さて、しばらくこういうことをしていなかった。怠惰以外に言い訳はない。しかし、ここに2026年のAIに関する10の具体的で根拠のある予測を示そう。インフラ、企業、政策に実質的に影響を与えることに重点を置いている。
1. エージェント型AIがデモから「デジタルチーム」の配置へと進化
「エージェントが来る！エージェントが来る！」という叫びは誰もが聞いたことがあるだろう。これが来年のAIにおける最大のテーマとなる。2026年後半までに、多くの大企業が少なくとも1つの本番環境でのエージェント型ワークフロー（単なるPOCではなく）を導入し、サポート、財務、または運用における一連のタスクを処理するようになるだろう。
アナリストの推定によると、自律型AIエージェント市場は2026年に数十億ドル規模となり、2030年までに数倍に成長するとされている。これは経費や資本予算に明確に表れるだろう。
2. 推論がAI設備投資を支配し、ハードウェア構成を再形成
これは当然の予測だ。ここで平均を上げようとしている。多くの推定によれば、2026年までにAIの計算サイクルの約3分の2が訓練ではなく推論に費やされ、そのほとんどはエッジではなくデータセンターや企業サーバーに置かれるだろう。その結果、特化型推論用の自社製シリコンは、絶対的なドル額ではGPUが大きいままであっても、出荷成長率ではGPUをはるかに上回るだろう。
しかし、NvidiaがASICによって打倒されることはない。Rubin CPXは、Nvidiaがエージェント型AI推論の高メモリ未来に備えていることを示している。Google TPUv7も有力な競合となるだろう。同様にQualcomm AI200/250の大容量メモリと低コストも魅力的だ。AMDはHeliosを待つ必要があるが、価格以外の差別化要因は不明確なままだ。
3. 企業では特定領域向けの小規模モデルが汎用AI LLMを上回る
これも当然の予測だ。ほぼ全員がこれに同意している。
本格的な企業導入の半数以上が、単一の汎用LLMではなく、特定領域向けまたは微調整されたモデル（金融、医療、法律、通信）を標準として採用するだろう。これは精度、ガバナンス、特にROIによって推進される。
4. CSPとハイパースケーラーのASICがNvidiaを侵食し始める、特にGoogleが顕著
ハイパースケーラー（TPU、Trainium/Inferentia、MTIAなど）からのクラウドネイティブアクセラレーターと中国の既存企業は、トークンあたりのコストとエコシステム制御に牽引され、2026年には市販GPUよりも大幅に（3倍？）高い成長率を記録するだろう。我々は構造的により競争力のあるアクセラレーター市場に向かっているようだ。しかし、Nvidiaは少なくとも2026年まで需要ではなく供給に制約されたままだろう。そしてRubin Ultraは、この羨ましい状態を少なくとも2027年まで延長する可能性がある。
5. データ、特に合成データがAIにおいてモデルアーキテクチャと同等に重要になる
訓練用の高品質な公開ウェブデータが2026年頃にほぼ使い尽くされるという信頼できる予測により、主要な研究所や企業は合成データパイプラインとプライベートデータの管理に積極的に投資するだろう。
ベンチマークとR&Dの説明は、モデルサイズだけでなく、データ生成、フィルタリング、フィードバックループによる差別化がますます重要になる。
6. 最初のAI「ワールドモデル」が登場する
ここでの「ワールドモデル」とは、3D/物理的環境とダイナミクスの構造化された内部表現を構築するモデルを指し、多くの場合、シミュレーション、ロボティクス、豊かな映像のために使用され、インターネットではなくマルチモーダルデータで訓練される。World Labs、Google、Metaが恩恵を受けるだろう。Qualcomm AI200/250もここで本当に驚きをもたらす可能性がある。
7. 身元詐称とAIディープフェイクが多くの人々を恐怖に陥れる
高品質でリアルタイムのディープフェイクとAI支援詐欺（「CEOのドッペルゲンガー」、音声クローン、合成文書）により、企業はアイデンティティとコンテンツの信頼性を一流のセキュリティドメインとして扱わざるを得なくなる。これは間違いなく、来たる中間選挙で大きな問題となるだろう。
8. その結果、AI規制は原則から執行と責任へとシフトする
2026年には、規制の議論は広範なフレームワークから具体的な執行へと移行する：金融、医療、雇用、重要インフラにおける高リスクAI利用に対するインシデント報告、罰金、義務的な管理。
調達とコンプライアンスチームは、詳細なモデル文書、データ系統、リスク管理を要求し始め、どのベンダーが大口顧客に販売できるかに影響を与えるだろう。
9. AIハードウェアのロードマップはFLOPsだけでなく、メモリと相互接続に注力
2026年に発売される次世代アクセラレーター（GPU、NPU、CSP ASIC）は、HBM4、先進的なパッケージング、独自の相互接続ファブリック（NVLinkクラス、ベンダー固有のプロトコル）を重視するだろう。競争の焦点は生のTOPSからシステムレベルのスループットとスケールアウト効率へと移行する。
10. AIの生産性向上は不均一に現れ、企業間の「AIギャップ」を拡大する
ほとんどの組織はどこかで生成AIを使用していると報告するだろうが、測定可能なROIを伴うワークフロー全体に完全に拡張している組織はごく少数にとどまり、AI成熟企業とAI実験企業の間のパフォーマンスギャップが拡大するだろう。
ブラックスワンはあるか？
もちろん驚きはあるだろう。汎用AIはそのうちの一つではない。しかし、それがこの市場をこれほど興味深いものにしているのだ！
なお、NvidiaとQualcommはCambrian-AIのクライアントである。
