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概要 OpenAIは7月9日、新モデル群「GPT-5.6」を一般公開すると発表した。今回のリリースは最上位モデルの「Sol」、日常利用向けの「Terra」、低コスト志向の「Luna」の3モデル構成となっており、公開に先立ってトランプ政権のAIサイバーセキュリティに関する大統領令に基づく政府審査を経ている点が大きな特徴だ。同大統領令は、強力なAIモデルについて公開の30日前までに政府へ任意で提出するよう求めるもので、商務省傘下のAI基準革新センター(CAISI)が追加のテストを実施し、OpenAIはワシントンに技術専門家を派遣して懸念への対応にあたったという。この結果、審査は前倒しで承認されたとしている。 政府による優先アクセスと制限 一般公開に先立ち、6月末には政府承認を受けた「信頼できるパートナー」に限定したプレビューアクセスが提供されていた。特に最上位モデルのSolはソフトウェアの脆弱性を発見する能力に優れているとされ、セキュリティチームにとって有用である一方、悪意ある攻撃者に悪用されるリスクも懸念されている。この防御的な利用価値と攻撃転用リスクのバランスをどう取るかが、政府関係者の間で議論となった。OpenAIは「このような政府アクセスプロセスが長期的なデフォルトになるべきとは考えていない」とコメントしつつも、迅速な一般提供を実現するためこれに応じた形だ。同様の圧力は過去にAnthropicにも及んでおり、同社のFable 5およびMythos 5モデルへのアクセスが一時停止された経緯がある。その後、安全対策の強化に同意したことで輸出規制は解除されたという。 料金体系 GPT-5.6は3モデルとも料金体系が細分化されている。最上位のSolは入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり30ドル。日常利用向けのTerraは入力2.5ドル、出力15ドルで、前世代のGPT-5.5と同等の性能を半額程度のコストで提供するとされる。低コスト志向のLunaは入力1ドル、出力6ドルに設定されており、用途に応じた選択肢が用意された。 今後の展望 今回の一般公開は、AI企業の技術革新のスピードと、政府による安全保障上の監督との間でどのようにバランスを取るべきかという議論を改めて浮き彫りにした。OpenAIは政府審査プロセスへの一定の懸念を示しつつも協力する姿勢を見せており、今後同様の枠組みが他のAI企業や次世代モデルにも適用されるかが焦点となりそうだ。

概要 韓国のメモリ半導体大手SKハイニックスが、米ナスダック市場に「SKHY」の銘柄で上場し、米国預託証券（ADR）を通じて約1,780万株を売り出す計画を発表した。調達額は最大で約280億ドルに達する見込みで、木曜日に価格決定を経て、7月10日から取引が開始される。これは先月のSpaceXによる約857億ドルのIPOに次ぐ、史上2番目の規模の株式売却となる見通しで、サウジアラムコの2019年上場やアリババの2014年上場をも上回る規模だ。正式な価格決定に先立ち、Baillie Gifford Overseas、Coatue Management、Situational Awareness Partnersといった大手機関投資家だけで合計最大70億ドルの購入意向を示しており、市場の関心の高さがうかがえる。 背景にあるAI需要とメモリ不足 今回の大型上場を後押ししているのは、生成AIの急拡大による半導体メモリ需要の爆発的な増加だ。SKハイニックスはNvidiaの主要な高帯域幅メモリ（HBM）供給元としての地位を確立しており、第1四半期の売上高は前年同期比でほぼ200%増加した。AmazonやMicrosoft、Googleなどのハイパースケーラーが「AI工場」とも呼ばれるデータセンター構築を競い合う中、HBMやNAND型メモリの需要が急増し、「RAMageddon」と称されるほどの深刻なメモリチップ不足が発生している。この流れを受けてSKハイニックスの韓国上場株は年初来で約200〜260%、過去12ヶ月では770%という驚異的な上昇を記録し、時価総額は1兆ドルを超えた。同様に米国のMicronも過去1年で約700%上昇し、時価総額が1兆ドル超に達するなど、メモリ業界全体がAIブームの恩恵を受けている。 調達資金の使途と投資家への警告 調達した資金は経営陣による株式売却（キャッシュアウト）ではなく、生産能力の拡大に充てられる予定だ。SKハイニックスは韓国国内での新工場建設に加え、極端紫外線（EUV)露光装置をはじめとする先端製造装置の調達を計画している。SKハイニックスとサムスンの両社を合わせると、新規製造能力への投資額は5,500億ドルを超える見通しだ。一方で、こうした急激な株価上昇と大型投資には警戒の声も上がっている。アナリストの一部は今回のボラティリティを「過度な泡立ちの証拠」と指摘し、アジア通貨危機やドットコムバブル崩壊時に匹敵する値動きだと警鐘を鳴らす。新規設備投資が業界の周期的な供給過剰につながりかねないとの懸念や、その一方で消費者向け電子機器向けのメモリ供給不足が深刻化しているとの指摘もあり、「好材料はすでに株価に織り込まれている」との慎重な見方も出ている。 今後の展望 SKハイニックスのナスダック上場は、AI関連投資が過熱局面にあるのか、それとも実需に裏打ちされた持続的な成長軌道にあるのかを占う試金石として、市場関係者から注目されている。7月10日の取引開始後の株価動向は、AIインフラ投資ブーム全体に対する投資家心理を測る重要な指標になるとみられる。

概要 Claudeを開発するAnthropicが、サムスン電子と自社専用のAIアクセラレータチップ製造をめぐって初期協議を行っていると、BloombergやThe Informationなど複数のメディアが報じた。検討されているのはサムスンの2nmプロセス技術と先進パッケージング能力で、狙いはNvidia GPUへの依存低減にあるとみられる。同様の協議はMetaとの間でも進んでおり、サムスンのファウンドリ事業にとって大型受注獲得のチャンスとなる可能性がある。 協議の内容と技術詳細 報道によれば、プロジェクトはまだ初期段階にあり、チップの機能や性能目標、Anthropicのサーバーインフラ内でどのような役割を担うかは未定という。複数のチップ設計企業との協議も並行して進められており、詳細な設計フェーズにはまだ入っていない。Bloombergの取材に対しAnthropicは、AmazonのTrainium、GoogleのTPU、Nvidia GPUを引き続き計算基盤の柱とする方針を示す一方、カスタムチップ計画そのものについてはコメントを控えている。 Anthropicはメモリ製品の供給能力についてもサムスンに関心を示しているとされる。同社は総額約500億ドル規模のAIデータセンター建設計画を進めており、そのうち半分程度をASICやDRAM、NANDフラッシュメモリなどのハードウェア調達に充てる見込みだという。 背景 Anthropicは2026年5月、総額650億ドル規模のシリーズH資金調達時に、サムスン電子・SK Hynix・マイクロンの3社を「戦略的インフラパートナー」に指定していた。このうちファウンドリ事業を持つのはサムスンのみで、以前からAIチップ製造の有力候補と目されていた。さらに同社は元OpenAIのカスタムチップ開発チームでハードウェアエンジニアを務めていたClive Chanを採用しており、カスタムシリコンへの関心の高さがうかがえる。 一方Metaは、次世代のMeta Training and Inference Accelerator（MTIA）チップの製造をサムスンに委託する見通しで、契約規模は約65億ドル相当と推定される。これまでMTIAの第1・2世代はTSMCが製造してきたが、TSMCの先端プロセス生産能力がAMD・Apple・Nvidiaなど大口顧客で埋まっていることが背景にあるとみられる。 今後の見通し サムスンは2027年からのTesla向けAIチップ製造契約(165億ドル規模)をすでに獲得しており、AnthropicやMetaとの案件が加われば、低迷が続いていたファウンドリ事業の採算改善に寄与する可能性がある。ただしAnthropic側の計画はまだ交渉の初期段階であり、実際の量産に至るかどうかは今後の詳細協議の行方次第となる。

概要 Linux Foundationは、インターネット上で活動するAIエージェントに信頼できる識別子と名前を与える新しいオープンソース標準「Agent Name Service(ANS)」の立ち上げ意向を発表した。既存のDNS(ドメインネームシステム)インフラを拡張することで、中央集権的な管理者を置かない形でAIエージェントに関する認証・信頼・ガバナンス・相互運用性の課題解決を目指す取り組みだ。Cloudflare、シスコ、セールスフォースなど複数の企業がこの立ち上げに賛意を示している。 解決しようとしている課題 近年、AIエージェントが自律的にコードを生成したり、システムの運用タスクを実行したりする場面が急速に増えている。しかし現状では、あるエージェントがどの組織や人物によって提供されているのかを検証する仕組みや、生成されたコードやシステム操作の履歴が実際にそのエージェント自身によって実行されたものかを確認する仕組みが整っていない。ANSは、AIエージェントに対してインターネット規模で分散された自律的なアイデンティティ層を確立することで、こうした身元不明・出所不明のエージェントが引き起こす認証やガバナンス上の問題に対応しようとしている。 技術的な仕組み ANSの特徴は、単一のアイデンティティ方式に依存せず、複数の識別システムに対応する設計になっている点だ。具体的には、既存のDNSに加えて、分散型識別子であるDID(Distributed Identity)、法人や取引主体を識別するLEI(Legal Entity Identifier)といった仕組みとの連携を予定している。これにより、企業や組織はすでに導入済みのアイデンティティ管理基盤を活かしながら、AIエージェントの身元確認の仕組みにスムーズに統合できるようになる。DNSという広く普及した既存インフラを土台にすることで、特定のベンダーやプラットフォームに縛られない、相互運用性の高い基盤を目指している点も特徴だ。 今後の展望 Linux Foundationによる本標準の立ち上げには、Cloudflareやシスコ、セールスフォースといった大手企業がすでに賛同を表明しており、業界横断的な取り組みとして進められる見通しだ。AIエージェントが企業システムやインターネットサービスと自律的にやり取りする機会が今後さらに増えることが予想される中、ANSのような信頼できる身元基盤の整備は、なりすましや不正なエージェントによるリスクを抑えつつ、AIエージェント同士やエージェントと人間との安全な連携を支える重要な基盤になると期待される。

概要 イスラエルのセキュリティ企業Check Point Researchは、中国のAIモデル「DeepSeek」を使って生成されたマルウェアが、Chromium系ブラウザの「File System Access API」を悪用し、ブラウザの中だけでファイルを暗号化する新型ランサムウェア手法を実現していたことを明らかにした。このマルウェアは「InfernoGrabber v9.0」と名付けられたPython Flaskアプリケーションで、2026年1月25日にVirusTotalへアップロードされていたことが確認されている。これまで理論上のリスクにとどまっていた「ブラウザ完結型ランサムウェア」を、AIが実用的な攻撃チェーンへと初めて橋渡しした事例だとされる。 悪用されたAPIと攻撃の仕組み File System Access APIは、ユーザーが明示的に許可した場合にウェブサイトがローカルフォルダ内のファイルを直接読み書きできるようにするブラウザネイティブの機能である。InfernoGrabberは、Discord風のアバターAIアップスケーラーを装ってユーザーをフィッシングし、このAPI経由でファイルシステムへのアクセス権を取得すると、ローカルフォルダのファイルを列挙・読み取り、内容を暗号化した上で上書きし、恐喝メッセージを表示する。ネイティブなペイロードのインストールやブラウザ自体の脆弱性、ルート権限は一切不要である点が特徴で、従来のランサムウェアとは異なる感染経路を持つ。 このマルウェアは暗号化機能に加え、Discordトークンの窃取、クレジットカード番号や暗号資産のシードフレーズの収集、キーストロークロギング、ウェブカメラ・マイクの不正監視といった多機能を備え、WinLocker風のランサムウェア画面を表示してビットコインでの支払いを要求する。窃取したデータはハードコードされたDiscordのwebhookを通じて外部に送信される仕組みだった。 影響を受ける範囲 この攻撃はChromiumベースのブラウザを搭載するWindows、macOS、Linux、AndroidおよびWindows版Microsoft Edgeで動作が確認されており、iOSのみ再現できなかったという。Check Point Researchのマルウェア分析チームを率いるPedro Drimel Neto氏は、この結果について、攻撃面が当初の想定より広く、デスクトップおよびAndroidユーザーの大多数に影響し得ると指摘している。 DeepSeekが悪用された背景 研究者によれば、攻撃者がDeepSeekを選んだ理由は、Anthropic・Google・OpenAIといった西側企業のモデルと比較して悪意あるサイバー攻撃関連のリクエストに対する拒否率が低く、ウェブインターフェース経由で無料アクセスできる点にある。さらに「単一の広範なプロンプト」から完全に機能するマルウェアを生成できる効率性も指摘されており、研究者は「DeepSeekモデルは高度な悪意あるアイデアを、競合プラットフォームよりも少ない専門知識で具体的な攻撃コードへ変換できる」と述べている。 今後の影響と対応 Check Point Researchの研究部門責任者Eli Smadja氏は、「初めて、AIモデルが正当なプラットフォームの機能から独立的に攻撃手法を推論し、人間がこれまで理論化するにとどまっていた実用的な攻撃技術を発見した証拠を得た」と強い警告を発している。同氏は、複雑な攻撃を実行するための技術的障壁が崩壊しつつあり、AIセキュリティの将来を「モデルが明白な悪意あるリクエストを拒否すること」への期待だけに依存させることはできないと指摘する。現時点でこの手法が実際の攻撃キャンペーンで悪用された痕跡は確認されていないものの、脅威アクターの関心の高さから今後の悪用拡大が懸念されている。Check Point Researchは対策として、配信層でのセキュリティ強化、権限ベースの信頼体制の見直し、そしてブラウザが表示する権限リクエストのプロンプトすべてをセキュリティ上の重要な判断として扱うことを推奨している。

概要 国連が主催する初の「AIガバナンスに関するグローバル対話」が7月6日、スイス・ジュネーブで開幕した。「グローバル・デジタル・コンパクト」に基づいて設立されたこの枠組みには、各国政府、テック企業、研究者、市民社会が参加し、7日までの2日間にわたってAIの安全性、説明責任、アクセス格差、能力構築、国際協調といったテーマを議論する。開幕演説に立ったグテーレス国連事務総長は、AI技術そのものに人類の未来を「vibe-code」させてはならないと述べ、各国に国際的なガバナンス体制の構築を急ぐよう呼びかけた。 グテーレス事務総長の警告と提言 グテーレス氏は、AIが「暴走的な速度」で進化する中、「私たちの社会そのものを対象に、計画も同意もないまま実験が行われている」と警告した。AIシステムがコードを書き、オンラインで行動し、人間の監視がますます及ばない形で意思決定を下すようになっている一方、既存の国際機関は「命令に従う機械」を統治するために作られたものであり、「自ら判断する機械」に対応できていないと指摘した。その上で同氏は、子どもがアクセスできるAIシステムの安全性を企業に証明させる「AI子ども安全プレッジ」の導入、途上国のAI能力構築を支援する「グローバルAIファンド」の創設、2030年までにデータセンターを再生可能エネルギーで稼働させることによるAIの気候影響の低減、という3つの優先課題を提示した。 科学者パネルの評価とAI格差への懸念 対話には、チューリング賞受賞者でUN独立国際科学パネルの共同議長を務めるヨシュア・ベンジオ氏や、共同議長のマリア・レッサ氏も出席した。ベンジオ氏は「AIの能力が今後も向上し続けた場合、それが破滅的な被害をもたらさないという科学的な保証は現時点では存在しない」と述べ、安全策の整備が技術の進歩に追いついていない現状に警鐘を鳴らした。レッサ氏は偽情報の拡散を「情報のアルマゲドン」と表現し、恐怖や怒り、憎悪を含んだコンテンツをAIが拡散すると、それが爆発的に広がってしまうと指摘した。同パネルが7月1日に公表した初の報告書も、「AIの能力は科学的理解や各国政府の対応能力を上回るスピードで進歩しており、深刻または破滅的な被害のリスクは今なお排除できない」と結論づけている。加えて、AI開発が米国と中国に集中している現状についても懸念が示され、先進国と巨大テック企業がインフラ・データ・投資・専門知識の大部分を握る一方、途上国は海外のモデルやプラットフォームへの依存を強いられるリスクがあるとされた。 今後の展望 グローバル対話は、並行して開催されている「AI for Good グローバルサミット」やWSISフォーラム2026とも連携しながら進められる。今回の対話では拘束力のある合意には至らないものの、国連は各国・企業・市民社会が共通の指針を持てる「普遍的なガードレール」の策定を目指す方針を示しており、今後の国際交渉の土台になるとみられる。193の加盟国が参加する枠組みとして、AI規制を巡る多国間協調がどこまで実効性を持つかが今後の焦点となる。

概要 Appleは、オンデバイス処理では対応しきれない高度なAIタスク——エージェント的なツール利用や複雑な推論、次世代のApple Foundation Modelsの実行——を担うプライバシー保護基盤「Private Cloud Compute(PCC)」を、自社データセンター以外の環境で初めてGoogle Cloud上に展開すると発表した。WWDC26で示していた計画に沿った動きで、これまで自社ハードウェアに閉じていたPCCが、ライバル企業でもあるGoogleのインフラ上で稼働する異例の提携となる。プレビュー段階は2026年夏まで続く見込みで、既存のApple Silicon基盤と並行運用される「拡張」であり、移行ではないとされる。 技術的な詳細 Google Cloud版PCCは、3層のハードウェアセキュリティを積み重ねた構成を採る。NVIDIA Blackwell GPU上の機密コンピューティング機能、Intel CPU上のTDX(Trusted Domain Extensions)、そしてGoogle独自のTitanチップを信頼の起点(ルート・オブ・トラスト)として組み合わせている。Appleのセキュリティチームは、これらのプリミティブを世界規模で稼働する「包括的でエンドツーエンドの機密推論システム」に統合したのは今回が初めてだとしている。 検証の仕組みとして、Appleは独自の安全策を二重に設けた。ひとつは、PCCフリートに含まれるGoogle Cloud側のハードウェアすべてを対象とする「追記専用の暗号学的台帳」で、Google自身のアテステーションに頼るのではなく、Appleが個々の物理コンポーネントを独立して追跡する。もうひとつは、ソフトウェアのアテステーションにおいて独立したベンダー由来の信頼の起点を最低2つ用いる仕組みで、単一ベンダーが侵害されても検証チェーン全体が崩れないようにしている。Google Cloud上で稼働するPCCのバイナリはこれまで通り一般に検査可能な状態を保ち、Appleのセキュリティ報奨金プログラムもこのホスト環境に適用される。ステートレスな計算、強制力のある保証、特権ランタイムアクセスの排除、非標的性、検証可能な透明性といったPCCの中核原則も変更されていない。 背景にあるビジネス上の関係 今回の提携は、2026年1月に締結されたGoogleのAIモデルとクラウド基盤に関する複数年契約を土台としている。Appleは2024年以降、モデル訓練にGoogleのTPUを利用しており、次世代のApple Foundation ModelsにはGoogleのGeminiファミリーを支える技術が組み込まれているという。防衛分野のアーキテクトであるJonathan Sandhu氏はLinkedIn上で、「今回の提携が実現した理由はプライバシーアーキテクチャではない。次世代のApple Intelligenceを支える基盤モデルをGoogleが作っているからだ」と指摘し、Googleが政府からのデータ開示要請への対応においてAppleとは異なる履歴を持つ点についても懸念を示している。 業界内での位置づけと今後の展望 クラウド推論のプライバシー保護には段階があり、事業者がデータを保持・学習に利用する「eyes-on」、ログを残さない「ゼロデータ保持(ZDR)」、そして暗号学的な証明によって運用者による一切のアクセスを防ぐ「ゼロオペレーターアクセス(ZOA)」に大別される。Google Cloud上のApple PCCはこのうち最高位のZOAを達成しており、AWS Bedrockをはじめとする他社サービスとの差別化点になっている。財務条件や必要な計算能力の規模、具体的に利用されるGoogle Cloudのリージョンなどは明らかにされていない。Appleは2026年後半に、更新版のPCC Security Guideと拡充されたリサーチプログラムの文書を公開する予定で、今回の提携が技術的な先進性とビジネス上の相互依存関係の両方を映し出す事例として注目される。

概要 Microsoftは、企業向けAI導入支援に特化した新会社「Microsoft Frontier Company」の設立を発表した。25億ドルを投じ、業界専門家やエンジニアら約6,000人を顧客企業に配置し、AIシステムの設計から本番環境への実装までを一貫して支援する体制を整える。指揮を執るのはCommercial Business CEOのJudson Althoff氏で、同氏はこの取り組みを単なる「Forward Deployed Engineering（FDE）」モデルの延長ではなく、「業界で最大規模かつ最も能力が高い、成果重視のエンジニア組織」になると位置づけている。初期パートナーには、ロンドン証券取引所グループ、ユニリーバ、Land O’Lakes、Accentureといった大手企業が名を連ねている。 事業の狙いと体制 Microsoft Frontier Companyの狙いは、企業が抱えるAI導入の壁――概念実証(PoC)から実際の業務プロセスへの組み込みまでの間にある実装ギャップ――を埋めることにある。エンジニアや専門家を顧客企業に常駐させ、Microsoft自身のツール群を用いて実際の本番環境でAIを稼働させることに重点を置く点が特徴で、コンサルティング的な助言にとどまらず、実装そのものを請け負う「手を動かす」支援を志向している。Microsoftはこれまで築いてきたFortune 500企業を中心とする既存顧客基盤を強みとし、これを新事業の足がかりとする戦略を描いている。 業界の競争環境 こうした「フォワード・デプロイド」型のAI導入支援は、大手テック企業の間で急速に広がっている。Microsoftの発表のわずか2日前には、Amazon(AWS)が10億ドル規模のFDE部門設立を発表したばかりだ。さらにOpenAIは、複数のプライベートエクイティ(PE)ファームと共同で100億ドル規模の「Deployment Company」を展開しており、Anthropicも Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachsといった投資家と提携し15億ドル規模の同種事業を進めている。生成AIを「作る」競争から「企業に定着させる」競争へと軸足が移りつつある中、Microsoftは自社の顧客基盤とクラウド・ツール群を武器に、この新たな競争領域で優位を築こうとしている。

概要 進行中の裁判の記録として公開されたメールのやり取りから、AnthropicのCEOダリオ・アモデイ氏と国防総省高官の間で交わされた交渉の詳細が明らかになった。争点はClaudeへのアクセス権そのものではなく、完全自律型兵器システムと国内監視へのAI利用をどこまで制限するかという「使い方の線引き」だった。交渉は関係者いわく「非常に近い」段階まで進んでいたとされるが、最終的に決裂し、国防総省はAnthropicをサプライチェーンリスク企業として指定するに至った。 対立の経緯 メールによれば、アモデイ氏は一貫して2つのレッドラインを譲らなかった。すなわち、完全自律型兵器システムへのClaude利用の禁止と、国内監視へのClaude利用の禁止である。これに対し、国防総省で研究開発を統括するエミル・マイケル次官は「すべての合法的な用途」という広い枠組みでの利用許可を求めた。米国法は一定の条件下で国内監視を認めているため、この表現は事実上、アモデイ氏が設けた制限を無力化するものだった。 1月にいったん交渉が途絶えた後、マイケル氏は関係修復を期待するメールを送ったが、アモデイ氏は従来の立場を繰り返した。マイケル氏はAnthropicのガードレールについて「まったく機能しない」と述べ、アモデイ氏側の契約文言が「レッドラインを完全に削除するものだ」と指摘。その翌日、ピート・ヘグセス国防長官がAnthropicをサプライチェーンリスク企業に正式指定し、対立は法廷闘争へと発展した。 利益相反の疑惑と専門家の反応 マイケル次官の資産公開資料からは、Anthropicの競合であるxAIの株式を保有していたことが判明しており、今回の措置が報復的なものではないかとの疑念が持ち上がっている。国防総省関係者だった元高官はこの指定を「馬鹿げている」と断じ、「Claudeを国家安全保障に不可欠だとしながら同時にセキュリティリスク企業と呼ぶのは、懲罰的を通り越していじめに等しい」と批判した。ITIF(情報技術イノベーション財団)のダニエル・カストロ氏も、規制権限を懲罰目的で使うことが技術業界全体に萎縮効果をもたらしかねないと警鐘を鳴らしている。またCivic AIのルーカス・ハンセン氏は、モデルからガードレールを取り除くには訓練段階からの根本的な作り直しが必要であり、単純なオン・オフの切り替えではない点を指摘し、この要求が軍事用途に限らずClaude全体に影響しうることを説明した。 訴訟と現在の状況 サプライチェーンリスク指定を受けてトランプ大統領は連邦政府機関に対し6カ月以内にAnthropic製品の利用を停止するよう指示し、ヘグセス長官はこの決定を「最終的なもの」と述べた。これに対しAnthropicは提訴に踏み切り、連邦地裁は当初Anthropicの主張を認めて仮差止命令を発令したが、控訴裁判所は仮差止めの停止を認めず、地裁の判断を覆した。訴訟は現在も継続中であり、AI企業と国防総省との関係のあり方、そして軍事AIの利用制限を巡る前例として今後の展開が注目される。

概要 中国のフードデリバリー大手Meituan(美団)が、1.6兆パラメータの大規模言語モデル「LongCat-2.0」をMITライセンスでオープンソース公開した。最大の特徴は、5万個を超える中国国産ASIC(半導体)のみで構成されたクラスタ上で、事前学習から推論までのエンド・ツー・エンドを完結させた初のフロンティア級モデルである点だ。Nvidia製プロセッサを一切使用していないにもかかわらず、コーディングやエージェントタスクでGPT-5.5に匹敵、あるいは上回るベンチマーク成績を記録しており、米国の対中半導体輸出規制の実効性に改めて疑問を投げかける結果となった。 技術的な特徴 LongCat-2.0は混合エキスパート(MoE)アーキテクチャを採用し、総パラメータ数1.6兆に対し、実際に処理へ動員されるのはクエリの複雑さに応じて33億〜56億(平均約48億)パラメータのみという効率設計になっている。長文コンテキストへの対応として「LongCat Sparse Attention(LSA)」と呼ばれる効率的なアテンション機構を実装し、最大100万トークンのコンテキストウィンドウを処理できる。また、語彙表現能力を約100倍に拡張する独自のN-gram埋め込みシステムにより、「New York City」のような複合フレーズを単一概念として扱えるのも特徴だ。さらに、エージェント・推論・インタラクションの3種類に特化したモジュールをリクエスト内容に応じて組み合わせるマルチ専門家ルーティングも採用している。 ベンチマークでは、ソフトウェアエンジニアリング能力を測るSWE-Bench Proで59.5を記録し、GPT-5.5の58.6を上回った。このほかTerminal-Bench 2.1で70.8、SWE-Bench Multilingualで77.3のスコアを達成しており、コーディング・エージェント系タスクで近フロンティア級の性能を示している。学習面では35兆トークンを超える事前学習を、ロールバックや回復不能な損失スパイクなしに完走させたとされ、大規模クラスタの安定運用にも成功したことになる。 「Owl Alpha」として密かに躍進していたOpenRouterでの実績 今回の正式発表以前、LongCat-2.0は「Owl Alpha」という匿名名義で約2か月間OpenRouter上に密かに公開されていた。この間、月間呼び出し量ベースでHermes Agent利用で1位、Claude Code利用で2位、OpenClaw利用で3位を記録するなど、開発者コミュニティで気づかれないまま高い支持を集めていたことが今回判明した。API価格も競争力があり、標準料金は入力100万トークンあたり0.75ドル、出力100万トークンあたり2.95ドル(プロモーション価格ではそれぞれ0.30ドル、1.20ドル)で、キャッシュされたコンテキストの読み込みは無料としている。比較として、GPT-5.5は入出力それぞれ5ドル/30ドル、Claude Sonnet 5は2ドル/10ドルとされており、性能に対して大幅に安価な価格設定となっている。 背景と米中半導体競争への影響 Meituanは2010年に王興(ワン・シン)が創業し、中国国内の宅配・生活サービス「スーパーアプリ」市場を主導してきた企業だ。近年はコア事業の利益成長が鈍化する中、AI・半導体技術への数十億ドル規模の投資を表明するなど、技術領域への戦略転換を進めている。LongCat-2.0が中国国産チップのみで開発・運用された事実は、米国が主導するNvidia製先端半導体の対中輸出規制にもかかわらず、中国企業が自国製チップスタックだけでフロンティア級AIモデルを構築できる段階に達しつつあることを示すものだ。今後、他の中国AI企業も同様の「脱Nvidia」戦略を追随する可能性があり、米中間の半導体・AI覇権競争における力学に影響を与える展開として注目される。