Epoch AIは2026年9月26日(現地時間)、AIモデルの学習に用いられる計算資源の増大と、それに伴うデータセンター規模の拡大に関する調査結果を公開した。同社は、注目すべきAIモデルの学習計算量が約6ヶ月ごとに倍増していること、また2024年8月のColossus 1（コロッサス1）稼働以来、最大AIデータセンターの記録が7ヶ月ごとに倍増していることを指摘した。
Epoch AIの調査によると、AIの進歩は規模に大きく依存しており、より多くの計算資源（compute）、電力、データを用いたAIシステムのトレーニングが一貫して性能向上に繋がっているという。同社の研究は、トレーニング計算トレンド、データ可用性、スケーリング法則、ハードウェア制約、そしてスケーリングが今世紀末まで継続可能かという問いを多角的にカバーしている。
具体的には、2026年6月11日付の報告では、単一サイトの計算能力トレンドを2028年まで分析し、最大AIデータセンターの規模が「Colossus 1」稼働以降、7ヶ月ごとに倍増していることを示した。また、2024年6月19日付のデータインサイトでは、注目すべきAIモデルの学習計算量が約6ヶ月ごとに倍増していることが報告されている。
さらに、2026年3月24日付のデータインサイトでは、2025年第4四半期時点で、世界のAIチップ全体のメモリ帯域幅が年間4.1倍の成長率で、約7000万テラバイト/秒に達したと報告している。これは、インターネット上に保存されている全てのデータを1時間以内にメモリに転送するのに十分な量である。
他の調査では、GPT-5.6 Terra（ジーピーティー5.6テラ）やSol（ソル）といったモデルがコンテキスト長に対して二次関数の時間比例で最初のトークン生成時間が増加する一方で、Claude Sonnet 5（クロード・ソネット5）やOpus 5（オーパス5）はほぼ線形を維持していることが、ジェイソン・リ氏（Jason Li）によって2026年9月8日付で測定された。2026年5月20日付の分析では、OpenAI、Anthropic、xAIといった大手AI研究所が2025年に世界のAI計算資源のわずか20-30%を使用していたことがジョシュ・ユー氏（Josh You）によって明らかにされている。
原文ハイライト"The training compute of notable AI models has been doubling roughly every six months"