AppleがiOS 27でライバルAIモデルの選択を解禁

Reutersの報道によると、Appleは次期OS「iOS 27」において、ユーザーがApple Intelligence以外のAIモデルを選択できるようにする方針を明らかにした。対象となるのはiOS 27の複数の機能にまたがるもので、ChatGPTやGeminiなど、競合するAIモデルをシステムレベルで統合できる見通しだ。

これまでAppleは自社のApple IntelligenceをAI機能の中核に据えてきたが、ユーザーからの要望や規制圧力を背景に、プラットフォームの開放に踏み切ったとみられる。AIモデルの選択肢が広がることは、ユーザーにとっては好材料だが、Apple自身のAI戦略にとって何を意味するのか、今後の展開が注目される。

CoinbaseがAI加速を理由に14%の人員削減

CNBCの報道によると、暗号資産取引所のCoinbaseは従業員の14%にあたる人員削減を実施すると発表した。同社は理由として「AIによる業務加速」を挙げており、AI導入が人員の最適化に直結した形だ。

AIを理由とした大規模な人員削減は、テクノロジー企業で徐々に増えつつある。Coinbaseのような著名企業が明示的にAIを削減理由に挙げたことは、雇用に対するAIの影響が具体的な段階に入っていることを示唆する。ただし、削減された業務が実際にAIで代替できているのか、中長期的な検証が必要だろう。

ServiceNowがMicrosoft・NVIDIAと自律的AIワークフォースを発表

Fortuneの報道によると、ServiceNowは年次カンファレンス「Knowledge 2026」で、MicrosoftやNVIDIAと協力して構築した自律的AIワークフォース（Autonomous AI Workforce）を発表した。社内業務を自律的に実行できるAIエージェント群で、企業運営の自動化を大きく前進させる構えだ。

エンタープライズ領域でのAIエージェント導入は急速に進んでいるが、ServiceNowが「会社を運営できるAIワークフォース」という表現を使った点は注目に値する。ただし、現時点では実際の自律性の範囲や人間の監督要件について詳しくは明らかにされておらず、実用段階での評価が待たれる。

OpenAIがAIスマートフォン開発へ、2027年量産か

The Decoderの報道によると、OpenAIは自社初のハードウェア製品としてAIスマートフォンの開発を計画している。アナリストのMing-Chi Kuo氏の情報によると、チップはMediaTekとQualcommから調達し、製造はLuxshareが担当する見込み。量産開始は2027年前半で、初回出荷は最大3,000万台を想定している。

従来のアプリグリッドUIではなく、AIエージェントのタスクストリームを中心としたインターフェースが構想されているという。しかし、AIハードウェアはHumane AI PinやRabbit R1など、これまで多くの製品が市場での足場を確保できていない。OpenAIがスマートフォンという既存フォームファクターを選択したことは、実験的なフォームファクターの普及がまだ先であることを認める動きとも言える。

OpenAIがChatGPT広告を自己運用化、CPC入札を導入

OpenAIは公式発表で、ChatGPT広告の購入方法を拡充した。ベータ版の自己運用型Ads Manager、CPC（クリック単価）入札、および強化された測定ツールを導入。プライバシー保護と会話と広告の分離に注力すると説明している。

ChatGPTの月間アクティブユーザーが増大する中、広告収入はOpenAIにとって重要なマネタイズ経路になりつつある。自己運用型プラットフォームの提供は、広告主にとって参入障壁を下げるもので、広告市場におけるChatGPTの存在感がさらに高まりそうだ。

Blackstone・KKRがGoogleとAIモデルの企業展開で提携協議

Bloombergの報道によると、大手プライベートエクイティのBlackstoneとKKRが、GoogleとAIモデルの提携に向けた協議を進めている。投資先企業に対してGoogleのAIモデルを提供することで、ポートフォリオ企業全体のAI活用を加速させる狙いとみられる。

プライベートエクイティとAIプロバイダーの提携は、AIの企業導入が単なるテクノロジー導入を超え、資本と結びついたエコシステム形成の段階に入っていることを示唆する。投資先へのAI供与が競争優位の源泉になり得る中、同種の提携は他のPEファンドやAI企業にも広がる可能性がある。

SubQ：1,200万トークンコンテキスト向けサブ二次LLM登場

Hacker Newsで話題になったSubQは、最大1,200万トークンのコンテキストを処理できるサブ二次（sub-quadratic）アーキテクチャのLLMを発表した。従来のTransformerベースのLLMでは、コンテキスト長の増大に伴う計算コストが二次関数的に増加するが、SubQはこれをサブ二次に抑えることで超長文脈処理を実現するとしている。

1,200万トークンは、数十冊の本に相当する情報量だ。長文脈処理はLLMの主要な課題の一つであり、もしSubQのアプローチが実用的に機能すれば、RAG（検索拡張生成）の必要性を大きく変える可能性がある。ただし、現時点ではベンチマークの詳細や実際の推論性能についての独立した検証は限定的で、実用性については今後の評価を待ちたい。