AIを賢くするために、動画と世界まで買う人たち、ほか9本

Claudeを開発するAnthropicが、NVIDIA出資先のAIスタートアップDecart AIの買収を協議しているとReutersが報じました。報道ベースの取引規模は約60億ドルで、協議はまだ初期段階とされ、Anthropicはコメントを控え、Decartからも直ちに回答は得られていません。

DecartはAIインフラと最適化技術に加え、リアルタイムで動画を編集する「Lucy」や、ロボティクス・自動運転の訓練／検証向けにシミュレーション環境を生成する「Oasis」を開発しています。取引が成立すれば、DecartのチームはAnthropicの推論・性能組織に加わる可能性があると報じられています。

背景には、Claude利用の増加を支える推論能力の確保があります。Anthropicは先週、カスタムチップとAIモデルを高速・高効率に動かすため、ハードウェアとソフトウェアの両面に経験を持つエンジニアの採用を進めていると報じられました。モデル開発企業にとって、推論の待ち時間、単価、供給力はプロダクト品質と切り離せない経営課題になっています。

さらに、動画生成や世界モデルは、チャット中心のAIを超えて、物理環境を模したシミュレーション、映像、エージェントの行動設計へ接続する技術です。今回の協議は確定案件ではないものの、基盤モデル企業が競争力を「モデルの重み」だけでなく、実行性能と周辺技術の統合で築こうとしていることを示します。巨大IPOを準備するとされるAnthropicが、能力と供給制約を同時に解くための選択肢を広げている点も注目されます。

Googleは、ソフトウェア開発と自動化された業務タスクを対象とする新モデル「Gemini 3.7 Flash」を公開しました。デバッグ、問題解決、実運用を意識したコード生成の性能向上をうたい、複数ステップの作業を行う自律型システム向けの低コストな選択肢として位置付けています。

導入価格は年末まで、入力100万トークン当たり0.75ドル、出力100万トークン当たり3.75ドルで、Gemini 3.6 Flashの当初価格の半額です。Google AI ProおよびUltra契約者向けのエージェントサービス「Gemini Spark」にも、160超の国・地域で直ちに提供されます。

一方で、注目されている上位モデルGemini 3.5 Proの提供時期は示されませんでした。Googleは新たな軽量モデルを短い間隔で投入しながら、開発者向け・エージェント向けの競争で利用拡大を狙います。

中国のAIスタートアップDeepSeekは、V4-Proの正式版「V4-Pro-0813」を公開しました。同社によると、エージェント能力を強化しており、API、アプリ、Webの各チャネルで利用できます。

同時にDeepSeekはV4-ProとV4-FlashのAPI価格を改定し、ピーク・オフピーク料金を導入します。新料金は8月17日に適用され、モデル、トークン種別、利用時間帯に応じて現行比50%から1,100%の値上げとなります。

DeepSeekは低価格モデルで注目を集めましたが、競争力の維持には計算資源、人材、データセンターへの投資が必要です。正式版の投入と価格体系の変更は、性能改善と収益性を両立させようとする動きとみられます。

Google DeepMindでは、従来CTOを務めたKoray Kavukcuoglu氏が組織を率い、Sundar Pichai CEOへ直接報告する体制となります。同氏はGeminiモデル開発、フロンティアAI研究、Geminiアプリ、開発者チームを統括します。

Demis Hassabis氏は組織の会長に移ります。報道によれば、Googleはコーディング分野でOpenAIやAnthropicに対抗するため、より速いリリースと実行力の強化を求めており、Gemini 3.5 Proの提供遅延も市場から注視されています。

Googleは検索、マルチモーダル、ロボティクスなど広い研究・製品領域を持つ一方、今回の変更はモデル性能と開発者向け基盤の競争力をより明確に優先するものとみられます。

Oracleは8月のOCI Enterprise AI更新として、NVIDIA Nemotron 3.5 Lightningの初日提供、ホステッドアプリケーションエンドポイントでのOCI IAM認証、インポート済みモデル向けH100マルチノードサービングなどを発表しました。オンデマンド推論のモデル選択肢も拡大しています。

Responses APIには、長時間実行タスクを非同期で処理できるBackground Modeを追加しました。自然言語によるデータベース照会を支援するSQL機能も拡張し、企業データとAIアプリケーションの接続を容易にする狙いです。

これらの更新は、エージェントを実運用する企業が求めるモデル選択、アクセス管理、スケーラビリティ、データ利用の要件に対応するものです。

半導体製造装置大手のLam Researchは、世界の研究開発ラボ網を拡張するため、今後5年間で30億ドル超を投資する計画を公表しました。同社はこの拡張により実験能力を50%以上高める方針です。

Lam Researchは、チップの回路を形成する薄膜堆積、エッチング、洗浄装置を供給しています。ラボ網は米国、アジア、欧州にまたがり、年間100万超の実験を支援しているといいます。

AI向け投資を背景に先端チップの需要が増えるなか、同社は新しいアーキテクチャ、材料、ナノメートル単位の加工精度への対応を急ぎます。

Dell’Oro Groupは、世界のデータセンターIT半導体・部材市場が2030年に1.8兆ドルへ達するとの予測を公表しました。1月時点の見通しから上方修正しており、データセンター投資と電力供給能力の増加を反映しています。

同社は、AIアクセラレータが最大の構成要素となる一方、メモリ、ストレージ、CPU、NICも拡大するとみています。今後5年間でサーバーとストレージ部材の電力消費は200GW超に達する見通しです。

推論、ストレージ、エージェントAIの普及は汎用サーバー需要を押し上げ、ハイパースケーラーでは効率とコストを目的とするカスタムシリコンへの移行も進むと予測されています。

Black Hat、DEF CON、BSides Las Vegasを総括したFuturum Groupの分析では、攻撃・防御の双方でエージェントAIが主要テーマとなりました。Black Hatの参加者は2万3,000人超で、会場では自律的な検知・調査・対応を掲げる「エージェント型SOC」が目立ったとされます。

一方で、エージェントが誰の権限で何を目的に行動するのかを統制し、監査できる仕組みはまだ不十分だと指摘されています。技術的なツール呼び出しの監視だけでなく、業務プロセス上の意図、権限、説明責任を扱う必要があるという論点です。

同調査では、エージェントAIのセキュリティ上の影響を強く懸念する回答者は57%に上りました。高性能な防御能力が大企業や重要インフラへ偏在することで、サプライチェーン全体の脆弱性が残る可能性も示されています。

データ・AIソフトウェア企業Databricksは、50億ドルの資金調達を企業価値1,900億ドルで実施したと発表しました。前回ラウンドの約1,340億ドルから6カ月で評価額が上昇したことになります。

同社によると、資金調達はCoatue、Blackstone、MGX、T. Rowe Priceが助言する口座など既存投資家と、新規投資家Sixth Street Growthが主導しました。Databricksは年換算売上高ランレートが70億ドルを超え、第2四半期の売上は前年同期比80%超増、直近12カ月は調整後キャッシュフロー黒字を維持したとしています。

調達資金はLakebase、Genie AI Assistant、Unity AI Gatewayなど、企業のAIアプリ開発・運用を支援する製品への投資に充てる計画です。

Goldman Sachs Researchは、2026年の世界のAI関連投資が約1兆ドルに達すると試算しました。米国の投資額は5,810億ドルと見積もり、一般に参照される米ハイパースケーラーの設備投資予測だけでは、民間企業や米国外の投資を十分に捉えられないとしています。

同社は、ハイパースケーラー以外のAI関連上場企業、主要な非上場企業、米国外のAI関連企業の設備投資を加え、金融リースの二重計上を可能な限り除く方法で推計しました。米ハイパースケーラーの設備投資予測7940億ドルは、世界全体では約2,000億ドルを過小評価し、米国分としては同程度を過大評価している可能性があると指摘しています。

これは将来予測であり、企業開示の限界や推計上の仮定を含みます。ただし、AI投資が米国GDPに占める比率は2026年の1.8%から2028年に2.8%へ上昇するとの見通しは、AIインフラ投資のマクロ経済的な存在感を示します。