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AIを動かすためのデータセンター（DC）を、どこに、どの程度増やすべきか。GPUの調達や土地の確保に加え、必要な電気を使い始められる時期が事業の成否を左右するようになっている。建物とサーバーを用意しても、受電できなければ計算サービスは提供できない。
日本総研が2026年9月28日に公表した「わが国で重要となる電力制約を踏まえたAI戦略」は、国内の電力制約を踏まえ、供給設備の活用・増強とAI利用の効率化を併せて進める必要性を指摘した。電力制約を踏まえてDCの建設を支援するには、DC、発電所、送変電設備、通信網の投資時期と費用負担を調整する必要がある。 “AIデータセンターをどう増やすか：電力制約を踏まえた官民投資とインフラ整備” の続きを読む
クラウドに預けたデータも、どこかの土地に置かれたサーバーに保存されている。そこには電力を供給する設備があり、通信回線が引き込まれ、日々の運用を担う人々がいる。ロシアのYandexが運営する複数のデータセンターへの攻撃は、こうした物理的な基盤への依存を改めて示した。
この出来事を受け、SNSではデータセンターの地下化や国外への分散を求める意見が出ている。立地を考え直す契機として重要な指摘である。検討の中心に置くべきなのは、複数の拠点が同じ原因で停止しないか、停止後も必要な業務を再開できるかという二つの問いである。
本稿では、Yandexの公式発表と障害履歴を確認した上で、データセンターの地下施設化、国内外への立地の分散、通信経路とクラウド事業者への依存を整理する。
2026年10月17日、DeepSeekが「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」を公開した。9月10日に登場したV4.1-Flashの更新版で、推論、コーディング、エージェントによる作業、画像理解の性能を高めたという。PC Watchの報道では一部のコード関連評価でClaude Opus 5を上回ったことが紹介されているが、実用上は、その性能をどの程度の費用で利用できるかにも関心が向く。
今回、DeepSeekはAPI単価を据え置きながら、タスクの実行時間と出力の長さを減らしたと説明している。単価、必要なトークン数、仕事の成功率が同時に利用費用を左右するため、ベンチマークの順位だけでは更新の意味を捉えきれない。公式の更新履歴を基に性能と料金を整理し、半導体株が下落している米国市場と、中国国内のモデル競争への影響を考えてみる。 “DeepSeek-V4.1-Flash-1017公開：低コスト化が変えるAI競争と米国市場” の続きを読む
ご無沙汰しております。管理人のpencilです。
ウェブサイトのWordPressのバージョンを6.7系から7.1.3にアップデートしました。本稿ではここまでのWordPressアップデートと追加された機能についてまとめてみたいと思います。
ChatGPTで過去の会話を開こうとすると、「このChatGPTの会話を読み込めませんでした」(英語表示では「Could not load this ChatGPT conversation」)と表示されることがあります。会話が消えたわけではなく、多くはログイン状態やブラウザ側のキャッシュ、通信環境の不具合が原因です。
効果が出やすい順に、対処法を紹介します。上から順に試してください。
反応容器の色や濃度が、しばらくたっても変わらなくなりました。もう反応は止まったのでしょうか。可逆反応では、右向きと左向きの変化が同時に続きながら、見かけの濃度が一定になる場合があります。これが動的平衡です。
この記事では、二つの向きの速度を数値で比べ、「速度が等しい」と「濃度が等しい」を区別します。そのうえで、今の組成から平衡へ進む向きを判断する道具、反応商 $Q$ と平衡定数 $K$ へ進みます。
前提知識：モル濃度、反応速度、比例、可逆反応。後半で登場する活量という言葉は、その場で説明します。全体を通して、温度が一定で、物質の出入りがなく、外部から反応を駆動し続けない系を考えます。 “平衡は反応が止まった状態なのか” の続きを読む
化学の計算では、反応前後の物質量を「はじめ」「変化」「あと」の表に整理します。ところが、窒素が $x$ 減り、水素が $3x$ 減り、アンモニアが $2x$ 増える、と書いたとき、この $x$ は何を測っているのでしょうか。物質ごとに違う文字を使わなくてよい理由も気になります。
一つの反応だけで物質量が変わるなら、その変化は係数の比にそろいます。そこで共通の進み具合を一つだけ決めれば、各物質の量が決まります。高校で使う増減表を丁寧に読むと、大学で学ぶ反応進行度の考え方が見えてきます。
前提知識：物質量とmol、化学反応式の係数、モル濃度。前半には微分を使いません。最後の発展節では、増減表と反応速度を結び付けます。 “mol計算の増減表はなぜ一つのxで書けるのか” の続きを読む
反応式に「2A」と書いてあったら、速度式には必ず $[\mathrm{A}]^2$ が現れるのでしょうか。濃度が濃いほど反応が速そうだ、と考えるところまでは自然です。ただし、「どれだけ使うか」と「どのくらい速く進むか」は、別々に確かめる必要があります。
この記事では、濃度を変えた実験から速度式の指数を読み取ります。その前に、反応速度と物質の消費速度を区別しましょう。最後に、一次反応の半減期までつなげます。
前提知識：化学反応式、モル濃度、比例と指数。微分は「グラフのその瞬間の傾き」と読めれば、前半を理解できます。対数と指数関数を使う最後の節は発展です。 “反応式の係数はなぜ速度式の指数と限らないのか” の続きを読む
2026年10月10日、NVIDIAのGeForce RTX 5090が製造終了になるという情報が報じられた。2026年10月13日時点でも、確認できるのはリーカーの投稿や業界媒体の報道であり、NVIDIAによる正式な製造終了の発表は確認できていない。今のところは供給をRTX PROへ振り向けるという情報が出ているのみで、メーカーが製品の終了を正式に告知しているわけではない。[1]
この話が関心を集める背景には、既に猛烈に進んでいるGPUの値上がりがある。ゲーム用に高性能なPCを組むニーズだけでなく、手元のPCでAIを動かすニーズにも影響が及ぶ問題である。本稿では確認できた事実を整理した上で、供給が止まった場合にどの製品へ需要が移り、PCパーツの価格がどう動きうるかを考えてみる。 “RTX5090は製造終了？GPUとPCパーツの需給を考える” の続きを読む
OpenAIは2026年10月6日、未公開のAIモデルが未解決の数学研究課題に取り組んで得た372件の数学成果を公開しました。関連する証明や派生結果をまとめたマニュスクリプトの一覧で、一部には証明支援系Leanで形式化した証明も添えられています。[1][2]
今回の発表には、数学者が十分に調べ切れていなかった命題に対して、高性能なAIを使えば網羅的に証明を試みられるという意義が示されたと言えます。証明の方針策定から、検証、結果の整理までを半自動化できれば、これまで一研究者が研究に割ける時間に制約があるために取り残されていた問いが片付けられるようになります。
OpenAIが公表した命題の証明のすべてが数学の方向性を変えるような重要な成果だとは言えないものの、こうした研究の進め方はもはや「数学の工業化」であり、パラダイムの変化に巻き込まれつつある数学コミュニティからは驚愕（もしくは怨嗟）の声が上がっています。最先端のAIモデルを擁する企業から一度に372件という規模の成果が発表されるという事態に際し、その価値と意味について考えてみます。 “数学が工業化される時代：372件の未解決問題に対してOpenAIが証明を公開” の続きを読む