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Nvidia、LLMコストを8分の1に削減、AI推論に革命

Nvidiaは2026年2月12日、大規模言語モデル(LLM)技術における画期的な進歩を発表し、LLMの推論におけるメモリコストを最大8分の1に大幅に削減する新しい技術を公開しました。このイノベーションは、動的メモリ疎化(DMS)と呼ばれ、LLMが使用する一時的なメモリであるキーバリュー(KV)キャッシュを、モデルの精度を犠牲にすることなく、場合によっては向上させながら圧縮します、とVentureBeatは報じています。

DMS技術は、AI分野における重要な課題に対処しています。これまでの方法はKVキャッシュの圧縮を試みましたが、多くの場合、モデルのパフォーマンスの低下につながっていました。しかし、Nvidiaのアプローチは、モデルの推論能力を維持または向上させながら、大幅なメモリ削減を可能にします。実験では、DMSによりLLMがメモリの制限に縛られることなく、より長く「思考」し、より多くの解決策を探求できることが実証されたと、VentureBeatは報じています。

その他のニュースとして、データセンターと電力部門は、世界的なAI競争に後押しされ、好況を呈しています。この急増は、主要なテクノロジーキャンパスに電力を供給する電気配電設備業界にも恩恵をもたらしています。4つのレガシー企業から形成され、2月に新規株式公開を行ったForgent Power Solutionsは、Fortuneによると、時価総額が80億ドル近くに成長しました。「投資家向けのセッションで、電気配電分野にセクシーさを取り戻していると冗談を言いました」と、ForgentのCEOであるGary NiederpruemはFortuneの報道で述べています。Forgentは、データセンター、電力網、産業市場にサービスを提供しており、これらはすべて拡大しており、データセンターは現在、最も急速な成長を経験しています。

AIの日常業務への統合が進むにつれて、リーダーはパフォーマンス測定、変化における従業員サポート、企業の価値観の維持など、重要な問題に対処することを迫られています。一部の組織は効率性を優先し、他の組織はAIがより浸透するにつれて、自社のコアバリューを定義することに重点を置いています、とFortuneは報じています。この変化には、上級幹部が企業と従業員との間の社会契約を考慮することが求められます。

一方、ベネズエラでは、政治犯に対する広範な恩赦をめぐって議論が続いています。政治犯の親族は、2026年2月10日にカラカスの国民議会の外でデモを行い、民主主義を提唱しました、とNPR Politicsは報じています。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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