大規模言語モデル（LLM）研究の限界感から、人工知能開発の潮流は物理環境の理解を可能にする「ワールドモデル」と「物理AI」へと急速に移行している。ブラウン大学でLLM研究を行っていたルイ・カストリカト氏はその限界を実感し、環境理解を目指すスタートアップ「Overworld」を設立。同社は仮想空間内の動的相互作用に最適化された環境構築に取り組んでいる。 この潮流を牽引するのが、スタンフォード大学のフェイ＝フェイ・リー氏とメタ元チーフAIサイエンティストのヤン・ルアン氏である。リー氏は「ワールドモデルは現在のAIにおいて最も重要な概念の一つだ」と指摘し、言語の統計的構造ではなく、光の当たり方や物体の物理法則への反応を学習する必要があると強調。ルアン氏も、自己の行動の結果を予測可能にする要素として位置づけている。カーネギーメロン大学のマーティン・ハーバート学部長は、LLMが物理的な接触や幾何学構造を処理できない現状を指摘し、ワールドモデルはロボット工学の進歩、すなわち「物理AI」への重要な段階であると評価する。 応用分野はロボット制御に留まらない。カストリカト氏のOverworldに加え、リー氏設立の「World Labs」、ルアン氏のパリ拠点「Advanced Machine Intelligence Labs」、気象予測を手がける「Causal Labs」、専用チップ開発の「Extropic」などが相次いで参画。インベストメントファームKindred Venturesの共同創業者スティーブ・ジャング氏は、単一の巨大モデルに依存せず、多様な哲学とアーキテクチャを持つモデル群が共存する未来を描くと見通す。 概念の混同を整理するため、リー氏は近日公開のエッセイでワールドモデルを「レンダラー」「シミュレーター」「プランナー」の三類型に分類した。視覚的な忠実度を重視するレンダラーと異なり、物理構造を正確に再現するシミュレーター、そして不確実な環境下で行動を計画するプランナーが、次世代の実体伴型AIの基盤となる。特にプランナー機能の実現は、産業用ロボットの実用化を左右する競争の核心となっており、国内外の企業と研究機関が先制を懸けて開発を加速させている。