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日拱一卒：Databricks がKimiなどのオープンソースモデルを運用管理し、アジアのGPU供給能力はほぼ尽きかけ、日本・韓国・米国・インドでの需要は引き続き増加している。

Kimiの力はC端（消費者向け）だけではない。B2B端のGPU需要も爆発的に伸びている。Databricksの顧客は計算資源を必要とし、DatabricksはGPUを買い、GPUの購入には巨額の資金調達が必要——このチェーンのあらゆる段階で「足りない」と叫んでいる。

アリの四半期報告ではクラウド成長が40%超。Databricksのアジアの供給能力は緊迫している。AIの計算能力をめぐる軍備競争は「誰のモデルがより優れているか」から「誰のGPUがより多いか」へと変わった。これは供給サイドの戦争であり、需要サイドはこれまでずっと問題になってこなかった。

#AI #GPU #Databricks

Databricksがオープンソースのエージェント配置ツールOmnigentをリリースし、多エージェント協力と安全管理の課題を解決

DatabricksはApache 2.0ライセンスの下でオープンソースのエージェント配置フレームワークOmnigentを発表しました。これはClaude Code、Codex、Piなどの既存のツールの上で動作し、異なるフレームワークのエージェントを相互運用可能なシステムコンポーネントに変換します。Omnigentは配置層で直接的にステートフルな安全管理を実施し、エージェントがnpm依存関係をダウンロードした後にgit pushアクションを捕捉し、人工承認を要求することや、累計100ドルに達した際にLLMコスト制限を設定して動作を一時停止することをサポートします。このフレームワークは、ネットワークリクエストのサンドボックスを統合して、機密情報の漏洩を防止します。

なぜ重要か：Omnigentは多エージェント編成分野の相互運用性のギャップを埋め、AIエージェントが実験から企業レベルのデプロイメントに進むための重要な安全管理基盤を提供します。

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