Google Researchがウェアラブル特化AI「SensorFM」を発表

Google Researchは、ウェアラブルデバイスのセンサーデータから健康情報を包括的に抽出する基盤モデル「SensorFM」を公開した。同モデルはFitbitおよびPixel Watchユーザー約500万人から得られた1兆分以上のデータで訓練されており、心拍、睡眠、運動、体温など34のタスクのうち35件中34件で既存のベンチマークを上回った。

SensorFMの狙いは、デバイスごとにばらつきのある生センサーデータを統一的な「健康インテリジェンス層」として扱えるようにすることだ。将来的にはGoogleのAIヘルスコーチ機能の基盤となる可能性があるが、現時点で製品統合の予定は発表されていない。

Metaのルイジアナ・データセンター、投資総額2500億ドル超へ

Metaはルイジアナ州の大規模データセンターキャンパスに対する追加投資を発表した。新たに400億ドルを投入し、同事業の投資総額は2500億ドルを超える見通しとなった。AIコンピューティング基盤の拡充が目的で、施設の電力容量は最低5ギガワットに拡大される。

Metaは当初100億ドルの投資を発表していたが、その後段階的に規模を拡大してきた。AI需要に対応するためのインフラ投資がビッグテック各社で加速する中、本件はその規模が際立っている。ただし、地域社会への影響や電力供給の持続可能性については引き続き注視が必要だ。

TSMCがAI需要牽引で四半期最高売上を記録

TSMC（台湾積体電路製造）は、AI関連需要を背景に第2四半期で過去最高の売上を達成した。AIチップの需要が半導体サプライチェーン全体を牽引しており、TSMCの好業績はその恩恵を直接反映する形となっている。

AI向け高性能チップの需要は短期的に落ち着く兆しが見られず、TSMCの強気の投資計画を裏付ける結果となった。

インド企業がコスト削減で中国LLMに注目

コスト圧力が高まる中、インドの企業が中国製LLMの採用に動き出している。Nikkei Asiaの報道によると、インド企業は欧米製モデルの高額なAPI利用料に直面しており、より安価な中国製モデルを代替案として検討し始めている。

これはAIのグローバル競争においてコストが重要な要素になっていることを示している。ただし、データプライバシーや地政学的な懸念から、中国製モデルの導入には慎重な議論も必要とされる。

OvisOCR2：0.8Bパラメータで文書解析に挑むローカルOCRモデル

LocalLLaMAコミュニティで注目を集めている「OvisOCR2」は、Qwen3.5-0.8BをベースとしたエンドツーエンドのOCRモデルだ。文書ページ全体を構造化Markdownに変換でき、テキスト、表、数式、読み順を保持したまま出力できる。

モデルカードによると、OmniDocBench v1.6で96.58、PureDocBenchで75.06を記録。重みはApache 2.0ライセンスで公開され、vLLMでのサポートも提供されている。0.8Bというコンパクトなサイズで実用的な精度を実現しており、ローカル環境での文書処理ニーズに有力な選択肢となりそうだ。ただし、独立した実地検証はまだ限定的である。