NVIDIA Vera CPUが初公開ベンチマーク — エージェントAIワークロードで競合を凌駕

NVIDIAが開発した独自CPU「Vera」の最初の公開ベンチマーク結果がPhoronixにより公開された。Armv9.2互換のカスタムOlympusコア88基を搭載し、1.2TB/sのメモリ帯域幅を実現。AIファクトリーにおけるエージェントAIワークロード向けに最適化されており、分岐予測が多いランタイムやサンドボックス化されたコード実行など、従来のCPUではボトルネックになりやすかった処理で高い性能を示したという。

NVIDIAがGPUだけでなくCPU領域にも本格参入する動きは、AIインフラの設計そのものを変える可能性を秘めている。エージェントAIの普及に伴い、CPUの役割が再定義されつつあることを象徴するベンチマーク結果と言える。

Google AI検索への反発でDuckDuckGoインストール数が30%急増

GoogleがI/O 2026で検索を全面的にAIエージェントベースに刷新したことに対し、ユーザーの反発が広がっている。TechCrunchの報道によると、DuckDuckGoのアプリインストール数が30%急増した。ユーザーは「AI検索を強制されること」への抵抗感から代替手段を求めている形だ。

青いリンク（blue links）の時代が終わり、AIが検索体験を仲介する設計への移行は、検索エンジンのあり方を根本的に問い直す転換点となっている。ユーザーが自ら選択肢を探し始めていることは、AIファーストの方針が必ずしもすべての層に受け入れられているわけではないことを示している。

Uberが四半期でAI予算を使い切り — 企業のAI支出の在り方が問われる

Fortuneの報道によると、Uberが四半期のAI予算をたった1四半期で使い切ってしまった。COOによれば、Claude Code等のAIツールの利用が想定を大幅に上回ったという。

AIコーディングツールの企業導入が急速に進む中、コスト管理の難しさが浮き彫りになった事例だ。トークン単位の従量課金モデルは、開発者の利用が予想以上に拡大すると予算をあっという間に圧迫する。AI利用のROIをどう評価し、コストをどう統制するかが、企業のAI導入における新たな経営課題になりつつある。

SK hynixが自冷式iHBMチップを発表 — AIの過熱問題に挑む

SK hynixが、AI推論時の過熱問題に対処する自冷式「iHBM」チップを発表した。韓国タイムズの報道によれば、チップ自体に冷却機能を統合することで、AIワークロード時の熱問題を根本的に解決するアプローチとして注目されている。

AI半導体の性能向上に伴い発熱量も増大し続けており、冷却ソリューションはデータセンター全体の設計を左右する要因になりつつある。チップレベルでの冷却統合は、高密度AIサーバーの設計に新たな選択肢をもたらす可能性がある。

ByteDanceがAIチームに特別株式を提示 — 人材獲得競争が激化

Financial Timesの報道によると、ByteDanceがAI部門の従業員に特別株式インセンティブを提示し、他社による引き抜きを防止する取り組みを強化している。AI人材の争奪戦が激化する中、中国のテック各社も報酬面で応戦し始めている。

DeepSeekの台頭以降、中国のAI業界では人材流動性が高まっており、競合他社や新興企業への移籍を防ぐための施策が各社で出ている。AI競争の主戦場がモデル開発から人材確保に移りつつあることを示唆する動きだ。