夕刊 2026年10月28日
「そのほかに起きたこと」以外の各記事をどう確かめたか
根拠まで確かめたい方はこのページへ。何が起きたかだけ知りたい方は「今日」へ。
本号の材料は 10 月 27 日から 28 日早朝のもので、研究とモデル欄には 8 月の報告の振り返りが一本ある。昨夜は新たに 1,217 本が入り、本号の本文ではリンクをたどれる外部のソースを 23 件使った。後ろの各欄にはこの一週間の材料もある。
1. [今週]（文書 10 月 26 日）Anthropic の上場申請書のキャッシュフロー計算書によれば、今年上半期の本業の現金は 39.29 億ドルの純流入で、表に並ぶ五つの期間で初めてプラスになった
まだ言えないこと： 「年 350 億ドル」にあたる数字は S-1 にない
どう確かめたか
キャッシュフロー計算書の数字は S-1 原本の F-12 ページにあり、一次資料である。39.29 億ドルは一つの半期の数字で、入金と支払いの時期のずれも含む。そのまま持続する本業の現金とはみなせない。申請書のリスク要因は、予見できる将来も営業と投資の活動で現金が純流出すると書いている。Baker 氏はファンドの投資家で、関連するどの持ち分を保有しているかは投稿に書かれていない。Baker 氏の三つの主張のうち、フリーキャッシュフローがプラスという点は、原本の三つの行から本紙が計算すると確かめられる。S-1 自体はこの数字を載せていない。年 350 億ドルは原本と合わない。10 月の売上の根拠は外部の利用量で、会社の開示ではない。
2. [今週]（ニュースレター 10 月 26 日）Epoch は自社の業務 11 件で六つの AI モデルを試し、上位二つは、社員の仕事と同じ採点項目表で平均 65% の項目を満たしたが、Epoch は 65% を失敗と判定した
まだ言えないこと： 六つのうち名前が出たのは二つで、65% はその二つの平均
どう確かめたか
65%、22%、「失敗」の判定は Epoch のニュースレター原文にあり、一次資料である。ニュースレターによれば完全な報告は Epoch のサイトにあり、モデルごとの点数、採点項目の決め方、採点者はニュースレターに書かれていない。同じ研究の二本目の発信で、10 月 23 日の Epoch の週報が先に、AI はまだ働き手の代わりにはならず、少なくとも Epoch ではそうだと結論を書いていた（Epoch AI、2026-10-23）。どちらも Epoch 一機関の説明だ。課題は Epoch 自身の業務で、一回の試行、人の手助けなしのため、ほかの知識労働には広げない。
[今日] AMD によれば、Meta は AMD のラック一体型システム Helios を導入して試験しており、自社の処理向けに調整した Instinct GPU を配備する。AMD は Meta の増資に 10 億ドルを投じる。
どう確かめたか
[今週] Stanford の Christopher Potts 氏は、「サブリミナル学習」がモデルをまたいで伝わるというプレプリントの主張について、効果は弱いと公に疑問を示した。
どう確かめたか
（Christopher Potts、X、2026-10-26、arXiv 2610.30884、2026-10-22）
[今日] Anthropic が自ら行った無作為化実験で、専門の分析担当者 50 人が下した四つの分析上の選択のうち 86% が、AI エージェントに密かに設定された傾向に沿った。影響がなければ約 50% になるはずで、後から論点の出どころがエージェントだと述べた人は 15% だった。
どう確かめたか
[今週]（プレプリント 10 月 26 日）プレプリント VELA によれば、AI エージェントにバックエンドを直接呼ばせるサイトでは、著者が作った 44 の脆弱性を突けるかどうかは、主にインターフェースの設計で決まった。同じ設定で市販のエージェント三つを替えても、突ける割合の差は最大 4.5 ポイントだった。
どう確かめたか
脆弱性のあるバックエンドはそのまま残し、正規の業務の流れからエージェント向けのインターフェースを導き、攻撃の成否は独立したプログラムが判定した。
[トレンド]（初出 2026 年 8 月 13 日）Hugging Face と alphaXiv が開いた ICML 2026 のコミュニティ再現では、1,221 人がコーディングエージェントを使って 19 日間で 2,226 本の論文を調べた。主催側は、最も信頼できる結果は人が方向を決めるやり方から出たとした。
どう確かめたか
限界は、主催側の自己申告であること、論文は参加者が選んだこと、判定はオープンウェイトモデル GLM-5.2 が自動で行ったこと、割合は試みられた三分の一の中でしか成り立たないことだ（Hugging Face、2026-08-13）。
[今日] OpenAI と Snowflake の同日の発表によれば、Oracle は両社を自社の販売経路に取り込む。Oracle のアプリケーションは ChatGPT に入り、米国の顧客は Oracle の前払いクレジットで OpenAI の製品を買える。Snowflake は Oracle のクラウド OCI が直接販売し請求するサービスになる。
どう確かめたか
[今日] Google は同じ日に物理 AI を二つ出した。DeepMind の世界モデル Genie 4 を研究プレビューとして公開し、ロボット向け推論モデル Gemini Robotics ER 2 を Google Cloud で公開プレビューにした。
どう確かめたか
どのフレームで測り、どのモデルと比べたかには触れていない（Google Cloud、2026-10-27）。
[振り返り]（本紙 10 月 21 日の深掘りレポート、10 月 27 日に書き改め）Anthropic の売上が複数年の計算資源の支払い約定に追いつかなければ、まず損失を負うのは Anthropic 自身と株主で、計算資源を売る供給元はその後ろに並ぶ。
どう確かめたか
本号で確認できていないこと。 判断を最も左右するのは、今も初版 S-1 にない年ごとの支払表と第 3 四半期の売上で、改訂版を待つ。10 月 28 日早朝の時点で、EDGAR の Anthropic のページには初版しかない。Baker 氏の投稿に添えられた三枚の図は、OpenRouter の利用量の図を含め、本号の資料の範囲外である。Epoch の完全な報告ページにあるモデルごとの点数と採点項目表は、ニュースレターに書かれていない。Anthropic の判断の研究の完全な論文は、ブログが別にあると書くだけだ。Amazon、Google、Microsoft、Broadcom の側がこれらの契約をどう計上しているかは、本号で読んだ開示書類にない。VELA、AgentMemRec、サブリミナル学習の三本のプレプリントは、本号ではいずれも要旨にもとづく。
ソースと棚卸し
過去 24 時間。 10 月 27 日から 28 日の新規は 1,217 本である。内訳は学術論文 953 本、SNS 投稿 127 件、企業と個人のブログ 76 本、別経路で入った論文（上の学術論文とは別に数える）50 本、購読ニュースレター 7 本、企業の開示書類 2 件、番組の書き起こし 2 本だ。学術論文の 953 本は昨夜新たに入った arXiv の論文で、研究とモデル欄の再現が調べた ICML の論文 2,226 本とは数えている対象が違う。1,217 本のうち精読は 278 本で、787 本が手つかずである。手つかずの 638 本は学術論文が占める。主題と関係ないとして除いたのは 141 本だ。ほかに 11 本は登録だけして精読しない理由を書き、1 本は読む前に除いた。区分ごとの内訳は次のとおり。学術論文は、読了 220 本、除外 95 本、手つかず 638 本、読む前に除外 1 本。ブログは、読了 18 本、除外 11 本、登録のみで精読しない理由を記載 10 本、手つかず 37 本。SNS 投稿は、読了 32 件、除外 33 件、手つかず 61 件、登録のみで精読しない理由を記載 1 件。ニュースレターは、読了 5 本、除外 2 本。企業の開示書類 2 件は Broadcom と Vertiv の臨時報告書で、1 件を読み、1 件が手つかずである。昨日手つかずと書いた 287 件の開示書類は、今日の新規の表に載っていない。番組の書き起こし 2 本はどちらも読んだ。別経路の論文 50 本は手つかずである。昨夜取得した X のオリジナル投稿は 461 件で、上の 127 件とは別に数えており、割り算には使えない。@teortaxesTex の 1 アカウントだけで 461 件のうち 43 件を占め、次いで @RamaswmySridhar、@TheStalwart、@pstAsiatech、@PatrickMoorhead である。番組は Latent Space、Lex Fridman、ニュースレターは Latent Space、Exponential View、Stratechery、The Zvi である。今日の中核を支えた三つの一次資料は、どれも以前から読む予定だった材料から来た。Anthropic の S-1 原本、Gavin Baker 氏の四本の投稿、Epoch AI のニュースレターだ。本号では五つの条目が Anthropic を主役にしており、Anthropic 以外の一次資料は Epoch、Hugging Face、AMD、OpenAI と Snowflake、Google の発表である。
あとから補った古い資料。 今日、新たに補った古い資料はない。研究とモデル欄の 8 月の Hugging Face の報告は本紙があとから取り込んだ古い記事で、上の新規の数には入れていない。
本紙が追っているソース。 長期の追跡リストには現在、発信者が特定できる追跡対象が 529 あり、SNS 302、番組 90、ニュース 51、ブログ 48、論文の著者 48、ニュースレター 46 で、残りは決算や基調講演などの経路に散らばる。同じ対象を複数の経路で追っていることがあり、経路ごとの数を足すと 529 を超える。これは追跡対象の数で、上の本数と足し合わせることはできない。代表的な名前は、SNS では Daniel Kokotajlo、Sergey Levine、Arvind Narayanan、Chris Lattner、ニュースレターでは Dean Ball、Zvi Mowshowitz、Miles Brundage、Jamin Ball、ブログでは Terence Tao、Lilian Weng、Nicholas Carlini、論文の著者では Tri Dao、Song Han で、番組のリストには Sam Altman、Dario Amodei、Demis Hassabis らの出演者がいる。本号の本文で使った外部ソースのリンクは 23 件で、本文で実際に引いたもののうち本紙自身のドメインでないものだけを数えた。この 23 件は 529 の追跡対象とは別の数である。台湾側のソースは 9 月に 7 件を新たに収め、累計 138 件である。台湾のメディア、台湾企業の公式発表、台湾の現地記者を数え、台湾メディアを引用した海外メディアは数えない。