2025年のAIを定義する要素は何だったのでしょうか。そして2026年には何が登場するのでしょうか。Mixture of Expertsの年末特別エピソードでは、ホストのTim Hwang氏がベテランパネリストたちと対談し、2025年のAIにおける最大の出来事をレビューし、来年の大胆な予測を繰り広げます。Kaoutar El Maghraoui氏が、AIハードウェアの供給危機とNVIDIAのチップ市場における支配力について詳しく解説します。Gabe Goodhart氏は、Kimi K2 Thinkingのようなモデルを用いて、オープンソースが飛躍的に発展した年を擁護します。Chris Hay氏は、ChatGPTのDeep ResearchとClaudia Codeを通じて、2025年に「スーパーエージェント」が実現したと主張しています。最後に、Aaron Baughman氏とAaron Baughman氏が、視覚モデルから自律型デジタルワーカーまで、マルチモーダルAIの未来を予測します。当社の専門家たちがAIに関する誇大広告と現実を区別し、2026年に何が起こるかを予測します。ぜひご参加ください。
- 00:00 - はじめに
- 0:45 - Chris：スーパーエージェント、推論モデル、2025年を振り返って
- 12:26 – Gabe:オープンソースのブレイクスルーの年と今後の展望
- 22:17 – Kaoutar：2025年のAIハードウェアと2026年の予測
- 29:18 – AaronとAbe：マルチモーダルAIとモジュール式モデルのオーケストレーション
本ポッドキャストで述べられている意見は、出演者個人の見解であり、IBMまたはその他の組織もしくは団体の見解を必ずしも反映するものではありません。
これらの最先端のマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は、テキスト、画像、音声などの複数のタイプのデータやモダリティにわたって処理し、推論することができます。
マルチモーダルAIは、複数の種類の入出力を可能にすることで、生成AIの信頼性と有用性を高めることができます。
一般的な中央処理装置（CPU） などの汎用ハードウェアはほとんどの計算タスクを実行できますが、 AIインフラストラクチャーにはそれよりもはるかに多くの計算能力が必要です。
テクノロジー・リーダーとの魅力的なディスカッションをお聞きください。最新のエピソードをご覧ください。
