Ciscoが4,000人削減、AI投資に大規模シフト
Cisco Systemsが2026年第三四半期決算で「過去最高」の売上高を報告した一方で、約4,000人の人員削減を実施することが明らかになった。CEOのChuck Robbins氏は、Record Quarterly Revenue（過去最高の四半期収益）を達成しながらも、AI分野への投資を加速させるために組織の再構築が必要だと説明した。
この動きは、従来のネットワーク機器ビジネスからAIインフラストラクチャへの移行が企業の雇用構造に与える影響を象徴している。Ciscoはすでに近年複数回のレイオフを実施しており、今回が最新のものとなる。AIへの投資拡大は業界全体のトレンドだが、「収益が過去最高でも人員削減」という構造は、AI競争の激しさを物語っている。
中国企業10社が米国のAIチップ輸出許可を取得も、本土が購入をブロック
米商務省が、ByteDance、Alibaba、Tencentを含む約10社の中国企業に対し、最大75,000基のNvidia H200チップの購入を許可したことが報じられた。しかし、商務長官のLutnick氏によれば、中国本土政府がこれらの購入をブロックしており、実際に出荷されたチップは1基もないという。
北京側の狙いは、自国のAI産業保護にあるとみられる。中国はHuaweiのAscendチップなど独自のAI半導体開発を推進しており、米国製品への依存を減らす方針を打ち出している。この「輸出許可はしたが誰も買わない」という奇妙な状況は、米中のテクノロジー冷戦が新たな段階に入ったことを示している。
AlibabaのQwen-Image-2.0が画像生成を劇的に効率化
Alibabaが公開したQwen-Image-2.0の技術レポートが注目を集めている。同モデルは、競合の約2倍の圧縮率を実現しつつ、生成ステップを従来の40からわずか4に削減した。これは実質的に生成速度の10倍高速化を意味する。
技術的なポイントとして、トレーニングの安定化手法の改良と、圧縮と品質のトレードオフを従来より有利に解消するアーキテクチャ設計が挙げられている。画像生成AIは計算コストが大きな課題だが、Qwen-Image-2.0のアプローチはエッジデバイスでの実用性にも影響を与える可能性がある。
Claude AIが11年前のビットコインウォレットから40万ドルを復元
Claude AIを使って、11年前にパスワードを忘れたビットコインウォレットから約40万ドル（約6,000万円）を回復した事例が話題になっている。Tom's Hardwareの報道によると、ウォレットの所有者はClaudeを活用してパスワードの推測プロセスを自動化し、3.5兆回の試行の後に古いウォレットバックアップの復号に成功した。
AIが暗号資産のリカバリに実用レベルで使われた初の大きな事例の一つとして注目される。ただし、この手法はウォレットのバックアップが存在することが前提であり、すべての紛失ウォレットに適用できるわけではない。
AIが3週間連続でLinuxカーネルの重大脆弱性を発見
ZDNetの報道によると、AIツールが2週間で3つ目となる重大なLinuxカーネルの脆弱性を発見した。この連続発見は、AIを活用したセキュリティ監査が従来の手動レビューでは見逃されがちな欠陥を効率的に特定できることを実証している。
AIによる脆弱性発見は、オープンソースソフトウェアの保守において転換点になりつつある。Linuxカーネルのような大規模コードベースでは人間のレビューアーの限界が顕在化しており、AIの補完が実質的な安全性向上に貢献する可能性が高まっている。
MITがAIに「分からない」と言わせる新手法RLCRを開発
MITのCSAIL（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory）が、AIモデルに自信のない回答に対して「分からない」と出力させる新手法RLCR（Reinforcement Learning from Calibration Rewards）を発表した。
現在の推論モデルは、正確な回答でも推測でも同じ確信度で応答する傾向があり、この「過剰な自信」が実運用での信頼性低下を招いている。RLCRは、モデルの訓練プロセスに特定の修正を加えることで、不確実性を適切に表現できるようにする。AIの信頼性を高める基本的な取り組みとして、幅広い応用が期待される。