ペンタゴンがScale AIに5億ドル契約、軍事AI活用を5倍拡大
米国防総省（ペンタゴン）は、Meta系のScale AIとの間で5億ドル（約750億円）の契約を締結した。同社のデータ分析・意思決定支援AIを軍事用途に本格導入するもので、2025年9月の1億ドル契約から5倍への大幅拡大となる。
Scale AIの公共部門責任者Dan Tadross氏はインタビューで、当初の1億ドル契約は「限界まで酷使していた」と述べている。軍事データの増大とAI活用の必要性が急速に高まっていることが、契約拡大の背景にある。AIによるデータ処理が国防分野において単なる実験段階を超え、実戦的なスケールに移行したことを示す動きと言える。
ただし、軍事AIの拡大は倫理的・社会的な議論も伴う。AIの意思決定支援がどこまで人間の判断を代替すべきか、透明性と説明責任をどう確保するかといった課題は、技術の進展と並行して議論が深まる必要がある。
ZyphraのZAYA1-8B — AMD訓練の小型MoEが大型モデルに肉薄
ZyphraがリリースしたZAYA1-8Bは、AMDのハードウェアで訓練された推論特化の小型MoE（Mixture of Experts）モデルだ。アクティブパラメータ数は1B未満ながら、数学と推論タスクにおいて、パラメータ数が数倍〜数十倍のオープンモデルを上回る性能を示している。
特に注目すべきは、テスト時計算（test-time compute）を活用することで、DeepSeek-V3.2やGPT-5-Highといったフロントイアモデルに近い成績を叩き出している点だ。「知能密度」という観点で、モデルサイズあたりの性能を最大化する設計思想は、エッジデバイスやローカル環境での実用性を大きく広げる可能性がある。
AMDでの訓練という点も重要だ。NVIDIA依存からの脱却を目指す動きの中で、AMD環境で高品質なモデルを訓練できるという実証は、AIインフラの多様化に向けて意義深い。
DeepSeek V4のエージェント実測コストが衝撃的 — Opus 4.7のわずか3%
Redditのr/LocalLLaMAコミュニティで、922件のエージェントタスクトレースを分析した結果が注目を集めている。分析によると、DeepSeek V4 FlashはOpenRouter経由での入力トークン単価がClaude Opus 4.7の約0.03倍だが、実際のエージェントタスクあたりのコストはさらに低く、Opus 4.7と比較して圧倒的なコスト効率を示している。
エージェントタスクでは入力トークンがコストの大部分を占めるため、DeepSeek V4の安価なAPI価格がそのまま大きなコスト差につながる。オープンソースモデルの中でもトップクラスの性能を持つV4が、このコスト水準で利用可能であることは、エージェント運用の経済性を根本的に変える可能性がある。
ただし、コストだけでなくレイテンシや出力品質の安定性など、実運用での総合評価は今後の検証を待つ必要がある。
Atlas推論エンジンがOSS化 — GB10でQwen3.5-35Bが111 tok/s
Avarok Cybersecurityが開発した推論エンジン「Atlas」がオープンソース化された。PyTorchやPythonランタイムに依存しない、純粋なRust + CUDA実装が特徴で、NVIDIA DGX Spark（GB10）上でQwen3.5-35B（NVFP4、MTP K=2）をピーク130 tok/s、持続111 tok/sで動作させるという。
従来のvLLMと比較して3.0〜3.3倍のスループットを達成しており、NVIDIA BlackwellのSM120/121に最適化された手書きCUDAカーネルによるものという。Dockerイメージサイズも約2.5GBで、コールドスタートは2分未満。
ローカルLLMコミュニティにおいて、Pythonエコシステムに依存しない高速推論エンジンの登場は、デプロイの選択肢を広げる意義のある動きだ。特にエッジ環境やリソース制約のある場面での実用性が期待される。
SpaceXが半導体新工場「Terafab」計画書を提出 — 550億ドル規模
SpaceXがテキサス州グライムズ郡に、初期投資550億ドル（約8.2兆円）の半導体工場「Terafab」の計画書を提出したことが報じられた。AI需要に対応するための半導体生産能力の確保を目的としているとみられる。
AIモデルの訓練・推論に必要な計算リソースが急増する中、大手テック企業による半導体の自社調達・生産への投資が相次いでいる。SpaceXもAIインフラの垂直統合を進める姿勢を明確にした形だ。ただし、計画の承認や実際の生産開始時期などは今後の展開を待つ必要がある。