03 11月 2025

2025年11月03日夜のAIニュースまとめ

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半導体産業とAI：メモリ価格高騰とインフラ課題の現状

AIの急速な成長に伴い、半導体業界では大きな動きが続いています。SK HynixとOpenAIがAI用メモリの共同設計で提携に向かう一方、メモリ市場ではAI需要による深刻な供給逼迫が進行。Samsung、TSMCともに価格調整の動きを見せています。

注目すべきは、MicrosoftのナデラCEOによる「AIのボトルネックはGPUではなく土地と電力」との発言。AIの持続的成長には物理的インフラの確保が課題となっています。

それでは各ニュースの詳細を見ていきましょう。

SK HynixとOpenAI、AI用メモリの共同設計で提携へ【続報】
Samsung、DRAM価格提示を延期 AI需要で市場逼迫【続報】
TSMC、2026年から4年連続で先端半導体値上げ計画か【続報】
MS CEO発言「AIのボトルネックはGPUでなく土地と電力」
【続報】次期SiriへのGemini搭載、2026年3月にも実現か
Gemini APIドキュメントがMarkdown出力対応で便利に
医療AI、難病治療薬を提案する一方、診断精度に課題も
マイクロソフト提唱「ギザギザの知能」とは
Telegram、分散型AIネットワーク「Cocoon」を開発中か
AIサービス市場は2030年に9750億ドル規模へ、CITI予測

SK HynixとOpenAI、AI用メモリの共同設計で提携へ【続報】

以前お伝えしたSK HynixとOpenAIの提携に関する続報です。SK HynixのCEOが、AIワークロードに最適化されたメモリのアーキテクチャを共同で設計するため、OpenAIと協議していることを明らかにしました。
この提携は、AIの性能を最大限に引き出すためのハードウェアとソフトウェアの垂直統合の動きとして注目されています。
HBM市場をリードするSK Hynixと、トップAIモデルを開発するOpenAIの協力は、今後のAIインフラの方向性に大きな影響を与えそうです。

Jukan: (翻訳) SK hynix CEO クァク・ノジョン氏：SK hynixはOpenAIと共同で、AIワークロードに最適化されたメモリ・アーキテクチャを設計することについて協議しています。 https://t.co/hZIk5Mfj0c

パウロ: うおおおおお SK Hynix CEO Kwak氏 OpenAIと共同でAIワークロードに特化したメモリーアーキテクチャを協議中

Samsung、DRAM価格提示を延期 AI需要で市場逼迫【続報】

AIサーバー向けの需要急増を受け、メモリ市場の逼迫が深刻化しています。既報の通り価格高騰が続く中、SamsungはDDR5の長期契約価格の提示を延期したと報じられました。
一部のスポット価格は3倍に高騰しているとの情報もあり、供給不足の深刻さがうかがえます。
この状況を受け、SK Hynixなど主要メモリメーカーは2026年に向けた強気の設備投資計画を維持しており、HBM4/4Eの供給計画も進められています。

Jukan: (翻訳) ついに、メモリカルテルが供給で談合を始めた。 https://t.co/fe99HGBR6a

パウロ: うひょー DRAMは四半期ごとに50%価格高騰ですって AI需要でメモリ不足深刻化、SamsungがDDR5価格提示を停止しスポット価格は2倍以上に高騰大手クラウドサービスプロバイダー（CSP）によるAI分野への設備投資が拡大を続ける中、メモリ（特にDDR5 DRAM）の供給不足が深刻化しています。

パウロ: DRAM御三家、強気の設備投資へ KLAは、DRAM顧客がHBM容量を増強する中で、緊急性の高まりを感じていると指摘しています。3つの主要メモリ企業すべてが‘26年向けに強気の設備投資ガイダンスを発行しました。KLAの納期は7～9カ月程度で、来年分の注文をすでにかなりの量確保している可能性が高い

TSMC、2026年から4年連続で先端半導体値上げ計画か【続報】

以前報じられたTSMCの2026年からの先端プロセス値上げ計画の続報です。
今回は、2026年から4年間にわたり毎年価格を引き上げる計画であると報じられました。
背景には、AIチップの需要が供給を大幅に上回っている状況があります。
この連続的な値上げは、AIハードウェア全体のコストに大きな影響を与える可能性があります。

パウロ: TSMCも爆裂値上げへ 4年間の価格引き上げ戦略毎年10%上がるということですね N5の価格が昔のN3になるねとんでもない利益率になりそう TSMC、2026年から先端半導体に4年間の価格引き上げを発表

MS CEO発言「AIのボトルネックはGPUでなく土地と電力」

Microsoftのサティア・ナデラCEOが、AIのボトルネックはGPUではなく、エネルギーとデータセンターの設置スペースであると発言し、注目を集めています。
同氏は「GPUが余っている状況さえある」と述べており、AIの持続的な成長には物理的なインフラ確保が不可欠であるという見解を改めて示しました。
この見解は以前から専門家の間で指摘されていましたが、大手プラットフォーマーのトップが明言したことで、業界の課題がより明確になりました。

Christopher Manning: (翻訳) 2020年にもう言ってたよ！ https://t.co/Th7jNCC7m9

Andrew Ng: (翻訳) はは！面白い。

Bloomberg: (翻訳) データセンターとAIのブームで需要が増加する中、世界のエネルギー産業は年間4兆ドルの投資を必要としています https://t.co/UH0oGYDTaM

【続報】次期SiriへのGemini搭載、2026年3月にも実現か

Appleの次期SiriにGoogleのAIモデル「Gemini」を搭載する協議に関する続報です。
最新の報道によると、2026年3月にも搭載される可能性があると観測されています。
巨大テック企業間の大型提携が実現すれば、Siriの性能が大幅に向上する可能性があり、今後の動向が注目されます。

Chubby♨️: (翻訳) これは予想外だった：2026年3月、SiriはGeminiによって動かされるかもしれない

Gemini APIドキュメントがMarkdown出力対応で便利に

GoogleのGemini APIのドキュメントページに、内容をMarkdown形式でエクスポートできる「View as Markdown」ボタンが追加されました。
これにより、開発者はドキュメントを容易にローカル環境に取り込み、活用しやすくなります。
AI Readyなデータ形式での提供は、開発者体験の向上に繋がるとして歓迎されています。

Patrick Loeber: (翻訳) 私たちのドキュメントには、全体的な/llms.txtがあり、さらにすべてのページに.mdエンドポイントが追加されました🔥

Kimihiko Kitase ♨️ 北瀬公彦: さすが！これで一発でマニュアルを Markdown にできる。これぞ AI Ready なデータ。

カレーちゃん: 今日のAI関係のニュースをピックアップしました。 📰Gemini APIのドキュメントページにView as Markdownボタンが登場 https://t.co/iJC8Rx197f https://t.co/wS62pbYpjz 🗞️イーロンvsOpneAIの一部の資料が公開: https://t.co/jwkuy6sOiA https://t.co/G2PAp3qbHB ☁️...

医療AI、難病治療薬を提案する一方、診断精度に課題も

医療分野でのAI活用に関する続報です。GPT-5 Proが難病患者に対し既存薬の転用を提案し、有効だったという事例が報告されました。
その一方で、現在の医療LLMは緊急性の判断（トリアージ）が苦手で、同じ質問への回答が不安定であるなど、安全性や信頼性の面での課題も複数の研究で指摘されています。
AIの医療活用は大きな可能性を秘めつつも、実用化に向けてはまだ重要な課題が残されていることが示されています。

Kenn Ejima: 高血圧を治療する薬を投与したら頭髪が濃くなったので増毛剤として売り出したらブレイクしたみたいなのを「医薬品のリパーパス」っていうんだけど、そういう既存医薬品の転用可能性の仮説をGPT-5に考えさせたら10分かそこらでズバリ提示してくれて横転した、みたいな話ね。生命科学者は話長いw

Rohan Paul: (翻訳) 医療AIにはまだ長い道のりがあります。 LLMにとって、可能性のある病名を挙げるのは簡単ですが、安全な緊急性の判断はそうではありません。この研究では、LLMは短い症例から可能性のある病名を挙げることができるものの、トリアージ（誰がどれだけ早く医療を必要とするかを決定すること）は依然として弱いことがわかりました。チームはテストしました https://t.co/PZVJpFS2s0

Rohan Paul: (翻訳) 医療AIにとってまた悪いニュースです。この論文は、医療LLMが同じ病院の質問に対してしばしば異なる答えを出すことを示しています。中核となる発見は、これらのツールが判断を要するベッドサイドでの呼び出しに対して不安定であるということです。チームは、一般的な4つの入院患者ケースで6つのモデルをテストしました。 https://t.co/6vXwdjvxVG

マイクロソフト提唱「ギザギザの知能」とは

マイクロソフトの決算発表で「ギザギザの知能（Jagged Intelligence）」というキーワードが使われ、注目を集めています。
これは、現在のAIが魔法のように万能なのではなく、モデルごとに得意・不得意がはっきりと分かれている「ギザギザ」な能力を持っていることを表す言葉です。
AIの現状を的確に捉えた表現として、開発者の間で共有されています。

daka | Microsoft | AI: マイクロソフトの決算 FY26Q1 ハイライト https://t.co/DashEbUDJ7 今回のキーワードはギザギザの知能（Jagged Intelligence） AIは「魔法のように」進化しているが、現実は「ギザギザの知能（Jagged Intelligence）」であり、モデルごとに得意・不得意が存在する。

Telegram、分散型AIネットワーク「Cocoon」を開発中か

メッセージングアプリのTelegramが、「Cocoon」と呼ばれるTONブロックチェーンを活用した新しい分散型AIネットワークを開発していると報じられています。
これは、ユーザーが自身のデバイスの計算能力を提供し、その対価として暗号資産を受け取る仕組みになると見られています。
中央集権的なAI開発とは異なるアプローチとして注目されます。

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) Telegramは、TONを搭載した新しい分散型AIネットワークであるCocoonに取り組んでいます。暗号と引き換えのコンピューティングは、AIの進化における次のステップです。 @telegramは、現在これに最も適したアプリです。 https://t.co/colyDLUy07

AIサービス市場は2030年に9750億ドル規模へ、CITI予測

CITIがAIサービス市場に関する収益予測を上方修正し、2025年の430億ドルから2030年には9750億ドルに達するとの見通しを発表しました。
また、Geoffrey Hinton氏は、Big Techによる巨額のAI投資は、チャットボットの利用料だけでなく、人間の労働を代替することで回収されるとの見方を示しています。
AIが経済に与えるインパクトの大きさが改めて浮き彫りになっています。

Jukan: (翻訳) 251103_普及加速に関するAI業界モデルの更新 - CITI (1) Citiは2025年から2030年までのAIサービス収益の予測を引き上げました。 (2) AIサービス収益は2025年の430億ドルから2030年には9750億ドルに成長すると予測されています[CAGR +86%]。 AIサービスには以下が含まれます: ChatGPT、https://t.co/wD6CCsD...

Rohan Paul: (翻訳) 💼 ビッグテックは来年、AI設備投資に4200億ドルを投じ、OpenAIは複数年にわたるインフラストラクチャへのコミットメントとして約1.4兆ドルを確保しています。そしてジェフリー・ヒントン氏は、これらの金額を回収する主な方法は、チャットボットの料金を請求するだけでなく、人間の労働力を置き換えることだと述べています。彼は、大規模な https://t.co/PghfGL7Lkl

Rohan Paul: (翻訳) 💸 OpenAIは25年上半期に43億ドルを稼ぎ出し、2024年通年を約16%上回った。同じ提出書類によると、ChatGPTのための重い計算と研究に関連して25億ドルの現金燃焼があり、上半期の研究開発費総額は67億ドル、現金と有価証券は中間期までに175億ドルに達した。同社は通年の見通しを示唆した https://t.co/33iRiEWJSP