生成AI関連のプログラミング言語
生成AIの開発では、Pythonが圧倒的に支配的で、TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformersなどのライブラリが広く使われています。2025年のトレンドとして、Pythonに加え、RustやJuliaが効率的なAIハードウェア最適化で注目されています。Top 10 Generative AI Programming Languages for 2025によると、Pythonがシンプルさと豊富なライブラリで首位を維持し、続いてR、Java、C++がランクインしています。 また、AI Programming in 2025: Languages, Tools, and Projectsでは、Pythonの他にSwiftやGoがエッジデバイス向けの生成AIで台頭していると指摘されています。
| 言語 | 主な用途と2025年のトレンド |
|---|---|
| Python | LLM開発、データ処理（PyTorch, TensorFlow使用）。GoogleのGenAI Toolboxのような新ライブラリがSQL統合を強化。 |
| Rust | 安全で高速なAIコンパイラ開発。LuminalのようなGPUコンパイラで活用。 |
| Julia | 数理最適化とシミュレーション。生成AIのハイパフォーマンス計算で成長。 |
| C++ | 低レベルハードウェア制御。NVIDIAのAIチップ最適化で不可欠。 |
生成AI関連の技術
2025年は、LLMのスケーリング、企業採用、AIエージェントの進化が鍵です。Generative AI trends 2025では、LLMsの精度向上とデータスケーリングが強調され、企業での実装が増加しています。 また、6 AI trends you’ll see more of in 2025によると、AIエージェントの自律性が向上し、日常業務を簡素化する方向へ進んでいます。 オープンソースモデルとして、Gemma 3、DeepSeek V3.1、Command A Reasoningなどの新モデルがリリースされ、トークナイザーフリーのLLMやハイブリッド推論が革新をもたらしています。
主な技術ハイライト：
- LLMsとエージェント: Agents.md（コーディングエージェントのガイドフォーマット）やGenAI Processors（非同期AIパイプライン構築ライブラリ）が登場。
- RAGと埋め込み: IBMのGranite Embedding R2やGemini APIのURLコンテキスト対応で、検索精度が向上。
- ビジョン/オーディオ/ロボティクス: MetaのV-JEPA（ビデオ埋め込み）、StepfunのStep-Audio-AQAA（オーディオ生成）、NVIDIAのGR00T-N1.5-3B（ビジョン言語アクション）。
- 3D生成: Hunyuan3D-2.1（テキスト/画像から3Dアセット生成）。
書籍例: Generative AI with LangChain（PythonでLLMアプリ構築）。
生成AI関連のマシン/ハードウェア
ハードウェアでは、NVIDIAがリードし、GTC 2025で発表されたNVIDIA Dynamo（高スループット推論フレームワーク）が注目されています。 Top 20 AI Chip Makersでは、NVIDIAの競合としてAMD、Intel、Qualcommが挙げられ、マイクロコントローラーでの生成AI実行が可能に（例: Alif Semiconductor）。 新フレームワークがカスタムチップを9.5倍速く設計し、GitHubでオープンソース化されています。
| ハードウェア | 特徴と2025年の進展 |
|---|---|
| NVIDIA GPUs | LLM最適化チップ。Dynamoで低レイテンシ推論実現。 |
| Microcontrollers | クラウドからチップへ移行。生成AIを低電力デバイスで実行。 |
| Custom ASICs | AIによる自動最適化で9.5x高速設計。 |
ニュースとポストのハイライト
- ニュース: 2025 AI Index Reportでは、生成AI投資が前年比18.7%増の339億ドルに。 MITの研究で、AIのコード生成を超えたソフトウェア工学タスクのボトルネックが明らかに。 また、95%の生成AIパイロットが成果を出せていないとのMIT報告。 AIコードツールとして、ChatGPT、GitHub Copilot、Cursorがトップ。
- Xポスト: 8月第3週の更新として、Prompt Caching on GroqCloudやTokenizer Free LLMが話題。 Runway AlephやLuma Modify Videoなどのビデオ生成ツールが急増。 Grok-4のリリースでコーディングタスク最適化。 RunmatのMATLABフォークでパフォーマンス向上。 AIコンパイラの進化でCUDA直接記述が減少。
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