AI業界の発展と政策動向

CNBCのホスト、ジム・クレイマーは木曜日、最近のパフォーマンス低迷にもかかわらず、マグニフィセントセブンのハイテク株を保有し続けることを擁護し、AI製品による予想引き上げを発表した企業が現れたときにラリーが起きると予測した。マグニフィセントセブンの株式—Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Tesla—は、過去の生成AIブーム時に市場の上昇を牽引した後、2026年に苦戦している。クレイマーは、投資家がこれらの企業をビジネスやAI戦略が大きく異なるにもかかわらず不当に一括りにしていると主張し、Mad Moneyで、AIの収益性が証明されれば、投資家はこれらのハイパースケーラーをコモディティ半導体株よりも優先すると述べた。 クレイマー、AIの収益性が現れたときにラリーを予測 クレイマーは視聴者に対し、マグニフィセントセブンのうちの一つの企業が最終的にカンファレンスコールでAI製品による予想引き上げを発表し、それが全株式のラリーを引き起こすと伝えるだろうと語った。このラリーは非常に強力であり、投資家は乗り遅れたことを後悔するだろうとクレイマ

ジム・クレイマー、CNBCのマッドマネー司会者によると、木曜日に彼はマグニフィセント・セブンのテック巨人—Googleの親会社Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Tesla—に対して強気の姿勢を維持しました。2026年の最近のリターンは振るわなかったにもかかわらずです。クレイマーは、これらの企業のいずれかがAI駆動の利益成長を発表すれば、市場は力強い上昇（ラリー）を見せると予測し、投資家は事業や戦略が大きく異なるにもかかわらず、同グループを不当にひとまとめにしていると主張しました。 クレイマーはMetaを例に挙げ、同社が9月に自社のAIチップの製造を開始する予定であることに注目し、これは市場が見落としている競争上の優位性を示す動きだと述べました。また、MetaのCEOマーク・ザッカーバーグの実績を称賛し、投資家は同社がAIと計算能力において戦略的な位置付けを持っていることを認識すべきだと主張しました。クラウドの巨人Amazon、Alphabet、Microsoftと競合しながらもです。

複数の報告によると、Metaは7月9日（木）に最初の有料AIモデルであるMuse Spark 1.1を発売し、企業向けAIプログラミングとエージェントAI市場への参入を示し、競争力のあるAPI価格戦略を採用しました。Metaの株価はこの発表と、同社がカスタム設計したIrisチップの量産開始が9月に予定されているとのニュースを受けて、4.7％上昇し、631.48ドルに達しました。 Irisの生産は、MetaのNvidiaチップへの依存を減らし、データセンターのコストを削減すると期待されています。Deutsche Bankは、MetaがIrisをNvidiaチップと併用した場合、2027年までに最大35％のコスト削減が見込めると推定しています。同社は、2026年の7GWから2027年の14GWへとデータセンターの計算能力を拡大する計画です。

テルアビブ大学、テクニオン、インテュイットの研究者たちは、AI生成の幻覚を悪用してAIエージェントを侵害するサイバー攻撃手法「Adversarial HalluSquatting（敵対的幻覚スクワッティング）」を提案した。この攻撃は、存在しないリソースをAIモデルが生成しそうな名前を予測して登録し、その名前に有害なコードを埋め込むことで、AIシステムを騙し、偽のソフトウェアリポジトリやツールを信頼させる仕組みだ。AIアシスタントがファイルアクセスやウェブ検索、コード作成、コマンド実行などの能力を持つようになるにつれ、未検証の情報に基づいて行動することでセキュリティの脆弱性が生じている。 研究者たちがAI幻覚を狙った攻撃メカニズムを実証 「Beware of Agentic Botnets: Scalable Untargeted Promptware Attacks via Universal and Transferable Adversarial HalluSquatting（エージェンティックボットネットに注意：ユニバーサルかつ転送可能な敵対的幻覚スクワッティングによるスケーラブ

テルアビブ大学、テクニオン、インテュイットの研究者たちは、「Adversarial HalluSquatting（敵対的ハルー・スクワッティング）」と呼ばれる新しい攻撃手法を提案しました。この手法は、AIが生成する幻覚を悪用してコンピュータを危険にさらすものです。この技術は、AIエージェントに偽のソフトウェアリポジトリや悪意のある指示を含むツールを信頼させることで、攻撃者がAIを利用したボットネットを構築する可能性を秘めています。 テストでは、リポジトリのクローン作成シナリオにおいてAIの幻覚発生率が85％に達し、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI、OpenClawなどのコーディングアシスタントに対するスキルインストールテストでは100％に達しました。研究者たちは、この方法がエージェントが検証されていない情報に基づいて行動した場合、リモートコード実行につながる可能性があると警告しています。HalluSquattingはタイポスクワッティングの手法に似ていますが、人間のタイピングミスではなく、AIモデルが犯す誤りを狙ったものです。

OpenAIは、長時間中断なく作業できる新しいツール「ChatGPT Work」をリリースしました。このリリースは、Atlasウェブブラウザの以前のAgent Mode機能の制限を解消するもので、数分後に自動化タスクが停止してしまう問題を改善しています。OpenAIによると、このツールは重要な操作についてユーザーの承認を待ちながら、目標を完了した作業に変換できるとしています。 ChatGPT Workは複数時間のタスク自動化とスケジュールされたワークフローを導入 OpenAIは、予算分析や営業会議の準備など、既に熟知しているタスクを割り当ててChatGPT Workを試すことを推奨しています。同社は、このツールが顧客調査からキャンペーンブリーフ、地域に合わせたマーケティング資産まで、すべてのワークフローを自動化できると述べています。さらに、Scheduled Tasks（スケジュールされたタスク）という機能も搭載されており、これは繰り返し作業をスケジュールや監視されたイベントに応じて処理するcronジョブの強化版とOpenAIは説明しています。これらのスケジュールされたタスクは、ユーザ

Ars Technicaによると、OpenAIは本日ChatGPT Workをリリースしました。これは、複雑なタスクを数時間にわたって処理し、複数のステップからなるワークフローを自動化するためのツールです。新しいツールは、従来のAgent Modeの制限を解消し、通常数分で停止していた問題を改善しています。 ChatGPT Workは、Slack、Microsoft Teams、Google Drive、SharePointなどの職場ツールと連携し、カスタムビルドのプラグインを通じて統合されます。デスクトップ版は、ローカルファイルにアクセス・編集できるほか、内蔵ブラウザを使ってオンラインリソースにアクセスすることも可能です。OpenAIはまた、Scheduled Tasks（スケジュールされたタスク）を導入し、定期的な作業や監視されたイベントが発生した際に自動化し、ユーザーはスマートフォンからこれらのタスクを監視できるようになっています。

パープレキシティは2026年7月9日に、Z.AIのGLM 5.2モデルのポストトレーニング版の研究プレビューを公開しました。このモデルはコンピューターエージェントのハーネス内で動作するように構築されており、現在本番環境で利用可能です。このシステムはベンチマークでClaude Opus 4.8の3分の1の価格で提供されます。会社は中国のオープンソースモデルを微調整し、必要に応じてフロンティアモデルにエスカレーションするオーケストレーターとして機能させており、これはR1-1776に続く18ヶ月間での2回目の中国オープンソース微調整です。 パープレキシティはコスト削減のためにアドバイザーツールを搭載したGLM 5.2を微調整 GLM 5.2は、北京のラボZ.ai（旧Zhipu AI）による7440億パラメータのモデルで、2025年1月から米国エンティティリストに掲載されています。6月にMITライセンスの下でリリースされ、長期コーディングベンチマークで利用可能なトップクラスのAIモデルの一つであり、APIコストの一部で提供されています。パラメータは、モデルがトレーニング中に扱えるさまざまなダイ

Perplexityの7月9日の発表によると、同社は中国語のオープンソースモデルである7440億パラメータのGLM 5.2の事前学習済みバージョンをリリースしました。このモデルは、Computerエージェントのハーネス内で動作するように設計されています。微調整されたモデルは、Claude Opus 4.8の約3分の1のコストにあたる（0.344倍）価格で、ほぼ最先端の性能を発揮します。 このシステムは「アドバイザーツール」を使用しており、クエリが自身の能力を超える場合にそれを認識し、複雑なタスクには最先端モデルへエスカレーションします。これにより、ほとんどのタスクを独立して処理しながらコストを抑えています。CEOのAravind Srinivasは、アドバイザーと組み合わせた場合、このモデルは価格の一部でOpus 4.8グレードの性能を発揮すると述べました。このモデルは現在、研究プレビューとして利用可能であり、完全なベンチマークと研究論文は今後数週間で公開される予定です。

元連邦準備制度理事会議長のベン・バーナンキは、木曜日にAnthropicのAI監督委員会に参加したと同社が発表した。バーナンキは、2008年の世界金融危機を通じて米国中央銀行を指導した人物であり、現在、Anthropic Long-Term Benefit Trustの4人のメンバーの一人として、同社の長期戦略を導き、AIの社会的および経済的影響について指導と助言を行っている。バーナンキは声明で、「人工知能の可能性は計り知れず、その結果の範囲も広い」と述べた。「その潜在能力がどのように展開するかは、一部、私たちがそれを取り巻く制度をどのように構築するかにかかっている。」

ニューヨークタイムズは木曜日に制裁申立てを提出し、OpenAIが証拠を隠蔽し、ChatGPTのトレーニングログを検索する技術的能力について何度も虚偽の陳述を行ったと非難しました。この申し立ては、OpenAIのプライバシーエンジニアVincent Monacoの4月の再証言中に浮上したもので、OpenAIが訴訟前にすでにそのような検索を行っていたにもかかわらず、2年間にわたり大規模な匿名化されたChatGPTログの検索能力がないと虚偽に主張していたとされています。紛争は、ニュース組織がOpenAIが著作権で保護された記事を使ってAIモデルを訓練したことで著作権侵害を行ったと主張する著作権訴訟に関係しており、ChatGPTのログ証拠は、技術がフェアユースまたは著作権侵害に該当するかどうかを判断する上で決定的な証拠となる可能性があります。 OpenAIエンジニアの証言から明らかになった技術能力の隠蔽疑惑 裁判所は、OpenAIのプライバシーエンジニアVincent Monacoが「準備不足」と判断されたため、最初の証言時に不十分だったとして再度証言を求めました。4月の証言中、MonacoはO

ニューヨーク・タイムズや他の報道機関が木曜日に提出した制裁動議によると、OpenAIは証拠を隠し、ChatGPTのログ検索能力について2年間にわたり裁判所を誤導していたという。4月の宣誓供述書の際、OpenAIのプライバシーエンジニアであるVincent Monacoは、同社が訴訟前に実際にそのような検索を行っていたことを偶然に明らかにした。OpenAIはその能力を持っていないと主張していたにもかかわらず、である。報道機関は、OpenAIの隠蔽により関連証拠が隠され、証拠開示が長引き、費用が膨らんだと主張している。 OpenAIはこれらの申し立てに異議を唱え、訴訟は弱まっていると述べ、ニュースの原告側はユーザープライバシーを侵害しようとしていると指摘した。OpenAIのスポークスパーソンは、「タイムズの訴訟が弱まる中、彼らは我々に対する請求を取り下げざるを得なくなったが、それでもこの事件に関係のない人々のプライバシー侵害を続けている」と述べた。

イーサリアム財団のプロトコルセキュリティチームは、重要なネットワークインフラをテストするためにAIエージェントを展開し、木曜日にブログ投稿で明らかにしました。エージェントは、libp2pのgossipsubにおいてリモートトリガーパニックを含む複数の脆弱性を発見し、Github上でCVE-2026-34219として公開されました。AI支援のセキュリティテストは、組織が自らのシステムを攻撃して弱点を特定するレッドチーミングの実践を採用したことを示しています。 イーサリアム財団、専門的なAIエージェントの役割を展開 イーサリアム財団は、偵察、ハンティング、ギャップ埋め、検証などの専門的な役割にAIエージェントを編成しました。一部のエージェントは攻撃経路を探し、他のエージェントは失敗を再現し、実運用コードに対して動作するかどうかを検証します。エージェントは、システムソフトウェア、暗号化コード、そしてイーサリアムのネットワークに依存するスマートコントラクトをテストしました。 研究者たちは、バグを見つけること自体は驚きではなかったが、その作業の分配には驚きがあったと述べています。「驚きだったのは

メタのCEOマーク・ザッカーバーグは、同社が外部企業にAIインフラをレンタルする可能性を模索していると述べました。ザッカーバーグは、メタはできるだけ多くの計算能力を必要としている一方で、AIリソースが制約されている市場では、AIインフラの一部をリースすることでより高い価値を提供できる可能性があると指摘しました。

イーサリアム財団のプロトコルセキュリティチームによると、木曜日にAIエージェントが展開され、イーサリアムが依存するソフトウェアのテストを行い、イーサリアムコンセンサスクライアントで使用されるピアツーピア層のlibp2p gossipsubにリモートトリガー可能なパニック脆弱性を特定しました。この脆弱性はCVE-2026-34219として公開されており、すでに修正されています。 AIエージェントは、偵察、発見、ギャップ埋め、検証の専門的な役割に編成され、潜在的な攻撃経路の特定、障害の再現、そしてそれらが本番コードに適用可能かどうかの検証を行いました。財団は、AIはセキュリティ研究者を置き換えるのではなく補完するものであり、チームが手動のレビューだけではカバーできない範囲を大幅に拡大できると述べています。

ブルームバーグTVによると、フランクリン・テンプルトンのシニア投資ストラテジスト、カトリーナ・ダドリーは、AIインフラ投資の強気材料が弱気材料を上回っており、投資テーマは2027年を通じて、ひいては2028年まで堅調に推移すると予測している。「この耐久性は少なくとも今年の終わりまで続くと私は信じている」とダドリーは述べ、「その後に2027年、さらには2028年が控えている」と付け加えた。

アントロピックは木曜日に、元連邦準備制度理事会議長のベン・バーナンキを長期的利益信託に任命しました。バーナンキは、アントロピックのブログ投稿によると、AIが経済をどのように変えているかを理解するのに役立つ予定です。長期的利益信託は、アントロピックの独立したガバナンス構造であり、同社に助言し、取締役会のメンバーを任命します。 バーナンキは2006年から2014年まで連邦準備制度理事会議長を務めた バーナンキは、故アラン・グリーンスパンの後任として2006年から2014年まで連邦準備制度理事会議長を務めました。就任後、彼は2008年の金融危機により、史上最悪の経済崩壊の真っただ中にいました。彼の遺産の一部は、FRBをゼロ金利と量的緩和の領域に導いたことです。 FRBを退任した後、彼はブルッキングス研究所、シタデル、ピムコなどの組織でさまざまな役割を務めました。2022年には、大恐慌の原因に関する研究でノーベル経済学賞を受賞しました。 「アントロピックは、人類にとってAIの長期的利益がリスクをはるかに上回ることを確実にするための独自のガバナンス構造を作り出しました」とバーナンキは声明で述べま

テラウルフ社（WULF）の株価は、同社がケンタッキー州に新しいAI重視のデータセンターキャンパスの資金調達のために約35億ドルの借入を計画していると発表した後、木曜日にほぼ7％上昇しました。この資金調達パッケージには、同社初のレバレッジローンとハイイールド債券が含まれており、モルガン・スタンレーが主導しています。テラウルフは暗号通貨のルーツから脱却し、人工知能インフラに焦点を当てており、最近、Anthropic PBCと20年のリース契約を締結し、その期間中に約190億ドルの収益を生み出す見込みです。 テラウルフ、ケンタッキーのデータセンター向けに35億ドルの借入計画 テラウルフは、ケンタッキー州の新しいデータセンターキャンパスの資金調達のために、初のレバレッジローンを含む約35億ドルの借入を計画しています。この取引は今年開始される見込みで、モルガン・スタンレーが資金調達を主導すると、財務責任者（CFO）のパトリック・フルーリー（Patrick Fleury）がブルームバーグに語っています。 この取引にはハイイールド債券も含まれる見込みです。ブルームバーグの報告によると、テラウルフは昨

ブルームバーグによると、TeraWulf Inc.（WULF）の株価は木曜日に7％上昇しました。同社はケンタッキー州にAIに焦点を当てたデータセンターキャンパスを資金調達するために、約35億ドルの債務を調達する計画を発表しました。この資金調達は、同社にとってレバレッジド・ローン市場への初進出となり、モルガン・スタンレーが主導します。パッケージには、レバレッジド・ローンとハイイールド債券が含まれる見込みです。 TeraWulfは月曜日にAnthropicと、ケンタッキー州の施設「Justified Data」について20年のリース契約を締結しました。この契約は、期間中に約190億ドルの収益を生み出すと予測されており、5年間の延長オプションが2つ含まれています。モルガン・スタンレーはWULFの目標株価を72ドルに引き上げ、215％超の上昇余地を示唆しています。

OpenAIは今日、一般ユーザー向けにGPT-5.6 Solをリリースし、2つの小型モデルであるTerraとLunaも同時に公開しました。これは、米国商務省が約2週間にわたり約20の信頼できるパートナーに限定したプレビューの後のことです。SolはウルトラモードでTerminal-Bench 2.1において91.9％のスコアを記録し、ExploitBenchではAnthropicの制限付きMythos Previewと同等の性能を、約3分の1のトークン使用量で達成しました。このリリースは、Grok 4.5のリリースから1日遅れ、MetaのMuse Spark 1.1のリリースから数時間分遅れて行われ、Googleの2025年11月のGemini 3が依然として最も古いフラッグシップモデルとして稼働中である中、最先端AIモデル間の競争が激化しています。 OpenAI、Sol、Terra、Lunaの三層価格体系を導入 OpenAIは、Solを1百万入力・出力トークンあたり5ドルと30ドルに設定し、Lunaは1ドルと6ドルに設定しました。TerraはGPT-5.5と同等の性能を半額で提供すると