大規模言語モデル

主要ニュース

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   NTT、独自LLM「tsuzumi 2」公開

   NTTが、独自開発の大規模言語モデル（文章を理解・生成するAI）「tsuzumi 2」を公開しました。 NTTが自社向けのAI基盤を強化し、グループ内の事業に活用できる体制を整えたことを示しています。

   詳細な性能指標や公開時期、アクセス方法については、記事で明記されていません。

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   米国判事、Anthropicの15億ドル（約2400億円）著作権和解を承認

   米国地方裁判所のAraceli Martinez-Olguin判事は月曜日、Anthropicが著作権侵害訴訟の最終和解を承認した。同社がAIチャットボットClaudeの訓練に著者の著作物を無許可で使用したと主張する著者らによる集団訴訟の15億ドル（約2400億円）の和解である。これは米国の著作権訴訟における最大規模の和解となった。 この和解により、米国におけるAI企業を対象とした初めての大型著作権訴訟が解決に至った。12月に裁判が予定されており、その場合は数千億ドルに及ぶ可能性がある損害賠償が争点となっていた。著者や著作権者らは和解に含まれる48万件以上の著作物のうち92%以上をカバーする請求を提出しており、著者やニュースメディアを含む著作権者らがテック企業に対して起こしている数十件の類似事件が係争中であるなか、重要な先例を確立した。

   一部の著者と出版社は和解から除外され、Anthropicに対して別個の訴訟を起こしており、それらの訴訟は現在も進行中である。また和解自体に対しても、賠償額が十分ではない、または特定の著作権者を不当に除外しているとして異議を唱える著者もいた。

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   OpenAIがオープンウェイトモデルを懸念、米国は中国のAI禁止を検討

   OpenAIの戦略的未来部門責任者Dean W. Ballは、米国政府が規制を使ってオープンウェイトモデルを抑制すべきだと主張し、それらが最先端ラボの資本支出を抑止していると述べた。Yann LeCunやMartin Casadoなどの人物からの反発を受けて、Ballは規制強化が米国政府の「最良の戦略」であるという主張を撤回した。トランプ政権はMoonshot社のKimi K3のような中国の高度なモデルの禁止を検討しているとの報道もあるが、商務省はまだ動いていない可能性がある。 独立したインフラ上で動作するオープンウェイトモデルは、OpenAIやAnthropicなどの企業の独占サービスより安価なAIを提供しており、これは莫大な学習投資のリターンを脅かしている。しかし、それらを制限することは中国にイノベーションのリーダーシップを譲る可能性がある。この記事で引用されている研究によれば、米国の大学院プログラムはすでに主にオープンソースの中国モデルを基盤としており、学生が研究する論文の半分は中国の機関からのものである。実際の鍵となるのは、ソフトウェアの禁止ではなくチップの輸出規制かもしれない。

   記事はAI経済をめぐる不確実性に言及している。オープンモデルにせよ独占的なビジネスモデルにせよ、まだどちらも実証されていない状況であり、中国のAI企業も米国企業と同じ収益とコンピューティング能力に関する課題に直面している。Nvidiaなどはオープンモデルのビジネスを模索しており、複数の企業が最先端ラボだけでなくオープンリリースを継続できるなら、状況が変わる可能性を示唆している。

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   Googleの次世代AIチップがAlphabetの株価を3%押し上げ

   Alphabetの株価は月曜日に約3%上昇した。同社が「Frozen v2」というコード名の次世代AIサーバーチップを開発していることが報じられたもので、現在のテンソル処理ユニットと同じ消費電力で、AI トークン生成量を6～10倍に増やすよう設計されている。導入は早ければ2028年を見込んでいる。 このカスタムプロセッサは、高度なAIアプリケーションの学習と運用に必要なエネルギーとコストの削減を狙っており、Alphabetが Gemini AIモデルを拡大するにあたり極めて重要だ。より効率的なチップは同社の社内AI計算能力を強化し、大手テクノロジー企業が生成AIシステムをめぐって激しく競争する中で、サードパーティ製ハードウェアへの依存を減らせる。

   チップの実際の導入時期と、単位エネルギー当たりで計画された6～10倍のパフォーマンス向上が実現できるかどうか。これはAlphabetが長期的なAI野心を支える独自インフラを構築する戦略の重要なテストとなる。

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   オープンウェイト・モデルがフロンティア同等水準に接近、クローズド系企業はリード維持

   DeepSeek R1、GLM-4.6、GLM-5.2、Kimi K3を含むオープンソースAIモデルがクローズドフロンティアモデルと同等の性能に到達した。一方、GPT-5.2やOpusといったクローズド系システムは依然として段階的な進歩を生み出し続けている。最近のリリースではMoonshotのKimi K3（280億パラメータ、7月16日）、AlibabaのQwen 3.8プレビュー版（240億、7月19日）、DeepSeek V4の7月中旬のプレビュー卒業が挙げられる。 オープンモデルはGPT-5.2と比較して中央値のフロンティア品質で約15%安く、DeepSeek V4 Flashはおよそ90%安いと運用されている。この価格圧力は業界のマージンを再構成しており、AnthropicはついにQ1黒字化を達成した。競争の激化によってOpenAIは推論コストを50%削減し、Kimiの新しいKDA注目メカニズムのような建築的革新を促発している。

   業界はクローズドモデルが先行する局面とオープンモデルがキャッチアップする局面を繰り返しており、価格設定と利益率に対する持続的な競争圧力を生む可能性がある。この力学がイノベーションを減速させるか、それとも競争を通じて加速させるかという問題は、AI波がどれほどの速度で進むかという観点から中心的な位置づけにある。

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   Googleが Gemini 専用チップを設計、6～10倍の効率化を実現——2028年から運用開始

   Google は Gemini のモデルアーキテクチャをシリコンに直接組み込んだサーバーチップ「Frozen v2」を開発している。同チップは Google の現行 TPU チップと比べて AI レスポンス提供の効率が 6～10倍高く、Google は 2028年からの運用開始を予定している。 AI 分野では推論コストの最適化が利益率を大きく左右する。Frozen v2 は Google の内部コンピュート負荷を軽減し、強力なモデルを低コストで実行することで、OpenAI や Anthropic に対する競争優位性をもたらす可能性がある。Meta や外部のクラウド顧客に提供している TPU ラインとは異なり、Frozen v2 は Gemini 専用に構築されており、商用製品化の可能性は低い。

   Google はまだ Gemini のアーキテクチャのどの程度をチップにハードコードするか決定していない。モデルアーキテクチャではなく重みをチップに組み込む設計により、新しい重みの読み込みが可能となり、単一の Gemini バージョンに固定する従来のアプローチよりも柔軟性が高い。