エンジニアリング哲学：Mark Shuttleworth
Mark Shuttleworthは、ただ一つの理念の上にUbuntuを築きました——「人間のためのLinux、すべての人のための自由なソフトウェア」。その根にあるのはubuntu、すなわち「他者への思いやり」であり、決まった時計に合わせて世に送り出されてきました。
Engineering & Craft執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
AppleのTranslationフレームワーク：無料、オンデバイス、そして見た目以上に切れ味鋭い
AppleのTranslationフレームワーク——translationPresentationとTranslationSessionによる無料のオンデバイス翻訳、そしてデモが省略するオフラインダウンロードの落とし穴まで。
AI & TechnologySwift 6.2の並行処理を実践で使う：MainActorをデフォルトにして、意図的に抜け出す
Swift 6.2は並行処理を逆転させます。モジュールのデフォルトをMainActorにし（SE-0466）、nonisolated asyncを呼び出し元で実行し（SE-0461）、@concurrentで抜け出します。
AI & Technologyエンジニアリング哲学：フェイフェイ・リー、データこそが土台である
フェイフェイ・リーはImageNetを築き、AIに「目」を与えた。欠けていたのは賢いモデルではなく大規模なデータであり、AIは人間中心であり続けねばならない――その賭けの物語。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Rich Hickey、シンプルはイージーではない
Rich HickeyはClojureとDatomicを、たった一つの区別の上に築きました——シンプルはイージーではない。シンプルとは「絡まっていない」、つまり一つの物事に一つの関心。イージーとはただ「慣れ親しんでいる」だけのことです。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：バーバラ・リスコフ、契約こそが型である
バーバラ・リスコフはデータ抽象をプログラミングの基本要素へと押し上げました。型とはそれが守る契約であり、サブタイプはスーパータイプが交わすあらゆる約束を必ず果たさなければなりません。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：ドナルド・クヌース、プログラミングは芸術である
ドナルド・クヌースはプログラミングを、人間に読まれるために書かれる芸術として捉えます。切る前に計測し、重要な3%だけを最適化し、正しさを職人の手仕事で証明する。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：ティム・バーナーズ＝リー、これはすべての人のために
ティム・バーナーズ＝リーはウェブを発明し、それを手放しました。普遍性と、許可を必要としない分散性です。誰でも、どこからでも、誰の承認も得ずに公開し、リンクできるのです。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：エドガー・ダイクストラ、優雅さは選択肢ではない
エドガー・ダイクストラは単純さを正しさの前提条件として扱い、証明をテストより上位に置いた——優雅さは選択肢ではなく、規律そのものだった。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Guido van Rossum、可読性は重要だ
Guido van RossumはPythonを、たったひとつの賭けの上に築きました。コードは書かれるよりもはるかに多く読まれる——だからこそ言語そのものを、その行を読む人間のために最適化すべきだ、という賭けです。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Bjarne Stroustrup、オーバーヘッドなき抽象化
Bjarne Stroustrup はゼロオーバーヘッド原則の上に C++ を築きました。表現力のあるコードかベアメタルの速度か、その二者択一を迫られてはならない。優れた抽象化は何のコストも生まないのです。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：グレース・ホッパー、コンピューターに人間の言葉を話させる
グレース・ホッパーは、プログラムを人間の言葉で書けるよう最初のコンパイラーを作り、ナノ秒のワイヤーでレイテンシーを物理的なものに変え、古びた教条と闘い続けました。
Engineering & Craft外部記事
技術記事： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
大規模言語モデルをローカルで実行するための包括的なハードウェア推奨事項とコスト分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
さまざまなAIワークロード向けにNVIDIA最新データセンターアクセラレータを比較するGPU選択ガイド。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
GoogleのTensor Processing UnitのTPUv1からTPUv5までの進化に関する詳細な技術解説。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
コンテナ化環境におけるGPUクラスターのリソース共有戦略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Rayフレームワークを使用した分散AI計算の構築と管理のガイド。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
オープンソースLLMの経済性とDeepSeekの競争上のポジショニング分析。
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将来のデータセンター電力要件とNVIDIAの次世代GPUロードマップ。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
次世代AIインフラストラクチャに電力を供給する小型モジュラー炉ソリューション。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。