2025年10月19日 朝のAIニュースまとめ

Karpathy氏とMusk氏が描くAGIの未来

今週のAI業界では、著名な専門家たちがAGIの実現時期について相反する見解を示しています。Karpathy氏は「AGIはまだ10年先」と慎重な見方を示す一方、Musk氏は「Grok 5でのAGI達成確率10%」と3〜5年での実現可能性を主張。

同時に、技術革新も加速中です。CursorのCheetahはClaude Sonnet級の性能で10倍の速さを実現し、NVIDIAは米国製Blackwellチップを初公開。ClaudeのSkillsやKerasの量子化機能など、ツールの能力も飛躍的に向上しています。

それでは各トピックの詳細について見ていきましょう。

目次

1. Karpathy氏、AGIはまだ10年先との見解示す
2. Musk氏「Grok 5のAGI達成確率は10%」【続報】
3. Claude Skills続報、コードからPDFや漫画を生成可能に
4. NVIDIA、米国製Blackwellチップを初公開【続報】
5. MicrosoftのAIチップ、Intelでの製造計画は白紙か
6. Anthropic、小規模買収専門チームを設立か
7. 【続報】Cursorのcheetah、Claude Sonnet級の賢さで10倍高速か
8. Keras、1行のコードでモデル量子化が可能に
9. LangGraph、cognee統合で永続メモリをエージェントに

Karpathy氏、AGIはまだ10年先との見解示す

• Andrej Karpathy氏が、現在のAIエージェントは記憶や継続的な学習能力が欠けており、真のAGI（汎用人工知能）の実現にはまだ約10年かかるとの見解を述べ、大きな反響を呼んでいます。
• 同氏は、現在のLLMはインターネット上の膨大なコードの「幽霊」のようなもので、ありふれたコードの再現は得意だが、新しい概念の創造は苦手だと指摘しています。
• また、AIを使って曖昧な指示からコードを生成する「Vibe Coding」についても、現状では定型的なコード生成などに用途が限られると、その限界について言及しました。

Chubby♨️: (翻訳) Andrej Karpathy氏：ClaudeやCodexのようなAIエージェントは、まだ本当の「従業員」として機能するにはほど遠い。彼らは記憶力、マルチモーダリティ、そして真の学習能力を欠いている。それを修正するには約10年かかるだろう。不可能だからではなく、深い知能を構築するには時間がかかるからだ。 https://t.co/m2Q10r3pwH

Yuta Kashino: "ClaudeやCodexなど…は存在しますが…継続的な学習能力がなく、一度教えたことを記憶することもできません。認知能力が不足し…単に機能しない。これらの課題を全て解決するには約10年かかる" | Andrej Karpathy — AGI is still a decade away https://t.co/Rbz5fRBKsl まさにその通り．

Andrej Karpathy: (翻訳) 先週Dwarkeshに出演できて光栄でした。質問も会話も本当に良かったと思います。ポッドキャストを今見直しました。まず、はい、わかっています。早口で申し訳ありません:)。自分の話の筋が自分の実行能力を上回ってしまうことがあるので、それは私にとって不利益です。

Musk氏「Grok 5のAGI達成確率は10%」【続報】

• xAIのElon Musk氏が、開発中のLLM「Grok 5」がAGIを達成する確率を「10%で上昇中」と述べました。【続報】
• 同氏はAGIを「コンピュータを持つ人間ができることは何でもできる」レベルと定義し、3〜5年で実現可能との見解を示しました。
• また、Wikipediaのようなサービスを目指す「Grokipedia」のベータ版を月曜日にリリースすると発表しました。

Pliny the Liberator 🐉󠅫󠄼󠄿󠅆󠄵󠄐󠅀󠄼󠄹󠄾󠅉󠅭: (翻訳) Grok 5がAGIを達成する確率の私の推定値は現在10%で、上昇中です。

Chubby♨️: (翻訳) イーロン・マスクはAGIについて非常に興味深い定義をしました。しかし、さらに重要なのは、Grok-5がゲームチェンジャーになるということです。リリースが本当に楽しみです！ https://t.co/Q63BFaxVGB

Chubby♨️: (翻訳) 次の大きな発表：Grokipediaは月曜日にリリースされます。 https://t.co/sBWkYLIebw

Claude Skills続報、コードからPDFや漫画を生成可能に

• AnthropicのClaudeに搭載された新機能「Skills」の活用が広がっています。単なるプロンプトの保存機能に留まらず、コードをベースにPDF形式の資料やパラパラ漫画のようなコンテンツを生成できることが実証されました。
• また、AIコーディングアシスタント「Claude Code」も更新され、対話的にPlanを編集できるツールが追加されています。
• ドキュメントを読み込ませてClaude用のSkillを自動生成する外部ツールも登場しており、活用の幅がさらに広がりそうです。

Alex Albert: (翻訳) スキルは、現在のモデルにすでにどれだけの能力が備わっているかを垣間見せてくれるもので、より良いプロンプトによって解き放たれるのを待っているだけです。Claudeは、claude dot aiのcanvas-designスキルを使用して、これらのPDFビジュアルを完全にコードで作成しました。以前はこれが可能だとは全く知りませんでした。

Alex Albert: (翻訳) Claudeは、claude dot aiのアルゴリズミックアートスキルを使用して、この驚くべきPDFフリップブックを完全にコードで作成しました。

Oikon: Claude Code 2.0.22 (抜粋): ・CTRL+GでPlanの編集 ・IDE: Thinking mode 切り替え ・並列ツール呼び出し時の重複権限プロンプト修正 ・Enterprize管理のMCP allowlist, denylistのサポート ・MCP structuredContentをサポート ・Interactive question toolの追加 ・Plan ...

NVIDIA、米国製Blackwellチップを初公開【続報】

• 以前お伝えした、NVIDIAとTSMCによる米国でのBlackwellチップ生産計画に関する続報です。
• 両社はTSMCのアリゾナ工場で製造された初のBlackwellチップのウェハーを公開し、米国内での先端半導体製造が本格的に始動しました。
• NVIDIAのJensen Huang CEOはこれを「歴史的」な出来事と呼び、「世界のAI工場をまさにここアメリカに建設する」ことの始まりであると強調しています。
• AI開発におけるサプライチェーンの国内回帰を象徴する重要なマイルストーンとして注目されます。

パウロ: NvidiaとTSMCが米国で生産された最初のブラックウェルチップを公開 半分の生産に向けて進んでいますね

Rohan Paul: (翻訳) 🇺🇸💻 NvidiaとTSMCは、NvidiaのBlackwell AIチップ用の米国製ウェハーがTSMCのアリゾナ工場で初めて完成したと発表しました。これは、先端チップ製造を米国本土に移すという大きな節目となります。ジェンスン・フアンはこれを「歴史的」と呼び、その旨を語りました。

パウロ: これはNvidia-TSMC連合

MicrosoftのAIチップ、Intelでの製造計画は白紙か

• 先日のニュースでお伝えした、Microsoftの次世代AIチップをIntelが製造する計画が白紙になった可能性が浮上しました。
• 半導体アナリストのDylan Patel氏によると、MicrosoftのAIチップ「Maia 300」はIntelでは製造されないとのことです。
• このニュースは、Intelのファウンドリ事業の先行きや、大手テック企業間のAIチップを巡る協業関係の複雑さを示唆しています。

Jukan: (翻訳) ディラン・パテル：Maia 300はインテルでは製造されません。

パウロ: やはりintel ファウンダリの現実は厳しいか

パウロ: ついにIntel ファウンダリ 18AプロセスでAIチップ受注したみたいね たぶんあそことあそこのコラボレーションのチップだね Intel Foundry has a large AI client for 18a/ap - Semiaccurate https://t.co/I3jlQExJxc @semiaccurateから

Anthropic、小規模買収専門チームを設立か

• The Informationの報じるところによると、AnthropicがCFO直下にコーポレートデベロップメントチームを設立し、小規模な買収を模索しているとのことです。
• このチームには元銀行家やベンチャーキャピタリストが採用されており、5億ドル以下の比較的小さな案件を優先する方針と見られています。
• これは、同社が自社技術を補完するスタートアップの買収を通じて、事業拡大を加速させる戦略の表れと考えられます。

The Information: (翻訳) 独占記事：Anthropicは、CFOのKrishna Rao氏に直属するコーポレートデベロップメントチームのスタッフとして、5月以降に2人を含む元銀行家やベンチャーキャピタリストを雇用しました。このチームは小規模な買収を好み、5億ドル以下の取引を示唆しています。詳細はこちら：

【続報】Cursorのcheetah、Claude Sonnet級の賢さで10倍高速か

• AIコーディングツールCursorに搭載された新モデル「cheetah」の続報です。
• ユーザー報告によると、Claude Sonnetと同等の賢さを持ちながら10倍高速に動作するとのことです。
• 数十ファイルにまたがるコードベースの分析が10秒で完了したとの報告もあり、その性能に注目が集まっています。

Ryo Lu: (翻訳) cursorの「cheetah」モデルを試してみてください。めちゃくちゃ速いです🐆

Keras、1行のコードでモデル量子化が可能に

• Googleが開発する機械学習ライブラリKerasに、モデルの量子化をわずか1行のコードで実行できる機能が追加されました。
• model.quantize(quantization_mode)を実行するだけで、自作モデルやKerasHubの事前学習済みモデルを量子化できます。
• int4, int8, float8, GPTQモードに対応しており、モデルの軽量化と高速化を容易に実現できるため、エッジデバイスでのAI活用などがさらに進むと期待されます。

Avi Chawla: (翻訳) Kerasで、たった1行のコードでモデルを量子化できるようになりました！独自のモデルまたはKerasHubから取得した事前学習済みモデルのいずれかを量子化できます。model.quantize(quantization_mode)を実行するだけです。int4、int8、float8、およびGPTQモードへの量子化をサポートしています。 https://t.co/isWsphiJq5

LangGraph、cognee統合で永続メモリをエージェントに

• AIエージェント開発フレームワークのLangGraphが、cogneeとの統合により永続的なメモリ機能を追加しました。
• これにより、LangGraphで構築されたAIエージェントは、セッションをまたいでコンテキストを維持できるようになります。
• 既存のLangGraphの機能とシームレスに連携し、より長期的で複雑なタスクを実行できるエージェントの開発が可能になります。

LangChain: (翻訳) 🧠 LangGraph × cognee 統合 cogneeはLangGraphエージェントに永続的なメモリをもたらし、AIアプリケーションが既存のLangGraph機能とシームレスに連携しながらセッション間でコンテキストを維持できるようにします。エージェントにメモリを追加する方法については、こちらをご覧ください 🔗 https://t.co/Om6FZE2gRR https://t...