グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビスCEOは、AIのスケーリング（拡大）を「最大限に推し進めなければならない」と強調した。サンフランシスコで開かれたAxios AI+サミットで、同氏は現在のAIシステムのスケーリングが、人工一般知能（AGI）の実現に不可欠な要素であると明言した。AGIとは、人間と同程度の推論能力を持つとされる理論上のAIで、世界中の主要AI企業が競い合って開発を進めている。ハサビス氏は「スケーリングはAGIシステムの核となる部分になる可能性がある。あるいは、その全体を構成する唯一の要素になるかもしれない」と語った。 AIのスケーリング法則によれば、データ量と計算リソースを増やすほど、AIの性能は向上する。しかし、限界は存在する。公開可能なデータは限界があり、計算力の拡大には大規模なデータセンターの建設が必要で、コストと環境負荷が高まる。また、一部の専門家は、AI企業が巨額の投資をしても、スケーリングの効果が次第に鈍化していると指摘している。 MetaのAI最高科学者であるヤン・レクン氏も、スケーリングの限界を警鐘している。彼は「最も重要な問題は、極端にスケーリングしにくい」とし、「データと計算の増加が、必ずしもAIの知能向上につながるとは限らない」と述べた。レクン氏は、Metaを退職し、自らのスタートアップを設立。今後のAIの次世代革命として「世界モデル（World Models）」の開発を掲げている。これは、言語データではなく、空間的・物理的データを学習し、持続的な記憶、推論、複雑な行動計画が可能なAIを目指す。LinkedInで「AIが物理世界を理解し、計画を立てられるシステムの構築が次のブレークスルーだ」と明記している。 ハサビス氏の主張は、スケーリングの継続的推進を求める一方で、レクン氏の提唱は、新たなアプローチの必要性を示唆している。AIの未来は、スケーリングと根本的アーキテクチャの革新の両輪によって描かれる。