AI業界の発展と政策動向

Semaforによると、トランプ政権の関係者が最近、大手AI企業の政府の持分（エクイティ・ステーク）を取得することを検討したという。これは、Trump Accounts やソブリン・ウェルス・ファンドの仕組みを通じて行われる可能性がある。

Beating AIのモニタリングによると、Zhipuの最新モデルであるGLM-5.2は、Artificial Analysisの知能ベンチマークv4.1においてスコア51点でオープンソースモデルの中で1位にランクされています。MiniMax-M3（44点）やDeepSeek V4 Pro（44点）を上回っています。 GDPval-AA v2テスト（現実の知識労働を想定したシミュレーション）では、GLM-5.2は1,524点（人間の基準値: 1,000）を達成し、xhigh推論モードでクローズドソースのフロンティアモデルGPT-5.5と並びました。さらに、MiniMax-M3（1,418点）およびDeepSeek V4 Pro（1,328点）を上回りました。 このモデルは合計744Bのパラメータを持ち、40Bのアクティブパラメータを使用し、コンテキストウィンドウは200Kから1Mトークンへと拡張されています。GLM-5.2はMITライセンスのもとで動作し、Zhipu公式API、SiliconFlow、DeepInfraなど複数のプラットフォームで展開されており、平均タスクコストは1タス

Bitgetは、AI取引戦略のワークフローレイヤーであるGetAgent Playbookを正式にローンチし、ユーザーがカスタムプロンプトを書かずに、あらかじめ用意された戦略ライブラリから取引戦略を選択し、プレビューし、設定し、そしてデプロイできるようにしました。すべての操作は、監査可能性と透明性を備えた隔離されたサブアカウント上で実行されます。この機能は現在、GetAgent PlusおよびProユーザーに提供されています。 現在、BitgetのAI取引ツールは累計で1.1 million以上のユーザーを集め、累積取引高は12億ドルを超えています。Agent Hubは9つのモジュールと57のツールで構成され、読み取り専用モード、ペーパートレード、そしてメインアカウントから完全に隔離された専用のエージェント用サブアカウントに対応しており、スポット取引、先物、コピー取引、ならびに全ての事業領域にわたる資産運用をカバーしています。

Bitgetによると、SKハイニックスは6月17日に史上最高値を更新し、日中の上昇率は5.84%でした。この動きにより、米国の寄り前取引ではAI関連の半導体株が押し上げられました。Micron Technologyは3.84%上昇し、Nvidiaは寄り付きで0.47%上がりました。

AIインフラの増設（すでに契約済み）を賄うため、ビットコインのマイニング企業は投資マネージャーのVanEckによる包括的な分析によれば、直ちに約500億ドル規模の資本不足に直面している。この資金ギャップは、2024年のビットコイン・ハルビング後に業界が戦略的に転換したことに起因する。マイニングの利益率が圧縮され、事業者は電力および計算（コンピューティング）インフラをAIの顧客向けに転用するよう求められた。 この不足は、マイニング会社が契約上で提供を約束した内容と、現在構築するための資本がどこまであるかの差を表しており、拡張ロードマップが計画どおり進めば、長期の必要資金は2210億ドルにまで達する可能性がある。VanEckのアナリスト、Griffin MacMaster氏とMatthew Sigel氏は、この課題を「契約締結から実際の納品（デリバリー）への移行」として捉え、発表ではなく実行が、どの企業がプレミアム評価（高いバリュエーション）を獲得するかを決めると述べている。この変化は、暗号資産のマイニング業務をAIインフラ提供者へ根本的に作り替える動きを意味する。 VanEck Anal

VanEckの分析によると、暗号資産のマイニング企業は、すでにコミットしているAIインフラの構築を資金調達するために、当面で約500億ドルの即時の資本不足に直面している。業界全体で、契約済みのAI計算能力のうち実際に物理的に稼働しているのは約25%にすぎず、大規模な建設プログラムは2027年および2028年まで大きく加速する見込みはない。稼働していて物理的に展開されたAIインフラを持つ企業は、従来のビットコイン重視のマイナーに対して2〜6倍であるのに比べ、総投入電力（gross energized power）を10倍超とするバリュエーションを獲得している。

シンガポール金融管理庁のタンマン・シャンムガラトナム専務理事は6月17日、世界の株式評価は人工知能（AI）に大きく左右される一方で、AIからの収益還元は依然として大きな不確実性に左右されると述べた。さらに、エネルギーや半導体のコストも急激に上昇しており、追加の市場リスクが生まれていることに言及した。2026年の陸家嘴フォーラムでの発言として、シャンムガラトナムは、外部ショックを緩和するためには、財政・金融政策の一層の連携と、より強化された健全性を重視する金融規制が必要だと強調した。

マイクロソフトは2026年6月17日、Microsoft 365 Copilotに統合されたAIパワードのエージェント「Copilot Cowork」のグローバルな提供開始（一般提供）を発表した。同社によると、このツールは、複雑で長時間実行が必要なワークフローを自律的に遂行するよう設計されている。今回の発表は、同社の「Frontier」プログラムを通じた3か月のプレビュー期間に続くもので、その間にこのツールは、アクセンチュア、Avanade、Capital Group、Koch、オオレドゥー・カタール、チューリッヒ・インシュアランスを含む、フォーチュン500企業の半数以上に採用された。マイクロソフトによれば、Copilot Coworkは、複数のツールとデータソースにまたがって業務をエンドツーエンドで完了し、チャット中心の推奨にとどまらず、自律的なタスク実行へと企業向けAIを前進させることを目的としている。 Copilot Coworkの機能と初期の企業導入 マイクロソフトは、Copilot Coworkが、複数のツールやデータソースを必要とする複雑で長時間実行のワークフローを実行する

조선일보에 따르면, 효성중공업과 싱가포르 기반 ST Telemedia Global Data Centres는 6월 16일 서울에 30MW 규모의 데이터 센터를 개장했다. 이 시설인 STT Seoul 1은 가산 디지털 콤플렉스에 위치하며 약 40,000제곱미터 규모다. 이는 STT GDC의 첫 한국 진출이자 효성이 AI 및 클라우드 서비스를 위한 데이터 센터 인프라에 진입하는 것을 의미한다. 캐리어 중립형 시설은 하이퍼스케일 및 엔터프라이즈 고객을 대상으로 한다. 한국의 데이터 센터 시장은 AI와 클라우드 컴퓨팅 수요 증가에 힘입어 2025년 US$5.04 billion에서 2031년 US$16.23 billion로 확대될 것으로 전망된다.

ブルームバーグによると、アンソロピックは、トランプ政権が海外ユーザーへの制限を求めたことを受けて、6月15日にMythosおよびFableモデルのクローズドアクセスを終了した。北京に拠点を置くZhipu AIは直ちに、オープンソース機能を備えた最も先進的なモデルのリリースを発表し、制限された米国側の提供に代わる存在だと位置づけた。 Zhipu AIの共同創業者であるタン・ジエ氏はXに、「技術的な理由ではない」ための突然の制限がオープンサイエンスの重要性を際立たせたと投稿した。同社の株式は香港でKnowledge Atlas Technology JSC（02513-HK）として上場しており、月曜（6月15日）に急騰した。アナリストは、タイミングが、米国の技術輸出規制をめぐる世界的な懸念の高まりの中で、中国のAI企業にとって戦略的なメッセージ上の優位を生み出したと指摘した。

上海証券取引所（SSE）によると、6月17日、SSEは、AIの大規模言語モデル企業が、第5の上場基準のもとでサイエンス・テック・イノベーション・ボード（STAR Market）に上場できるようにするガイドラインを公表した。この取り組みは、まだ大きな収益を生み出していない高品質なAIモデル企業を支援することを目的としている。ガイドラインでは、申請者が業界における主導的なポジショニング、需要の大きい明確なターゲット市場、そして強固な商業化計画を示すことを求めている。

中国の証券規制当局によると、Zhipu AI（北京智谱华章科技有限公司）のChiNext上場（IPO）に関するガイダンスのステータスは6月17日に「ガイダンス受理」に変更されており、Guotai Kaito Securitiesが主幹事（スポンサー）証券会社を務めています。

LTXは、Broadridgeの支援を受けた社債取引の場として、BondGPTプラットフォーム向けに新たなエージェント型AI機能を発表し、トレーダーが市場の状況を監視し、機会を特定し、取引チケットを作成し、ディーラーを選択し、事前に定義されたルールと人間の監督のもとでRFQを起動できるAIエージェントを作れるようにした。この発表は、情報発見のために設計されたAIシステムから、執行関連のワークフローに参加し得るエージェントへと転換することを示している。取引企業や市場インフラ提供者が、質問に答えるだけでなく業務上のタスクを実行できるエージェント型システムにますます注目しているなかでの開発であり、社債市場の分断された構造は反復的なワークフロー活動の自動化に関する機会を生み出している。 LTX、BondGPTプラットフォームにエージェント型AI機能を導入 新たなエージェント型AI機能により、トレーダーは市場の状況を監視し、機会を特定し、取引チケットを作成し、ディーラーを選択し、RFQを起動し、さらに事前に定義されたルールと人間の監督のもとでその他のワークフロー操作を行えるAIエージェントを作成

LTXは、そのBondGPTプラットフォームに対して新しいAIエージェント機能を発表し、市場の状況を監視すること、機会を見つけること、取引チケットを作成すること、ディーラーを選択すること、事前に定義されたルールのもとで人間の監督を伴ってRFQを起動することなどを含む、債券取引のワークフローをトレーダーが自動化できるようにしました。 ゴールドマン・サックス、J.P.モルガン、TDセキュリティーズ、モルガン・スタンレー、そしてバンク・オブ・アメリカは最近、完全に統合された流動性提供者として参加し、プラットフォームのネットワークを40以上の流動性提供者と、100を超えるアクティブな買い手側の機関へと拡大しました。LTXのCEOであるジム・クィアトコウスキーは、エージェント型の能力は情報の発見を超える「次のステップ」を示しており、トレーダーが「タスクを委任し、発見と分析から実装と執行へ、よりシームレスに移行できる」ようになると述べました。

富士通によると、同社と日本IBMは6月17日、日本におけるエンタープライズのレガシーシステムをモダナイズするための協業を拡大すると発表した。この提携は、レガシーアプリケーションを移行するための自動化スイートであるFujitsu PROGRESSIONと、コードベースを分析しリファクタリングを支援するAI開発ツールであるIBM Bobを組み合わせたものだ。作業は、富士通のメインフレームおよびUNIXサーバー上で稼働するCOBOLプログラムを書き換えてJavaに移行することに重点を置く。日本IBMが主な提供者となり、富士通が技術サポートを提供する。 富士通はまた、メインフレームの販売は会計年度2030年で終了し、保守は会計年度2035年で終了すると発表した。一方、UNIXサーバーの販売は会計年度2029年で終了し、保守は会計年度2034年で終了する。

PepperstoneグループのCEOであるタマス・サボ氏は、人工知能はまず機械が仕事を生み出し、その後人間がそれを洗練させるモデルへと向かうだろうと述べており、この変化は、金融サービスを含むさまざまな業界で生産性を変える可能性があると同氏は考えている。こうした発言は、Pepperstoneがアストンマーチン・アラムコ・フォーミュラ1チームとの提携について話し合っていた際に出たもので、サボ氏はその提携を、双方の組織に共通する競争心とパフォーマンス文化を映し出すものだと説明した。金融企業は、技術が業界の進化の中心になっていくにつれて、取引業務、プロダクト開発、カスタマーサポート、コンプライアンスのワークフロー全般にAIを組み込む動きを強めている。 サボ氏は「AIが先に生み、人が後から仕上げる」と予測 サボ氏は、人工知能が人間の関与に先立って主要な創出タスクを担う未来を描いた。 「AIが先に構築し創造する世界へ向かっていくと思います。時間が経てば、AIは人間が何かをするのを手助けするだけではなく、その仕事を実行し、そして人間が入って仕上げの手を加えることになるのです」とサボ氏は語った。この

中国人民银行の元総裁である周小川氏は、6月17日に2026年ルジャオズイ・フォーラムで述べたところによると、現在の多国間金融機関には、新たに生じるリスクに対処するための十分なグローバルなガバナンス枠組みが欠けているという。周氏は重要なギャップとして3点を挙げた。すなわち、既存の機関における新興市場の代表性の不十分さ、グローバルな金融インフラの協調の不足、そして越境する違法行為への対処における規制の空白である。さらに同氏は、東南アジアでますます多く見られる、通信詐欺、暗号資産を介したマネーロンダリング、そしてAIを活用した詐欺は、現在、FATFのような既存の国際的な監督機関の範囲外にあると指摘した。FATFは、マネーロンダリングやテロ資金供与の防止に重点を置いている。周氏は、こうしたガバナンス上の欠陥に対処するため、国際協力の拡大を求めた。

AFPによると、米政府の法的報告書によれば、米軍はイーロン・マスクの会社が所有するGrok人工知能をイランに対する作戦で使用してきた。

Anthropicの最新の研究では、40万件の会話に基づき、Claude Codeを使う非プログラマーが成功率をプロのソフトウェアエンジニアの成功率に7%以内の範囲まで近づけたことが示され、コーディングスキルよりもドメイン知識のほうが重要になっていました。この調査では、計画の意思決定の約70%をユーザーが担い、AIエージェントが実行タスクの約80%を処理していると明らかになっています。専門レベルのユーザーは1セッションあたり12回のアクションと3,200語相当の出力を行い、初心者の5倍でした。初心者はエラーに直面した際に19%の離脱率を示した一方で、中級者と上級者は離脱率がわずか5〜7%にとどまりました。