中国（国・地域）に関するニュース一覧

米メディアThe Vergeの記者が、家族とのイタリア旅行で最新のAI翻訳アプリ・専用デバイスの実用性を検証しました。その結果、駅での混乱や急なトラブルといった切迫した状況下ではほとんど役に立たないことが判明。むしろ、身振り手振りや直接質問する方が迅速で確実だと結論付けています。AI翻訳が旅行の言語の壁を完全に取り払うには、まだ多くの課題があるようです。

AI翻訳デバイスの利用には、時間と忍耐、そして安定したネット接続が不可欠です。デバイスを起動し、相手に使い方を説明している間に、状況は刻々と変化します。また、オフラインで使うには事前の言語データダウンロードが必須。こうした準備と手間が、とっさのコミュニケーションを阻む大きな壁となっているのです。

イタリアの駅では、家族が乗り遅れそうになるパニックが発生。駅員とのやり取りも英語とイタリア語が飛び交う混乱状態に。このような状況で翻訳デバイスを取り出して設定する余裕は全くありませんでした。結局、感情的な叫び声と駅員の機転で事なきを得るなど、AIの出る幕はなかったといいます。

簡単な質問でさえ、AI翻訳は最適解とは限りませんでした。ミネラルウォーターの成分を尋ねた際は、アプリが誤訳。レストランのメニュー翻訳も時間がかかり、結局は店員に直接聞くのが最も早くて正確でした。日常的な場面ほど、従来のアナログな手法が効率的なようです。

一方で、AI翻訳が心強い味方となった場面もあります。列車内で、乗り過ごしを心配する中国人の高齢女性を安心させるためにGoogle翻訳が活躍しました。パニック状態ではなく、一対一で落ち着いて対話できる状況では、言語の壁を越える有効なツールとなり得ることを示唆しています。

記者は、旅行で最も役立ったテクノロジーはAI翻訳機ではなく、国際データ通信が可能なスマートフォンだったと結論づけています。AI翻訳は、一人旅や緊急時の「お守り」としては心強いものの、過信は禁物です。技術の限界を理解し、アナログなコミュニケーションと使い分ける姿勢が重要と言えるでしょう。

電気自動車（EV）大手のテスラは2025年11月6日、オースティンで開いた株主総会で、イーロン・マスク最高経営責任者（CEO）に対する新たな巨額報酬案を承認しました。75%以上の賛成票を得たこの決定は、同社のAIやロボティクス事業への転換を加速させるため、マスク氏のリーダーシップを確保する狙いがあります。

承認された報酬案は、マスク氏に野心的な目標達成を課すものです。今後10年間で、テスラの時価総額を現在の1.5兆ドルから8.5兆ドルへと引き上げることが求められます。さらに、100万台のロボタクシー稼働や100万体の人型ロボット販売なども条件に含まれており、達成すればマスク氏の株式保有比率は約25%に上昇します。

取締役会は、報酬案を承認しなければマスク氏が他の事業に注力し、テスラを離れるリスクがあると警告していました。テスラが単なる自動車メーカーではなく、AIとロボティクスのリーダーになるためには、マスク氏の強力な指導力が不可欠であるというメッセージを株主に訴え、支持を取り付けた形です。

この報酬案には、一部から強い反対もありました。ノルウェーの政府系ファンドなど一部の大株主や、大手議決権行使助言会社が反対を表明。また、以前の500億ドル超の報酬案がデラウェア州の裁判所で無効とされた経緯もあり、司法判断との整合性を問う声も上がっていました。

テスラは現在、売上の急減や中国メーカーとの競争激化など、厳しい事業環境に直面しています。投入したロボタクシーサービスは事前の期待を下回り、新型車「サイバートラック」の販売も苦戦しています。壮大な目標達成への道のりは、決して平坦ではないとの見方が広がっています。

中国のAIスタートアップMoonshot AIが2025年11月6日、オープンソースの大規模言語モデル「Kimi K2 Thinking」を公開しました。このモデルは、推論やコーディング能力を測る複数の主要ベンチマークで、OpenAIの「GPT-5」など最先端のプロプライエタリ（非公開）モデルを上回る性能を記録。オープンソースAIが市場の勢力図を塗り替える可能性を示し、業界に衝撃が走っています。

Kimi K2 Thinkingの性能は、特にエージェント（自律AI）としての能力で際立っています。ウェブ検索と推論能力を評価する「BrowseComp」ベンチマークでは、GPT-5の54.9%を大幅に上回る60.2%を達成。これは、オープンソースモデルが特定のタスクにおいて、業界トップのクローズドモデルを明確に凌駕したことを示す歴史的な転換点と言えるでしょう。

このモデルの最大の魅力は、完全なオープンソースである点です。モデルの「重み」やコードは誰でもアクセス可能で、寛容なライセンスの下で商用利用も認められています。これにより、企業はこれまで高価なAPIに依存していた高性能AIを、自社データで安全に、かつ低コストで活用する道が開かれます。

高性能と低コストを両立させる秘密は、効率的なモデル設計にあります。「専門家混合（MoE）」アーキテクチャと、精度を維持しつつ計算量を削減する「量子化」技術を採用。これにより、GPT-5と比較して10分の1以下の圧倒的な低価格でのサービス提供を可能にしています。

Kimi K2 Thinkingの登場は、巨額の資金を投じてデータセンターを建設するOpenAIなどの戦略に大きな疑問を投げかけます。高性能AIの開発が、必ずしも莫大な資本を必要としないことを証明したからです。AI業界の競争は、資本力だけでなく、技術的な工夫や効率性へとシフトしていく可能性があります。

経営者や開発者にとって、これは何を意味するのでしょうか。もはや特定のベンダーに縛られることなく、自社のニーズに最適なAIを自由に選択・改変できる時代が到来したのです。コストを抑えながらデータ主権を確保し、独自のAIエージェントを構築する。Kimi K2 Thinkingは、そのための強力な選択肢となるでしょう。

Googleが、オーストラリア軍とのクラウド契約の一環として、インド洋に浮かぶ豪州領クリスマス島に大規模なAIデータセンターを建設する秘密計画を進めていることが明らかになりました。2025年11月6日に報じられたこの計画は、中国の海洋活動を監視する上で極めて重要な戦略的拠点となる可能性を秘めています。

クリスマス島は、インドネシアから南へわずか約350キロに位置し、軍事戦略家が「極めて重要」とみなす場所です。この立地は、世界の海運と潜水艦の主要航路であるスンダ、ロンボク、マラッカ海峡の監視を可能にします。元米海軍戦略家は、この施設がAIを活用した最先端の軍事指揮統制を実現すると指摘しています。

このプロジェクトは、Googleが2025年7月にオーストラリア国防省と締結した3年間のクラウド契約に続くものです。しかし、計画の詳細は厚いベールに包まれており、施設の規模、費用、具体的な能力の多くは非公開とされています。Googleと豪国防省はいずれもコメントを控えています。

計画には、米海兵隊が半年ごとに駐留する北部準州のダーウィンと島を結ぶ海底ケーブルの敷設も含まれています。最近の日米豪合同軍事演習では、クリスマス島が無人兵器システムの発射拠点としての価値を証明しており、三国間の防衛協力におけるハブとなる可能性があります。

これまで通信インフラが脆弱で、経済的機会に乏しかったクリスマス島。約1600人の住民の一部は、この巨大プロジェクトがもたらす経済効果に期待を寄せる一方、アカガニの大移動で知られる島の貴重な自然環境への影響を懸念する声も上がっており、慎重な見方が広がっています。

大手テック企業が国家安全保障に深く関与する事例は増えています。Googleのこの動きは、AI技術が地政学的なパワーバランスを左右する新たな時代の到来を象徴していると言えるでしょう。この秘密のAI拠点がインド太平洋地域の安全保障にどのような影響を与えるか、今後の動向が注目されます。

Googleの脅威インテリジェンスグループ(GTIG)は11月5日、国家支援の攻撃者などが生成AIをサイバー攻撃に悪用し始めているとのレポートを発表しました。攻撃者は生産性向上のためだけでなく、偵察やマルウェア開発といった新たな攻撃能力の獲得にAIを実験的に利用しており、サイバーセキュリティの脅威が新たな段階に入ったと警鐘を鳴らしています。

レポートによると、特に北朝鮮、イラン、中国と関連する攻撃者グループがAIの悪用を試みています。彼らは、標的の情報を収集する偵察活動、巧妙なフィッシングメールの作成、機密情報を盗み出すデータ窃取など、既存の攻撃手法をAIで強化・効率化しようとしています。これは、サイバー攻撃の準備段階から実行まで、AIが深く関与し始めていることを示唆します。

注目すべきは、自己変異する「AIマルウェア」の存在です。このマルウェアは、AIを用いて悪意のあるスクリプトを自動で生成し、検出システムから逃れるために自身のコードを動的に書き換える能力を持ちます。従来のパターンマッチング型のセキュリティ対策では検知が困難になる可能性があり、防御側には新たな対策が求められます。

さらに攻撃者は、AIモデルに搭載された安全機能を回避する手口も開発しています。例えば、学生や研究者を装ったプロンプトを入力し、本来は制限されているはずの情報を引き出そうとします。これは、AIとの対話においてもソーシャルエンジニアリング的な手法が有効であることを示しており、AI開発における安全対策の重要性を改めて浮き彫りにしました。

もちろん、Googleも対策を進めています。同社は、悪意のある活動に関連するアカウントやインフラを無効化するとともに、今回の調査で得られた知見を自社のセキュリティ分類器やAIモデルの強化に活用しています。攻撃者と防御側のAIを駆使した攻防は、今後さらに激化していくとみられます。

中国・上海のロボット新興企業AgiBotが、人間による遠隔操作とAIの強化学習を組み合わせ、産業用ロボットに複雑な製造タスクを高速で習得させる新技術を開発しました。この手法により、従来は自動化が困難だった精密作業をロボットが担えるようになり、製造業の生産性向上に大きな影響を与える可能性があります。

同社の「実世界強化学習」と呼ばれるソフトウェアは、まず人間の作業者がロボットを遠隔操作して手本を示します。これを基礎データとして、ロボットは自律的に試行錯誤を重ねてスキルを向上させます。このアプローチにより、新しいタスクの訓練をわずか10分程度で完了できるといいます。

製造現場の生産ラインは、製品の仕様変更などで頻繁に組み替えられます。ロボットが新しい作業を迅速に習得できる能力は、人間と協調しながら変化に柔軟に対応するために不可欠です。これにより、ロボット導入のROI（投資対効果）が大幅に高まることが期待されます。

この高速な学習の裏側には、多くの「人間の教師」が存在します。AgiBotはロボット学習センターを設け、AIモデルにスキルを教え込むために人間がロボットを遠隔操作しています。高品質なロボット訓練用データの需要は世界的に高まっており、新たな雇用を生む可能性も指摘されています。

カーネギーメロン大学の専門家もAgiBotの技術を最先端と評価しています。中国は世界最大の産業用ロボット市場であり、巨大な製造基盤とサプライチェーンが、同国スタートアップの強力な競争優位性となっています。米国でも同様の技術開発が進んでおり、競争は激化しています。

AIを活用したロボットの学習ループは、米国などが製造業の国内回帰（リショアリング）を目指す上で習得が不可欠な技術とみられています。AgiBotの躍進は、AIとロボット工学を核とした次世代の製造業の主導権争いが、すでに始まっていることを示唆しているのかもしれません。

LG創業者の孫、ブライアン・クー氏が共同設立した投資会社Stock Farm Road (SFR)と、AI映画制作会社Utopai Studiosが、折半出資の合弁会社「Utopai East」を設立しました。この提携は、AIを活用した映画やテレビ番組制作に不可欠な大規模データセンターやインフラを専門的に開発することを目的としています。SFRの資本力とUtopaiの技術力を融合させ、エンターテイメント業界のAI活用を根底から支える狙いです。

新会社では、SFRが資本、クリエイティブ分野の専門知識、業界内の人脈を提供し、Utopaiが技術、ワークフロー、インフラを担います。両社はインフラ開発に加え、映画やテレビプロジェクトの共同制作も手掛けます。最初の取り組みとして、韓国の知的財産（IP）を世界市場向けに展開し、来年には初の共同制作コンテンツをリリースする計画です。

クー氏はAI活用の狙いを二段階で説明しています。短期的には制作プロセスのコスト削減と効率化が主目的です。しかし、長期的には「AIが切り拓く全く新しい可能性に興奮している」と語ります。従来の枠にとらわれない若手クリエイターとも連携し、AIならではの革新的な表現を追求していく方針です。

AIが人間の仕事を奪うのではないか、という業界の懸念に対し、両社は明確に否定的な立場を取ります。Utopaiのセシリア・シェンCEOは「我々のワークフローは、映画制作者に取って代わるのではなく、彼らと協働するために設計されている」と強調。AIはあくまで創造性を拡張するための支援ツールであると位置づけています。

この事業の根幹をなすのが、SFRが韓国・全羅南道で計画する3ギガワット規模のAIデータセンターです。このデータセンターは、Utopai Eastのエンタメコンテンツ制作に必要なデータ管理、制作、配信までの全AIインフラの基盤となります。クー氏はこの構想を「次世代の知能駆動型産業のバックボーン」と位置づけています。

Utopai Eastはまず韓国のコンテンツ制作から事業を開始しますが、将来的にはアジア全域への展開を見据えています。シェンCEOは「日本は常に素晴らしい市場だ」と述べ、最初の拡大先として日本市場に強い関心を示しました。その後、中国やタイなどへの展開も視野に入れているということです。

データ注釈企業Scale AIと非営利団体CAISが、AIエージェントの実務能力を測る新指標を発表。調査によると、主要AIはフリーランスの複雑な業務を3%未満しか遂行できず、AIによる大規模な業務代替がまだ現実的ではないことを示唆しています。AIの能力に関する過度な期待に警鐘を鳴らす結果です。

新指標「Remote Labor Index」は、デザインやデータ収集など実際のフリーランス業務をAIに与え、その遂行能力を測定します。中国のManusが最高性能を示し、xAIのGrokやOpenAIのChatGPTが続きましたが、いずれも低い成果でした。

AIの課題は、複数のツールを連携させ、多段階の複雑なタスクを計画・実行する能力にあると指摘されています。人間のように経験から継続的に学習したり、長期的な記憶を保持したりする能力の欠如も、実務における大きな壁となっているようです。

この結果は「AIが仕事を奪う」という過熱した議論に一石を投じます。過去にも同様の予測は外れてきました。今回の調査は、AIの現在の能力を客観的に評価する必要性を示唆しており、技術の進歩が必ずしも直線的ではないことを物語っています。

OpenAIのベンチマーク「GDPval」はAIが人間に近づいていると示唆しましたが、今回の指標は実世界に近いタスクでは大きな隔たりがあることを明らかにしました。指標の設計によってAIの能力評価は大きく変わることを示しています。

Amazonが人員削減の一因にAIを挙げるなど、AIと雇用の関係が注目される中、その真の実力を見極めることは不可欠です。AIを脅威と見るだけでなく、生産性を高めるツールとして活用する視点が、今後ますます重要になるでしょう。

半導体大手NVIDIAが29日、株式市場で時価総額5兆ドル（約750兆円）を史上初めて突破しました。生成AIブームを背景に同社のGPU（画像処理半導体）への需要が爆発的に増加。CEOによる強気な受注見通しの発表や、米中間の取引協議への期待感が株価を押し上げ、4兆ドル達成からわずか3ヶ月で新たな大台に乗せました。

株価上昇の直接的な引き金は、ジェンスン・フアンCEOが発表した複数の好材料です。同氏は、最新AIチップ「Blackwell」と次世代「Rubin」について、2026年末までに累計5000億ドルの受注を見込むと表明。さらにアメリカ政府向けに7つのスーパーコンピュータを構築する計画も明らかにしました。

トランプ大統領の発言も市場の追い風となりました。同大統領は、中国の習近平国家主席とNVIDIAの高性能チップ「Blackwell」について協議する意向を示唆。これにより、現在輸出規制の対象となっている中国市場への販売再開に対する期待感が高まり、投資家の買いを誘いました。

NVIDIAの成長スピードは驚異的です。2022年末にChatGPTが登場して以降、同社の株価は約12倍に急騰しました。時価総額4兆ドルを突破したのが今年7月。そこからわずか3ヶ月で5兆ドルに到達し、AppleやMicrosoftといった巨大テック企業を突き放す形となっています。

同社は事業領域の拡大にも余念がありません。フィンランドの通信機器大手Nokiaに10億ドルを投資し、AIをネイティブに活用する次世代通信規格「5G-Advanced」や「6G」ネットワークの共同開発で提携。半導体事業に留まらない成長戦略を描いています。

一方で、市場ではAI関連株の急激な上昇を「バブルではないか」と懸念する声も根強くあります。しかし、フアンCEOは「我々が利用するAIモデルやサービスに対価を払っている。バブルだとは思わない」と述べ、実需に裏打ちされた成長であることを強調しました。

OpenAIは2025年10月27日、米国のAI覇権確保に向け、年間100ギガワット(GW)の新規エネルギー容量構築を米政府に提言しました。急成長する中国との「電子の格差」に強い危機感を示し、電力を国家の戦略的資産と位置付けるよう訴えています。

なぜ今、電力なのでしょうか。AIは基盤技術ですが、その稼働には膨大な電力を消費します。OpenAIの分析では、AIインフラへの最初の1兆ドル投資が3年間でGDPを5%以上押し上げる一方、現在の電力供給ではこの成長を支えきれないと警告しています。

最大の脅威は中国の存在です。中国は2024年だけで429GWもの新規電力容量を追加しました。これは同年の米国の増加分（51GW）の8倍以上に相当します。OpenAIはこの状況を「電子の格差」と呼び、AI覇権競争における米国の弱点になりかねないと警鐘を鳴らしています。

OpenAIは提言だけでなく、自らも行動で示しています。同社はテキサス州やウィスコンシン州などで大規模データセンター「スターゲイト」を建設中で、今後3年間で4000億ドル以上を投じ、約7GWの計算能力を追加する計画です。これは地域経済の活性化にも繋がります。

しかし、インフラ構築には大きな壁も存在します。それは熟練労働者の不足です。分析によると、今後5年間で米国のAI関連インフラを支えるには、現在の熟練労働者総数の約20%に相当する人材が新たに必要になるといいます。AI教育と職業訓練プログラムの拡充が急務です。

OpenAIは、かつての高速道路網整備やアポロ計画のように、米国には国家的な大事業を成し遂げてきた歴史があると強調します。AIという一世紀に一度の好機を掴むため、国を挙げた大胆な投資と行動が今こそ求められている、という強いメッセージを発信しているのです。

中国のAIスタートアップMiniMaxが27日、最新の大規模言語モデル（LLM）「MiniMax-M2」を公開しました。第三者機関の評価でオープンソースLLMの首位に立ち、特に自律的に外部ツールを操作する「エージェント性能」で独自モデルに匹敵する能力を示します。商用利用可能なライセンスと高い電力効率を両立し、企業のAI活用を加速させるモデルとして注目されます。

第三者評価機関Artificial Analysisの総合指標で、MiniMax-M2はオープンソースLLMとして世界1位を獲得しました。特に、自律的な計画・実行能力を測るエージェント関連のベンチマークでは、GPT-5やClaude Sonnet 4.5といった最先端の独自モデルと肩を並べるスコアを記録。コーディングやタスク実行能力でも高い性能が確認されています。

M2の最大の特長は、企業での導入しやすさです。専門家の知識を組み合わせる「MoE」アーキテクチャを採用し、総パラメータ2300億に対し、有効パラメータを100億に抑制。これにより、わずか4基のNVIDIA H100 GPUでの運用を可能にし、インフラコストを大幅に削減します。さらに、商用利用を認めるMITライセンスは、企業が独自に改良・展開する際の障壁を取り払います。

高いエージェント性能を支えるのが、独自の「インターリーブ思考」形式です。モデルの思考プロセスがタグで明示されるため、論理の追跡と検証が容易になります。これは、複雑なワークフローを自動化する上で極めて重要な機能です。開発者は構造化された形式で外部ツールやAPIを連携させ、M2を中核とした高度な自律エージェントシステムを構築できます。

M2の登場は、オープンソースAI開発における中国勢の台頭を象徴しています。DeepSeekやアリババのQwenに続き、MiniMaxもまた、単なるモデルサイズではなく、実用的なエージェント能力やコスト効率を重視する潮流を加速させています。監査や自社でのチューニングが可能なオープンモデルの選択肢が広がることは、企業のAI戦略に大きな影響を与えるでしょう。

中国のアリババ系列企業アントグループが、1兆個のパラメータを持つオープンソースの推論AIモデル「Ring-1T」の技術詳細を公開しました。このモデルは、独自開発した最適化手法により、大規模モデルの学習における強化学習のボトルネックを解決した点が特徴です。OpenAIの「GPT-5」やGoogleの「Gemini」など米国勢に対抗し、激化する米中間のAI覇権争いで存在感を示す狙いがあります。

「Ring-1T」は、数学、論理問題、コード生成、科学的問題解決に特化して設計されています。各種ベンチマークテストでは、多くの項目でOpenAIのGPT-5に次ぐ高いスコアを記録しました。特に、同社がテストしたオープンウェイトモデルの中では最高の性能を示し、中国企業の技術力の高さを証明しています。

この成果の背景には、超大規模モデルの学習を効率化する三つの独自技術があります。研究チームは、学習プロセスを安定させる「IcePop」、GPUの遊休時間をなくしリソースを最大限活用する「C3PO++」、非同期処理を可能にするアーキテクチャ「ASystem」を開発。これらが、1兆パラメータ規模のモデル学習を現実のものとしました。

特に注目すべきは、強化学習における課題へのアプローチです。従来、大規模モデルの強化学習は計算コストと不安定性が大きな障壁でした。「IcePop」は、学習を妨げるノイズの多い情報を抑制し、安定した性能向上を実現します。この技術革新は、今後のAIエージェント開発など応用分野の発展にも大きく貢献する可能性があります。

今回の発表は、DeepSeekやアリババ本体の「Qwen」シリーズに続く、中国発の高性能モデルの登場を意味します。米国の巨大テック企業を猛追する中国の勢いはとどまるところを知りません。「Ring-1T」のようなオープンソースモデルの公開は、世界中の開発競争をさらに加速させることになりそうです。

中国のクリエイター、Tianran Mu氏（29）が、AI生成動画特有の不自然さを人間が演じるパロディ動画を制作し、世界的な注目を集めています。ぎこちない動きや不条理な展開を忠実に再現した動画は、SNSで数百万回以上再生され、AIの「奇妙さ」を逆手にとった表現が大きな反響を呼びました。この成功は、エンタメにおけるAIと人間の新たな関係性を示唆しています。

Mu氏の動画は、AIが生成しがちな「slop」（粗悪なコンテンツ）と呼ばれる映像の特徴を完璧に捉えています。喧嘩を始めそうな二人が突然ロボットのようなタンゴを踊り出し、どこからともなくワイングラスや麺の入った丼を取り出す。こうした予測不能な展開と、演者の虚ろな表情が、AIの不気味さを見事に表現しているのです。

この動画は中国国内にとどまらず、X（旧Twitter）やTikTokなどを通じて世界中に拡散しました。Mu氏自身が海外SNSのアカウントを持っていなかったにもかかわらず、再投稿された動画は合計で1100万回以上再生されるなど、国境を越えたバイラルヒットを記録。彼は中国の生成AI企業から約1万1000ドルのスポンサー契約も獲得しました。

彼の演技の秘訣は、AI動画の徹底的な分析にあります。AIが物の文脈を誤解する様子や、登場人物の服装が突然変わるといった連続性の欠如を脚本に反映。特に「AIの視線はさまよう」という観察から、会話相手とは別の方向を見るなど、細部にまでこだわった「不自然な演技」を追求しました。

しかしMu氏自身は、この成功を手放しでは喜んでいません。俳優としてキャリアを築きたい彼にとって、AIは仕事を奪う脅威でもあります。スポンサー案件でAI生成映像と自身の演技を比較された際、企業側がAIを選んだことに「人間の俳優から仕事を奪い始めている」と複雑な心境を吐露しています。

OpenAIの「Sora」など、動画生成AIの性能は急速に向上しており、模倣すべき「欠点」を見つけること自体が難しくなっています。Mu氏は「来年にはもう模倣できるものがなくなるかもしれない」と語ります。AIと人間の創造性がせめぎ合う中で、エンターテインメントの未来はどこへ向かうのでしょうか。

中国のAI研究企業DeepSeekは、テキスト情報を画像として処理することで最大10倍に圧縮する新しいオープンソースAIモデル「DeepSeek-OCR」を発表しました。この技術は、大規模言語モデル（LLM）が一度に扱える情報量（コンテキストウィンドウ）を劇的に拡大する可能性を秘めており、従来のテキスト処理の常識を覆す画期的なアプローチとして注目されています。

このモデルの核心は、テキストを文字の集まり（トークン）としてではなく、一枚の「絵」として捉え、視覚情報として圧縮する点にあります。従来、テキスト情報の方が視覚情報より効率的に扱えると考えられてきましたが、DeepSeek-OCRはこの常識を覆しました。OpenAIの共同創業者であるAndrej Karpathy氏も「LLMへの入力は全て画像であるべきかもしれない」と述べ、この発想の転換を高く評価しています。

その性能は驚異的です。実験では、700〜800のテキストトークンを含む文書をわずか100の視覚トークンで表現し、97%以上の精度で元のテキストを復元できました。これは7.5倍の圧縮率に相当します。実用面では、単一のNVIDIA A100 GPUで1日に20万ページ以上を処理できる計算となり、AIの学習データ構築などを大幅に加速させることが可能です。

この技術革新がもたらす最大のインパクトは、LLMのコンテキストウィンドウの飛躍的な拡大です。現在の最先端モデルが数十万トークンであるのに対し、このアプローチは1000万トークン級の超巨大な文脈の実現に道を開きます。企業の全社内文書を一度に読み込ませて対話するなど、これまで不可能だった応用が現実のものとなるかもしれません。

テキストの画像化は、長年AI開発者を悩ませてきた「トークナイザー」の問題を根本的に解決する可能性も秘めています。文字コードの複雑さや、見た目が同じでも内部的に異なる文字として扱われるといった問題を回避できます。さらに、太字や色、レイアウトといった書式情報も自然にモデルへ入力できるため、よりリッチな文脈理解が期待されます。

DeepSeekはモデルの重みやコードを全てオープンソースとして公開しており、世界中の研究者がこの新技術を検証・発展させることが可能です。一方で、圧縮された視覚情報の上で、LLMがどの程度高度な「推論」を行えるかは未知数であり、今後の重要な研究課題となります。この挑戦的なアプローチが、次世代AIの標準となるか、業界全体の注目が集まります。

AI開発大手Anthropicのダリオ・アモデイCEOは21日、同社がAIの恐怖を煽りスタートアップを阻害しているとの批判に公式声明で反論しました。米国のAIリーダーシップへの貢献と安全なAI開発を強調し、トランプ政権の政策とも方向性が一致していると主張。業界内の政策を巡る対立が浮き彫りになっています。

この声明は、トランプ政権のAI担当顧問らによる批判を受けたものです。彼らはAnthropicがAIの危険性を過度に主張し、自社に有利な規制導入を狙うことでスタートアップを害していると指摘。この「規制による市場独占」戦略への疑念が、今回の反論の引き金となりました。

アモデイ氏は政権との協力を具体例で強調。国防総省との2億ドル規模の契約や政府機関へのAIモデル「Claude」提供など、国家安全保障への貢献をアピール。トランプ大統領のAI行動計画を公に称賛したことにも触れ、連携姿勢を示しました。

AI規制については統一された連邦基準が望ましいとの立場を明確化。議会の対応が遅いため、大手AI企業のみを対象とするカリフォルニア州法案を支持したと説明し、「スタートアップを害する意図は全くない」と強く否定しています。

さらに米国のAIリーダーシップに対する真の脅威は「州の規制ではなく、中国への高性能チップ流出だ」と指摘。Anthropicは中国企業へのAIサービス提供を自主的に制限していると述べ、短期的な収益よりも国益を優先する姿勢を打ち出しました。

アモデイ氏は、AIの影響管理は「政治ではなく政策の問題」だと述べました。今後も党派を超えて建設的に関与し、AIの利益を最大化し害を最小化するという目標は政権とも共有できると強調。技術の重要性を鑑み、誠実な姿勢を貫くと締めくくっています。

中国のEコマース大手アリババは10月21日、自社のAIチャット「Qwen Chat」に搭載された調査ツール「Deep Research」を大幅にアップデートしたと発表しました。この更新により、AIが生成した調査レポートを、わずか数クリックでインタラクティブなWebページや複数話者によるポッドキャストに変換できます。調査からコンテンツ公開までのプロセスを劇的に効率化し、ユーザーの生産性を高める狙いです。

新機能の核心は、単一の調査依頼から多様なメディア形式のアウトプットを生成できる点にあります。ユーザーがテーマを入力すると、QwenはWeb上の情報源からデータを収集・分析し、矛盾点を指摘しながら詳細なレポートを作成。その後、ボタン一つでプロ品質のWebページや、2人のホストが対話する形式のポッドキャストを自動で生成します。

この強力な機能は、Qwenチームが開発したオープンソースモデル群に支えられています。Webページの構造化にはQwen3-Coder、ビジュアル作成にはQwen-Image、音声合成にはQwen3-TTSがそれぞれ活用されています。アリババはこれらを統合し、ユーザーがインフラを意識することなく利用できるマネージドサービスとして提供します。

この動きは、GoogleのAI調査アシスタント「NotebookLM」と比較されています。NotebookLMが既存資料の整理や要約に強みを持つ一方、Qwen Deep Researchはゼロから新しいコンテンツを生成し、多形式で出力する点で明確な差別化を図っています。どちらが優れているかは、ユーザーの目的によって評価が分かれるでしょう。

アリババの今回のアップデートは、AIによるリサーチが単なる情報収集に留まらず、コンテンツ制作までをシームレスに繋ぐ未来を示唆しています。専門家やクリエイターが、少ないリソースで高品質なWebコンテンツやポッドキャストを発信する上で、強力なツールとなる可能性を秘めています。

米連邦取引委員会（FTC）が、リナ・カーン前委員長時代に公開されたAIのリスクやオープンソースに関する複数のブログ記事を削除したことが明らかになりました。この動きは、トランプ政権下で就任したアンドリュー・ファーガソン新委員長による政策転換の一環とみられています。AIの安全性や消費者保護よりも、中国との競争を念頭に置いた急速な成長を優先する姿勢の表れであり、AI開発の規制を巡る議論に一石を投じるものです。

削除された記事には、AIが消費者に与える潜在的な危害を指摘するものや、「オープンウェイト」モデルとして知られるオープンソースAIの在り方を論じるものが含まれていました。具体的には、AIが「商業的監視を助長し、詐欺やなりすましを可能にし、違法な差別を永続させる」といったリスクに警鐘を鳴らす内容でした。これらは、AI技術の負の側面に対するFTCの監視姿勢を示す重要な見解でした。

この背景には、FTCの劇的な方針転換があります。バイデン政権下でビッグテックへの厳しい姿勢で知られたリナ・カーン前委員長に対し、トランプ政権はファーガソン氏を新委員長に任命。積極的な独占禁止法政策から、規制緩和へと大きく舵を切りました。今回の記事削除は、AI分野においても前政権の方針を消し去り、新たな方向性を市場に示す象徴的な動きと言えるでしょう。

一方で、今回の対応には不可解な点も残ります。トランプ政権の「AI行動計画」では、オープンソースモデルの支援が明記されており、米国の技術的優位性を維持する上で重要だと位置づけられています。にもかかわらず、関連するブログ記事が削除されたことに対し、元FTC広報部長は「政権の方針と乖離しており衝撃を受けた」とコメントしており、FTC内部の判断基準に混乱が見られる可能性も指摘されています。

さらに、今回の記事削除は法的な問題もはらんでいます。政府機関の記録保存を義務付ける「連邦記録法」や、政府データの公開を原則とする「オープンガバメントデータ法」に違反する可能性が専門家から指摘されています。政府の決定プロセスの透明性を損ない、公的な議論の土台となる情報を断つ行為だとして、批判の声が上がっています。

FTCによる過去の見解の削除は、AIを巡る規制環境の不確実性を高めています。経営者や開発者は、政府の規制方針が政権交代によって大きく揺れ動くリスクを認識する必要があるでしょう。公式な規制が後退する中で、企業が自主的に倫理基準を設け、社会からの信頼をどう確保していくかが、これまで以上に重要な経営課題となりそうです。

TikTokを運営する中国のByteDance社が、海外向けAIチャットボット「Cici」の利用者を英国、メキシコ、東南アジアなどで急速に拡大させています。中国国内で月間1.5億人以上が利用する人気アプリ「Doubao」の姉妹版とされ、積極的な広告戦略でダウンロード数を伸ばしています。同社の新たなグローバル展開の試金石として注目されます。

Ciciの急成長の背景には、ByteDanceによる巧みなマーケティング戦略があります。Metaの広告ライブラリによれば、メキシコでは10月だけで400種類以上の広告を展開。TikTok上でもインフルエンサーを起用したPR動画が多数投稿されています。その結果、メキシコではGoogle Playストアの無料アプリランキングで1位を獲得するなど、各国で存在感を高めています。

興味深いことに、CiciはByteDanceとの関係を公にしていません。しかし、プライバシーポリシーなどからその関連は明らかです。さらに、テキスト生成には自社開発のモデルではなく、OpenAIのGPTやGoogleのGeminiを採用しています。これは、西側市場への浸透を意識し、技術的な独自性よりも市場獲得を優先した戦略と見られます。

ByteDanceの最大の武器は、TikTokで証明された中毒性の高いアプリを開発する能力です。専門家は「消費者が本当に使いたくなる製品を作る点では、中国企業が西側企業より優れている可能性がある」と指摘します。このノウハウが、機能面で先行するOpenAIやGoogleとの競争で強力な差別化要因となるかもしれません。

しかし、Ciciの行く手には大きな障壁もあります。西側AI企業との熾烈な競争に加え、データセキュリティや中国政府との関連を巡る地政学的リスクが常に付きまといます。TikTokと同様の懸念が浮上すれば、成長に急ブレーキがかかる可能性も否定できません。グローバル市場での成功は、これらの課題を乗り越えられるかにかかっています。

AIの爆発的な成長を支える巨大データセンターが、環境負荷の高いフラッキングガス（水圧破砕法による天然ガス）で稼働している実態が明らかになりました。PoolsideやOpenAIなどのAI企業が、米テキサス州などで化石燃料を直接利用する発電所を併設した施設を次々と建設。その背景には、中国との技術覇権争いがあります。

AIコーディング支援のPoolsideは、西テキサスにニューヨークのセントラルパークの3分の2に及ぶ広大なデータセンターを建設中です。ここではフーバーダムに匹敵する2ギガワットの電力を、近隣のパーミアン盆地で採掘された天然ガスを燃やして賄います。OpenAIの巨大プロジェクト「スターゲイト」も同様の戦略をとっています。

こうした開発は、地域社会に深刻な影響を及ぼしています。建設のために広大な自然がブルドーザーで破壊され、干ばつの続く地域では貴重な水資源の消費が懸念されています。建設に伴う騒音や夜間の照明は、静かな生活を求めてきた住民の暮らしを一変させているのです。

なぜ化石燃料への依存が進むのでしょうか。OpenAI幹部は、中国のエネルギーインフラ増強に対抗し、国家の再工業化を進める必要性を主張します。米政府も2025年7月の大統領令で、ガス火力AIデータセンターの許認可を迅速化し、再生可能エネルギーを除外する形でプロジェクトを後押ししています。

一方で、こうした大規模なガス発電所の新設は必ずしも必要ないとの指摘もあります。デューク大学の研究によれば、電力会社は年間を通じて利用可能な容量の約半分しか使っていません。データセンターがピーク時の電力消費を少し抑えるだけで、既存の電力網で需要を吸収できる可能性があるのです。

将来的には小型モジュール炉や太陽光、核融合への期待も高まっていますが、実用化には数十年を要する可能性があります。それまでの間、AIの発展は化石燃料への依存と環境負荷という不都合な真実を抱え続けることになります。そのコストを誰が負担するのか、という重い問いが突きつけられています。

TikTokを運営する中国ByteDance社が開発したAIアシスタント「Doubao（豆包）」が、中国市場を席巻しています。2025年8月には月間アクティブユーザー数が1億5700万人に達し、競合のDeepSeekを抜いて国内首位となりました。その成功の裏には、チャットから画像・動画生成までを網羅する多機能性と、ショート動画アプリ「Douyin（抖音）」と連携した巧みなバイラル戦略があります。

Doubaoの躍進は、データにも裏付けられています。中国のデータインテリジェンス企業QuestMobileによると、月間アクティブユーザー数は1億5700万人。競合のDeepSeekは1億4300万人で2位に後退しました。また、ベンチャーキャピタルa16zの調査では、ChatGPTやGeminiに次ぐ世界で4番目に人気の生成AIアプリにランクインしています。

Doubaoの最大の特徴は「全部入り」とも言える包括的な機能です。テキスト対話だけでなく、画像生成、短い動画作成、データ分析、AIエージェントのカスタマイズまで、一つのアプリで完結します。これはまるで、ChatGPT、Midjourney、Sora、Character.aiといった複数の最先端ツールを一つに集約したような体験をユーザーに提供するものです。

なぜ、この「全部入り」戦略が受け入れられたのでしょうか。それは、DoubaoがAIに詳しくない一般ユーザーを明確にターゲットにしているからです。親しみやすいアバターやカラフルなUIに加え、テキスト入力より音声や動画での対話を好む層を取り込み、AI利用のハードルを劇的に下げることに成功しました。

成功のもう一つの柱が、ByteDanceの得意とするSNS連携とバイラル設計です。ユーザーはDoubaoで生成したコンテンツを、Douyin（中国版TikTok）ですぐに共有できます。逆にDouyinの動画要約をDoubaoにさせることも可能です。この利便性と楽しさが爆発的な拡散を生み、ユーザーエンゲージメントを高めています。

競合のDeepSeekがモデルの性能や論理的タスクに注力する一方、Doubaoは消費者向けアプリとしての完成度で差をつけました。QuestMobileのデータでは、DeepSeekを離れたユーザーの約4割がDoubaoに移行したとされています。これは、ByteDanceが長年培ってきた「アプリ工場」としての開発力が発揮された結果と言えるでしょう。

ByteDanceはスマートフォンの枠を超え、Doubaoをエコシステムの中核に据えようとしています。すでにスマートグラスや自動車メーカーとの提携を進めており、車載アシスタントやAIコンパニオンとしての搭載が始まっています。Doubaoは、私たちの生活のあらゆる場面に浸透するプラットフォームを目指しているのです。

中国石油大学の研究チームが、地上の写真1枚から撮影場所を高速かつ正確に特定する新しいAIモデルを開発しました。ディープ・クロスビュー・ハッシングと呼ばれる技術を用い、従来モデル比で速度を2倍以上、メモリ使用量を3分の1以下に削減。高精度を維持しつつ、ナビゲーションや防衛分野での活用が期待されます。

この技術の鍵は、画像をピクセル単位で比較しない点にあります。AIは地上写真と航空写真の両方から、建物の形や配置といった本質的な特徴（ランドマーク）を抽出。それらを「ハッシュ」と呼ばれる固有の短い数値列に変換します。この「画像の指紋」とも言える数値を照合することで、膨大なデータからでも瞬時に候補を絞り込めるのです。

性能面でも目覚ましい成果を上げています。最適な条件下では候補地の絞り込みに最大97%の確率で成功し、最終的な位置特定の正答率も82%に達します。これは既存の高性能モデルに匹敵する精度です。処理速度は競合モデルの約4倍、メモリ使用量も35MBと極めて効率的です。

この高速・省メモリという特性は、多様な応用を可能にします。例えば、自動運転車でGPSが途絶えた際のバックアップ航法システムや、メタデータのない写真を分析する防衛・諜報活動、災害時の迅速な状況把握といった緊急対応など、その可能性は多岐にわたります。

一方で、実用化には課題も残ります。季節の変化による景観の違いや、雲などによる画像の遮蔽といった実環境のノイズにどこまで対応できるかは、今後の大規模な実証実験で検証される必要があります。研究チームは、より多様な地域の画像データを用いることで、これらの課題を克服できるとしています。

米OpenAIをはじめとするテクノロジー企業が、「ソブリンAI」の構築支援を各国で進めています。ソブリンAIとは、各国が自国の管理下でAIインフラを開発・運用する能力を指し、米中間の技術覇権争いの新たな主戦場となりつつあります。米国が同盟国との連携を深める一方、中国はオープンソースモデルで世界的な影響力を急速に拡大しています。

OpenAIはアラブ首長国連邦（UAE）などの政府と提携し、大規模なデータセンター建設を含むソブリンAIシステム構築を支援しています。この動きは米国政府とも連携しており、同盟国が中国の技術に依存するのを防ぐという戦略的な狙いがあります。米国の技術を世界に普及させることで、地政学的な優位性を確保しようとしています。

しかし、UAEのような非民主主義国との提携には懸念の声も上がっています。かつて米国は、経済的な関与が中国の民主化を促すと期待しましたが、結果的に権威主義体制を強めることになりました。AI技術の提供が同様の結果を招かないか、過去の教訓が問い直されています。OpenAIは政府からの要請があっても情報検閲は行わないと明言しています。

対する中国は、オープンソース戦略で猛追しています。AlibabaやTencent、DeepSeekといった企業が公開した高性能な基盤モデルは、世界中で広く採用されています。特にAlibabaの「Qwen」ファミリーは3億回以上ダウンロードされ、日本を含む各国のスタートアップが自国語対応モデルの開発基盤として活用しています。

オープンソースAIモデルをホストするHugging FaceのCEOは、「真の主権はオープンソースなしにはあり得ない」と指摘します。モデルの内部を完全に検証・制御できるためです。中国企業はこの戦略により驚異的な速さで技術力を向上させ、5年前の遅れを取り戻し、今や米国と互角のレベルに達したと分析されています。

AIの国家主権をめぐる競争は、クローズドモデルを推進する米国勢と、オープンソースで勢力を拡大する中国勢という構図を呈しています。OpenAIは両アプローチの共存が可能との見方を示していますが、どちらが次世代のグローバルスタンダードを握るのか。この動向は、各国の事業戦略を左右する重要な要素となるでしょう。

元Google DeepMindの研究者が設立した米国のAIスタートアップ、Reflection AIが20億ドル（約3000億円）の巨額資金調達を発表しました。企業価値はわずか7カ月で15倍の80億ドルに急騰。同社は、急成長する中国のAI企業DeepSeekなどに対抗し、米国主導の「オープンなフロンティアAI研究所」となることを目指します。

Reflection AIは2024年3月、DeepMindでGemini開発を主導したミーシャ・ラスキン氏らが設立。AlphaGo共同開発者も参画し、トップ人材約60名を確保しました。巨大テック企業の外でもフロンティアモデルを構築できると証明することが狙いです。

ラスキンCEOは、中国のDeepSeekなどの台頭に強い危機感を示します。「何もしなければ、知能のグローバルスタンダードが他国製になる」と述べ、米国主導の必要性を強調。法的な懸念から欧米企業は中国製モデルを使いにくく、代替選択肢が求められています。

同社の「オープン」戦略は、Metaなどと同様に限定的です。モデルの動作を決める中核パラメータ「重み」は公開する一方、学習データや手法は非公開とします。誰もがモデルを利用・改変できる「重み」の公開が最も重要だという考えです。

収益化の柱は、大企業や政府です。自社インフラでAIを運用し、コスト管理やカスタマイズをしたい大企業はオープンモデルを求めます。また、各国がAIモデルを開発・管理する「ソブリンAI」の需要を取り込むことも重要な戦略です。

調達資金は、モデル学習に必要な計算資源の確保に充てられます。来年初頭には、数兆トークン規模のデータで学習した最初のフロンティア言語モデルをリリースする計画です。まずテキストモデルから始め、将来的にはマルチモーダル機能も搭載します。

スタートアップのPrime Intellectは、分散型強化学習（DRL）を活用し、競争力のあるオープンなフロンティア大規模言語モデル（LLM）「INTELLECT-3」を開発中です。これは、巨大テック企業に依存せず、世界中の多様なハードウェアを用いてAIモデルを構築し、AI開発を民主化することを目的としています。現在のAI界の二極化構造を変える可能性を秘めた動きとして注目されています。

今日、AIモデルの改善は、単純なデータや計算資源の増強だけでは難しくなっています。特に、プレトレーニング後の強化学習（RL）のプロセスが、モデルの能力拡張における最大のボトルネックです。このRLは通常、高度な専門知識と大量の計算資源が必要なため、これまで大手AI企業によってクローズドに行われてきました。

Prime Intellectは、この課題を打破するため、誰もが特定のタスクに特化した強化学習環境を作成できるフレームワークを提供しています。コミュニティと自社チームが作成した最良の環境を組み合わせることで、INTELLECT-3のチューニングを進めています。これにより、開発者は手軽にRLを実行し、モデルの専門性を高めることが可能になります。

同社は以前にも分散型手法の有効性を示しています。2024年後半のINTELLECT-1、そして推論能力を向上させたINTELLECT-2をリリースし、分散型トレーニングの実現性を証明しました。Teslaの元AIチーム責任者であるアンドレイ・カーパシー氏も、Prime Intellectの強化学習環境の取り組みを「素晴らしいアイデア」として評価しています。

Prime Intellectの試みは、オープンソースAI市場における米国の存在感を高めることを目指しています。現在、オープンなフロンティアモデルは中国勢が優勢ですが、同社の技術が普及すれば、スタートアップや開発者が自ら高度なAIを構築・修正できるようになります。これにより、多種多様なタスクに特化した新たなAIエージェント製品の創出が期待されます。

Googleは、世界中の開発者の生産性とスキルアップを支援するため、Google Developer Program（GDP）を大幅に強化しました。特に、月額サブスクリプションオプションをインドとイタリアに拡大し、サポート国を合計13カ国としました。中でもインドでは、新しい地域価格設定を導入。これにより、Gemini関連の高度な開発ツールへのアクセスを飛躍的に改善し、グローバルでの利用促進を加速させます。

この地域価格設定の導入は、開発者が経済的な障壁なくプレミアム機能を利用できるようにする戦略です。これにより、インドのデベロッパーコミュニティは、既存の無料枠を超えた専門的なツールをより手軽に利用できるようになります。柔軟な月額サブスクリプションと価格の適正化は、新興市場での開発者育成と市場拡大に直結する重要な動きです。

プレミアムプランの最大の利点は、AIを活用した開発環境の強化にあります。具体的には、Gemini Code Assist Standardを通じたGemini CLIの利用枠が拡大されます。さらに、最新のGeminiモデルを試行するためのGoogle Cloudクレジットも付与され、生成AI時代における開発者のワークフロー改善を強力にサポートします。

その他の特典として、モバイル・Web開発基盤であるFirebase Studioのワークスペース制限が30に拡張されます。これは、複数のプロジェクトや環境を並行して扱うエンジニアの生産性を高めます。Googleは、単なるAIツール提供に留まらず、開発環境全体の統合的な底上げを目指していることがわかります。

また、GDPは新たに中国の開発者向けにも提供を開始しました。この初期段階では、WeChatサインイン機能やプライベートプロフィール、学習実績に応じたバッジなどのローカライズされた基盤機能に注力しています。世界最大の開発者市場の一つである中国でのコミュニティ構築と学習支援を推進します。

加えて、Google Developer Groups（GDGs）が主催するDevFestイベントへの参加を強く推奨しています。これは、AI/ML、Cloud、Android、Webなどの最新技術を習得し、Googleの専門家やGDEs（Google Developer Experts）と交流できる貴重な機会です。地域のコミュニティ活動を通じたインスピレーションとネットワーキングが、次のイノベーションを生む鍵となります。

Googleのグローバルアフェアーズ担当プレジデント、ケント・ウォーカー氏がブリュッセルで講演し、欧州がAI分野でリーダーシップを発揮するための戦略を提言しました。彼は、欧州の「野心」と現状の「行動」との間に大きなギャップがあると指摘。中国に後れを取り、複雑な規制がイノベーションの足かせとなっている現状を打破するため、政策・人材育成・スケールアップからなる3段階のアプローチを打ち出しました。

欧州が直面する課題は深刻です。企業による生成AIの導入率は、中国が最大83%に達する一方、欧州は約14%にとどまります。この差は経済的機会の損失に直結しかねません。本来、AIの普及はEUのGDPを1.2兆ユーロ以上押し上げる潜在力を秘めているにもかかわらず、その実現が遠のいているのです。

イノベーションを阻む最大の要因の一つが、複雑で高コストな規制環境です。2019年以降、デジタル経済を対象とした新規制は100を超え、欧州企業の60%以上が「規制こそが投資の最大の障害」と回答しています。こうした規制の簡素化が進まなければ、グローバルな競争でさらに不利な立場に置かれるでしょう。

ウォーカー氏は解決策の第一歩として「スマートな政策による基盤構築」を挙げます。重要なのは、規制を「焦点化・調整・バランス」の取れたものにすること。AIの出力や現実世界への影響に焦点を絞り、既存の規制と調和させ、イノベーションを阻害しないバランスの取れた枠組み作りが急務です。

次に「導入拡大」のフェーズでは、人材育成が鍵となります。Googleは既に1400万人の欧州市民にデジタルスキルを提供していますが、これは一例に過ぎません。成功した民間プロジェクトを政府がスケールアップさせる官民連携が不可欠であり、労働者が安心して新技術を使える環境を整える必要があります。

最後の段階は「スケールアップ」です。AIの真価はチャットボットのような応用だけでなく、AlphaFoldによるタンパク質構造解析や、GNoMEによる新素材発見といった科学的ブレークスルーにあります。こうした革新的なツールがもたらす価値を広く示し、社会実装の勢いを加速させることが、欧州の新たな成長を牽引します。

ウォーカー氏は「欧州のリーダーたちが掲げるAIへの野心を、今こそ現実に変える時だ」と力強く締めくくりました。イノベーターの障害を取り除き、官民で研究を加速させ、革新的なAIツールを社会全体で導入していくこと。欧州がこの好機を掴めるかどうかは、これからの行動にかかっています。

中国のAI企業DeepSeek社が、AIモデルの処理コストを大幅に削減する可能性のある新技術「スパースアテンション」をテストしています。この技術は、AIが文脈を理解する際の計算量を劇的に減らし、これまでボトルネックとなっていた長文対話の処理性能を向上させる可能性があります。AIの運用コスト削減と応用範囲拡大への貢献が期待されます。

AI、特に大規模言語モデルは「アテンション」という仕組みで単語間の関連性を計算し、文脈を理解します。しかし、2017年に登場した画期的なTransformerアーキテクチャでは、入力された全ての単語の組み合わせを総当たりで比較するため、計算コストが入力長の二乗で増加するという根本的な課題を抱えていました。

この「二乗の呪い」は深刻です。例えば、1,000語の文章では100万回、1万語では1億回もの比較計算が必要になります。これにより、ChatGPTのような対話型AIでは、会話が長くなるほど応答速度が低下するなどの性能ペナルティが発生していました。新しい応答のたびに、全履歴を再計算するためです。

DeepSeek社がテストする「スパースアテンション」は、この問題を解決するアプローチです。全ての単語を比較するのではなく、文脈上関連性の高い単語の組み合わせに絞って計算を行います。これにより、計算量を大幅に削減し、コストと性能のボトルネックを解消することを目指します。

OpenAIのGPT-5など、最先端のモデルでも同様の技術が採用されていると推測されています。スパースアテンションの普及は、AIの運用コストを引き下げ、より長く複雑なタスクを扱えるようにする鍵となります。今後のAI開発の費用対効果を大きく左右する技術として注目されます。

OpenAIが、次世代動画生成AIモデル「Sora 2」を搭載したソーシャルアプリのローンチを準備していることが明らかになりました。同アプリはTikTokに酷似したインターフェースを持ち、ユーザーはAIが生成した動画のみを共有できます。ChatGPTでテキストAIの利用を大衆化させた同社が、動画分野でも同様の体験革命を目指します。

アプリの最大の特徴は、TikTokのようなユーザー体験です。縦型の動画が並ぶフィードをスワイプして視聴し、「おすすめ」ページではアルゴリズムがユーザーの好みに合わせたコンテンツを提示。動画に対して「いいね」やコメント、さらにはそれを元に新たな動画を作る「リミックス」機能も備え、AI生成コンテンツを軸にした新たなコミュニティ形成を狙います。

ユーザーはプロンプト（指示文）を入力することで、最大10秒間の動画クリップを生成できます。スマートフォンのカメラロールなどから写真や動画をアップロードする機能はなく、全てがアプリ内でAIによって作られる点がユニークです。また、本人確認機能を通じて自分の肖像を登録し、動画に登場させることも可能になります。

OpenAIの狙いは、AI生成動画の体験を根本から変えることにあります。ChatGPTがテキスト生成AIの可能性を一般に知らしめたように、このアプリで動画AIの普及を一気に加速させる構えです。また、TikTokの米国事業売却を巡る混乱が、中国と繋がりのないショート動画プラットフォームの立ち上げにとって好機になるとの思惑もあるようです。

AI動画生成の分野では、巨大テック企業間の競争が激化しています。Metaは自社のAIアプリ内に「Vibes」というAI動画専用フィードを導入。Googleも最新モデル「Veo 3」をYouTubeに統合するなど、各社がプラットフォームへの実装を急いでいます。OpenAIのスタンドアロンアプリ戦略がどう差別化されるか注目されます。

一方で課題も山積しています。OpenAIはニューヨーク・タイムズ紙などから著作権侵害で提訴されており、アプリには厳しい著作権フィルターが搭載される見込みです。また、未成年者の安全確保も大きな課題であり、年齢制限などの対策がどのように盛り込まれるかが今後の焦点となります。

中国のAI企業DeepSeekは29日、新しい実験的AIモデル「V3.2-exp」を発表しました。このモデルは「スパースアテンション」と呼ばれる新技術を搭載しており、長い文章や大量のデータを処理する際の推論コスト（APIコスト）を最大で半減させる可能性を秘めています。AIの運用コスト削減は業界全体の課題であり、今回の発表は大きな注目を集めています。

新技術の核心は、処理情報を効率的に絞り込む2段階の仕組みです。まずシステムが入力文から重要部分を抜粋し、次にその中から処理に必要な最小限のトークンを選択します。この選択と集中のアプローチにより、関連性の低い情報処理を省略し、サーバー負荷を大幅に軽減するのです。

AIモデルの運用コスト、特に「推論コスト」の削減は、AIサービスを普及させる上で極めて重要です。今回の試みは、AIの基本構造であるTransformerアーキテクチャの効率化を目指すもの。特に大量の文書読解や複雑な対話など、長い文脈を扱う応用でのコストメリットは計り知れません。

この「V3.2-exp」モデルはオープンウェイトとして、開発者プラットフォームのHugging Faceで既に公開されています。誰でも自由に利用し、その性能を検証できるため、DeepSeekが主張するコスト削減効果が実証される日も近いでしょう。今後、第三者による客観的な評価やさらなる改良が期待されます。

DeepSeekは中国に拠点を置く企業で、年初には独自の学習手法を用いたモデルで業界を驚かせました。今回の発表は、米中間の技術競争という側面だけでなく、AI業界全体のコスト効率化という共通課題に対する一つの解を示した点で意義深いと言えます。この技術が米国の主要プロバイダーにも影響を与える可能性があります。

中国の電子商取引大手アリババは24日、米半導体大手NVIDIAとの提携を発表しました。NVIDIAが提供するロボットや自動運転向けの物理AI開発ツールを、自社のAIクラウドプラットフォームに統合します。この提携は、物理世界で動作するAIの開発を加速させることが目的です。 具体的には、NVIDIAの「Physical AI」ソフトウェアスタックを顧客に提供します。これにより開発者は、現実世界の環境を忠実に再現した3Dのデジタルツインを構築できます。この仮想空間で生成された合成データを用いることで、AIモデルを効率的かつ安全に訓練することが可能になります。 この技術は、特にロボティクスや自動運転車、スマート工場、倉庫といった分野での活用が期待されています。現実世界でのテストが困難または危険なシナリオでも、仮想環境でAIを訓練できるため、開発サイクルが大幅に短縮される可能性があります。 今回の提携は、AI事業を強化するアリババの戦略の一環です。同社はAI技術への投資を従来の500億ドルの予算を超えて拡大すると表明。ブラジルやフランスなどでデータセンターを新設し、世界91拠点にまでインフラを拡大する計画も明らかにしました。 アリババは同日、最新の大規模言語モデル（LLM）「Qwen 3-Max」も発表しました。1兆パラメータで訓練されたこのモデルは、同社史上最大かつ最も高性能とされ、特にコーディングやAIエージェントとしての活用に適していると主張しています。 一方のNVIDIAも、AI分野で積極的な投資を続けています。最近ではインテルへの50億ドルの出資や、OpenAIへの最大1000億ドルの投資計画を発表しており、AIエコシステムにおける影響力を一層強めています。

大規模言語モデル「Qwen」の開発チームは9月23日、AIとの対話の安全性を確保する新しいオープンソースモデル「Qwen3Guard」を公開しました。このモデルは、ユーザーの入力とAIの応答の両方を評価し、リスクレベルを判定します。主要な安全性ベンチマークで最高水準の性能を達成しており、責任あるAI開発を支援する強力なツールとなりそうです。 最大の特徴は、AIの応答生成中にリアルタイムで安全性を検知する「ストリーミング機能」です。これは「Qwen3Guard-Stream」バリアントで提供され、応答がトークン単位で生成されるそばから瞬時に安全性を評価します。これにより、ユーザー体験を損なうことなく、不適切なコンテンツの生成を動的に抑制できます。 従来の「安全か危険か」という二者択一の分類とは一線を画し、「物議を醸す(Controversial)」という中間的なラベルを導入した点も革新的です。この3段階の深刻度分類により、開発者はアプリケーションの特性や目的に応じて、安全基準の厳格さを柔軟に調整することが可能になります。これにより、過度な制限を避けつつ安全性を確保できます。 グローバルな利用を想定し、119の言語と方言に対応している点も強みです。インド・ヨーロッパ語族、シナ・チベット語族、アフロ・アジア語族など、世界中の多様な言語で一貫した品質の安全性評価を提供します。これにより、多言語対応のAIサービスを開発する企業にとって、導入のハードルが大きく下がることでしょう。 モデルは、オフラインでのデータセット評価などに適した生成モデル「Qwen3Guard-Gen」と、前述のリアルタイム検知用「Qwen3Guard-Stream」の2種類が提供されます。それぞれに0.6B、4B、8Bの3つのパラメータサイズが用意されており、開発環境やリソースに応じて最適なモデルを選択できます。 開発チームは、AIの安全性を継続的な課題と捉えています。今後はモデル構造の革新や推論時の動的介入など、より柔軟で堅牢な安全手法の研究開発を進める方針です。技術的な能力だけでなく、人間の価値観や社会規範に沿ったAIシステムの構築を目指し、責任あるAIの普及に貢献していくとしています。

AI開発のOpenAIは2025年9月23日、OracleおよびSoftBankと提携し、米国内に5つのAIデータセンターを新設すると発表しました。「スターゲイト」計画の一環で、高性能AIモデルの開発・運用基盤を強化します。これにより米国のAI分野における主導権確保を目指します。 新設されるデータセンターは合計で7ギガワットの電力を消費する計画で、これは500万世帯以上の電力に相当します。Oracleとはテキサス州など3拠点で、SoftBankとはオハイオ州とテキサス州の2拠点で開発を進めます。これにより、OpenAIのAI開発に必要な膨大な計算資源を確保します。 この大規模投資の背景には、AIモデルの性能向上が計算能力に大きく依存するという現実があります。CEOのサム・アルトマン氏は「AIはインフラを必要とする」と述べ、米国がこの分野で後れを取ることは許されないと強調しました。特に、急速にAIインフラを増強する中国への対抗意識が鮮明です。 今回の発表は同社のインフラ投資加速の一端です。先日には半導体大手Nvidiaから最大1000億ドルの投資を受け、AIプロセッサ購入やデータセンター建設を進める計画も公表しました。AI開発競争は、巨額の資本を投じるインフラ整備競争の様相を呈しています。 「スターゲイト」は現在、Microsoftとの提携を除くOpenAIの全データセンタープロジェクトの総称として使われています。国家的なAIインフラ整備計画として位置づけられ、トランプ政権も規制緩和などでこれを後押ししています。米国のAIリーダーシップを確保するための国家戦略の一環と言えるでしょう。 一方で専門家からは懸念も上がっています。計算規模の拡大だけがAI性能向上の唯一解ではないとの指摘や、膨大な電力消費による環境負荷を問題視する声があります。インフラの規模だけでなく、市場が求めるアプリケーションを創出できるかが、真の成功の鍵となりそうです。

AI業界で、モデルの小型化とコスト削減を実現する「知識蒸留」技術が重要性を増しています。これは、大規模で高コストな「教師モデル」が持つ知識を、より小型で効率的な「生徒モデル」に継承させる手法です。なぜこの技術が、AI開発の効率化を目指す企業にとって不可欠なのでしょうか。その仕組みと可能性を探ります。 このアイデアは、AI研究の権威であるジェフリー・ヒントン氏らが2015年に発表した論文に遡ります。その核心は、教師モデルが持つ「ソフトターゲット」と呼ばれる確率的な情報を活用することにあります。単なる正解・不正解だけでなく、どの選択肢をどの程度の確率で予測したかという情報まで生徒モデルに教え込むのです。 ヒントン氏はこの詳細な情報を「ダークナレッジ（暗黒知）」と呼びました。例えば画像認識で「犬」の画像を「猫」と間違える確率は、「車」と間違える確率より高いはずです。この「間違い方の近さ」を学ぶことで、生徒モデルは世界の構造をより深く、そして効率的に理解できるようになります。 知識蒸留は、AIモデルが巨大化し運用コストが高騰する中で急速に普及しました。例えば、Googleが開発した言語モデル「BERT」に対し、その知識を蒸留した小型版「DistilBERT」が登場。現在ではGoogleやOpenAIなどもサービスとして提供するほど、AI開発における一般的な手法となっています。 最近では、より複雑な推論を行う「思考の連鎖」モデルの学習にも応用されています。カリフォルニア大学バークレー校の研究室は、知識蒸留を用いてわずか450ドル未満のコストで高性能なモデルを開発。この技術がAI開発の基本的なツールであることを改めて示しました。 知識蒸留は、AI導入の障壁となる高コスト問題を解決する鍵となります。自社で巨大モデルをゼロから開発せずとも、既存モデルから知識を継承し、特定の用途に特化した軽量なモデルを安価に構築できるため、多くの企業にとって現実的な選択肢となるでしょう。

AI開発をリードするOpenAIが、AGI（汎用人工知能）実現に向けた次の一手として人型ロボット開発を本格化させています。同社は最近、人型ロボット向けAIシステムの専門研究者の採用を開始しました。これは、物理世界でタスクを実行する能力がAGI開発の鍵になるとの認識が業界で高まっていることを示唆します。TeslaやFigure AIなど先行企業との競争が激化しそうです。 なぜ今、人型ロボットなのでしょうか。その理由は、ロボットが人間用に設計された環境で活動できる点にあります。階段を上るなど物理的なタスクを通じた学習が、より高度な知能の獲得につながると考えられています。文章生成は得意でも「コーヒーを淹れる」ことができない現在のAIの限界を超える狙いです。 OpenAIは2021年にロボティクス部門を一度閉鎖しましたが、再びこの分野に注力し始めました。AIの次なるブレークスルーとして、物理世界を理解する「ワールドモデル」の構築が重要視されています。ロボット開発はその鍵を握るプロジェクトと位置づけられているのです。 人型ロボット市場では、すでに多くの企業が開発競争を繰り広げています。TeslaやFigure AI、Boston Dynamicsなどが有力なプレイヤーです。中国のUnitreeは低コストなロボットで市場に参入。OpenAIは先行するハードウェア企業に対し、得意のAIアルゴリズムで優位性を築く戦略です。 人型ロボット市場は2050年までに5兆ドル規模に達するとの予測もあり、期待が高まっています。しかし、SNSで目にする見事なデモ動画は、特定の条件下でしか成功しない場合も少なくありません。未知の環境で安定して動作する信頼性の確保が、実用化に向けた最大の課題と言えるでしょう。 実用化はまず、工場や倉庫といった産業現場から進む見通しです。Amazonは倉庫内で、現代自動車は工場で人型ロボットの試験導入を開始しています。危険で単調な作業の代替が主な目的です。各家庭で活躍する「ロボット執事」の実現はまだ先になりそうです。 今後の技術的な焦点は、ハードとソフトの両面にあります。人間の手のように繊細な作業をこなすハードウェアは依然として難題です。また、未知の状況にも対応できる汎用的なAIモデルも欠かせません。AIの「幻覚」が物理世界で起きないよう、安全性と信頼性の確保が最優先されます。

米マイクロソフトは2025年9月18日（現地時間）、ゲーム用AIアシスタント「Gaming Copilot」をWindows 11搭載PC向けに全世界で展開開始しました。中国本土を除く全地域で、今後数週間かけて段階的に提供されます。ゲーム体験を向上させるこの新機能は、ゲームバーに統合され、プレイヤーを多角的に支援します。ゲーム業界におけるAI活用は新たな局面を迎えるのでしょうか。 Gaming Copilotは、Windows 11のゲームバー内でウィジェットとして利用できます。最大の特長は、ゲームを中断することなく利用できる点です。音声モードを使えば、ゲームプレイを続けながらAIアシスタントと対話でき、プレイヤーは集中力を維持したまま、必要な情報を即座に入手可能になります。 さらに、ゲームのスクリーンショットをAIが解析し、質問に答える機能も備えています。例えば、攻略に詰まったボスキャラクターについて、画面を見せるだけでアドバイスを求めることができます。その他、おすすめのゲームを提案したり、直近の実績リストを表示したりする機能も搭載しています。 マイクロソフトはこの機能をPC以外にも展開します。2025年10月には、AppleおよびAndroid向けのXboxモバイルアプリにもGaming Copilotを搭載予定です。これにより、スマートフォンをセカンドスクリーンとして活用し、ゲームプレイを妨げることなくAIの支援を受けられるようになります。 将来的には、開発中のXbox携帯型デバイス向けに最適化を進めるほか、Xboxコンソールへの導入も「近い将来」に予定しています。同社はGaming Copilotを、単なる情報提供ツールから、プレイヤーのスキル向上を助ける「AIゲーミングコーチ」へと進化させる長期的なビジョンを掲げています。

中国政府は国内の主要テクノロジー企業に対し、NVIDIA製AIチップ「RTX Pro 6000D」の新規購入およびテストを禁止しました。この措置は、米国政府による輸出規制とは別に、中国国家インターネット情報弁公室（CAC）が国内産業育成のために打ち出したものです。AI開発に必須の高性能チップ市場において、中国の「脱NVIDIA」戦略が本格化したことを示しています。

禁止の対象となったのは、NVIDIAが中国市場向けにカスタマイズし、米国政府の規制基準を満たすよう設計したAIチップ「RTX Pro 6000D」です。ByteDanceやAlibabaといった大手企業は既に数万台のチップ発注や検証作業を進めていましたが、CACの命令により、全ての作業が即時中止されました。

中国当局が今回の禁止に踏み切った背景には、「国産AIチップがNVIDIAの中国向けモデルと遜色ない性能に達した」という判断があります。これにより、これまで規制回避のためにNVIDIA製品に依存してきた状況を打破し、真に国内サプライチェーンを強化する狙いがあります。

この措置は、単なる貿易摩擦の延長ではなく、中国がAI分野で米国と競うための戦略的な転換点を示しています。中国政府は、国内テクノロジー企業に対し、海外製品への依存を断ち切り、自国の半導体メーカーを優先的に利用するよう強い圧力をかけています。

NVIDIAのジェンセン・フアンCEOは、この中国側の決定に対し「失望している」とコメントしました。しかし同時に、「国が望む場合にのみ市場に貢献できる」とし、米中間のより大きな政治的課題が存在することを理解し、忍耐強く対応する姿勢を示しています。

NVIDIAは、過去に米国政府の規制により、より高性能なH20チップなどの販売ができず、数十億ドルの収益損失を予想していました。今回の中国による自発的な購入禁止は、最大の市場の一つであった中国において、NVIDIAが完全に締め出される可能性を高めるものです。

宗教的テキストで訓練されたAIチャットボットが、数千万人のユーザーから精神的な指導や告解の相手として利用され、急速に市場を拡大しています。カトリック系の「Hallow」が一時的にApple StoreでNetflixやTikTokを上回るなど、その普及は驚異的です。AIは人間の深い精神世界にまで浸透し始め、年間最大70ドルを支払う「信仰テック」という新たな巨大市場を形成しています。

特に注目すべきは、主要アプリの規模です。「Bible Chat」はすでに累計3000万ダウンロードを突破し、多くのユーザーが秘密を打ち明けています。これは、AIが単なる情報検索ツールではなく、人間の内面的なニーズを満たす存在として認識され始めている証左です。市場価値を高めたい企業にとって、この精神的・心理的サポート領域は未開拓のブルーオーシャンと言えます。

AI利用の最大の動機は、アクセシビリティの問題を解決することにあります。ユーザーは「午前3時に牧師を起こしたくない」といった理由で、24時間即座に応答するAIを重宝しています。これは、従来の人的サービスでは満たせなかった時間や場所の制約を取り払う、AI導入の典型的な成功例として捉えることができます。

一方で、これらのチャットボットは神や超自然的な存在ではありません。大規模言語モデル（LLM）として、宗教的なテキストパターンに基づき、統計的に最もらしいテキストを生成しているに過ぎません。「ChatwithGod」のCEOが明かすように、ユーザーから「これは本当に神ですか？」という質問が頻繁に寄せられる点に、AIの人間的な応答能力と、それによる根源的な誤解が潜んでいます。

この技術の普及は、倫理的な課題を伴います。AIは訓練データに基づいて応答するため、誤った情報を提供したり、根拠のない安心感を与えたりする可能性があります。人間と異なり、AIには思考や心がないため、ユーザーの最善の利益を考慮に入れることができません。経営層や開発者は、AIが精神的指導を装うことの潜在的な危険性を理解し、責任ある設計が求められます。

中国の国家市場監督管理総局は、半導体大手Nvidiaが2020年のMellanox Technologies買収に関連し、独占禁止法に違反したとの裁定を下しました。これは、米中間の半導体およびAIチップを巡る貿易摩擦が深刻化する中で発表されたもので、両国の戦略的な緊張が一段と高まっていることを示しています。

今回の裁定は、Nvidiaが約70億ドルで実施したコンピューターネットワークサプライヤーの買収を対象としています。中国当局は違反を認定したものの、現時点では具体的な罰則や是正措置については言及せず、調査を継続する方針です。Nvidia側は「全ての法律を順守している」と声明を発表し、当局への協力姿勢を示しています。

この裁定は、スペイン・マドリードで進行中の米中間の関税交渉に暗い影を落としています。交渉自体は半導体に特化していませんが、Nvidiaチップへのアクセス問題は両国の主要な争点です。中国の動きは、米国のAIチップ輸出規制に対抗し、市場への圧力を強める意図があると見られます。

米国ではAIチップの輸出規制が頻繁に変更されています。バイデン前政権下の広範なAI拡散規則は撤回されたものの、トランプ政権下では中国向けの特定チップにライセンス要件が課されました。その後販売再開が認められましたが、現在は米国政府が売上収益の15%を徴収する異例の措置が続いています。

Nvidiaは規制の変更に翻弄されながらも、中国市場向けチップの販売再開を目指してきました。しかし、当局は国内企業に対しNvidia製AIチップの購入を抑制するよう促しており、輸出プロセスを経たチップは未だ市場に出回っていません。今回の独禁法裁定により、同社の中国事業戦略はより複雑な局面を迎えるでしょう。

AIを活用したブランド保護プラットフォームを提供するMarqVisionは、この度シリーズBラウンドで4800万ドル（約70億円）を調達しました。急速に拡大する模倣品市場に対抗するため、AIによる知的財産権（IP）侵害対策ソリューションの強化と、日本を含むグローバル展開を加速します。これにより、総調達額は約9000万ドルに達しました。

調達資金の約半分は、プラットフォームの自動化促進と生成AI技術の統合を目指し、AIおよびエンジニアリングチームの拡充に充てられます。残りの資金は、大規模ブランドを対象としたエンタープライズ対応の強化と、グローバルな地域展開に投入される計画です。

MarqVisionは現在、米国、韓国、中国、欧州で事業を展開していますが、今回の資金調達を機に日本市場への新規参入を決定しました。国境を越えるIP侵害問題に対応するため、AI技術を駆使し、世界規模でのブランドコントロールを推進する構えです。

同社の成長は著しく、創業から4年で年間経常収益（ARR）は2000万ドルを突破しました。これは毎年収益が倍増している計算になります。創業者は、2027年半ばまでにARR 1億ドル達成を目標に掲げており、スケーラブルなAI基盤構築を優先しています。

MarqVisionは従来のソフトウェア販売モデルから、AI主導のエンドツーエンド管理サービスへとビジネスモデルを転換しました。この転換により、市場機会は当初の計画より100倍大きくなると評価されており、AIが労働集約的なサービス業界に変革をもたらす事例として注目されています。

AIの活用は、模倣品の除去に留まらず、ブランドの失われた収益の回復に焦点を当てています。多くのクライアントが売上を約5%向上させたと報告しており、これは法務部門だけでなく、収益目標を追う経営層やマーケティング部門にとっても重要な価値を提供しています。