【7/18(土)~7/21(火)AI News Report】Anthropicの$1.5B著作権和解が裁判所で承認 / トランプ政権が中国製AIモデルを「じわじわ禁止」 / Metaの余剰計算資源がAnthropicへなど
主要ニュースまとめ
おはようございます。 7/18(土)~7/21(火)の主要ニュースを紹介します。
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Anthropicの$1.5B著作権和解が裁判所で承認。米著作権史上最大
北カリフォルニア連邦地裁のMartinez-Olguin判事が7/20、Anthropicと著作者側の$1.5Bの和解を承認しました。対象は約50万作品で、1作品あたり約$3,000が著作者と出版社に配分されます。米国の著作権訴訟としては史上最大級の金額です。
争点は2つに分かれていました。書籍を学習データに使う行為そのものは、審理を担当したAlsup判事が地裁段階でフェアユースにあたると判断しています。一方で、AnthropicがLibrary Genesisなどの海賊版サイトから書籍を集めた入手経路は違法とされ、そこが今回の和解の対象です。Google・Meta・Midjourney・OpenAIに対する同種の訴訟は今も継続しています。
ここがポイントで、値札が付いたのは学習そのものではなく、データの入手経路のほうです。学習の適法性は地裁の見解が残ったままで上級審の判断は出ていませんが、今後のモデル開発は「どこから正規に調達するか」のコストを事業計画に織り込む前提で動くことになります。
トランプ政権、中国製AIモデルを「じわじわ禁止」。制裁と圧力で外堀を埋める
Axiosの報道によると、トランプ政権が中国製AIモデルの利用を段階的に締め出す方策を検討していると報じられています。商務省・NSA・ホワイトハウスが関与し、中国AIラボの制裁リスト入り、大統領令によるホスティング企業への責任付与、政府調達ルールの変更といった手段が挙がっているとされます。
正面から禁止する単独の法令ではなく、複数の仕組みを積み上げて実質的に使えなくする組み立てが特徴です。報道では、中国モデルを実際に使っている企業としてSnowflake・Databricks・Coinbase・Lindyなどの名前が挙がっています。
つまり、オープンウェイトのモデルは技術的には誰でもダウンロードできても、企業が業務で使えるかどうかは政策で決まるという段階に入ったということです。性能や価格で選ぶ話ではなくなりつつあります。
Meta、余剰AI計算資源をAnthropicへ。2年で最大$10B規模の交渉と報道
New York Timesの報道によると、Metaが自社の余剰AI計算資源をAnthropicに販売する交渉を進めていると報じられています。規模は2年で最大$10B、Anthropic側が6月に打診したとされ、成立すればMetaの計算資源外販として初の大口契約になるとみられます。
背景には両社の事情があります。Anthropicは別途SpaceX AIと$45B規模の契約を結んでおり、計算資源をあちこちから確保する動きが続いています。一方のMetaは今年最大$145Bをインフラに投じる計画で、自社で使い切れない分をどう捌くかという課題を抱えています。なお報道では、両社とも交渉から撤退できる段階だとされています。
要は、計算資源が自社専用の設備から、余ったら競合にも売る商品へと性格を変え始めたということです。AIインフラが電力や倉庫に近い商売になってきた、という見方もできます。
その他のニュース
中国主導の「世界AI協力機構」が29カ国で発足。上海に本部
7/17に上海で開かれた世界AI大会で、中国が主導する「世界AI協力機構」が正式に設立されました。本部は上海に置かれます。
参加はロシア・ブラジル・南アフリカ・パキスタン・インドネシアなど29カ国で、西側諸国は参加していません。習近平氏はグローバルサウス向けに5年で5,000名分のAI研修枠を提供すると表明しました。
つまり、AIのルール作りが米欧主導の枠組みひとつではなく、並行する別のブロックとして形になり始めたということです。
Google「Frozen v2」、Geminiのアーキテクチャをシリコンに焼き付ける新チップ
The Informationの報道によると、Googleがモデルの設計図をハードウェアに直接焼き込む新チップ「Frozen v2」を開発していると報じられています。重みだけを差し替える方式です。
狙いは現行TPU比で6〜10倍の推論効率で、2028年の展開予定とされます。同じアーキテクチャを使い続ける前提の設計のため、外部顧客向けの製品にはならないだろうとされています。
ここがポイントで、モデルの構造が数年単位で安定してきたからこそ成立する設計だということです。柔軟性を捨てて効率を取る賭けでもあります。
NVIDIAの独占が緩む。MicrosoftがAMD「Helios」採用、Anthropicも追随観測
MicrosoftがAzureにAMDの「Helios」を2026年下半期から展開すると発表しました。AMDのLisa Su氏は「大きな節目」と述べ、Microsoftのサティア・ナデラ氏は顧客にはAIインフラの選択肢が必要だと語っています。
SemiAnalysisの観測として、AMDがAnthropicに対してMeta並みの最優先度を割り当てていると報じられています。こちらは公式発表ではありません。
要は、AI用チップの選択肢がようやく複数になり、買い手側に交渉力が戻り始めたということです。
Alibaba、2.4兆パラメータの「Qwen 3.8」を投入。「Fable 5に次ぐ」と主張
AlibabaのQwenチームが、総パラメータ2.4兆のマルチモーダルモデル「Qwen 3.8」を発表しました。画像・動画・文書に対応し、同チームとしては初の1兆パラメータ超えです。
チームは「Fable 5に次ぐ性能」と主張していますが、ベンチマークは公開されておらず、現時点では検証できません。オープンウェイトの公開は「近く」とされ、今はToken PlanやQoder経由で通常価格の10%というプレビュー提供です。
つまり、中国勢が超大規模モデルでも先頭集団に食い込んできた一方、性能主張の裏取りは利用者側に委ねられている状況だということです。
Moonshot、Kimi K3の新規サブスクを48時間で停止。GPUが枯渇
Moonshot AIが、公開から48時間で「需要が現行キャパシティの限界に迫った」として、Kimi K3の新規サブスクリプション受付を一時停止しました。既存ユーザーへの影響はありません。
あわせてプランを「Kimi Membership」と「Kimi Code Membership」の2階層に再編しています。
ここがポイントで、モデルを作る力と、それを配る計算資源を確保する力は別物だということです。中国勢のボトルネックが性能ではなくGPU供給側にあることが可視化されました。
Kimi K3、フロントエンド生成でFable 5を抜き首位。ただし高難度数学は大差で劣後
Code Arenaのフロントエンド部門でKimi K3が1,679点を記録し、Fable 5の1,631点、GPT-5.6 Solの1,618点を上回って中国モデルとして初めて首位に立ちました。
一方でEpoch AIのデータによると、高難度数学のFrontierMath Tier 4では約39%にとどまり、西側モデルの一部が90%近くに達しているのとは大きな差があります。
要は、実務で使う生成タスクと、研究的な難問解決では強さの出方がまったく違うということです。「首位」がどの土俵の話かを見ないと読み違えます。
英AISI、オープンウェイトのサイバー能力が「4か月前のフロンティア級」に到達と報告
英国のAI Security Instituteが、オープンウェイトモデルのサイバー攻撃関連能力を評価し、クローズドの最先端モデルとの差が1年で6〜10か月から4〜7か月へ縮まったと報告しました。公開評価としては初の試みです。
GLM-5.2が2026年2月のOpus 4.6に、DeepSeek V4-Proが2025年11月のOpus 4.5に匹敵し、コストも1億トークンのテストでDeepSeek V4-Proが$1.19、Opus 4.5/4.6が約$85と大きく開いています。
つまり、危険な能力を持つモデルを一部の企業が囲い込むという前提が、時間差の問題に置き換わりつつあるということです。
米海軍省のAI戦略、「遅すぎるリスク > 不完全なアライメントのリスク」と明記
米海軍省が7/18付で「Strategy to Weaponize Data and Artificial Intelligence」を公表しました。Hung Cao長官代行が署名しており、導入が遅れるリスクを不完全なアライメントのリスクより重く見ると明記しています。
評価指標として「Mean Time to Effect」を掲げ、艦上や海兵隊の部隊にLLMとエージェントを配備する方針です。国防総省のGenAI.milは2026年6月時点で日間150万ユーザーに達しています。
ここがポイントで、安全性の議論を「導入しない理由」として使わないと軍が公式文書で宣言した点です。民間の慎重論とは逆向きの力が働いています。
Anthropic、Claude Fable 5の上限を削減。Pro/Team StandardはAPI課金へ誘導
Anthropicが7/20から、Claude Fable 5の利用上限を引き下げました。MaxとTeam Premiumは既に削減済みの上限からさらに50%減で、ボーナス期と比べると33%減にあたります。
ProとTeam Standardは直接アクセスを失い、$100分のクレジットを使い切った後はAPI料金での利用になります。背景にはGPT-5.6 Solの1/3という価格差と、中国勢からの価格圧力があります。
要は、最上位モデルを定額で使い放題にする商売がそろそろ限界に来ているということです。重いユーザーは従量課金へ寄せる、という選別が始まりました。
GPT-5.6、フルアクセスモードでユーザーのファイルを削除。OpenAI「起きてはならない」
GPT-5.6にフルアクセス権限を与えた環境で、ユーザーのホームディレクトリが消去される事例が報告されました。一時ディレクトリ用の変数（$HOME）の上書きに失敗したことが原因とされています。
報告は数件で、少なくとも2名の開発者が復旧不能だと訴えています。OpenAIはドキュメントの更新と追加のガードで対応し、事後検証を行うと予告しました。
つまり、エージェントに強い権限を渡す設計では、モデルの賢さとは別に、実行環境側の安全弁が要るということです。
Google DeepMind、「動画生成モデルの中にコンピュータビジョンが探していた世界モデルがある」
Google DeepMindが、Wan2.1をベースにした「GenCeption」を発表しました。深度推定・セグメンテーション・3D姿勢推定を単一パスで処理できます。
学習データは専用モデルの1/7〜1/500、合成動画7,500本で同等の性能に届き、学習に含まれていないカテゴリにも汎化したとされています。
ここがポイントで、動画生成モデルは映像を作る道具というより、物理世界の構造を内部に持った表現器として使える、という主張です。
X線を読むAIは「間違っていても自信満々」。RadLE 2.0が16モデルを評価
CRASH Labが200症例でAIモデル16種の読影能力を検証しました。人間の放射線科医が2,000点満点中988.7点だったのに対し、最良のAIは758点にとどまっています。
素の正答率ではGemini 3 Proが首位、Fable 5は回答の信頼性、Muse Spark 1.1は「人間に委ねるべきと判断する能力」で優位でした。
要は、医療用途で問題になるのは正答率よりも、間違えたときに自信満々で言い切ってしまうかどうかだということです。
MCPがステートレスへ。エージェント連携のスケール障壁が下がる
Model Context Protocol（MCP）が、セッションIDをサーバー側で保持しない方式へ転換します。ロードバランサーと相性の悪かった従来設計の課題を解消するものです。
仕様自体は5月から公開されており、リリース候補版は7月下旬の予定です。Arcade創業者のNate Barbettini氏が7/20に技術的な背景を解説しました。
つまり、エージェント連携が実験段階の作りから、普通のWebサービスと同じ運用に耐える形へ寄ってきたということです。
Current AI、誰でも無料で使える「AIのWorld Wide Web」を目指す非営利
2025年2月に設立された非営利のCurrent AIが、誰でも無料で使えるAI基盤の構築を進めています。フランス政府の$100Mを含め、Ford財団・MacArthur財団・DeepMind・Salesforceなどから計$400Mのコミットを集めました。
インドの22言語に対応するオフライン端末「Suno Sutra」や、7月に公開されたオープンソースのチャット「AlphaChat」などが具体的な成果です。
ここがポイントで、AIを公共財として設計する動きが、宣言だけでなく資金と製品を伴って出てきたということです。
Patreon、AIクローラーを「お願い」から「遮断」へ。Cloudflareと連携
Patreonが、robots.txtでの意思表示に頼る方式をやめ、CloudflareのAI Crawl Controlを使ってAIクローラーを実際に遮断する運用へ切り替えました。
テストでは週あたり数千件あったアクセス試行がゼロになったとしています。同社は、同意がスクレイパーの行儀次第であってはならないと説明しています。
要は、学習データの可否をお願いベースで管理する時代が終わり、技術的に止める側へ回る事業者が出てきたということです。
NVIDIA「Cosmos 3 Edge」公開。4Bでロボット制御まで賄うオープン世界モデル
NVIDIAが4Bパラメータの世界モデル「Cosmos 3 Edge」をHugging Faceで公開しました。自己回帰と拡散の二塔構成で、VLM（Vision Language Model）とWorld-Action Modelの役割を1つのモデルで兼ねます。
640×360・15Hzでのリアルタイム制御に対応し、Jetson Thorでは1推論あたり32アクションを出力します。VANTAGE-Benchの同サイズ帯では首位です。
つまり、ロボットの「目」と「判断」と「動き」を別々のモデルで組む必要が薄れ、端末側に載る一体型で足りる領域が広がってきたということです。
Anthropic、希少疾患研究に「AI for Science」助成。1件あたり最大$50Kのクレジット
Anthropicが希少疾患研究向けの助成プログラムを公開しました。6か月間で最大$50K分のClaudeクレジットを提供します。
対象は臨床研究者・患者団体・データサイエンティスト向けと、バイオテクノロジーや創薬の加速を狙うトラックの2種類です。締切は8/2 23:59 PSTで、Monarch Initiative・Every Cure・Centre for Population Genomicsなどと連携しています。
ここがポイントで、市場が小さく後回しにされがちな希少疾患こそ、探索コストが下がる効果が効きやすい領域だということです。
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