AI業界の発展と政策動向

モルガン・スタンレーの最高投資責任者、ジョー・アマト氏は10月20日、米国株式市場の調整は終わりに近づいており、同社はS&P 500指数の目標を2027年5月までに8,300とする一方、8,500に達する可能性もあると述べた。 CNBCに出演したアマト氏は、AI分野での信用スプレッドの拡大は、米国債利回りの上昇よりも大きなリスクだと警告した。AIインフラへの投資は現在、主に債券市場を通じて資金調達されているためだ。同氏は、「市場は終盤に差し掛かっているが、年末から2027年にかけて力強い展開となる前に、あと2～3週間は逆風に直面するだろう」と述べた。

TechCrunchによると、AIコードテストプラットフォームのBlacksmithは本日、Sequoia Capitalが主導する6,600万ドルのシリーズC資金調達ラウンドを発表した。同社の評価額は10億ドルとなり、ユニコーン企業の仲間入りを果たした。 同社は、年間経常収益が17倍に増加し、これまでに9,000万件を超える自動コードチェックを実施したと報告した。Blacksmithは、継続的インテグレーションとAI生成コードの検証に注力している。

Yeahka Limitedによると、MAG Payments Summit Singapore 2026で、YeahPayはエージェント型決済プロトコル、本人確認、委任認証の検討を進めていると発表しました。同社は国際金融機関と概念実証（PoC）に向けた協業を開始しています。 Yeahka傘下のAIサービスブランドであるFynixは、シンガポールを拠点とする美容事業者Vintage Studio向けのパイロットを完了しました。このサービスは、WhatsApp上で顧客からの問い合わせ対応、提案、予約、決済依頼を連携させます。このシステムは過去30日間で97人の顧客に対応しました。

TechCrunchによると、AI研究所のFlapping Airplanesは、Index VenturesとLux Capitalが主導し、Sequoia CapitalとGVも参加した10億ドルのシリーズAラウンドを完了した。このラウンドで同社の評価額は60億ドルとなり、9カ月前の15億ドルから4倍に増加した。同スタートアップは、AIモデルのトレーニングにおけるデータ効率の向上と、トレーニングと推論のタスクを同時に処理できるGPUフレームワークの開発に注力し、AIの開発・運用コストの削減を目指している。

Guru Clubによると、ジャネット・イエレン米財務長官は水曜日（10月22日）、AI業界にはシステム全体に影響を及ぼすような問題はなく、2000年代初頭のドットコムバブルと比較することはできないと述べた。イエレン氏は、100人を超える金融幹部や投資家が集まった非公開の資金調達イベントでこうした発言をした。チケット価格は7,500ドルからで、最上位のスポンサーシップパッケージは100,000ドルに達した。

TechCrunchによると、AIスタートアップのRecursiveは10月22日、無料のオープンソースのコーディングモデル「Flint」を発表した。このモデルは400億個のパラメーターを備え、推論時に有効化されるのは25億個のみのため、一般消費者向けハードウェア上でオフライン動作が可能だ。開発作業の大部分はRecursiveの自動リサーチシステム「Eureka Machine」が担い、チームは4か月足らずでモデルを完成させた。M4 Proチップでは、Flintは毎秒131トークンの生成速度を達成し、同じパラメーター数の比較対象モデルを上回っている。

Guru Clubによると、10月22日、中国のロボット企業Unitree（宇樹科技）のCEO、王興興氏は、2026年世界物理AI会議で、大手AIモデル企業ではモデルの自己進化が社内でほぼ実現しており、モデルは人間の指導をほとんど受けずに自律的にコードを書き、データを収集できると述べた。ただし、技術的なブレークスルーから広く普及するまでには5〜10年かかるという。

ChainCatcherによると、ベルリンで開催されたGTCでのエヌビディアのジェンスン・フアンCEOのプレゼンテーションは、グリーンピース・ドイツの活動家たちが横断幕を広げ、エヌビディアのチップがなぜロシア軍の装備に使われているのかと問いかけ、AIが環境に及ぼす影響への懸念を訴えたことで中断された。フアンは抗議者たちが発言を終えるのを待ち、問題の重要性を認めた。 8月、ウクライナ国防省情報総局は、ロシアのS-71巡航ミサイルからエヌビディアのJetson Orinコンピュートモジュールを発見した。また、同様の製品がロシアのドローンの残骸からも見つかったと、ニューヨーク・タイムズは報じた。グリーンピースが9月に発表したリサーチによると、エヌビディアが開示したサプライチェーン由来の間接的な二酸化炭素排出量は、同社が自社の事業活動で再生可能エネルギーを使用しているにもかかわらず、2020年以降725%増加した。

Guru Clubによると、Unitree Technologyの創業者であるWang Xingxing氏は、10月22日に開催された2026 World Physical AI Conferenceで、GPT-6のリリースを受けてフィジカルAIにブレークスルーの兆しが見られると述べました。同氏は、AIモデルの入出力を実際のロボットの動作に結び付けるという中核的な課題は、今後1〜3年以内にエンボディドAIによって克服される可能性があり、商業サービス分野での導入は家庭用や産業用の応用よりも速く進むとの見通しを示しました。

Foresight Newsによると、Mojo AI取引プラットフォームは10月22日にApp StoreでiOSアプリをリリースし、ユーザーはiPhone上で取引アイデアをエージェントに変換し、計画を確認して、アプリ内でアクティビティを追跡できるようになりました。 TestFlightのベータ版ユーザーは、新バージョンをインストールする前にテスト版をアンインストールし、既存の認証情報でログインして、アカウント情報を確認する必要があります。iOSアプリ内サブスクリプションは現在、AppleのApp Store購入システムを通じて処理されます。既存のメンバーは、サブスクリプションの重複を避けるため、現在のプランのステータスを確認してください。

Near Protocolは10月22日に5%上昇して5.29ドルとなり、時価総額上位20銘柄の暗号資産の中でも、当日の上昇率が高い銘柄の一つとなった。今回の上昇は、エコシステムに関連する3つの材料に後押しされた。NEAR AIを通じてステーキングされたNEARが100万枚を突破したこと、企業ユーザー向けの機密性を備えたマルチシグ金庫「Near Business」がローンチしたこと、Near Intentsの取引高が356億ドルに達したことだ。 NEARをめぐる3つの材料：AI関連のステーキング、Near Businessのローンチ、Intentsの取引高が前年比14.6倍に NEARの当日の主な材料は以下の3つだ。 NEAR AIを通じてステーキングされたNEARが100万枚を突破：Near Protocolの分散型AIフレームワーク「NEAR AI」を通じてステーキングされたNEARが100万枚を突破した。このステーキング経済モデルでは、ユーザーと開発者がプライベートAI計算の利用料を支払い、エージェント枠を確保するためにNEARトークンをステークする。 Near Business

ウォール・ストリート・ジャーナルが確認したIPO関連の草案文書によると、Anthropicは長期にわたるコンピューティングリソースとインフラに6,000億ドル超を投じることを約束しています。現在進行中の交渉がまとまれば、コミットメント総額は約7,500億ドルに達する可能性があります。しかし同社は、一部の主要クラウドパートナーが、Claudeモデルの成長と開発ツールを支えるのに必要な水準を下回るコンピューティング能力しか提供していないことを明らかにしました。 サプライヤー別のコミットメント額は、グーグルが1,110億ドル、アマゾンが1,100億ドル、マイクロソフトが310億ドル、ブロードコムがチップのレンタルで1,600億ドルです。NscaleとLambdaを通じて調達するエヌビディア関連リソースへの追加支出は、2033～2034年までに最大860億ドルに達する可能性があります。2026年上半期、Anthropicは163億ドルの売上高を計上する一方、コンピューティングとインフラに約90億ドルを費やしました。2025年の同じ期間の支出は23億ドルでした。

Xiaomiグループの創業者兼会長兼CEOの雷軍は、2026年10月21日、「2026世界インテリジェント・コネクテッド・カー大会」で、今後5年間にコア技術の研究開発へ2,000億元超を投資する見込みであると発表した。これは過去5年間に投じた1,055億元のほぼ2倍に当たる。資金は、自社開発チップやAIなどの基盤技術に重点的に投じられる。Xiaomi自動車は発売から2年半で、累計納車台数が80万台を超えた。 雷軍、2026世界インテリジェント・コネクテッド・カー大会で発表：今後5年間で2,000億元超を投資 雷軍は大会で、過去5年間にXiaomiがコア技術の研究開発に1,055億元を投じ、今後5年間の関連投資額は2,000億元を超え、ほぼ倍増する見込みだと述べた。資金は引き続き、基盤技術に重点的に投じられる。雷軍が挙げた研究開発分野には、チップ、OS、具身知能に関するAI技術などが含まれる。研究開発の対象となる製品分野は、スマートフォン、自動車、スマートホーム、ロボットなどだ。 過去5年間の主な成果：IoT接続数が11億台超、玄戒チップが出荷 過去5年間の研究開発投資1,055億元は、

Guru Clubによると、グーグルのCEO、サンダー・ピチャイ氏は10月22日、コンピューティング能力は依然として不足しており、毎日フル稼働しているため、AI分野には供給過剰の兆候は見られないと述べた。計画されているコンピューティング資源はすべて最終的に利用されるとし、短期的な利益の減少を受け入れることになっても、AI技術の最前線での地位を維持するため、グーグルは積極的な投資を続けると述べた。

小米公式技術アカウントの10月20日の投稿によると、小米 MiMo-V2.6-ProがTencent WorkBuddyデスクトップAIアシスタントで利用可能になり、Tencent Cloud TokenHubのモデル一覧にも掲載されました。API IDはmimo-v2.6-proです。TokenHubのドキュメントによると、コンテキストウィンドウは1M Token、最大入力は1M Tokenです。 小米公式技術アカウント：MiMo-V2.6-ProがTencent WorkBuddyエージェントで利用可能に 小米公式技術アカウントは2026年10月20日、MiMo-V2.6-ProがTencent WorkBuddyデスクトップAIアシスタントで利用可能になったと発表しました。小米は、今回のWorkBuddy連携について、深掘り調査、文書処理、デザイン案の作成、小型ツールの開発など、長時間にわたる専門的なワークフローに適しているとしています。WorkBuddyのユーザーは、Tencentのエージェントを通じて、バックエンドモデルとしてMiMo-V2.6-Proを選択できます。 小米に

21 FinanceとDataEyeによると、海外のウェブトゥーンプラットフォームには毎日約2,000万ドルが費やされている。DataEyeのリサーチディレクター、Liu Zun氏は、AIウェブトゥーンのうち利益を上げているのはわずか1.3％で、作品の93％は月間閲覧数が100万回未満だと指摘した。100万回再生あたりの収益は30～100元から5～10元へと急落し、ヒット率も0.5％を下回っている。AI生成ウェブトゥーンの輸出に投資家が意欲を示す一方、業界が苦境に直面している実態も浮き彫りになっている。

Yahoo Financeによると、Anthropicは早ければ10月23日（金）にS-1登録届出書を提出する予定で、過去最大のIPOになると見込まれる上場に向けた大きな一歩となる。同社のIPO規模は、SpaceXが6月に実施したIPOの規模を上回ると予想されており、業界の巨額な設備投資に対する監視の目が強まるなか、AI企業への投資家の信頼を測る重要な試金石となる。 Wall Street Journalによると、Anthropicは2026年上半期に163億ドルの売上高を計上する一方、純損失は800億ドルを超えた。Reutersによると、同社は企業価値2兆ドルで最大1,000億ドルを調達すると予想されている。Financial Timesによると、第3四半期の売上高は168億ドルに増加し、ランレート換算で調整後黒字を達成した。

エコノミスト誌は5月21日（現地時間）、主要先進国のソブリン債務危機は、人工知能（AI）バブルの崩壊よりもグローバル金融市場にとってはるかに大きな脅威になると警告する社説を掲載した。社説は、ソブリン債の売りが殺到する事態になれば、投資家はドットコムバブル崩壊のようなAI市場の調整だけを心配していた頃を懐かしく思うだろうと論じた。この見解は、AI投資をめぐる投機と、先進国全体で膨らむ政府債務負担という二重のリスクにグローバル市場が直面する中で示された。 エコノミスト誌、ソブリン債務を市場への最大の脅威と指摘 社説は、高金利と膨らむ財政赤字によって先進国の債券市場への信頼が損なわれていることを、世界経済にとって最大の脅威と位置づけた。エコノミスト誌は、このシナリオが準備通貨である米ドルの安全資産としての地位を揺るがし、深刻な政治的・経済的混乱を引き起こすと述べた。同誌は、財政赤字の削減を強いられた結果、政治的不確実性が高まった例としてフランスを挙げた。社説は、最悪のシナリオでは、政府が債務返済ではなくインフレによって債務負担を軽減しようとする可能性があると警告した。 AIバブルの崩壊は債券

Xiaomi傘下のSeerRay研究所は10月21日、Xiaomi-Lens-0をオープンソース化しました。これはQwen3.5-4Bをベースとする40億パラメータのマルチモーダルモデルで、推論中にピクセル単位のセグメンテーションマスクを生成できます。Qwen3.5-4Bに軽量なピクセルマスクデコーダーを追加した構成です。モデルが特殊なマスクマーカーを出力すると、視覚的な潜在表現が画像上のセグメンテーションマスクにデコードされます。 Xiaomi-Lens-0のオープンソース情報：Hugging Faceの重み、GitHubのコード、arXivの技術レポート Xiaomi-Lens-0のオープンソースリソースは、2026年10月21日に以下の場所で公開されました。モデルの重みと設定はSeerRay-LabのHugging Face組織で公開され、コードはGitHubでホストされ、技術レポートはarXivで公開されています。このバージョンには、モデルの重み、設定、トークナイザー、プロセッサーが含まれています。モデルの読み込みとマスクのデコードには、付属のXiaomi-Lensパッケージが