今日のピックアップ｜2026.06.30
収集した記事の中から取り上げた、今日のピックアップです。
⬛️ 米国製 AI が使えなくなったインドが、中国製を選び始めている
Alternatives to OpenAI, Anthropic: With US prime AI off the table, India opts for fine China
Anthropic が国家安全保障上の懸念からインド向けの Mythos / Fable モデルへのアクセスを停止したことで、インドのスタートアップや企業が中国製のオープンウェイトモデルへ移行し始めています。
具体的には Alibaba の Qwen シリーズや DeepSeek の R1 モデルが注目されており、どちらもオープンソースで、自社インフラ上でのローカル実行が可能なため、API 料金の高騰やアクセス制限を回避できるという実用的な理由が選択を後押ししています。
インドの IndiaAI イニシアチブによる国産 LLM の開発努力は続いているものの、米国・中国の水準には大きく及ばない状況で、この Anthropic の停止が「外国 AI への依存リスク」を改めて可視化したかたちです。
東南アジアや中東、アフリカなど他の新興市場でも同様の動きが見られており、AI 市場が地政学的な断層線に沿って分断されつつある傾向が一段と鮮明になっています。
当たり前のように使っているツールが「ある日突然アクセスできなくなる」という事態は、インドだけではなく、日本でも起こりうることですよね。
基本的な使い方に大きな違いはないと思っているので、こういう事が起こった時、慌てなくても済むように、日頃からツールに慣れておくことが大事だなと思っています。
⬛️ 中国の Z.ai が「 Mythos に匹敵する」オープンウェイトモデルを公開した
China's Z.ai claims it can match Mythos on cybersecurity
北京に拠点を置く Zhipu AI（Z.ai）が、2026年6月13日に新しいモデル GLM-5.2 をMIT ライセンスのオープンウェイトで公開しました。
このモデルが注目を集めているのは、サイバーセキュリティのバグ発見タスクにおいて、Anthropic の Mythos に匹敵するパフォーマンスを示したと報告されているからです。
セキュリティ企業 Semgrep の独立したテストでは、GLM-5.2 の IDOR（Insecure Direct Object Reference）脆弱性検出の F1 スコアが 39% と、
Claude Code の 32〜37% を上回る結果が出ています。
GLM-5.2 は Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、
総パラメーター数は約 7,500 億ですが、推論時にアクティブになるのは約 400 億程度のため、コンシューマーグレードのハードウェアでもローカル実行が可能です。
また MIT ライセンスのため、誰でも自由にダウンロード・改変・ファインチューニングができます。
米国は Mythos や GPT-5.6 を安全保障上の資産として輸出規制下に置いていますが、今回の GLM-5.2 の公開は「アクセスを制限すれば脅威を防げる」という前提を根底から問い直すものになっています。
ネット上でも GLM-5.2 の高い評価をよく見かけますね。
しかもオープンソースで誰でも使えて、ローカルでも動かせるとなると
地政学のことを考えると、さらに勢いを増してきそうな気もします。
論より証拠、私もちょっと触ってみようかなと思っているところです。
