2026年1月のAI業界は激動の週を迎えた。XAIが史上最大規模の200億ドル調達を完了し評価額2300億ドルに到達する一方、AppleがGoogle Geminiベースのファウンデーションモデル採用を発表しOpenAIにとって大きな打撃となった。ダボス会議ではAnthropicのダリオ・アモデイとGoogle DeepMindのデミス・ハサビスがAGI実現時期について議論し、エントリーレベルのホワイトカラー職への影響を警告した。技術面ではDeepSeekが条件付きメモリアーキテクチャ「Engram」を発表しトークン効率の大幅向上を実現し、新興のKilo Codeがわずか6週間でエンジニア向けアプリビルダーを立ち上げLovableやCursorに挑戦状を叩きつけた。AI開発競争は資金調達、技術革新、市場ポジショニングのあらゆる面で加速している。
AGI実現をめぐる重要な一週間
今週、汎用人工知能を構築する可能性が最も高い2人の人物がスイスの同じステージに座り、AGIの到来が主要研究所以外の誰もが認識しているよりも早く来ることに同意しました。そして、エントリーレベルのホワイトカラー職の半分がリスクにさらされる可能性があるとも指摘したのです。
同じ週に、Appleはファウンデーションモデル競争で敗北したことを認め、XAIは史上最大の資金調達ラウンドをクローズしました。主要なニュースをすべてお伝えします。10分強でお届けしましょう。
XAIが200億ドルのシリーズE調達を完了
まず最初のニュースです。XAIがシリーズEラウンドの増額を発表しました。推定評価額は2300億ドルと4分の1兆ドルに達し、OpenAIやAnthropicと同じ括りに入ります。
この資金は、テネシー州メンフィスにあるXAIのColossusスーパーコンピューターの継続的な拡張に充てられます。同社は2025年末時点で、Colossus 1と2を合わせて100万基以上のH100 GPU相当を保有しています。Grok 5は現在そこでトレーニング中です。
XAIは、XとGrokアプリ全体で月間アクティブユーザーが約6億人いると主張しており、GoogleとOpenAI以外では最大の消費者向けAI展開となっています。
この資金調達は安全性の危機と同時に起こりました。Grokが未成年者を含む実在の人物の不適切なディープフェイクを生成し、EU、英国、インド、マレーシア、フランスで規制当局の調査を引き起こしたのです。
それにもかかわらず、XAIは国防総省との契約を獲得し、GrokはDoD（国防総省）のAIエージェントプラットフォームとなりました。また、Grokは予測市場のPolymarketとKallをサポートしています。
資金調達競争の意味するもの
これが何を意味するのでしょうか。3つの研究所が、数年にわたるスケーリング競争を生き残るための明確な滑走路を手に入れました。OpenAI、Anthropic、そしてXAIです。Googleを4番目として加えることもできます。資金が特定されているわけではありませんが、Googleは非常に強力な収益マシンなので、AIを賭けとして資金提供できるからです。
この4社以外のすべては、より短いタイムラインで事業を行っており、OpenAIやAnthropicでさえ、この時点では他の2社よりも多くの資金調達リスクを抱えています。これは部分的に、イーロン・マスクが並外れた資金調達能力を証明したことによります。
Grokの安全性の失敗は、資金調達の文脈において示唆的です。XAIは5カ国で積極的な調査を受けている最中でも、最大のラウンドをクローズすることができました。OpenAIに対しても積極的な調査や訴訟が続いていますが、資金調達のタイムラインにはあまり影響していません。
私の読み方では、投資家たちはこの時点でAIの価値について非常に長期的な視点を持っており、こうした初期の構築上の問題の多くには目をつぶり、今後ボールが前に進むにつれてAIが製品提供として成熟し整理されていくと想定しているということです。それが本当かどうかは、見守っていく必要があります。
ダボスでのAGI議論
2番目のニュースです。ダボスで、エコノミスト誌が「AGIの翌日」というセッションを司会しました。Anthropicのダリオ・アモデイとGoogle DeepMindのデミス・ハサビスが登壇しました。
確かに彼らは競合他社ですが、本当のポイントはAGIのある世界で何が起こるかについて会話することでした。全体として、2人の間には多くの合意がありました。
アモデイは技術の進歩の速さに関する信念において少し積極的です。彼は、AIが独自のコードを書くことによって加速するフィードバックループによって駆動され、AGIが今年2026年か2027年に出現するという予測を再確認しました。
彼は、Anthropicのエンジニアたちがもはや手作業でコードを書くことはほとんどなく、AIが書いて人間がレビューしていることを明らかにしました。そして彼は、AIがエントリーレベルのタスクが得意になるため、エントリーレベルの専門職のポジションが混乱する重大なリスクがあると警告した人物でもあります。
ハサビスはやや保守的でした。彼は、この10年の終わりまでに汎用人工知能が実現する確率を50%と見積もりました。
会話を深く掘り下げると、これはダボスで最も興味深い意見の相違の1つだったと思います。ハサビスが主張していたのは、仕事は自動化するのがそれほど簡単ではなく、特に仕事のスキルの95%を得たとしても、人間ができる残りの5%の価値を高めるだけだということです。
私は彼の方が正しい可能性が高いと思います。シリコンバレーの多くの研究者による予測にもかかわらず、雇用に大きな影響があるということですが、実際に見られる雇用への影響は非常に混在しています。
確かに、最近はジュニアポジションを獲得するのが難しくなっているという証拠はあります。しかし、経済全体を見渡すと、一般的なレイオフのニュースがAIによって総体的なレベルで影響を受けているかどうかは不明です。
したがって、私たちは今ハサビスの世界に住んでいるようです。AIは大きな影響を与えていますが、人間ができる5%、10%、15%、何パーセントであれ、それは仕事を適切に完了させるために本当に必要なものであり、AIは結局それらの人間を強化し、より生産的になることを可能にしているのです。
技術的課題の認識
雇用の会話以外で指摘されたことの1つは、AIには3つの大きな分野で問題があるということです。1つ目はメモリ、2つ目は継続的な学習、3つ目は長期的な推論です。彼は正しいと思います。
現在のモデルにはメモリの壁があります。リリース後に学習せず、長期的な推論は人間が推論する方法としてあるべき状態にはありません。ハサビスは私たちがそこに到達すると信じています。ただ、それが2026年や2027年ではないかもしれないということです。
良いニュースは、次の1、2年で何が起こるかを見るだけで、どちらのリーダーが正しいかを知ることができるということです。これがAIのこの瞬間の素晴らしいことの1つです。誰が正しいかを皆で一緒に発見できるのです。
AppleとGoogleの提携がOpenAIに打撃
3番目のニュースです。AppleとGoogleが複数年にわたるコラボレーションを発表しました。次世代のAppleファウンデーションモデルは、GoogleのGeminiモデルとクラウド技術をベースにします。
これを良く言う方法はありません。これはOpenAIにとって大きな損失です。OpenAIはここで競争に参加すべきでしたし、これは大きな収益の一部です。この取引は、Appleに年間10億ドルのコストがかかると報じられています。
報道によると、GoogleはApple専用に1.2兆パラメータのカスタムGeminiモデルを構築しており、これはApple自身のモデルが現在達成できるものをはるかに超えています。率直に言って、これは私を驚かせません。なぜなら、Appleのモデルはひどいものだからです。
ChatGPTが携帯電話上の潜在的なOSから二次的なティアに転落し、デフォルトのOSがAndroidだけでなくiOSでもすべてのプラットフォームでGeminiになるという意味合いを避ける方法はありません。
これは、サム・アルトマンとジョニー・アイブがOpenAIに配布を提供する第三のデバイスを提供するためのプレッシャーを高めます。
DeepSeekの技術革新Engram
4番目のニュースです。DeepSeekが条件付きメモリアーキテクチャであるEngramを公開しました。1月12日、DeepSeekはEngramを紹介する論文を発表しました。
ここでの重要なアイデアは、トランスフォーマーにネイティブな知識検索能力がないということです。そのため、ウェールズ公妃ダイアナを認識するような、非常に迅速に解決されるべきタスクが、代わりに特徴を段階的に構成するために複数の注意層を必要とします。
モデルは本質的に、非常に単純な検索であるべきものを実行するために、非常に高価な推論トークンを使用しています。Engramはこれを修正します。2〜3トークン長の短いシーケンスを取り、ハッシュ関数を使用して巨大な埋め込みテーブルでそれらを検索し、ゲーティングメカニズムを介して現在のコンテキストに対して取得されたパターンをフィルタリングします。
素晴らしいのは、多くのトークンを費やすことなく、パフォーマンスの大幅な向上を得ることができることです。これは情報を取得するための非常にトークン効率の良い方法であり、モデルに事実的なメモリを提供する方法としてのパターンとしての可能性があります。
そのため、これは本当に重要なブレークスルーだと思います。DeepSeekチームは、並外れたエンジニアリングでGPUの限界を押し続けています。これは、彼らが信じられないほどトークン効率が良く、その過程で発明を続けているもう1つの例に過ぎません。
Kilo Codeの参入
最後になりましたが、Kilo Codeがアプリビルダーを立ち上げ、Lovableを標的にしています。Kilo CodeはGitLabの共同創設者であるシドとCEOのスコットによって設立され、6週間のスプリントの後、12月下旬にアプリビルダーを立ち上げました。
同社はシード資金として800万ドルを調達し、離陸し始めています。Kiloのポジショニングは意図的に攻撃的です。CEOのスコットは「私たちはAIのクリスマスパーティーではあまり人気がありません」と述べ、それを変えたいと考えています。
アプリビルダーは、非技術的なユーザーではなく実際のエンジニアをターゲットにすることで差別化しています。Kiloのフレーミングによれば、Lovableはエンジニアのためのツールではありません。Kiloは、オープンソースでエンジニアフレンドリーなVS Codeの空間にいたいのです。
本質的に、これはGitLabのプレイブックを追求する方法です。オープンソースで多くを出荷したい。幅で競争したい。ポイントソリューションではなく包括的なプラットフォームを提供することで勝ちたいのです。
バイブコーディング市場の成熟
LovableやReplitやCursorがある世界で、これはなぜ重要なのでしょうか。本当に、これが言っているのは、バイブコーディング市場が「わあ、AIがコードを書ける」から「どの差別化されたツールが私のワークフローに合うか」へと成熟し始めているということです。
Kiloの賭けは、エンジニアは非技術的なユーザーとは異なるものを望んでいるということです。信頼性、柔軟性、既存のツールとの統合、そして単なる閉じた庭園ではないものを求めています。
スピードは注目に値し、それが私がこれを取り上げている理由の一部です。5人のエンジニアが3日間で最初の内部デモを出荷し、6週間後に公開ローンチしました。そして、彼らがこの時点で共有している公開ロードマップは、ほとんどの企業では12〜18ヶ月かかるものですが、チームにとってはわずか5週間の作業を表しているだけだそうです。
このペースが続けば、Kiloはより速く反復し、顧客フィードバックで迅速に改善し始めることができます。この空間でエンジニア重視のポジショニングが、LovableとCursorの間に息をする余地があるかどうか、私は興味があります。
Cursorはエンジニアから非常に多くの愛を獲得しており、Cursorが獲得していないものは、Claude CodeとCodexが拾い上げています。4番目のプレーヤーのための余地はあるのでしょうか。これは私たちが発見しようとしていることの1つだと思います。
AIエージェントのコーディング市場全体とコーディング市場一般において、多くの泡立ちが続くと私は考えています。なぜなら、2026年におけるAIの最も強力なユースケースの1つが、エンジニアが構築できる方法をスケールアップするためのより多くのツールを提供することになることが明らかだからです。
Kiloはその方向へのもう1つの賭けであり、LovableとCursorの間の市場内に彼らのための余地があるかどうかを見ていきましょう。
以上が今週のニュースです。
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