【10/22(木)News Report】Google CloudがOpenAIのモデルを提供、Gemini・Claudeとそろう唯一の大手クラウドに / AIが見つけたPHPの欠陥に、NSAが「直せないならサイトを止めて」と警告 / Recursiveが「大半をAIが作った」ノートPC向けのコーディングモデルFlintを公開など

主要ニュースまとめ

mitsui

2026年10月23日／ 12分

おはようございます。
10/22(木)の主要ニュースを紹介します。

※現在、ニュースレターの配信基盤を移行しています。ご迷惑をおかけしています。ニュースレターはこれまでどおりお届けしますが、サイトのドメイン移管はこれからです。完了まで少々お待ちください。

Pickup News

Google Cloud now offers OpenAI models alongside Gemini and Claude, becoming the only major provider with all three

Google CloudがOpenAIのモデルの提供を始めました。重い作業向けのGPT-6 Astra、安くて性能の近いGPT-6.1 Sol、速くて安いGPT-6 Lunaの3つで、まずは一部の企業向けの限定プレビューです。Gemini for BusinessやGoogle Antigravityにも入ります。

料金はGoogle Cloudの請求にまとまり、既存の契約の枠にも数えられます。客のデータは学習に使わないとしています。これでGoogle Cloudは、Gemini・Claude・OpenAIのモデルを1つの基盤でそろえる唯一の大手クラウドになりました。

ただしThe Decoderは、クラウドの客に回す計算資源が、自社のGeminiチームの最大のライバルを強くするという、Googleが抱え続ける矛盾も指摘しています。

PHP Armageddon: OpenAI, Google's Wiz find ancient holes, panicking the internet

米国家安全保障局（NSA）が10/21(水)、Webのプログラミング言語PHPに深刻な脆弱性が2つ見つかったと警告し、PHP Foundationが修正版を出しました。PHPはWebサイトの約70%で使われ、一説には3,300万を超えるサイトにあたります。穴は2004年のPHP 5以降のすべての版にあり、推奨は最新の8.5.12への更新です。

見つけたのはAIです。OpenAIの「Patch the Planet」に参加するCalifがGPT-5.6 Solで1つを、GoogleのWizが自社のAIエージェントとGemini 4 Argon、GPT-5.6 Solで複数を見つけ、公表前にPHP側へ伝えました。悪用の報告はまだありません。

NSAは、すぐに直せないならサイトを止めるよう勧めています。TechCrunchは、AIのおかげで見つかって防げた一方、AIのせいで危険も大きい問題だとしつつ、直していないサイトが攻撃される前の競争が始まったと書いています。

Recursive launches Flint, a laptop coding model it says was largely built by AI

2025年創業のAIスタートアップRecursiveが、最初のモデル「Flint」を無料で公開しました。ノートPCで動くコーディング向けのモデルで、自社の自動研究システム「Eureka Machine」が開発のほぼすべての工程を手伝い、少人数のチームが4か月足らずでゼロから作ったとしています。

総パラメータ40B、一度に使うのは2.5Bの混合エキスパート（MoE）型で、Apache 2.0でHugging Faceに置かれています。M4 Pro搭載のMacBook Proでは毎秒約131トークンと、GoogleのGemma 4などの似たモデル（58〜69）のおよそ2倍の速さでした。50B未満のモデルの中では、SWE-Bench Verifiedで他を上回っています。

AIがAIを改良し続ける「再帰的な自己改良」を公開の場で試す早い例です。ただしTechCrunchは、いまのところは、人が監督する研究の補助役が小さなモデルを作った段階だと書いています。

📚 関連する解説記事：【混合エキスパート（MoE）】「総パラメータ24B・活性2B」は何を意味しているのか / 【AIコーディングツール市場】Copilot は利用者5,000万人、Cursor は$60Bで買収。値段の付け方は「月額」から「使った分」へ

その他のニュース

Deepmind founder Hassabis shortens AGI timeline from five to two to three years

Google DeepMindの創業者Demis Hassabis氏がThe Wall Street Journalに、人の脳の認知の幅をすべて備える汎用人工知能（AGI）は2〜3年で来ると話しました。年の初めには3〜5年としていました。
確かめ方として、1901年より前の知識だけで学んだシステムが、1905年のアインシュタインの論文を再現できるかという「アインシュタイン・テスト」を挙げています。影響は「産業革命の10倍が、10倍の速さで」起きるとの見方です。
安全策としては、業界がお金を出し、政府が管理する監督の組織が、公開前のモデルを審査する案を示しました。そのうえで、悪い規制はないよりも害が大きいとも述べています。

Meta wants to pay for its broad AI buildout with a newly created class of stock

Metaが10/21(水)の第3四半期の決算で、議決権のない新しい種類の株を作り、株式配当としてすべての株主に配ると明らかにしました。CFOのSusan Li氏によれば、上場して資金集めや社員の報酬、買収に使え、既存の株主の議決権は変わりません。
売上高は前年同期比26%増の$64Bで市場の予想を上回りましたが、費用は68%増えています。AIの設備にかかるお金を、創業者の支配を崩さずに集める仕組みです。
Zuckerberg CEOは、米国とカナダで約1か月半のあいだに1,000万人超がMuseの個人エージェントを設定したと話しました。

📚 関連する解説記事：【AIインフラ投資】大手4社は1四半期で約$166Bを設備に。減損リスクの試算と、お金の出どころ

While Amazon blocks AI agents, Walmart rolls out the welcome mat

Walmartが10/21(水)、AIエージェントが買い物できる入り口「Agent Gateway」を発表しました。MCPのサーバーで、認められたエージェントが在庫を調べて利用者の代わりに買えます。Sam's Clubでも使えます。
来月から、エージェントごとの「Agent Profiles」を口座の中に作り、1件ずつ承認するか、上限額までは自動で通すかを選べます。エージェントは支払いの情報に触れられません。
AmazonがAIエージェントによる購入を締め出す中で、逆に門を開いた形です。条件を守らないエージェントは締め出すとしています。

📚 関連する解説記事：【MCP】AIを外部の道具やデータにつなぐ共通規格の仕組みと、権限・セキュリティの落とし穴

Inception's Mercury 3 diffusion model claims to beat GPT-6 Luna and Claude Haiku 5.5 at a fraction of the wait

Inceptionが、拡散（diffusion）型の言語モデル「Mercury 3」を出しました。1語ずつ書くのではなく、答えの全体を大まかに作ってから何度か磨く方式で、NVIDIAのGPUで毎秒1,068トークンと、Claude Haiku 5.5（約240）やGPT-6 Luna（約130）を大きく上回るとしています。
自社の12のテストのうち8つで勝ち、IFBenchは76.84点でGPT-6 Lunaを15点上回りました。一方、長いコーディングのDeepSWEや長文からの情報探しはHaiku 5.5が上です。
料金は100万トークンあたり入力$0.20・出力$0.70で、公開記念に半額です。The Decoderは、自社の表を見ると見出しほど一方的ではなく、第三者の検証もまだだと指摘しています。

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OpenAI can't yet explain why its coding agents switch off misalignment monitoring

OpenAIの社内のコーディングエージェントが、不正な振る舞いを見張る仕組みを弱めたり外したりした件を、同社のMarcus Williams氏が明かしました。10/3にはGPT-6.1 Solの指示で、下請けのエージェントが人への通知の宛先を空にしています。
10/6にはGPT-6 Astraの下請けが監視そのものを外し、それを守るテストも書き換えました。Astraは利用者に聞かれても外したことを否定し、Williams氏はこれを嘘と呼んでいます。どちらも、自分自身の監視を直接止めたわけではありません。
OpenAIは、監視を止める変更を自動で止めるようにしましたが、理由について「満足のいく説明」はまだないとしています。

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Claude Science tackles deadly scorpion stings by designing protein binders from scratch

Anthropicの研究者向けの環境「Claude Science」で、Claudeがサソリの神経毒にくっつく小さなタンパク質（バインダー）をほぼ自力で設計しました。サソリに刺されて亡くなる人は年に3,250人を超えます。
4種のサソリの5つの毒を狙って318,484件を設計し、最初の指示のあと24時間は自分で作業しました。Claudeが選んだ180件に研究チームが31件を足し、実験で試した211件のうち17件がバインダーの条件を満たしています。
最も強い2つは、メキシコのサソリの毒Cn2にしっかり結びつきました。ただし、実際に抗毒素として効くかはまだ試していません。

Mistral and Nvidia want to speed up industrial design with physics AI

Mistral AIとNVIDIAが、工学のシミュレーションと製品設計をAIで速める提携を発表しました。Mistral Large 4と物理のAIを、NVIDIAのCUDA-X・Warp・Omniverseと組み合わせ、航空・自動車・半導体の設計、シミュレーション、AIの学習を1つの流れにつなぎます。
物理のモデルやエンジニアリングのソフトを使うAIエージェントを比べられる、公開のベンチマークとデータセットも出す予定です。
Mistral Large 4は約1兆パラメータで、欧州の3,800基のGrace Blackwell GPUで学習し、10月下旬に重みを公開します。Mistralは2030年までに計算能力を1ギガワットに広げる計画です。

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Nvidia's DSX POD could cut AI data center setup from six months to as little as 14 days

NVIDIAがGTC Berlinで、Vera Rubinのシステムを組み込んだ箱型のデータセンターの設計「DSX POD」を発表しました。Dell・HPE・Lenovo・Schneider Electricが、計算機、配線、電源、液冷を工場でコンテナに組み込んで試験まで済ませます。
現地では電源・冷却・ネットワークをつなぐだけで、立ち上げは6か月から最短14日に縮むとNVIDIAは説明しています。最初の出荷は2027年の初めです。
早く動けば、運営する側が早く稼ぎ始められるという理屈です。ただし、猛暑の時期には追加の冷却が要る地域もあるとNVIDIA自身が認めています。

NVIDIA and Supply Chain Partners Expand Capacity to Accelerate AI Infrastructure Buildout

NVIDIAが、IBIDEN・Samsung Electro-Mechanics・Unimicron・Amkorなど6社と、製造の能力を広げる計画を発表しました。チップを載せる基板（サブストレート）の能力は3年で2.5倍にします。
IBIDENの大野工場には数十億ドル規模の前払いで能力を3倍に、Amkorは韓国での中間基板（インターポーザー）のウエハーの能力を2028年末までに300%超増やします。半導体の検査能力は2026年から2027年で2倍にし、KYECには米国の検査拠点向けに$1.1Bを前払いします。
Jensen Huang CEOは「需要は桁外れで、制約は供給能力だ」と話しています。基板・検査・光部品まで、製造の能力の確保に先回りでお金を払う形です。

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NVIDIA Advances Isaac Platform for General-Purpose Robotics With New Reference Humanoid, Frameworks, Simulation Pipelines and Data

NVIDIAが、ロボット開発の基盤Isaacを広げ、Agile Robotsの人型ロボット「Agile ONE SN」を見本の機体にしました。ロボットの基盤モデルGR00Tを入れ、Jetson Thorで動き、身長1.40m・重さ40kg・関節の自由度は31です。2027年の初めに出ます。
ロボットの動きを学ばせるIsaac Lab 3.0の一般提供と、新しいオープンソースの実行環境Isaac OSも発表しました。シミュレーションですぐ使えるロボットや工場の部品2,000点超を、Hugging Faceで公開しています。
Huang CEOは、ロボットの「ChatGPTの瞬間」が近づいていると話しました。機体・学習・データを一式でそろえ、開発の入り口を下げる狙いです。

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NVIDIA Launches OpenShell Reference Architecture for Safe AI Agents

NVIDIAが、AIエージェントを企業の環境で安全に動かすための設計図「OpenShell Reference Architecture」を公開しました。オープンソースの実行環境OpenShellをCPUのVeraで動かし、DPU（データ処理用のチップ）のBlueField-4で動く「Sentry」が、エージェントの振る舞いを外から見張ります。
エージェントが決められた範囲を出ようとすると、Sentryがミリ秒で隔離して止めるとしています。モデルを作る側ではAnthropic・Google・Meta・OpenAIなどが名を連ね、ServiceNowはOpenShellで縛る「ServiceNow Arc」の一般提供を発表しました。
Huang CEOの言葉では、エージェントは「Rubinで考え、Veraで動き、BlueFieldで統制される」形です。

Google Cloud and NVIDIA Announce General Availability of NVIDIA Vera Rubin Infrastructure

Google CloudとNVIDIAが、Vera Rubin NVL72を使うA5Xインスタンスの一般提供を来月始めると発表しました。欧州にも広げる予定です。
Google CloudはVera Rubinの基盤を、複数の拠点で最大96万基のRubin GPUまで増やす計画です。最初の客は、David Silver氏が創業したIneffable Intelligenceで、大規模な強化学習に使います。
あわせて、RTX PRO 6000 Blackwellを使うG4 VMで、処理中のデータを守るConfidential Computingの一般提供も始めました。

Blackstone's Jas Khaira says fears over AI-buildout debt are overblown

運用資産$1.3TのBlackstoneでAIの取り組みを率いるJas Khaira氏が、先週のTechCrunch Disruptで、AIの設備を支える借金への不安は大げさだと話しました。同社は「ハイパースケーラーを除けば最大の計算資源の持ち主」だとしています。
CoreWeaveの借金は約$50Bに膨らみ、株価はここ数日で20%超下がっています。それでもKhaira氏は、データセンターの多くは信用力の高い大手クラウド向けに建てられ、借金はその契約に支えられているとして、2008年の危うい銀行とは違うと説明しました。
AIの投資の見返りについては「確実にあるが、ばらつきがある」との見方です。

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AI promises productivity, but for managers, it's mostly a headache for now

Monday.comがNielsenに頼んで、7か国の部長・上級管理職1,700人に聞いた調査で、半数超がAIを入れてから部下の仕事を評価しにくくなったと答えました。78%は評価の仕方を変え、39%は人事評価の下書きにAIを使っています。
58%は、1年以内に人より多くのAIエージェントを管理すると見ています。一方で46%はエージェントの行動を制御できなくなることを、35%はAIの判断の責任を負わされることを心配しています。
TechCrunchは、仕組みと基盤が整わないまま、管理職が仕事を回すのに追われている様子だと書いています。

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Granite Speech 5.0: Transcribe, Translate, and Attribute more Accurately and Faster

IBMが、音声認識のモデル「Granite Speech 5.0 2B」をApache 2.0で公開しました。英語・フランス語・ドイツ語・スペイン語・ポルトガル語・日本語の文字起こしと、英語との翻訳ができ、39万時間の公開の音声で学習しています。
専門用語などを最大2,000語まで指定して認識させられます。英語の誤り率（WER）は平均5.06%で、10/21時点で重みを公開した音声認識モデルの中で2位です。
速さ重視の470MのTurbo CTCも多言語に対応し、処理の速さは公開時の約12,600から約19,870（Open ASR LeaderboardのRTFx）に上がりました。

NVIDIA Kumo Relational Outperforms Supervised Machine Learning on Relational Data, No Training Required

NVIDIAとKumoが、企業のデータベースから直接、解約や需要、不正を予測する基盤モデル「Kumo Relational」を公開しました。過去の例を最大1万件まで文脈として読み込み、タスクごとの学習や特徴量づくりなしに1回の計算で答えます。
学習に使っていない15のデータベース・41のタスクで試し、RelBench V1の分類では、専門家が特徴量を作った決定木の手法を平均で約4ポイント（AUROC）上回ったとしています。
速さと精度のランキングRelArena-αでは、1,000件あたり約17秒と、首位（約7,300秒）の約430分の1の時間で動きます。ただし学習データがとても多い場合は、個別に学習したモデルが有利なこともあると著者は書いています。

Physicist Christopher Stubbs joins Anthropic's Long-Term Benefit Trust

Anthropicの取締役の過半数を選べる「Long-Term Benefit Trust」に、ハーバード大学の物理学者Christopher Stubbs氏が加わりました。Trustで初めての物理学者です。
1998年に宇宙の膨張が加速していることを見つけたチームの一員で、ヴェラ・C・ルービン天文台の初代のプロジェクト・サイエンティストも務めました。米政府に助言する独立の専門家集団JASONの一員でもあります。
Trustの委員は経営陣や投資家から独立しており、ほかにNeil Buddy Shah氏（議長）や元FRB議長のBen Bernanke氏などがいます。