英国外相がAIを「次の10年で最大の安全保障リスク」と警告

英国のYvette Cooper外相が、AIを「次の10年で最大の安全保障上の課題」と位置づける発言を予定していることが分かりました。Cooper外相は、AIがもたらすリスクを封じ込めるための国際的なガードレール構築を急ぐよう、世界各国に呼びかける方針です。

この発言は、ディープフェイクによる偽情報拡散やサイバー攻撃の自動化など、AI技術が安全保障面で引き起こし得るリスクへの懸念が高まる中で出されるものです。英国政府はすでにAI安全サミットの開催などで国際的な議論をリードしてきましたが、今回の発言はより直接的な警告として位置づけられています。

カナダのAI戦略にPalantirの「秘密請求書」問題

カナダのAI戦略を巡り、政府とデータ分析大手Palantirとの間の不透明な契約関係に批判が集まっています。ジャーナリストのAl Vigier氏が指摘したところによると、カナダ政府がPalantirのサービスに対して多額の費用を支払っている一方で、その詳細が非公開とされています。

Hacker Newsではこの記事に40ポイントの支持が集まり、コメント欄では政府のAI調達プロセスの透明性や、特定企業への依存リスクについて活発な議論が交わされました。国民の税金が使われている以上、AI関連の政府契約にはより高い透明性が求めるべきだという意見が大勢を占めています。

DeepSeek V4 Flash 8-bitをMac Studioで3倍高速化したコミュニティの取り組み

Mac Studio M3 Ultra（512GB）上でDeepSeek V4 Flashの8-bit MLX版（302GB）を動かす取り組みで、显著な性能向上を達成した事例がLocalLLaMAコミュニティで報告されました。

報告者はCodexを使ってoMLX（Apple Silicon向けLLM実行エンジン）の最適化を行い、プレフィル処理で約1.6倍（約300 tok/s → 約533 tok/s）、デコード処理で約3倍（約7.3 tok/s → 約20 tok/s）の高速化を達成しています。最適化の主な内容は、DeepSeekのMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャに特化したネイティブMetalカーネルの有効化と、ルーティング処理の効率化です。

現在の実測値は80K〜120Kのロングコンテキスト環境でも約19〜20 tok/sを維持しており、302GBの8-bitモデルとしては実用的なレベルに達しています。報告者は精度検証についてコミュニティのレビューを求めています。

llama-serverのKVキャッシュ復元バグを修正、720倍の速度向上を実現

llama.cppのサーバーモード（llama-server）で、KVキャッシュの保存・復元機能が実質的に機能していなかったバグが発見され、コミュニティメンバーによる修正で約720倍の速度向上が達成されました。

問題は、プロセス再起動後にセッション状態を復元しても、直後のクエリで全キャッシュが破棄され、ゼロから再計算（フルプレフィル）が走ってしまうというものでした。原因は、チェックポイントメタデータがプロセスメモリにしか存在せず、ディスクに保存されていなかったことです。

修正はわずか117行の追加で、チェックポイントリストをサイドカーファイルとして永続化するものです。100Kコンテキスト環境でのテストでは、復元後のデルタクエリが約720秒（12分）から約1秒に短縮されました。この修正はllama-cpp-turboquantフォークのPRとして公開されており、アップストリームのllama.cppでも同バグが存在することが確認されています。

アシックスがAIを活用したシューズ設計技術を公開

アシックスはRebuilderAIと共同で、AIを活用した次世代シューズ設計・製造シミュレーション技術を発表しました。デザイナーが描いた2Dスケッチやコンセプトを入力すると、AIが3Dデータを生成し、CAE（コンピュータ支援工学解析）/FEA（有限要素解析）による構造検証へと直接つなげる仕組みです。

従来、デザインから検証までには複数の工程と専門ツールをまたぐ必要がありましたが、この技術によりデザインから検証までの期間短縮が期待されます。アパレル・スポーツ用品分野でのAI活用は、設計プロセスの効率化という実用的な領域で着実に広がりを見せています。