AIニュース朝刊 2026-10-13

1. Metaが Muse Wonder と Muse Wonder Full を公開

• Metaは、同社がこれまでで最も高性能と位置づける「Muse Wonder」と「Muse Wonder Full」を発表しました。どちらも、保険金請求の手続き、賃貸契約の内容の理解、動作するアプリの構築など、個人と仕事の両方でのエージェント的なタスク向けです。
• Muse WonderはMeta Model APIとMuse Codeで利用できます。Muse Wonder FullはMuse Codeの有料会員が利用できます。Metaは、Muse Wonderがまもなく「Muse」内の体験を支えるようになり、最初は有料会員向けに順次展開されると述べています。
• Meta Model APIでのWonderの料金は、入力100万トークンあたり4ドル、出力100万トークンあたり20ドルです。TechCrunchの報道によると、モデルカードに掲載されたMetaの検証では、ベンチマークのスコアがFable 5.1およびGPT-6 Astraに匹敵することが示されています。

出典: Meta, TechCrunch

2. Microsoftが Maia 300 の詳細を発表し、Maiaを推論の主力システムにする計画

• Microsoftは、2027年から Azure Maia ファミリーを数ギガワット規模の導入へと拡大すると発表しました。これにより、Maiaは同社の製品やサービスにおける推論の主力システムになります。Maia 200はすでにMicrosoft Copilotを含む本番のワークロードで稼働しています。
• 第3世代となる Maia 300は、長い文脈での推論、応答性が求められる対話型の体験、複数段階にわたるエージェント的なタスク向けに設計されています。Microsoftは、主要なGPUベースのシステムと比べて、メガワットあたりのトークン処理量が40%多くなると見込んでいます。
• HBM4スタックを8基搭載し、ピーク時のメモリ帯域幅は18.0 TB/sです。TDP（熱設計電力）は950ワットに収まります。コンピュートチップレットはTSMCのN2Pプロセスで製造され、本番環境への導入は2027年に始まります。

出典: Microsoft

3. Anthropicの研究者、小規模AIモデルがIoT機器上で自己複製する可能性に警告

• Anthropicの研究者は、自身の実験から、小規模なAIモデルがスマートオーブンや無名メーカーのAndroidテレビボックスなどの市販のIoT機器上で自己複製できるまでの能力を、数か月のうちに獲得しうると示唆されると記しています。
• 簡略化された評価では、ファイアウォールで隔離されたネットワーク上の8台のクラウドノードでAndroidエミュレーターを動かしました。5回中4回で、8台すべてのノードに拡散しています。研究チームは、Gemma4-26B-A4Bを安価なテレビボックス15台で動かし、毎秒0.39トークンという結果を得ました。
• 研究者らは、今回の評価ではサイバー攻撃の工程を簡単なものにしており、そのため能力の上限を示すものだと述べています。

出典: Anthropic

4. AmazonがAIスタートアップのDecart買収に向けて協議中とWSJが報道

• Wall Street Journalの報道によると、AmazonとDecartは買収をめぐって協議中で、この買収によりDecartの価値は約70億ドルと評価される可能性があります。GeekWireによると、AmazonとDecartはこの協議を確認していません。
• Decartは、Nvidia、Google、Amazonのチップ上でAIモデルの動作を高速化するソフトウェアを販売しています。また、リアルタイムでライブ映像を編集するAIモデル「Lucy」などのAIモデルも開発しています。
• GeekWireがBloombergの報道を引用して伝えたところによると、Anthropicも約60億ドルでDecartを買収するための協議を進めていましたが、9月にデューデリジェンス（買収前の詳細調査）の後で交渉を打ち切ったとされています。

出典: GeekWire

5. 英国政府がAIリスクへの防御を強化

• 英国政府は、先端AIをサイバー防御の強化に活用すると発表しました。これは、政府システム全体で1,000件を超える潜在的なサイバー脆弱性の特定と修正に役立った、2件の試験的取り組みを土台にしたものです。
• 政府は、AIの制御喪失リスクを含む新たなAIリスクに対応するため、サイバーセキュリティ・レジリエンス法案の枠組みを強化する方策を検討します。また、ヒヤリハット事例をどのように特定し、報告するかについても検討するとしています。
• 国家サイバーセキュリティセンター（NCSC）およびAIセキュリティ研究所と連携し、AIエージェントが関わるインシデントへの対応を進めています。AI担当大臣のカニシュカ・ナラヤン氏は、最も強力なAIシステムを開発する企業へのメッセージとして、「リスクを適切に制御できないのであれば、そのシステムを公開してはならない」と述べました。

出典: GOV.UK

6. NVIDIA、OCPグローバルサミットで Vera Rubin のラック設計を公開

• NVIDIAは、オープンなMGXアーキテクチャを通じて、Vera Rubinの主要なラック設計とコンピュートトレイの設計をOpen Compute Project（OCP）に提供しました。更新されたMGX 1.2仕様は、250kWまでのラック導入に対応しています。
• NVIDIAは、AMD、Google、Metaとともに「Open Data Center Specification v0.7」を公開しました。また、Google、Meta、Microsoft、NVIDIAは、電力網に障害が起きた際に大規模AIインフラがどう振る舞うべきかを定めた「OCP Grid Resilience Specification」を公開しました。
• Metaは、Vera Rubin AIファクトリー向けにNVIDIA Spectrum-6 102.4Tb/sイーサネットスイッチを採用します。NVIDIAとCiscoは、400Gb/s/レーンのネットワークへの道筋を示すプラガブル光学モジュールの規格「USFP」の計画を発表しました。

出典: NVIDIA

7. AMD、エージェント型AIのラック設計図「Helion」を発表

• AMDは、Open Compute Projectの仕様設計をもとにしたエージェント型AIインフラ向けのオープンな設計図「AMD Helion」を発表しました。統合されたトークンルーターを備え、エージェントのモデル呼び出しをフロンティアモデルとオープンソースモデルのあいだで振り分けます。
• 構成例として、第6世代AMD EPYCプロセッサーを搭載し、最大32,768個のCPUコアを備えたCPUのみのラックがあります。大規模なエージェント実行を想定しています。また、EPYC CPUノードとAMD Instinct MI350P GPUノードを組み合わせたオールインワンのラックもあり、企業向けに提供されます。
• AMDは、Helionの仕様をOCPに提供する計画です。Helionのラック構成は2026年11月に提供される予定です。

出典: AMD

8. OpenAI、CodexとWorkにおけるGPT-6.1 Solのデフォルトのコンテキスト長を50万トークンに引き上げ

• OpenAIは、CodexとWorkで利用する際のGPT-6.1 Solのデフォルトのコンテキスト長を、272kから500kへ引き上げました。増加率は約80%です。OpenAIのTibo（@thsottiaux）による投稿で明らかにされています。
• 投稿によると、この変更はコンパクションの発生を減らし、大量の文脈を保持する必要があるタスクに役立ちます。ユーザーは、GPT-6.1 Solの最大コンテキスト長である100万トークンまで、引き続き設定を変更できます。
• 後続の投稿では、サブスクリプションの範囲で利用する場合、GPT-6.1 Solの長文コンテキストに対する追加料金は発生しないとされています。

出典: AI Resets

9. Anthropic、Claude Managed Agentsに動的ワークフローを追加

• Claude Managed Agentsのエージェントは、動的ワークフローを使えるようになりました。現在はベータ版で、ベータヘッダー managed-agents-2026-04-01 を指定して利用します。
• 数百件の文書のレビューなど、多くの要素を扱う作業では、エージェントがワークフローを書くことができます。ワークフローとは、多数のエージェントを段階的に実行し、その結果を統合するプログラムのことです。このワークフローは、サーバー上でバックグラウンドの「ワークフロー実行」として動きます。
• 開発者は、エージェントの multiagent フィールドを指定して機能を有効にします。各実行の進行状況は、セッションのイベントストリームに流れる workflow_run イベントで確認できます。

出典: Claude Platform release notes

10. IntelとBroadcomのCEO、資本がAIの最大の制約になりうると指摘

• Broadcomのホック・タンCEOは、AIの拡大を妨げる要因として、半導体やメモリチップ、電力の不足よりも資金調達の方が大きな障壁になりうると述べました。発言は「[What] I think might be the biggest constraint is capital.」です。
• IntelのリップブーTanCEO、ではなく、Intel CEOのLip-Bu Tan氏は、資本とその調達コストを指摘し、「長期的には、人々はROIを見たがる」と付け加えました。
• ホック・タンCEOは、「コンピュートインフラに対する需要は、我々が供給できる量を上回っている」と述べました。

出典: CNBC