2026年の機械学習におけるMetal
WWDC26はMetalを第一級のML計算基盤へと押し上げました。カスタムカーネル向けのMetalテンソル、M5のneural accelerator、リアルタイムのニューラルレンダリング、そしてMLX Swiftです。
AI & Technology執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
iOS 27のFoundation Models：ツール呼び出しの制御
iOS 27では、オンデバイスモデルによるツールの使い方を制御するGenerationOptions.ToolCallingModeに加え、組み込みのVisionツールであるOCRToolとBarcodeReaderToolが追加されました。
AI & TechnologyiOS 27でレスポンシブなカメラアプリを構築する
iOS 27ではDeferred Startによってカメラの起動時間が半分になり、ProRes書き込み向けのPro Video Storageが追加され、Center Stageのスクエア型フロントカメラをアプリで利用できるようになります。
AI & TechnologyiOS 27のHealthKit: ワークアウトゾーンと新しいタイプ
iOS 27では、HKWorkoutZoneConfigurationとHKWorkoutZoneGroupによってワークアウトの心拍ゾーンが正式なHealthKitデータとなり、さらにmenopausalStateなどの新しいタイプも加わります。
AI & TechnologyiOS 27のアクセシビリティ：リーディングアプリとカスタムコントロール
リーディングアプリとカスタムコントロールのためのiOS 27アクセシビリティ。テキストナビゲーションのリンク、causesPageTurn、UITextInput、adjustableトレイト、ダイレクトタッチを解説します。
AI & TechnologyYour Agent Has Two Untrusted Inputs
AI agents have two untrusted inputs: code the model writes and tool output it reads. One now has a real WASM sandbox; the other, MCP tool poisoning, does not.
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：Yann LeCun、世界を、開かれた形で学ばせる
Yann LeCunは畳み込みの上に深層ビジョンを築き、その後、真の知能はより大きなLLMではなく、世界を教師なしで学び、それを開かれた形で公開することから生まれると賭けました。
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 & Craftエンジニアリング哲学：Roberto Ierusalimschy
Roberto Ierusalimschyは、ただひとつの原則——ポリシーではなくメカニズム——を軸にLuaを設計しました。小さく、速く、組み込み可能な言語は、規則ではなくレバーをあなたに手渡します。
Engineering & Craft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。