GCC (GNU Compiler Collection) 15.1がリリースされ、Rust、C、C++、Cobolなど、様々なプログラミング言語に対する機能強化が行われました。大規模な入力ファイルに対するコンパイル時間の短縮、ベクトル化の改善、そしてC23標準への完全準拠、Rustへのインラインアセンブリサポート追加、Cobolコンパイラのgcobolの導入、C++26とC++23機能の実装など、多岐にわたる変更が加えられています。
ビットコインの推定レバレッジ比率（ELR）が、4月25日に主要デリバティブ取引所において急増し、2023年1月以来の高水準に達した。ELRの上昇は、トレーダーがマージンとして保有するBTCに対して、より大きなポジションを構築していることを意味する。これは、市場のボラティリティが高まった際に、大量の清算が発生するリスクを高める可能性がある。
破産した仮想通貨取引所FTXが、債権者のために未回収資産の回収を強化するため、NFTマーケットプレイスのNFT StarとAIプラットフォームDelysiumに対して新たな法的措置を開始した。FTXは、両社が将来のトークンに関する単純契約（SAFT）に基づいて購入したトークンを引き渡さなかったと主張している。SAFTは、仮想通貨スタートアップが資金調達に使用する一般的な方法である。
クラウドプロバイダーは、ハードウェアコストが低下しているにも関わらず、価格を維持または上昇させている。この記事は、この矛盾の理由を分析し、企業のIT戦略への影響を探る。大規模なインフラ投資、株主からの期待、高い運用コストが価格を硬直化させていると指摘。代替案として、マネージドサービスプロバイダー、コロケーション、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドなどを検討することで、コスト効率の良いITインフラを構築できると提言している。
クラウドとIT運用における生成AIの活用法を紹介。AIはインシデント対応、セキュリティ、クラウドインフラ、FinOpsといった分野で、効率化、自動化、コスト削減に貢献する。具体的には、問題の根本原因分析の迅速化、セキュリティ監査と脅威検出の強化、クラウド運用のスケーラビリティ向上、FinOpsにおけるコスト最適化を支援する。AIの活用は、ITチームの業務をより前向きにし、新たなスキル習得や創造的な仕事への時間を創出する。
ケンブリッジ代替金融センターのデジタルマイニング業界レポートによると、ビットコイン（BTC）マイニングのエネルギー消費において、再生可能エネルギーの利用が50%を超えた。エネルギー消費量は増加しているものの、業界は持続可能なエネルギーへの依存を強めており、多様化と技術革新を通じて長期的なレジリエンスを目指している。年間推定エネルギー消費量は、前回のレポートから増加した。
生成AIが雇用や賃金に悪影響を与えているという懸念に対し、経済学者は現時点ではその兆候はないと発表しました。ChatGPTなどの生成AIチャットボットは、賃金を低下させたり、雇用を奪ったりしておらず、労働市場への影響はほぼゼロとのことです。これは、AIモデルの開発と運用にかかる巨額の資本支出を考えると、重要な知見となります。
TRON DAOは、ハーバード大学ブロックチェーンクラブ主催の「ハーバード・ブロックチェーンカンファレンス2025 (HBC25)」のプラチナスポンサーを務めることを発表しました。このカンファレンスは、学生と業界専門家を合わせて350名が参加し、ブロックチェーンとAIに関する議論が行われました。TRON DAOは、新進気鋭の人材育成を支援し、業界の発展に貢献しています。
Microsoftが、ASP.NETのSignalRライブラリ向けSwiftクライアントを発表し、iOS開発者がリアルタイムWeb機能をアプリケーションに追加できるようになりました。このクライアントは、Azure SignalRサービスとも連携します。従来、iOSでSignalRとの双方向通信を行うには、コミュニティ製のクライアントか自作が必要でしたが、この公式クライアントの登場により、iOS/macOSアプリでチャット、通知、ライブダッシュボードなどのリアルタイム機能が利用可能になります。サンプルとインストール手順はGitHubとMicrosoftのブログで公開されています。
AWSは、生成AIサービスAmazon Bedrockのデータ自動化機能を更新し、非構造化データからのインサイト生成を自動化し、大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーションの開発時間を短縮しました。今回のアップデートにより、マルチモーダルデータの処理、ファイル形式によるルーティング、埋め込みハイパーリンクの抽出、そして最大3,000ページまでの文書処理が可能になりました。これにより、開発者はRAG（Retrieval Augmented Generation）ユースケースの構築を効率化し、知識ベース、研究ツール、コンテンツインデックスシステムなどのアプリケーション開発を加速できます。