夕刊 2026年10月27日

Anthropic、計算資源契約は最低額固定・売上は八割従量

今号の要点

1. Anthropic の上場申請書によれば、Amazon との計算資源契約は少なくとも 1,100 億米ドルで、使わなくても支払う。Google、Microsoft との契約も同じ形だが、年ごとの金額は申請書に書かれていない（深掘りレポート）。

2. OpenAI の GPT-6.1 Terra は 100 万トークンあたり入力 1 ドル、出力 5 ドルで、OpenAI は GPT-5.6 Terra より 50% 安いとする。性能のスコアはすべて OpenAI の自己申告だ。

3. 第三者による AI 監査を推進する非営利団体 AVERI は、Amazon が渡した安全性評価の 800 問を審査した。AVERI は、一部の拒否が安全上の推論ではなく表面的な語句に反応している可能性を指摘した。Amazon はこれに先立つ 10 月 20 日に、問題集の四点を見直すと公表していた。

今日の中核

1. [今日]（文書 10 月 26 日）Anthropic の上場申請書が、Amazon、Google、Microsoft の計算資源三契約は使わなくても支払うと明記、一方で売上の八割は従量課金（深掘りレポート）

本紙 AI 推測：売上が計算資源の請求に足りないとき、差額をまず埋めるのは Anthropic の現金で、供給元の負担は後になるとみる改訂版 S-1 が年ごとの支払表を開示したときのときに答え合わせ

コンセプトイラスト：上に「ANTHROPIC」と書かれた黒い看板を掲げた建物の壁に、「IPO FILING」という見出しの大きなパネルがあり、上下2段に分かれている。上段では左のカウンターに吹き出しアイコンを表示したノートパソコン4台が並び、そこから密集した多数の赤い丸が中央の「ANTHROPIC」と書かれた小さな建物へ流れ込み、その建物から灰色の丸が連なる矢印線3本が右側の「AMAZON」「GOOGLE」「MICROSOFT」と書かれた小さな建物3棟へ伸びている。下段も同じ配置だが、吹き出しアイコンを表示しているノートパソコンは1台だけで残り3台は画面が黒く、「ANTHROPIC」の建物へ向かう赤い丸はまばらな数個だけで、灰色の点線3本は同じように「AMAZON」「GOOGLE」「MICROSOFT」の3棟へ伸びている。 — Anthropic の上場申請書 S-1 によれば、Anthropic は Amazon、Google、Microsoft との計算資源の三契約で使わなくても最低額を払い、2026 年上半期の売上は八割が従量課金だ。売上が計算資源の請求に足りないとき、差額をまず埋めるのは Anthropic の現金で、供給元の負担は後になるというのが、条項からの本紙の読みだ。年ごとの支払額は、初版の S-1 に書かれていない。

なぜ重要か： 請求は最低額で固定され、売上は使用量で動く。本紙は条項から、この差をまず埋めるのは Anthropic の現金だとみる。

全文を読む → どう確かめたか →

2. [今日]（発表 10 月 26 日）OpenAI が GPT-6.1 Terra を発表、入力 1 ドル・出力 5 ドルの中価格帯でコンピューター操作を売りに、性能の数字はすべて自己申告

本紙 AI 推測：OpenAI は中価格帯でコンピューター操作を売りにしたが、タスクあたりの費用が下がったと示すのは OpenAI の数字だけだ第三者が同じ操作タスクでタスク単価を測ったときのときに答え合わせ

コンセプトイラスト：屋上の支柱に立つ大きな看板に、黒い「OPENAI」の文字と、その横に編み込んだ結び目のような記号があり、看板の右上の背後には淡いピンクの円がある。看板には開いたノートパソコンが2台並び、左の濃い灰色の1台には「GPT-6.1 SOL」、右の赤い1台には「GPT-6.1 TERRA」のラベルが付いている。どちらの画面にも重なった2つのウィンドウが映り、1つには灰色の文字線とマウスポインターが載ったボタン、もう1つには吹き出しがあり、左のラベルの下には無地の丸い円盤が2枚、右のラベルの下には1枚ある。 — OpenAI は 100 万トークンあたり入力 1 ドル、出力 5 ドルの GPT-6.1 Terra でコンピューター操作を売りにし、性能の数字はすべて OpenAI の申告だ。OpenAI は、専門業務のタスクを集めて OpenAI が作った Agents' Last Exam で Terra を Claude Opus 5.5 と比べ、タスクあたりの費用は約九分の一に下がるとするが、最上位の推論設定での比較だ。本紙の読みでは、企業が使うモデルの価格帯を切り替えるかどうかを決めるのはタスクあたりの費用で、トークン単価ではない。

なぜ重要か： OpenAI は中価格帯でコンピューター操作を売りにしたが、タスクあたりの費用低下を示すのは OpenAI の数字だけだ。

全文を読む → どう確かめたか →

3. [今日]（投稿 10 月 26 日）第三者による AI 監査を推進する非営利団体 AVERI が Amazon 社内の安全性評価 800 問を審査、一部の拒否は表面的な語句で起きうると指摘、Amazon は 10 月 20 日に四点の見直しを公表済み

本紙 AI 推測：外部機関が Amazon の問題集を審査したのは新しい形だが、抽出と改善策は今も Amazon が決めている AVERI の完全な報告か二社目の同種審査が出たときのときに答え合わせ

コンセプトイラスト：机の左側に高く積まれた紙の束があり、中ほどに「AMAZON」と書かれた紙の帯が巻かれて文字の下にオレンジ色の曲線があり、「SAFETY QUESTIONS」と書かれたラベルが線でこの束を指している。中央では黒髪をお団子にまとめ、黒いタートルネックを着てストラップ付きの名札を下げた人物が両手で一枚の紙を持ち、「AVERI」と書かれたラベルが線でこの人物を指し、机の右側には低い紙の束が二つあって右端の束の上に赤い長方形の物体が立っている。 — 第三者による AI 監査を推進する非営利団体 AVERI は Amazon 社内の安全性評価 800 問を審査し、一部の拒否は安全上の推論ではなく表面的な語句への反応で起きうると指摘した。Amazon は 10 月 20 日、重複問題を除いて難問を加える、難度で層に分ける、全区分を多言語に広げる、四半期ごとに問題集を見直す、の四点を公表していた。審査は問題集だけでモデルには触れておらず、改善策を決めるのも公表を承認するのも Amazon で、Amazon が選んだ 800 問の抽出が無作為かは検証されていない。

なぜ重要か： 外部機関が Amazon の安全性評価の問題集を見て弱点を公表した。ただし、審査に出す 800 問を選んだのも、改善策を決めるのも、公表を承認するのも Amazon だ。

全文を読む → どう確かめたか →

チップと半導体

1. [今日]（発表 10 月 26 日）元 Databricks 幹部の Naveen Rao 氏が創業し、従来と異なる構造の AI チップを開発するスタートアップ Unconventional AI は、イスラエルの AI 推論チップ企業 NeuReality を買収する契約を結んだ。金額は公表されていない。

コンセプトイラスト：上部の白い看板には青いU字形のマークと「UNCONVENTIONAL AI」の文字があり、そこから細い線が下の傾いた赤いパネルにつながっている。パネルには「NEUREALITY」の文字と二つの四角が連なった青いマークがあり、白衣の二人がカウンターでピンの付いた大きな四角いチップを見下ろしている。左側では黒い服を着て名札を下げた女性が手を上に伸ばし、パネル上端の黒い丸頭のピンをつまんでいる。 — 従来と異なる構造の AI チップを開発するスタートアップ Unconventional AI は、AI 推論チップを手がけるイスラエルの NeuReality を金額非公表で買収する契約を結び、狙いは NeuReality が推論チップで積んだ七年の経験とエンジニアのチームだと説明した。Unconventional AI のチップ路線の進み具合は買収完了後に試験条件付きの性能値が出るまでわからず、材料は今のところ買収側の発表だけだ。

全文を読む → どう確かめたか →

2. [証拠の更新]（文書 10 月 26 日）Amazon は 2025 年 10 月、Project Rainier で 50 万個近い Trainium2 を Anthropic の訓練と推論に充てると発表したが、Anthropic の上場申請書はチップの個数を示していない。

コンセプトイラスト：舗装された広場に2棟の建物が並び、左の建物には赤橙色の角ばったマークと ANTHROPIC の文字の看板があり、その下の開いた本の形の大きなボードには IPO FILING の見出しと、それぞれ灰色の短い横線が添えられた4つのチップのアイコンが描かれている。右の高い建物には TRAINIUM2 の見出しで赤橙色のチップが山積みになった大きな看板と、その下にオレンジ色の弧状の矢印を伴う amazon の文字があり、両方の建物の1階にはガラスのドアがある。 — Amazon は 2025 年 10 月、Anthropic の訓練と推論に充てる AWS の AI 計算基盤 Project Rainier で Trainium2 を 50 万個近く使うと発表したが、Anthropic が 10 月 26 日に提出した上場申請書 S-1 は四種類のチップを挙げるだけで個数を示していない。AWS 自社チップによる NVIDIA の置き換えの進み具合を測るこの数字は今も Amazon 一社だけのもので、S-1 に個数がないことは裏付けにも反証にもならず、開示の慣行にすぎない可能性がある。

全文を読む → どう確かめたか →

目利きの読み

1. [今週]（投稿 10 月 26 日）ソフトウェア株のニュースレター Clouded Judgment を書く Jamin Ball 氏は、Anthropic の上場申請書から、顧客向けサービスの粗利率が 2025 年上半期の 12% から 2026 年上半期の 85% に上がったと算出した。

マスタード色の背景のコンセプトイラスト。上部に ANTHROPIC と書かれた白い枠付きの看板と黒い角ばったマーク、その右に大きな黒い引用符があり、その下では右向きの黒い矢印でつながれた同じ構成の机が二つ並び、それぞれに SERVING COMPUTE と書かれたサーバー筐体、吹き出しを映したノートパソコン、奥に座る人物、クリーム色と赤に分かれた円盤が置かれていて、赤い部分は左の机では小さく、右の机ではずっと大きい。左手前では、メモ帳と鉛筆を持った黒いシルエットの人物が机の方を指さしている。 — ソフトウェア株のニュースレター Clouded Judgment を書く Jamin Ball 氏は Anthropic の上場申請書から、顧客向けサービスの粗利率が 2025 年上半期の 12% から 2026 年上半期の 85% に上がったと算出した。Ball 氏が算出した粗利率は顧客向けサービス層だけの数字で、モデル開発と研究の計算資源は研究開発費に別に計上され、含まれない。

全文を読む → どう確かめたか →

研究とモデル

1. [トレンド]（プレプリント 10 月 23 日）Shao Zhang 氏、Hangfan Zhang 氏らのプレプリントは、汎用コーディングエージェントのハーネス 4 種とモデル 4 種、ベンチマーク 6 種で計 52,168 件の実行記録を測り、ハーネスの順位は下で動くモデルとベンチマークによって変わると報告した。

コンセプトイラスト：右側の手がタブレットを持ち、画面上部には「PREPRINT」と書かれた黒い帯があり、その下に三つの小さな点と灰色の線が入ったウィンドウ型カードが4枚ずつ縦に重なった列が左右に並んでいる。左列は上から「OPENCODE」と書かれた赤いカード、黒、ベージュ、灰褐色のカード、右列は黒、「OPENCODE」と書かれた赤いカード、灰褐色、ベージュのカードの順で、各列の下にはノートパソコン（左は黒、右は灰色）があり、それぞれの画面に灰色の線が入った吹き出しが表示され、背景の右上には淡いピンクの円がある。 — Shao Zhang 氏らのプレプリントは 52,168 件の実行記録から、コーディングエージェントのハーネスの順位は下で動くモデルとベンチマークで変わり、どのハーネスが最良かはモデル次第だと報告した。根拠は著者の自己申告によるプレプリント一本で、要旨にスコアは載っていない。

全文を読む → どう確かめたか →

2. [トレンド]（プレプリント 10 月 24 日）南京大学の Changlian Ma 氏と Limin Wang 氏のプレプリントでは、LLM エージェントが 20 日かけて『ハースストーンバトルグラウンド』のシミュレーション環境を作り、専用のエージェントを訓練した。このエージェントは直近 20 戦の平均順位でサーバー上位十人のプレイヤーを上回り、著者は LLM エージェントは遊ぶ側より作る側としてはるかに強いと結論づけた。

概念イラスト：手が横向きのスマートフォンを持ち、画面は上下2つのコマに分かれ、本体下部の黒い縁に NANJING UNIVERSITY の文字がある。上のコマでは左の丸テーブルに LLM AGENT と書かれた黒いノートPCが扇形に広げたカードの前に置かれ、右には何も載っていない長方形のテーブルがあり、下のコマでは丸テーブルに TAVERNAGENT と書かれた赤いノートPCが扇形のカードの前に、長方形のテーブルに LLM AGENT と書かれた黒いノートPCが置かれている。 — 南京大学のチームのプレプリントによると、LLM エージェントが千枚近いカードがある八人対戦のオートバトラー『ハースストーンバトルグラウンド』の環境を作って専用エージェントを訓練し、専用エージェントは直近 20 戦の平均順位でサーバー上位十人のプレイヤーを上回ったが、人がどれだけ介入したかは要旨に書かれていない。本紙の読みでは、エージェントの価値は即時の判断より、オフラインで環境を作り専用エージェントを訓練する段階にあるのかもしれないが、根拠は一つのゲームと、著者が作った環境とベンチマークだけだ。

全文を読む → どう確かめたか →

3. [トレンド]（プレプリント 10 月 25 日）UCL や UNC などの Haoyu Zhao 氏らは、継続学習を試す試験としてベンチマークを作り、フロンティア LLM エージェントが経験を積んで上達できるかを測った。最良のシステムでも、通過した関門は 47.7% だった。

コンセプトイラスト：講堂の客席の列の後ろから舞台を望む構図で、舞台上の大きなスクリーンに5つの扉が横に並び、左の2つは開いていて、中央の赤い扉は閉じており、その前の床には吹き出しアイコンを表示したノートパソコンが置かれ、右の2つのベージュの扉も閉じている。舞台右側には小さな端末を手にした濃い色のロングコート姿の人物が立ってスクリーンを見ており、右上には「UCL」「UNC」と書かれた黒い看板が2枚掛かっている。 — UCL や UNC などの Haoyu Zhao 氏らは、前の関門で得た経験が要る継続学習のベンチマークでフロンティア LLM エージェントを試し、ハーネスとモデルの 17 通りの組み合わせのうち最良のシステムでも関門の 47.7% しか通過できなかったと測った。本紙の読みでは、使うほど賢くなるのを売りにするエージェント製品に比べられる上限ができたが、数字は著者の自己申告で、評価用のエージェントが採点を代行したプレプリントの結果だ。

全文を読む → どう確かめたか →

プロダクト動向

1. [今日]（発表 10 月 26 日）Apple は Siri AI の対応言語を英語からフランス語、日本語、韓国語、ポルトガル語、スペイン語の 5 言語に広げ、サーバー側の AI 機能には一日の利用上限があり、今後は有料で拡張すると発表に明記した。

コンセプトイラスト：淡い灰青色の背景で、左下のベルトコンベアに人型アイコン付きの白い球と一列の灰色の球が並んで白い箱の下部の開口部へ続いており、その上には「DAILY LIMIT」と書かれた赤い札を掲げた柱が立っている。箱にはリンゴ形のマークと「APPLE」の文字があり、右隣には「SIRI AI」と書かれた、濃い色の台座に立つ淡い灰色の板がある。箱の上の画面には灰色の吹き出しが映り、その上に「LANGUAGES」と書かれたラベルがある。青・緑・黄・紫・青緑の5本の帯が画面から伸び、それぞれ線・点・波線の記号が入った同じ色の吹き出しにつながっていて、左上には小さな丸で画面とつながる思考雲があり、その中に無地の灰色のタグが描かれている。 — Apple は Siri AI にフランス語、日本語など 5 言語を加え、サーバー側の AI 機能には一日の利用上限があり今後は有料で拡張すると発表した。本紙の読みでは、消費者向け AI のクラウド計算資源の費用が利用者の負担に移り始めるのかもしれないが、上限の値も価格も Apple の発表になく、今は方向にとどまる。

全文を読む → どう確かめたか →

過去の洞見

1. [振り返り]（本紙 10 月 18 日の深掘りレポート）GPU の逼迫は契約価格に表れ、公開の公表価格指数では読み取れない。

コンセプトイラスト：左側では茶色のロングコートを着た人物が、低いベージュの壁の小窓の前にある高いカウンターで GETDEPLOYING と書かれたノートパソコンを打っており、小窓の中には灰色の線が並ぶ画面、窓の下には LIST PRICE と書かれた表示がある。右側の隣接する大きな店舗には青と黒の幾何学的な図形と並んで COREWEAVE と書かれた看板があり、開いた店先には背の高い黒いサーバーラックと、CONTRACTS と書かれた表示の下に赤いファイルがぎっしり並ぶ棚が見える。 — GPU の貸し出しを専業とするクラウド事業者 CoreWeave の CFO は 7 月に全機種を約 25% 値上げしたと述べ、数十社の公式サイトの公表価格をまとめる公開指数 getdeploying の当時の一年の累計上昇率は 5% だったが、二つの数字は期間も測る価格の種類も違う。深掘りレポートが決算と公式サイトから推した本紙の読みでは、値上げは新規契約と更新契約に乗った可能性が最も高く、AI の計算資源が余っているかを公表価格指数だけで判断すると市場を緩く読みすぎるが、CFO はどの価格かを言っておらず、次の検証点は 11 月の CoreWeave の第 3 四半期決算だ。

全文を読む → どう確かめたか →

そのほかに起きたこと

1. 本紙は未検証：[今日] AWS は TorchNeuron の公開プレビューを出した。オープンソースの PyTorch バックエンドで、設定を一行変えればモデルを Trainium2 と Trainium3 で動かせる。性能と採用の数字はない（AWS News Blog、2026-10-26）。

2. 本紙は未検証：[今週]（発表 10 月 20 日）AI コーディングツールの Cursor は Agent SDK を正式に公開した。エージェントは一つのフォルダーのコードとして書かれ、Cursor か利用者のインフラに配備できる（Cursor、2026-10-20）。

本記事は日本語版・英語版・中国語版と同一の調査と判断にもとづいて書かれています。出典にはリンクを付け、原文書と報道を区別し、確かめられなかった点を明記しています。

本紙はニュースのまとめではありません。AI を使って分野横断で一次情報を読み、判断には原文の出典を添え、誤りは訂正ページで公表します。焦点は、どの変化がすでに起きていて、どの主張にまだ裏付けが足りないかであって、今日何が起きたかではありません。