Faster AI inference takes more than faster hardware.
We optimized @MiniMax_AI H3 across @nvidia, @AMD, and @tenstorrent:
→ Caching: 2.53s to 0.05s per refinement step
→ Step distillation: 229s to 19s for a 15s clip
The result: faster, cheaper video generation through the right combination of hardware and optimization.
Read the technical blog: aiand.com/newsroom/road-to-f…
AI推論の高速化には、ハードウェアの高速化だけでは足りません。
@aiand_ は、@nvidia・@AMD・@tenstorrent向けにMiniMax H3を最適化しました。
→ キャッシュ:リファインメント1ステップの処理時間を2.53秒から0.05秒に短縮
→ ステップ蒸留:15秒動画の生成時間を229秒から19秒に短縮
適切なハードウェアと最適化手法の組み合わせによって、より高速かつ低コストな動画生成を実現しました。
🇯🇵 技術ブログはこちら:aiand.com/jp/newsroom/road-t…
本日、@aiand_ videoの提供を開始しました。高速かつコスト効率の高いAI動画生成が、ai& inferenceに加わりました。
テキスト、写真、既存の動画から、新たな映像を最短12秒で生成。従量課金制で、H3 Fastは生成動画1秒あたり$0.0125から。
@nvidia・@AMD・@tenstorrent向けに最適化されたMiniMax H3が、日本国内のai&インフラ上で稼働します。
こちらからお試しください:aiand.com/jp/video
発表の詳細はこちら:aiand.com/jp/newsroom/aiandv…
Today we launched @aiand_ video, bringing fast, cost-efficient video generation to ai& inference
Turn text, photos, and existing clips into new footage in as little as 12 seconds, with pay-as-you-go pricing starting at $0.0125 per generated second on H3 Fast.
@MiniMax_AI H3 optimized across @nvidia, @AMD, and @tenstorrent, running on ai& infrastructure in Japan.
Try it at aiand.com/video
Read the full announcement here 👉aiand.com/newsroom/aiandvide…
コンピューティング需要が高まる今、AI主権の重要性はかつてないほど増しています。
@aiand_のCEO @DavidBennett__と、@Rebellions_incの最高事業責任者@MarshallChoyが、適切なパートナーシップがなぜ双方の強みを引き出すのかを語ります。
@Rebellions_incのRebelRacksが、ai&の東京データセンターで稼働を開始しました。🚀
対談の全編はこちらからご覧ください:youtube.com/watch?v=c1STxORL…
The demand for compute is growing, which means sovereignty matters more than ever.
@aiand_ CEO @DavidBennett__ and @Rebellions_inc Chief Business Officer @MarshallChoy on why the right partnerships make everyone stronger.
RebelRacks are now live in our Tokyo data center. 🚀
Watch the full conversation: youtube.com/watch?v=c1STxORL…
Applications are open for @aiand_ x @AMD Build Day! 🗼
8 problems from AMD partners. 8 teams. 4.5 hours to build. Then demo your work on the Advancing AI stage.
Build with @Kimi_Moonshot, @Zai_org GLM, @Alibaba_Qwen, and @MiniMax_AI on ai& inference, powered by AMD.
📅 December 1, 2026
🕤 9:30 a.m. – 7:30 p.m.
📍 Palace Tokyo, Marunouchi
Apply by November 9: amd-advancing-ai.jp/buildday…
@aiand_ と@AMDが協賛で開催するハッカソン、「Build Day」参加者募集中!
AMDのパートナー企業が提示する8つの課題に8チームが挑戦。開発時間は4時間半。その成果を披露していただきます。
AMDが支える「ai& inference」で、 @Kimi_Moonshot や@Zai_org GLM、@Alibaba_Qwenなどを使って開発に挑戦しませんか?
開催日 2026年12月1日(火)
開催時間 9:30〜19:30
会場 パレスホテル東京(丸の内)
応募締切 11月9日(月)
詳細とお申込 lnkd.in/g5jh__8c
ai& が明日開催される Plug and Play Japan Summit 2026に参加します。
AI Center of Excellence Startup Pitchに@mario_meissnerが登壇。@aiand_が日本国内で進める、コスト効率の高いAIインフラの構築についてご紹介します。
📅 10月21日(水)| 🕓 17:40〜18:10
📍 1F Play Stage
🔗 お申し込みはこちら:contents-jp.plugandplaytechc…
See you at @plugandplayjp Summit 2026 this week!
Catch @mario_meissner at the AI Center of Excellence Startup Pitch to hear how @aiand_ is building cost-efficient AI infrastructure in Japan.
📅October 21 | 🕓17:40-18:10 JST
📍1F Play Stage
🔗Register here: contents-jp.plugandplaytechc…
Proud to support the @Plus81builders Tokyo Agent Hackathon tomorrow! 🚀
TermGradeを公開します。ターミナルエージェント向けの1,000のオープンRL環境を、6つのモデルで評価しました。
さらに、Terminal-Bench 2.1でgemma-4-31B-itのスコアを+3.1向上させた学習レシピも公開します。
詳しくは、解説記事をご覧ください: aiand.com/jp/newsroom/termgr…
We're releasing TermGrade at @aiand_: high-quality RL environments for terminal agents, fully open source, along with the full story of how we built and graded them, and the RL recipe we trained with.
That's 1k executable environments, each verified by execution and graded against 6 models, plus all 36k trajectories behind the grades, failures included.
And training gemma-4-31B-it on the tasks it solved half the time took it +3.1 on Terminal-Bench 2.1.
Thread below 🧵
We're releasing TermGrade: 1k open RL environments for terminal agents, graded against 6 models, plus the recipe that took gemma-4-31B-it +3.1 on Terminal-Bench 2.1.
Full write-up: aiand.com/newsroom/termgrade
We're releasing TermGrade at @aiand_: high-quality RL environments for terminal agents, fully open source, along with the full story of how we built and graded them, and the RL recipe we trained with.
That's 1k executable environments, each verified by execution and graded against 6 models, plus all 36k trajectories behind the grades, failures included.
And training gemma-4-31B-it on the tasks it solved half the time took it +3.1 on Terminal-Bench 2.1.
Thread below 🧵
Join us in Tokyo for Nikkei GenAI/SUM 2026. 🗼
How does an AI-native Japan scale AI without giving up sovereignty? Hear from @aiand_ CEO & Co-Founder @DavidBennett_ in two sessions on making sovereign AI practical:
→ 10/6: Lightning pitch + live comparison of ai& inference and Claude Code
→ 10/7: Panel: How Should We Build the Public Infrastructure for an AI Agent Society?
See you there!
Register: eventregist.com/e/genai2026?…
















