Import AI 464：FablesがGPUカーネルを作成、AI自動化、アナログコンピューティング

今週のImport AIでは、AIが複数の重要領域でどのように進歩しているかに焦点を当てます。これらの進展は、研究、経済、ビジネス運営のあり方を徐々に変えつつあります。

FableがGPUカーネルを作成、AI研究開発の自動化を加速 FableシステムはKernelBench-Megaベンチマークにおいて、初の「真の（かつ最速の）メガカーネル」を作成し、18.71倍の高速化を達成しました。これは他のソリューション（Claude Opus 4.8の14.4倍など）を大きく上回るものです。ベンチマークのメンテナーによって確認されたこの成果は、基礎的な研究開発タスクにおけるAIの能力向上を示しています。特筆すべきは、Fableがデコードトークンあたりわずか1回のカーネル起動で済むのに対し、他の手法では4～14回の起動が必要だった点です。この能力は再帰的自己改善の鍵となる入力であり、KernelBench-MegaはAIシステムの自己構築効率を測る重要なシグナルとなります。

AIによるオンラインワークの自動化：能力拡大と経済的影響 CAISとScale Labsの報告によると、「リモート労働指数」（RLI）におけるAIシステムの自動化成功率は、8ヶ月足らずで4倍以上に増加し、2.5%から16.1%に上昇しました。評価対象タスクには3Dモデリング、動画制作、グラフィックデザインなどが含まれます。例えば、「クライアントのエンゲージメントリングをエメラルドカットからマーキーズカットに変更し、3Dモデルとフォトリアルなレンダリングを提供する」といった複雑なタスクです。研究者は、成功率がさらに上昇すれば、人間の労働力をほとんど必要としないAI主体の組織が経済の一部を占める可能性があると指摘します。人間はイノベーションで対抗できますが、AIの経済関連能力の拡大速度は、人間の比較優位の拡大速度を上回っているかもしれません。

OSWORLD 2.0：数時間単位のコンピュータ使用エージェントの時代 OSWORLD 2.0は108の長期的タスクを含み、中央値で1.6時間を要します（OSWORLD 1.0の2分から48倍増）。タスクはSlack、GitLab、AWSなどのソフトウェアに加え、保険請求やビザ申請の模擬ポータルを扱います。現在最強のモデル（Claude Opus 4.8）でも正解率20.6%にとどまり、タスクが長くなるほど性能が低下します。しかし、1.0版では30%から75%に改善された経緯を踏まえると、今後性能は急速に向上するでしょう。コンピュータ使用能力は、AIが経済や科学研究に浸透するための基本スキルであり、このベンチマークは複雑なマルチステップタスクへの対応力を測る指標となります。

現実世界のAI：深層学習と構造化システムの融合——JD酸素AI商品センター 中国のアマゾンとも呼ばれるJDは、700万ユーザー、数百万の販売業者、数十億のSKUを管理しています。その酸素AI商品センター（Oxygen AIIC）は4つの主要コンポーネントで構成されています。オントロジー工学（専門家とAIの協業）、セマンティック検索と識別（動的オントロジーによる幻覚低減）、自己進化モデル（インクリメンタル学習で破滅的忘却を防止）、そして統一商品トンネル（異なる時間スケールのパイプラインを支える）です。特筆すべきは、このシステムがHuawei Ascend NPU上で動作していることで、中国の技術主権の推進を反映しています。このような技術は、AIがどのように自己更新型のビジネスシステムを構築できるかを示しています。

これらの事例は、ハードウェア最適化、労働自動化、複雑な操作、企業管理の各領域におけるAIの急速な進歩を浮き彫りにしており、経済的・社会的影響は計り知れません。