エンジニアリング哲学：Salvatore Sanfilippo（antirez）
Salvatore Sanfilippoは、たった一つの原則を軸にRedisを築き上げました――「やることを減らす」。頭の中にすっぽり収まるほど小さく、シングルスレッドで、インメモリのストア。しかも人間が読むためのCで書かれています。
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。
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 & CraftApple Silicon上のMLX——Appleのモデルではなく、自前のモデルが必要になったとき
Foundation Modelsが提供するのは、Appleが封をしたオンデバイスのLLMです。MLXなら自前のモデル——量子化されたオープンウェイトモデルやLoRAファインチューン——をApple Silicon上で動かせます。
AI & Technologyエンジニアリング哲学：デミス・ハサビス、知能を解けばすべてが解ける
デミス・ハサビスは知能を第一原理から構築した――ゲームを実証の場とし、神経科学を着想源として――そしてそれをタンパク質の折りたたみ問題に向け、ノーベル賞を勝ち取った。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Kyunghyun Cho
Kyunghyun Choは、制御構造そのものをモデル自身に学習させました――GRUのゲート付きメモリ、attentionにおけるソフトな対応付け――そして、それを誠実で再現可能なサイエンスと結びつけたのです。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：ヨアンナ・ルトコウスカ
ヨアンナ・ルトコウスカは「ほどよい疑い深さ」の上にQubes OSを築きました。ソフトウェアからバグを完全になくすことはできない――だからこそ侵害を前提とし、インフラを信用せず、被害の及ぶ範囲を切り離す、という発想です。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：ジム・ケラー、トランジスタはタダである
ジム・ケラーは、AMDの復活、iPhone、TeslaのAutopilotなどを支えるチップを設計してきた——シリコンを惜しみなく注いでボトルネックを取り除き、第一原理から発想し直すことによって。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：ラジ・レディと、最も貧しい10億人のためのテクノロジー
ラジ・レディは「話しかけられる機械」を切り拓いた――音声認識、そしてブラックボードモデル。そして最も高度なAIを、世界で最も豊かな人々ではなく、最も貧しい人々へと向けた。
Engineering & CraftApple Foundation Models：オンデバイスLLMフレームワーク徹底解説
AppleのFoundation Modelsフレームワーク。LanguageModelSession、@Generableによるガイド付き生成、ツール呼び出し、利用可否の判定、そしてオンデバイスモデルを離れるべき境界線までを解説します。
AI & TechnologyiOS 26のウィジェット面：1つのApp Intentが、いくつもの場所で動く
iOS 26のウィジェット、コントロールセンターのコントロール、そしてLive Activity——これらはすべてApp Intentの表示面です。1つのintentが、ボタンも、コントロールも、Live Activityのアクションも動かします。
AI & Technologyエンジニアリング哲学：Adi Shamir
Adi ShamirはRSAの「S」であり、稀代の暗号解読者でもあります。安全なシステムを築くために、自ら破る術も学ぶ。守るために攻める——清らかな数論を、そのまま仕組みへと変えていく人物です。
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。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
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。
