AI業界の発展と政策動向

ChainCatcherによると、クラウドコンピューティング事業者のNebius Groupは、AIモデル開発デベロッパーのReflection AIに対し、10億ドル超の計算能力（コンピュート容量）を売却することに合意した。契約は2029年まで継続し、Reflection AIはAIモデル開発の取り組みを支えるために、NVIDIAのGB300 AIチップへのアクセスを得る。

ChainCatcherによると、オープンソースのAIエージェントHermesの開発者であるNous Researchは、最近少なくとも7,500万ドル（$75 million）規模の資金調達ラウンドを完了し、スタートアップのポストマネー評価額を15億ドルに引き上げました。Robot Venturesがラウンドを主導し、Union Square Venturesやその他の機関投資家が参加しました。HermesはGitHubでのスター数が214,000件、フォーク数が約40,000件を記録しており、個人のコンピューターや仮想サーバーへのローカル導入が可能で、自律的な機能としてWeb検索やコード生成などを提供しています。

本日（7月14日）の香港証券取引所の発表によると、Zhipu（02513.HK）は英語名を「Knowledge Atlas Technology Joint Stock Company Limited」から「Z.AI Co., Ltd.」に変更しました。会社の中国名「北京智谱华章科技有限公司」は変更されていません。

OpenRouterのデータによると、米国企業の中国AIモデルのトークン消費は、2026年のAI利用総量の約半分に達している。しかし一方で、中国の開発者が得ている収益は10%未満だ。DeepSeek V4は入力トークン1百万あたり$0.09で、OpenAIのGPT-4は$0.05、差は1.8倍。Uberは、従業員1人あたりの月次AIコストを$500〜$2,000と報告しており、年次予算を4か月で使い切る状態だ。Microsoftは、6月のAxios報道によれば、Copilot向けの低コスト・エンジンとしてDeepSeekを評価し始めている。だが、規制上の懸念やコンプライアンス面の不安があるため、企業は「間接調達」戦略を採用するよう促されている。つまり、中国モデルを開発者に直接支払うのではなく、米国のクラウド事業者経由でルーティングすることで、高い利用量があっても収益の連動を断ち切るのだ。

iFLYTEKの2026年上半期の業績見通しによると、同社は純損失が人民元18億〜22.8億になると見込んでおり、前年同期間の損失である人民元23.9億と比べて減少しています。また、同社の研究開発（R&D）支出は上半期に人民元28億を超え、前年同期比で約人民元5億増加しており、総営業収益の20％を超えています。

インテルによると、7月13日に米国の半導体メーカーは、欧州の製造能力を拡大し、人工知能およびハイパフォーマンス・コンピューティング用チップに対する需要の高まりに対応するため、アイルランドのダブリン近郊にある生産拠点への500億ユーロの投資を発表した。この投資により、施設の能力が向上し、同拠点における運用効率が最大化される。

フィリピン中央銀行（BSP）は、覚書第M-2026-031号を通じて、銀行および電子ウォレット事業者向けの人工知能（AI）活用に関する任意のガイドラインを発行し、責任あるAIの導入に関する最低限の監督上の期待水準を定めた。このガイドラインは、AIシステムがフィリピン国内で既に支払いパターンを分析し、顧客の身元を確認し、不正を検知している場合に、金融機関がどのように対処すべきかを扱っている。BSP副総裁のリィン・ハビエルは火曜日の7月14日付のプレスリリースで、この原則はAI技術による意図しない結果を抑えつつ、機関がイノベーションを進めるのに役立つと述べた。覚書は、フィリピンの金融サービス全体でAIの利用が拡大する中で、ガバナンス原則を導入するものであり、2024年のBSP調査では、回答した機関の44%が少なくとも1つのAIシステムを導入していたことが分かった。 BSPがAIシステム向けのSTARSガバナンス原則を確立 BSPは、頭字語STARS（sustainability、transparency、accountability、responsibility、security）で要約さ

Grok AIは、XRPが2026年末までに3桁の価格に到達する可能性があると予測しており、現在の$1.06水準から見るとおよそ100倍近い上昇になります。XRPは以前、より広範な暗号資産市場のボラティリティを背景に急激に下方修正する前に、約$3.65で最高値を付けました。この予測は、XRPレジャー上でトークン化された実物資産の価値が40億ドル（$4 billion）を超えること、Rippleのオンデマンド・リクイディティ（On-Demand Liquidity）ネットワークがクロスボーダー決済のユーティリティを支えること、暗号資産に関する規制の明確さが改善していることなどのファンダメンタルズに関連付けられています。Grok AIの予測手法の詳細は公開されておらず、この予測は明確に「確定した結果」ではなく、投機的なAIモデリングとして位置付けられています。暗号資産には高いリスクがあり、市場の変動や規制の不確実性によって大きな資本損失が発生する可能性があります。 Grok AIは2026年末までに3桁のXRP価格を予測 イーロン・マスクに関連する人工知能モデルであるGrok AIは、XR

Rapplerによると、バンコ・センラル・ン・ピリピナス（BSP）は7月14日（火）に、銀行、eウォレット事業者、その他の監督対象の金融機関に対する最低限の監督上の期待事項を定めた任意のAIガイドラインを発行した。覚書（No. M-2026-031）では、STARSとして要約される5つのガバナンス原則—サステナビリティ、透明性、説明責任、責任、セキュリティ—が導入されている。 主な要件には、AIの出力が融資の判断や商品推奨に影響する場合の義務的な通知、そして人による監督の維持が含まれる。AIシステムは融資申請の承認または否認を推奨する可能性があるものの、BSPは最終的な責任は人間が負い、責任を機械に委ねることはできないと強調している。機関は、訓練データにおけるバイアスに対するセーフガードも講じなければならず、低所得者層、マイノリティ、または脆弱なグループが不当に排除されないようAIシステムを監視する必要がある。これらのガイドラインは拘束力のないものだ。BSPは、将来的により厳格で執行可能なルールを導入する可能性があると示した。

Financial Timesによると、DeepSeekは同社を約710億ドルと評価する新たな資金調達ラウンドを検討しているという。7月14日に発表された。これは、AIスタートアップの前回の資金調達ラウンドからおよそ1か月後にあたる。

キオクシア・ホールディングスは7月14日、東京証券取引所で69,100円で引け、上場後の最高値112,700円（6月22日記録）からは約40%の下落となった。日経の分析によると、人工知能（AI）の過剰投資に対する懸念や、サムスン電子およびSKハイニックスによる生産増加が相次ぐことへの警戒が売り圧力を強めたことで、NANDフラッシュメモリー製造会社の株価は下落した。キオクシアは今年前半において日本のAI関連株のトップとして、800%超の急騰で日経225指数の上昇を牽引していたが、7月上旬以降は弱含んでいる。 キオクシア株、東京市場で日中安値を記録 7月14日の取引で、キオクシア株は日中安値63,060円まで下落し、前営業日から4,040円（6.02%）安となった。これは1年半ぶりの水準ではなく、1か月半ぶりの最安値水準を意味する。株価は6月22日の最高値112,700円から約40%下落した。 アナリストはAI投資懸念と競合の生産増を指摘 日経新聞は、大手メモリーメーカー（サムスン電子やSKハイニックスを含む）による生産増により、半導体価格の下落が見込まれることや過剰なAI投資への懸念が強

Axiosによると、7月14日、Google DeepMindの共同創業者兼CEOであるデミス・ハサビス氏は、最先端のAIモデルを世界規模で審査できる権限を持ち、リスクが高まった際には業界全体で開発のペースを落とすよう調整できる、米国主導のグローバルなAI規制機関の設立を求めた。同提案の規制当局は、産業界から資金を拠出し、世界トップクラスの技術専門家を配置し、かつ米国政府に対して説明責任を負うべきだという。 ハサビス氏は、AIによる現在のサイバーセキュリティ上のリスクは単なる「早期警戒のシグナル」にすぎないと警告し、18か月以内に、生物・核の安全保障上の脅威を引き起こし得る能力が、政府の管理を超えて公開（オープンソース）モデルの中で出現する可能性を予測した。リスクは、オープンソースモデルだけでなく、将来のAIラボが導入するより強力なプロプライエタリ（独自）モデルからも生じると強調した。報道によれば、ハサビス氏は数か月間にわたりこの計画を着々と進めており、トランプ政権や他のAIラボのリーダー、欧州の当局者らと協議してきたとのことで、彼らは「非常に前向き」な反応を示したという。

ゴールドマン・サックスのエクイティ・リサーチによると、5つの主要なクラウド・プロバイダー（Microsoft、Amazon、Meta、Google、Oracle）は、2025年度から2030年度の間に人工知能への設備投資として、合計で5.8兆ドルを費やす見通しです。ゴールドマン・サックスは、資金調達ニーズが拡大するにつれて、米国の投資適格社債市場は、発行体の集中度やキャパシティ上限による制約に直面する可能性があり、そのために、公共債、ローン、プライベート・キャピタル、プロジェクト・ファイナンスを含む分散した資金調達経路が必要になると指摘しています。

BlockBeatsによると、7月14日に投資銀行KeyBancが新しいリサーチレポートで複数のAIチップ株の目標株価を引き上げた。Armの目標株価は$300から$430へ大幅に増加し、Micron Technologyの目標株価は$1,600から$1,750へ上昇、そしてNvidiaの目標株価は$310から$330へ引き上げられた。

Google DeepMindの共同創業者であるデミス・ハサビスは最近、人工汎用知能（AGI）が数年以内に実現可能となり、産業革命の10倍にも及ぶ変革的な影響をもたらすと予測しました。ハサビスは、サイバーセキュリティ、核エネルギー、バイオ分野における新たなリスクに対処するため、米国にFINRAをモデルにしたフロンティアAIの基準策定機関を設置するよう求めました。提案された枠組みは、独立した技術専門家によって管理される官民の連携を通じて運用され、フロンティア・ラボはリリースの30日前に審査のためにモデルを提出する必要があり、最終的には義務的な市場アクセス試験へ移行する計画です。スタートアップや学術機関の非フロンティア・モデルは免除されます。

ロイターによると、7月14日、インドのITサービス企業LTMは、四半期ベースの年換算ランレートで初めてAI関連の売上を年率1億5000万ドルとして開示した。同社によれば、これは総収益の12%に相当し、従来のサービス事業よりも成長が速い。さらに同社は、Anthropicと提携し、エンジニアリング、モダナイゼーション、ビジネスのワークフロー全体でAIツールの利用を拡大することを発表した。対象は主要なエンタープライズ業界に焦点を当てている。

DoorDash、Airbnb、Siemensを含む米国企業が、中国のAIモデルを導入し、AnthropicのClaudeやOpenAIのChatGPTのような米国のサプライヤーに取って代わろうとしている。移行の背景には費用対効果があり、ある組織はClaudeの利用に月5億ドルを支出したと報じられている一方で、AI集約型企業はRamp AI Indexの調査によれば、AIアプリケーションに対して従業員1人あたり月平均約7,500ドルを投じているという。Moonshot AI、DeepSeek、Zhipuといったスタートアップの中国AIモデルは、同等の能力を大幅に低いコストで提供し、さらに企業がモデルをカスタマイズでき、機微データの処理をより確実に管理できるオープンウェイト構成という利点もある。 DoorDashと主要企業がコスト削減のため中国AIモデルを採用 DoorDashの共同創業者Andy Fangは、Xプラットフォーム上で先週、同社が低レベルのタスクにMoonshot AIのモデルを使ったことで大幅なコスト削減を達成したと述べた。サンフランシスコのスタートアップLindyは、A

最近、Tencent Hunyuanはコミュニティの要望に応えてHy3モデルの量子化版をリリースし、2,950億パラメータのモデルを単一の推論用GPU、あるいは十分なメモリを備えたローカルマシン上で動作できるようにしました。チームはHy3の重みを1ビットおよび4ビットの精度に量子化し、GGUF形式でパッケージ化して、llama.cppエコシステムに統合しました。これにより、これまでマルチGPUクラスタを必要としていたものが、より幅広い導入シナリオで利用可能になりました。

Google GeminiチームのメンバーLogan Kilpatrickによる本日（7月14日）の投稿によると、彼は「AI時代では、3か月ごとに野心を引き上げなければならない。そうしないと、新たに登場したモデルの能力が競合に先にクレームされてしまう」と書いた。コミュニティのメンバーはこれを、延期されたGemini 3.5 Proのリリースに結びつけた。もともとは6月に予定されていたが、リリースは後ろ倒しとなっており、これまでの報道では7月17日のローンチ日が示唆されていた。Gemini 3 Pro、Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.5 Flashのリリース間にあった過去の3か月間隔に基づき、アナリストは次のモデルのローンチが8月中旬から下旬に起こる可能性があると予測している。

Sun Mediaによると、DoorDashやAirbnbを含む主要な米国企業が、中国で開発されたAIモデルを採用し始めており、OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeのような米国製の対応製品に取って代わりつつあるとのことです。コスト効率とオープンウェイトのアーキテクチャがその背景にあります。DoorDashの共同創業者であるAndy FangはX上で、Moonshot AIのモデルを下位のタスクに投入することで出費が大幅に減ったと述べています。以前はある組織がClaudeの利用に月額5億ドルを費やしていましたが、現在はDeepSeekやZhipuのモデルが、同等以上の能力を大幅に低いコストで提供しています。ジョージタウン大学のCenter for Security and Emerging Technologyによれば、中国のモデルは大半の企業業務に対して十分に実用的になっており、米国のサプライヤーのプレミアム価格を正当化するのがますます難しくなっています。