インド政府は、2026年にはAI技術が実用化に向けて大きく進化することを発表しました。2025年がAI技術の評価の年であったとすれば、2026年はその実用化が進む年となるということです。現在、AIの開発はより大規模な言語モデルの構築から、実際に使いやすいAIを作るための取り組みへとシフトしています。
具体的には、小型モデルを適切な場所に導入し、物理デバイスに知能を組み込み、人間の作業フローにスムーズに統合するシステムを設計することが求められています。専門家によると、2026年はAI技術が単なる拡大から新しいアーキテクチャの研究へ、派手なデモからターゲットを絞った導入へと移行する転換期であるとしています。
2012年にAlexNet論文が発表され、AIシステムが大量のデータを用いて画像認識を学習できることが示されました。このアプローチは計算資源を大量に必要としましたが、GPUの利用により可能となりました。2020年にはOpenAIがGPT-3を発表し、モデルを大きくすることで新たな能力を引き出せることが示されました。しかし、現在ではAI業界がスケーリングの限界に達しつつあり、新たな研究の時代に移行するという見方が強まっています。
多くの専門家は、次のAIの波は、小型でより機敏な言語モデルが主導することになると考えています。特に、特定の分野に特化したソリューションに適した小型モデルの活用が進むとされています。AT&Tのデータ責任者アンディ・マーカス氏は、2026年には微調整された小型言語モデルが成熟したAI企業で広く使われるようになると述べています。
また、物理的なAIの活用が進むことも予想されています。専門家によると、2026年にはAIを搭載した新しいカテゴリーのデバイスが市場に登場し、ロボットや自動運転車、ドローン、ウェアラブルデバイスなどが普及するとしています。AT&Tベンチャーズのビクラム・タネジャ氏は、ネットワークインフラの最適化が進むことで、これらのデバイスの導入が加速すると述べています。