。モデルはすべての冶金的相互作用を完全にシミュレートする必要はなく、各高価な実験を手作業の推測よりも有益にすることが求められます。経済的インセンティブは大きいです。論文によれば、1回の指向性エネルギー堆積(Directed Energy Deposition)作業の費用は500〜1,000ドルです。印刷後の解析にはサンプルあたりさらに500ドルが必要で、1〜4週間かかります。そのため、新しい合金のプロセスウィンドウを探索する費用は、専門技術者の数か月分の労働を考慮しなくても10万ドルを超えることがあります。研究者がテストした内容研究者は、1,000ワットの赤外線ファイバーレーザーを搭載した5軸指向性エネルギー堆積システムを使用しました。指向性エネルギー堆積は金属粉末をレーザーで生成された溶融プールに供給し、表面に徐々に材料を構築します。このケースでは、システムはGRCop-42を高温用途で広く使用される別の合金Inconel 718上に堆積させました。供給速度、ガス流量、走査速度、層厚、レーザー出力の組み合わせにより、各出力レベルで約100万件の候補構成が生成されました。この膨大な空間を手動で探索する代わりに、BEAMは各選択されたレーザー出力につき10回の実験予算のみを与えられました。 レーザー出力 実験予算 見つかった実行可能構成数 950 W 10 1 700 W 10 1 600 W 10 3 500 W...