AI業界の発展と政策動向

Odailyによると、DragonflyのマネージングパートナーであるHaseeb Qureshi氏は、オンチェーン上のIPO前デリバティブ価格が、AIラボの評価額に対する市場の期待を反映していると述べた。AnthropicのCEOであるDario Amodei氏がフロンティアAI競争の減速を示唆した後も、関連する評価額への影響は限定的だった。これは、モデル間の競争が緩和されれば、トレーニング費用や設備投資が減少するためだという。しかし、David Sacks氏がDario Amodei氏を公に批判した後、Anthropicの評価額がほぼ変わらなかった一方で、OpenAIの評価額は下落したことから、Qureshi氏は市場の反応が分かれた理由に疑問を呈した。

CoinSharesの第2四半期ビットコインマイニングレポートによると、AIインフラに移行した上場マイナーは、ビットコイン価格が上昇しているにもかかわらず、マイニング事業に戻る可能性は低いとされています。AIホスティングは1メガワット当たり約150万ドルの収益を生み出す一方、ビットコインマイニングでは約50万ドルにとどまり、収益には3倍の差があります。グローバルネットワークの750 EH/sの約4.7%に当たる、少なくとも35 EH/sのハッシュレートが、上場マイニング企業のマイニングプールから出金される見込みです。Core Scientific、IREN、Cipher Digital、TeraWulfは、マイニング事業からの撤退または縮小を発表しています。

NEAR Protocolの公式発表によると、同ブロックチェーン・プラットフォームは最近、AIとブロックチェーン技術の双方における基本原則として、プライバシーを強調しました。ソーシャルメディア上で共有された声明の中で、NEARは「現在、プライバシーはAIとブロックチェーンの双方における中核的な理念です。プライバシーは自由です」と述べました。この見解は、NEARのビジョンに関する議論の中で、業界のリーダーであるIllia Polosukhin氏とAlex Skidanov氏によっても強調されました。プライバシーを戦略的に重視することで、同プロトコルは安全な分散型技術の開発におけるリーダーとしての地位を確立できる可能性があります。

CoinSharesは火曜日、2026年第2四半期のビットコインマイニング報告書を発表し、人工知能インフラへの移行を進めている上場ビットコインマイナーは、ビットコイン価格が回復したとしても、マイニングに戻る可能性は低いと述べました。報告書の著者であるLuke Nolan氏は、経済的要因とロングのコミットメントが、移行を覆す際の障壁になると指摘しました。少なくとも35 EH/sの計算能力が、すでに上場マイナー群から離脱する予定となっており、これはビットコインの現在の750 EH/sのネットワーク・ハッシュレートのおよそ4.7%に相当します。この流出は、企業がより収益性の高いAIの機会を追求する中で、マイニング業界に大きな転換が起きていることを示しています。この移行は、ビットコインマイニングを取り巻く経済環境が厳しい中で起きています。第2四半期の平均現金コストは1ビットコイン当たり75,500ドルに達した一方、ビットコイン価格は四半期末に58,400ドルとなりました。 CoinSharesの報告書、マイニング復帰の経済的障壁を指摘 CoinSharesの第2四半期ビットコインマイニング報告

PANewsによると、9月15日、米司法長官のブランチャード氏は、訴訟を通じたAI規制に反対し、代わりに抑制的な法執行アプローチを支持する考えを示した。

イーロン・マスクは月曜日、ロサンゼルスで開催されたオールイン・サミットで、主要な人工知能企業は一般公開前に互いのモデルをテストすべきだと訴えた。スペースXのCEOである同氏は、自社、OpenAI、Anthropic、グーグル、メタ、そして中国の主要企業が、ライバル企業に自社のモデル上で「テストハーネス」を実行させ、安全性を評価すべきだと提案した。マスクの提案は、AI規制をめぐる議論が激化する中で出された。週末にはAnthropic、OpenAI、その他のAI企業の幹部が、この技術がもたらす危害について警告し、モデル開発の減速を求めていた。 マスク、AIモデルの競合企業によるテストを提案 マスクはオールイン・サミットで、主要なAI企業は競合他社によるモデルの評価を認めるべきだと述べた。「つまり、自分で宿題を採点する代わりに、少なくとも競合他社に宿題を採点してもらい、懸念が見つかった場合には警鐘を鳴らしてもらうということだ」とマスクは語った。この提案には、スペースX、OpenAI、Anthropic、グーグル、メタ、そして「中国の主要企業3〜4社」が含まれる。マスクは、xAIと競合するAI

CNBCによると、イーロン・マスク氏は月曜日、ロサンゼルスで開催された「All-In Summit」で、OpenAI、Anthropic、グーグル、メタ、中国の主要企業を含む大手人工知能企業に対し、安全性を検証する手段として、リリース前に互いのモデルをテストするよう呼びかけた。「自分の宿題を自分で採点するのではなく、少なくとも競合他社に採点してもらうべきだ」とマスク氏は述べた。この提案は、AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ氏が週末にAI開発の減速を提案したことを受けたものだ。AIのリスクについて研究者が警告する中、マスク氏をはじめとする業界のリーダーたちもこの提案を支持している。

ジョンソン下院議長によると、人工知能関連企業の幹部らが来週、ホワイトハウスを訪問する見通しです。ジョンソン氏は、米国がAI分野での競争優位を失うことは許さないと述べました。

Guru Clubによると、米下院議長のジョンソン氏は9月15日、米国は人工知能の開発を一時停止することはできないと述べた。

SalesforceとNVIDIAは火曜日、Agentforce向けに特別に構築されたSalesforce初のCRM推論モデルとしてKoaを発表した。Koaは、約30年にわたるSalesforceのCRM知識をモデル化した合成シナリオを使い、NVIDIAのNemotron 3 Superをポストトレーニングして構築された。Salesforceによると、KoaはCRM Benchmarkで、商談の更新、ケースの振り分け、フォローアップのスケジュール設定などのタスクをテストしながら、CRMアクションにおいて主要モデルと同等以上の性能を発揮し、エラーを3分の1に削減した。Koaは、企業CRM業務全体にわたる複雑な複数ステップのワークフローをAgentforceエージェントが処理できるよう支援する目的で設計されている。執筆時点の火曜日朝、Salesforceの株価は0.17%下落し、NVIDIAの株価は1%超上昇していた。 Koa、ベンチマーク性能で特化型CRM推論を実現 Koaは、Agentforceエージェントが複雑な複数ステップのワークフローを処理し、タスクを完了するためにどのツールを使

発表によれば、Salesforceとエヌビディアは火曜日、Agentforce専用に設計され、エヌビディアのNemotron 3 Superを基盤とするCRM推論モデル「Koa」を発表した。このモデルは、14を超える業界にわたる約30年分のSalesforce CRMの知識を反映した独自の合成データを用いて、事後学習された。 KoaはCRMタスクにおいて主要モデルと同等以上の性能を発揮し、商談の更新、ケースの振り分け、フォローアップのスケジュール設定などの操作を評価するCRMベンチマークで、エラーを3分の1に抑えている。現在、このモデルは1-800Accountant、Baxter Credit Union、Engine、Formula 1、UChicago Medicine、Xeroなどの企業で顧客向けパイロットが実施されており、米国では2026年冬に一般提供が開始される見込みだ。SalesforceのAgentforce事業はFY2027年第2四半期にARRで15億ドルに達し、前年同期比で240%を超える成長を記録した。

米財務長官のベッセント氏は、過去6か月にわたり、人工知能とサイバーセキュリティに関する取り組みを調整してきた。ベッセント氏によると、大手銀行は強固なサイバーセキュリティ・レジリエンスを維持している。

米財務長官のベッセント氏は本日（9月15日）、トランプ政権が人工知能モデルの見直しに向けた取り組みを主導していると発表した。

OpenAIは9月15日、Anthropicおよびグーグルと人工知能の安全性に関する取り組みで協力していると発表しました。

Guru Clubによると、メタは2027年上半期に自社開発のArkeチップを投入し、その後、2027年後半には次世代のAstridチップを投入する計画です。両チップは、エヌビディアの製品と比べてコストとエネルギーを削減するよう設計されています。

CoinSharesによると、上場ビットコインマイナーから少なくとも毎秒35エクサハッシュ（EH/s）のハッシュパワーが人工知能インフラへ移行しており、同資産運用会社は、ビットコインが回復する可能性がある中でも、この転換は不可逆的だとみている。マイニング事業者のIRENは、2026年末までにビットコインマイニングから完全に撤退する計画で、Cipherも2027年末までにこれに続く可能性がある。

Reward AIは、人間の操作データから直接、身体的知能を獲得するよう設計されたロボット基盤モデル、OM-1を発表した。同社によると、このシステムは、遠隔操作データ、ロボット上での学習、ロボット固有のファインチューニングなしに、卓上アーム、産業用アーム、ヒューマノイドを含むさまざまなロボット本体へゼロショットで汎化できるという。このアプローチでは、人間によるデモンストレーションの収集、センシング、学習、推論、制御を、単一の統合スタックとして位置付けている。 Omnibody Handが人間の操作データを収集 このシステムの基盤となるのが、チームが過去にスタンフォード大学で行った研究成果であるDexCapを基に開発した、装着型の7自由度デバイス、Omnibody Handだ。人間の手の関節を一つひとつ再現するのではなく、手の機能的な能力を中心に設計されている。具体的には、有用な接触点の選択、手のひら上での物体の再配向、精密把持とパワーグラスプ間の滑らかな移行などである。人間の手の大きさや指の比率の違いに対応できる人間工学的なフィット感により、記録された動作が、自然で補正されていない人間

Reward AIによると、9月15日、同社は人間による表示入口データのみを用いて訓練された汎用ロボット基盤モデル「OM-1」を発表した。このシステムは、テーブル上で使用するアーム、産業用アーム、ヒューマノイドなど、複数のロボット本体にゼロショットで汎化でき、遠隔操作データやロボット上での学習、ロボット固有のファインチューニングを必要としない。 OM-1は、人間による表示入口を人間本来のペースで取得するために設計された、7自由度のウェアラブルデバイス「Omnibody Hand」を基盤としている。このデバイスは、高周波の触覚フィードバック、近接センシング、手元カメラ、電磁式の手のポーズ追跡機能を備える。同モデルは、人間の動作から直接ロボットの動作を生成する方法を学習し、同社によれば、30分未満の人間による表示入口データから新しいタスクを習得できるという。

Guru Clubによると、9月15日、OpenAIは、主要なAI企業に対し、高度なモデルの開発と安全対策を独立したサードパーティの評価者が評価できるよう義務付ける、超党派の下院AI安全法案の主要条項への支持を表明した。これは、米国の主要AI研究機関に対する連邦政府が義務付けるサードパーティによる安全性評価を、OpenAIが公に支持した初めての事例となる。OpenAIのグローバル・アフェアーズ担当ディレクターであるChris Lehaneは、同社が法案の提出者らに対し、独立した検証メカニズムを「支持できる」と伝えたと述べた。この提案は、米連邦政府のAI安全フレームワークを確立するために、共和党のJay Obernolte下院議員と民主党のLori Trahan下院議員が提出した超党派法案、FRONTIER Actの一部である。法案は現在も立法手続き中である。

ChainCatcherによると、ローマを拠点とするフィジカルAIサイバーセキュリティ企業のExeinは、評価額14億ユーロ（17億ドル）で、2億3,400万ユーロ（約2億7,000万ドル）の資金調達ラウンドを完了した。このラウンドはHeadlineが主導し、Sofina、ゴールドマン・サックス、欧州投資銀行グループ、KfW Capital、T.Capitalが参加した。同社は現在、欧州で最も評価額の高いサイバーセキュリティスタートアップとなっている。