世界のAIモデルと規制アップデート

光潤インテリジェンスは最近、新たな資金調達ラウンドの完了を発表し、リード投資家としてアント・グループを起用しました。共同投資家には国有企業、産業ファンド、ならびに中国建銀投資、グレーターベイエリア共創基金、センマ・ファングダオ・ファンド、山東富弘（フォックスコン参加を含む形で産業ファンドとして運用）といった金融機関が含まれます。加えて、リターン（既存）投資家としては、暢遊ゲーム、国方イノベーション、鼎石資産管理が名を連ねます。調達資金は、フィジカルAIのためのデータおよび評価インフラの開発、デリバリー能力の拡大、ならびにグローバル市場への進出に充てられます。

Jin10によると、5月26日にゴールドマン・サックスのCEOであるデイビッド・ソロモンは、AIが大量失業を引き起こし「雇用の終末（エンプロイメント・アポカリプス）」につながるのではないかという懸念を一蹴し、その恐れは過大だと述べた。ニューヨーク・タイムズに掲載された論評の中で、ソロモンはAIは壊滅的な規模で仕事をなくすのではなく、むしろ労働者の生産性を高め、従業員をより価値の高い業務へと振り向け、AIシステムの管理、導入、検証、監督における新たな役割を生み出すと主張した。ゴールドマン・サックスのエコノミストは、今後10年の間にAIが現在の労働時間の25%を自動化し得ると予測しており、銀行、法律、会計、ソフトウェア開発を含むホワイトカラー部門で最も大きな混乱が生じる可能性があるとしている。

中国の商務省によると、2026年4月にスマートグラスとヒューマノイドロボットのオンライン小売売上は、それぞれ175.2%と20.6%増加した。この伸びは、1月から4月にかけて、インテリジェントモビリティや関連するスマート製品カテゴリでデジタル消費が拡大したことをきっかけに勢いづいた、消費者向けの身体性AI製品の急速な拡大を反映している。

Guru Clubによれば、5月26日、オーストラリア連邦銀行のCEOであるマット・コマン氏は、人工知能があらゆる業界で雇用をなくす一方で、企業には変化する未来に向けて従業員を準備させる責任があると述べた。コマン氏は、連邦銀行は多くの大規模機関と同様に、一部の業務をより少人数のチームで完了させることになるだろうと指摘した。雇用の削減は起こりそうだが、多くの現職者はこの技術を活用して新たな機会を見つけられるほか、新しい役割が生まれる可能性もある。同銀行は今後数か月のうちに、個人・法人の顧客向けに新しいAIベースのサービスを開始する計画だ。

SKハイニックスは本日（5月26日）に、ハイ・バンド幅メモリ（HBM）パッケージ向けの新しい一体型冷却技術「iHBM」の提供を発表した。この技術は「ICE」と呼ばれる冷却要素を内蔵しており、稼働中の発熱を大幅に低減する。SKハイニックスは、高性能コンピューティングおよびAIデータセンター用途における熱管理の需要を満たすため、iHBMをHBM5および将来のメモリ製品に統合する計画だ。

中国の公安部サイバー空間管理当局によると、警察は5月26日にインターネット上のデマと捏造された噂に関する典型的な5つの事例を公表した。事例には、「誘拐」を装った動画、 人身売買の仕組みに関する虚偽の報道、学校での妊娠に関する捏造の噂、AIが生成した橋の崩落に関する誤った報告、そしてAIが生成した職場での爆発に関する捏造の報告が含まれる。当局は、虚偽のコンテンツを作成し拡散した複数の関係者を逮捕した。

Foresight Newsによると、YZi Labsは最近、Web3、AI、バイオテクノロジーの投資ポートフォリオ全体から求人を集約する採用プラットフォーム「YZi Talent」を立ち上げました。最初の募集職種には、backendのスタッフエンジニア、シニアフロントエンドエンジニア、ならびにpredict.funにおけるAI運用関連の役割が含まれています。また、AgriDynamics Roboticsでの事業責任者（創業）もあり、さらに多くのポートフォリオ企業が追加される予定です。

証券日報によると、Moonshot AIは5月上旬に約20億ドルの資金調達ラウンドを完了し、投資後のバリュエーションは200億ドルに達した。これは同社にとってこれまでで最大の単一の資金調達ラウンドであり、国内の大規模言語モデル・スタートアップによる民間資金調達額としても最高水準の一つに位置づけられる。同社の累計資金調達額は376億人民元を超えている。

ジョージ・ホッツ。17歳のときに最初にiPhoneを解読し、PlayStation 3をリバースエンジニアリングしたハッカーが、日曜にブログ記事を投稿し、AIコーディングエージェントの大量導入はソフトウェア品質の重大な劣化につながると主張した。ホッツはこう書いている。「今言っておく。ソフトウェア開発へのAIエージェントの採用は、この分野の歴史上でも最もコストのかかる失敗の一つになるはずだ。」ホッツの見解は、AI分野で最も著名な研究者の一人であるアンドレイ・カラパティと正面から食い違っている。カラパティは、2026年5月19日にAnthropicの事前学習チームに加わり、AIエージェントがすでにソフトウェア開発を変えたのだ、という自身の見方を明確に述べている。この2人は決着のついていない業界の議論の、反対側の極を体現しており、双方が自分の立場を裏づけるに足る相当な信頼性を持っている。 ホッツの中核的な主張 ホッツは、実際のプロジェクトでAIエージェントをテストするのに6か月を費やした。Tinygradの一部と、彼のオープンソースの深層学習フレームワーク、そしてUSB-PCIeチップの完全

最初のiPhoneを解読し、PlayStation 3をリバースエンジニアリングしたハッカーのジョージ・ホッツは、日曜日にブログ記事を公開し、AIコーディング・エージェントの普及が「分野の歴史の中で最もコストのかかる過ちのひとつ」になるだろうと主張した。彼の核となる論点はこうだ。高いパフォーマンスを持つエンジニアなら、欠陥のあるエージェント出力を見抜けるが、力の弱い開発者にはそれができない。そして後者は10倍の量を生み出し、規模が拡大するにつれて平均的なコード品質を低下させる。ホッツは実際のプロジェクトでエージェントを6か月間テストし、その結果、それらは本当にプログラムできておらず、欠陥がある出力は「ますます見抜きにくくなる」と結論づけた。この投稿は、5月19日にアンソロピックの事前学習チームに加わり、AIエージェントはすでにソフトウェア開発を変えたのだという反対の見解を示していたアンドレイ・カーパシーとの間に、はっきりした対立を刻むものだ。

テック株が週次で過去最高の終値を更新する中、ビットコインのディバージェンス（乖離）が加速した。 ナスダックの上昇は際立っていた一方で、ビットコインは最近、過去最高値から約40%下の水準で取引されていた。 個人投資家は、トークンの発行開始時の評価額が高騰していることから、思惑的なアルトコインよりもAI株をますます好むようになった。 ビットコインのディバージェンスは、米国のテクノロジー株が別の歴史的な週次の終値水準に到達した後、急激に拡大した。 一方でビットコインは約 $75,984 付近で取引されており、暗号資産市場のセンチメントが弱い中、過去の最高値を大きく下回った状態が続いている。 Nasdaq Rally Outpaces Crypto Recovery ----------------------------------------- Ash Cryptoによる最近の市場反応は、資本ローテーション（資金の持ち替え）傾向に強く焦点を当てていた。 解説では、好調な株式のパフォーマンスを、弱い暗号資産市場の状況と対比した。 テクノロジー株は、攻勢的な機関投資家および個人の資金流入を引き

Dossier.todayによると、5月25日にAnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ、共同創業者のクリス・オラフ、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンを含むAI幹部たちが、AIによる大規模な職の喪失が起こり得ることへの予防策として、ユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）を推進している。Dossier.todayは、全米国民に毎月$1,000を配布する場合の年間コストは、およそ$4 trillionに達すると見積もっている。

BlockBeatsによると、Anthropicの共同創業者で研究責任者のクリス・オラフ氏は月曜日（5月25日）、バチカンで、大規模な人工知能による雇用の代替が現実的な可能性であり、社会としてそれに備える必要があると警告した。オラフ氏は、AIガバナンスは業界関係者だけに任せるべきではないと強調し、宗教機関、政府、そして市民社会の組織による外部からの監督を求めた。 同日、レオ14世ローマ教皇は自身の最初の回勅「Magnifica Humanitas（壮大なる人間性）」を発表し、AIが雇用、戦争、教育、プライバシー、そして人間の尊厳に与える影響を論じるとともに、AIシステムに「致死的な決定」を委ねることに警鐘を鳴らした。別件として、Anthropicは、現在の評価額が約$380 billionであるのに対し、目標の評価額はおよそ$900 billionとして追加の資金調達を行おうとしている。

教皇レオ14世は5月25日に自身初の回勅を発表した。全編を人工知能に捧げ、ビッグテックの監督をより厳格に求める、245段落からなる文書であり、データを共有される人類共通の資源として分類している。この文書『Magnifica Humanitas（壮麗なる人間性）』は、バチカンのシノドス・ホールで公表された。教皇レオは5月15日にこれに署名したが、その日は『Rerum Novarum』の135周年に当たる――『Rerum Novarum』は1891年に教皇レオ13世が労働の権利について出した回勅で、近代のカトリック社会教説の土台となった。教皇レオは一貫して、AIを自らの教皇職における決定的な道徳上の課題として位置づけ、到来する社会的な大変動を産業革命のそれにたとえてきた。 技術は決して中立ではない この回勅は、「技術は決して中立ではない」と主張する。なぜなら、技術はそれを作る者の価値観、見落とし（ブラインドスポット）、そして経済的な誘因を吸収してしまうからだ。あらゆるアルゴリズムは、それを設計し、資金を拠出し、導入した人々の優先順位を反映している。この文書では、戦争におけるAI、人間性の剥

Seeking Alphaによると、ゴールドマン・サックスのストラテジストであるベン・スナイダー氏が最近、「無神経なポートフォリオ」とされる、利益の好調な勢いはあるものの人工知能（AI）取引へのエクスポージャーが低い株式の一覧を明らかにした。 このポートフォリオには、イーライ・リリー、Reddit、ニューモント、アーチャー・ダニエルズ・ミッドランド、そしてケースイズ・ジェネラル・ストアーズが含まれている。 ゴールドマンは、AI主導の市場集中によるリスクに対処するためにこの選定を発表した。そこでは、上昇がますます1つの主要テーマに依存し、株価がAI関連の要因と歩調をそろえて動くようになっている。

モルガン・スタンレーの最新の調査（5月25日公開）によると、アジアは人工知能が世界のエネルギー需要を再構築する中、5.5兆ドルを超えるエネルギー投資のスーパーサイクルに入ろうとしている。同銀行は主要な推進要因として、AIデータセンター、地域的な電力不足、地政学的緊張、そしてサプライチェーンの再編の4つを挙げている。モルガン・スタンレーは、AIの台頭によってエネルギー・セキュリティが従来のマクロ経済的な論点から、今後10年の主要な設備投資（キャピタル・エクスペンディチャー）テーマへと格上げされており、エネルギー分野が再び成長局面に入るよう位置付けていると述べている。

Guru Clubによると、Douyinは5月25日にAIファクトチェックモデルを展開し、削除時点での誤情報コンテンツの平均視聴回数を大幅に減らした。データでは、誤情報はモデレーションにより62%少ない再生回数になっており、公開からコンテンツの削除（テイクダウン）までの間隔の差が大幅に縮まったことを示している。

Beatingによれば、教皇レオ14世は最近、自身初の回勅『Magnifica Humanitas』を発布し、イーロン・マスクとピーター・ティールのトランスヒューマニズム構想を批判し、人間の尊厳に対するAI主導の脅威に警鐘を鳴らした。この回勅は、致死的な軍事判断を自動化されたアルゴリズムに委ねることを禁じ、「デジタル奴隷制や、大量のデータ収集とアルゴリズム操作による搾取を可能にする」と教皇が述べる、利益主導のAI開発に対抗するための「AIの非武装化」を求めている。 Anthropicの共同創業者クリストファー・オラフは、回勅の発表式典に出席し、教皇のそばに立って、倫理的な制約に直接圧力をかけるためにシリコンバレーのAI開発者へ働きかけた。教皇は、戦争についてアルゴリズムが道徳的な正当化を示すことはできないと強調し、軍事判断、信用評価、公的な支援プログラムにおいて、透明性と公開の申請（訴え）手続が確保されるべきだと述べた。また教皇は、カトリック教会が奴隷制を適時に断罪できなかったという歴史的失敗について謝罪した。

Pailai Newsによると、体現型人工知能スタートアップのZubrainは最近、投資額が億人民元規模の新たな資金調達ラウンドを完了した。産業資本が既存株主および複数のファンド投資家とともに主導し、Duowei Capitalが専属の財務アドバイザーを務めた。創業者兼CEOのZhu Senhuaは、かつてHuawei CloudのAIアルゴリズム革新ラボの責任者であり、資金をコア技術の開発、チーム拡大、シナリオの妥当性検証に投入する予定だ。ZhuはAIおよび認知科学の研究で豊富な経歴があり、以前にはHuaweiにおいてニューラルに着想を得たAIアーキテクチャ設計や体現型インテリジェンスのプロジェクトに携わってきた。

Beatingによると、Huawei、科学技術大学（USTC）、北京大学の研究者らが、Ascend A3チップ向けに設計されたコンパイラのスケジューリング基盤「HyperParallel-MoE」を発表しました。この基盤はMoEのエキスパート計算モジュールにおけるレイテンシーを36%低減し、671BパラメータのDeepSeek系モデルを実行する256ノード・クラスタで、全体のデータ処理速度を58%向上（1.49〜1.58倍高速化）させました。さらにシングルステップの学習速度は8〜9%改善しました。