NVIDIA Run:aiは、AIワークロードのスケールに対応するため、動的なGPU分割とインテリジェントなスケジューリングを提供します。実証実験では、0.5 GPU分割で77%のスループットを達成し、最大3倍のユーザー同時接続を実現しました。この技術により、企業は複数の大規模言語モデルを効率的に運用でき、GPUの投資を大幅に最適化できます。

NVIDIAのcuda.computeライブラリは、Python開発者がGPUプログラミングを容易に行えるように設計されています。これにより、CUDAの高度な最適化機能をPythonから直接利用でき、手書きのC++カーネルに依存する必要がなくなります。CUDA MODEの競技で、NVIDIA CCCLチームは主要なGPUアーキテクチャ全体で最も多くの1位を獲得し、最適化されたカーネルを用いてパフォーマンスを大幅に向上させました。cuda.computeを使用することで、迅速な開発と高性能を実現できます。

Geminiアプリに新たに搭載されたLyria 3は、テキストや画像を元に30秒の音楽トラックを生成できる機能です。ユーザーはアイデアを入力するか、写真をアップロードすることで、オリジナルの楽曲を簡単に作成できます。Lyria 3は、歌詞やスタイル、テンポを選ぶことができ、よりリアルで音楽的に複雑なトラックを提供します。この機能は、創造的な表現を楽しむための新しい方法を提供します。

Sarvam AIは、NVIDIAと協力し、次世代のマルチリンガルAIモデルの推論性能を大幅に向上させました。NVIDIA Blackwellアーキテクチャの最適化により、従来のH100 GPUに対して4倍の速度向上を実現。具体的には、カーネル最適化やスケジューリングの改善を通じて、厳しいレイテンシ要件を満たしつつ、インフラ効率を高めました。これにより、サーバーのトークン処理能力が向上し、コスト効率の良いAI推論が可能となりました。

Sarvam AIは、インドの多言語対応AIモデルを開発し、NVIDIAとの協力で推論性能を4倍向上させました。これにより、モデルのスケールとデータの主権を維持しつつ、厳格なレイテンシ目標を達成。最適化されたハードウェアとソフトウェアの設計により、NVIDIA Blackwellアーキテクチャでの効率的なデプロイメントが可能になり、AIシステムの構築における新たな指針を提供しています。

2026年のAIインパクトサミットがインドで開催され、Googleは新しい国際的なパートナーシップや研究、投資を発表しました。人類が直面する最も大きな課題に対処するため、新たなイノベーションを提供し、これらの恩恵をすべての人に届けることを目指しています。具体的には、政府や科学分野におけるAI活用を促進する挑戦も発表されています。

2026年のAIインパクトサミットで、Googleは新たなグローバルパートナーシップや資金提供を発表しました。この取り組みは、インフラ整備、科学研究、政府支援を通じて、AI技術をすべての人々が利用できるようにすることを目的としています。また、AIスキル向上のためのプログラムも用意されており、特に公務員や学生に向けた新しい教育機会が提供されます。

Googleは2026年の責任あるAI進捗報告を発表しました。この報告では、AI原則を活用し、製品や研究の開発における取り組みを共有しています。2025年にはAIモデルが進化し、リスクのテストと軽減を強化しました。AIの責任は悪影響を防ぐだけでなく、社会的課題を解決するためにツールへのアクセスを広げることも含まれます。信頼を築くためには、政府や学界との連携が重要です。

企業データは多様な形式を持ち、信頼性の高い知識を基にしたRAG（Retrieval-augmented generation）システムが必要です。NVIDIAのEnterprise RAG Blueprintは、以下の5つの重要な機能を提供します：1. 基本的なマルチモーダルRAGパイプライン 2. 推論 3. クエリ分解 4. メタデータフィルタリング 5. ビジュアル推論。これにより、データの正確性と文脈の関連性が向上し、企業の知識システムがAIに対応します。

ケニアの男性向けビアード製品メーカーMandevuと美容室Master Stylistsが、AIアプリAuniを利用してビジネスを成長させている。Auniは、モバイルマネーのデータを分析し、経営判断を簡素化。特に小規模企業において顧客維持や収益性向上に寄与し、70%の雇用を支える小企業の重要性が強調されている。

信頼は物理的な通貨ではなく、社会の基盤として重要です。Microsoftは、信頼を再構築するための方法を示しています。主なポイントは、透明性のあるコミュニケーション、重要なチャネルの運営、従業員を信頼できる声にすることです。また、トレヴァー・ノアは教育や医療におけるAIの可能性を語り、持続可能な未来に向けた取り組みを強調しています。

エージェントスキルを用いて、CUDAカーネルの作成を支援する方法を紹介。ClaudeとCodexを活用し、実際のターゲットであるdiffusersパイプラインとtransformersモデルに対して作業カーネルを生成。CUDAカーネル作成は難しいが、このスキルにより、GPUアーキテクチャのターゲティングやPyTorchバインディングの作成が容易になる。生成されたカーネルは、パフォーマンス向上が確認されている。

Cemexは、AIを活用したLUCA Botを導入し、約100人の幹部が業務の効率化と迅速な意思決定を実現しています。LUCA Botは、内部の経済データを基にした財務情報を提供し、実行可能な洞察を提供します。これにより、従来の電話やメールでの情報収集から脱却し、即座に必要なデータを得ることが可能になりました。Cemexは、AI技術を活用し競争力を高めることを目指しています。

Gemini 3 Deep Thinkが大幅にアップデートされ、科学や研究、エンジニアリングの課題に対応可能に。Google AI UltraのサブスクライバーはGeminiアプリから利用でき、研究者やエンジニアはGemini API経由での早期アクセスを申請可能。新機能により、複雑なデータ解析や物理システムのモデリングが実現し、実用的な応用が期待される。