【9/7(月)~9/8(火)News Report】Anthropicが11か月で$517Bの計算資源契約と報じられる / OpenAIが社内の加速度を開示しながら自社の速度に警告 / AI設計薬が初期試験で生物学的年齢の予測を下げるなど
主要ニュースまとめ
目次
おはようございます。
9/7(月)~9/8(火)の主要ニュースを紹介します。
Pickup News
Anthropic reportedly signs $517 billion in compute deals after Dario Amodei warned rivals about reckless risk
The Decoderが、The Informationの報道として、Anthropicが11か月で最大$517Bの計算資源契約を結んだと伝えました。確保したのは2025年10月以降で少なくとも14.8ギガワットです。
ただし総容量ではOpenAIの2030年30ギガワット目標に届かない見込みで、契約期間も食い違うため単純比較は難しいとされています。Dario Amodei氏は2026年初めに、競合は"don't really understand the risks they're taking"と述べていました。
本ニュースレター既報のLambdaとの$35Bは個別のディール、今回は11か月分の総額とギガワット換算という集計です。つまり、慎重さを説いた側が、11か月で一気に積み上げていたという話です。
OpenAI reports AI "research interns" and warns about its own pace at the same time
OpenAIが、社内の加速ぶりを示す投稿と、Jakub Pachocki氏のエッセイ"An Alien Mind"を出したと、The Decoderが伝えました。「automated research intern」には到達したとしています。
推論コストは研究者1人あたり中央値で1日$600超、エージェントと人間の作業日の比は8月中旬時点で3.1対1です。15分未満のタスクは86%が介入なしで成功する一方、4〜8時間規模では成功例の半数超に人手が入っています。
同じ日にPachocki氏は、どの研究所もアラインメントと監視を十分には解けておらず、最大速度での拡大は長く続けられないと書いています。要は、加速度を自分で数字にした企業が、その速度に自分で警告を出しているということです。
AI-designed drug appears to turn back the body's biological clock in early trial
The Decoderが、Insilico MedicineがAIで設計した薬rentosertibの初期試験を伝えました。対象はIPF（特発性肺線維症）の患者42人で、6つのaging clockすべてがプラセボ群より低い生物学的年齢を予測しました。
最も強かったのは30mgを1日2回投与した群のweek 4で、3〜4歳分の低下、1つのclockでは最大6歳分でした。
ただしThe Decoderは、患者が実際に若返ったとは言えず、血中タンパク質のパターンがモデルに若い年齢と読まれる方向へ動いただけだ、と釘を刺しています。サンプルは小さく、健常者では未検証、aging clock自体の信頼性にも留保が付き、決着をつける試験はまだ行われていません。要は、いま動いたのはモデルの読みのほうだということです。
その他のニュース
ChatGPT claws back web traffic share to 55.5 percent as Gemini's brief comeback fades
- Similarwebのデータとして、直近のシェアをThe Decoderが伝えました。ChatGPTが55.5%、Geminiが25.6%、Claudeが9.3%、DeepSeekが3.4%、Grokが2.4%、Copilotが1.6%、Perplexityが0.9%です。
- 3か月前はChatGPTが52.7%、Geminiが27.8%で、Geminiが詰めていた流れが反転しました。前年同月比ではChatGPTが73.3%から大きく下げ、Claudeは1.9%から9.3%へ伸びています。
- ただしこの数値はwebサイトのトラフィックのみです。AndroidのエコシステムからGeminiへ流れる利用も、OpenAIが押し出しているモバイルアプリやデスクトップ版のChatGPT Workも、ここには現れないとThe Decoderは書いています。つまり、順位そのものより、何を測った数字なのかを先に見ておく必要があるということです。
Qwen-Drive 1.0 tells you why it brakes, just don't expect the explanation to match the maneuver
- AlibabaのQwenチームが、自動運転向けのモデルQwen-Drive 1.0を研究コミュニティ向けに無償公開したと、The Decoderが伝えました。2月に出たQwen3.5-4Bをベースに2つの部品を足した構成で、Hugging Face・ModelScope・GitHubで配布されています。
- シミュレータ上では、報酬で再学習した版が車が道を外れる割合を24%から12%へ下げました。交通シーンに関する設問では、手を加えていないQwen3.5-4Bを大きく上回るスコアが出ています。
- 限界も併記されていて、計画した操作が事前に述べた理由と一致しないことがあり、"A model trained mainly on traffic Q&A still can't reliably detect distances, positions, and open spaces."とされています。要は、理由を喋れることと、その理由どおりに動くことは別だということです。
At UBS, AI skills are now a condition for landing a job
- UBSのGlobal Banking and Markets部門で、2027年に新卒またはインターンとして働き始める応募者は、AIを使って成果と効率を高められることを示す必要がある——Financial Timesが関係者の話として報じ、その内容をThe Decoderが伝えました。
- 同じ条件は他の新規募集職種にも広がるとされています。スペインのSantanderも一部のトレーニープログラムで、AIを使い込んでいる人材を求めているとThe Decoderは書いています。
- UBS側は、AIのスキルは学業や対人の能力を補うものであって、置き換えるものではないとしています。つまり、AIが選考の加点材料から応募の条件へ移った、という段階の話だということです。
How AI wiped out an entire industry in Nairobi
- ナイロビの論文代筆産業がChatGPT以降に崩れた経緯を、New York Timesの取材をもとにThe Decoderが伝えました。ピーク時には、ナイロビだけで少なくとも40,000人がこの仕事に就いていたとされています。
- 34歳のTeresios Bundi氏は12年で2,500本超を書き、1本あたり$40〜$70を受け取っていました。2022年にChatGPTが公開されたあと、価格も受注も崩れています。
- Oxfordの教授Mark Graham氏は、同じような変動が世界の各地で起きると見ています。つまり、AIによる置き換えが、統計に出るより先にひとつの都市の実在する職業として現れた例だということです。
Opaque recurrence, and other AI terms that you should probably know
- TechCrunchのAI用語集（9月7日12:24 PDT時点）に、opaque recurrenceが項目として立っています。この記事は"This article is updated regularly with new information."と明記された、随時更新される文書です。
- 定義は9/4号で触れたrecurrent depthと同じ手法で、安全性の研究者は監視の手掛かりが減る点を懸念しています。
- ほかに、モデルが人間の読める言語を経ずに内部の数値表現だけで推論する最悪ケースを指すneuralese、RAM不足を指すRAMageddon、外部のツールやデータに繋ぐ標準規格のModel Context Protocol（MCP）も並んでいます。ここがポイントで、モデルの推論が人間に読めなくなるという話が、用語集に定義として載る段階まで来たということです。
GPT-6 Astra beat Portal start to finish without human help in under 24 hours
- 開発者のcozyblaze氏（X: @cozyblazex）が、GPT-6 AstraにゲームPortalを最初から最後まで人手なしでクリアさせたと、The Decoderが伝えました。OpenAIの発表ではありません。第三者の個人によるデモです。
- 仕組みはMCPと、改造したSourcePauseToolです。考えている間はゲームを止め、停止中にスクリーンショット・プレイヤー位置・カメラ角度を受け取って入力を選び、再開させます。所要は約23時間43分、トークン消費はlist priceで$570以上で、実際には$200のCodexサブスクが使われました。
- cozyblaze氏自身は、GPT-6 Astraを"the worst model we'll ever get"と表現しています。見どころは、クリアしたことよりも、止めて・見て・入力するという単純な足回りで24時間近い操作が通った点です。
DEBUNK編集長
