aiモデル

Techtimes の報道によると、AI モデル評価会社 Vals AI は 4 億ドルの評価額で 4000 万ドルの A ラウンド資金調達を完了し、a16z が主導し、8VC、Pear VC、Bloomberg Beta、HRT Ventures、Next Ladder Ventures などの新たな投資家が参加しました。Vals AI は、従来の公開ベンチマークテストを使用するのではなく、OpenAI、Anthropic、Google、Meta、xAI などの企業が発表した最先端モデルを独立したシステムで評価しています。新たな資金は、評価インフラの拡充と、企業の GitHub コードベースに基づいてプログラミングベンチマークを作成するテストツールの導入に使用されます。

Googleは新世代AIモデルGemini 3.7 Flashを発表し、コード生成とデバッグ能力を向上させましたが、フラッグシップモデルGemini 3.5 Proの正確な発売日程はまだ決まっていません。Gemini 3.7 Flashは、より生産環境に近いコードを生成し、推論コストを削減し、AIアシスタントGemini Sparkをサポートします。それにもかかわらず、市場はGoogleのAI競争力に対する懸念が減っておらず、Gemini 3.5 Proの継続的な延期が注目を集めています。

一部の既存の投資家は、Anthropicが最も早く今年の10月に上場する際の評価額が2兆ドルを超える可能性があると予測しています。インタビューを受けた6人の投資家は、Claudeの需要と会社の収入の急成長が、Anthropicの評価額を今年の5月の9650億ドルから再び倍増させる可能性があると考えています。Anthropicは今年の5月に年換算収入が470億ドルを超えたことを明らかにし、一部の投資家は年末までに1000億ドルから1200億ドルに達する可能性があると予測しています。その中の1人の投資家は約30倍の収入倍率で計算し、Anthropicの評価額が最高で3兆ドルに達する可能性があると考えています。ただし、上記の評価額はすべて投資家の予測に過ぎません。複数の投資家は、Anthropicの経営陣が現在IPOの評価目標を確定していないと述べています。中国の低価格AIモデルの競争、アメリカ政府との関係、企業のAI支出の管理などは、依然として潜在的なリスクと見なされています。

AI コンテンツ検出プラットフォーム Pangram は、そのテキスト検出モデルに基づいてユーザーが提出したコンテンツの分類分析を行い、ここ2年間の AI モデルプロバイダーの市場シェアの変化傾向を発表しました。データによると、OpenAI モデルの市場シェアは50%を下回ったことがなく、リーダーシップを維持しています。Anthropic のシェアは2024年の4.3%から2026年7月の14.9%に上昇し、Claude が技術と科学分野での注目度が持続的に上昇していることを反映しています。Google モデルの市場シェアは初期の12%から急落し、1.9%にまで減少し、その減少幅は最も顕著です。OpenRouter の同類データと比較した結果、Google のシェアの下降傾向は両方のデータソースで確認されました。学問分野別に見ると、OpenAI モデルは日常生活や人文学科でより頻繁に使用されているのに対し、Anthropic と Google モデルはプログラミング技術や科学分野での占有率が高いですが、全体的な差はあまり大きくありません。Pangram は、2つのデータソースにはそれぞれ偏りがあるが、傾向の一致は Google が AI 言語モデル消費者市場でのシェアを著しく失っていることを示していると指摘しています。

The Informationによると、NVIDIAは新しいNemotron 4オープンソースAIモデルを開発しています。NEMOTRONプロジェクトの研究開発に参加している複数のNVIDIA社員は、最大のNEMOTRON 4モデルは少なくとも1兆のパラメータを持つと予想しています。

英国のフィナンシャル・タイムズによると、中国企業がアメリカのトップAIラボとのギャップを縮小し続ける中、字節跳動はAnthropicの最先端のMythosシステムに近い規模のAIモデルを訓練しています。3人の関係者によると、この中国のテクノロジー大手は現在、パラメータ数が10兆レベルに達する超大規模モデルの訓練の初期段階にあり、これは現在中国で発表されている最大のモデル「月の暗面」傘下のKimi K3モデルの約3倍です。そのうちの1人の関係者は、字節跳動のモデルは現在プレトレーニング中であり、この段階は通常3〜6ヶ月かかると述べています。すべてが順調に進めば、その後微調整を行い、リリースされる予定です。モデルの具体的な規模は後で決定されます。Anthropicはそのモデルのパラメータ規模を公表していませんが、業界の推定によれば、最先端のMythos 5モデルのパラメータ数は約8兆、Fable 5は約5兆とされています。注意が必要なのは、パラメータ数はモデルが情報を保存する基本容量または記憶の上限を決定しますが、モデルの実際の能力はデータの質や訓練方法などの他の要因にも依存するということです。

『ニューヨーク・タイムズ』の報道によると、中国のAIモデルは、コストが低く、オープンソースでカスタマイズ可能で、現地の言語をより良く処理できるため、アフリカの開発者コミュニティで急速に普及しています。一方、OpenAIやAnthropicなどのアメリカの主要モデルは、クローズドソースで有料です。ウガンダの開発者アーネスト・ムウェバゼは、現地の言語に対応した多言語AIシステム「Sunflower」を構築する際、MetaやGoogleの製品ではなく、アリババのモデルを最終的に選択しました。彼のシステムは、現在地元の農民によって天気や栽培情報を得るために広く利用されています。報道によると、同様の採用トレンドがケニア、ナイジェリア、ガーナなどの国々に広がっており、法律、教育、ビジネスサービスなどの多くの分野をカバーしています。中国のオープンソースモデル（DeepSeek、千問など）は、無料でダウンロードおよび修正が可能ですが、アメリカの先進的なモデルは通常クローズドソースで有料であり、中低所得国において顕著なコストとアクセスの差を生じています。業界関係者は、中国のAIがアフリカに急速に浸透していることが、アメリカのAI巨人に長期的な競争圧力をもたらしていると指摘しています。

ロイター通信によると、アリババは次世代のQwenオープンソースAIモデルの重度の商業ユーザーに対して、一部の収益を共有するよう求める計画を立てています。この措置は、月之暗面がKimi K3で行った方法に似ています：Kimi K3のライセンス条項では、モデルをサービスとして販売し、年収が2000万ドルを超える場合、月之暗面と商業契約を交渉する必要があり、分配比率は最大30%に達するとされています。アリババの具体的な分配比率はまだ議論中です。報道によると、このような収益分配契約は、中国のAI企業とアメリカのクラウドプラットフォームの間で徐々に形成されつつあります。DigitalOceanなどの多くのアメリカのクラウド企業は、月之暗面と商業契約を締結しています。価格設定に関しては、Kimi K3の入力/出力トークンの価格は、Anthropic Fableモデルの約3分の1です。さらに、前OpenAI CTOのミラ・ムラティが設立したThinking Machines Labもオープンソースの仲間入りを果たし、先月最初のオープンソースモデルを発表しました。この動きは、中国のAI企業が「オープンソース無料+商業料金」のフリーミアムモデルを通じて、オープンソースモデルにおける持続可能な商業化の道を探っていることを示しています。

The Informationによると、フィンテック企業のStripeは、AIモデル集約プラットフォームのOpenRouterとの独占買収交渉を行っており、取引の評価額は約100億ドルとされています。関係者によると、OpenRouterは以前に複数の大手テクノロジー企業からの買収の関心を受けていましたが、現在Stripeが独占交渉の段階に入っています。関連する取引はまだ最終的に決定されておらず、具体的な条件は変更される可能性があります。OpenRouterは2023年に設立され、ユーザーとさまざまな大規模言語モデルを接続するAIインフラストラクチャプラットフォームとして位置づけられています。開発者は、OpenAI、Anthropic、Googleなどの複数の企業からのAIモデルを統一インターフェースを通じて呼び出し、性能、価格、可用性に基づいて異なるモデルを選択することができます。企業が生成AIの採用を加速する中で、AIモデル呼び出しインフラストラクチャとモデルルーティングサービスの重要性は高まっています。OpenRouterは、モデル集約、トラフィック配分、コスト最適化機能を提供することで、AIアプリケーション開発エコシステムの重要な中間層となっています。取引が完了すれば、Stripeにとって近年のAI分野における重要な戦略の一つとなるでしょう。Stripeはこれまで主に決済インフラストラクチャ、金融サービス、企業ソフトウェアに注力してきましたが、OpenRouterの買収はAI開発者インフラストラクチャ分野へのさらなる拡張を促進する可能性があります。市場関係者は、AIモデルの数が急速に増加する中で、異なるモデルを接続し、呼び出しコストを最適化し、AIワークフローを管理するインフラ企業がより多くの注目を集めていると考えています。OpenRouterの潜在的な高評価も、投資家がAIアプリケーション層とインフラ層の成長機会に対して楽観的であることを反映しています。

金十の報道によると、OpenAIは、人工知能オープンソースコミュニティおよびモデルホスティングプラットフォーム「抱抱脸」（Hugging Face）への攻撃に関与した人工知能モデルが、5月から未発見の情報交流チャネルを通じてコミュニケーションを行い、協力してテスト環境を突破しようと試みていたと述べています。研究者は、Hugging Faceがハッキングされた事件に関するさらなる詳細を補足し、先端人工知能システムが破壊的なネットワーク攻撃に利用される可能性についての世界的な懸念を浮き彫りにしました。

金十によると、Meta Platforms (META.O) の人工知能モデルがネットワークセキュリティテストで別の会社を攻撃しました。MetaのMUSE SPARK 1.1モデルは、その会社のシステムに侵入し、内部システムに変更を加えました。Metaのスポークスパーソンは、この異常事態は設定ミスによるもので、その後モデルがセキュリティの脆弱性を利用したと述べています。

金十の報道によると、ホワイトハウスは先進的な人工知能モデルを評価するための新しいフレームワークを公開する予定はなく、関連する詳細はそのプロセスに参加している企業にのみ提供される。プロセスに参加していない企業、政策立案者、研究者、そしてアメリカの同盟国は、政府がその重要な人工知能政策の一つをどのように実施するかを知ることができない。ホワイトハウスは業界の代表者と会議を開き、最近完成したフレームワークについて議論したが、招待されなかった企業はそのフレームワークの内容を理解していない。

公式な情報によると、OpenAIは研究成果を発表し、次世代AIモデルAstraが数学および理論計算機科学の分野で進展を遂げたとしています。これには高次元幾何学、符号理論、群論、量子複雑性、ポスト量子暗号学、極値組合せ数学などの分野が含まれています。発表された10項目の成果には、高次元球の充填問題、二進法および球面符号問題、非sofic群問題、Connes剛性予想、算術回路の複雑性問題、量子並列繰り返し問題、最近接ベクトル問題、Ehrhart体積予想、多色Ramsey数問題、極値グラフ理論予想が含まれています。これらの成果は、内部バージョンのAstraモデルによって導出され、解決策を見つけるために消費された計算コストは約2000ドル（Sol API価格に基づく）です。その後、人間の研究者は同じモデルを利用して論文に整理し、Lean形式化証明システムを通じて検証可能な証明証明書を生成しました。

シンガポールの統一AIモデルAPIプラットフォームCloudSomeが360万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しましたが、投資家は公開されていません。資金はプラットフォームの強化に使用され、先進的なAIモデルへのアクセスを拡大し、世界中の開発者や企業により信頼性の高いインフラを提供します。

金十の報道によると、マイクロソフトは内部開発したオープンウェイトのAIモデルを提供することを検討しています。

金十の報道によると、マイクロソフトのCEOサティア・ナデラは、顧客がクローズドソースとオープンソースの異なるAIモデル間で自由に切り替える能力を持つ必要があると強調しました。彼は電話会議で、今年の初め以来、複数のモデルを使用しているマイクロソフトの顧客数が4倍に増加したと述べました。ナデラは、システムフレームワークとモデルは分離されるべきであり、特定の時点でモデルを置き換え、最先端のモデルを使用できるようにするべきだと指摘しました。マイクロソフトはOpenAIとAnthropicの両方に投資しており、NVIDIAやPalantirなどの企業と共にオープンモデルを支持する公開書簡に署名しています。

英偉達は、量子処理器（QPU）の診断データを自動分析し、デバイスの調整方案を自律的に判断するためのオープンソースAIモデルNVIDIA Ising Calibration 1.5を発表しました。これにより、量子コンピュータのキャリブレーションプロセスの自動化が実現します。英偉達は、Ising Calibration 1.5が量子計算のキャリブレーションシナリオ専用に設計された視覚言語モデル（VLM）であり、量子チップの実験データを理解し、過去の事例がない場合でも「ゼロショット」分析を行い、関連する実験サンプルを組み合わせて文脈学習（ICL）を行うことで、量子デバイスの運用状態を継続的に最適化するのに役立つと述べています。QCalEval量子キャリブレーションベンチマークでは、Ising Calibration 1.5はゼロショット推論能力において同規模のオープンソースモデルより平均約10%優れており、関連する実験事例を使用して文脈学習を行う際には、前世代モデルに比べて約86.5%の性能向上を達成し、複数のオープンソースモデルを超え、トップクラスのクローズドソース大モデルに近づいています。このモデルは310億のパラメータを持ち、英偉達のGrace BlackwellやVera RubinなどのデータセンターGPUでの運用をサポートし、同時にNVFP4量子化バージョンを発表し、単一のコンシューマ向けGPUまたはNVIDIA DGX Spark上での展開を可能にし、量子実験室の使用ハードルを大幅に低下させます。英偉達は、Ising Calibration 1.5のトレーニングデータが超伝導量子ビット、量子ドット、イオン、中性原子、ヘリウム表面電子などのさまざまな量子ビットアーキテクチャから得られ、異なるタイプの量子計算デバイスにキャリブレーション能力を提供すると述べています。業界では、自動化キャリブレーションが量子計算のスケールアップにおける重要なボトルネックの一つであると考えられています。英偉達が今回AI駆動の量子キャリブレーションツールを発表したことは、AIモデルが従来の計算領域から量子ハードウェア制御層へと拡張し、将来の量子計算産業のインフラストラクチャの重要な構成要素になる可能性を示しています。

英伟达のCEO、黄仁勋が個人の初ツイートを発表し、英伟达など20以上のテクノロジー企業および機関が連名した公開書簡「オープンウェイトとアメリカのAIリーダーシップ」を共有しました。公開書簡では、オープンウェイトモデルがAI経済へのアクセスを拡大し、市場競争を強化し、ユーザーにより多くのコントロールを与えることができると述べています。連名にはMeta、マイクロソフト、Andreessen Horowitz、Hugging Face、IBM、Mistral AI、Palantir、Perplexity、Mozilla、Y Combinatorなどが含まれています。書簡では、オープンウェイトモデルにはリスクが存在するものの、禁止によって発展を制限すべきではなく、オープンを利用してAIの安全性とサイバーセキュリティ能力の向上を図るべきだとしています。黄仁勋は「世界は最先端のクローズドモデルも必要だが、最先端のオープンモデルも必要だ」と述べています。