Liquid AI は Hugging Face で LFM2.5-Encoder モデルを公開し、大型ハードウェアなしで文書規模の NLP に対して高速な長文コンテキスト CPU 推論を提案した。

NVIDIAはLLM開発者に対し、GPUに適した推論を前提にモデルを共同設計するよう求めており、ハードウェアを意識したアーキテクチャが大規模運用でコストと遅延を下げると見込んでいる。

Cognichipは、チップを自律的に設計するAIを開発するために6,000万ドルの資金を確保し、開発コストを75％削減し、期間を半分に短縮することを目指しています。