データ、ではなく計算能力：AIの次のボトルネック

長年、私たちは「ビターレッスン」を誤解していました。それは計算能力ではなく、データに関するものです。GPUを増やすには、データも40％増やす必要があります。そうでなければ、単なる無駄遣いです。インターネットのデータは飽和に近づいています。「錬金術師」（ハイリスク・ハイリターンのデータ生成手法）と「建築家」（モデルアーキテクチャの着実な改善）こそが未来であり、単純な計算能力の追求ではありません。この記事では、両アプローチの長所、短所、リスクを分析し、2025年にデータ不足を解決することが、2026年のAI企業の生存を決定づけるだろうと結論づけています。