OpenAIが科学研究者向けの無料AIワークスペース「Prism」を発表し、GPT-5.2を科学論文作成に直接統合した。同時にMicrosoftは推論処理に特化したカスタムAIチップ「Maya 200」を公開し、競合クラウドプロセッサを効率性で上回ると主張している。UAEは米中システムに対抗する完全透明なオープンモデル「K2 Think」をリリースし、YahooはClaudeとBingを活用した新しいAI検索エンジン「Scout」を展開してGoogleやPerplexityに挑戦している。これらの動きは、AI技術が科学研究、ハードウェアインフラ、国家戦略、そして情報検索の各領域で急速に進化していることを示している。
OpenAIの科学研究革命 Prismの登場
OpenAIがちょうど今、実際の科学研究の世界にAIをより深く押し込む新しいツールを発表しました。その名もPrismです。Prismは科学者のために特別に設計された全く新しいAIネイティブなワークスペースで、通常のChatGPTアカウントを持っている人なら誰でも無料で利用できます。これはGPT-5.2上で動作しており、OpenAIはこれを数学的および科学的推論のための最も高度なモデルと位置づけています。
ここでのアイデアは表面的にはシンプルです。研究者が毎日取り組んでいる煩雑で断片化されたワークフローを統合された環境に引き込み、AIを執筆と思考プロセスの一部にするということです。別のタブではなく、です。今日の科学者たちは依然としてテキストエディタ、LaTeXコンパイラ、PDF、引用管理ツール、チャットツールの間を行き来しています。
切り替えるたびに、彼らはコンテキストを失います。Prismはその摩擦を取り除こうとしています。これはクラウドベースのLaTeXネイティブなワークスペースで、下書き、修正、数式、引用、図表、そして共同作業のすべてが一か所に存在します。そしてGPT-5.2が論文の完全な構造にアクセスできる状態でプロジェクト内に直接組み込まれています。このコンテキストへのアクセスは実は大きな意味を持っています。
チャットウィンドウに断片を貼り付ける代わりに、モデルは周囲のセクション、数式、参照、そして原稿全体の構造を見ることができます。これにより散文の修正、主張の評価、仮説の探索、複雑な議論の推論、さらにはRXViveから関連する研究を引き出すような先行研究の検索まで、すべて現在の文書に根ざしながら支援できるのです。
Prismはまた実用的な痛点に大きく寄りかかっています。研究者はホワイトボードの数式や図をLaTeXに変換できるため、グラフィックスと格闘する時間を節約できます。GPT-5.2の視覚的能力は粗いスケッチから図を組み立てるのに役立ちます。AIは数式を再構成したり、論文全体で引用を更新したり、手動でコピーしなければならないテキストを生成する代わりに文書内で直接編集を行ったりできます。
共同作業とクラウドベースの利便性
共同作業の面では、Prismは無制限の共同作業者とプロジェクトをサポートしています。完全にクラウドベースなので、誰もローカルのLaTeXインストールを管理したり、バージョンの競合と戦ったりする必要がありません。編集、コメント、修正はリアルタイムで表示されます。執筆の流れを壊さずに素早く変更できる音声ベースの編集オプションさえあります。
OpenAIによれば、これはCricsetと呼ばれるプラットフォームを基盤に構築されているとのことです。Cricsetは彼らが買収した成熟したクラウドLaTeX環境で、それをPrismに進化させました。OpenAIの科学担当副社長であるKevin Weilは非常に直接的な言い方でこれを説明しました。2025年はAIとソフトウェアエンジニアリングの年であり、2026年はAIと科学の年になりつつあると。
彼はPrismをCursorやWindsurfのようなコーディングツールに例えています。そこでの魔法はモデルだけではなく、深いワークフロー統合にあると。そして彼らは深刻な需要を目にしています。OpenAIによれば、ChatGPTはすでに高度な難解な科学トピックについて週に約840万件のメッセージを受け取っているとのことです。これには物理学、数学、生物学まですべてが含まれます。
AI支援による科学的成果の実例
専門家と愛好家を分けるのは難しいですが、それでも使用状況がどこに向かっているかを示しています。これを裏付ける初期の例があります。数学では、AIモデルが文献レビューと既存技術の新しい応用を組み合わせることで、長年未解決だったエルデシュ問題の証明を支援するために使用されてきました。
これらの証明の一部の重要性についてはまだ議論がありますが、AI支援推論と形式的検証の初期の勝利と見なされています。12月に発表された統計学の論文では、GPT-5.2 Proを使用して統計理論の中心的な公理に対する新しい証明を確立しました。人間が主にプロンプトを出し、作業を検証する形でした。
OpenAIはこれを今後の人間とAIの協働のモデルとして強調しました。特に強い公理的基盤を持つ領域では、証明の探索と仮説のテストを体系化できます。Prism自体は科学を単独で行うと主張していません。OpenAIはそこは慎重です。売り込みは加速であって、置き換えではありません。
人間が導き、AIが支援し、インターフェースがその協働をより緊密で流動的にします。現在は個人のChatGPTアカウントで無料で、ビジネス、エンタープライズ、教育向けの展開は後に来る予定です。より強力なAI機能は時間の経過とともに有料プランの後ろに配置されることが期待されています。
Microsoftの独自AIチップ Maya 200
さて、OpenAIが研究ワークフローを追求している間、Microsoftはこれらすべてを動かすハードウェアを攻撃しています。同社はちょうど今、Maya 200と呼ばれる新しい社内AIチップを発表しました。これは推論専用に構築されています。つまり、トークン、応答、予測のような出力を大規模に生成するために訓練されたモデルを実行するということです。
MicrosoftのクラウドプラスAI担当EVPであるScott Guthrieは、これをAIトークン生成の経済性を劇的に改善するために設計された画期的な推論アクセラレータと呼びました。Maya 200は高帯域幅メモリと、大規模モデルにデータを供給する際のボトルネックを回避するために再設計されたメモリシステムを搭載しています。
Microsoftは、これがAmazonの第三世代Traniumチップの3倍のパフォーマンスを提供し、特定の推論メトリクスではAlphabetの第7世代Ironwood TPUさえも上回ると主張しています。Guthrieは、これをあらゆるハイパースケーラーの中で最もパフォーマンスの高い自社シリコンと呼ぶまでに至りました。そして最終的には、驚異的なパフォーマンス能力とコスト効率をもたらすと述べています。
効率性は中核的な売りポイントです。Microsoftによれば、Maya 200は同様の価格の代替品と比較して約30%優れたパフォーマンス・パー・ダラーを提供します。これは今非常に重要です。なぜなら、AIワークロードが膨大なエネルギーとインフラコストを推進しているからです。
自社のデータセンターにMayaを展開することで、Microsoftはコパイロット、Azure OpenAI、Microsoft 365コパイロット、そしてFoundry AIプラットフォームのようなサービスを実行するコストを削減できます。Microsoftの以前のAIチップとは異なり、同社はMaya 200が将来的により広範な顧客利用可能性を持つと述べています。
彼らはソフトウェア開発キットもリリースしているので、開発者、AIスタートアップ、学術研究者がそれを中心に構築できます。長期的な戦略は明確です。NVIDIAのGPUへの依存を減らし、内部コストを下げ、Azureでより手頃なAIサービスを提供することです。それでも、Nvidiaは依然として支配的です。推定ではNVIDIAがデータセンターGPU市場の約92%のシェアを持っているとされています。
そのGPUは依然として訓練と推論の両方で最も柔軟で強力と考えられています。したがって、Maya 200がMicrosoftのマージンを改善し、一部のシナリオでAzureにコスト優位性を与える可能性はありますが、近い将来にNVIDIAの全体的なリードに深刻な打撃を与える可能性は低いです。
UAEの完全透明オープンモデル K2 Think
では企業から国へと視点を移しましょう。なぜならUAEがオープンAIで重大な動きをしたばかりだからです。ムハンマド・ビン・ザイード人工知能大学、MBZUAIが、K2 Thinkと呼ばれる新しい推論重視モデルをリリースしました。これを際立たせているのは透明性のレベルです。
彼らはモデルだけでなく、それを構築するために使用されたデータ、アルゴリズム、コードの完全な開示を公開しました。UAEはこれを米国と中国のシステムの両方に代わる選択肢を提供する主権的オープンAIモデルと位置づけています。MBZUAIの学長であるEric Xingは、最新システムについてより閉鎖的になった欧米企業が残したギャップを埋めていると述べています。
DeepseekやAlibabaのような中国のグループは強力なオープンウェイトモデルを推し進めており、最近の研究では中国の研究所が昨年オープンモデル市場で米国のライバルを追い越したことが示唆されています。K2 Thinkはこれら二つのパワーセンターの外からの信頼できるオープンな競合相手となることを意図されています。
AIシステムをベンチマークする独立企業であるArtificial Analysisは、K2 Thinkを評価し、NVIDIA、OpenAI、Alibabaの同等のオープンモデルと同様のレベルで機能することを発見しました。幻覚の削減で特に優れたスコアを記録しました。これは実世界のアプリケーションにおける信頼性にとって重要です。
同社の共同創設者兼CEOであるMicah Hillsは、透明性に基づいてモデルをランク付けする彼らのオープン性インデックスでリーダーシップを分け合ったと述べました。K2 ThinkはOpenAI、Google、Anthropicの最新モデルのコストのほんの一部で訓練され、2,000個未満のNvidia H200チップを使用しました。
以前のK2リリースからの大きな変更の一つは、今回はベースモデルが既製のオープンウェイトモデルに依存するのではなく、完全に社内で構築されたことです。Xingはこれを訓練レシピとデータ開示が公開されているため、何も隠されていない完全に自家製だと表現しました。
ETH Zurichの研究者からの以前のK2の主張に対する批判がありましたが、彼らはこの新しいバージョンがベンチマークの漏洩を避けるための汚染除去チェックを含んでいることを指摘しました。これはそれらの懸念のいくつかに対処しています。同時に、最高の完全オープンソースモデルであるという主張は、単に同じ透明性基準を満たす他のシステムがほとんどないため、それほど劇的ではないと見なされています。
UAEのAIインフラへの戦略的投資
ここでのより広い文脈は、UAEがAIインフラに大規模に投資していることです。アブダビはOpenAI Stargate構想を含む主要なデータセンタープロジェクトを支援しており、国営AI基金MGXはOpenAIに投資する一方で、Microsoft、Silverlake、BlackRockとも提携しています。目標は明確です。外国のAIシステムへの依存を減らし、グローバルなAI開発における重要なプレーヤーとして国を位置づけることです。
Yahoo Scoutの登場とAI検索戦争
最後に、AI検索が再び加熱しており、YahooがYahoo Scoutと呼ばれるもので注目の的に戻ってきました。ScoutはGoogleのAIモード、Perplexity、ChatGPTのリアルタイム検索と競合するように設計されたAI駆動の回答エンジンです。リンクのリストを返す代わりに、Scoutは直接的な統合された回答を提供することを目指しています。
現在は米国のユーザー向けにベータ版で、scout.yahoo.comとiOSおよびAndroidのYahoo検索アプリを通じて利用可能です。YahooによればScoutは主にAnthropicのClaudeモデルとMicrosoftのBing grounding APIを組み合わせて駆動されており、回答がオープンウェブからの権威ある情報源に裏付けられることを保証しています。
それに加えて、ScoutはYahoo自身のエコシステムとデータから引き出します。同社は約5億のユーザープロファイルと10億以上のエンティティを持つ知識グラフへのアクセスを主張しています。このデータ層により、Scoutは異なるドメイン全体で応答をパーソナライズし、コンテキスト化できます。
例えば、旅行前の気象パターンの理解、スポーツゲームに関する詳細情報の取得、収益後の株価変動の追跡、購入前の製品比較、またはニュース記事のファクトチェックなどをユーザーが行うのを支援できます。Yahooはまた強力な専門分野に傾倒しています。
専門家のレビューや記事からの洞察をショッピング可能なリンク付きの素早い比較に凝縮する組み込みショッピング機能があります。金融面では、ScoutはYahoo Financeと緊密に統合されており、企業ニュース、アナリスト評価、財務、収益発表に関するほぼリアルタイムの洞察を提供し、ヘッドラインは約10分ごとに更新されます。
CEOのJim Lanzoneは、検索が根本的に変化しており、Yahooがその数十年の経験と希少な資産を使用して、数億人の月間ユーザーにとって独自に有用なものを作り出していると説明しました。Scoutはベータフェーズ中に米国の約2億5千万人のユーザーが利用可能で、時間の経過とともに機能とパーソナライゼーションを拡大する計画があります。
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