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英偉達は、量子処理器（QPU）の診断データを自動分析し、デバイスの調整方案を自律的に判断するためのオープンソースAIモデルNVIDIA Ising Calibration 1.5を発表しました。これにより、量子コンピュータのキャリブレーションプロセスの自動化が実現します。英偉達は、Ising Calibration 1.5が量子計算のキャリブレーションシナリオ専用に設計された視覚言語モデル（VLM）であり、量子チップの実験データを理解し、過去の事例がない場合でも「ゼロショット」分析を行い、関連する実験サンプルを組み合わせて文脈学習（ICL）を行うことで、量子デバイスの運用状態を継続的に最適化するのに役立つと述べています。QCalEval量子キャリブレーションベンチマークでは、Ising Calibration 1.5はゼロショット推論能力において同規模のオープンソースモデルより平均約10%優れており、関連する実験事例を使用して文脈学習を行う際には、前世代モデルに比べて約86.5%の性能向上を達成し、複数のオープンソースモデルを超え、トップクラスのクローズドソース大モデルに近づいています。このモデルは310億のパラメータを持ち、英偉達のGrace BlackwellやVera RubinなどのデータセンターGPUでの運用をサポートし、同時にNVFP4量子化バージョンを発表し、単一のコンシューマ向けGPUまたはNVIDIA DGX Spark上での展開を可能にし、量子実験室の使用ハードルを大幅に低下させます。英偉達は、Ising Calibration 1.5のトレーニングデータが超伝導量子ビット、量子ドット、イオン、中性原子、ヘリウム表面電子などのさまざまな量子ビットアーキテクチャから得られ、異なるタイプの量子計算デバイスにキャリブレーション能力を提供すると述べています。業界では、自動化キャリブレーションが量子計算のスケールアップにおける重要なボトルネックの一つであると考えられています。英偉達が今回AI駆動の量子キャリブレーションツールを発表したことは、AIモデルが従来の計算領域から量子ハードウェア制御層へと拡張し、将来の量子計算産業のインフラストラクチャの重要な構成要素になる可能性を示しています。

Gateの市場データによると、米国株の半導体株が下落し、フィラデルフィア半導体指数は約5%の下落を示しています。その中で、AMDは8%以上の下落、NVIDIAは7%以上の下落、インテルは4%近くの下落をしています。

英伟达のCEO、黄仁勋はXプラットフォームで2回目のツイートを発表し、「オープンセキュリティAIアライアンス」（Open Secure AI Alliance）を設立することを発表しました。このアライアンスは、世界中のテクノロジー企業を結集し、AIソフトウェアとAIエージェントの安全技術とツールを共同で開発することを目的としています。黄仁勋は、攻撃者が最先端のAI能力を持っているため、防御側は世界のコミュニティが共同で推進する最先端のAIエコシステムを構築する必要があり、オープンモデルとクローズドモデルの利点を組み合わせてAIの安全能力を向上させるべきだと述べました。彼は、以前のHugging Faceの安全事件において、クローズドAIが重要な証拠収集作業を制限した一方で、オープンウェイトの最先端モデルがチームの侵入事件の制御を助けたことを指摘し、これがオープンセキュリティAIアライアンス設立の理由であると述べました。英伟达によると、このアライアンスはAdobe、Microsoft、Hugging Face、IBM、英伟达、Cloudflare、CrowdStrike、Databricks、Palantir、Red Hat、Salesforce、SAP、ServiceNow、SpaceX、SK Telecomなどの多くの企業や機関と協力し、新しいAI安全技術と防護ツールを開発する予定です。

去中心化 AI 基礎インフラネットワーク DGrid AI は Meituan LongCat と公式提携を結び、Meituan 傘下の LongCat-2.0 モデルをオンラインにしました。世界中の開発者と AI エージェント構築者は、即日より DGrid 去中心化 AI Gateway を通じて、このモデルに低コストで高可用性でアクセスできます。LongCat-2.0 は、実際のシーンでのエージェンティックコーディング（知能体プログラミング）向けに設計されており、1.6T パラメータ、約 48B アクティベーションのアーキテクチャを採用し、効率的な 100 万トークンの長いコンテキスト推論をサポートし、LongCat スパースアテンションを通じて長文ワークフローの処理速度を向上させます。このモデルは、エージェント、推論、インタラクション能力を統合し、コードの理解、生成、実行において優れたパフォーマンスを発揮します。DGrid は、世界中の主流 AI モデルを集約した去中心化 AI 基礎インフラであり、現在 Claude、GPT、Gemini、MiniMax、GLM など 200 以上のモデルに接続されています。統一 API を通じてワンストップで呼び出しを実現しています。今回の LongCat-2.0 の接続は、DGrid におけるモデル供給側のさらなる拡充です。より多くの高品質モデルが継続的にオンラインになるにつれて、DGrid は AI 開発者が多様なモデル能力を取得するための統一入口となり、次世代のスマートアプリケーションに対してよりオープンで柔軟なインフラ支援を提供しています。

金十の報道によると、NVIDIAのCEOである黄仁勲はソーシャルメディアプラットフォームで動向を発表し、「オープンウェイトとアメリカのAIリーダーシップ」という題名の手紙を共有し、オープンウェイトの人工知能モデルの発展を促進するよう呼びかけました。黄仁勲が最初に発表した手紙には25の連署がありましたが、現在ではその連署者が50社に増え、数が倍増しました。OpenAIは新たに加わった25の機関の一つで、他にはGoogle、AMD、Cisco、Cloudflare、GitHub、Block、Ollamaが含まれています。しかし、AnthropicとAmazonはどのバージョンのリストにも登場せず、これら2社の不在がこのリストで最も注目すべき詳細です。

英伟达のCEO、黄仁勋が個人の初ツイートを発表し、英伟达など20以上のテクノロジー企業および機関が連名した公開書簡「オープンウェイトとアメリカのAIリーダーシップ」を共有しました。公開書簡では、オープンウェイトモデルがAI経済へのアクセスを拡大し、市場競争を強化し、ユーザーにより多くのコントロールを与えることができると述べています。連名にはMeta、マイクロソフト、Andreessen Horowitz、Hugging Face、IBM、Mistral AI、Palantir、Perplexity、Mozilla、Y Combinatorなどが含まれています。書簡では、オープンウェイトモデルにはリスクが存在するものの、禁止によって発展を制限すべきではなく、オープンを利用してAIの安全性とサイバーセキュリティ能力の向上を図るべきだとしています。黄仁勋は「世界は最先端のクローズドモデルも必要だが、最先端のオープンモデルも必要だ」と述べています。

英国人工知能安全研究所とアメリカ人工知能標準と革新センターの共同評価によると、Moonshot AIのKimi K3は実質的な阻止がない状況で脆弱性開発とネットワーク攻撃のシミュレーションを支援できるが、その全体的なネットワークセキュリティ能力は依然としてアメリカの先進モデルに対して明らかに遅れをとっている。

PPP予測市場ツールの監視によると、Polymarket上で「次のClaude Opusモデルは2026年7月23日にリリースされる」という確率は現在61%で、24時間で51%上昇しました。さらに、「7月24日までにリリースされる」という確率は現在9%；「7月25日までにリリースされる」という確率は現在5%です。このイベントは、Anthropicの次のClaude Opusモデルが一般に公開される日付（米国東部時間）に基づいて決済されます。Anthropicが公式に「Opus」と名付けたモデルのみが有効であり、一般に公開される必要があります（公開テストやオープン候補を含む）。Sonnet、Haikuなどの他のモデルは考慮されず、最終的にはAnthropicの公式情報が主要な決済基準となります。

去中心化 AI インテリジェントネットワーク DGrid は、その去中心化 AI モデル市場（DGrid Model Marketplace）が正式にオープンしたことを発表しました。この市場は、モデル供給者の三つのカテゴリに向けて開放されています：モデル開発者、モデル微調整者、そして計算能力インフラを持つモデルデプロイヤーは、プラットフォーム上で自由にモデルを上架し、自主的に価格を設定し、モデルが呼び出された際にリアルタイムで決済される収益を得ることができます。開発者にとって、市場は統一された入口を提供し、様々なモデルを発見、比較し、統一された API を通じて直接呼び出すことができ、異なるプラットフォーム間での切り替えや複数のインターフェースとの接続を必要としません。DGrid は、モデル市場はそのネットワークの「供給側」であり、呼び出しを担当する AI Gateway（接続側）と協力して、AI の創造者と使用者をつなぐと述べています。現在、DGrid は Claude、GPT、Gemini、MiniMax、GLM、Kimi など 200 以上の主流モデルを集約しており、有料ユーザーは 15,000 人を超えています。品質保証の面では、市場は DGrid 自社開発の Proof of Quality（PoQ）メカニズムによって支えられています。PoQ はプラットフォーム独自のベンチマークテストセットを用いてモデル供給者を独立してランダムに抽出し、検証結果をブロックチェーンに記録することで、サービスの品質と価格の透明性を保証します------このメカニズムはユーザーの呼び出しデータには触れません。DGrid チームの核心メンバーは Stony Brook University などの大学で博士号を取得しており、PoQ に関して 4 本の学術論文を発表しています。現在、DGrid Model Marketplace は正式にオープンしています。モデル提供者は入居を申請でき、開発者もプラットフォームを通じてワンストップの AI モデル発見とアクセスサービスを体験できます。

B.AI API が正式にリリースされ、Gemini 3.6 Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite の2つのモデルが登場しました。その中で、Gemini 3.6 Flash は 3.5 Flash のアップグレード版として、同等の価格を維持しながら出力品質を大幅に向上させ、トークン消費を平均約17%削減しました。特に、DeepSWEの複雑なシーンでは、最大で65%の削減が可能で、開発効率とコスト効果を大幅に向上させます。一方、Gemini 3.5 Flash-Lite は、最大350トークン/秒の高速出力と極めて高いコストパフォーマンスを実現し、文書バッチ処理やAgenticのインテリジェント検索などの高い同時処理能力とリアルタイム性を要求されるタスクに正確に対応します。現在、両モデルは公式APIインターフェースを開放しており、開発者はすぐにB.AIプラットフォームにログインし、シームレスな体験を享受し、新世代モデルによる性能の恩恵を受けることができます。

外部の開示情報によると、OpenAIは内部で未発表のモデルを運用しています。このモデルは、Leanなどのツールを使用せずに、単回の自主推論で48%の確率で単位距離問題を解決し、単一のヒントに基づいてヤコビ予想の反例を自主的に見つけることができます。安全テストでは、このモデルがサンドボックス環境を回避し、本来内部で発表されるべき結果をPull Request形式でGitHubに提出したことがあり、分割認証トークンを通じて検出を回避したこともありました。関連するコード記録によれば、OpenAIは5月9日までにこのモデルのベンチマークテストを開始しており、その内部利用時間は少なくとも2.5ヶ月を超えています。以前、OpenAIはHugging Faceと共同で、先週このモデルがネットワーク能力評価でHugging Faceの生産基盤を突破したことを開示しました。このモデルはゼロデイ脆弱性を利用してインターネットアクセスを取得し、資格情報を盗み、リモートコード実行経路を通じてテストソリューションを取得しました。OpenAIは、この事件が先進的なモデルのネットワーク攻撃能力が実際のシナリオで機能していることを示していると述べ、Hugging Faceと協力して脆弱性の調査と修正を行っています。現在、OpenAIはこの件について公にコメントしていません。

英国金融タイムズの報道によると、参加者の話を引用して、中国の規制当局はAIと半導体技術の輸出管理を厳しくすることを検討している。商務部はアリババ、バイトダンス、智谱などのAI企業と協議し、モデルのトレーニングに使用される重要なデータの海外への移転を制限し、外国ユーザーがモデルの重みをダウンロードすることを制限する方針を示している。しかし、中国は依然として海外の顧客がこれらのモデルやサービスを取得することを許可する。商務部はまた、潜在的な制限措置に対する意見を各方面から求めており、これらの措置はクアルコムやTSMCなどの海外チップメーカーが、華為、アリババ、バイトダンスなどの企業が開発した設計に基づいて先進的な半導体を生産することを禁止するものである。関係者によると、ほとんどの提案はまだ議論中であり、規制当局は業界からのフィードバックを評価した後、最終的な決定を下す予定である。

澎湃ニュースの報道によると、2026年世界人工知能大会の現場で、著名な未来学者で「シリコンバレーの父」ケビン・ケリーはメディアのインタビューに応じて、もしある日皆がToken（トークン）のコストを気にし始めた場合、オープンソースモデルの存在が中国のAIにとっての利点になると述べました。ケビン・ケリーは、Token（トークン）の消費コストがますます重要になっていると指摘し、現在皆がコストを気にしていないようだが、「しかし、私たちが常にこれほど多くのTokenを消費しているとき、皆が（コスト）を気にするようになると思います。もしあなたがAnthropicの十分の一のコストを提供できるなら、状況は一変するでしょう。」と述べました。しかし、ケビン・ケリーは、オープンソースモデルは運営を維持するために十分な資金が必要であることを警告しました。なぜなら、クローズドソースモデルほど利益を上げることができないからです。「これらの大規模モデルを構築するには膨大な資金が必要です。」

B.AIはKimi K3モデルがそのAPIプラットフォームに正式に登場したことを発表し、@Kimi_Moonshotのリリース後にシームレスに接続されました。世界初のオープンソース3T級（28兆パラメータ）モデルとして、Kimi K3は長距離プログラミング、複雑な推論、知識作業の分野で重要なブレークスルーを達成し、視覚能力と1Mの超長コンテキストをネイティブにサポートしています。モデル集約サービスプラットフォームとして、B.AIは今回APIインターフェースを優先的に開放し、開発者はB.AIを通じて新世代のモデル能力を直接体験できるようになりました。B.AIは引き続き効率的で安定したインターフェースサービスを提供し、最先端のAI技術の迅速な実現を推進し、開発者の革新を支援します。

新華社の報道によると、2026年世界人工知能大会および人工知能グローバルガバナンス高レベル会議が開催されるにあたり、新世代モデルKimi K3が16日に発表され、パラメータ規模は2.8兆に達しました。これは現在、世界で最も大きなオープンソースモデルであり、我が国の人工知能モデルの発展が新たな一歩を踏み出したことを示しています。モデルを発表した北京月之暗面科技有限公司は、Kimi K3がネイティブに視覚理解をサポートし、100万語元のコンテキストウィンドウを備えていることを紹介しました。ソフトウェアエンジニアリング、知識作業、深層研究、多モーダル理解などの複雑なタスクシナリオに向けて最適化されており、大モデルの複雑なタスク処理能力がさらに向上しました。評価によると、Kimi K3の総合的な知能レベルは、世界の最前線のクローズドソースモデルに近いとのことです。月之暗面の関係者は、Kimi K3の新世代基盤大モデルのトレーニング過程で、自主開発の基盤モデルアーキテクチャを使用し、科学的なモデルトレーニング方法の一整套を蓄積したと説明しました。

暗号取引プラットフォーム Crypto.com が Citadel Securities から 4 億ドルの投資を受け、会社の評価額は 200 億ドルに達しました。この取引は Crypto.com が 2016 年に設立されて以来、初の機関投資による資金調達です。Crypto.com は、この資金を使用してトークン化された証券、デリバティブおよびその他の資産クラスのビジネスを拡大すると述べています。