2026 年の LLM ホスティング：ローカル、セルフホスト、クラウドインフラの比較
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
Infrastructure
2026 年のコンピューティングハードウェア：GPU、CPU、メモリ、および AI ワークステーション
A hub for compute hardware analysis covering GPUs, CPUs, memory trends, and AI-focused workstation infrastructure.
2026年のLLM性能：ベンチマーク、ボトルネックおよび最適化
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
AI システム向けのデータインフラ：オブジェクトストレージ、データベース、検索、AI データアーキテクチャ
プロダクションで運用される AI システムは、モデルやプロンプトだけでは成り立ちません。
耐久性のあるストレージ、信頼性の高いデータベース、スケーラブルな検索機能、そして慎重に設計されたデータ境界線が必要です。
本セクションでは、以下の基盤を支える データインフラストラクチャー レイヤーについて文書化しています。