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「大勢で巨大なコードを直し続けるための言語」というGoの旗印は、2012年のRob Pikeの講演から変わっていない。

なぜ今それがAIの話になるのかといえば、読み手が新人からエージェントに替わっても、検証の速さが最大の制約という構図は同じだからだとみられる。

Rust陣営も「コンパイラがAIの見張り役」と同じ主張をしており、言語の売り文句が検証コスト基準へ書き換わった合図と読むべきだ。

Raspberry Pi自身は今年1月、LLMを動かすためHailo-10H搭載のAI HAT+ 2（40 TOPS）を出したばかりだ。

なぜ今この記事かといえば、2B級なら専用チップを買わなくても素のCPUで足りる、と示せる水準に来たからだろう。

デコード9トークン/秒は人が読む速さに近く、争点は加速器を足すかではなく基板1枚をどう配り分けるかへ移ったとみられる。

包む中身のMCPもAgent Skillsも作ったのはAnthropicだが、運営の技術委員会はAmazon・Microsoft・OpenAIら5社で、同社の名はない。

なぜ今かと言えば、中身の標準は出そろい、争点が「誰の書式で配るか」に移ったからだ。

MCPは昨年末にLinux Foundation傘下へ渡ったが、この仕様は独立運営を選んだ。中立の看板を掲げた包み紙の主導権争いだ。

接続を数えて振り分ける発想は新しくなく、Slackが数百万のWebSocketをEnvoyへ移した時も同じ壁だった。

なぜ今かといえば、容量の単位がリクエストからセッションへ移り、Gemini Live APIの上限も従量課金で同時1,000セッションだからだ。

GKE Inference Gatewayは既にKVキャッシュ使用率で振り分けており、CPUで代用するこの手法は過渡期の策とみられる。

AWSは2026年3月に同型のAgentCore Evaluationsを13の組み込み評価器付きでGAしており、本番トラフィックの継続採点まで含めて構図はほぼ同じだ。

なぜ今かといえば、評価はLangSmithなど専用ツールの領分だったものを、各クラウドが自前の実行基盤へ取り込む段階に入ったからだろう。

評価はもはや一機能ではなく、スコアと履歴が基盤側に貯まるほど乗り換えが重くなる新しい囲い込みの入口になったとみられる。

Agent SkillsはAnthropicが2025年12月に開いた標準で、Gemini CLIやVS Codeなど多くのツールが既に採用済みだ。

なぜ今Genkitかといえば、対応がCLIからフレームワークへ降りてきたためで、Spring AIも今年1月に同じ道を通った。

サーバーが要るMCPと違い、フォルダを置くだけの書式を競合発でもGoogleが自社SDKに載せた——手順書の標準争いはほぼ決着したとみられる。

Appleも2026年6月のWWDC26でCore AIを打ち出し、自社のNeural Engineを外部のモデルへ開いたばかりだ。

なぜ今なのかといえば、端末内AIの機能そのものでは差がつかなくなり、勝負が「開発者にどの会社のチップを選ばせるか」へ移ったからだとみられる。

これはPixelの新機能の話に見えて、実はスマホのAIチップがGPUのように開発者向けの土台へ変わる合図だ。