2026年のAI業界は2025年とは大きく異なる様相を呈すると予測される。本動画では、AI技術に対する社会的反発の激化、人間による制作物の価値向上、ブルーカラー労働の再評価、GoogleのAI市場における優位性の確立、継続学習技術の実用化、AIエージェントの業務特化、ワールドモデルの進化、そしてロボティクス分野における画期的な進展という8つの主要な予測を提示している。特にAI技術の普及に伴う雇用喪失や電力価格上昇などの副次的影響が一般市民の生活を圧迫し、政治的な争点となる可能性が高い。一方で技術面では、GoogleがGeminiエコシステムを中心に垂直統合された優位性を確立し、継続学習やワールドモデルといった次世代技術が実用段階に入ることで、AI業界全体が新たな局面を迎えると分析している。
2026年のAI業界を形成する重要な変化
2026年のAIは2025年とは大きく異なるものになるでしょう。これから私が考える未来のAIに関する8つの主要な予測についてお話ししていきます。
まず最初に本当にお話ししたいのは、AIに対する反発についてです。これが2026年において、一般的な平均的な人々のAIに関する思考の大部分を占めることになると考えています。
このような動画をご覧になっている皆さんは、おそらくAIの最新情報に関心を持つ少数派のユーザーに属していると言えるでしょう。最近になって気づいたのですが、AIに対する反発は臨界点に達し続けています。これは直接的なAIモデルの予測ではありませんが、事態がどれほど悪化するかを考えると、これを無視することは非常に困難だと思います。
では、なぜこのような状況になっているのか詳しく見ていきましょう。ここにあるツイートでは、誰かがこう言っています。「注意を払っている人なら誰でも、2026年のAI反発が完全に限度を超えることは明らかだ」そして、AIに対する完全にネガティブな内容を示す3つの異なる記事を強調しています。私が目にする一貫したテーマは、AIが実際には大多数のユーザー層を助けていないということです。
人工知能を使う一般の人々にとって、一般的なチャットボット以外には、彼らにとってあまり用途がないのです。彼らはAIによる二次的、三次的な影響をすべて受けており、その結果として生活が悪化しているのです。
AI反発の具体的な要因
さて、Grumsさんから見つけたツイートに入っていきましょう。このツイートは、AI反発の多くを完璧にまとめています。
「反発は2026年にピークに達すると思う。AIが私たちにもたらしているコストの感覚、ハードウェア価格、不足、投資されている莫大な金額。人々は電気料金を心配している。もしすべてが崩壊したらどうなるのか。AI企業による過度な約束もある。AIが私たちの問題をすべて解決すると聞かされることにうんざりしている人がどれだけいることか、そして半分の確率で失敗するのだ。
AIがあらゆるものに強制的に組み込まれている。WindowsのあらゆるところにCopilotがあることを誰も望んでいない。多くの企業がAIを喉に押し込もうとしている。そして、実際の問題は、AIが人々の仕事を奪い始めたとき、これを相殺する認識された利益が準備されていないということだ。
おそらく文字通り、街頭で市民的不安が起こるだろう。AI企業は、メッセージのトーンを落とし、遠い理想郷ではなく人々のニーズに合わせ、今彼らにとって素晴らしいものであり、日々の苦闘を助けるものに適合させる必要がある」
私はこれらの指摘の多くに同意します。一般の人々にとって、AIは単に彼らの生活を良くするのではなく、悪化させているのです。もちろん、ここでもう一つバイラルになったツイートがあります。正直なところ、皆さん、私はおそらくすでに動画を作っていて、まだ公開されていなければ明日には公開されると思いますが、なぜAI反発がおそらく悪化するだけなのかについてです。
このツイートはこう述べています。「過去6か月ほどの間に、AI企業のオーナーや従業員ではないAIのトピックについて率直に発言するほぼすべての人がAIに反対するようになったことは驚くべきことだ」ここでLinus Tech TipsがCopilotよ消えろと言っているのが見えます。
また、誰かがKhan Academyのリーダーが、AIがほとんどの人がまだ気づいていない規模で労働者を置き換えると信じていることを強調しています。彼は、AIから利益を得る企業への処方箋として、労働者を維持するために利益の1%を捧げるべきであり、さもなければ大きな社会的反発があるだろうと述べています。
2つの考えがあります。第一に、これは民間部門ではなく政府によって解決される必要がある問題です。そしてもちろん第二に、社会的反発は可能な限り早急に始める必要があります。
AI反発が経済と政治に与える影響
これはTwitterの誰かからのツイートで、AIのあらゆるセクターについて語っています。大規模言語モデルを超えて見ても、ライドシェアを支配する自動運転車を考えてみてください。配送ルートは、長距離輸送をするAIトラックになるでしょう。
大規模な経済的置き換えが起こるでしょう。より速く、より深く打撃を与える自動化の波によって推進されます。そしてもちろん、個人からの多くの反発があるでしょう。
また、このツイートも見えます。誰かがこうツイートしています。「私の意見としての大胆な発言は、私は実際にテクノロジーがこれ以上進歩するのを見たいとは思わない」これは圧倒的な支持を得ました。
正直なところ、反発がどれだけ悪化しているかについての動画をすでに作成する予定なので、これについてあまり長く話し続けるつもりはありません。なぜなら、私は本当に1時間これについて話すことができるからです。かなり多くのことを見てきました。
投資家のBrad Gerstnerによるこのクリップは、All-Inポッドキャストでの発言ですが、AI反発が本当に重要になる理由について話しています。なぜなら、AI反発は本質的に政治を決定するからです。政治家が選出されたいなら、もちろん今日人々に人気のある物語を持って選挙運動を始めるでしょう。そしてAI反発はそのようなものの一つです。
これが彼が話していることで、2026年において政策が今後の世界をどのように形作るかという点で、これは本当に重要だと思います。
私が抱える主な懸念の一つは、AIがアメリカで深く不人気になっていることです。シリコンバレーはAIをめぐる戦いに負けつつあります。悲観論者たちは今、雇用について人々を怖がらせています。彼らは、アメリカで起こっているこれらすべての人員削減がAIの結果だと考えています。そして第二に、彼らは電気代が上がっているのを見ており、それもAIの結果だと考えています。
私は多くの共和党の上院議員や下院議員と話しましたが、彼らはAIという言葉に言及することを恐れていると言います。なぜなら、彼らの人気評価が下がるからです。私たちはこれの反対側に立つ必要があります。なぜなら、これはアメリカにとって負け戦だからです。
もしここで政治的にAIに反発することが人気になれば、David、これは州レベルでも共和党知事に見られることだと思います。私はこれらが両方とも誤った物語だと思いますが、私たちは反対側に立つ必要があります。
中国では、彼らは減速するつもりはありません。だから、もし私たちがここで自滅し、どういうわけかこれがより大きな経済成長への道だと考えて減速すれば、国家安全保障と経済安全保障の両方にとって本当に問題になるでしょう。
AI反発の深刻化と企業への影響
最後に指摘したいのは、AI反発が非常に悪化しており、これが私がこの件について述べたい主要なポイントなのですが、AI反発が実際に企業がもはや投資することが財務的に意味をなさない地点に達するのかどうか、私は本当に疑問に思っています。これについて私が知らないことの一つです。
私が言いたいのは、反発が企業が特定のことにAIを使用するよりも、実際にAIに投資することが損害を与えると認識する地点に達するのかということです。例えば、マクドナルドは実際に、視聴者が「恥ずかしい」と判断した45秒のAI生成ホリデー広告を取り下げました。
これは完全にマクドナルドのブランドを傷つけます。ブランドにとって最悪のことは、ブランドイメージを傷つけることです。なぜなら、ブランド認知度を構築するには非常に長い時間がかかるからです。あなたが知っていて愛しているブランドのいくつかを考えてみてください。Nikeを着ているかもしれません。好きな時計ブランドがあるかもしれません。お気に入りのシャツブランドがあるかもしれません。
通常、それを構築するにはかなりの時間がかかります。企業がAIに急いで飛びつき、それを使用して、それから「ちょっと待って、これは実際に私たちのブランドを低下させている」と気づいた場合、もちろん使用をやめるインセンティブがあります。なぜなら、ブランドが悪化すれば、売上が落ち、それは実際にデータに反映され、彼らが文字通り避けるものになるからです。
人間による制作の価値向上
これは2026年の私の第二のポイントにつながります。これは直接的なAI予測ではないことは分かっています。これはむしろAIの二次的な結果のようなものですが、それでも比較的重要なことだと思います。なぜなら、この動画を見ている皆さんは、AI業界全体に完全に飲み込まれないように、これを知りたいと思うでしょうから。
存在する多くの異なる視点を理解することが重要です。そして、これはその一つだと思います。人間が高級品になろうとしています。つまり、私が言いたいのは、人間によって作られたものは、根本的に劣っていたとしても、人間がより多くの時間と労力をかけてそのコンテンツを作成することを考えると、より高い価値があると認識される可能性が高いということです。
基本的に、Porscheは完全に人間によって作られた車の広告をリリースしました。そして、少なくとも私の理解では、この広告の売り込み方は、スタジオで作成されたということでした。そして彼らは、この広告の制作にAIは一切使用されていないことを明示的に述べました。
コメントや反応から見ることができます。「AIを使わないことが自慢になる時代に達したのは狂っている」と書かれています。また、誰かが「みんなそれを気に入った」と言っているのも見えます。これはおそらくFalloutからの引用だと思います。
そして、誰かが「AIなし」が今、企業にとって最大の売りになろうとしていることを言及しているのも見えます。そしてここで、これは43万のいいねを獲得しました。「広告でAIが正常化され、企業が安っぽく見えるようになると、本物のアートがブランドがより高級に見えるための基準になり始めるという投稿を見たことを覚えている。そしてそれはすでに起こっている」
私は、皆さんの多くの業界において、この特定のシナリオでは、AIに急ぐのではなく、人間を使うことができるかもしれないと気づくことが実際に役立つ可能性があるため、これを動画に含めたいと思いました。
私自身の例では、例えば、このチャンネルで、私はAIエージェント、デジタルアバターを使用することもできますし、何らかの理由でチャンネルで完全に行動できない場合、私は完全に反対ではありません。
しかし、私が実際に自分の声を使うことには根本的な価値があると思います。それによって皆さんは本物の人間だと理解できます。より真正性があり、もちろん、より信頼があります。
ブルーカラー労働の復権
これはAIの二次的または三次的な結果であり、ある種のブルーカラーの復興があると信じています。これは非常に興味深いものになると思います。完全に開示すると、動画の後半にはAI関連のものがあります。これはもちろんAIに関連していますが、間接的にです。
そして、私が驚くべきだと思うのは、ほとんどの人がAIが労働力をどのように根本的に変えるかを単に見落としているからです。大規模なブルーカラーの復興があると信じています。それは、動画の後半で行う予測の一つが、企業が経済的に価値のある仕事に焦点を当て始めるという予測だからです。
2026年の予測のツイートがここにあります。「ブルーカラーがルネサンスを迎える。大学のROIが疑問視されている。AIが誰もが雇用の安定性を再考させている。そしてブルーカラー労働の汚名は薄れている。そして企業文化が私たちに成功を再考させている。データセンターへの需要により、電気技師、配管工、建設労働者が業界で最も求められる人材の一部になるだろう」
これはかなり真実だと思います。AI企業が実際に何をしているかに注意を払っていれば、彼らは本当に経済的に価値のある仕事を追求しています。Opus 4.5と時間を過ごしたことがある人なら誰でも知っているように、そのモデルはその能力に関して本当に信じられないほど優れています。
ほとんどの人はすでに、彼らがある程度平行世界に住んでいることに気づき始めています。そして、これらの企業が実際に現実世界のタスクを自動化し始めると、このブルーカラーの復興が実現すると思います。
ただし、私が見つけた動画があります。これは、ブルーカラーの復興があるとしても、それはAIによって支えられるブルーカラーの復興かもしれないと基本的に述べています。Twitterで見つけたこの動画を見てください。私が考慮しなかった視点だったからです。
AIは私の仕事を奪いに来ない。私はHVAC技術者だ。いや、来る。来るんだ。さあ、みんな困った。金持ちになった方がいい。なぜなら、私は文字通りユニットを作業していて、全く手がかりがなかった。中国語を話していた方がマシだった。何が起こっているのか全く分からなかった。ゼロ、無。理解できなかった。
これを見て。写真を撮って、ビデオを撮って、何が起こっているか説明した。症状を伝えた。35秒以内に、ユニットの何が問題で、どう修理するかを正確に教えてくれた。AIはあなたの仕事を奪いに来ている、友よ。来ているんだ。
Googleの市場支配の予測
次に私が持っている予測は、おそらくGoogleが支配するだろうということです。誰もがGoogleが本当に、本当に優れていることを知っています。彼らは本当に、本当に優れている以外に言いようがありません。私は常にAIモデルを分割テストして、ニュアンスやモデルを見逃していないことを確認しています。
そして、80%の時間はGoogleと過ごしていると言えるでしょう。実際、正直に言いましょう。おそらく私の時間の約50%はGemini 3と過ごし、30%の時間はClaudeと過ごしています。そして残りの20%は、おそらくChatGPTのような異なるAIツールの間で過ごしています。
しかし、チャットはもはや私の日常的なドライバーではありません。そして、それは単に見栄を張るためや、使用例のためにそう言っているのではありません。日常生活や仕事、専門的な多くの分割テストで、Gemini 3ができることが信じられないほど素晴らしいと感じているだけです。
そして、これは誰もを驚かせています。Gemini 3だけが私にGoogleが支配すると思わせるのではありません。Googleの完全なエコシステムが信じられないほど優れています。Imagen 4とVeo 3はすでにより良い製品提供であり、Googleはすでに彼らが提供するものに関してより良く、より安い価格設定を持っています。
Googleがすでに持っている垂直統合全体について考えてください。OpenAIが完全に終わると言っているわけではありません。ただ、GoogleがOpenAIや他のみんなが思っている以上に多くの地歩を獲得することができると思います。
そして、これは悪いことだとは思いません。競争はエンドユーザーにとって良いことです。なぜなら、企業が競争すると、製品を改善しなければならないからです。これは、あなたや私のようなエンドユーザーが、おそらく同じような価格でより良い製品を本質的に手に入れることを意味します。
ソフトウェア面では、Googleがケーキを取ると思います。Imagen 4 Proは絶対に信じられないほど素晴らしいです。私は文字通り毎日使っています。Veoもあり、これも使っていて、本当にクレイジーで素晴らしいビデオモデルで、これからさらに良くなるでしょう。
彼らはまた、ワールドモデルなどを持っていて、それらは本当に優れています。そしてもちろん、ほとんどの人が存在すら知らないAIスタックがあります。Googleの実際のAIツールで、画像やビデオだけでないもの。Notebook LM、Google Veo、Google Whiskなどのツールは、本当に、本当に優れています。
そして、もちろん、ほとんどの人が考慮していないGoogleからの垂直統合があります。Googleには最高の研究者がいます。彼らはWaymoを持っています。文字通り自動運転車です。Googleが他の企業と比較して、できることのポンド対ポンドでどれだけ進んでいるかについて話すことはたくさんあります。
彼らはチップの原子から携帯電話の画面のピクセルまで、AIスタックのすべての層を所有しています。そして、OpenAIとMicrosoftがパートナーシップモデルに依存していることと比較して考えると、Googleは単なる自己完結型のAI超大国であり、断片化されたスタックができない方法で速度、コスト、能力を最適化できます。
考えてみると、彼らは基盤インフラを持っています。他の企業が主にNvidia GPUに依存していて、それが需要のボトルネックになっていますが、GoogleにはTPUがあります。GoogleにはGPUがあります。
そしてもちろん、彼らはGemini、Gemini Flash、オープンソースのGemmaを持っています。それから、もちろん彼らには独自のプラットフォーム、Vertex AI、Google AI Studio、独自の開発者レイヤーがあります。そして、これには信じられないほどの配信力があります。
Googleが行っていることの一つは、学生向けのGeminiを展開していることです。Android向けのGeminiもあります。Google AssistantはGeminiになろうとしています。また、Docs、メール、Sheets、Slidesに統合されたワークスペース向けのGeminiもあります。
検索もあります。これがAI概要です。これはGoogleの巨大なデータモードです。つまり、研究、DeepMind、そして未来についてさえ、延々と話すことができます。AlphaGo 3について考えてみてください。AlphaProof、AlphaGeometry、ワールドモデルについて考えてみてください。
私の本心では、これはゲームセットアンドマッチです。Googleが本当に負ける方法はないと思います。だから、Geminiが常に賢いからといって、GoogleがOpenAIや他の企業に勝てないと思っているわけではありません。GoogleがAIをOpenAIよりも安く、速く、より多くの場所に展開できるからです。
OpenAIは製品企業であり、Googleは基本的にそれであり、それ以上です。だから、Googleの支配力はほとんどの人にとって本当に驚きだと思いますが、私はここからそれを見ることができます。Googleが完全な製品スイートで支配しない理由が分かりません。
OpenAIが完全に信じられないほど何かを引き出すかもしれませんが、Googleは完全にロックインしていると信じています。だから、2026年以降、Googleから信じられないことを期待しています。
継続学習技術の実用化
これらのことの一つは、継続学習を開始することです。これはよりAI予測のようなものですが、継続学習はAIがリリース時に凍結される必要がない能力です。
現在のパラダイムは、モデルをトレーニングし、事前トレーニングし、すべてのトレーニングを行い、もちろんモデルを微調整してからモデルをリリースし、それが最終形態になるというものです。それがモデルです。それが何であるかです。変更できません。更新できません。モデルの特定の部分を再トレーニングしようとすると、壊滅的な忘却が起こります。これは基本的に、モデルのそのセクションを損ない、モデルがおそらく悪化するか、特定のことを忘れるだけで、本当にイライラします。
ここでGoogleがあり、Jeff Deanが長いコンテキスト処理を強化するためのネストされた最適化を使用した継続学習の新しいエキサイティングなアプローチについてツイートしました。要するに、ここでの大きな要約は、Googleがトレーニング後にモデルを更新する方法に取り組んでいるということです。
もしこれが事実なら、これは本当に本当に効果的になるでしょう。なぜなら、これは人間が学習する方法だからです。人間は単にすべてのインターネットファイルをダウンロードして、赤ちゃんが飛び出してきて、特定のレベルで推論できるわけではありません。人間は常に進化し、学習し、成長しています。
過去5年から10年の間に、あなたはおそらくいくつか異なることを学んだでしょうし、私もそうです。だから、彼らはAIシステムが、トレーニングプロセス全体を開始するのではなく、時々重みを更新できる段階に向かって進もうとしています。
覚えておいてください、そのトレーニングプロセスには何百万ドルものコストがかかります。だから、もし彼らがこれを行う方法を見つけることができれば、多くのお金を節約できる可能性が高いです。
ここにAnthropicの誰かが、2026年に継続学習が完成することについて基本的に話しています。
来年の最も印象的なことは、他の形態の知識労働が、ソフトウェアエンジニアが今年感じているものを経験することです。彼らは年初にはほとんどのコード行を入力していましたが、年末にはほとんど入力していませんでした。
私はこれをClaude Codeの体験として考えていますが、すべての形態の知識労働についてです。また、おそらく継続学習が満足のいく方法で解決され、家庭用ロボットの最初のテスト展開が見られ、ソフトウェアエンジニアリング自体が来年完全にワイルドになると思います。
Mark Cerstmanによるもう一つのツイートがあります。「2025年はエージェントの年だった。2026年は継続学習の年になるだろう」
そして、もちろん、ここにはGoogle DeepMindのFemi Legがいて、継続学習を阻むものはあまりないと言っています。
彼らは継続学習、長期間にわたって新しい種類のスキルを学習することがあまり得意ではありません。これらのいずれにも根本的な障害があるとは思いませんし、これらのことができるシステムを開発する方法についてアイデアがあり、これらの領域の多くでメトリクスが時間とともに改善されているのを見ています。
また、誰かが継続学習がAIの次の大きなものだと言うツイートも見ることができます。今日のディープネットワークは壊滅的な忘却を示します。新しいデータポイントが古い知識を消去させます。なぜなら、バックプロパゲーションがネットワーク内のすべての重みを更新し、古い有用な情報が上書きされるからです。
これを脳と対比すると、脳はバックプロパゲーションを行いません。グローバルな更新はなく、各新しいデータポイントでローカル更新のみです。バックプロパゲーションに対する信頼できる代替手段を持つ日は、継続学習を解決できる日です。
この動画を作成しているとき、継続学習に関する論文が文字通りリリースされたばかりで、これは非常に興味深いです。そして今年初め、Metaは継続学習の方法であるスパースメモリ微調整について話す論文をリリースしました。これは非常に興味深いものでした。
そして私はこれをカバーしましたが、この動画をカバーする中で、Elon MuskがGrok 5での継続学習について実際に話しました。だから、彼らはおそらくGrok 5の成功を継続学習に賭けている可能性が高いです。
そして、この分野に関する研究論文がますます増えているのを見ると、2026年にはその分野で大きな進歩が見られる可能性が高いです。
そして、これはGoogle DeepMindのCEOであるDemis Hassabisがこの主題に触れているところです。
私たちがそれらのことができるAGIシステムを持つまでに、おそらく5年から10年先だと思います。もう一つ欠けているのは継続学習です。システムにオンラインで何か新しいことを教える能力、または行動を何らかの方法で調整する能力です。
だから、これらの多くの中核的な能力はまだ欠けていると思いますし、スケーリングが私たちをそこに連れて行くかもしれませんが、もし賭けるとしたら、おそらく1つか2つの欠けているブレークスルーがまだ必要で、次の5年ほどで来るだろうと感じています。
AIエージェントの業務特化
おそらく、この点を動画の前半に含めるべきでしたが、遅くても決してないよりはましです。だから、AIエージェントが実際に仕事で改善すると信じています。つまり、私が気づいたことの一つは、企業がAnthropicが実際のタスク実行の特定の領域を本当に磨き上げた最初の企業であることに気づき始めているということです。そのタスク実行はコーディングです。
そうすることで、その一つの単一の焦点において、彼らはAIコーディング業界全体をほぼ独占し、基本的に業界標準になることができました。製品が非常に優れているので、自然に売れるのです。
私が知っているTwitterの文字通りすべての人が、Claude Code、Claude Code、Claude Codeと言っています。それが私が聞くすべてです。そして、私がここで言いたいのは、企業が気づいたということです。コーディングはもちろん巨大な、巨大な業界です。
Anthropicのモデルを使用してそれらを動かしている多くの異なるSaaS製品などがあります。しかし、もしこれらの企業が実際に本当に意味のある仕事を自動化し始める製品に焦点を当て始めたらどうでしょうか。
もちろん、これは雇用の置き換えには良くありません。なぜなら、もし彼らが仕事を自動化することができれば、雇用主が実際にそれらのソフトウェアを使用するので、もちろん人々は仕事を失うからです。
しかし、私がここで言いたいのは、彼らはすでに平均的な人のユースケースを飽和させたと思うということです。私の個人的な意見では、平均的な人はボイスアシスタント、チャットボット以上のものを必要としないと思います。ここやそこでいくつかの画像を生成したいかもしれません。面白い動画を生成したいかもしれません。
しかし、彼らがおそらく必要とする最後のものは、実際に出かけて彼らのために物事を行うことができるAIだと思います。紛争を解決するかもしれません、メールエージェントのような。それ以外に、平均的な人は日常生活でそれほどAIを必要としないでしょう。
だから、企業は今、GDP-voltのようなものにシフトすると思います。これは、44の職業にわたる知識労働タスクで測定する場所です。そして彼らは実際にChatGPT-4 thinkingからChatGPT-5.2まで、パフォーマンスがほぼ2倍になったのが見えます。
そして、これは彼らが本当に、本当に焦点を当てる場所だと思います。なぜなら、これらのモデルは企業のための本当のバックボーンだからです。それらはモデルに対して支払う企業です。
現在、ChatGPTサブスクリプションを持っている私が知っているすべての人、少なくともAI業界外の標準的な人々は、サブスクリプションを持っていません。彼らは単に無料でチャットを使用しており、それはサブスクリプションに反映されています。
ChatGPTのように、彼らは製品で実際にそれほど多くのお金を稼いでいません。実際、それが会社が多くのお金を失う理由です。だから、AIエージェントは実際に仕事を始め、以前には働いていなかった領域で働き始めると思います。そして、GDP-voltはそれらの一つになるでしょう。
もちろん、ChatGPT-5.2 thinkingが、プロフェッショナルワークのバーを上げた最初のモデルの一つであることがわかります。最先端の長いコンテキスト推論、スプレッドシート作成とフォーマットの大幅な改善、スライドショー作成の初期の成果。
だから、私個人としては、それが私が信じていることです。そして、AI教授のEthan Mollickからこのツイートを得ました。彼は言います。「私はGDP-voltに戻り続けています。論文には、AIが知識労働に与える今後の影響について光を当てるものがたくさんあります。特にエージェント的な作業が本当のものになり始めるとき、私たちが何年も使ってきた行ったり来たりのサイボーグ的なプロンプティングを置き換える」
そして、私は本当にそれが真実だと信じています。
ワールドモデルの進化
次に、2026年に本当に飛躍すると信じているのは、ワールドモデルです。ワールドモデルはGoogleの印象的なAI能力の秘密のソースであると信じています。
私たちは皆、問題を解決するときにある種のワールドモデルを持っていますが、彼らの最近のワールドモデル、Genie 3ワールドモデルは絶対に信じられないほど素晴らしいです。
私個人としては、これは本当にSFのようなものだと信じています。インタラクティブな世界を生成できるという事実、そしてその世界を探索できること。世界には記憶があります。周りを見回すと、本当にインタラクティブです。そこにあったすべてを本当に覚えていて、物事がうまくいかないAI生成のナンセンスのようなものではありません。
物事はうまく組み合わさっています。もちろん、デモを使ったことはありませんが、私が見たところから、本当にクールに見えます。そして、これらのモデルが使用しているある種の世界記憶があると信じています。
Googleが舞台裏で何をしているのか全く分かりませんが、他の企業がしていることとは異なることをしていることは明らかです。そして、彼らが焦点を当てているのはワールドモデルだと思います。
そして、これは推論モデルがより効果的になる方法、彼らが構築しようとしているAGIシステムが何であれ、その大きな部分になるだろうと信じています。ワールドモデルは私の本心ではかなり良くなると信じています。
そしてもちろん、ワールドモデルと共に、仮想世界にエージェントを持つことになると信じています。以前は、制限された強化学習環境の仮想世界にエージェントがいました。しかし、Simo 2では、仮想世界でプレイして推論できる一般的なAIエージェントを見ています。
これがほとんどの人が思っている以上に大きい理由は、ほとんどの人が世界があなたがプレイできる最大のゲームであることに気づいていないからです。世界について考えるだけで、統計があり、光速のようなものがあります。これはもちろん、フレームレートと言えるでしょう。
しかし、私が言いたいのは、AIエージェントが仮想世界でうまく機能できれば、これらの能力を最終的に現実世界に移転できない理由はないということです。または、少なくともこれらの能力のいくつかを使用して、現実世界のロボットを動かすことができます。
だから、仮想世界のAIエージェントは、Googleにとって主要な焦点になると信じています。なぜなら、彼らは特に現実世界のロボティクスにこれらのスキルを移転できることがどれほど重要か、そしてもちろん他の推論タスクに気づいているからです。
それはそれらを動かすバックボーンになると思います。絶対に信じられないほどになると思います。だから、1年全体のAI進歩になることを覚えておいてください。そして、仮想世界のAIエージェントはおそらく人々を驚かせるでしょう。
たぶん、AIエージェントは何かかなりクレイジーなことをします。ユニークなハックを見つけるか、何か超興味深いことをします。しかし、何が起こるか待ちきれません。
ロボティクス分野の飛躍的進展
そして、2026年にロボティクスがChatGPTモーメントを迎えるかもしれないと信じています。私がこれを信じる理由は、ある会社があり、今画面に見えている会社ではないからです。これはむしろ、ロボティクスのデモがかなり信じられないほど素晴らしいことを示すデモです。
そして、ここで少し脱線します。しかし、このデモが私にとってとてもクレイジーだった理由は、デモが非常に非現実的だったからです。つまり、人々はこのデモが本物であることを信じることができませんでした。
彼らは、内部に人間がいないことを明らかにするために、ロボットの脚を切り開く必要がありました。外骨格ではなく、実際の硬いシェルです。そして、2026年には、完全に自律的な実世界環境でのより信じられないロボティクスのデモを得られるだろうと思います。
そして、Physical Roboticsという会社がおそらくそれを先導すると信じています。なぜなら、彼らから見たすべての更新が、そして今、Tesla Botがスクリーンでランニングしていますが、Physical Roboticsという会社から個人的に見たすべての更新が信じられないほど素晴らしいものだったからです。
おそらくどこかにリンクを残しますが、Physical Robotics、彼らのPi 0、Pi 1.5、前回の上に構築されるすべての更新。つまり、彼らは何十億ドルも持っています。Amazonさえも彼らに投資しています。
私は、私がより強気になっている会社はおそらくないと信じています。だから、完全にバイラルになるロボティクスのデモが出てくるか、ロボティクスのChatGPTモーメントがあるかもしれないことに驚かないでしょう。
それでは、2026年のAIに対するあなたの予測を教えてください。私が考慮しなかったことや、間違っていると思うことがあれば、下のコメントセクションでお知らせください。それでは、またお会いしましょう。
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