01 12月 2025

2025年12月01日夜のAIニュースまとめ

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ChatGPT3周年とAIチップ市場の動向

ChatGPTが公開3周年を迎え、世界5位の訪問者数を維持しています。

AIインフラでは、GoogleのTPUがNVIDIA比4倍のコスパを示す分析が登場。一方、韓国のメモリ輸出はDRAM100%増と急伸し、供給不足が深刻化しています。

また、AI数学者Aristotleが30年来の未解決問題を証明するなど、技術の進化も続いています。

それでは本日の主要トピックを詳しくご紹介します。

ChatGPT公開3周年、訪問者数は世界5位を維持
Kling、音声対応の新動画生成AI「Omni」を今週発表へ
【続報】AI向けメモリ不足、韓国の輸出統計でDRAM100%・NAND150%増
Google TPU、NVIDIAに対し4倍の費用対効果か OpenAIも交渉に利用
NVIDIA CEO、全従業員にあらゆる業務でのAI活用を指示
AI数学者Aristotle、30年来の未解決問題を証明
【続報】中国AIチップ、不足から一転「供給過剰」の懸念
汎用AI基盤で個別課題解決パランティアモデルに注目
Qwen3-Next、llama.cppでサポート開始ローカル実行が容易に
GeminiのWeb検索連携機能に課題、性能不足を指摘する声

ChatGPT公開3周年、訪問者数は世界5位を維持

2022年11月30日に公開されたChatGPTが3周年を迎えました。
公開から3年が経過した現在も、1日あたり1億7300万アクセスを集め、世界で5番目に訪問者の多いウェブサイトとして圧倒的な存在感を維持しています。
この節目に、多くの開発者がSNSなどでこの3年間を振り返っています。

Romain Huet: (翻訳) 3年前の今日。お誕生日おめでとう、ChatGPT！🎂

松本勇気 (Yuki Matsumoto) | LayerX CTO: ChatGPTが出て3年。ずっとLLMについて考え続ける毎日になったが、この先3年もずっと考えている気がする。

Rohan Paul: (翻訳) 3年前にローンチして以来、ChatGPTは1日あたり1億7300万回の訪問を記録し、前年比120%の成長を遂げ、世界で5位にランクインしています。

Kling、音声対応の新動画生成AI「Omni」を今週発表へ

高性能な動画生成AIで知られるKlingが、新モデル「Omni」を今週発表すると予告しました。
この新モデルは音声付きの動画生成に対応し、OpenAIのSora 2よりも安価に提供される可能性が示唆されており、SOTA（最高水準）を更新するのではと期待が寄せられています。

Kol Tregaskes: (翻訳) Kling Omniが今週登場します。

Bindu Reddy: (翻訳) この2週間はAIにとって非常に記念すべきものでした。Klingは今週、Omniビデオモデルを発売します🚀🚀 おそらく音声も搭載され、Sora 2よりも安くなるでしょう。これにより、彼らは新しいSOTAになります。

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) Kling AIは他のトップティアのラボを凌駕するモデルをローンチすることで知られており、今週、新しいオムニビデオモデルをリリースする予定です！ローンチウィーク👀

【続報】AI向けメモリ不足、韓国の輸出統計でDRAM100%・NAND150%増

既報の通り、AIサーバーの需要急増を背景としたメモリ半導体の供給不足がさらに深刻化しています。
韓国の輸出統計では、DRAMが前年同月比100%増、NANDは150%以上増となる異常な伸びを記録しました。
この状況を受け、Samsungが自社のスマートフォン部門向けの長期供給契約を拒否する事態も発生しており、影響は広範囲に及びそうです。

パウロ: たぶんみんなそろそろ落ち着くと思っているだろうけど、違うんですよね DRAMは供給が全く足りないので 12 月のメモリ契約価格は 100% 上昇。チームグループ: 2026 年上半期は供給不足という真の課題が存在します。

パウロ: 韓国輸出 DRAM 前年同月比 100%増 NAND 前年同月比 150%以上増恐ろしいどこまで上がるか予想出来ていますか? kjさんいつもありがとうございます😊

パウロ: Xを見ているとほとんどの方々がDRAMとNANDのサイクルを以前と同じように捉えていて、数ヶ月したら落ち着くと予想していますねところが、以前とは前提条件が違うんですよね舐めてかかるとさらに痛い目をみるでしょう

Google TPU、NVIDIAに対し4倍の費用対効果か OpenAIも交渉に利用

GoogleのAIアクセラレータ「TPU」が、推論ワークロードにおいてNVIDIA製GPUの4倍のコストパフォーマンスを発揮するとの分析が注目されています。
OpenAIがTPUの利用を交渉材料に、NVIDIAから割引を引き出したとの逸話も報じられています。
AIチップ市場におけるNVIDIA一強の構図に変化が生じる可能性を示唆しており、GoogleのTPU出荷数は2027年に500万ユニットに達するとの予測も出ています。

Rohan Paul: (翻訳) 🧮 ここに長くて興味深い記事があります。主なポイント： - TPUは、AI推論ワークロードにおいてNvidia GPUよりも4倍優れたコストパフォーマンスを提供します - 推論コストは、モデルのライフタイムにわたってトレーニングの15倍かかり、指数関数的に増加しています - 2030年までに、推論は75％を消費するでしょう

Kazunori Sato: Google TPUは存在する事が脅威となる：OpenAIは TPU利用をチラつかせNVIDIAから30％の割引きを勝ち取った

Jukan: (翻訳) モルガン・スタンレーのアナリスト、チャーリー・チャン氏は、2027年から2028年にかけてTPUの購入が増加することを示すサプライチェーンのシグナルを検出したと述べ、これに基づき、2027年に500万個、2028年に700万個のTPUが生産されると予測している。

NVIDIA CEO、全従業員にあらゆる業務でのAI活用を指示

NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが、全社会議で従業員に対し、自動化できるあらゆる業務でAIを使用するよう強く指示したと報じられています。
同氏はAIの利用を妨げる管理職を「正気ではない」と述べ、生産性向上のためにAIを最大限活用する姿勢を鮮明にしました。

Rohan Paul: (翻訳) 💼 Nvidiaのジェンスン・フアン氏は、スタッフにあらゆるタスクにAIを使用するように言いました。フアン氏は、AIの使用を思いとどまらせるマネージャーを「正気ではない」と呼び、自動化できるものはすべて自動化すべきだと述べました。これは、全社会議の録音と、Business InsiderおよびTechSpotによるフォローアップから報告されています。彼はプッシュしました

AI数学者Aristotle、30年来の未解決問題を証明

AI数学者「Aristotle」が、約30年間未解決だった数学の問題「エルデシュ問題#124」を証明したと報告され、話題を呼んでいます。
より強力な推論能力を持つAristotleのベータ版が、自然言語インターフェースを通じて証明を生成したとのことです。
AIの数学的推論能力における重要なマイルストーンとなりそうです。

Haider.: (翻訳) AI数学におけるクールなマイルストーン。アリストテレス（AI数学者）が、30年近く未解決だったエルデシュ問題#124を解きました。ボリス・アレクセーエフ（研究数学者）が、より強力な推論と自然言語インターフェースを備えたアリストテレスの新しいベータ版で実行したところ、それが生成されました。

【続報】中国AIチップ、不足から一転「供給過剰」の懸念

米国の輸出規制を受けて加速する中国のAIチップ国産化に関する続報です。
これまではチップ不足が課題でしたが、国内での開発・生産が加速した結果、一転して供給過剰に陥る可能性があるとの分析が報じられました。
米国の規制が、中国の半導体産業の自立を促す「ブーメラン効果」になっていると指摘されています。

Bindu Reddy: (翻訳) 米国がNvidiaの使用を中国に制限することは、単に新しい中国のNvidia代替品を生み出しているだけです。中国は革新を余儀なくされ、製造とロボット工学で完全な支配権を獲得するでしょう。米国はすでにこの分野全体で遅れをとっており、今や自らの足を撃っています。

Jukan: (翻訳) ジェフリーズの分析によると、中国は今後5年間で必要以上のチップを保有することになる。

汎用AI基盤で個別課題解決パランティアモデルに注目

企業の個別課題に対し、汎用的なプラットフォームを基盤にソリューションを提供する「パランティアモデル」が注目されています。
日本ではLayerXなどがこのモデルを志向しており、従来の受託開発や単一製品のSaaSとは異なるアプローチとして、特にエンタープライズ領域でのAI活用をどう進めるかという文脈で議論が活発化しています。

福島良典 | LayerX: パランティアモデルは見た目はSIコンサルと同じだけど、裏側のプラットフォーム投資がミソだから、ぱっと見外から見ても、違いがわからない。成立するかどうかでいくと十分に成立すると思っていて、成果で証明していきます。

福島良典 | LayerX: パランティアモデルが成立しないという立場は、プラットフォームには投資しない。単一製品や一品物の受託を頑張っていくという宣言に等しく、個人的にはその姿勢に日本のITの課題が詰め込められているので絶対に支持できない姿勢。特に優秀なエンジニアにはそういったポジショニングで働いてほしくない

松本勇気 (Yuki Matsumoto) | LayerX CTO: LLMは一つの組織で数千・数万通りの活用箇所があり、それらはどれもLLM以前だと難しかったものなのだけど、それを埋めるソリューションはほぼなく白地な市場だった。数年前にそれに気づきPalantirモデルでとなった。ただ、未だに国内はそれに対応できるプロダクトも少なく状況が変わってない。デジタル

Qwen3-Next、llama.cppでサポート開始ローカル実行が容易に

先日発表されたAlibabaのLLM「Qwen3-Next」が、新たにllama.cppでサポートされました。
これにより、CPUやGPUを用いてローカル環境で効率的にモデルを動かすことが可能になり、開発者の間での活用がさらに広がりそうです。

Qwen: (翻訳) llama.cpp (PR #16095) が、Qwen の新しいハイブリッドアーキテクチャである Qwen3-Next のサポートを追加しました！これで、効率的な CPU/GPU 推論で Qwen3-Next をローカルで実行できるようになりました。🚀 🔗 PR: https://t.co/QqB01cctmI

GeminiのWeb検索連携機能に課題、性能不足を指摘する声

GoogleのGeminiについて、Web検索と連携した回答生成の品質が、ChatGPTやPerplexityなど他社サービスと比較して著しく低いとの指摘が相次いでいます。
検索の王者が開発するAIでありながら、基本的な検索・情報収集タスクで苦戦している現状は「イノベーターのジレンマ」ではないかとの声も上がっています。

Kenn Ejima: 人間向け検索の王者がAI向け検索でやっつけの実装やって負けてるの、まんまイノベーターのジレンマで面白い個々のパーツ単体の性能は良いのに総合体験で負けるいつものアレってiPhone / Androidの戦いも同じ会社だったわ…