米中のAI開発競争が激化と話題に

 

 

米中AIモデルの競争が激化しています：

OpenRouter上で中国AIモデルを経由して処理される、米企業が使用するトークンの割合が過去最高の約58％に達しました。

OpenRouterは、開発者や企業が複数のプロバイダーから提供されるAIモデルにアクセスし、比較できるプラットフォームであり、現実世界でのAIモデルの採用状況を測るのに有用な指標です。

この割合は1月中旬以降3倍に増加し、3月には初めてプラットフォーム上でアメリカの競合を上回りました。

中国モデルのトークンシェアは7月の第1週に一時63％まで上昇しました。

比較すると、2025年初頭には中国モデルが使用量の10％未満を占めていたのに対し、米国モデルは約80％を占めていました。

DeepSeekは最近数カ月で米企業に最も人気のある選択肢として浮上しました。

中国AIモデルは急速に市場シェアを獲得しています。 

 

 

 

 

Qwen 3.8 が発売されます！ Kimi-K3 の直後、画期的な 2.8T モデルである Kimi-K3 の後、Qwen が自社の 2.4T モデルを発表し、これもオープンソース（オープンウェイト）になります。

米国のテック大手企業は完全に詰みました。これほど悪辣で貪欲に突き動かされた企業群にふさわしい出来事です。 

 

 

 

 

オープンソースAIアップデート：

> GLM-5.2  ✅ ほぼOpusレベル
> Kimi-K3  ✅ ほぼFableレベル
> Qwen-3.8  🔜 2.4T、Opusを上回ると予想
> Deepseek V4 GA  🔜 $0.0028/M、Opusを上回ると予想
> Minimax-M3-Pro  🔜 3T、Fableレベルになると予想
> GLM-5.5  🔜 Opusを上回ると予想

 

 

 

 

ブラックロックのCEO、ラリー・フィンク氏は、米国の次の金融革命はAIデータセンターの資金調達を中心に展開すると認めている。

ブラックロックは、データセンターを含むAIインフラに焦点を当てたファンドに投資している。

「これは金融の次の革命となるでしょう。」 

 

 

 

 

ほとんどの人々が、経済学的な用語を知らなくてもすでに理解していることは、ブラックロックのような企業が真空状態で運営されているわけではないということです。
彼らのビジネスモデルは、政府が法的な規制や政治的な条件を作り出すことに依存しており、それによってこうしたことが可能になります。

民営化プログラムや緩い規制を通じて、政府は重要なインフラ、水道網、港湾、エネルギー網、データセンター、その他の公共の必需品を、金融機関の手に移すことを許しています。
これらの資産は、しばしば膨大な借金を使って購入され、普通の市場参加者が到底追いつけない価格で取引されます。

買収が完了すると、その債務はしばしば買収された企業自身に押し付けられます。
政府はこれを許可し、規制当局は監督し、一般市民は結果を生き抜くことになります。

その結果は予測可能です：消費者たちは、水道料金の高騰、電気代の上昇、手数料の増加、そしてサービス品質の低下という形で、その債務を返済します。かつて公共のために作られたインフラが、金融的な搾取の手段に変わります。
富は投資家や経営陣の上に流れ上がり、コストとリスクは家計に押し付けられます。

このモデルが必然的に失敗し始めると、それを可能にした政府がシステムの崩壊から守るために介入します。地域社会は放置されたインフラ、汚染された川、機能不全のサービスを残されます。
テームズ・ウォーターの140億ポンドの債務負担と繰り返される下水スキャンダルは、政府が長期的な公共管理よりも金融工学を優先した結果、何が起こるかの警告として立っています。

企業に債務を押し付けた経営陣はすでにボーナスを受け取っています。
投資家たちはすでにリターンを得ています。
しかし、結果が無視できなくなったとき、損失を吸収するのは納税者です。

このパターンは偶然ではありません。政府の政策が機会を生み出し、規制当局が搾取を許し、民間投資家が報酬を集め、公共がリスクを引き継ぎます。

-利益を民営化せよ。
-損失を社会化せよ。
-政府を通じてプロセスを促進せよ。

それがビジネスモデルです.... 

 

 

 

 

この実験は、人間の説得者の選定基準が極めて厳格だった点で異例である。最初の対戦相手はランダムに選ばれた一般人だった。次に、1000人以上が参加した説得トーナメントの上位勝者たちが投入された。

その次は世界選手権や大陸選手権の優勝経験を持つエリート討論者だ。彼らは事前に数週間の準備期間を与えられ、1時間あたり30ポンドの給与に加え、最大1000ポンドの賞金を懸けてAIに挑んだ。全員、AIには勝てなかった。

事態はさらに深刻だ。研究チームはAIに負けた討論者たちを集め、特別なコーチングツールを与えた。このツールは、AIとの過去の会話を分析し、どの返信が相手の態度を動かしたか可視化し、討論者の代わりにAIならどう返答したかを表示できる代物だった。彼らは数週間に及ぶ追加訓練を受けた上で、再びAIに挑んだ。結果は変わらなかった。訓練を受けた討論者の説得力は統計的に有意な上昇を見せず、AIとの差は依然として歴然としていた。

AIの優位を覆した唯一の条件は、AIの能力を落とすことだった。

研究チームが、AIの1メッセージあたりの返信速度と文字数を、人間の討論者と同じレベル（約90秒で50語程度）に制限した瞬間、説得力の差は完全に消滅した。平たく言えば、AIが強かったのは「話が上手いから」ではない。AIは平均294語の返答を1秒未満で生成できるが、人間の討論者は54語を書くのに90秒以上かかる。この情報処理の物量と速度の差こそが、説得という営みの正体だったのだ。実際、会話に含まれる検証可能な事実の数と説得効果の間には、AIでも人間でも同一の強い相関が見られた。

ここから導かれる帰結は、人間の社会的熟練に対する信頼を根底から揺るがす。説得とは、共感や論理の精緻さ、あるいは話し手の人間的な魅力によって成立する芸術だと一般には考えられている。しかし、AIたちの実験が示したのは、それらはすべて二次的な装飾に過ぎないという事実だ。

対話による説得の核心は、相手の脳が処理しきれないほどの大量の事実を、相手が反論を挟む隙もない速度で叩き込み、情報の奔流によって態度変容を強制する、極めて機械的な情報処理プロセスだったのである。

この構造が明らかになると、社会への影響もまた機械的な様相を帯びる。プロの募金活動家とセーブ・ザ・チルドレンへの寄付金を競った実験では、AIは彼らより10.8パーセントポイント多く寄付を集めた。参加者はAIとの会話を「より共感でき、より楽しく、より勉強になった」と評価した。皮肉なことに、AIが大量の情報を浴びせたことで、相手はAIに「人間的な温かみ」すら感じていたのである。

熟練した討論者も、数千回の対話をこなしたプロの勧誘員も、AIの情報処理速度の前では等しく無力だった。

この事実は、将来のあらゆる説得の現場——選挙、訴訟、広報、募金——が、人間の熟練や経験ではなく、誰が最も高性能なAIを運用できるかという、冷徹な情報インフラ競争に置き換わる未来を示している。議論の質は、もはや物量の前に無力である。

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研究論文 『AI systems out-persuade expert humans』（AIシステムは専門家人間より説得力が高い） 2026年
オックスフォード大学

 

 

 

 

「ドルを外交政策闘争の道具として利用することは、米国政治指導部が犯した最大の戦略的過ちの一つです…あなたたちは自らの手で米ドルを殺しているのです。」

1999年以来、米ドルの世界中央銀行準備通貨に占めるシェアは、およそ71%から57%に低下しました。

脱ドル化はゆっくりと進んできましたが、ドルを衰退するならず者国家の超大国によるいじめに対して自国を脆弱にする通貨と見なす国々が増えるにつれ、ますます勢いを増しています。