OpenAIが2026年9月6日ごろ、研究加速に関する記事「Research acceleration: The view inside OpenAI」と、チーフサイエンティストJakub Pachocki氏のエッセイ「An Alien Mind」を相次いで公開しました。開発者Simon Willison氏は両者に共通する「RSI（Recursive Self-Improvement＝再帰的自己改善）」という語に注目し、これがOpenAIによるAGIの新しい言い換えではないかと指摘しています。
OpenAIが次期モデル「GPT-6 Astra」を発表し、あわせて「the AGI era（AGI時代）」がすでに到来したと表明しました。同じ週にNvidiaがHugging Faceを買収し、AppleではJohn Ternusが新CEOに就任——The Vergecastが扱ったこの3つは、単発のニュースではなく同じ地殻変動の断面です。
OpenAIのGPT-6 Astraが、ルールが説明されないゲーム世界で試行錯誤する新ベンチマーク「ARC-AGI-3」で62.7%を記録し、GPT-5.6 Sol（7.78%）とClaude Opus 5（30.16%）を大きく引き離しました。ARC-AGI-3の設計者フランソワ・シヨレ氏は、想定の「約2倍の速さ」で進んだとして、2030年としていたAGI到来予測を前倒しすると述べています。
OpenAIが木曜、最新モデル「Astra」を公開しました。ゼロデイ脆弱性の発見能力を売りに、まずサイバーセキュリティ向けプログラム「Daybreak」の顧客へ提供し、1週間かけてPro・Plus・Enterprise・BusinessとAPIへ広げます。焦点は性能よりも、思考の連鎖（chain of thought）の監視を難しくする推論手法「opaque recurrence」です。
OpenAIは9月4日までに次期主力モデル「GPT-6 Astra」を公開し、同社が今週発表した「クリティカルなサイバーセキュリティ能力しきい値」に到達した初のモデルと位置づけました。グレッグ・ブロックマン社長は記者説明会で「我々はもうAGIの時代にいる」と述べる一方、モデルの思考過程が読めなくなる「opaque recurrence」への懸念も研究者から出ています。
OpenAIは木曜、次世代モデル「GPT-6 Astra」を発表しました。PCやWebブラウザの操作、ソフトウェア開発、難解な数学で最高水準とし、社長のグレッグ・ブロックマン氏は「AGIの時代に入ったと感じても不合理ではない」と述べています。提供はDaybreak早期アクセスの法人など一部から始まり、ChatGPT Plus／Pro／Business／Enterpriseへ順次拡大されます。
NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが水曜の決算説明会で「多くのタスクにおいて、すでにAGIを達成したと言える」と述べ、直後に同じマイルストーンを「無意味」と切り捨てました。定義なき用語をめぐり、OpenAIは対Microsoftで「1000億ドルの利益」という財務基準を用意し、Anthropicのダリオ・アモデイCEOは「マーケティング用語」と呼ぶなど、業界の言葉はバラバラです。
TIME誌の報道によると、OpenAIのサム・アルトマンCEOは2026年内に社内で「AGIと呼べるシステム」を持つと確信しており、その中心にあるのが新モデル群「Astra」です。マーク・チェン最高研究責任者は現在地を「AGIへの道のりの80%」と表現しました。
Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOが、フロンティアAIを統治する枠組みを提案しました。米金融自主規制機関FINRAをモデルにした新標準機関の設立と、AGIが数年内に到来するという前提での「慎重な楽観」を軸に据えています。
TechCrunchがAGI、AIエージェント、LLM、MCPなど主要AI用語をまとめた「生きた用語集」を継続更新している。経営会議で頻出する概念の定義を、OpenAIやGoogle DeepMindの公式見解と照合しながら整理する。
OpenAIは2028年3月までに完全自動のAI研究システムを構築する目標を後退させ、人間と協働する「タンデム」体制へと方針を切り替えました。同時にAI実装支援子会社DeployCoを新設し、モデル提供者から実装パートナーへの転換を鮮明にしています。
Anthropic共同創業者でニュースレター「Import AI」を10年運営する著者が、AIが自らの後継モデルを生む「再帰的自己改善（RSI）」が今後2年以内に到来し得ると主張。Epoch Capabilities Index（ECI）や数学オリンピック金メダル獲得などの実績を根拠に、事業環境の前提が崩れつつあると警鐘を鳴らしています。
OpenAIの新モデルo3の登場でAGI達成論争が再燃していますが、研究者のArvind NarayananらはAGIを「観測不能で即時的な影響もない概念」とし、マイルストーンとして扱うこと自体が誤りだと指摘しています。事業に効くのは技術到達ではなく、社会への普及速度です。
OpenAI、Anthropic、Google Geminiの次世代モデルが開発上の壁に直面しているとThe Information、Reuters、Bloombergが報道。業界の主流は「モデルスケーリング」から、o1やDeepSeek R1に代表される「推論スケーリング(test-time compute scaling)」へと急速にシフトしています。
AI Snake Oilは、AIによる人類絶滅リスク(x-risk)の確率予測は信頼性が低く、公共政策の根拠としては誤解を招くと主張しました。Forecasting Research Instituteが2022年末に実施したXPTでは、AI専門家と予測専門家の見積もりが少なくとも100倍乖離したことが示されています。
AI Snake Oilは、モデルを大きくし続けるだけではAGIに到達しない可能性が高いと指摘しました。高品質な学習データは枯渇に近づき、OpenAI・Anthropic・Googleの最強モデルは「最大モデル」ではなくなっています。