OpenAIはBroadcomと共同開発した独自AIプロセッサ「Jalapeño」を発表した。推論処理に特化した設計で、AIサーバー向けに最適化されている。Nvidiaへの依存を減らすべく半導体内製化を進めるOpenAIの取り組みの一環で、同社初のカスタムシリコンとなる。

AIモデルの実力争いが一段落しつつある中、インフラの自前化がいよいよ主戦場になってきた。

SignalFireの調査によると、AIによるレイオフが広く報じられる中、エンジニアは実際には新規採用に占める割合が増加しており、全職種の中で最も雇用が堅調であることが示された。AIツールの導入が加速するほどエンジニアの需要も増すという逆説的な結果となっている。

「AIに仕事を奪われる」という不安が先行しがちだが、データはむしろ逆の動きを示している。

企業の従業員がAIツールを小さなタスクにも大量に使いトークンコストが膨らむ「トークンマキシング」が問題化し、各社が利用制限や割り当て管理に動いている。一部企業では特定モデルの使用を制限したり、用途別に予算キャップを設けたりしている。生成AIの実務導入が本格化したことで、コスト管理が次の課題として浮上した。

AIが「タダで使える便利ツール」から「コスト管理が必要なインフラ」へと性格を変えつつある転換点。

Figmaは年次カンファレンスConfig 2026にて、アニメーション対応・シェーダーツール・コードレイヤー機能を発表した。AI機能も拡充され、テキスト指示でカスタムプラグインを生成できるようになった。デザインからコード出力までの一貫したワークフローを強化し、クリエイターが「アイデアをより遠くへ押し出せる」ようにすることを目標に掲げている。

デザインツールがAIを「補助機能」ではなくワークフローの中心に組み込んでいく流れが加速している。

WIREDが中国の主要AI研究者に取材したところ、米中双方の研究者が急速なAI開発競争に強い不安を抱いていることが明らかになった。「チェルノブイリ的瞬間」——制御不能な事故が起きる前に誰も止められない状況——への懸念が、対立するはずの両国の研究者の間で共有されている。安全性への協調的な枠組み構築を求める声も出ている。

競争の当事者たちが最も恐れているという構図は、外野からの警告とは異なる重みを持つ。

Googleは検索履歴のアップデートにより、画像検索などでアップロードされたメディアをAIモデルの学習データとして保存・利用するようになった。ユーザーはGoogleアカウントの設定からオプトアウトが可能だが、デフォルトはオンになっている。Wiredが設定変更の手順を詳しく解説している。

デフォルトONで静かに始まるデータ収集の典型例。設定を確認していないユーザーは今日から対象になっている。

ペンシルバニア大学ウォートン校のイーサン・モリック教授がXに投稿し、「AIエージェントを組織にどう統合するか、どの業務に知性を持たせるか、どこで人間が判断するか——これらはもはやIT部門の問題ではなく、組織設計と戦略の意思決定だ」と主張した。AIの導入が経営トップの議題になる転換点に来ているとの見方を示した。

「AIはツールの話」から「会社の形をどうするか」という話に移行したことを、端的に言語化した投稿。