AI業界の発展と政策動向

Beatingによると、Zhiyuan Innovationは香港のIPOプロセスを正式に開始した。3年前の総合AIロボット企業は、昨年は香港上場の噂を2度否定していたが、今回は香港での株式オファリングを進める方針を公に確認した。Omdiaのデータでは、Zhiyuanは2025年に5,168体のヒューマノイドロボットを出荷しており、世界市場の約39%を占め、世界1位だった。同社はまだ、申請時期、調達規模、目標バリュエーションは開示していない。

英国人工知能安全性研究所（UK Artificial Intelligence Safety Institute）と米国人工知能標準・イノベーションセンター（US Artificial Intelligence Standards and Innovation Center）による共同評価によると、Moonshot AIのKimi K3はネットワークセキュリティ攻撃のシミュレーションテストで32.2%のスコアを獲得し、首位の米国モデルに対して40ポイント以上遅れた。評価では、Kimi K3が脆弱性の悪用開発やシミュレートしたネットワーク攻撃を支援できる一方で、実質的な保護策は十分ではないことが判明したが、総合的なサイバーセキュリティ能力は依然として主要な米国AIモデルに大きく及ばない。

Huawei Cloudはタイのサミットで、AIエージェント基盤がタイ市場で利用可能になったことを発表しました。あわせて、同国におけるHuawei Cloud CodeArts Agentの公式パブリックベータ版の提供開始も発表しました。

XRP Ledger（XRPL）は、トークン化された現実世界資産（RWA）の市場が今後1兆ドル規模へ向かう中で、機関投資家向けのトークン化に適したブロックチェーンとして台頭しつつあります。ネットワークはすでに、ネイティブのオンチェーン資産発行、内蔵された分散型取引所、コンプライアンス機能、3〜5秒の決済、そしてRippleの規制対応の米ドル連動ステーブルコインであるRLUSDなど、金融機関のための運用インフラを提供しています。XRPL上で検証済みのRWAsに注力するプラットフォームであるTrensikは、トークン化には「約束」ではなく「レール（仕組み・基盤）」が必要だと述べ、機関投資家は、大規模に高額な資産を決済できるブロックチェーン・ネットワークを必要としている、というコンセンサスが高まっていることを反映しています。XRPL上のトークン化された米国債は、過去1年でおよそ5,000万ドルから4億1,800万ドル超へと成長しており、8倍の増加は機関投資家の自信の高まりを示すものです。 XRPLは機関向けトークン化のための5つの中核機能を提供 XRPLは、機関投資家向けトークン化のための5

Artificial Analysisによると、今月のOpenAIのGPT-5.6 Solは、トークン効率ベンチマークでスコア59を達成し、タスクあたりおよそ15,000の出力トークンを消費したとのことです。Claude Fable 5はスコア60で、33,000トークンでした。1百万トークンあたりの価格が$30であるにもかかわらず、GPT-5.6 Solの平均タスクコストは$1.04にとどまり、Fable 5の約3分の1でした。このモデルは引き続きパレートフロンティア（効率の境界線）を支配しており、より少ないトークン数で同等の性能を達成できる競合モデルは存在しません。

Beatingによると、OpenAIは本日、米国の成人ユーザー全員にChatGPT Healthの提供を開始しました。無料、Go、Plus、Proの各プランのユーザーが対象に含まれます。ユーザーはApple Health、病院の医療記録、One Medical、Function Healthのデータを統合できます。するとChatGPTは、検査結果の説明、服薬情報の整理、診察時に医師へ聞く質問の準備を支援します。認可後は、ユーザーは食事、運動、旅行に関する通常の会話の中で健康データを参照でき、アレルギー、けが、服薬なども考慮できます。

ファーウェイの7月24日の発表によると、中国の通信・クラウド企業であるHuaweiは、バンコクで現地パートナーとともに「タイAIエコシステム・イニシアチブ」を立ち上げました。同イニシアチブには、タイのデジタル経済・社会省およびタイAI協会も参画しています。このイベントには、政府、通信、産業分野から3,000人以上が参加しました。さらにHuawei Cloudは同時に、タイ国内でAgentic Infrastructureの提供を開始し、あわせてCodeArts Agentのオープンβテストを同国で立ち上げました。

ニューヨーク拠点のAIスタートアップHugging Faceは先週サイバー攻撃を受け、米国の主要AIシステムが安全上の制限により支援を拒否した後、中国のAIモデルを分析に用いた。同社は、AnthropicおよびOpenAIのモデルがサイバーセキュリティ関連の問い合わせをブロックした後、Zhipu AIのオープンソースGLM-5.2モデルを使って侵入データを正常に処理することに成功した。今回の出来事は、米国のAIモデルにおけるセキュリティの保護措置と実用性の間の緊張を浮き彫りにしており、中国のオープンソースAI戦略が米中の技術競争の中で勢いを増している。 米国のAIモデルがサイバーセキュリティ分析の依頼をブロック Hugging Faceはサイバー攻撃のデータを分析するために、主要な米国のAIモデルの利用を試みた。同攻撃は「自律型AIエージェント」によって行われ、同社の防御を突破した。AnthropicのClaude Fable 5とOpenAIのGPT-5.6 Solはいずれも支援を拒否し、サイバーセキュリティ関連の問い合わせをより古いモデルに振り向けるか、安全上の仕組みにより分析作業

先週、Hugging Faceは、中国のAIスタートアップZhipu AIのオープンソースGLM-5.2モデルを使って侵入事案を分析した。米国の主要なAIモデルが、内蔵された安全対策の制限により協力を拒否したためだ。ニューヨークの同スタートアップは、AnthropicのClaudeやOpenAIのGPTシリーズなど、主要な米国のモデルに支援を求めていたが、これらのシステムは悪用を防ぐためにサイバーセキュリティ関連の問い合わせを遮断し、防御側と攻撃側を見分けられなくなっていた。 この出来事は、安全のためのガードレールと実用的な能力の間に高まる緊張を浮き彫りにしている。Hugging Faceの共同創業者クレマン・ドランジュは、企業は「秘密にしても解決にならない」ことを学んでおり、効果的な防御にはより強力で、より制限の少ないモデルが必要だと述べた。コーディングやエージェント機能の面でOpenAIやAnthropicと同等の水準を達成し、かつコストを抑えたZhipuのGLM-5.2は、先月の提供開始以来、シリコンバレーの開発者の間で急速に注目を集めている。

ブルームバーグによると、今週中国のマ・チャオシュ外務次官が米国を訪れ、9月のAI対話に関する議題と見込まれる成果を明確化し、北京側の参加者リストの決定を助けたという。会談は、両首脳間で行われた5月のサミットに続くもので、両国間のAI協力における重要な取り組みとなっている。 一方でホワイトハウスおよび財務省当局者は、中国のAI企業に対する非難を強めており、Moonshotのような企業がモデル蒸留（ディスティレーション）を通じてOpenAIやAnthropicからモデルを不適切に抽出したと主張している。米国のベッセント財務長官は、組織的な知的財産権の侵害が確認されれば、米国は制裁措置やエンティティ・リストのツールを発動する可能性があると警告した。中国は、技術問題の政治化を否定し、AIのグローバル・ガバナンスについて米国と協議する用意があると表明している。

関係者によると、ソフトバンクは7月24日にグラビス・ロボティクスAGの買収を検討しているとのことです。この取引により、チューリッヒ拠点のスタートアップの企業価値は5億ドル超に達する可能性があります。日本の財閥は、欧州のAIロボティクス企業に大規模な投資を行い、自社の新設企業であるRozeに統合する計画です。ソフトバンクは、段階的な株式の取得や資本注入によって取引を複数のフェーズに分ける可能性はあるものの、最終条件はいまも協議中です。

今週、複数のブロックチェーンおよびフィンテック企業が、決済インフラ、実世界資産のトークン化、AI搭載プラットフォームにまたがる戦略的パートナーシップを発表した。OpenWorldはBlockchain.comと複数年契約を結び、戦略的投資を含む内容となった。一方、MeshはBitget Walletを統合し、1億人のユーザーに対応する。韓国ではKakao GroupとCircleがデジタル資産サービスの検討に関する覚書（MOU）を締結し、TossはToss Bankとともに7月23日にCircleと同様の合意を正式化した。Fetch.aiとRedSquid TVは7月21日にエージェント型AIテレビ・プラットフォームを公開し、MicrosoftはMistral AIの欧州データセンターに数十億ドル規模の計算資源をコミット、Centrifugeは7月22日にGroundと提携してトークン化された実世界資産へのアクセスを広げる。これらの契約は、新技術の発明よりも配信（ディストリビューション）とインフラ拡張を重視しており、既存のブロックチェーン機能を主流の利用者や機関に届けることに業界の焦点

ソウル経済新聞によると、7月24日、AMDのCEOであるスー・ジーフェン氏は、同社が大規模なHBM4供給に関するサムスン電子との正式な契約交渉をほぼ完了したと述べた。AMDのAIサーバーシステム「Helios」は量産に入っており、3四半期末までに出荷を開始する見込みだ。両社は3月に覚書を締結しており、そこではサムスンのHBM4の優先供給がAMDの次世代AIアクセラレータ向けであること、ならびにファウンドリ分野での協業について合意している。

Rippleの大学ブロックチェーン・リサーチ・イニシアチブ（UBRI）は、グローバルな学術ネットワークを60以上の大学提携先に拡大しました。このプログラムは2018年に立ち上げられ、現在では世界中の60以上の大学と連携し、資金、技術支援、教育リソース、オープンソースの協業を通じて、ブロックチェーン研究とデジタル・ファイナンスおよびインフラにおける実用化を加速しています。Rippleの2025-2026年レポートによれば、UBRIに参加する大学は、金融技術、ブロックチェーン・インフラ、そして同分野を担う次世代の専門家に影響を与えうる研究への貢献を一段と増やしています。この拡大は、業界の動向を単に観察するのではなく、ブロックチェーンのイノベーションを形づくる上での学術機関の役割が高まっていることを反映しています。 このプログラムは、大学のブロックチェーン関連技術の開発に必要なリソースを提供しつつ、学生をデジタル・ファイナンス、分散システム、そして新たな金融インフラでのキャリアに備えさせることで、学術研究を産業ニーズにつなぐことを目的としています。 UBRIの研究はAIとブロックチェーン統合

リップルによると、同社の大学向けブロックチェーン・リサーチ・イニシアチブ（UBRI）は、2026年7月時点で60以上の大学パートナーへ学術ネットワークを拡大しており、2018年に開始して以来の大きな成長を示しています。この取り組みでは、参加する大学に資金、技術支援、教育リソース、協業の機会を提供し、ブロックチェーンの研究と、デジタル金融およびインフラにおける実用化を加速します。 UBRIの研究優先分野は現在、3つの主要領域に注力しています。人工知能とブロックチェーン技術の交差、証券や不動産などの実世界の資産のトークン化、ポスト量子暗号技術です。リップルは、この拡大は、学術機関がブロックチェーンの革新を形作る上で果たす役割が高まって認識されていることの表れだと述べており、参加する大学には、分散システムおよびデジタル金融インフラの分野におけるキャリアに向けて、次世代の専門人材を育成することが期待されています。

SKグループのチェイ・テウォン会長とNVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、カリフォルニア州ウッドサイドで会談し、AIインフラ、メモリ、フィジカルAIにおける協力の拡大について協議した。この会談は、サンフランシスコで24日に開催されるNVIDIAのAIサミットの前日で、SKハイニックスのクァク・ノウジョンCEOおよびSKテレコムとNVIDIAの関係者も同席した。協議では、AI計算（コンピューティング）市場の成長に対応するため、高性能メモリ、AIデータセンター、フィジカルAI、ロボティクスにおける協業拡大が焦点となった。SKハイニックスはNVIDIAに高帯域幅メモリ（HBM）を供給する中核パートナーであり、SKテレコムはフィジカルAIやロボティクスを含む次世代AIサービスを支える大規模なAIインフラの整備を進めている。 SKとNVIDIA、拡大するAI協力分野を協議 NVIDIAは、夕食会の場で両社の長期的なパートナーシップを再確認したと述べた。協議では、AI計算市場の成長に応じて、高性能メモリ、AIデータセンター、フィジカルAI、ロボティクスにおける協力を拡大する方法を検討した。双方

NVIDIAによると、SKのチェイ・テワン会長（Chey Tae-won）とNVIDIAのジェンセン・フアンCEO（Jensen Huang）は7月24日、サンフランシスコでの同社AIサミットの前日、カリフォルニア州ウッドサイドで会談した。夕食会には、SKハイニックスのクァク・ノジョンCEO（Kwak Noh-jung）と、SKテレコムおよびNVIDIAの関係者も同席した。双方は、高性能メモリ、AIデータセンター、フィジカルAIおよびロボティクスにおける協力の拡大について協議し、NVIDIA向けプラットフォームのメモリソリューションを共同開発するという6月の合意を踏まえて話を進めた。SKハイニックスはNVIDIAに高帯域メモリ（HBM）を供給する主要サプライヤーであり、SKテレコムは次世代AIサービスを支える大規模なAIインフラを構築している。

7月23日に、決算後（7月22日の成行クローズ後に公表）の報道を受けて、AlphabetとTeslaの株が急落しました。Alphabetは7.13%下落して317.69ドルとなり、Teslaは14.52%下落して319.69ドルになりました。両社は、重要なキャッシュフローを消費した人工知能（AI）インフラ向けの設備投資（キャピタル・エクスペンディチャー）が増加したと報告しました。Alphabetは四半期売上高での期待超えを達成し、四半期売上高は1,198.0億ドル、Google Cloudの売上は前年比82%増でしたが、それでも売られました。同時の投げ売りは、潜在的に投資家心理が変化したことを示していました。これまで大きなAI予算を評価していた市場が、これらの投資による見込みの将来リターンに対して、直近のキャッシュフローへの影響を精査し始めたためです。 AlphabetとTesla、7月23日に決算を受けて株価が下落 Alphabetの四半期売上高は1,198.0億ドルで、アナリストが見込んだ約1,169.3億ドルを上回りました。Google Cloudの売上高は前年比82%増でした。

ウォール・ストリート・ジャーナルによると、決済企業のStripeは、AIスタートアップのOpenRouterを約100億ドルで買収することについて協議しているという。事情に詳しい関係者が同紙に明かした。

アルファベットとテスラの株は、7月23日の決算発表を受けて急落した。発表では、設備投資（キャピタル・エクスぺンディチャー）の増加と、フリーキャッシュフローの悪化が明らかになった。アルファベットの株価は、売上高の予想を上回ったにもかかわらず7.13%下落して317.69ドルとなった。一方、テスラは、2年以上ぶりにフリーキャッシュフローがマイナスとなる四半期を報告した後、14.52%下落して319.69ドルとなった。 アルファベットは、2026年の設備投資ガイダンスを、従来の1800億〜1900億ドルの見通しから1950億〜2050億ドルへ引き上げた。これにより、四半期ベースのフリーキャッシュフローはマイナス59億ドルとなった。テスラは、設備投資が前年比142%増の約58億ドルに達したと報告し、通年の支出が250億ドルを超える見通しを示した。これは2025年の設備投資の約3倍にあたる。