实体AI領域は新たな成長の波を迎えています。業界のアナリストAndrew Kangは最近、2026年までに实体AIのデータ規模が100倍に拡大する可能性があると表明しました。この判断は空穴から出たものではありません——2025年以来、AIはロボット分野でモデルアーキテクチャとデータ収集の二大核心ボトルネックを突破し始めています。

FigureやDynaなどのトップ企業の強化学習(RL)技術の成功率はすでに99%を超えています。これは何を意味するのでしょうか？機械学習の効率が質的に変わったことを意味します。同時に、記憶技術や視覚言語モデル(VLM)の進歩も、データのラベリングコストを大幅に削減しています。以前は大量の人手を必要とした作業が、今や自動化の度合いが高まっています。

基礎技術の突破から応用実現までのサイクルが短縮しています。AIと物理世界の融合はもはや遠い未来の計画ではなく、実際に推進されているのです。このトレンドが関連セクターの発展に何をもたらすのか、市場はすでに答えを持っています。