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NVIDIAは2026年8月26日(現地時間)、ハイパースケーラーやAIイノベーター向けに半カスタムAIインフラ構築を支援するため、NVIDIA NVLink Fusionを次世代高帯域メモリ技術であるNVIDIA NVHBMで拡張したと発表した。このNVHBMは、XPU (アクセラレーター処理装置) に高いメモリ性能と効率性をもたらす。Amazonのアンナプルナ・ラボ (Annapurna Labs) がこのNVHBM技術に最初に取り組む予定であり、AWSとNVIDIAのNVLink Fusionにおける協業継続の一環となる。
arxiv.orgは8月3日(現地時間)、論文「LongCat Sparse Attention: Taming the Lightning via Streaming-aware Hierarchical Cross-Layer Indexing」を発表した。同論文は、大規模モデルの計算量とメモリ効率を大幅に改善する「ロングキャット・スパース・アテンション (LongCat Sparse Attention, LSA)」を提案。LSAは、従来のディープシーク・スパース・アテンション (DeepSeek Sparse Attention, DSA) が抱える$O(L^2)$のスコアリングオーバーヘッドや非効率なメモリアクセスといったシステムレベルの課題を解決し、ハードウェアとアルゴリズムを共同設計したフレームワークにより大規模モデルの効率的な運用を目指す。
Epoch AI (エポックAI)は2026年5月21日(現地時間)、AIチップの部品コスト構成に関する詳細な調査結果を発表した。同社のデータによると、2024年第1四半期から2025年第4四半期にかけて、AIチップの総部品コストに占める高帯域メモリ (HBM) の割合が52%から63%へと顕著に増加した。この分析は、Nvidia、AMD、Google、Amazonが設計したAIチップを対象に、生産量で加重平均して算出されている。
サイモン・ウィリソンズ・ウェブログは5月22日(現地時間)、メモリ不足が今後数年間にわたり消費者向け電子製品の価格を大幅に押し上げる見込みであると報じた。デビッド・オクス氏による詳細な分析では、この価格上昇の主因は、AIデータセンターにおける高帯域幅メモリ（HBM）の需要急増にあると指摘されている。HBMの高い収益性と旺盛な需要が、広範な消費者向けデバイスのRAM生産を制約する主要因となっている。