AIメモ(2026年後半)

モデル関連
・最新モデル開発競争：安全保障上の理由により最新モデルを出し渋り始めた。悪用を100％防げるようなセーフガード的なものは原理的に作れないので解決が難しい。下手に学習時にセーフガードみたいなものを学ばせようとするとほぼ間違いなく性能が落ちるので、今後の一般人が使えるAIは性能の伸びが緩やかになる可能性がある。
・最新モデルの使い道：AI企業自身が使う方向にシフトして行くのではないか。前も書いたけど、AI企業がソフトウェア開発部門や子会社を立ち上げて自社でソフトウェア開発などをやっていく感じになるかも。最新モデルを使ってSaaSとかツールとか自社でもっと作り、最新モデルを外部に直接提供しなくなるかもしれない。
・オープンモデル：最新モデルが使えなくなったことによる停滞はワンチャンある。何故なら、最新モデルを蒸留していると言われているから。本当に蒸留していないのであればすぐに追いついてくる可能性が高いが果たしてどうなるか。
・日本独自のモデル開発：無しだなと思っていたけど、現時点のモデルがアメリカの出せる上限に近い性能だと考えたら、今からモデル開発するのは結構有りかも。後追いなら安く済みそうだし、小さく始めて2年後ぐらいに今のMythosの性能目指す感じでどうだろうか。2年後に目指すとか言ってかなり前倒しで達成するのが日本クオリティなので。
・フィジカルAI：今は全然来る気配無し。2年は来なそう。勘違いしている人が多いが、たまに話題になっているダンスするロボとかは本当の意味でのフィジカルAIとはほぼ無関係。

投資関連
・半導体製造系：今の営業利益率は持続可能ではないのでどこかで落ちそう。特にメモリ系などの需要が多過ぎて利益率が上がっている会社はリスクが高い。
・モデル開発：モデルそのものを提供していた競争とは違う形になるかもしれない。モデルを使ったツール・アプリとして統合的な環境を提供する方向に行く可能性がある。その方が利益率が高く、顧客の成果につながりやすいのでは無いか。
・データセンター開発（トークン販売事業？）：現在は成果に対するトークン効率が悪いとされている。今の流れが続いている限り、ソフトウェア開発分野以外はトークン消費がそんなに伸びる要素がない。モデルがもっと効率的に成果を出せるようなブレイクスルーが登場しないと伸び率は限定的になる。現実の作業をプログラミング的なコード（グラフ）で表現できるようになったらトークン効率が良くなるのではないかと個人的に考えている。