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Anthropic IPO 書類:上半期の収益は163億ドル、将来の計算能力の約束は7500億ドルに達する可能性があります

《ウォール・ストリート・ジャーナル》が入手したIPO文書によると、人工知能会社Anthropicの上半期の収益は163億ドルで、前年同期は11億ドルだった;上半期の純損失は807億ドルで、前年同期は130億ドルだった。そのうち約720億ドルの損失は、転換社債などの資金調達手段の公正価値変動による会計費用から来ている。文書によると、上半期の計算能力およびインフラ支出は約90億ドルで、2025年の年間関連支出は73億ドルである。今後7〜10年間のクラウドコンピューティング契約支出は約4500億ドルで、さらにGoogleのチップのリースに1600億ドル以上を支払うことを約束している。今後のインフラ支出の約束は6000億ドルを超えており、まだ交渉中の契約を考慮に入れると、さらに最大1500億ドルの増加が見込まれる。上半期の約20%の収益は2社の顧客から来ており、会社は今後の収益が依然として少数の顧客に大きく依存することを予想している。文書には、人工知能モデルが現実に危害を及ぼす可能性があり、災害的事故の損失は保険でカバーできない可能性があること、データセンターの建設がますます組織化された政治的抵抗に直面していることも記載されている。

グーグルがオープンソースの Harness² を発表し、GLM-5 のスコアが 11.5 ポイント向上しました。

Google Research がオープンソースの AI ツールチェーン自改良フレームワーク Harness² を発表し、AI エージェントがモデルを再訓練することなく、システムのプロンプト、メモリ、スキル、ツールルール、スクリプト、プラグインを自動的に修正できるようにしました。プロジェクトは Apache 2.0 ライセンスの下で提供され、OpenCode と Codex をサポートしています。その核心メカニズムは、エージェントが自ら試行錯誤を行い、新しいタスクに直面した際にいくつかの改善案を提案し、異なるバージョンのエージェントがそれぞれ実行してパフォーマンスを比較し、最終的により適切な案を組み合わせることです。標準的な答えがなくても、システムは実際の実行プロセスに基づいて改善の方向性を見つけることができます。タスクが終了した後、システムはどの修正が有効であったかとその理由を記憶し、次回の類似の問題に参考として使用します。Google は GLM-5 と Gemini 3.5 Flash を使用してテストを行いました。WorkBuddy-Bench では、GLM-5 が OpenCode と組み合わせて、わずか一回の最適化後に平均スコアが 64.2 点から 75.7 点に向上し、未最適化の Gemini 3.5 Flash の 72.4 点を上回りました。法律タスクのテストでは、GLM-5 の一部の評価基準の合格率が 59.6% から 71.4% に上昇しました。実験では、デフォルトで Claude Opus 4.8 が改善案の提案と実施を担当し、GLM-5 と Gemini は主にタスクの実行を担当し、完全に自ら進化を実現するわけではありません。国内の開発者 Joseph Zhou は Harness² を Jev 1.14 に接続する実験を示し、視覚タスクのパフォーマンスが継続的に改善されていると述べました。

グーグル量子チップの新たな突破:重要な計算エラー率を低下させ、初期ビットコインウォレットの量子リスクに注目が集まる

Googleは、そのWillow量子チップが「Cultivation」と呼ばれる方法を通じて、量子計算に必要な特殊状態(Magic States)を準備する際のエラー率を約40倍低下させたと発表しました。関連研究は今週『Science』に掲載され、将来的な大規模量子コンピュータのハードウェアコストを削減し、ビットコインウォレットを破る潜在的な脅威に対する関心を高めることが期待されています。Magic Statesは、部分的な量子計算操作を実行するために必要な重要なリソースであり、その準備プロセスには大量のハードウェアが必要です。Googleの今回の実験では、約99.99%の状態忠実度を達成しましたが、試行の約8%のみがフィルタリングを通過しました。研究者たちは、今後実験規模を拡大し、リアルタイム運用やエラー訂正などの問題を解決する必要があると述べています。今年3月、Googleは特定のハードウェア仮定の下で、将来の量子コンピュータがビットコインやイーサリアムで使用されるウォレット暗号を破るために50万個未満の物理量子ビットしか必要としない可能性があると推定していました。ビットコインに関しては、一部の初期ウォレットの公開鍵は採掘以来公開されており、理論的には将来の量子攻撃の標的となる可能性があります。一方で、公開されていない公開鍵を持つウォレットは異なる攻撃条件に直面する可能性があります。しかし、この突破口は量子コンピュータがビットコインを破る能力を持っていることを意味するものではありません。Googleの以前の攻撃コストの推定は、高効率のMagic States準備スキームを採用することを前提としていたため、今回の成果を単純にビットコインのコストが40倍低下したと理解することはできません。研究はまだ量子ハードウェアとエラー訂正技術の推進段階にあり、実際の攻撃に必要な完全な設備とエンジニアリング能力はまだ実現されていません。

first_img Googleは、Willowチップが魔法状態のエラーを約40倍低下させると述べました。

Google Quantum AI チームは Science に論文を発表し、魔法状態培養(magic state cultivation)と呼ばれる技術が Willow プロセッサー上でエラーを約 40 倍低減し、論理的忠実度が 99.99% の T 状態を生成することを発表しました。魔法状態は有用な量子プログラムを実行するために必要な一時的なリソースであり、使用するたびに消費されます。Google が引用した推定によれば、魔法状態を生成するコストは量子コンピュータ全体の容量の最大 95% を占める可能性があり、実際の計算に使えるスペースは非常に限られています。以前の標準的なアプローチは、物理学者の Sergei Bravyi と Alexei Kitaev が 2004 年に提案した魔法状態蒸留であり、大量の量子ビットファクトリーが必要でした。Google の研究者は 2024 年により安価な培養ルートを提案し、その動作はフィルターに似ています:粗い魔法状態をチップの小さな領域に注入し、一連のチェックを実行して、欠陥が検出されたすべての試行を排除し、合格者を徐々に拡大します。実験では、約 8% の試行がすべてのチェックを通過し、クリーンな状態を保持するためには 90% 以上の試行を廃棄する必要があります。培養技術は Gidney が 2025 年に RSA-2048 暗号が 100 万個未満のノイズ量子ビットによって破られると推定した支えの一つであり、2019 年の 2000 万の推定から 20 倍の減少です。今回の実験では Willow の 105 個の量子ビットのうち最大 54 個を使用し、論文は RSA-2048 キーを分解するためには約 10 億分の 1 のエラーレートの魔法状態が必要であり、今回の成果よりもクリーンさが約 100 万倍必要であると指摘しています。

first_img Google DeepMind 初の監査:AIは自身の研究開発を加速せず、75%のコードがAIによって作成されました

Google DeepMindはGemini 4 Argonの安全報告書で、機械学習の研究開発自動化に関する初の全体的な実証評価を発表しました。その結論は、AIは自身の研究開発を加速していないというもので、AIはこの研究所のエンジニアが提供したコードの大部分を作成しています。評価に参加した研究者のHaydn BelfieldはX上で、現在、顕著なエンドツーエンドのML R&D加速は存在せず、したがってAI駆動のML R&Dのリスクは現在低いと述べています。チームは内部指数GCI v1を構築し、123のAIモデルの92のベンチマークでのスコアを単一の数値に統合しました。最前線のGemini能力は、約毎月0.1 GCIポイントの安定した速度で向上しており、Gemini 1.5 Proは2024年末に0.5ポイントに近づき、Gemini 3.8 Flashは2026年9月にわずかに2.9ポイントを超え、Argonは約3.3ポイントでトレンドラインを上回っていますが、Belfieldはこれが計算能力と組織の投入の増加に起因していると述べており、AI駆動の加速ではないとしています。DeepMindが生成するコードの75%以上はAIによって作成されており、完全に委託されたコードのマージリクエストの割合は4月から9月の間に7.5%から11.9%に増加しましたが、約88%のリクエストは依然として複数回の手動ガイドまたは手動作成を必要としています。12人の経験豊富な研究者への調査では、自動化は明確で検証可能な実行タスクにおいて最も高く、オープンサイエンスの構想、新しい実験デザイン、診断トレーニングの不安定性などの段階では最も低いことが示されています。

first_img 暗号メディア Cointelegraph が売却を模索、Google の制裁によりトラフィックが 80% 減少

情報筋によると、暗号メディア会社 Cointelegraph は売却を検討しているが、求めている売却額は明らかにされていない。この件はプライベートなため、匿名を希望する人物が伝えた。長期にわたる低迷と横ばいの暗号価格は、ユーザーの注意を暗号ニュースから逸らし、複数のデジタル資産ニュース機関に悪影響を及ぼしている。Cointelegraph のトラフィックは Google によって深刻な影響を受けている。2025年10月に Google から人工的なペナルティを受けた後、この暗号ニュースサイトの自然流量は約80%減少し、Google の検索結果から消えてしまった。2025年6月には、同サイトがフロントエンドの脆弱性攻撃を受けたこともあった。Similarweb のデータによると、同サイトは2024年12月に1200万回以上の月間訪問を記録したが、9月1日までの月間訪問はわずか70万回を超える程度だった。Cointelegraph は2013年に設立され、その LinkedIn ページによると従業員は200人以上いる。2022年7月には、同社の MENA 事業が Luna Media Corporation に買収され、グローバルおよび地域の拡張を支援した。Cointelegraph はコメントのリクエストに直ちに応じなかった。

first_img GoogleはPlaygroundを発表し、テキストの説明を入力するだけでプレイ可能なゲームを生成します。

Googleは10月7日にウェブプラットフォームPlaygroundを発表しました。ユーザーは自然言語でゲームのアイデアを説明することで、コードを書くことなくプレイ可能で共有可能なゲームバージョンを得ることができます。ユーザーは対話を通じて物理効果、ルール、キャラクター、またはシーンを調整し、作品をリンクで共有することもできます。このツールは現在、アメリカの18歳以上のユーザーに開放されており、作成権限はユーザーのGoogle AIサブスクリプションレベルに応じて階層化されています。Playground内のゲームは、スマートフォンやノートパソコンのブラウザで実行できます。クリエイターは作品をプライベートに設定することも、コミュニティギャラリーに公開することもできます。すべてのゲームは安全審査を通過する必要があり、一部のカテゴリではランキングやマルチプレイヤーモードがサポートされています。Googleはこれを「初期の実験」と呼び、その発表では価格が明らかにされず、このツールがどのAIモデルによって駆動されているかも説明されていません。アップグレードパスはUnity Sparkを指しており、GoogleはPlaygroundがこのツールにすぐに接続されると述べており、専門的なメカニズムと高忠実度の3Dを必要とするクリエイターのニーズに応えることを目指しています。GoogleとUnityは共同声明の中で、Sparkが今年後半にリリースされ、クローズドテストが間もなく開始されると述べています。以前、DeepMindは2024年にGenieモデルを発表し、今年1月にGoogleはアメリカのAI UltraサブスクリプションユーザーにGenie 3に基づくProject Genieを開放しました。

first_img GoogleはNano Banana 2.1画像モデルを発表し、開発者の呼び出し価格は前の世代の約半分です。

Googleは10月6日に最新の画像生成と編集モデルNano Banana 2.1を発表し、Geminiアプリ、Google検索のAIモード、Google Ads、Google AI Studio、Flow、Stitchなどの開発者ツールに導入しました。このモデルは、テキストの説明から画像を生成することができ、既存の写真を編集することも可能です。Googleは今回のアップグレードが3つの側面に集中していると述べています:視覚デザイン、マスクベースの編集(特定の領域をマークした後、その領域のみが変化する)および主体の一貫性、つまり人物や物体が何度も編集された後でも元の特徴を保持することです。文生図全体の好みテストにおいて、Nano Banana 2.1は1050 ELOポイントを獲得し、Nano Banana 2の990ポイントおよびNano Banana Proの935ポイントを上回りました。このモデルは最大で14枚の参照画像を同時に処理し、4つのキャラクターと10の物体を追跡し、最高4K、アスペクト比は最大8:1を出力します。開発者は生成前の思考時間を設定することができ、Google検索およびGoogle画像検索に基づいて事実確認を行うことができます。Google開発者APIを呼び出す際、標準1K画像の価格は0.0336ドルで、Nano Banana 2の0.067ドルの半分です;4K画像は0.0756ドルで、前世代は0.151ドル、バッチタスクではさらに50%割引が適用されます。上記の性能データはGoogle自身のテストに基づいています。
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