エポックAIは2026年10月29日(現地時間)、人工知能（AI）スケーリングに関するデータと研究成果を刷新したウェブページを公開した。今回の更新では、長文脈におけるレイテンシ（遅延）のスケーリング挙動や、グローバルなAI計算能力の成長トレンドについて新たな知見が示された。特に、GPT-5.6 TerraやClaude Sonnet 5といったフロンティアAIモデル間での挙動の違いが詳細に報告されている。
エポックAIは今回、人工知能（AI）モデルの訓練に用いられる計算リソースの規模拡大と、それがAIの能力や将来に与える影響を追跡する研究内容を改めて公開した。同社のパブリックデータベースは、1950年から現在に至るまで3600以上の機械学習モデルを網羅しており、AIスケーリングに関する幅広いデータを提供している。
長文脈処理におけるレイテンシのスケーリングに関する報告では、フロンティアAIモデル間で異なる挙動が観測された。エポックAIの測定によると、大規模言語モデルがより長い文脈を処理する際の初トークン生成時間（time-to-first-token）において、GPT-5.6 TerraやGPT-5.6 Solは文脈長が増加するにつれて二次関数的な増大を示すことが明らかになった。これは、長文脈になるほど処理速度の低下が顕著になる可能性を示唆している。一方で、Claude Sonnet 5とClaude Opus 5は、文脈長が増加しても線形に近いスケーリングを維持しており、効率的な長文脈処理能力を持つことが示された。このような挙動の違いは、各モデルのアーキテクチャや最適化手法に起因するとみられる。
また、グローバルなAI計算能力についても新たなデータが示された。AIチップの四半期ごとの販売における計算能力は、2024年以降、年間約2.5倍のペースで成長を続けている。この成長率は2023年の急増期からは減速しているものの、依然として高い水準を維持している。さらに、グローバルなAI計算能力全体は、約9ヶ月ごとに倍増していることが示された。単一データセンターにおける計算能力の記録は、Colossus 1が2024年8月に稼働を開始して以来、約7ヶ月ごとに倍増していることが報告された。これは、大規模なAIインフラ投資が加速している現状を反映している。エポックAIは、2025年第4四半期時点では、グローバルAIチップ全体のメモリ帯域幅が毎秒7000万テラバイトに達すると推定している。これらのデータは、AI技術の発展を支える計算インフラが急速に拡大していることを明確に示している。
参考: epoch.ai — 2026年10月29日 13:23 (JST)
原文ハイライト"Long-context latency scales quadratically for GPT-5.6 but nearly linearly for Claude 5"