The Decoder

マイクロソフトCEOサティア・ナデラ氏は、あらゆる問題に最も強力なAIモデルを使う「トークンマキシマイズ」に警告を発している。フロンティアモデルを日常的なタスクに無駄遣いすべきではないとし、生産性向上の限界費用はトークンコストに見合うべきだと述べる。しかし彼もまた「私もトークンマキシマイザーのようだ。中毒性がある」と認めている。

Google ResearchのGemini-SQL2は、自然言語を実行可能なSQLクエリに変換します。Gemini 3.1 Proに基づいて構築され、BIRDベンチマークで80.04%の精度を達成し、OpenAIやAnthropicを大きく上回っています。Googleはこの技術がデータサービスの自然言語機能を改善する可能性があると述べています。

Microsoftと中国の3つの大学が、従来のモデル訓練の原理を応用してAIエージェントの指示文書（スキル）を最適化する手法「SkillOpt」を開発した。単純なMarkdownファイルがあれば、手続き型タスクでGPT-5.5を約23ポイント向上させることができ、同じファイルはCodexやClaude Codeなどのモデルやエージェント環境間で転送可能である。

AnthropicのClaude Fable 5が、FrontierMathの最も難しい層で88%の精度を達成。2026年初頭のOpus 4.5では10%未満だったことから大幅な向上。OpenAIのGPT-5.5は同層で約75%。AIの数学能力向上ペースは加速し続けている。

6000人の従業員に送られた内部メモによると、Metaは内部使用のみでAIコストが数十億ドルに達する見通し。2027年からは予算配分と「AI Gateway」と呼ばれる中央ダッシュボードでトークン消費を管理する。CTOのAndrew Bosworth氏は「すべての動きが進歩ではなく、トークン使用量だけが影響の尺度ではない」と述べた。

Moonshot AIは、プログラミング向けに構築された1兆パラメータのオープンウェイトモデル「Kimi K2.7 Code」をリリースしました。コーディングベンチマークではGPT-5.5やClaude Opus 4.8に劣るものの、価格はわずか数分の一です。重要なのは、それが最高のモデルかどうかではなく、同じ予算で得られる追加の実行回数が品質のギャップを補えるかどうかです。

米国政府は、脱獄（ジェイルブレイク）リスクを理由に、Anthropicに対しFable 5とMythos 5の全世界でのアクセス停止を命令した。Anthropicは従う一方で、脆弱性は軽微であり、GPT-5.5などの競合モデルにも存在すると反論。同社は自社のMythosクラスのサイバーセキュリティリスクを宣伝してきた経緯があり、この決定がフロンティア展開を停止させる前例になりかねないと警告している。

Anthropicが約5万2000人のアメリカ人を対象にした調査で、64%が雇用喪失を、56%が自主的思考の喪失をAIに対して懸念していることが明らかになりました。日常的にAIを利用する人々の懸念ははるかに少ないですが、それでもほとんどの人が職場でのAI利用を拒否しています。

OpenAIはCodexユーザーがレート制限リセットを貯めて手動でトリガーできるようにし、固定スケジュールで期限切れになるのを防ぎます。Go、Plus、Pro、Businessプランの各ユーザーは1回の無料リセットを取得でき、PlusおよびProユーザーは友人を招待して追加リセットを解除できます。

Claude Fable 5は人工分析知能指数で64.9点を獲得し、10のベンチマークのうち5つで記録を更新。しかし、Opus 4.8に対する性能向上はわずか5.7%で、トークン価格は2倍。セーフティフィルターとフォールバックルーティングによりコストはさらに上昇。

グーグルとOpenAIはほぼ同時に、中国発とみられるAIを悪用した詐欺や秘密の影響力工作を暴露した。グーグルは「Outsider Enterprise」という中国のサイバー犯罪ネットワークを訴え、同グループがAIシステムGeminiを使って数十万人の米国人を標的に金融詐欺を行ったと主張。OpenAIは、米国のテクノロジー政策の議論を操作しようとした中国拠点のChatGPTクラスター2つを停止した。

フランスのAIスタートアップMistral AIは、約30億ユーロの新たな資金調達ラウンドを交渉中で、評価額は約200億ユーロとなっています。

Anthropicは新しいMythosモデルの特定タスクを制限し、最大の顧客と直接競合するアプリを構築している。顧客、パートナー、投資家は反発している。

OpenAIは、AIエージェントと安全なクラウド開発環境に特化したドイツ・キール発のスタートアップOna（旧Gitpod）を買収し、Codexの自律的コーディング能力を強化する。

ジェフ・ベゾスのAIスタートアップPrometheusが、評価額410億ドルで120億ドルの資金調達ラウンドを完了しました。同社は昨年11月に62億ドルのシード資金でスタートしましたが、まだ製品はなく、ベゾス氏は詳細を共有するのは「時期尚早」と述べています。

Deezerは、主要なストリーミングプラットフォームのユーザーがプレイリスト内のAI生成楽曲を識別できる無料のAI音楽検出ツールを発表しました。

ウォール・ストリート・ジャーナルの報道によると、OpenAIはAnthropicから顧客を奪うためにAPIトークンの値下げを検討している。

Anthropicは包括的なエッセイと2つの政策枠組みを発表し、フロンティアモデルの拘束力のある監査を求め、AIを国家間の戦略兵器として描いています。CEOのDario Amodeiは『指輪物語』の木の巨人を使って政治システムの遅さを例え、AI能力が指数関数的に成長し、1〜2年以内に「強力なAI」が出現すると警告しています。同社は強制的な第三者テスト、開示要件、リスクのあるモデルを阻止する権限を提案し、失業に対応する段階的計画を策定しました。

Anthropicは、AI研究者を密かに妨害する方針を撤回したが、別の論争点は続いている。

Googleは260億パラメータのDiffusionGemmaを公開。拡散方式でテキストを生成し、H100 GPUで毎秒1,000トークンと従来の4倍の速度だが、品質は低く実験的。

サム・アルトマン氏は従業員に対し、OpenAIのIPOを「1年以内」に期待していると語ったが、2027年までの遅延もあり得る。同氏はこれを自己改善型AIへの慎重さと説明するが、実際の理由はAnthropicの好調な成長と差し迫ったIPOにある可能性がある。

SpaceXはIPOを前にデータセンターを宇宙に打ち上げる計画を発表。イーロン・マスク氏はこれをほぼ自明の工学問題と説明する。初のAI衛星はNvidia GB300ラック1台分の処理能力を持つが、Googleの研究では本格的なAI訓練には約1万台の密結合衛星が必要とされる。

ドイツの地方裁判所は、GoogleのAI検索概要の内容についてGoogleに直接責任があるとの判決を下した。裁判所は、これまでの検索エンジン事業者の限定的責任保護はAI概要には適用されないと述べた。本件では、GoogleのAIが2つの出版社を不正行為に誤って関連付け、リンク元にない主張を行った。この判決は、AI生成コンテンツの責任に関する世界的な先例となる可能性がある。

中国は今後5年間で約2兆元（約2950億ドル）を投じて全国的なAIデータセンターネットワークを構築する計画。技術の少なくとも80%は華為などの国内サプライヤーから調達される。一方、台湾は中国向けAIチップの密輸を初めて犯罪化する検討をしている。

WWDC 2026で、Appleは再構築されたSiriを披露した。このアシスタントはGoogleと共同開発した基盤モデル上で動作し、複雑なクエリにはNvidia GPUを利用する。

OpenAIは2028年までの完全自律型AI研究から後退し、人間と機械の「タンデム」を提唱。アルトマン氏とパチョッキ氏は、必要に応じてフロンティア開発を遅らせることができる国際機関の設立を呼びかけている。

OpenAIはSECにS-1登録を秘密裏に行い、IPOに向けた最初の正式な一歩を踏み出しました。具体的な時期は未定で、同社は「複雑なトレードオフ」と表現しています。競合のAnthropicも最近IPO書類を提出しており、圧力が高まっています。

マイクロソフトリサーチは、GPT-4.1で生成された8億件の詳細なキャプションで訓練された38億パラメータのテキストから画像を生成するモデルLensを発表。訓練計算量は同等モデルの5分の1で、複数のベンチマークではるかに大規模なモデルに匹敵。Lens-Turboは1秒未満で画像生成。MITライセンスで公開。

Googleは2028年までにインテルから300万個以上のAIチップを発注した。NVIDIAは次世代Feynmanアーキテクチャ向けにインテルの製造技術をテストしている。両社の動きは、TSMCがAIチップ需要に追いつけない中で起きており、長年苦戦してきたインテルのファウンドリ部門に稀な再起のチャンスが訪れている。

KPMGの調査によると、AIコストを完全に把握している企業はわずか26%です。