今日のポイント
- Claude Code — あるコメント投稿者によれば、Claude Code は個人アカウントで実行中に curl で組織のメールアドレスを付加していたといい、どうしてそのアドレスを選んだのか、どうやって送ったのかは不明のままです。
- OpenAI の新証明 — 動画の作者の説明では、先週 OpenAI がまとめて新しい証明を公開し、その一つが長く未解決だった物理学の問いに一歩踏み込みました。ヤン=ミルズ理論はそもそも存在するのか、という問いです。
咸話咸説のデイリーAIシチュー、Robin がお届けします。
Claude Code：アカウントのメールがヘッダーへ
複数のユーザーが、Claude Code がアカウントのメールアドレスを訪問先のサイトに送信していると報告し、一部はターゲット広告メールの増加をこの挙動に結び付けています。あるコメント投稿者によれば、Claude Code は個人アカウントで実行中に curl で組織のメールアドレスを付加していたといい、どうしてそのアドレスを選んだのか、どうやって送ったのかは不明のままです。技術的な経路は Issue #107757 で User-Agent に辿られています。これは HTTP リクエストヘッダーのうち、リクエストを発行するクライアントソフトウェアを識別する項目であり、ここに書き込まれたアカウント識別子は、そのリクエストを受け取るあらゆるサイトに露出します。Claude Code はウェブ検索の実行時にメールアドレスを入れており、サイトがアドレスを収集してターゲット広告メールを送る経路として妥当性のある筋道が生じています。出典：GitHub Issue #107757
あるコメント投稿者によれば、Anthropic は比較的新しいバージョンでこれを確定的に遮断するプライバシー保護を組み込み、ユーザーは /plugins からこのチェックを無効にできます。しかし現時点で出せる証拠はほぼユーザーの口述であり、技術的な再現も保守側の確認もありません。コメント欄の懐疑は根強く、本名宛ての迷惑メールが毎日届くと述べる人もいれば、Claude Code をサイトから隔離する、あるいはローカルモデルへ切り替えてこうした外向きの挙動を根本から避けることを検討している人もいます。
OpenAI の新証明：ヤン=ミルズへ一歩
動画の作者の主張は、AI はまず数学を制し、次は物理学の番であり、この幕開けはかなり興味深いというものです。氏の見方では、AI が導いた証明は数えるのも難しくなり、AI が新しい正しい数学の証明を出せることはもう誰にも否定できません。つまり書けるだけでなく、誰も書いたことのない正しい証明を書けるということです。一方で論文庫は AI 生成の数学論文に押し流されています。作者は数学者たちの反応を皮肉を込めて描きます。ノートを前に涙を流しながら、これらの AI 証明は読めない、美しくないと不満を述べ、要するに二点だけ、分かりにくい、見栄えが悪い。動画の作者の説明では、先週 OpenAI がまとめて新しい証明を公開し、その一つが長く未解決だった物理学の問いに一歩踏み込みました。ヤン=ミルズ理論はそもそも存在するのか、という問いです。以上はすべて動画の作者の説明であり、今回は OpenAI の一次資料は得られていません。出典：YouTube
この話の重みはまさに「物理学」の一言にあります。作者はその後ヤン=ミルズ理論の説明を始めますが、手元の素材はそこで省略記号とともに途切れています。
Qwen3.5：純アセンブリで 6.51 tok/s
Qwen3.5-0.8B のトークン化、推論、貪欲サンプリングまで、一連の流れをすべてアセンブリで実装しており、実行時に libc も Python も必要としません。Python はビルド段階でトークナイザ表を用意するためだけに使われています。作者は AMD EPYC 7B12 のシングルスレッドで毎秒 6.51 トークンを計測し、同じ条件での参照実装である Transformers は毎秒 4.34 トークンでした。2 回の実行で生成された 32 トークンはすべて一対一で一致しています。テスト入力は 19 トークン、復号は貪欲法です。この公開実装の価値は、低レベル推論やエッジ推論に携わる開発者へ直接参照できる範例を提供することにあります。実行中に libc にも Python にも依存せず、モデルを動かし通せるのです。出典：Reddit r/LocalLLaMA
ただし速度差の一部はアルゴリズムが勝ち取ったものではありません。アセンブリ側は BF16 の重みを読み、Transformers 側は FP32 の重みを読み込んで PyTorch のフォールバックカーネルを通ります。しかもベンチマークはごく短い 2 回の実行のみを対象とし、最適化された BF16 の対照も欠けています。Qwen3.5-0.8B は Qwen3.5 ファミリーの 8 億パラメータの一档で、このモデルラインはもともとローカルおよびエッジ展開を想定しています。
TSMC：メモリをロジックチップへ
2025 年の VLSI Symposium で、TSMC は 1T1C メモリ技術を発表しました。酸化物半導体を選択トランジスタに用い、低温プロセスで製造したキャパシタを組み合わせ、メモリアレイを先端論理チップの後道配線層に直接作り込むものです。開示されたデータは次の通りです。論理とメモリを統合したテストチップは 0.75 V で動作し、データ保持時間は 128 ms 超、ランダム読み書きサイクルは 8 ns 以内、書き込み回数は 10 の 14 乗を超えます。TSMC はこれを SRAM に比べて高密度・低消費電力のプロセッサキャッシュ代替として位置づけ、AI および高性能計算システムへの波及を見込んでいます。出典：Reddit r/LocalLLaMA
しかしこれらの数字が示すのは「テストチップで実現した」ことであり、「量産で実現できる」ことではありません。0.75 V、8 ns、128 ms はいずれも検証済みの商用ロードマップではなく、同じ報道にはもう半分があります。TSMC は AI 起因のメモリ不足と NVIDIA からの要請を受けて 3D DRAM の製造を検討していると報じられており、そうなれば Samsung、SK hynix、Micron と正面から競合します。ただし量産時期も工場建設の決定も公表されていません。同じ VLSI Symposium で、SK hynix も酸化物半導体を 4F² メモリ微細化の候補チャネル材料として発表しています。
OpenAI の調達：目標を下回る 110 億ドル
報道によれば、OpenAI は 1.25 兆ドルの評価額で 110 億ドルの資金調達を完了しました。この価格は当初求めた 1.4 兆ドルの目標上限を下回ります。報じられたこの不足分について、一つの解釈は、その条件を受け入れる投資家が足りなかったというものです。この取引には新しいモデルも、新しいハードウェアも、効率の向上も、収益の数字も、その他の技術的進展も登場しません。本質的には評価額と資金調達の出来事であり、しかも元記事の内容も詳細な取引条件も手元にないため、これらの数字は未確認のままです。報道の枠組みにも微妙な差があります。Reuters は 110 億ドルをラウンドの最初のトランシェと表現し、TechCrunch はラウンドがまだクローズしていないと報じ、今後数週間での完了を見込んでいます。出典：247WallSt
コメント欄の懐疑は広く共有されています。目標を下回る評価額が AI 投資の需要そのものの制約を示すのかと問う人もいれば、評価額の下方修正を懸念し、OpenAI の資金燃焼速度を気にかけ、財務条件が悪化すれば IPO へ追い込まれるのではないかと危惧する人もいます。あるコメント投稿者は、ハードウェア効率の向上、すなわち毎年約 40% の毎ワット FLOPS 改善が、この産業の資本集約度には及ばないかもしれないと論じ、別の人は、株式の種類や会社構造の違いから、見出しの評価額と個人投資家が実際に支払う価格は全く別物になり得ると指摘します。逆の見方もあります。OpenAI の時間軸は Anthropic より長いのかもしれない、と。
この 5 本を並べると、実は同じ物事の両端を語っています。一端は制御が誰の手にあるかです。リクエストヘッダーが既定で何を外へ送るか、重みを既定でどの精度で読むか、キャッシュを既定でチップのどの層に置くか。アセンブリの作者のやり方は一連の経路を自分の手に握り込むこと、TSMC はメモリを論理チップの後道配線層に押し込むこと、Claude Code の話はその逆で、既定値が誰も自覚しないまま利用者の代わりに判断を下した。もう一端はこの商売の底値です。OpenAI は証明で物理学の深部へ踏み込みつつ、1.25 兆ドルの評価額で入場価格を自ら最初に掲げた額より下に定めました。
🎧 本エピソードはポッドキャストでも配信中：デイリーAIシチュー · 2026-11-08 を聴く。