概要 NestJS の作者 Kamil Myśliwiec 氏は、メジャーバージョン v12 のロードマップをドラフトプルリクエスト（PR #16391）として公開した。リリース目標は2026年Q3初頭とされており、CommonJS（CJS）から ECMAScript Modules（ESM）への完全移行を中心に、テストフレームワーク・リンター・バンドラーの全面刷新、そしてモダンなバリデーションライブラリのネイティブサポートなど、エコシステム全体に及ぶ大規模な変更が含まれる。この発表はX（旧Twitter）で800件を超えるいいねを集めるなど、コミュニティから大きな注目を浴びた。 ESM完全移行——Node.jsの「require(esm)」が後押し v12 最大の変更は、全公式パッケージを CommonJS から ESM へ移行することだ。Myśliwiec 氏は「Node.js の require(esm) サポートが、この移行に必要な最後のピースだった」と述べており、CJS コードから ESM モジュールを require() で読み込める Node.js の新機能が実現の鍵となった。これにより、既存の CJS ベースのプロジェクトは大幅な書き換えなしに v12 へ移行できる見込みで、互換性への懸念を最小限に抑えながら段階的な採用が可能になる。 新機能——Standard Schema によるネイティブバリデーション v12 では @Body・@Query・@Param などのルートデコレータに schema オプションが追加され、Standard Schema に準拠したバリデーションライブラリを直接利用できるようになる。これにより、従来の class-validator に代わって Zod・Valibot・ArkType といったモダンなライブラリを公式にサポートする。型安全なスキーマ定義ライブラリが急速に普及している近年のトレンドに対応した機能追加であり、既存の NestJS プロジェクトにおけるバリデーション層の柔軟性が大幅に向上する。 ツールチェーンの刷新——Vitest・Oxlint・Rspack テスト・リンティング・バンドリングの各レイヤーでデフォルトツールが入れ替わる。ESM プロジェクトではテストフレームワークが Jest から Vitest に切り替わる（既存の CJS プロジェクトは Jest を継続利用できる）。Vitest は TypeScript デコレータの処理に OXC を採用しており、ESM 環境との親和性が高い。リンターは Rust 製の高速ツールである Oxlint が ESLint に取って代わり、バンドラーは Webpack から Rspack へ移行してビルド速度の大幅な向上が見込まれる。コミュニティからは Bun や Biome の CLI オプションへの追加を求める声も上がっており、今後の検討が期待される。 ...

概要 著名アナリストのミン・チー・クオ氏（TF International Securities）の報告によると、OpenAIが独自スマートフォンの開発を進めており、QualcommおよびMediaTekと協力して専用チップを設計しているという。この端末の核心的な設計思想は、従来のアプリをAIエージェントに置き換えること。ユーザーがアプリを個別に操作するのではなく、AIエージェントがコンテキストを継続的に把握しながらタスクをエンドツーエンドで完結させる。製造はApple製品の主要サプライヤーでもあるLuxshare Precision Industryが独占的に担当する見通しで、量産開始は2028年を目標としている。 Bloombergも同様に、OpenAIをはじめとする複数の大手テック企業がAI特化スマートフォンの市場投入に動いていると報道。Samsung、Apple、Google、Huaweiなど既存メーカーも急速にAI統合を進めており、スマートフォン市場全体でAIエージェントへの移行が加速しつつある。 技術的な詳細 OpenAIが計画する端末の処理アーキテクチャはハイブリッド構成を採用する。軽量なタスクはオンデバイスモデルで処理し、複雑な推論はクラウドモデルに委譲する設計だ。これにより、バッテリー消費と応答速度のバランスを保ちながら高度なAI機能を実現することを狙っている。 チップ開発のタイムラインはまず2026年末から2027年第1四半期にかけて仕様とサプライヤーリストを確定し、2028年の量産開始を目指す。クオ氏は出荷台数として年間3〜4億台を見込んでおり、これはiPhoneやGalaxyを超える規模の野心的な目標だ。 業界動向との関係 OpenAIのハードウェア参入の背景には複数の戦略的動機がある。WeeklyアクティブユーザーがすでにChatGPTで10億人近くに達している中で、ハードウェアを通じたさらなるリーチの拡大が狙いの一つだ。また、AppleやGoogleのプラットフォームが課すAI機能への制限を回避し、自社サービスをフルに実装できる環境を確保する意図もある。OpenAIはすでにイヤホン（2026年後半発表予定）もラインアップに加えており、ハードウェア事業の多角化を進めている。 既存スマートフォンメーカーも手をこまねいてはいない。Samsungは2026年にAI機能搭載端末を約8億台に拡大する計画を持ち、AppleはGoogleのGeminiをSiriの基盤モデルとして採用する複数年契約を締結済みだ。Googleは次期Pixel 10でマルチステップタスクをバックグラウンドAIエージェントに委ねる機能を実装するとされる。 課題と見通し OpenAIのスマートフォン参入に先立ち、類似コンセプトを掲げたHumane AI PinやRabbit R1はいずれも市場での評価は芳しくなかった。端末が「アプリの代わりにAIが動く」という体験を実際にユーザーに受け入れさせられるかどうかは未知数だ。クオ氏も開発中止や仕様変更の可能性を留保しており、現時点で公式確認はない。 Qualcomm CEOのクリスティアーノ・アモン氏は「2026年はAIエージェントの年になる」と述べており、AIエージェントがモバイルOSとアプリ層の多くを置き換え、スマートフォン・スマートグラス・ウェアラブルなど複数デバイスから共通のインターフェースとしてアクセスできる形態へと進化すると予測している。OpenAIの参入計画は市場にとって確証が得られていないが、AI特化端末をめぐる競争が本格化しつつあることは各社の動向からも明らかだ。

概要 東京を拠点とするSakana AIは、音声対話AIの新アーキテクチャ「KAME（Knowledge-Access Model Extension）」を発表した。KAMEは、リアルタイム音声対話における長年のジレンマ——応答速度と知識品質のトレードオフ——を解消することを目的に設計されたタンデム型システムだ。従来の直接型S2S（Speech-to-Speech）モデルは低遅延を実現できる一方で知識が限定的であり、カスケード型システムはLLMを経由することで高品質な応答を得られるものの、約2.1秒もの遅延が生じるという課題があった。KAMEはこの二択を超える第三の道を示している。 タンデム設計の仕組み KAMEは非同期に動作する2つのコンポーネントで構成される。フロントエンドS2SモジュールはMoshiアーキテクチャをベースとし、80ミリ秒ごとに音声トークンを処理する。元々のMoshiが持つ3ストリーム設計に「oracle stream」と呼ばれる第4のストリームを追加したことが最大の改変点だ。 バックエンドLLMモジュールは、ユーザーの音声をリアルタイムで部分的にテキスト化し、複数の完成度レベルを持つ「oracle」候補を継続的に生成する。フロントエンドはこれらの候補を即座に統合し、より精度の高い情報が到着した時点で動的に応答を修正する仕組みだ。このアプローチにより、LLMの知識を活用しながらも音声対話の低遅延を維持することが可能になる。さらにKAMEは「back-end agnostic」な設計となっており、推論時に任意のLLMをバックエンドとして切り替えることができる。 学習手法とベンチマーク 訓練データの不足という実用上の課題には「Simulated Oracle Augmentation」で対処した。0から5の6段階のヒントレベルを定義し、MMLU-Pro、GSM8K、HSSBenchから合成された56,582件の対話データを用いてモデルを学習させた。 MT-Benchによる評価では、Moshi単体のスコア2.05に対し、KAMEはGPT-4.1をバックエンドとした場合に6.43、Claude Opus 4.1をバックエンドとした場合に6.23を記録した。カスケード型のUnmuteは7.70とKAMEを上回るが、2.1秒の遅延を伴う。KAMEはこの遅延なしに大幅なスコア改善を達成しており、速度と品質のバランスという観点で実用的な音声対話システムの新たな標準を示すものといえる。

概要 JavaScriptテストフレームワークVitest 4.1が2026年5月1日にリリースされた。今回のリリースは「テスト整理」「ネイティブ実行」「AIエージェント最適化」の3つを主要テーマとして掲げており、Vite 8への完全対応も同時に提供される。VoidZeroがメンテナンスするVitestは、Jestと互換性のあるAPIを維持しながら、大規模プロジェクトでのパフォーマンスや開発者体験の向上を継続的に進めている。5万件のテストを持つプロダクションモノレポを対象にしたSitePointのベンチマークでは、コールドスタート・ウォッチモードの再実行・ピークメモリ使用量のいずれにおいてもJestを上回る結果が示されている。 テストタグとライフサイクルフックの強化 2025年10月から要望が挙がっていた機能として、Pythonのpytestマーカーに着想を得たテストタグ機能が搭載された。各テストにラベルを付与し、論理演算子やワイルドカードを用いて実行対象を柔軟に絞り込める。たとえば vitest --tags-filter='frontend && !flaky' と指定することで、フロントエンド向けテストのうち不安定なものを除外して実行できる。大規模コードベースでのテスト管理に大きく貢献する機能だ。 ライフサイクルフック面では、テストをコンテキストでラップするための aroundEach と aroundAll が新たに追加された。また test.extend ビルダーパターンの型推論が改善され、カスタムフィクスチャを利用する際の型安全性が向上している。CIとの連携を強化する github-actions レポーターも導入され、テスト統計やフレイキーテストのハイライトを含むJobサマリーをGitHub Actions上で自動生成できるようになった。 ネイティブNode.js実行モード（実験的） 実験的機能として、Viteのモジュールランナーサンドボックスをバイパスする viteModuleRunner: false オプションが追加された。これを有効にすると、Node.jsのネイティブインポートが使用されるため、起動速度の向上と本番環境により近い挙動が期待できる。Node.js 22.18以降または23.6以降を使用している場合、ネイティブのTypeScriptストリッピングが追加設定なしで利用可能となる。Bunとも動作するが、現時点ではモジュールモックとカバレッジ機能はサポートされておらず、今後の対応が見込まれる。 AIエージェント向けのagentレポーター AIコーディングエージェントによる開発ワークフローへの統合を意識した専用レポーター agent が追加された。AIエージェントがテスト実行結果を解析する際に消費するトークン数を削減することを目的に設計されており、LLMベースのコーディング支援ツール内でVitestを活用するユースケースを直接サポートする。 リリース後に確認された不具合 リリース直後に2件の問題が報告されている。1つ目は、カバレッジの無視ヒントに関するリグレッションで、@preserve アノテーションが必要となる挙動が確認された。2つ目は、更新されたViteのピア依存関係の記法によってYarn Classic（v1.x）での導入が壊れる問題だ。いずれも既知の問題として追跡されており、修正が進められている。

概要 エンドポイントセキュリティおよびXDR（拡張検出・対応）ソリューションを提供するサイバーセキュリティ企業のTrellixは2026年5月、内部ソースコードリポジトリへの不正アクセスがあったことを公表した。同社は侵害の事実を認めつつも、「ソースコードのリリースまたは配布プロセスが影響を受けた証拠はなく、ソースコードが実際に悪用された証拠も見つかっていない」と強調している。世界中の数千の企業を守るセキュリティベンダーが攻撃を受けたことで、業界全体への影響が注目されている。 侵害の詳細と現在の対応 今回の侵害では、Trellixの内部ソースコードリポジトリの「一部」に攻撃者がアクセスしたことが確認された。しかし現時点の調査では、以下の3点が明確に否定されている。 ソースコード配布パイプラインへの侵害：なし 実際の運用環境（野生下）でのコード悪用：なし 顧客向け製品の改ざん：なし Trellixは侵害を特定した後、速やかに大手フォレンジック専門家を起用して調査を開始し、法執行機関にも通知した。同社は調査完了後に技術的詳細をセキュリティコミュニティと共有することを約束している。 潜在的なリスクと業界への影響 ソースコードリポジトリへの不正アクセスは、製品への直接的な改ざんがなかったとしても、複数の深刻なリスクをはらんでいる。攻撃者がソースコードを精査することで、ロジックの把握・APIや認証情報の露出・未知の脆弱性の発見・知的財産の窃取、さらにはサプライチェーン攻撃の足がかりとなる可能性がある。 同様の高プロファイルなソースコード侵害は過去にも発生しており、Microsoft・Okta・LastPassなどが類似の被害を経験している。Trellixが守る立場にある「数千の企業環境」のセキュリティに対する信頼性が問われる状況であり、調査の透明性と迅速な情報開示が求められている。 背景 Trellixは2022年1月にMcAfee EnterpriseとFireEyeの合併によって設立され、Symphony Technology Group傘下で企業向けセキュリティ製品を提供している。エンドポイント保護とXDRを中核とする同社が今回の被害を受けたことは、サイバーセキュリティ企業そのものが標的になるというリスクを改めて浮き彫りにしている。調査は現在も継続中であり、新たな情報が判明次第、公開される予定だ。

概要 Appleは2026年4月30日、2026年度第2四半期（2026年1〜3月期）の決算を発表した。売上高は1,112億ドルで前年同期比17%増（前年同期は954億ドル）、純利益は296億ドルで同19%増を達成した。希薄化後EPSは2.01ドルと前年同期の1.65ドルから22%増加し、売上総利益率は49.3%（前年47.1%）へと改善した。Tim Cook CEOは「iPhone 17ラインアップへの並外れた需要」を主要な牽引役として挙げ、全主要製品カテゴリおよび全地域でアクティブデバイス基盤が過去最高を記録したと述べた。 製品カテゴリ別業績 主力のiPhoneは570億ドル（前年比+21.7%）を売り上げ、3月四半期として過去最高を更新した。iPhone 17eの投入も販売拡大に寄与したとみられる。サービス部門は310億ドル（+16.3%）と過去最高を塗り替え、App Store・Apple Music・iCloudなどのサブスクリプション事業が引き続き安定的に収益を押し上げた。その他のカテゴリはMacが84億ドル（+5.7%）、iPadが69億ドル（+8.0%）、Wearables/Home/Accessoriesが79億ドル（+5.0%）となった。新製品としてはM4搭載iPad AirとMacBook Neoも当四半期に投入されている。 地域別業績と株主還元 地域別では5地域すべてがプラス成長を達成し、中国本土・香港・台湾を含む「Greater China」が前年比28.1%増と特に力強い伸びを示した。「その他アジア太平洋」セグメントも+25.3%と高い成長率を示した。欧州（+14.7%）、日本（+15.1%）、アメリカズ（+11.9%）も堅調だった。株主還元については取締役会が最大1,000億ドルの自社株買いプログラムを新たに承認し、1株あたり配当を0.26ドルから0.27ドルへ約4%引き上げた。当四半期に株主へ還元した総額は150億ドルに上る。 Tim Cook退任とリーダーシップ交代 今回の決算発表で注目を集めたのが経営トップの交代だ。Tim Cook CEOは2026年9月1日付でExecutive Chairman（取締役会長）へ移行し、現ハードウェアエンジニアリング担当SVPのJohn Ternusが新CEOに就任する。CookはTernusについて「このAppleをリードすることを私が最も信頼できる人物だ」と述べた。2011年よりCEOを務めてきたCookの退任は業界に大きなインパクトを与えており、引き続き注目される。 次四半期ガイダンス 第3四半期（2026年4〜6月期）の見通しとして、売上高成長率は前年比14〜17%、売上総利益率は47.5〜48.5%を見込む。一方、メモリコストの著しい上昇が利益率に圧力をかける可能性を示唆しており、半導体市況や地政学リスクを含めた外部環境の変化への対応が引き続き課題となる。

概要 セキュリティ企業Guardio Labsは2026年4月、ベトナム系の脅威アクターによるフィッシングキャンペーン「AccountDumpling」を公表した。このキャンペーンではGoogleのノーコード開発プラットフォーム「AppSheet」が踏み台として悪用され、約3万件のFacebookビジネスアカウントが侵害された。被害は米国（全体の約68%）を筆頭に、イタリア、カナダ、フィリピン、インド、スペイン、オーストラリア、英国、ブラジル、メキシコなど世界10カ国以上に広がっている。 攻撃の起点となるフィッシングメールは「アカウントが永久停止される」と警告するMeta Supportを装ったもので、送信元アドレスにはnoreply@appsheet.comやappsheet.bounces.google.comが使われる。正規のGoogleインフラ経由であるため、SPF・DKIM・DMARCの認証チェックを通過してしまい、スパムフィルターによる検知が著しく困難になっているのが特徴だ。 4つの攻撃クラスターと技術的手法 Guardio Labsの分析によると、AccountDumplingは用途の異なる4つの攻撃クラスターで構成されている。 クラスター1（認証情報収集）: Netlify上にホストされた偽のFacebook Help Centerページへ誘導し、ログイン情報や政府発行IDを窃取する。被害者ごとに固有のサブドメインを生成することでブロックリストへの登録を回避している。 クラスター2（インセンティブ型）: Vercel上にホストされた偽の「セキュリティチェック」ページへ誘導し、青いバッジ（認証バッジ）の付与を餌にしてパスワードと2FAコードをリアルタイムで収集する。Unicodeの難読化と多段階のフローを組み合わせることで解析を妨害している。 クラスター3（インタラクティブフィッシング）: Google DriveにホストされたCanva製PDFを利用し、WebSocketで接続された攻撃者操作パネルへ被害者を誘導する。リアルタイムで攻撃者が被害者とやり取りできる高度な仕組みが実装されている。 クラスター4（ソーシャルエンジニアリング）: Meta・WhatsApp・Apple・Adobeの採用担当者を装い、会話を攻撃者が管理するプラットフォームへ移行させた後に情報を詐取する。 帰属と収益化スキーム 攻撃者の帰属を示す手がかりはCanva PDFのメタデータに残されていた。ファイル作成者として記録されていたベトナム語名「Phạm Tài Tân」を手がかりにOSINT調査を行ったところ、デジタルマーケティングサービスを宣伝するウェブサイト（phamtaitan[.]vn）と結びついたことが確認された。コード中のベトナム語コメントやボットの命名規則からも、複数のアクターが関与するモジュール式のエコシステムが示唆されている。 窃取したアカウントは不正な販売ネットワークを通じて転売されるほか、被害者に「アカウント復旧サービス」として売り戻す二重の収益化スキームも確認されており、研究者はこれを「犯罪的な商業ループ」と表現している。 対策と教訓 今回の攻撃が示す最大の教訓は、正規の大手クラウドサービスを踏み台にすることで従来のメール認証機構を無力化できるという点にある。ユーザーへの推奨対策としては、緊急を煽るメール内のリンクを不用意にクリックしない、2要素認証を有効にする、不審なアカウントアクティビティを継続的に監視するなどが挙げられる。企業・組織側にはAppSheetをはじめとするノーコードプラットフォームの送信メールポリシーの見直しや、従業員向けフィッシング訓練の強化が求められる。

概要 プライベートエクイティ大手のKKRは、AIインフラに特化した新会社「Helix Digital Infrastructure」を100億ドル（約1兆5,000億円）超の資金を元に設立したと発表した。同社のCEO兼会長には、元AWS（Amazon Web Services）CEOのAdam Selipsky氏が就任する。Selipsky氏はAWSのトップを務めた期間に同事業を倍増させ、年間収益を1,000億ドル超へと押し上げた実績を持つ。急拡大するAI需要に対応するインフラの整備が追いつかない中、大規模な資本と豊富な業界経験を持つチームによる専業プレイヤーの参入として業界から注目を集めている。 事業内容とビジネスモデル Helixはデータセンターの設計・建設・運営にとどまらず、電力の発電・送電、ネットワーク接続、冷却システムまでをワンストップで提供する「フルスタック型インフラパートナー」として機能する。ハイパースケーラー（大手クラウド事業者）が自前でインフラを所有・構築する代わりに、Helixが長期のキャパシティ契約を通じて安定的にリソースを供給する仕組みだ。これにより、顧客側はバランスシートへの負担を抑えながら、インフラの展開を加速できる。Alphabet、Amazon、Meta、Microsoftなどの大手テック企業が年間約7,000億ドルものインフラ投資を計画しているとされる中、Helixはこの巨大な需要を長期安定収益に転換する事業モデルを描いている。 市場背景と設立意図 AI向けコンピューティング需要は爆発的に拡大しているが、データセンター用地の確保、電力の供給不足、許認可の遅延などがインフラ整備のボトルネックとなっており、リソース競争から取り残されるスタートアップも少なくない。アナリストはAIインフラへの累積投資が「今十年の終わりまでに1兆ドルを超える」と予測しており、投資家の注目はAIモデルの開発企業からインフラ資産へとシフトしつつある。KKRによるHelixの設立は、AIインフラをかつての公益事業（ユーティリティ）に近い安定的な長期リターン資産として位置づける戦略的な動きであり、プライベートキャピタルがAIエコシステムの物理的な基盤層を担う流れを象徴している。 展望 AIの普及が進むにつれ、モデルの性能向上と並行してインフラ側の制約が競争上の優位を左右する時代に入っている。Helixのような専業インフラ企業が大規模資本と経営人材を集中投下することで、電力調達から施設運営まで一貫した効率化が期待される。Selipsky氏の豊富なクラウドインフラ経験と、KKRの資本力・ネットワークが組み合わさることで、ハイパースケーラーや企業顧客のインフラ調達を加速させるプレイヤーとしての地位を確立できるかが今後の焦点となる。

概要 セキュリティ研究者は2026年4月29日、Linuxカーネルのローカル特権昇格脆弱性「Copy Fail」（CVE-2026-31431）を公開した。CVSSスコアは7.8（High）であり、2017年以降にリリースされたほぼすべてのLinuxカーネルバージョンが影響を受ける。攻撃者は非特権ユーザーとしてコードを実行できる環境さえあれば、わずか732バイトのPythonスクリプトを用いて確実にroot権限を取得できる。セキュリティ企業Theoriが開発したこの概念実証コードは、競合状態（レースコンディション）に依存せず100%の信頼性で動作することが報告されており、同種の脆弱性である「Dirty Pipe」（CVE-2022-0847）と比較しても実用性・移植性が高いとされている。 技術的な詳細 本脆弱性はLinuxカーネルの暗号化サブシステム、特にAF_ALG（ユーザー空間向け暗号化API）のalgif_aead モジュールに存在する。2017年、開発者が暗号化処理の高速化を目的として入力・出力バッファを同一領域で再利用する「インプレース最適化」を導入した際に、認証付き暗号化テンプレートに論理エラーが生じた。 この欠陥を悪用すると、攻撃者はAF_ALGソケットインターフェースとsplice()システムコールを組み合わせることで、カーネルのページキャッシュ上にある任意の読み取り可能ファイルに対して制御された4バイトの書き込みを実行できる。特にsetuid-rootバイナリのページキャッシュを書き換えることで、権限昇格を引き起こすことが可能となる。 影響範囲とリスク 影響を受ける主なディストリビューションは以下の通り。 Ubuntu 24.04 LTS Amazon Linux 2023 Red Hat Enterprise Linux（RHEL）10.1 SUSE 16 Debian、Fedora、Arch Linux コンテナ環境やクラウド基盤においてもリスクが指摘されており、コンテナブレイクアウトやクラウドのマルチテナント環境における横断的な侵害につながる可能性がある。MicrosoftはAzure上でのLinuxワークロードへの影響を分析し、自社のセキュリティブログで警戒を呼び掛けた。また本脆弱性はCISAの「Known Exploited Vulnerabilities（KEV）カタログ」にも追加されており、限定的な実際の悪用が観測されているほか、より広範な攻撃への拡大が懸念されている。 Microsoft Defenderでは以下の検出シグネチャが対応済みとなっている。 Exploit:Linux/CopyFailExpDl.A Exploit:Python/CopyFail.A Behavior:Linux/CVE-2026-31431 パッチと対策 タイムラインは以下の通り。 2026年3月23日：Linuxカーネルセキュリティチームへ報告 2026年4月1日：修正パッチリリース 2026年4月29日：一般公開（ディスクロージャ） 修正済みアップストリームバージョン：6.18.22、6.19.12、7.0 各ディストリビューションベンダーがパッチを提供しており、即時のカーネル更新が強く推奨される。即時適用が困難な場合の暫定緩和策としては、脆弱なAF_ALGインターフェースを無効化する方法が有効であり、/etc/modprobe.d/disable-algif.conf に適切な設定を追加するか、algif_aead モジュールを削除することで攻撃面を排除できる。

概要 Qualcomm（NASDAQ: QCOM）は2026年5月1日、大手ハイパースケーラーとのカスタムプロセッサ供給契約を発表し、株価が一時20%近く上昇、終値では前日比15.1%高の179.58ドルで引けた。CEOのクリスティアーノ・アモン氏は同日の決算発表において、データセンター向け「エージェント型AI体験専用CPU」の開発および「エージェント型スマートフォン」という新コンセプトを明らかにし、同社がモバイルチップベンダーからデータセンター向けAIシリコンプロバイダーへと本格的に転換する姿勢を示した。 データセンター戦略：カスタムASICと専用CPU Qualcommは2025年に買収したAlphawaveの技術を活用し、カスタムASIC製造事業に参入している。今回の発表では、名称非公表の大手ハイパースケーラーとの契約を確保し、出荷は2026年第4四半期を予定しているとした。この案件はデータセンター向けCPUと高性能AIインファレンスアクセラレータを含む複数世代にわたる取り組みとして位置付けられている。 アモン氏は、AIがトレーニングやインファレンス段階を超えてエージェント的な動作へと進化するにつれ、トークン生成を担うCPUの役割が不可欠になると説明した。このエージェント型AI専用CPUはその需要を直接狙ったものだ。 エージェント型スマートフォンへの展開 Qualcommはスマートフォン市場においても「エージェント型スマートフォン」という将来像を提示した。アモン氏は中国の先行事例として、ByteDanceのAIアシスタント「Doubao」を搭載したZTE端末や、ユーザーの意図を解釈してサードパーティアプリを自動操作するOS統合型AIツール「miClaw」を組み込んだXiaomi端末を挙げ、AI統合が端末体験の中核となる方向性を示した。こうしたエージェント機能を支えるため、次世代Snapdragonプロセッサはさらなる高性能化が必要とされる。 財務実績と自動車事業の躍進 2026年度第2四半期の売上高は106億ドル（前年同期比3%減）だった一方、純利益は73.7億ドルと前年同期比162%増となった。また自動車事業では年換算売上高が初めて50億ドルを突破し、2026年度末には60億ドルを超える水準での着地を見込んでいる。第5世代Snapdragon Digital Chassisプラットフォームは、CPU処理能力3倍、GPU性能3倍、NPU性能12倍の改善を実現しており、自律走行や車載AIエージェントを支える基盤として期待されている。