AI業界の発展と政策動向

TNWによると、中国の国家インターネット情報弁公室（CAC）は最近、公衆向けの意見募集を目的として、サイバーバッシング（ネットいじめ）のガバナンス・フレームワークに関する草案を公表した。これらの規則では、プラットフォームにコンテンツ検知システムの導入を求め、ユーザー向けのワンクリック保護機能の提供を義務づけるほか、違反アカウントのブラックリストを維持することを求めている。とりわけ、このフレームワークでは、規制対象の範囲としてAI生成のディープフェイク画像や、合成された嫌がらせ文も明確に含めている。Q&Aプラットフォームの知乎（Zhihu）は、すでにこれに対応して匿名アカウントの利用を制限する動きに移っている。

7月29日付で深圳市政府機関の声明によると、市は戦略的な新興産業の発展を加速するための実施計画を発表した。この計画では、汎用および業種別に特化したAIモデル、エッジモデル、フィジカルAIモデル、ならびに高性能インテリジェント・エージェントの研究と実用化を優先している。取り組みの狙いは、AIを活用したイノベーションを通じて産業の変革を促し、AIアプリケーションのサービス提供事業者群やAIネイティブ企業のクラスターを育成することだ。

Kaito AIは、成果報酬型のクリエイター向けマーケティングプラットフォームであるKaito Katalystをローンチしました。定額の手数料や推定リーチではなく、検証されたコンバージョン結果に基づいてクリエイターに報酬を支払います。このプラットフォームでは、マインドシェア、クリック率、登録、入金、ならびにプラットフォーム内での活動といった基準に対して報酬を紐づけることが可能です。Katalystは、受動的なインプレッション指標を、監査可能なエンゲージメントの証跡に置き換えることで、従来のクリエイターマーケティングの非効率を解消します。さらに、Xとのデータ協力契約、Brevisで開発されたゼロ知識検証アーキテクチャ、そして独自のトラッキング基盤を活用しています。 Kaito Katalystのアトリビューションは3つの技術的柱に基づく Katalystのアトリビューション機能は、3つの技術要素に依拠しています。まず、Xとのデータ協力契約によりソーシャルメディアのエンゲージメントデータを取得します。次に、Brevisが開発したゼロ知識検証アーキテクチャが、クリエイター主導のコンバージョ

7月29日、ドイツの内閣は、移民当局が庇護、ビザ、および在留許可の申請を審査する際に人工知能を活用することを可能にする草案を提出した。この提案は、入国管理に関する案件の処理における行政効率の向上を目的としている。

The Next Webによると、エンタープライズ向けAIインフラ企業のModusは7月29日にシードラウンドとして1,000万ドルを調達した。投資家にはInsight Partners、Soma Capital、Bullet Venturesが含まれ、WixとDazlの幹部に加えて、CyeraおよびEpsagonの創業チームの共同創業者も名を連ねた。 Modusは「Context Warehouse」製品をローンチした。この製品は、企業のデータウェアハウス、ビジネスインテリジェンス（BI）システム、コードリポジトリ、コラボレーションプラットフォームを分析し、実際の利用パターンと権限の関連性を特定する。企業は、このソリューションによりセキュリティとガバナンスの統制を組み込むことで、大規模なAIエージェントの導入を後押ししながら、データ取得およびトークンコストを最大10倍削減できると主張している。

ニューヨーク・タイムズによると、MetaのCEOマーク・ザッカーバーグは最近、AnthropicとOpenAIによるクローズドソースのAI開発を批判し、AI技術への厳格な管理は権力を集中させ、市民のアクセスを制限すると主張した。彼は、オープンソースのモデルと「パーソナライズされた超知能」を提唱し、多様な利用者のニーズに合わせることを目指して、技術の民主化を業界の動向として挙げている。Meta自身のAI戦略も、この立場を反映している。Metaは昨年、ScaleAIに130億ドルを投資し、その創業者であるアレクサンドル・ワンを採用した。さらに、Muse Sparkのような有料のクローズドソース提供と並行して、オープンソースのモデルの開発を続けている。ザッカーバーグの見解は、オープンソースのAI開発を支持するNvidiaのCEOジェンセン・フアンによる最近の発言とも一致している。

聯合ニュースによると、マイクロソフトの共同創業者であり、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団の議長（会長）を務めるビル・ゲイツ氏が、早ければ8月にも韓国を訪問し、韓国の韓昇洙（ハン・スンチュ）首相と会談して協力について協議する意向を示しているという。訪問の正確な日程とアジェンダは、現時点では明らかになっていない。ゲイツ氏は先月ではなく、昨年の8月に訪問しており、その際にはサムスン電子、SKグループ、現代重工業の幹部らと会い、AI（人工知能）、バイオテクノロジー、次世代の原子力エネルギーに関する提携について話し合った。これらの同分野が、今後予定される可能性のある同氏の訪問でも中心になる見通しだ。

メタ・プラットフォームズとブラックロックは火曜日、テキサス州エルパソで1ギガワット規模の人工知能（AI）データセンターを共同で建設すると発表した。完成目標は2028年。今回の取り組みは、メタのインフラ費用を同社の貸借対照表から切り離し、民間投資家に振り向けるものだ。ブラックロックが運用するファンドが事業の80%を保有し、メタは20%を保有する。契約の仕組みでは、建設が完了した後にメタがキャンパスを賃借するテナントとして位置づけられている。発表はメタの第2四半期（Q2）決算発表の2日前で、ウォール街ではテクノロジー業界全体で膨らむAI向けの設備投資に疑問が広がっている。資金調達の枠組みは、データセンター建設のための民間資本への業界全体のシフトを映しており、AI関連の社債市場は今年、$5700億（5,700億ドル）を上回った。 メタとブラックロック、エルパソのデータセンターに140億ドルの資金調達スキーム 合意によると、ブラックロックが運用するファンドとメタは、80/20の持分比率に基づいて約140億ドルのプロジェクトを拠出する。メタは土地および建設中の資産として約23億ドルを拠出し、持分

火曜日のMetaの投資家向け発表によると、Meta Platforms（メタ・プラットフォームズ）とBlackRockは、テキサス州エルパソにて人工知能（AI）向けの1ギガワット規模データセンターを共同で建設する。BlackRockが運用するファンドが80%を保有し、Metaが20%を保有する。プロジェクトの評価額は140億ドルで、2028年の完成が見込まれている。この時点でMetaは、最大20年まで延長オプション付きの当初4年契約のもと、キャンパスをリースする。 Metaは、約23億ドル相当の土地および建設中資産を拠出し、現金10億ドルを受け取り、キャンパスの価値が指定された水準を下回った場合の不足分を補うことを保証する。BlackRockは残りを、現金49億ドルと債務による資金調達125億ドルで賄う。

TechCrunchによると、ニューヨーク拠点のAI検出スタートアップPangramは、Menlo Venturesがリードし、Haystack、ScOp、Script Capital、Cadenzaが参加する形で、資金調達ラウンド（シリーズA）を通じて合計900万ドルを調達した。同社は同時に、AI支援による文章およびハイブリッドな人間とAIのコンテンツを識別でき、精度は99%以上のテキスト検出モデル「Pangram 4」と、複数のモデルにまたがってAI生成画像を特定し、実写写真に含まれるAI画像も検出できる画像検出モデル「Pangram Image」を発表した。

Zhitong Financeが入手したレポートによると、Moonshot AI（中国のAIスタートアップで、月之暗面としても知られる）は最近、新たな資金調達ラウンドを完了し、調達額は35億ドル、評価額は350億ドルだった。同社は、追加の資金調達ラウンドでプレマネー評価額500億ドルを目標に完了した後、今年中にも香港で新規株式公開（IPO）を実施する計画だ。 資金調達の勢いは、Kimi K3のリリースに続くものだ。Kimi K3は画期的な大規模言語モデルで、世界的な注目を集めており、その性能はAnthropicやOpenAIの主要な提供サービスに迫る水準だ。

ブルームバーグによると、英国競争・市場庁（CMA）は、MicrosoftがCopilot AI機能をMicrosoft 365のサブスクリプションにバンドルし、その後価格を引き上げたことをめぐり、Microsoftを対象に調査を開始した。規制当局は、同社が消費者に対して価格変更を適切に開示したかどうかを確認しており、ユーザーが明確な事前通知なしにより高いサブスクリプション費用を支払わされる可能性を懸念している。

The Informationによると、7月29日、StripeはOpenRouterの買収について協議しており、その金額は100億ドルとされています。提案された価格は、OpenRouterの年換算売上に対して70倍のバリュエーション・マルチプルに相当します。

MoonPayは、OpenAIのChatGPTとAnthropicのClaudeをつないで、ユーザーが会話の中から直接支払いを行えるようにするAI決済ボールト「PayBox」を発表しました。このシステムにより、AIアシスタントがフライトの予約、レストランの予約、オンラインショッピングなどの取引準備を行い、資金が移動する前にユーザーがパスキーで各取引を承認できます。MoonPay LabsのチーフエンジニアであるNeeraj Prasad氏によると、PayBoxは、分散型の非カストディアルボールト内で、暗号資産ウォレットと決済カードを組み合わせており、ユーザーが資金の管理（カストディ）を手放すことなく、ブロックチェーンおよび分散型金融（DeFi）アプリケーション全体にまたがる取引をサポートします。 ユーザーは、カスタムコネクタを通じてPayBoxをChatGPTまたはClaudeに接続します。AIアシスタントが取引を準備し、資金が移動する前にユーザーがパスキーでそれを承認します。また、ユーザーが設定した範囲内でAIが取引を完了できる、自律モードを選択することも可能です。MoonPayは、

The Blockによると、MoonPayはPayBoxをローンチしました。これはAI決済ボルトで、OpenAIのChatGPTとAnthropicのClaudeに直接接続し、会話の流れから支払いを行えるようにします。ユーザーはPayBoxを非カストディアルのボルトとしてセットアップし、「Always Ask」モード（各取引ごとにパスキーの承認が必要）または「Autonomous」モード（AIが、ユーザーが事前に定めた上限の範囲内で取引を完了できる）を選択します。 PayBoxは、Ethereumを含むSolanaおよびEVM（Ethereum Virtual Machine）互換のブロックチェーン（Hyperliquid、Tempo、Base、Robinhood Chain、Arbitrum、Polygonなど）に対応しています。このボルトは、暗号資産ウォレットの鍵を保護するためにマルチパーティ計算（MPC）とトラステッド・エグゼキューション・エンバイロメント（TEE）を使用し、MoonPayやAIアシスタントを含むいかなる単一の当事者も、独立して完全な秘密鍵にアクセスできないように

Jin10によると、Chaos Investmentの創業者で著名な投資家Ge Weidongが7月29日に自身のソーシャルメディアに投稿し、次のように述べたとされています。「まだ終わっていないと思う。止める者は次に次元のダウングレードに直面する」。さらに、シリコンバレーや中国のトップクラスのAI人材ほど、このことをよく理解しているとも付け加えました。今回の投稿は、AI業界の主要プレイヤーが依然として、大規模な学習、より頻繁なモデル反復、そして継続的な研究開発への投資が革命的な価値を維持すると考えている内容の記事を引用しています。

PANewsによると、AIトークンの支出価格指数は7月29日に1.4288まで下落し、3月上旬以来の最安値を更新しました。これは5月下旬に始まった下落の継続を示しています。指数は年初来の最高値から31%下落しており、AI企業の支出が鈍化していることを示唆します。トークンの支出価格は、OpenAI、Anthropic、DeepSeekなどのグローバルなAIモデルに関するデータから算出され、AI業界におけるコンピュートの供給と需要の動きを示す重要な指標として機能します。

Anthropicによると、同社の最も強力なAIモデルの未公開版であるClaude Mythos Previewが本日、ポスト量子暗号アルゴリズムに対するこれまで知られていなかった2つの攻撃を発見しました。その中には、米国の連邦標準になることを目指して競合しているデジタル署名方式であるHAWKを標的にしたものが含まれます。Claudeは、HAWKの設計に人間の研究者が活用していなかった数学的対称性を特定し、その最小鍵を盗むために必要な計算コストを2^64回の演算から2^38回へと引き下げました。これは、およそ6,700万倍（67 million times）作業量が少なくなることを意味します。NISTは、格子（lattice）ベースの最後の候補として、5月にHAWKをポスト量子競争の第3ラウンドへ進めました。HAWKの修正には、鍵サイズをおよそ2倍にする必要があり、その結果、HAWKが魅力的だった多くの利点が失われることになります。HAWKはこれまでどこにも導入されたことがなく、Bitcoinは現在もポスト量子以前のECDSAスキームを使用しています。

Forbesによると、EYの調査では、年商が500万ドルを超える米国の事業オーナーのうち75％以上が、すでにAIを自社の業務に統合しており、10％が本格的な導入（フルスケール展開）を達成している。大多数が重視するのは3つの成果で、営業・マーケティングによる売上成長の促進（57%）、業務コストの削減（55%）、顧客体験の向上（49%）だ。 しかし回答者の3分の1以上が、AIの投資対効果を定量化することが難しいため、過去1年でテクノロジーへの支出を削減した。88％が今後12か月で人員を増やすことを見込んでいる一方で、46%がAI導入の規模拡大における主要な障壁として、人材と専門知識の不足を挙げている。

テザーのブログによると、7月29日、Tether DataのAIリサーチプロジェクトQVACが、エッジ展開向けに設計されたコンパクトな視覚言語モデル「VisionPsy-Nano」をオープンソース化した。約4億6000万（460 million）パラメータを備えたこのモデルは、これまでクラウド基盤を必要としていたマルチモーダル理解機能を、直接モバイル端末に持ち込む。 VisionPsy-Nanoは、これまでにテストされたパラメータが5億未満のエッジ側視覚言語モデルの中で正規化複合スコア最高値となる62.3を達成し、Liquid AIやHugging Faceなどの競合を、17のベンチマークテスト中16で上回った。さらにテザーは、低遅延推論に最適化したFlash版もリリースしており、フルモデルの品質を約99%維持しながら推論速度を大幅に向上させた。テザーCEOのPaolo Ardoinoは、このリリースは「ローカルファーストで効率的なAI」が現実的な道であり、すでに人々が所有している端末上で強力かつプライベートなAIを動かせることを示していると述べた。