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Bitcoin NewsはXプラットフォームで、Bitcoin Policy Instituteと40以上の機関で構成される連盟が、主要なAIラボに対して、条件を満たすオープンソースの防御者に最先端のAIモデルへの信頼できるアクセスを提供するよう呼びかけていると発表しました。公開書簡では、ビットコインとデジタル資産の開発者がますます複雑化するAI駆動のネットワーク脅威に直面しており、合法的なセキュリティ研究がしばしば最前線のモデルのセキュリティ保護メカニズムによって制限されていると述べています。Block、Coinbase、Strategy、MARA、Galaxy、BitGo、Brink、OpenSats、Chaincode Labs、Spiral、Trezor、Unchainedなどの署名者は、最前線のサイバーセキュリティモデルへの事前アクセス、十分な計算能力、安全な研究環境、およびAIラボのセキュリティチームとの直接的なコミュニケーションチャネルの確立を要求しています。公開書簡は、「防御者は最前線の技術を必要としています。彼らに公平な先発優位性を与えてください。」と述べています。

Axiosの報道によると、AIラボはトップ人材を獲得するために巨額の報酬、最高の肩書き、そして大量の計算リソースを提供しているにもかかわらず、人材流出の問題は依然として深刻です。データによれば、400人以上の元Apple社員が現在OpenAIに勤務しており、AppleはOpenAIに対して訴訟を提起し、内部コードネームを利用して潜在的な応募者から得た機密情報を引き出したと主張しています。最新のケースは、Thinking Machines Labの共同創設者であるLilian Wengが退職数日後に再びOpenAIに戻り、自己改善研究を担当することです。彼女はこのラボで過去1年の間に退職した4人目の共同創設者です。一方、Googleでも最近、著名な研究者が2名転職しました------ Noam ShazeerがOpenAIに戻り、ノーベル化学賞受賞者のJohn JumperがAnthropicに参加しました。Metaもまた、高額な報酬で人材を募集しているにもかかわらず、急速に人材が流出する問題に直面しています。報道によれば、AnthropicのCEO Dario Amodeiは「使命ではなく金のために来る」新たな人材トレンドについて懸念を示しています。

WSJの報道によると、NVIDIAはOpenAIの元最高科学者Ilya Sutskeverが設立したAIラボSafe Superintelligence（SSI）に投資し、両者は長期的な協力協定を結び、SSIの計算リソースを拡大するとともに、NVIDIAがAI分野の重要な顧客を獲得するのを助けることを目指しています。両社は、NVIDIAがSSIの一部の研究進展を理解した後に「大規模な」投資を行ったと述べていますが、具体的な金額は明らかにされていません。協力の一環として、SSIは大量のNVIDIAのフラッグシップGPUリソースを受け取ることになり、その計算能力は1桁増加する見込みです。これまで、SSIは主にGoogleが提供するTPUチップを利用してAIの研究開発を行っていました。この協力は、NVIDIAがAIチップエコシステムをさらに拡大し、トップAIラボへの投資を通じて将来の計算力の需要を結びつけることを意味しています。SSIは2024年にIlya Sutskeverによって設立され、「安全なスーパーインテリジェンス」（Safe Superintelligence）の研究開発を目指しています。同社はこれまでに約20億ドルの資金調達を行い、投資者にはAndreessen HorowitzやSequoia Capitalが含まれ、昨年の評価額は約300億ドルに達しました。これはNVIDIAがOpenAIの核心メンバーが設立したAI企業に投資するのは初めてではありません。今年の3月、NVIDIAはOpenAIの元最高技術責任者Mira Muratiが設立したThinking Machines Labにも投資しており、同社の最初のAIモデルはNVIDIAのハードウェアでトレーニングされています。Ilya Sutskeverは現代の人工知能分野における重要な研究者の一人であり、OpenAIの設立に関与し、ChatGPTなどの大規模モデル技術の発展を推進してきました。しかし、OpenAIを離れた後、彼は単にデータと計算力の規模を拡大することでAIの進歩を促進するというアプローチに疑問を持ち、新たなスーパーインテリジェンスの研究方向を探求し始めました。

ブロックチェーン企業Sagaは、AI消費者プラットフォームと自律的なデジタルキャラクターの開発に特化したSaga AI Labsを設立したことを発表し、暗号通貨事業を売却し、ブロックチェーンネットワークの運営管理権をdao5傘下のAlapin Holdingsに移譲することを発表しました。Saga AI Labsは、複数のゲームパートナーとAIキャラクタープロジェクトを立ち上げており、今後は消費ブランドやスポーツなどの分野にビジネスを拡大する計画です。

アンドリュー・カランの報道によると、Anthropicはより強力な能力を持つ新世代のMythosモデル（またはMythos 5.1またはMythos 6と名付けられる）を現在訓練を完了した。現在、このモデルが公開されるのか、それとも内部使用に留めて後続技術の研究開発を加速させるのかは不明である。分析によれば、現在のFable 5やMythos 5などの一部の最前線モデルは公開の制限や検閲に直面しているが、これがトップAIラボの研究開発のペースを遅らせることはない。GLM-5.2を代表とするオープンソースモデルや業界内の激しい競争に直面して、最前線のAI企業は依然としてより強力なシステムの継続的な投資と訓練を行い、商業的および技術的なリーダーシップを維持する必要がある。

The Informationによると、関係者が明らかにしたところによれば、テンセントはアリババの通義千問Qwenの前核心責任者である林俊旸が設立した新しいAIラボに出資した。林俊旸の初回資金調達では、テンセントは2000万ドルを投資し、初回資金調達の総額は数億ドルに達し、投資後の評価額は約20億ドルとなった。初回資金調達は紅杉中国と高榕創投がリードインベスターを務め、双方がそれぞれ1億ドルを投資した。初回取引を完了した後、林俊旸は次のラウンドの資金調達を模索している。テンセントは今回の取引の前に、中国の複数のローカル大モデル開発者に投資しており、月之暗面、MiniMax、智谱AIなどが含まれている。また、現在DeepSeekの最新の資金調達ラウンドにも参加している。林俊旸は今年の3月初めにアリババを退職した。チーム再編に関してアリババと意見の相違があり、ソーシャルプラットフォームXで辞職を公に発表することを選んだ。

分散型 AI ラボ Gradient が Echo-2 分散強化学習フレームワークを発表目標は AI 研究のトレーニング効率の壁を打破することであり、アーキテクチャ層で Learner と Actor のデカップリングを実現することで、大規模モデルの後トレーニングコストを削減します。公式データによると、このフレームワークは 30B モデルの後トレーニングコストを 4500 ドルから 425 ドルに削減できます。Echo-2 はストレージと計算の分離技術を利用して非同期トレーニング（Async RL）を行い、サンプリング計算能力を不安定な GPU インスタンスや Parallax ベースの異種 GPU にオフロードすることをサポートしています。さらに、Gradient は RLaaS（強化学習としてのサービス）プラットフォーム Logits を発表する予定で、現在は学生と研究者向けに予約を受け付けています。

ChainCatcher のメッセージによると、業界の情報では、Meta はその AI スーパーインテリジェンスラボを四つの部門に分割し、それぞれ研究、インフラストラクチャー、製品開発に焦点を当てているとのことです。これは、いわゆるスーパーインテリジェンスのプロセスを加速するためのより広範な取り組みの一環です。Meta の最高人工知能責任者 Alexandr Wang はメモの中で、スーパーインテリジェンスラボはより小さな部門に分けられ、人工知能研究、インフラストラクチャー、ハードウェア、製品統合、そして会社の長期的なスーパーインテリジェンス目標に焦点を当てると述べています。また、情報筋によると、再編成後に一部の幹部が退職する見込みです。Meta は、第三者の AI モデルを自社製品に統合することも検討しており、これは過去の内部 AI 開発への依存を変えることになります。CEO マーク・ザッカーバーグは、人工知能と最近のスーパーインテリジェンスの発展を Meta の長期ビジョンの中心に据えています。会社の第2四半期の決算電話会議で、最高財務責任者スーザン・リーは、年末までに資本支出が720億ドルに達する可能性があり、これは主に人工知能関連のインフラストラクチャーによって推進されると述べました。

ChainCatcher のメッセージによると、公式の発表で YZi Labs が分散型 AI ラボ Tensorplex Labs に投資したことを発表しましたが、具体的な金額はまだ公開されていません。Tensorplex Labs は分散型の AI ラボであり、分散型技術（Tensorplex Dojo、Backprop Finance など）を使用して、AI 開発とユースケースを強化するためのアプリケーション、インフラストラクチャ、ツールを構築しています。