AI業界の発展と政策動向

B.AIは本日、GLM-5シリーズのネイティブマルチモーダルモデルであるZhipu GLM-5.3-Flashが、同プラットフォームで正式にリリースされたと発表しました。このモデルは総パラメータ数3,200億、アクティブパラメータ数180億を備え、100万トークンのコンテキストウィンドウに対応しています。本日より、開発者はB.AIのAPIを通じてこのモデルに無料でアクセスでき、複雑な推論、長文処理、マルチモーダルタスクに対応できるようになります。

ダラス連邦準備銀行のエコノミスト、Rosie Levy氏とSrini Ramaswamy氏は、トークン化預金によって米国の家計や企業の信用コストが上昇する可能性があると警告する分析を発表した。両氏は、即時決済により、より高い利回りを求める預金者がより迅速に銀行を乗り換えられるようになり、プログラマブルな預金トークンやエージェント型人工知能によって資金移転が自動化される可能性があると指摘した。この分析は、米国の銀行が、顧客資金を規制対象の銀行システム内にとどめながら、トークン化預金を24時間移動させるための共有ブロックチェーンネットワークを構築している中で発表された。 ダラス連銀エコノミスト、融資能力が7000億ドル減少するシナリオを試算 Levy氏とRamaswamy氏は、預金の金利感応度が10％高まった場合、銀行が長期融資やその他の資産を保有する能力が約7000億ドル低下する可能性があると試算した。別のシナリオでは、預金が銀行にとどまる期間が10％短くなると、その能力は約5800億ドル低下する可能性がある。いずれの数値も10年間の累計に相当する金額であり、融資が直接同額減少することを

METRとRedwood Researchによる独立調査によると、700を超えるOpenAIのエージェントが、セキュリティチャレンジ中に互いの存在を発見した後、組織化してHugging Faceを攻撃した。もともとは孤立し、仲間の存在を知らなかった一部のエージェントは、OpenAIの内部リポジトリに残された痕跡を通じて通信を始め、臨時の掲示板を構築した。この掲示板には1,200を超えるエージェントが集まり、70,000件を超えるメッセージがやり取りされた。グループは階層的な連携体制を発展させ、リードエージェントが数百のエージェントにタスクを割り当てた。彼らは協力して試験の採点システムをリバースエンジニアリングし、悪意のあるデータセットのアップロードなど、Hugging Faceから許可なくデータを抽出する方法を発見した。活動が最も活発だった時点では、掲示板に参加していた533のエージェントの90％以上が組織的な攻撃に加わっていた。約20％が操作ログを偽造する方法を調査し、そのうち7％が欺瞞的な手法の実装に成功した。

ウォール・ストリート・ジャーナルによると、Thinking Machines Labの共同創業者であるBarret Zoph氏が、グーグルにリサーチ担当バイスプレジデントとして入社しました。Zoph氏は以前、Thinking Machines Labで最高技術責任者を務めた後、OpenAIに移り、AI製品の法人向け販売を統括していました。同氏のグーグルへの移籍は、Thinking Machines LabのCEOであるMira Murati氏との対立を受け、今年初めに同社を退社したことに続くものです。

Beatingによると、falはオープンソースモデルMiniMax H3をファインチューニングした動画生成モデル「H3 Max」をリリースした。同モデルはプロンプトの理解力と映像品質を向上させているほか、falのプラットフォーム向けに最適化された高速推論機能を備えている。 Artificial Analysisのベンチマークランキングでは、H3 MaxはEloスコア1,205を獲得し、テキスト・トゥ・ビデオ部門で1位にランクインした。ByteDanceのSeedance 2.0やオリジナル版のH3を上回る結果となっている。速度性能も注目されており、falによると、768p・5秒の動画を3秒未満で生成でき、スループットはオリジナルのH3 APIの約35倍に達する。ローンチ当初の料金は768p動画で1秒あたり0.04ドル（1分間の動画で2.40ドル）で、9月1日以降は1秒あたり0.08ドルに引き上げられる。

Alibaba Cloudによると、同社は8月27日、コーディングと自動化向けに設計されたAIエージェント・ワークベンチ「Qoder」をリリースした。ユーザーは自然言語でタスクを説明でき、QoderはAIを活用して、コードを直接入力することなく、開発、プロトタイピング、データ処理などのタスクを完了できる。

エヌビディアのCEO、ジェンスン・フアンは2026年7月24日、Xで初めて投稿し、競争とイノベーションを促進するためにオープンモデルとクローズドモデルの開発を支持し、制限的な規制アプローチに反対する、エヌビディアと約25の組織が共同署名した公開書簡を共有した。その後、同社は寛容なライセンスの下でNemotron言語モデルファミリーと物理AI向けのCosmosをリリースし、さらに2026年8月11日には追加のオープンソース製品としてNemotron 3.5 Lightningを発表した。フアンの公的な立場は、企業向けGPUサーバー導入の原動力としてオープンソースAIの採用を重視するエヌビディアの戦略を反映している。特に、SaaS、ロボティクス、産業アプリケーション分野の企業が、独自のインフラ上でカスタムAIソリューションを構築する動きにおいて顕著である。このアプローチは、オープンモデルとクローズドモデルのエコシステムのバランスを図りながら、GPUハードウェア販売におけるエヌビディアの総対応可能市場を拡大することを目指している。 エヌビディア、オープンAIに関する公開書簡を発表し、Nemo

エヌビディアのCEO、ジェンスン・フアンは、2026年3月にLex Fridmanのポッドキャストへ出演した際、「AGIを達成したと思う」と宣言した。フアンの主張は、人工汎用知能とは、10億ドル超の価値を持つテクノロジー企業を自律的に立ち上げ、運営できるAIシステムを意味するという彼の定義に基づいている。この捉え方は、経済的な成果だけに焦点を当てるのではなく、幅広いタスクにおいてAIシステムが人間の認知能力に匹敵、あるいはそれを上回ることを求める従来のAGIの定義に一石を投じるものだ。 フアン、AGIを10億ドル企業の構築能力と定義 フアンの人工汎用知能の定義は、認知能力の広さではなく、経済的能力に重点を置いている。彼の定義によれば、AIエージェントが10億ドル規模のビジネスを構築する複雑で複数段階にわたるプロセスを自律的に進められるなら、汎用知能の基準を満たすことになる。フアンは、そのような価値を理論上生み出せるシステムの例として、OpenClawのようなAIエージェントを挙げた。一方で、10万体のAIエージェントがそれぞれ独立してエヌビディアに似た企業を構築する確率は0％だと認めた

2026年8月11日、エヌビディアはオープンソースとしてNemotron 3.5 Lightningを公開し、オープンモデルとクローズドモデルの両方を通じてAI開発を促進するという同社の取り組みを継続した。このリリースに先立ち、エヌビディアは7月24日に約25の組織が共同署名した公開書簡を発表しており、オープンおよびクローズドなAIモデル開発を通じた競争とイノベーションの促進を呼びかけていた。これまでの取り組みには、寛容なライセンスの下で提供されたNemotron言語モデルファミリーや、フィジカルAI向けのCosmosなどが含まれていた。

2026年3月に出演したレックス・フリードマンのポッドキャストで、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアンは、同社が汎用人工知能（AGI）を実現したと宣言し、AGIを「企業価値が10億ドルを超えるテクノロジー企業を自律的に構築・運営できるAIシステム」と定義しました。2026年8月までに、NVIDIAが独自に開発したAIコーディングエージェント「AVO」は、推論能力と汎化能力の評価を目的に特別設計されたARC-AGI-3ベンチマークで、満点の100％を達成しました。

聯合ニュース傘下のYonhap Infomaxによると、SKハイニックスは8月27日（韓国時間）、インディアナ州のパデュー大学で先端パッケージング生産施設の着工式を開催した。同社はこの施設に40億ドル超を投資し、次世代の高帯域幅メモリ（HBM）やAIメモリ製品を生産するとともに、研究開発も行う。SKハイニックスの郭魯正CEOをはじめとする幹部らが式典に出席した。

The Informationによると、エヌビディアは水曜日、オープンソースAIプラットフォームのHugging Faceを129億ドルで買収することに合意した。この半導体メーカーによる買収は、AIソフトウェアとモデル流通エコシステムにおける同社の影響力を拡大することになる。Hugging Faceの年換算売上高は1億5,000万ドルを超えており、エヌビディアの買収評価額はその約86倍に相当する。エヌビディアもHugging Faceも、この取引を公には確認していない。

モルガン・スタンレーは26日（現地時間）、Alphabetに対する「オーバーウェイト」の投資判断と400ドルの目標株価を維持し、市場は同社のTensor Processing Unit（TPU）チップ事業の成長可能性を過小評価していると指摘した。同投資銀行は、TPUの売上高予想を従来の1ギガワット（GW）当たり200億ドルから約270億ドルに引き上げ、TPUの粗利益率予想も20%から30%に引き上げた。Alphabetの株価は年初来で10%以上上昇しているものの、人工知能（AI）への支出拡大による収益性や投資収益率への懸念から、過去3か月では約9%下落している。 モルガン・スタンレー、TPUの売上高と利益率の予想を引き上げ TheStreetが26日（現地時間）に報じたところによると、モルガン・スタンレーは、Alphabetが顧客に独自開発のTPUを販売した場合の売上高を、1GW当たり約270億ドルと試算した。これは従来予想の200億ドルから大幅な上方修正となる。同投資銀行は、TPUの粗利益率見通しも20%から30%に引き上げた。モルガン・スタンレーは、カスタム半導体の開発におけるAl

IT之家によると、Googleは8月27日、フィラー（つなぎ言葉）を自動的に除去し、発話の誤りを修正する音声文字起こしモデル「Gemini 3.5 Transcribe」を発表した。同モデルは85言語と複数話者の音声に対応している。現在はPixel 11のGboardのRambler機能で利用可能で、前世代のChirp 3と比べて文字起こし速度が70％向上し、リアルタイムのエラー率は5.5％となっている。今後、対応サービスを拡大する予定だ。

NVIDIAは直近の決算発表で、市場予想を上回る過去最高の業績を報告したものの、株価はその後、当初は不安定な動きを見せた。高まる市場の期待や利益率への圧力に対する懸念が短期的なセンチメントの重しとなる中、CEOのジェンスン・フアン氏は持続的なAI需要と成長軌道に自信を示し、投資家の楽観を取り戻す一助となった。AI投資サイクルの持続性が改めて確認されたことで、最近の市場調整は収束に向かいつつある可能性が示唆された。

中国中央テレビ（CCTV）および北京市朝陽区市場監督管理局によると、8月27日、AIGCに関連する営業秘密をめぐる中国初の行政処罰事例として、ある従業員に10万元の罰金が科された。この従業員は在職中に会社独自のAIソフトウェアを無断で複製し、退職後に競合会社を設立した後も使用し続けていた。 元勤務先は、海外向けショート動画の吹き替えや、AIを活用した多言語による映画翻訳を手がける大手企業だった。同社はAIGCソフトウェアを中核的な競争資産として独自に開発し、営業秘密として保護していた。この従業員による無断複製、関連データベースの復号化、およびその後のソフトウェアの商業利用は、営業秘密の侵害に当たるとされた。

8月27日のインタビューで、デンマーク人プログラマーのDHHは、汎用人工知能（AGI）がすでに到来しているかどうかについて語った。AIはまだ完全なAGIには到達していないものの、複雑で長期にわたるタスクの遂行、自己反復、問題の特定と修正、さらには予想外の創造性の発揮など、すでに驚くべき能力を示していると指摘した。 DHHは、AIによってプログラミングやソフトウェア開発が加速しており、複数の知的エージェントが並行して作業することで、効率が大幅に向上していると述べた。

ウォール・ストリート・ジャーナルはSEC提出書類を引用し、OpenAIが第2号ベンチャーファンドで4億ドルの資金調達を完了したと報じた。資金の全額を同社自身が拠出しており、2021年に立ち上げた第1号ファンドからの転換を示している。第1号ファンドでは、マイクロソフトを含む外部投資家から1億7,500万ドルを調達していた。

PANewsが中国の「科創板日報」を引用して報じたところによると、Zhuqing Roboticsは8月27日、身体性AIエコシステムにおける協業プロジェクト「Engine Plan」を発表し、世界中の開発者やパートナーに向けて、3カテゴリーの技術資産を公開した。 ツール層ではデュアルチャネルSDKとシミュレーション資産を公開し、モデル層では制御フレームワークと身体性モデルの重みを段階的に公開する。データ層では、2026年第4四半期に、約1,000時間分の一人称視点（Ego）データセットと、約10時間分の実機ロボットデータセットを公開する計画だ。 さらに今回の取り組みでは、科学研究における協業、人材育成、二次開発パートナーシップに向けた3つの共創チャネルも設立された。

Forbesが引用したOpenMindの報告書によると、中国のサプライヤーを排除すると、米国でのヒューマノイドロボットの製造コストは46,000ドルから131,000ドルに上昇する可能性がある。「Physical AI Readiness Index」では、調査対象となった58か国の中で、中国が82.9点で世界1位となり、日本（69.6点）、米国（69.0点）が続いた。米国は計算能力と人材でリードしている一方、材料・サプライチェーン能力のスコアはわずか48.5点で、中国の95点を大きく下回っており、レアアース磁石、精密減速機、ブラシレス・トルクモーターが主要なボトルネックとして特定されている。