Deep Dive

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AIデータセンターの拡大はどこまで--広がる巨大市場の光と影

生成AIの普及を背景に、AIデータセンターへの投資が世界規模で加速している。市場の恩恵はGPUを供給するNVIDIAだけにとどまらない。高帯域メモリー（HBM）、光通信部品、変圧器や配電設備、無停電電源装置（UPS）、液冷システム、冷却装置、建設資材に至るまで、幅広い産業へ波及している。

「思考の連鎖」偽装でLLMを騙す新手法、訓練では防げない構造的欠陥

technologyreview.jp

AI導入、「内製か外部か」で悩む前に確認すべき5つのこと

生成AI時代の経理財務部は「価値創出の中核」に――データ集約中枢としての役割転換を

cloud.watch.impress.co.jp

INODS UNVEIL ピックアップ 2026年7月24日～7月30日　オープンウェイトAIの規制をめぐる米業界の分裂と「蒸留」論争

生成AIとベイズ最適化を組み合わせて合成可能で高い電荷移動度を持つ有望な有機半導体分子を効率的に設計・発見しました！！[パナソニック＆金子研の共同研究論文]

datachemeng.com

圧縮LLMの盲点 — ベンチマーク全クリアなのにエージェントが手順を捏造する、既存品質チェックが見逃しうる構造的リスク

子どもの「何を話したか」より「どう話したか」が6年後の精神疾患を予測する — スタンフォードのNLP研究が専門家評価を超えた

RustQCプロジェクトで60倍高速化——AIコーディングエージェントが研究ソフトを刷新できても「科学的正しさ」の判断は人間なしには不可能

病院も銀行と同じ結論に達した — 「賢いAI」より「うちのルールを知っているAI」が医療現場で広がる理由

MicrosoftのAI売上はまだ全体の12.4% — 話題を独占するAIが、本業を支配するまでの距離感

NVIDIAが公開した「LLM長文推論をGPUと共同設計する」4つの指針 — グループサイズ・ヘッド次元・シーケンス長・並列化の最適解を数式と実測で示す

会社はAI導入を強制、でも現場のシステム管理者は手綱を離さない — 2024年の期待は外れ、本番環境の自動操作を許可するのは14%だけ

CISOの81%が「自社のAIは管理できていない」と回答 — 経営層の無理解とシャドーAIがガバナンスを空洞化させている

「AIを使っているか」から「AIで何が変わったか」へ — Microsoftが自社Copilot事例で示す、エンタープライズAI評価の新基準

Amazonの社内AI利用コストが予算の約9.6倍に — 「人をAIに置き換えた」はずが、AI利用料が青天井で膨らむ皮肉な構図

AIの本当のリスクは「失業」より「キャリアパスの崩壊」— 米上院がAIの雇用影響を定量把握する超党派法案を始動

「正しい答えが返ってきた」は信頼の根拠にならない — 予測不能なAIエージェントを本番運用するための評価フレームワーク

システムプロンプトだけではLLMは守れない — 入力から出力まで各ステージにガードレールを置く本番AI設計ガイド

AWSには「内部の受け皿」がない — クラウド大手とOpenAI・Anthropicの関係が問い直される理由

「なぜそんなに急ぐのか？」— AI導入を迫られる意思決定者が、感動より先に確認すべきこと