- OpenAIがGPT-5の発売を示唆、理論的思考を必要とせずに推論が可能
- Anthropicのモデルは計算リソースの”スライディングスケール”を持ち、推論の強度を動的に調整可能
- ハイブリッドモデルによりAIの利用範囲が広がり、STEMタスクへの適用も可能に
- AI企業は最も強力な内部モデルを保持し、知識の漏洩を避ける必要がある
- AIコーディング能力の急速な発展により、業界は「Code Shock」状態となっている
- AIモデルの訓練に膨大なインフラ投資が行われており、AIアームレースも進行中
AIの推論モデルの発展やハイブリッドモデルの出現により、AIの利用範囲が広がりつつあります。特に、OpenAIのGPT-5やAnthropicのモデルが注目されています。一方で、AI企業は強力なモデルを保持し、知識漏洩を避ける必要性に直面しています。AIのコーディング能力の向上は業界に大きな影響を与えており、「Code Shock」現象が引き起こされています。さらに、AIの訓練には膨大なインフラ投資が必要であり、AIアームレースも進行中です。