25 8月 2025

2025年08月25日夜のAIニュースまとめ

(ほぼ)毎日AIニュースが届きます。ぜひご登録ください。

(ほぼ)毎日AIニュースが届きます
ぜひご登録ください

最新LLM進化の様相：GPT-5のゲーム攻略と個人GPU活用技術の広がり

GPT-5が「ポケモンクリスタル」を驚異的な効率でクリアし、AIの戦略的思考能力の高さを改めて示しています。

一方、関東Kaggler会から個人レベルのGPUでも32Bクラスの大規模言語モデルを学習できるノウハウが公開され、AIコミュニティで大きな反響を呼んでいます。

企業の生成AI導入の課題や、NVIDIA決算への期待、TSMCの半導体生産方針変更、中国製LLMの広がりなど、業界の様々な側面で動きがありました。

それでは、各トピックの詳細について見ていきましょう。

GPT-5、ポケモン赤に続きクリスタルも高効率でクリア【続報】
関東Kaggler会発、個人GPUでの32B規模LLM学習術が話題に
NVIDIA決算控え、証券各社が強気予測
TSMC、2nmプロセスから中国製半導体装置を排除か
a16z調査: 面会スタートアップの8割が中国製LLM利用
大企業で生成AIの導入が失敗する理由が議論に
GeminiにAgent含む3つの新モードの噂【続報】
SuperGrokヘビーユーザーに月50ドルのAPIクレジット提供開始

GPT-5、ポケモン赤に続きクリスタルも高効率でクリア【続報】

GPT-5のポケモンプレイに関する続報です。
先日「ポケモン赤」を高効率でクリアしたことが報告されていましたが、新たに「ポケモンクリスタル」においても、o3モデルの約3分の1となる9,517手で最終ボスを撃破したことが報告されました。
この結果は、GPT-5が単に知識が豊富であるだけでなく、優れた戦略性と効率性を兼ね備えていることを改めて示すものです。

Chubby♨️: (翻訳) ポケモンのベンチマークに新たな効率チャンピオンが登場しました。GPT-5はレッドをわずか約3分の1の手数でクリアしました。これは大きな前進です。GPT-5が効率的なマシンであることを示し続けています！ https://t.co/B5LJtp6nNG

K.Ishi@生成AIの産業応用: OpenAIの研究者は、もはや「GPT-5はネット上の情報源より信頼できる」と言う。\n\n実際に「OpenAIの社員数」を最も正確に答えたのは、WikipediaやGoogleではなくGPT-5だった。\n\nたしかに”現在の社員数”のような非公開情報を、複数の情報源からタイムリーに推定するにはAIしかない。\n\nWeb検索の終わりか。 https://t.co/IlIWOpAlhI

Rohan Paul: (翻訳) 彼は、GPT5が自分のアイデアをプロンプトに変換する方法を正確に知っていたと言います。\n\nクールなビデオ遺伝子ワークフロー。\n\nGPT5がプロンプトを生成し、次にMidjourneyが画像と画像からビデオへの変換を行い、開始フレームと終了フレーム機能を使用してトランジションを処理しました。\n\n---\n\nreddit https://t.co/6EAylsZvis

関東Kaggler会発、個人GPUでの32B規模LLM学習術が話題に

先日開催をお伝えした「第4回関東Kaggler会」での発表をきっかけに、個人でも入手可能なGPUで32BクラスのLLMをフルパラメータ学習させる技術的ノウハウが大きな話題となっています。
共有された発表資料には具体的なTipsが豊富に含まれており、多くの「いいね」を集めています。
この情報は、限られた計算資源で大規模モデルを扱いたい多くのLLM開発者にとって非常に価値のあるものとして、広く拡散されています。

Ino.Ichi: tascjさんから関東Kaggler会の発表資料を共有していただきました🙌32BまでのLLMを個人でも届きそうなGPUでフルパラ学習するTipsが詰まってます！かなりちゃんと検証されており取り組み方含めて勉強になると思います！Kagglerに限らず役立つと思うのでぜひ！ #kanto_kaggler https://t.co/7STqMfCl7d

ざぶろう: 第4回関東kaggler会、ありがとうございました！発表会・懇親会ともにとても楽しく、多くの知見やモチベーションをいただきました！\n\nPFN のスポンサーセッションでお話させていただいた「Post-Training 実質 Kaggle」の話の資料もアップロードしました https://t.co/BPy4OtCnCE\n\n#kanto_kaggler

ころんびあ: tascjさんのoffload adam、bf16でのstochastic rounding対応のAdam/AdamWあるだけでも嬉しいなーになったけどあんま実装なさそう？

NVIDIA決算控え、証券各社が強気予測

今週発表されるNVIDIAの決算報告を前に、Morgan Stanley、HSBC、UBSといった主要な証券会社が相次いで強気な収益予測を発表しています。
各社ともデータセンター向けGPUの力強い需要を背景に、市場コンセンサスを上回る売上を見込んでいます。
一方で、一部のアナリストからは、データセンター収益が2027年にピークを迎えるとの予測や、AMDなど競合の追い上げによる将来的なシェア低下を懸念する声も出ており、多角的な分析がなされています。

Jukan: (翻訳) NVIDIA 第2四半期決算プレビュー：力強い需要と供給改善が継続的な成長をサポート\nモルガン・スタンレー（J. Moore、25/08/18）\n\n決算および目標株価の更新\n\nモルガン・スタンレーは、7月期の売上高予想を466億ドル（前回予想452億ドル）に引き上げ、10月期は https://t.co/5mBLIclu3b

Jukan: (翻訳) NVIDIA 第2四半期決算プレビュー：中国とサプライチェーンの不確実性は残るものの、GPU TAMの拡大が長期的な可能性をサポート\nHSBC（F. Lee、25/08/20）\n\n2Q/3QFY26見通し\n\nHSBCは、2QFY26の売上高を467億ドルと予測しており、これは経営陣のガイダンスである450億ドルをわずかに上回り、ほぼ一致しています。

Jukan: (翻訳) NVIDIA FY26Q2 決算プレビュー：力強い上昇モメンタム\nUBS (T. Arcuri, 25/08/21)\n\n決算見通し\n\nFQ2 (7月) の売上高は約460億ドルと、前四半期を約10億ドル上回る見込み。FQ3 (10月) のガイダンスは540億～550億ドル (中国を除く) で、https://t.co/QTtjfUfswn に達する可能性がある。

TSMC、2nmプロセスから中国製半導体装置を排除か

米国のCHIPS法に関連し、TSMCが最先端の2nmプロセス製造ラインから中国製の半導体装置を排除する方針であると報じられました。
これは、米国の補助金を受け取る企業が中国製ツールを使用した場合に税制優遇措置などが削減される法案に対応する動きとみられています。
この決定は、米中の技術覇権争いがグローバルな半導体サプライチェーンに与える具体的な影響を示す事例として、業界関係者から大きな注目を集めています。

パウロ: TSMC 2nmプロセスから中国の装置メーカーを切る

Jukan: (翻訳) TSMCの工場からAMECの装置を除外することは、ラムリサーチにとってプラスです。\n\n$LRCX https://t.co/nefzmJEALB

The Economist: (翻訳) ドナルド・トランプ氏がTSMCに台湾以外でのチップ製造を働きかけ、時には威圧する試みは、偶然にも同社の考えと一致しています。\n\nしかし、グローバル化は依然として大きなリスクです https://t.co/OZffXNH0c1

a16z調査: 面会スタートアップの8割が中国製LLM利用

大手ベンチャーキャピタルa16zの内部情報として、同社が面会するスタートアップの約8割が、米国製ではなく中国製のオープンソース大規模言語モデル（LLM）を利用していることが明らかになりました。
最先端のクローズドモデルでは依然として米国企業が優位を保っているものの、開発の現場レベルでは、コストや性能のバランスから中国製オープンソースモデルの採用が急速に進んでいる可能性が示唆されています。
この動向は、オープンソースLLMエコシステムにおける勢力図の変化を反映しているかもしれません。

Rohan Paul: (翻訳) 🇨🇳 中国のオープンウェイトモデルが国外で急速に普及しています。\n\na16zのピッチミーティングでは、パートナーは現在、スタートアップの約80%が米国製ではなく中国製のオープンモデルを使用しているのを目にしています。\n\n米国の研究所はトップの座を維持していますが、ビルダーの重心は https://t.co/3XDSINqlQK のように見えます。

大企業で生成AIの導入が失敗する理由が議論に

大企業で生成AIの導入が期待されたほどの成果を上げていない理由について、活発な議論が交わされています。主な要因として、厳格なセキュリティポリシーによる最新モデル利用の制限、既存のレガシーシステムとの連携の難しさ、そして組織の迅速な変化への対応力不足が挙げられています。
実際にMITが発表したレポートでも、現状のAIは経費削減などには貢献するものの、企業の売上を直接生み出すようなコア業務への適用はまだ難しく、投資対効果（ROI）がゼロに近いケースが95%にのぼると指摘されています。
技術的な課題だけでなく、組織的な課題がAIの本格的なビジネス活用を阻んでいる現状が浮き彫りになっています。

Bindu Reddy: (翻訳) 大企業でGen AIが失敗している一番の理由は、AIの応用方法を全く理解していないことです。\n\n- 「セキュリティ」上の理由からSOTAモデルを使おうとしない（中にはオンプレミスの時代遅れの企業もある）\n- レガシーシステムにデータがある\n- 迅速にアップグレードして適応できない\n\n結局、彼らはいくつかのことを試すことになります

Yuta Kashino: 現状のAIは，未成熟で現場投入ができずトップラインへの影響はほぼ皆無だし，利益についても今までも本来的に必要がなかった外注費を削減するくらいしかできないし，固定費である社員に多少の時短をさせたところでほぼ財務に影響ないし，誰もが利用可能だから他社との差異をつくるのが難しいし…

Yuta Kashino: これ，アセモグル＆ジョンソン「技術革新と不平等の1000年史」ではっきりと書かれてますが，当面のコストを削減するだけで，限界生産性を向上したり労働者の賃金を上昇したり雇用をうみだしたりができない技術は，不平等を拡大させるだけの社会を不幸にする技術なんですね…

GeminiにAgent含む3つの新モードの噂【続報】

以前から噂されていたGeminiの「Agent」モードに関する続報です。
新たに「Go」モードと「Immersive View」モードを加えた、3つの実験的なモードがテスト中である可能性が浮上しました。
報告によると、各モードは自律的なタスク実行(Agent)、共同でのアイデア出し(Go)、視覚的な応答生成(Immersive View)を目的としていると推測されています。
これらの機能は、Geminiが単なる対話AIから、より多機能なアシスタントへと進化する可能性を示唆しています。

Kol Tregaskes: (翻訳) GoogleはGeminiで3つの実験的なモードをテストしています：\n-自律的なタスクのためのエージェント\n-共同でのアイデア出しのためのGo、おそらくCanvasと連携\n-視覚的な応答のための没入型ビュー、ビデオ概要を拡張する可能性あり\n\nhttps://t.co/YCNOQd9ruo

SuperGrokヘビーユーザーに月50ドルのAPIクレジット提供開始

xAIが、同社のチャットAI「Grok」の有料プランである「SuperGrok」のヘビーユーザーに対し、毎月50ドル分のxAI APIクレジットを付与し始めたことが明らかになりました。
この施策は、Grokの継続的な利用を促進するとともに、APIを通じた多様なアプリケーション開発を促すことで、xAIのエコシステムを強化する狙いがあるとみられます。
ユーザーコミュニティの活性化に向けた同社の新たな一手として注目されます。

Tech Dev Notes: (翻訳) SuperGrokのヘビーユーザーは、毎月50ドルのxAI APIクレジットを受け取れるようになりました https://t.co/CaFILmGYsn