アメリカ
AIで作業時間1カ月→2日に、深海のプラごみ分類　JAMSTEC
9/10(木) 7:00
https://news.yahoo.co.jp/articles/f2bbc49874517293911d98e3f0f8f910e20964ec
>>　チームは、過去40年以上の深海映像の中から、遠くに小さく映り込んだごみや、ごみと見間違いやすい岩や生物など約1万2千枚の画像セットをつくり、AIに学習させた。実際の調査映像で、専門家による目視での作業とAIの性能を比べると、正確さはほぼ同じで、平均2倍、最大で3倍の速さで処理できた。AIは休みなく仕事ができるため、100時間の映像を人が分析するには約1カ月必要なのに対し、AIであれば2日ほどで完了するという。

◇下記の数学は量子力学のエネルギー増大の数式なるのではないのか
※宇宙が広がり続ける理由やダークエネルギーに関する数式にもなるのではないのか
OpenAI、ミレニアム懸賞問題「ナビエ・ストークス方程式」の難問を解決したと発表
2026年09月09日 15時37分
https://japan.cnet.com/article/35252440/
>>　OpenAIは米国時間9月8日、数学の7大難問「ミレニアム懸賞問題」の1つ、ナビエ・ストークス方程式の存在と滑らかさの問題を、社内のAIシステムで解決したと発表した。流体の運動を記述するこの方程式について、当初は滑らかだった流れでも、有限の時間内に流速が際限なく増大する場合があることを証明したという。証明の解説と、定理証明支援系「Lean」で形式化した証明を公開した。
>>　証明に使ったのは、「GPT-6 Astraより大幅に高い能力を持つ」という未公開の社内モデルだ。OpenAIは、AIの進歩のペースや今後のモデルに期待できる能力を世界に知らせることが、発表の目的だと説明している。ミレニアム賞の賞金を請求する意図はないという。
※エネルギー兵器に関する数式で犯罪も発見できる

◇上記の数式を下記に当てはめて行えばエネルギー兵器が完成しているかが調べられるのではないのか
※空中での量子テレポーテーションが可能に成るでも通信経路丸見えに成るけれど
※ワイヤレス給電もこの方式に成るのかな？

独ユーリッヒがイオントラップ量子計算機「JION」稼働、マイクロ波制御でHPC統合へ
2026年9月9日
https://xenospectrum.com/jion-trapped-ion-quantum-computer/
>>• 何が起きた: ドイツのユーリッヒ研究センターとeleQtronが、マイクロ波で量子ビットを操作するイオントラップ型量子コンピュータ「JION」を公式稼働させた。
>>• なぜ重要か: 光学レーザーを用いない独自制御で室温動作を可能にし、欧州最速級のエクサスケール機JUPITERと連携した実用ハイブリッド計算の運用基盤を開いた。
>>• 次に見るべき点: 式典で決まった総額5,000万ユーロの追加助成によるチップ型プラットフォームへの移行と、量子ビット集積に伴うゲート実行速度の維持。
>>イオントラップ方式は、真空中に電磁場で孤立させた荷電原子（イオン）の内部エネルギー準位を量子ビットとして利用する。個々の量子ビットが本質的に均一であり、コヒーレンス時間が長く、全量子ビット間で直接相互作用を起こせる全結合性を備える点から、誤り耐性量子計算の有力候補とされてきた。しかし従来の設計では、個々のイオンに対して精密にレーザー光束を集光して照射する必要があり、量子ビット数の増加に伴って光学素子の配列やビーム位置の安定性、光学的クロストークが深刻な物理的ボトルネックとなっていた。
>>MAGICは、磁気勾配を介してイオンの内部スピン状態と結晶全体の集団振動モード（フォノン）を直接結合させる。これにより、2量子ビット間の量子もつれゲートもマイクロ波パルスだけで駆動できる。光子散乱に伴う自発放出エラーを回避できるうえ、移動通信やレーダーで確立された高信頼な高周波電子回路部品を活用して制御系を構築できる利点がある。
>>この制御アーキテクチャは、冷却要件の面でも大きな差異をもたらす。超伝導量子ビットでは熱雑音を排除するために希釈冷凍機を用いて絶対零度に近いミリケルビン級の極低温環境を維持しなければならないが、JIONの真空トラップコアは室温環境下でそのまま動作する。冷凍機インフラの制約から解放される構造は、将来的な大規模化やデータセンターへの設置性において無視できない優位性を持つ。

中国のスーパーコンピュータ「LineShine」が世界最速となった。このニュースを目にしても、「また中国の技術力が伸びたのか」程度に受け止めた人は少なくないだろう。

しかし、このニュースは単なるスーパーコンピュータの性能競争ではない。AI時代における国家競争の構図が変わりつつあることを示す象徴的な出来事であり、日本のビジネスパーソンにとっても無関係ではない。

生成AIがビジネスの現場に浸透し始めた今、競争力を左右するのはAIアプリケーションだけではない。AIを動かすための半導体やGPU、スーパーコンピュータ、データセンターなどの「計算資源」、そしてそれを支える電力や国家戦略も大きく影響する。

OpenAIやGoogle、Anthropicが相次いで巨額投資を受け、各国政府が半導体産業への支援を拡大しているのも、AI時代の競争力が「優れたアルゴリズム」だけでは決まらないことを理解しているからだ。

本稿では、中国のスーパーコンピュータが世界最速になった背景を整理しながら、日本との差はどこにあるのか、そしてビジネスパーソンが今後どのような視点を持つべきかを考察する。

■世界最速の意味は「順位」ではない

2026年6月に発表されたスーパーコンピュータランキング「TOP500」で、中国・深圳に設置された「LineShine」が世界1位となった。スーパーコンピュータの計算性能を測るLINPACKベンチマークで2.198エクサフロップスを記録し、これまで首位だったアメリカの「El Capitan」を上回った。

エクサフロップスとは、1秒間に100京回の浮動小数点演算を実行できる性能を指す。LineShineは1秒間に約220京回の計算能力を持ち、日本の「富岳」の約0.442エクサフロップスに対して約5倍の性能を実現した。

ただし、今回のニュースで重要なのは、単純なランキングの順位だけではない。TOP500はスーパーコンピュータの性能を測る代表的な指標だが、実際のAI開発ではGPU性能やメモリ帯域、ネットワーク性能なども重要になる。そのため世界中の研究者や産業界が注目したのは、「どの国が世界一になったか」ではなく、「どのような技術で世界一になったか」だった。

LineShineは、NVIDIA製GPUを大量に搭載した従来型の設計ではなく、中国製CPUを約45,000基接続し、独自インターコネクトとソフトウェアスタックを組み合わせることで世界最高性能を実現した。これは技術的な挑戦であると同時に、中国の産業政策そのものを象徴する成果でもある。

TOP500共同創設者でテネシー大学のJack Dongarra（ジャック・ドンガラ）氏は、今回のランキングについて「エクサスケール計算（1秒間に100京回以上の浮動小数点演算が可能な超高速計算能力）は成熟期に入りつつある一方、AI向けの計算との融合が急速に進んでいる」とコメントしている。

スーパーコンピュータはもはや研究機関だけの設備ではなく、AI開発基盤としての意味合いを強めているのである。

■中国が証明した「制裁下でも勝てる」というメッセージ

LineShineが注目される最大の理由は、性能そのものよりも、その構成にある。アメリカは2022年以降、中国への先端AI半導体の輸出規制を段階的に強化してきた。NVIDIAの「A100」や「H100」だけでなく、中国向けに性能を調整した「H800」や「H20」についても輸出規制・ライセンス要件の対象となっている。

狙いは、中国のAI開発能力や軍事転用を抑制することだ。しかし今回、中国はGPUを使用せず、国産CPUや独自ネットワークを組み合わせることで世界最高性能を達成した。

もちろん、AI学習性能ではGPU中心のシステムが依然として優位な場面も多い。しかし、中国が示したのは、「制裁を受けても国家として計算資源を構築できる」という事実である。

今回の成果が持つ意味は、スーパーコンピュータの性能向上だけではない。国家安全保障・産業政策・AI開発の競争力を一体で考える中国の姿勢がかたちになった出来事といえる。

米中対立が続く中、半導体は「現代の石油」とも呼ばれるようになった。その半導体だけでなく、OSやネットワーク、計算基盤まで自前で整備しようという中国の戦略は、世界のサプライチェーンにも少なからぬ影響を与えるだろう。

■日本との差は性能ではなく「戦略」にある

日本には世界的なスーパーコンピュータ「富岳」がある。2020年にはTOP500だけでなく、スーパーコンピュータの性能を異なる観点から評価する「HPCG」、「Graph500」、「HPL-AI」で世界1位を獲得し、日本の計算科学の技術力の高さを世界へ示した

https://news.yahoo.co.jp/articles/f714d04ddb1d66fd5bf443aebfa80a65f5f3b8fd

ティアフォー＝フィックスターズ
モルフォ＝HPCシステムズ
ダイナマップ＝テラスカイ