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グーグル Q3 決算報告:クラウドビジネス成長 103%、純利益前年同期比で 25% 減少

グーグルの親会社であるAlphabetは、北京時間10月29日の深夜に2026年第3四半期の財務報告を発表しました。当四半期の収益は1276億ドルで、前年同期比25%増加し、13四半期連続で二桁成長を達成し、年換算収益運営率は5000億ドルに達しました。収益はウォール街の予想をわずかに下回り、純利益は前年同期比で減少し、全体的に市場の予想を下回りました。Google Cloudの収益は前年同期比で103%増の307億ドルに達し、記録的な成長を遂げました。これは主に企業のAIインフラストラクチャ、AIソリューション、TPU関連の需要によるものです。Google Servicesの収益は11%増の963億ドルで、検索およびその他の広告収入は前年同期比で12%増加し、YouTube広告収入は約9%増の112億ドルに達しました。会社は検索クエリの増加率が過去5年間で最高であり、AI関連機能が使用量に一定の影響を与えていると述べています。普通株主に帰属する純利益は262億ドルで、前年同期比で約25%減少し、1株当たりの利益は2.12ドルです。利益の減少は主に株式証券投資の損失によるもので、当四半期の関連損失は約87億ドルで、前年同期には大きな利益をもたらしていました。営業利益は前年同期比で30%増の406億ドルに達し、営業利益率は31.8%に上昇しました。当四半期のフリーキャッシュフローはマイナスで、年間の資本支出のガイダンスは1950億ドルから2050億ドルの範囲を維持しています。財務報告の発表後、Alphabetの株価は時間外取引で9.84%下落しました。

first_img AnthropicのIPO文書によると、クラウドチャネルの収入比率が48%に上昇しました。

財聯社の報道によると、Anthropicが月曜日に発表したIPO申請書によれば、2026年上半期にGoogle、Amazon、Microsoftの3社の超大規模クラウドサービスプロバイダーのクラウド市場から得られる売上は、Anthropicの総収入の48%を占め、2023年のその割合は11%であった。これらのクラウドサービスプロバイダーは顧客から料金を徴収し、手数料を差し引いた後にAnthropicに送金し、チャネルパートナーに支払われる手数料は今年上半期に前年同期比で27億ドル増加した。書類によれば、Anthropicの第2四半期の売上は115.55億ドル、営業利益は9.74億ドルであった。S-1は、上記のクラウドサービスプロバイダーを投資家、顧客、流通パートナー、競争相手の役割を同時に果たすものとして描写し、彼らがAnthropicの価格設定や商業条件を理解できるとし、これらの企業が自社のAIモデルを優先的に推進する可能性についても言及しており、関連する関係は独占禁止法の関心を引き起こしている。書類に記載された計算能力の最低コミットメントは、2033年までにGoogleに1145億ドル、2036年までにAmazonに1100億ドル、Microsoftに449億ドルを支払うことであり、実際にその計算能力を使用するかどうかにかかわらず、最低コミットメントは有効である。さらに、2028年から2031年にかけて追加のTPU計算能力に対して1250億ドルから1500億ドルを支払うことが予想されている。株式に関して、AmazonとGoogleは現在持っている株式に議決権がなく、5%以上の議決権のある証券のリストには含まれていない。優先株および一部の転換社債はIPO後に転換され、両社の持株はそれぞれ5%を超えることになる。Amazonはこれまでに約180億ドルを投資しており、特定の条件下で最大150億ドルを追加投資することを約束しており、関連する社債は最大18.4億株に転換可能で、今年6月時点での完全希薄化株式の約10.9%に相当し、12%の持株上限に制約されている。Googleは約230億ドルを投資しており、条件を満たした後に200億ドルを追加投資することを約束しており、最新の契約では持株上限が14.99%である。書類には、Broadcomに関連する1612億ドルの設備リース契約や、最大1205億ドルのSpaceXAI計算能力調達の取り決めも記載されている。

first_img グーグル DeepMind が XYEval を発表し、知能エージェントが誤解を招く提案に従うかどうかを評価します。

Google DeepMind の研究者 Zhengxuan Wu、Yuxuan Li、Oyvind Tafjord、Been Kim は、プレプリント論文「XYEval: Agents say yes to bad advice」を発表し、ユーザーの誤解を招く提案に対するエージェントのパフォーマンスを評価するためのメタ評価フレームワーク XYEval を提案しました。この論文では、「XY 問題」をエージェントのシナリオに拡張し、ユーザーが尋ねるのは自分が試した解法 X であり、実際の問題 Y ではないことを示しています。XYEval は、元のタスク環境と検証可能な回答を保持し、指示に見かけ上合理的だが誤解を招くユーザーの提案を追加します。誤解を招く提案は、生成器が完全なタスクを見た後に生成し、自信のある提案としてではなく、強制的な要求の形式で追加されるため、元のタスクは依然として解決可能です。評価は、τ2-bench、SWE-bench Verified、SWE-bench Pro、Terminal-Bench、Humanity's Last Exam、MCP-Atlas の6つのベンチマークと5つのモデルをカバーしており、その中で τ2-bench の誤解を招く提案は、人工専門家によって策定されたルールに基づいて生成されています。論文によれば、タスクが XY 変異した後のパフォーマンスは大幅に低下し、相対的な低下幅は最大で 46.7% に達します。τ2-bench では、詳細な説明を先に求めてからより良い提案を受け入れるユーザーに対して、パフォーマンスがさらに低下します。モデルが XY 問題を認識することを促す簡単なシステム指示は、部分的にしか緩和できません。関連コードは GitHub リポジトリ google-deepmind/xyeval に公開されています。
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