SimeonOnSecurityの記事

AIインフラ投資、データセンターの電力需要、資金調達の構造、企業価値、市場をバブルと呼ぶ前に必要な根拠を検証する記事です。

Qwen 3 27B と長いコンテキストのローカル推論を対象に、16 GB の RTX 5060 Ti 2 枚と NVIDIA GB10 システムをベンチマークで比較します。

ローカル推論かホスト型AIサービスかを選ぶ前に、プロンプト、モデルファイル、ツール、ログ、ネットワーク公開範囲、電力コストを確認します。

モデルウェイト、KV キャッシュ、プロンプト処理を基準に 16GB のローカル LLM 構成を見積もります。Qwen3.8 27B のメモリ予算、GPU 帯域幅、所有コストを比較します。

StrataとOpenCodeでローカルコーディングエージェントを実行します。報告されたRTX 4060 Tiの結果、RAM要件、プロンプト再利用、推論予算、有料サブスクリプション置き換えの限界を確認します。

Deep Agents、Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK、Pydantic AI、Pi、LangGraphを、ツール実行、メモリ、復旧、統合の負担で比較します。

ターミナルとデスクトップの Code ワークスペースで Claude Code を比較します。共有設定、セッション引き継ぎ、スクリプト、視覚的なレビュー、権限の選択を扱います。

計画、コードレビュー、ナレッジ管理、デザイン、自動化に使うClaude Code拡張を選びます。10個のツール、依存関係、実践的な確認方法を比較します。

6 つのターミナルコーディングエージェントを、ワークフロー、自動化、モデルアクセス、権限、レビュー作業で比較します。再現可能なリポジトリ試験で候補を絞ります。

ターミナルの Codex と OpenAI のデスクトップ開発環境を比較します。スクリプト、worktree、目視レビュー、スケジュール、実行環境を確認します。