2025年08月04日 夜のAIニュースまとめ

次世代HBM4価格70%増とChatGPT 5のUI漏洩、GitHub無料AI API提供開始

AIハードウェア市場に激震。SK Hynixが次世代メモリHBM4の価格を現行比70%引き上げる方針が報じられ、NVIDIAとの交渉や市場全体への影響が注目されています。

一方、OpenAIのSam Altman氏が「ChatGPT 5」のUIらしきスクリーンショットをX上で公開し、期待が高まっています。また、GitHubが全アカウント向けに無料のOpenAI互換API「GitHub Models」を提供開始。APIキー不要で手軽にLLMを活用できる環境が整いました。

それでは各トピックの詳細を見ていきましょう。

目次

1. SK Hynix、次世代HBM4価格を70%引き上げか【続報】
2. Sam Altman氏、ChatGPT 5のUIを投稿か【続報】
3. Grokの画像生成「Imagine」、iOSアプリで提供開始【続報】
4. GitHub、無料のOpenAI互換API「GitHub Models」提供開始
5. 日本のAI市場の歪みに警鐘、論文よりプロダクト開発を
6. atmaCup #20が閉幕、解法共有でコミュニティが活性化【続報】
7. Anthropic、将来のAI学習にGW級の電力が必要と予測
8. Apple、専門チームによる「回答エンジン」開発報道【続報】
9. NVIDIA、PythonライブラリのGPU高速化Tipsを公開【続報】
10. LM Arenaの謎モデル、今度は「triangle」が登場

SK Hynix、次世代HBM4価格を70%引き上げか【続報】

• SK Hynixが次世代メモリHBM4の価格を、現行のHBM3Eから70%引き上げる方針だと報じられました。これは既報のHBM4の価格プレミアム予測に続く、より具体的な情報です。
• この強気な価格設定は、最大顧客であるNVIDIAとの価格交渉に緊張をもたらす可能性があり、AIサーバー全体のコスト構造に大きな影響を与えるとして注目されています。
• この動向は、AIハードウェアのサプライチェーンにおける力学の変化を示唆しており、今後の半導体市場から目が離せません。

パウロ: (翻訳) 報道：SK Hynix、次世代HBMの供給価格を大幅に引き上げ…Nvidiaとの「神経戦」 SK Hynixが第6世代HBM（HBM4）12-Hiスタックを今年上半期にNvidiaに供給する際、その価格をHBM3Eより約70%高く設定したと報じられています。https://t.co/nwDB0ggDz5

パウロ: SK Hynix強気すぎワロタ そりゃNvidiaは怒る

パウロ: こりゃ戦争じゃぁ

Sam Altman氏、ChatGPT 5のUIを投稿か【続報】

• OpenAIの次期モデルGPT-5に関する続報です。CEOのSam Altman氏が、GPT-5と思われるUIのスクリーンショットをXに投稿しました。
• 公開された画像には「ChatGPT 5」という具体的な名称や、モデルセレクターらしきUIが確認できます。
• これまでもアプリ内からモデル名の痕跡が見つかるなど、リリース間近を思わせる情報が続いており、今回の投稿でさらに期待が高まっています。

今井翔太 / Shota Imai@えるエル: ついにアルトマンがスクショではあるものの、GPT-5を実際に使っている様子を公開。 さすがにもう近日公開は引っ込める気はなさそうか。 (引用ツイート: @nicdunz turns out yes! https://t.co/yVsZXKSmKR)

Kol Tregaskes: (翻訳) つまり「ChatGPT 5」で、ドロップダウンがあるんですね。 モデルセレクターはGPT-5でも生き残ったのでしょうか？ https://t.co/VUQhP0ylpq

今井翔太 / Shota Imai@えるエル: GPT-5公開が近くなり、公式やメディアでGPT-5の公開や、開発について確度が高い情報が流れてきているので長めまとめ その１（たぶん今日中にまだ続く） https://t.co/nXsBfqbdav

Grokの画像生成「Imagine」、iOSアプリで提供開始【続報】

• xAIのGrokに搭載された画像・動画生成機能「Imagine」の続報です。
• SuperGrokおよびPremium+ユーザー向けにiOSアプリでの提供が開始され、Android版も近日中にリリース予定です。
• また、子供が不適切なコンテンツを閲覧できないようにする「キッズモード」も搭載されました。

Tech Dev Notes: (翻訳) GrokのImagineは「最速の画像・動画生成体験」として紹介されました。 そしてxAIはそれを実現し、画像は一瞬で、動画は約17秒で生成されます。

Kol Tregaskes: (翻訳) Grok Imagineは、すべてのiOS SuperGrokおよびPremium+ユーザー向けに提供開始されました。Android版は「数日後」とされているため、以下に記載されているようにすべてのユーザー向けではありません。https://t.co/yzq3myHSmB

Tech Dev Notes: (翻訳) Grok iOSアプリにはキッズモードがあります お子様のために、アプリでNSFWモードを無効にするためのPINまたはFace IDを設定できます https://t.co/1t1tJkkL3i

GitHub、無料のOpenAI互換API「GitHub Models」提供開始

• GitHubが、すべてのGitHubアカウントで利用可能な、無料のOpenAI互換推論API「GitHub Models」をリリースしました。
• APIキーが不要で、CI/CDパイプラインなどから手軽にLLMを呼び出せるため、オープンソース開発におけるAI活用のハードルを大きく下げると期待されています。
• 利用可能なモデルには4oやDeepSeek R1などが含まれており、今後の拡充も期待されます。

Kai INUI: GITHUB_TOKENまたはPATで追加フィーなしでOpenAI互換APIを呼べる機能がリリースされた CI上でAIプロバイダのAPIキーの管理なしでLLMを呼部、などのユースケースが主 ただし、モデルは4oやDeepSeek R1などわりと限定されてる感じは否めない

Itomaru | いとまる: GitHubが無料で使えるAI推論サービスを提供開始。APIキー不要でOpenAI互換、設定も簡単。OSS開発にAIを組み込むハードルを一気に下げ、誰でも手軽にAI活用が可能に！🎉 (引用ツイート: GitHub Models now offers a free, OpenAI-compatible inference API for every GitHub account. 🎉 No key...

Iaiso: リスト見たけどR1、o3が呼び出せるのはいいかもな ドキュメントの翻訳ビルドを自動でやってもらうとかしたい https://t.co/IG1xj8QQAJ

日本のAI市場の歪みに警鐘、論文よりプロダクト開発を

• 日本のAI市場はプロダクト開発よりも論文発表が過大評価される傾向にあり、世界基準から見て歪んでいるのではないか、という指摘が大きな議論を呼んでいます。
• グローバルで競争力のあるプロダクトを生み出すためには、よりプロダクト志向の開発と健全な競争環境が必要だという意見が出ています。
• この指摘は、日本のAI業界が今後どのように成長していくべきかを考える上で重要な論点となりそうです。

シェイン・グウ: 日本AI市場は歪んでいます。論文だけでユニコーンになれたのは日本だけです。堅実にプロダクトやモデルをちゃんと作っている会社達を世界基準で評価し、一歩一歩競争を作らないと歪みは加速します。日本は表の批判が無いので。日本には根本的に強くなって欲しいです。https://t.co/xj91yxuceV (引用ツイート: アメリカとか中国行って思うのは受託とかやってる場合じゃないよなぁということ。プロダク...

atmaCup #20が閉幕、解法共有でコミュニティが活性化【続報】

• 先日よりお伝えしていたKaggleコンペ「atmaCup #20」が閉幕しました。
• コンペ終了後、参加者から最終順位の報告や、マルチクラス分類への問題の捉え直し、多数のモデルのアンサンブルといった具体的な手法についての投稿が相次いでいます。
• コミュニティ内での活発な知見共有が行われています。

chumajin: atmaCup誰が勝つんだろ。 この人も、この人もありそう。とか想像してる。 #atmacup #udemy https://t.co/JIz3632rQV

Jack: atmaCup、さすがJackさんみたいな感じで言及いただいたけど、順位は大した事ないし、ベストサブ選べてないし、もっとshake-upしてるひとも、もっとサブ数少ない人もいっぱいいたので、忸怩たる思いです。それはそれとして、運営の方々、今回も楽しいコンペをありがとうございました！

rt4kaido: 今回のコンペ、binaryじゃなくてmulticlassで解き始めたら評価が安定し始めました。 (あとなんもしてない)

Anthropic、将来のAI学習にGW級の電力が必要と予測

• Anthropicが、将来のAIモデル学習に必要な電力規模について驚くべき予測を示していると報じられました。
• 報道によると、2027年には2GW、2028年には5GWもの電力を消費するデータセンターが、単一の先進的AIモデルの学習に必要になるとのことです。
• AIモデルの巨大化に伴うエネルギー需要の急増が、今後のAI開発における大きな課題となることを示唆しています。

パウロ: Anthropicは2027年、2028年には単一の先進的なAIモデルをトレーニングするためには2GW、5GWのデータセンターが必要になると述べています えらいこっちゃ Bigger is Better時代の極み (引用ツイート: Anthropic reportedly anticipates needing 2GW and 5GW data centers to train single a...

Apple、専門チームによる「回答エンジン」開発報道【続報】

• 以前お伝えしたAppleのAI専門チームに関する続報です。このチームは「Answers, Knowledge, and Information」という名称で、ChatGPTに対抗する「回答エンジン」の開発を進めていると報じられています。
• この動きは、Appleが単なる機能改善に留まらず、検索や情報アクセスのあり方そのものを変革しようとしている可能性を示唆しています。

TechCrunch: (翻訳) Appleは独自のAI「回答エンジン」を構築している可能性がある | TechCrunch https://t.co/dh9pQdblzp

Tetsuro Miyatake: AppleがChatGPTと競合する「回答エンジン」を開発するチーム「Answers, Knowledge, and Information」を今年立ち上げて検索プロダクトを検討しているらしい。 検索領域での採用募集も始めている。 https://t.co/CxyhF8fI98

NVIDIA、PythonライブラリのGPU高速化Tipsを公開【続報】

• NVIDIAが、Pythonの主要ライブラリをGPUで高速化するためのTipsを公開しました。
• 既報のpandasをcudf.pandasに置き換える手法に加え、scikit-learnをcuml.accelに変更するだけで、大幅な速度向上が見込めるとのことです。
• これらのTipsを活用することで、データサイエンティストや機械学習エンジニアの生産性向上が期待されます。

NVIDIA AI Developer: (翻訳) 🙌 大規模なGPUスピードアップのための7つのPythonドロップイン置換（コードの書き換えは不要）： pandas → %load_ext cudf.pandas polars → .collect(engine="gpu") scikit-learn → %load_ext cuml.accel xgboost → device="cuda" umap → %load_ext c...

LM Arenaの謎モデル、今度は「triangle」が登場

• LLM評価基盤「LM Arena」で続く、正体不明の高性能モデル出現に関する続報です。
• 今回は「triangle」と名付けられたモデルが登場し、先日の「zenith」や「Lobster」などに続く動きとして注目されています。
• その正体や開発元は不明ですが、このような形で突如現れる高性能モデルは、AI開発の速さと競争の激しさを象徴しています。

Kol Tregaskes: (翻訳) 新しいステルスモデル「triangle」がLM Arenaに登場しました。https://t.co/v160dCpBgQ