AIはまだ成長するのか？ダリオ・アモデイが考えるAIモデルの未来

AnthropicのダリオCEOが明かすAI技術の未来。スケーリング法則、継続学習、アーキテクチャ革新まで、技術者必見の内容を徹底解説！

- オープニング／テーマ紹介

- AIスケーリング法則の基本

- 二段階スケーリング（事前学習＋推論・RL）

- 成長の根拠：売上とベンチマーク

- 収穫逓減議論と開発フェーズの転換

- 見通しとリスク（2年で成長停止の確率20%）

- 継続学習は致命的か？アモデイの反論

- 技術的解決：超長コンテキスト・動的更新・階層学習

- 効率化とMixture of Expertsの現実

- 推論最適化とコスト低下の余地

- コーディング能力の秘密と3つの改良軸

- 推論力向上：思考の外化（Chain-of-Thought）

- オープンソース vs クローズド／「オープンウェイト」

- クラウド推論とインフラの現実

- まとめ：二段階スケーリングと今後の展望

- 今後の注目：Claude vs GPT-5

- エンディング

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