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OpenAIは主なライバルを犠牲にして利益を上げている。
同社は火曜日、日本の複合企業ソフトバンク、オラクルなどが参加し、米国でOpenAIのAIインフラを構築する新たな合弁事業、スターゲイト・プロジェクトを発表した。計画通りに進めば、スターゲイトは今後4年間でAIデータセンター向けに最大5000億ドルの資金を集める可能性がある。
このニュースは、Anthropicやイーロン・マスクのxAIなど、OpenAIの競合企業にとっては間違いなく残念なニュースだった。これらの企業には、これに匹敵するほどの莫大なインフラ投資は見込めないからだ。
xAIはメンフィスのデータセンターを100万GPU規模に拡張する予定であり、一方Anthropicは最近、Amazonのクラウドコンピューティング部門であるAmazon Web Services（AWS）と契約を締結し、同社のカスタムAIチップの利用と改良を進めている。しかし、AnthropicのようにAmazonの膨大なリソースをもってしても、どちらのAI企業もStargateを追い抜くことは難しいだろう。
確かに、スターゲイトは約束を果たさないかもしれない。米国の他の技術インフラプロジェクトもそうだった。2017年、台湾メーカーのフォックスコンがミルウォーキー近郊の工場建設に100億ドルを投じると約束したものの、結局実現しなかったことを思い出してほしい。
しかし、スターゲイトにはより多くの支援者がおり、現時点では勢いも増しているようだ。このプロジェクトによって資金提供される最初のデータセンターは、すでにテキサス州アビリーンで着工している。そして、スターゲイトに参加する企業は、当初1000億ドルの投資を約束している。
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実際、Stargateは急成長を遂げるAI分野におけるOpenAIの地位を確固たるものにしそうだ。OpenAIは週3億人というアクティブユーザー数を誇り、これは他のどのAIベンチャー企業よりも高い。そして顧客数も豊富で、100万社以上の企業がOpenAIのサービスに料金を支払っている。
OpenAIは先行者利益を得ていた。今やインフラ面で優位に立つ可能性がある。ライバルは競争に勝ちたいのであれば、賢く行動しなければならない。力ずくの手段は通用しないだろう。
ニュース
マイクロソフトの独占権は消滅：かつてマイクロソフトは、OpenAIのAIモデルのトレーニングと運用のためのデータセンターインフラを独占的に提供していました。しかし、もはやそうではありません。現在、同社が持つのは「優先購入権」のみです。
Perplexity が API を開始: AI 搭載検索エンジン Perplexity は Sonar と呼ばれる API サービスを開始し、企業や開発者がスタートアップの生成 AI 検索ツールを独自のアプリケーションに組み込めるようにしました。
AIが「キルチェーン」を加速：同僚のマックスが国防総省の最高デジタル・AI責任者であるラダ・プラム氏にインタビューしました。プラム氏は、国防総省はAIを活用することで、脅威の特定、追跡、評価において「大きな優位性」を獲得していると述べました。
問題となっているベンチマーク: AI 向けの数学ベンチマークを開発している組織が、比較的最近まで OpenAI から資金提供を受けていたことを明らかにしていなかったため、AI コミュニティの一部から不正行為の疑惑が浮上しました。
DeepSeek の新モデル:中国の AI ラボ DeepSeek は、いわゆる推論モデルである DeepSeek-R1 のオープン バージョンをリリースしました。同社は、特定の AI ベンチマークでは OpenAI の o1 と同等の性能を発揮すると主張しています。
今週の研究論文
先週、マイクロソフトは、先進的な材料の設計に役立つ可能性があると主張する AI 搭載ツール MatterGen と MatterSim に注目しました。
MatterGenは、科学的原理に基づき、独自の特性を持つ潜在的材料を予測します。Nature誌に掲載された論文で説明されているように、MatterGenは「ユーザー定義の制約」に基づいて数千もの候補材料を生成し、非常に具体的なニーズを満たす新材料を提案します。
MatterSim に関しては、MatterGen が提案する材料のうちどれが安定していて実行可能であるかを予測します。
マイクロソフトによると、深圳先端技術研究所のチームがMatterGenを用いて新素材を合成することに成功したとのことです。この素材は完璧なものではありませんでしたが、マイクロソフトはMatterGenのソースコードを公開し、今後は他の外部協力者と協力してこの技術をさらに開発していく予定です。
今週のモデル
Googleは、実験的な「推論」モデルの新バージョン「Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental」をリリースしました。同社は、数学、科学、マルチモーダル推論のベンチマークにおいて、オリジナルよりも優れた性能を発揮したと主張しています。
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentalのような推論モデルは、事実検証を効果的に行うため、モデルが陥りやすい落とし穴を回避するのに役立ちます。その結果、推論モデルは、典型的な「非推論」モデルと比較して、解に到達するまでに数秒から数分ほど時間がかかります。
新しいGemini 2.0 Flash Thinkingは、100万トークンのコンテキストウィンドウを搭載しており、研究論文や政策文書などの長文文書の分析が可能です。100万トークンは約75万語、つまり平均的な長さの書籍10冊分に相当します。
グラブバッグ
GameFactory と呼ばれる AI プロジェクトは、Minecraft ビデオでモデルをトレーニングし、そのモデルをさまざまなドメインに拡張することで、インタラクティブなシミュレーションを「生成」できることを示しています。
GameFactoryの研究者たちは、そのほとんどが香港大学と中国の国有企業である快手（Kuaishou）出身で、プロジェクトのウェブサイトでシミュレーションの例をいくつか公開した。まだ物足りない部分もあるが、コンセプト自体は依然として興味深い。無限のスタイルとテーマの世界を生み出すモデルだ。
