2025年10月14日 朝のAIニュースまとめ

OpenAIとBroadcomの10GW級AIチップ提携が正式発表

OpenAIとBroadcomが10ギガワット規模のカスタムAIチップ開発で正式に提携を発表しました。NVIDIAやAMDとの既存関係を補完する形で、特定ワークロード向けの性能最適化を目指します。

一方、GPT-5 Proの数学能力の高さから「解けない問題を見つけるのが困難」との評価も話題に。Goldman Sachsは、AIの普及によりデータセンターの電力需要が2030年までに急増し、GPUが新たな生産要素になると予測しています。

それでは各トピックの詳細を見ていきましょう。

目次

1. 【続報】OpenAIとBroadcom、10GW規模のAIチップ開発で提携
2. 数学者「GPT-5 Proが解けない問題を見つけるのは困難」
3. Goldman Sachs予測 AIの電力需要急増、GPUは新生産要素に
4. AIは優秀層をさらに強化、社内格差を広げる可能性 WSJ報道
5. Google AI Studio、API利用状況ダッシュボードを公開
6. NotebookLMビデオ要約、新ビジュアルスタイルと要約形式を追加【続報】
7. Python 3.14が正式リリース、JITコンパイラも利用可【続報】
8. PlaywrightにAIエージェント機能が追加、テストを自動生成

【続報】OpenAIとBroadcom、10GW規模のAIチップ開発で提携

• 以前から報じられていたOpenAIと半導体大手Broadcomの提携について、OpenAIから正式な発表がありました。
• 発表によると、10ギガワットという大規模なカスタムAIチップとコンピューティングシステムを共同で開発・展開する計画です。
• この提携は、NVIDIAやAMDとの既存の協力関係を補完するもので、特定のワークロードに合わせた性能最適化を目指します。

Greg Brockman: (翻訳) @Broadcomとの提携によるOpenAIチップの構築を発表します。この契約は、過去数週間に発表した@nvidiaおよび@AMDとの契約に加わるものであり、特定のワークロードに合わせてパフォーマンスをカスタマイズできるようになります。世界はより多くの計算能力を必要としています。

Financial Times: (翻訳) OpenAI、数十億ドル規模のBroadcomとの契約でチップへの支出を拡大

パウロ: Broadcom $AVGO きたーーーーー 10GWだぜっ OpenAIとブロードコムは、今後4年間で10ギガワットのカスタムAIチップとコンピューティングシステムの開発および展開に向けて協力しています

数学者「GPT-5 Proが解けない問題を見つけるのは困難」

• GPT-5 Proの数学的能力の高さを示す新たな話題です。
• ある数学者が「GPT-5 Proが解けないレベルの問題を見つけるのは難しい」と発言し、その総合的な能力の高さが改めて注目されています。
• この発言は、問題が明確に定義されデジタルで完結する数学やプログラミングといった分野が、AIによって急速に攻略されつつある現状を示唆しています。
• AIのフロンティアは、より曖昧で物理世界と関わる分野へと進出していくと見られています。

K.Ishi@生成AIの産業応用: 数学者はすでに、「GPT-5 Proが解けないレベルの問題を見つけるのは難しい」と言う。 数学やプログラミングのような、「問題が明確」かつ「デジタルで完結」できるものは、AIに攻略されつつある。 そしてAIのフロンティアは、徐々に「曖昧」で「物理世界」の分野へと進出していく。 時間の問題だ。

Goldman Sachs予測 AIの電力需要急増、GPUは新生産要素に

• Goldman Sachsの調査によると、AIの普及に伴いデータセンターの電力需要が2030年までに大幅に増加すると予測されています。
• この動向は、GPUが労働や資本と並ぶ新たな生産要素となり、未来の経済価値を生み出す中心的な役割を担うことを示唆しています。
• 電力需要の急増に対応するため、新たな発電能力の増強が世界的な課題となっています。

Rohan Paul: (翻訳) 米国におけるデータセンター建設への投資が爆発的に増加しています。これは、労働、資本、土地に次ぐ新たな生産要素、すなわちGPUの登場を示唆しています。このグラフは建設そのものよりも、明日の経済価値がどこで生まれるかを示しています。

Rohan Paul: (翻訳) ゴールドマン・サックスは、2030年までにAIによるデータセンターの電力需要が25%増加し、総消費量の20%を占めると予測しています。火は初期の人類のすべてを変え、食生活や脳の発達を形成しました。電気も現代世界で同様の役割を果たしました。

Rohan Paul: (翻訳) 米国のデータセンター容量の供給不足と需要。 - ゴールドマン・サックス・リサーチ。石油埋蔵量とは異なり、地理的に自然に決まるものではなく、データセンターは企業や政府が選んだ場所に戦略的に建設することができます。この柔軟性により、

AIは優秀層をさらに強化、社内格差を広げる可能性 WSJ報道

• WSJの記事によると、AIは特に優秀な「スターワーカー」の生産性を大幅に向上させる一方で、それ以外の人々とのパフォーマンス格差を広げる可能性があると指摘されています。
• 専門知識や整理された習慣を持つスターワーカーは、AIを早期に導入し、より効果的に活用する傾向があるとのことです。
• この傾向は雇用構造にも影響を与えており、AIを導入した企業ではジュニアレベルの雇用が減少し、シニアレベルの雇用が増加する傾向も報告されています。

Rohan Paul: (翻訳) 💼 AIは他の誰よりもスターワーカーを後押しし、パフォーマンスの差を広げ、チームに負担をかけるだろう。WSJが報じている。中心的な考え方は、専門知識と整理された習慣によって、スターワーカーはAIからより多くのものを得られるというものだ。スターワーカーはAIをより早く導入し、機能を素早く試し、個人的なワークフローを構築する。

Rohan Paul: (翻訳) AIの導入は「年功序列バイアス」がかかっている。つまり、エントリーレベルよりも経験豊富なレベルを優遇し、社内の若手とシニアの従業員間の格差を増幅させる。新しい研究で明らかになった。AIの導入により、AI導入企業における若手従業員の雇用はAI非導入企業に比べて急激に減少し、一方でシニア従業員の雇用は増加した。

Google AI Studio、API利用状況ダッシュボードを公開

• Google AI Studioに、Gemini APIの利用状況とレート制限をリアルタイムで確認できる新しいダッシュボードが追加されました。
• このアップデートにより、開発者はAI Studioを離れることなく、モデルや機能ごとに分類された使用状況をグラフで直感的に把握できます。
• これまで多くの開発者から要望が寄せられていた機能であり、プロジェクト管理の利便性が大幅に向上すると期待されています。

Google AI Studio: (翻訳) 新しいレート制限ダッシュボード📈 AI Studioを離れることなくGemini APIの使用状況を把握し、グラフに絞り込み、すべてのモデルのレート制限を簡単に確認できます。

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) Google AI Studioに、プロジェクト用の新しい使用状況とレート制限パネルが追加されました！

Patrick Loeber: (翻訳) 私たちは非常に素晴らしいQOLの向上を実現しました。

NotebookLMビデオ要約、新ビジュアルスタイルと要約形式を追加【続報】

• GoogleのAIノートアプリ「NotebookLM」のビデオ要約機能に関する続報です。
• 今回のアップデートでは、Geminiの画像生成モデル「Nano Banana」を活用し、「ホワイトボード」や「水彩画」といった新しい視覚的な要約スタイルが追加されました。
• また、手早く概要を把握したいユーザー向けに、短い要約を生成する「ブリーフ」形式も新たに導入されています。

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) 速報🚨: GoogleがNotebookLM向けにNano-Banana搭載の新しいビデオ概要スタイルの展開を開始しました！ - 新スタイル: ホワイトボード、水彩、レトロプリント、ヘリテージ、ペーパークラフト、アニメ - 新フォーマット: ブリーフ 最初のサンプルはこちら👀

Python 3.14が正式リリース、JITコンパイラも利用可【続報】

• 先日お伝えしたPython 3.14が正式にリリースされ、GILを廃止した「フリースレッド版」が正式にサポートされました。
• これによりマルチコアCPUでの並列処理が容易になるほか、実験的なJITコンパイラも利用可能になり、今後のパフォーマンス向上が期待されます。

Publickey: ブログ書きました：Python 3.14登場、フリースレッド版正式サポート。実験的JITコンパイラも公式バイナリで利用可能に

PlaywrightにAIエージェント機能が追加、テストを自動生成

• テスト自動化フレームワーク「Playwright」に、AIエージェント機能が追加されたことが報じられました。
• この新機能により、AIがテスト計画の立案、テストコードの自動生成、さらには生成したコードのデバッグまでを自律的に行うことが可能になります。
• ソフトウェア開発におけるテスト工程の大幅な効率化と自動化が進むことが期待されます。

Publickey: ブログ書きました：テスト自動化フレームワーク「Playwright」にAIエージェント機能。自動的にテスト計画とテストコードの生成、テストコードのデバッグなど