SoftBank、フランスに750億ユーロ規模のAIデータセンター建設計画

SoftBankがフランス国内に最大5ギガワットの容量を持つAIデータセンターを建設する計画を発表しました。投資額は最大750億ユーロ（約12兆円規模）に上り、2031年までに北部フランスの3カ所で450億ユーロ規模の施設を完成させる予定です。同社にとってヨーロッパ最大のAIインフラ投資となります。

もっとも、SoftBankは世界各地で巨大プロジェクトを相次いで発表していますが、多くはまだ実現に至っていないという指摘もあります。計画が実際にどこまで進捗するかは今後の展開を待つ必要があります。

AI検索エージェントの実態：「検索」ではなく「確認」だった

哈爾浜工業大学の研究チームが、GPT-5.4やKimi K2.6といった主要なAI検索エージェントの実態を調査しました。その結果、これらのエージェントは実際にWebで新しい情報を調べるのではなく、学習済みの知識を確認するためにWebを利用していることが判明しました。

研究では「LiveBrowseComp」という新しい時間ベースのベンチマークを使用。過去90日間の出来事についてのみ質問することで、モデルの記憶に頼れない状況を作り出すと、パフォーマンスが大幅に低下し、既存のランキングも大きく覆りました。AI検索の「検索能力」が見かけ以上に脆弱である可能性を示唆する注目すべき研究です。

NetflixエンジニアがAIコスト削減ツールをオープンソース化

Netflixのテクニカルリードが、AIエージェントの指示文（プロンプト）を最適化・剪定することでAI利用コストを大幅に削減するアプリケーションを開発し、オープンソースとして公開しました。

エージェント型AIの利用が広がる中、プロンプトの冗長な部分を削るだけでもトークン消費を大きく抑えられるとのこと。実用的なコスト最適化アプローチとして、企業のAI導入において参考になる取り組みです。

UC Berkeley Law、2026年夏からAI利用を全面禁止

カリフォルニア大学バークレー校法学部が、2026年夏学期からAIの利用を包括的に禁止する方針を明らかにしました。

AIツールの普及が進む中で、教育機関での対応は賛否両論を呼んでいます。 Berkeley Lawの全面禁止は、高等教育におけるAIポリシーの方向性を示す一つの事例として注目されます。

AI生成コードのメンテナンス問題：「AI slopはフォーク困難」

AIが生成したコード品質の問題が議論を呼んでいます。ある開発者が「AI slop is hard to fork」と題する記事で、AI生成コードの保守性や再利用性の低さを指摘。

AIツールで迅速にコードを生成できる一方で、その出力が人間にとって理解・修正しづらい構造になっているケースが多いとのこと。AI支援開発の恩恵と課題の両面が改めて浮き彫りになった議論です。

Apple Silicon向けLLMベンチマークツール「mlx-Chronos」登場

CS専攻の学生が、Apple Silicon上で動作するMLX推論エンジンを公正に比較するためのオープンソースベンチマークツール「mlx-Chronos」を開発しました。

対応エンジンはoMLX、Rapid-MLX、mlx-lm、Ollama（MLXバックエンド）。コールド/キャッシュ時のTTFT（最初のトークンまでの時間）、スループット、メモリ使用量、サーマル状態などを測定し、コミュニティベースのリーダーボードに結果を投稿できる仕組みです。