OpenAIは中国で「GPT-5」の商標登録を申請し、GPT-5にテキスト生成、自然言語理解、音声書き起こし、翻訳、分析などの機能を提供する計画です。
現在、GPT-5のトレーニングはまだ開始されておらず、多くの作業が残っています。
OpenAIは中国で「GPT-5」の商標登録を申請し、GPT-5にテキスト生成、自然言語理解、音声書き起こし、翻訳、分析などの機能を提供する計画です。
現在、GPT-5のトレーニングはまだ開始されておらず、多くの作業が残っています。
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わずか3年の時間で、アメリカの人工知能研究所 OpenAI は、その人気のあるチャットボット ChatGPT を通じて、驚異的な業績を達成し、年間反復収入(ARR)が100億ドルの大台を超えました。最新のデータによれば、OpenAI の ARR は昨年約55億ドルであり、これは今年が前年比ほぼ80%増加することを意味しています。このような急速な発展を見ると、人工知能市場の潜在力は本当に無視できません。ARR とは、企業がサブスクリプションサービスや製品から得る予想される年間収益を指します。
先日、基礎インフラエンジニアのロベルト・カラゾ氏はソーシャルメディア上で、現代のAI技術とレトロゲーム機の棋力の比較に関する実験について発表しました。彼は、アタリ 2600(1977年にリリース)のチェスエンジンとOpenAIのチャットグ.ptを対戦させました。結果は予想外にも、アタリ 2600がチャットGPTを圧倒的な強さで撃破しました。画像出典: 画像はAIによって生成されたものです。画像ライセンス提供サービス: Midjourney
OpenAIは昨年リリースしたGPT-4oに基づき、再びその高度な音声モードについて大幅なアップデートを行い、音声コミュニケーションがより自然で人間らしい対話形式に近づけました。この先進的な機能はオリジナルのマルチモーダルモデルに基づいており、オーディオ入力を迅速に処理し、最短232ミリ秒で反応し、平均応答時間は320ミリ秒です。これはほぼ人間の会話速度と同等です。今年の初め、OpenAIはこの音声モードを小幅に改良し、中断頻度や訛りに関する問題を改善しました。
最近のFiction.Liveによるベンチマークテストでは、Gemini2.5Proが複雑な物語や背景の理解・再現において優れたパフォーマンスを発揮し、競合相手であるOpenAIのo3モデルを上回りました。このテストは従来の「穴探し」的なタスクではなく、モデルが莫大な文脈の中で深い意味や背景依存情報を取り扱う能力に重点を置いています。テストの結果によると、文脈ウィンドウの長さが192,000単語に達した場合、o3モデルの性能が急激に低下しましたが、
今日、人工知能技術の急速な発展の中で、アリババは2023年6月6日に新たなQwen3-Embeddingというベクトルモデルシリーズを正式にオープンソースしました。このモデルはQwen3ベースに基づいており、テキスト表現、検索、ソートなどに特化して最適化されています。これはアリババがAI分野でまたもや重要なステップを踏んだことを示しています。前バージョンと比較して、Qwen3-Embeddingはテキスト検索、クラスタリング、分類などのコアタスクにおいてパフォーマンスを40%以上向上させました。この進歩により、同モデルは技術面でもますます競争力を増しています。
最近の公開での発言において、マイクロソフトのCEOであるサティア・ナ德拉(Satya Nadella)氏は、マイクロソフトと人工知能会社のOpenAIとの緊密な協力関係を再確認しました。ナ德拉氏は、このパートナーシップが双方の発展過程でいくつかの変化があったものの、常に堅固な基礎を保っていることを強調しました。彼は、OpenAIが研究から商業応用への移行を果たす一方で、両者の協力モデルも継続的に進化していることに言及しました。今後の展望として、OpenAIはより多くのパートナーと協業する可能性が高まっています。
ウェルズ・ファーゴの証券アナリスト、ケン・ガヴレスキ氏は最新のレポートで注目すべき予測を発表した:2030年までにChatGPTは世界の検索広告市場の30%のシェアを占め、年間収益がほぼ1000億ドルに達すると見込まれている。この予測は、OpenAIとグーグルの検索市場での競争がますます激化することを意味する。レポートによると、全体としての検索広告市場は今後数年で年率8%の成長率で拡大し、2030年には3400億ドルに達すると予想されている
現在、熾烈な競争が続く人工知能(AI)分野において、スタートアップ企業のAnthropicは急速に頭角を現し、多くのトップ人材が集結しています。『ビジネスインサイダー』の報道によると、リスク投資会社シグナルファイアの最新研究では、OpenAIからAnthropicに移籍したエンジニアの比率は8:1であることがわかりました。また、それよりもさらに顕著なのが、GoogleのDeepMind部門からの人材流出で、その比率は11:1に達しています。この傾向は、Anthropicが…