1. MarvellがLumentumを全株式取引で買収することに合意、評価額は1,150億ドル
- MarvellとLumentumは確定合意を発表した。Lumentumの株主は、保有するLumentum株1株につきMarvell株4.500株を受け取る。この取引によるLumentumの含意企業価値は1,150億ドルとなる。
- 取引完了後、現在のMarvell株主が統合後の会社の約67%を、Lumentum株主が約33%を保有する見込みである。両社は、本取引によってAIインフラの接続分野における電気技術と光技術を統合すると説明している。
- 取引は2028暦年の上半期に完了する見込みで、株主および規制当局の承認が条件となる。両社は、年間の実行ベースで10億ドルを超えるコスト相乗効果が見通せていると述べている。
2. OpenAIがアブダビの企業・機関と、政府、エネルギー、投資の各分野で4件の合意を締結
- ADNOC、G42（子会社のInception42を通じて）、OpenAIは合意に署名した。これによりADNOCは、エネルギー分野で初めてOpenAIのフロンティア技術を導入する企業となる。このモデルはUAE国内の推論基盤上でGPTモデルを稼働させる。
- アブダビ政府とOpenAIは「機械可読型政府」の取り組みを開始した。定められた政策や規制を機械可読な形に変換し、AIシステムが職員の定型的なコンプライアンス評価を支援できるようにするものだ。最初のパイロットは、アブダビ農業食品安全庁と食品輸入を対象に、すでに本稼働している。
- Mubadala、Inception42、OpenAIは、投資分析とリスク評価にAIを活用する合意に署名した。また、Inception42とOpenAIは、UAEの政府、企業、教育分野でフロンティアAIの導入を支援する5年間の合意を結んだ。
出典：Abu Dhabi Media Office、The National
3. OpenAIがモデルによる物理製品の設計を示し、Mazdaとの研究協業を発表
- OpenAIによると、同社の2名のメンバーがGPT-6 Astraを使い、筐体、回路基板、ソフトウェアを含むテスト機器を1週間足らずで設計した。受託製造業者は1か月足らずで試作品を作成した。ただし、OpenAIはAstraが製造業者の生産上の制約、公差、組立の詳細を常に考慮できていたわけではないと指摘している。
- OpenAIは、ハードウェアチームにおけるモデルの利用量（トークン数で計測）が2月以降23倍に増えたと述べた。また、社内の新しいモデルはBenchCAD 2.0のテストで0.875を記録した。一方、最高の推論設定で動作させたGPT-6 Astraは0.594だった。
- OpenAIは、Mazdaの空力および衝突安全の技術者との研究協業を発表した。あわせて、Chip Ganassi Racingとの協業を拡大し、部品の3Dスキャンを編集可能なCADモデルと図面に変換する取り組みを進めるとした。
出典：OpenAI
4. Anthropicが、長時間稼働するエージェントの遅延を減らすメッセージスレッドをパブリックベータで公開
- メッセージスレッドでは、エージェントは会話全体を一度送信する。その後は新しいメッセージと前回の応答のIDだけを送ればよく、毎ターンで履歴全体を再送する必要がなくなる。
- Anthropicによると、大半のClaude Codeユーザーに既定で有効化されたメッセージスレッドにより、500kから1Mトークンのリクエストでは、最初のトークンまでの中央値時間が約35%短縮された。トークン使用量は変わらず、標準のトークン料金と既存のレート制限が適用される。
- スレッドはメモリ上で保持され、暗号化されており、ディスクには書き込まれない。最後のリクエストから5分後に期限切れとなる。ベータ版は、Claude Platform、AWS上のClaude Platform、Microsoft FoundryのClaude、Google CloudのClaudeモデルで利用できる。
出典：Claude、Claude Platform docs、The Next Web
5. Anthropicが、どのモデルが応答を生成したかを証明するオープンソースのプロトタイプ「FlashProve」を公開
- FlashProveでは、モデル提供者が重みへのコミットメントを公開できる。そのうえでリクエストごとに、コミットされたモデルが出力トークンを生成したことを証明できる。重みそのものは明かされない。コミットメント、プロンプト、応答を持つ者であれば、誰でもこの証明を検証できる。
- Anthropicによると、Llama 4 Maverick（400Bパラメータの混合エキスパートモデルで、重みは4ビット）の場合、単一のH100 GPUで毎秒100トークンを超える速度で証明を生成できる。1,024トークンのリクエストごとの証明は約19MBである。同じ長さのプロンプトに対してvLLMが要するGPU時間の、およそ70〜95倍に相当するという。
- 検証はGPUを使わず、クライアントのCPU上で実行できる。Anthropicは、基礎となるzkSNARK証明の改善にClaudeが寄与したと述べている。また、最上位のセキュリティ保証はLeanで記述されているとした。一方、GitHubのリリースは研究用プロトタイプとして示されており、保守は行われていないとされる。
6. OpenAIの研究で、安全性評価におけるエージェントの成功率は、類似の実利用時より低いことが判明
- OpenAIのアラインメント研究者によると、研究対象となった6つのモデルすべてで、成功率は類似の本番環境よりも評価時の方が低かった。
- 評価時と本番環境におけるモデル単位の成功率は、依然として相関していた。スピアマンの順位相関係数ρは0.771、線形回帰のR²は0.655である。
- 介入実験では、エージェントに評価を受けていると伝えても、有意な変化は見られなかった。一方、正しい目標または誤った目標を指定すると、評価の成績は大きく変化した。OpenAIは、このギャップを直接追跡し始めていると述べている。
7. GitHub CopilotがAgent Client Protocolを通じてJetBrains Airに対応
- 開発者は、Agent Client Protocol（ACP）を使い、JetBrains AirのGitHub Copilotにコーディング作業を任せ、実行を指示し、結果をレビューできるようになった。
- Copilotは、Air Teamsを通じてIDEまたはブラウザから、隔離されたクラウド環境で実行できる。これらのタスクには、JetBrains AIクレジットではなく、Copilotのプランが使われる。
- クラウド上のタスクは、新しい仮想マシン上のDockerコンテナで実行され、通信はプロキシを経由する。利用には、Air Teamsが有効なビジネス組織、Copilotのサブスクリプション、そしてAirの管理者による有効化が必要である。
8. GoogleがGuided Learningを拡充し、K-12の生徒アカウントではGeminiへのアクセスを既定でオフにする
- Googleは、Guided LearningをSearchとGoogle Classroomに展開すると発表した。Searchでのパイロットは、米国の一部の学校で今月後半に開始される予定である。
- Googleは管理設定を更新し、K-12の生徒アカウントでは、学校の管理者が明示的に有効にするまで、Gemini、Gemini Notebook、ClassroomのGemini、Google Searchへのアクセスを完全にオフにする。
- Googleは、変更の展開に先立ち、今後数か月のうちに学校向けにより詳しい情報を共有するとしている。
出典：Google
9. Amazon BedrockがMoonshot AIのKimi K3について、インド国内での推論に対応
- Amazon Bedrockは、Kimi K3に関して、グローバルおよび米国内の推論に加え、インド国内での推論に対応した。データ所在地の要件が厳しいワークロードを想定している。
- インドの地域プロファイルでは、推論処理をムンバイとハイデラバードのリージョン内にとどめる必要がある。
- AWSは、Kimi K3をMoonshot AIによるマルチモーダルのオープンウェイト基盤モデルと説明している。また、顧客であるUltrahumanの発言を引用し、プロンプトキャッシュによって同社のLLMコストが80%削減されたと伝えている。
10. DraxがBrookfieldおよびRadiantと、1GWを超えるデータセンターに関する提携契約を締結
- Draxは、BrookfieldおよびRadiantと戦略的提携を築くための合意に署名したと発表した。3社は、Drax Power Stationの敷地内でAIデータセンターを共同で開発、提供、運用し、1GWを超える規模を目指す。
- フェーズ1では最大100MWを目標とし、2028年第1四半期（Q1 2028）からの稼働を予定している。Brookfieldは、半導体チップを含む潜在的な総投資額が200億ポンドを超える可能性があると見積もっている。そのうちフェーズ1には、当初25億ポンドが充てられる。
- フェーズ1は、計画承認、適切なテナントの確保、そして各当事者による最終投資決定を条件としている。