#cloud

Alphabetが、AI infrastructure と compute を拡張するための80 billionドル規模の equity capital raise を提案した ざっくり言うと、AIを動かすためのサーバー、データセンター、計算資源をさらに増やすための大型資金調達 「equity capital raise」は、株式を通じて資金を集めることを指す。借金ではなく、資本を増やすイメージ 発表日は2026年6月1日 かなり大きな金額で、AlphabetがAI競争をかなり本気で取りにいっていることが伝わる Alphabetの投資家向け発表によると、同社はAI infrastructure と compute を拡大するために、80 billionドルの equity capital raise を提案した。 ここで少し言葉をかみくだくと、 AI infrastructure AIを支える土台のこと。たとえばデータセンター、GPUなどの計算用ハードウェア、電力、通信設備など。 compute 計算能力のこと。AIは学習にも推論

元記事は、Reddit上で「巨大なGPUを深く考えずに借りてみたら、なんだかすごいことをやっている気分になった」という趣旨の投稿です。 GPUは、AIの学習や画像生成、重い計算を高速にこなすための重要な計算資源です。 こうしたGPUをクラウドで借りると、手元のPCでは到底無理な規模の処理ができる一方、コスト感覚がかなり大事になります。 「とりあえず使ってみる」体験は面白いですが、同時にクラウド時代の計算資源の重みを実感させます。 投稿の雰囲気からは、技術の興奮と少しの怖さが同居している感じが伝わってきます。 元記事は、Redditの`r/artificial`に投稿されたもので、タイトルの雰囲気からしてかなり“生っぽい”です。内容をざっくり言うと、大きなGPUを深く考えずに借りてみたら、まるで自分がすごい計算を動かしている人になった気分だった、という話です。 まず、GPUって何かを簡単に言うと、もともとはゲームや画像処理向けに作られた、超並列計算が得意な部品です。今ではAIの世界で大活躍していて、特に大きなモデルの学習や推論（学習済みモデルを使って答えを出すこと）には欠

AnthropicがSeries Hで65億ドルを調達し、post-money valuationは9650億ドルに到達 主導したのはAltimeter Capital、Dragoneer、Greenoaks、Sequoia Capital 直近のrun-rate revenueは470億ドル超に到達したと発表 調達資金は、安全性研究・解釈可能性研究・計算資源の拡張に使う方針 すでにAmazon、Google、Broadcom、SpaceXなどと大規模な計算資源契約を結んでおり、AIインフラ競争のスケール感がかなりすごい Anthropicが、またもや巨大な資金調達を発表しました。 今回の金額は65億ドル。日本円に直すと為替次第ですが、ざっくり1兆円級の世界です。いや、もはや「資金調達」という言葉の感覚がだいぶバグってきます。 しかも評価額は9650億ドル。ほぼ1兆ドル級です。 スタートアップの延長線上にあるというより、もう「世界のAI基盤を押さえる巨大企業」になりつつある、という印象が強いですね。 Ant

AI agent は「人間の代わりに動くソフトウェア」だが、従来のセキュリティは人間を前提に作られている AI agent は数が一気に増え、記事では「人間の144倍」と表現されている 問題の本質は、AI agent が「誰なのか」をどう証明し、何をしてよいかをどう制御するかにある 従来のIAM（Identity and Access Management: 誰に何を許すかを管理する仕組み）だけでは不十分 その解決策として、記事は Agent IAM という考え方を押し出している The New Stack のこの記事は、AI agent の急増によってセキュリティの前提が崩れつつある、という話です。 タイトルの「identity crisis」は、直訳すると「アイデンティティの危機」。つまり、「お前は誰だ？」をうまく扱えなくなっている、という意味合いですね。なかなかうまい言い方だと思います。 AI agent というのは、単なるチャットボットではありません。 人の指示を受けて、ツールを使い、APIを叩き、ファイルを読み書きし、場合によっては他のサービスまで操作する“自律的なソフトウェ

中国が、海中に設置したデータセンターを商用運用開始したと報じられた 場所は上海の臨港新片区付近、海面下約35メートル 約2,000台のサーバーを収容し、AIや5G、データ注釈などに使う 電力は沖合の風力発電が一部を担い、冷却は海水の自然な低温を利用 PUEは1.15未満とされ、一般的なデータセンターより効率がかなり高い ただし、腐食・耐圧・保守の難しさなど、課題も大きい AIの普及で、データセンターはどんどん“電気食い”になっています。 ChatGPTのようなAIサービス、5G、動画配信、クラウド計算――こうした処理を支えるサーバーは、ものすごい熱を出します。 そして、熱を冷やすのにもまた電気が要る。ここがデータセンター運営の悩みどころです。 冷やすための空調設備やチラー（巨大な冷却装置）がフル稼働すると、今度は電力消費が増える。まさに「計算するために電気を使い、冷やすためにも電気を使う」わけです。 そこで中国が出してきたのが、“いっそ海に沈めて、海そのものを冷却装置にしてしまおう”という発想。 正直、かなり大胆です。でも

著者はFAANG企業を辞め、独立研究者になるために 6枚の RTX 6000 Ada を積んだGPUサーバー「grumbl」を自作した 価格は 約4.8万ドル。かなり高いが、「仕事を早く進められるなら投資になる」という発想で購入 住んでいるのがアパートだったため、電源制約が大きな壁になり、2つの電源を別回路のコンセントに分ける構成にした 自前サーバーの利用率は 平均76%、2025年以降に絞ると 85% 2026/3/13時点の試算では、クラウドで同等の計算資源を借りるより 約1.7万ドル安かった ただし、自分の作業時間・構築や保守の手間はコスト計算に入っていない 結論としては「節約のため」よりも、面白いものを作るための投資だった、というのが著者の本音 GPUサーバーを4.8万ドルで買う、という時点でだいぶ普通ではありません。 でもこの記事の面白さは「豪遊しました」ではなく、自分の働き方そのものを変えた結果として、その投資が合理的だったのかを、かなり真面目に検証しているところです。 しかも著者は「FAANGの仕事を

Infomaniakは、議決権の過半数をスイスの公益財団に移した これで会社は買収されにくくなり、独立性が長期的に守られる 財団は会社を動かすのではなく、理念を守る番人として機能する 会社の中核には、privacy・digital sovereignty・環境配慮・地域性といった価値観がある 単なる「いい話」ではなく、会社の支配構造そのものを変えたのが面白い Infomaniakという会社は、クラウドやWebサービスを提供するスイス企業です。 今回の発表でかなり印象的なのは、単に「独立を大事にしています」と言っているのではなく、会社の支配構造そのものを、独立が崩れにくい形に作り替えたことです。 要するに、創業者や投資家の気分次第で会社の方向が変わる、というありがちな話から距離を置いたわけです。 こういう話、正直かなり好きです。理念を語るだけなら誰でもできますが、会社法や議決権の設計まで踏み込むのは本気度が違うと思います。 Infomaniakは2026年5月13日、創業者のBoris Siegenthaler氏が、**議決権の過半

RailwayがGoogle Cloud Platform（GCP）のアカウント停止に巻き込まれ、約8時間の大規模障害が発生した 影響はDashboard、API、ログイン、ビルド、デプロイに及び、最終的に全リージョンのワークロードが到達不能になった 直接の原因はGCP側の誤った自動処理だったが、Railway側にも「単一障害点」を作ってしまう構成上の課題があった キャッシュが効いていた間は一部の環境が生きていたが、route cacheの期限切れで障害が全体へ連鎖した Railwayは今後、Google Cloudへの依存を縮める、true mesh化する、database shardをAWSとMetalへ広げるといった対策を進める 個人的には、これは「クラウドは便利だが、依存の置き方を雑にすると一発で痛い目を見る」という、かなり教訓の大きい事故だと思う Railwayが公開したIncident Reportによると、2026年5月19日、同社は**Google Cloudの誤った処理により、production account

月額 `$340` だったインフラ費用を、`$136` まで削減した やったことは「コードの大改修」ではなく、設定と運用の見直し 具体策は、インスタンスの適正化、使っていないDBの削除、静的ファイルの移動、クエリ改善、予約課金の活用 いちばん大事なのは、“なんとなく不安だから大きめ” をやめて、実測すること こういう改善は派手じゃないけれど、実際にはかなり効く。個人的にも、ここをサボるとクラウド費用は静かに膨らむと思う 元記事の筆者は、約 5 万 MAU（Monthly Active Users = 月間アクティブユーザー数）のアプリを運用しながら、クラウド費用を 月額 $340 から $136 に削減したそうです。 削減率はなんと 60%。しかも、アプリのコードを大きく書き換えずに、です。 これ、かなり面白い話です。 「性能改善 = 開発の頑張り」と思いがちですが、実際は “どんなインフラを、どう使っているか” のほうがコストに直結することが多いんですよね。クラウドは便利な反面、放っておくと“使ってないのに課金される箱”が増えが