AI業界の発展と政策動向

IngDan Innovation（銘柄コード00400）は、AIハードウェアのディストリビューターから、垂直型のAIトークン・ファクトリー運営事業者へと戦略的アップグレードを完了しました。同社は、グローバルなティア1のクラウドサービス提供業者、エンボディド・インテリジェンス企業、AIモデル企業を含む顧客との間で、署名済みのサービス発注が10億米ドル超（約78億香港ドル）に達しました。この変革は、AI計算能力の分野が、専門化されたトークンベースの運用モデルへと移行することを意味します。 IngDan Innovation、トークン計算パワープラットフォームを構築 同社は、トークン計算パワーの収益分配による利益モデルを採用した、垂直型産業向けトークン計算パワーのスケジューリング・プラットフォームを設立しました。IngDan Innovationは、データセンターの建設、クラスターの運用・保守、顧客の開拓など、計算パワー・パートナー向けのターンキー支援サービスを提供します。同社は、ヒューマノイドロボットおよびドローン産業の企業に対し、軽量なトークン計算パワーサービスを提供しています。 企業

Seeed Studio（00400）は、AIハードウェア販売代理から垂直型AIトークン・ファクトリーの運営者へと戦略的にアップグレードを完了したと、同社が発表した。グループは累計で10億ドル超の価値を持つサービス契約を締結しており、顧客にはグローバルなクラウドサービス事業者、具現化AI企業、AIモデル企業が含まれる。Seeed Studioは、利益分配モデルに基づくトークン計算能力の分配・収益共有の仕組みを用いた、垂直業界向けのトークン計算能力配信プラットフォームを運営しており、インフラは自社保有のクラスターと、世界各地のサードパーティの計算センターに展開されている。

OpenAIは7月15日、社内の自動化されたレッドチーミングモデルであるGPT-Redを構築したと発表した。このモデルは、AIシステムをプロンプトインジェクションの脆弱性についてテストし、GPT-5.6を実運用前に敵対的に学習（アドバーサリアル・トレーニング）するのに役立つという。OpenAIによると、GPT-5.6 Solは、4か月前の同社の最良のプロダクションモデルと比べて、最も難しい直接的なプロンプトインジェクションのベンチマークでの失敗が6分の1になった。Andon Labsの本番用AI自販機シナリオを用いた模擬テストでは、GPT-Redは、OpenAIが欠陥を開示する前に、価格を変更して別の顧客の注文をキャンセルすることで、人間のレッドチーミング担当者を上回った。プロンプトインジェクションは、プロンプト内または外部コンテンツに埋め込まれた悪意のある指示によって、モデルの挙動が意図せず変わってしまうときに起こる。

NextTradeによると、7月16日のプレマーケット取引でSamsung ElectronicsとSK Hynixの株価が下落した。米国の株式市場では、人工知能のデータセンター投資の遅れに対する懸念が利益確定売りを招き、メモリ半導体株が売られた。Samsung Electronicsは午前8時31分時点で5.37%下落し264,500ウォンとなり、こうした同様の下押し圧力はSK Hynixにも及んだ。

新華財経によると、ドナルド・トランプ大統領は7月16日（水）に、ニューヨーク州知事キャシー・ホチュルが新たに施行したデータセンターのモラトリアムを批判し、「直ちに」政策を転換するよう求めた。ホチュルが火曜日に署名した大統領令は、電力消費が50メガワット以上の新設データセンターを、最大1年間禁止するものだ。トランプ氏はTruth Socialで、データセンターは「将来の雇用を生み出す最大級の要因の一つ」であり、州にとって「お金を刷る機械」のような役割を果たすと述べた。ホチュル氏はXで、「私たちは足を止めた。AIを動かすコミュニティが、その成功を分かち合うべきだからだ。これはワシントンでは新しい概念かもしれない。私たちは“仕事をやる”だけだ」と反応した。

The Informationによると、Anthropicは7月16日に予定される可能性のあるIPOに先立ち、銀行からの信用枠を25億ドル（$2.5 billion）増やす交渉を進めている。

米国商務省によると、NVIDIAは中国向けにH200のAIチップの出荷を開始しました。この発表では、先進的なAIプロセッサを対象とする継続中の米国の輸出規制の中で、同社の高性能半導体の供給に言及しています。

Odailyによると、SpaceXAIは7月15日にGrok Buildをオープンソース化し、すべてのユーザーの利用制限をリセットしました。同社はまた、7月12日以降、すべてのGrok Buildユーザーについてデフォルトのデータ保持が無効になっており、ユーザーのプライバシー設定を尊重するため、これまで保持されていたコーディングデータが削除されたとも発表しました。

Odailyによると、AIモデルメーカーのAnthropicは10月にIPOを目指しており、引受人としてMorgan Stanley、Goldman Sachs、JPMorganが投資家との協議を手配して、機関投資家の関心度と投資規模を見極めている。 同社は5月にシリーズHで650億ドルを調達しており、ポストマネー評価額は9,650億ドル、セカンダリー市場における評価額は約1.2兆ドルに達している。

7月15日、サイバースペース管理局および関係する政府部門によると、Apple Intelligence とその他6つの生成AIサービスは、「生成AIサービスのガバナンスに関する暫定措置」に基づき、中国で規制当局への届出を完了しました。サイバースペース管理局は、これら7つのモバイル向け生成AIサービスの届出情報を公表しました。

Barron’sによると、Appleの株価は4%上昇し、7月15日に過去最高となる327.50ドルで引けました。同日に中国がApple Intelligenceを承認したことも一因です。規制上のクリアは、AI機能が世界最大のスマートフォン市場に入るための大きな障害を取り除きました。 Appleは7月30日に第3四半期の決算を発表する予定です。投資家は、メモリコストの上昇、iPhone需要の弱含みの可能性、インフレが個人消費に与える影響といった懸念の中で、結果を注視しています。同社の株価の今後12か月のP/Eレシオは現在34.6で、5年平均の27.7を大きく上回っています。

NVIDIAのCEOである黄仁勳氏は7月15日（水）、30年ぶりにSEGAの元社長である入交昭一郎氏と再会するため、東京の秋葉原に戻った。2人は、1990年代に共同で提携を立ち上げ、SEGAが当時の重要な時期にNVIDIAへ約500万ドルを投資していた。訪問中、両者は協力をさらに深めることを発表し、SEGAの公開予定タイトルがNVIDIAの最新プラットフォーム「RTX Spark」を支える予定だ。 また黄氏は、7月16日に日本の経済産業省が主催する物理AIのイベントに参加すると見込まれている。市場の観測筋は、NVIDIAが、ソフトバンクが主導する日本の官民支援型AIイニシアチブ「Noetra」との戦略的提携を発表する可能性があると予想している。同イニシアチブにはホンダやNECを含む44社が関与しており、産業横断でAIおよびロボティクス技術の推進を図る。

メディア報道によると、AIを活用した創薬開発は2026年上半期（H1）に急速に進展しています。Insilico Medicineは、AIが生成した初の薬剤候補が第III相の臨床試験に入ると発表しました。一方、Anthropicは科学者や製薬会社向けにClaude Scienceを公開し、自社の創薬イニシアチブも立ち上げました。世界市場では、AIによる設計または最適化に基づく薬剤候補が170件超が臨床段階に入り、そのうち十数件が第III相の試験へ進んだとされています。 市場の成長は大幅に加速すると見込まれています。リサーチ機関によれば、世界のAI創薬開発市場は2025年に約24.9億ドル（=約2.49Bドル）に達し、2035年には460億ドルを超える見通しで、年平均成長率（CAGR）は33%超となります。Insilico Medicineは2026年上半期に、約70億ドル相当（約70億ドル弱）の大口パートナーシップを獲得しました。ByteDanceは6月に、AI創薬ユニットに関する独立した資金調達を開始しました。Amazon、Google、OpenAIを含むテック大手は、ライフサイエンス

CNBCの司会者ジム・クレイマーは水曜日、企業は人工知能（AI）への投資が財務上のリターンにつながっていることを証明しなければならないと述べ、「冷徹で手堅いリターンの裏付け」がなければ、さらに懐疑的になるだろうと言いました。クレイマーの発言は、今期の決算シーズンで、AIを導入している企業がその技術による意味のある増収やコスト削減を、概ね報告できていないことが明らかになりつつある最中に出たものです。アナリストは、AIへの総資本支出は2027年に$1兆を超えるまでに膨らむ可能性があると見ており、先の見えない支出ブームがテクノロジー企業の間で加速すると予想しています。 クレイマー、企業のAI導入で測定可能なリターンを要求 「マッド・マネー」の司会者は、市場には、AI投資が顧客にとって測定可能な財務リターンへと結びついていることを示す、より多くの根拠が必要だと主張しました。「まだ決算シーズンの初期ではあるが、それでもAIの活用について、重要な話は何も聞こえてこない」とクレイマーは述べています。ロング（長期）の機会については楽観的である一方で、今期の最大の懸念の一つは、AIを導入する企業の多くが

ジム・クレイマーによると、CNBCの「マッド・マネー」司会者は水曜日、人工知能が企業にとって利益を生んでいることを裏づける「冷たく手堅い収益のファクト」が必要だと述べた。クレイマーはAIの長期的な可能性について楽観的である一方、アナリストは2027年にAIの設備投資（キャピタル・エクスペンディチャー）が1兆ドルを超える可能性があると見込んでいるものの、市場は投資が測定可能な財務リターンにつながるという証拠を求めていると主張した。現在の決算シーズンにおいて、クレイマーは、AIを採用した企業は概ね、その技術による大きな収益の伸びやコスト削減を報告できていないと語った。「まだ初期段階だが、AI活用に関する重要な話は聞こえてきていない」と彼は指摘した。特に銀行には失望したという。AI自動化の自然な受益者のように見えたにもかかわらず、経営陣は物質的な改善を示す根拠をほとんど提示しなかったからだ。「価値はあるが、数字を押し上げられるようなものではない」とクレイマーは述べた。

Benzingaによると、ベンチャーキャピタリストのChamath Palihapitiyaは、最近のCNBCのインタビューで、資金力のあるテック大手が従来のAI開発者を値下げで押し下げることで、深刻なAIの価格競争が差し迫っていると警告した。Palihapitiyaは、生成AIの計算資源を原油に例え、「AI知能を1バレル」とする考え方を提示した。これは、おおむねAIトークン100万個に相当する。OpenAIは1バレルあたり26ドルを請求している一方、Anthropicの最新モデルは56ドルだが、MuskのxAIは1バレルあたり1ドルを提示している。さらにMetaとGoogleはそれぞれ1.50ドルと1ドルにまで引き下げていると報じられており、中国の競合は0.50ドルだという。Palihapitiyaは、このような価格差には「合理的な調整」が必要だと主張した。なぜなら、MetaとAlphabetは、OpenAIやAnthropicのように資源制約のある純粋なAIラボに比べて、既存の大規模インフラ上の優位性を持っているからだ。

Coinbaseによると、同社はAIが現在、同社のコードの95%以上の執筆を支援しており、2月時点の割合を2倍以上上回ったと開示した。同社はAI支援の開発ツールへの依存を大幅に強めており、ソフトウェアエンジニアリングにおける生成AIのより広範な導入を反映している。

Zhitong Caijingによると、厦門瑞芸聯創新技術有限公司が2026年1月16日に提出した香港IPO目論見書は、2026年7月16日に失効する予定です。Zhaoyin Internationalが当該募集の唯一の主幹事を務めました。 Ruiyun Lianは、AI搭載のスマートインターホン、入退室管理、スマートホームデバイス、クラウドサービスを開発しており、住宅、介護（高齢者ケア）、商業オフィス、コミュニティ運営の各分野にわたって、グローバルなミドル〜ハイエンド市場を対象としています。

OpenAIは、言語モデルのセキュリティ脆弱性を特定することを目的とした自動化AIシステム「GPT-Red」を導入し、水曜日に、同ツールが配備前にプロンプトインジェクション攻撃に対してGPT-5.6を強化するのに役立ったと発表しました。このシステムは、モデルの能力が成長するにつれてAI安全のレッドチーミングにおけるスケーリングのボトルネックに対処するために開発されました。GPT-Redは、2023年に立ち上げた既存のOpenAI Red Teaming Networkに加え、AIモデルを用いて人間の研究者だけでは困難な規模で敵対的攻撃を生成するような、自動化されたセキュリティテストに取り組むOpenAIの姿勢を表しています。 GPT-Redの名前は、サイバーセキュリティにおけるレッドチーミング、つまり攻撃者が悪用する前に弱点を特定するために意図的にシステムを破ろうとする実践に由来します。同社は、GPT-Redによって見つかった攻撃がGPT-5.6の学習プロセスに取り入れられたと述べています。OpenAIはXで、レッドチーミングは不可欠だが、今日のアプローチはスケールさせるのが難しく、G

OpenAIによると、同社は水曜日に、オートメーションされたAIのレッドチーミングシステム「GPT-Red」を導入し、デプロイ前に言語モデルの脆弱性を特定するとしています。GPT-RedはGPT-5.6の学習に用いられており、プロンプトインジェクションのベンチマークにおける失敗を減らしました。OpenAIは、GPT-Redが社内の評価シナリオの84%で成功した一方で、同じテストにおける人間のレッドチーム担当者の成功率は13%だったと述べています。このシステムは自己対戦による強化学習で動作し、防御側のモデルがそれらへの対抗策を学ぶ一方で、攻撃は段階的により強力なものが生成されます。OpenAIは、GPT-Redが意図的に開発された攻撃的な能力を持つため、社内ツールとして運用されるとしています。