Andrew Kangは、NVIDIAのReMEmber、Titans、MIRASなどの技術により記憶がテスト時に実現され、より優れたビジュアルランゲージモデル（VLM）がビジュアルランゲージアクションモデル（VLA）に対してより強力な空間理解能力を提供していると述べています。これらの進展は、システムがより多くのデータを処理できるだけでなく、データからより深い価値を抽出できることを意味します。
Andrew Kangのこの予測は、2025年の実体AI分野における複数の技術的ブレイクスルーに基づいています。強化学習から記憶技術、データ収集、データ品質理解に至るまで、これらの進展は一つの方向性を指し示しています：大規模なデータ収集と応用の時代が到来しつつあるのです。100倍のデータ規模拡大予測は、「できるかどうか」から「どうやって大規模に行うか」への転換を反映しています。この変化は、2026年にかけてAI産業全体に徐々に影響を及ぼす可能性があります。
实体AIデータ規模を100倍に拡大？Mechanism Capitalが2026年の重要な変数を明らかに
最新の情報によると、Mechanism CapitalのパートナーであるAndrew Kangは最近、2026年に実体AIのデータ規模が100倍に拡大すると述べました。この予測の背景には、2025年にロボットと実体AI分野で技術面での大きなブレイクスルーがあったことが反映されています。モデルアーキテクチャ、トレーニング方法、データ収集のすべてにおいて重要な進展が見られました。
2025年の技術革新がデータ爆発の土台を築く
2025年、ロボット分野では長年の課題のいくつかが解決されました。Andrew Kangの分析によると、これらのブレイクスルーには次のようなものがあります：
理論から実践への重要な転換点
これらの進展の共通点は何でしょうか？それは、AI企業が今、大規模データ収集に投資する自信を持っていることです。言い換えれば、2025年の技術進展は「できるかどうか」の問題を解決し、2026年のデータ爆発は「どうやって大規模に行うか」の問題を解決しています。
Andrew Kangは、NVIDIAのReMEmber、Titans、MIRASなどの技術により記憶がテスト時に実現され、より優れたビジュアルランゲージモデル（VLM）がビジュアルランゲージアクションモデル（VLA）に対してより強力な空間理解能力を提供していると述べています。これらの進展は、システムがより多くのデータを処理できるだけでなく、データからより深い価値を抽出できることを意味します。
データ規模100倍増の市場意義
なぜ100倍という数字が重要なのでしょうか？
速報によると、2025年の市場ではすでにデータ規模によるゼロショット能力のマッピング、視覚的な感度、一般的な物理推論などの新たな能力が見られ始めています。つまり、より大規模なデータが新たな能力の次元を示し始めているのです。100倍の成長予測は、これらの能力が指数関数的に解放されることを示唆しています。
暗号分野のAI応用との連動
興味深いことに、このトレンドは暗号分野のAI応用の進化とも呼応しています。最新の情報によると、Nansen AIは2026年にフルスタックのオンチェーン取引プラットフォームにアップグレードされ、AIを通じてすべてのオンチェーン取引をサポートします。データ分析から取引実行までのアップグレードは、実体AIのデータ処理と意思決定能力の進展が複数の分野で応用されていることを反映しています。
今後の注目点
2026年の実体AIのデータ規模が潜在的に100倍に拡大することは、いくつかの可能な展開を示唆しています：
まとめ
Andrew Kangのこの予測は、2025年の実体AI分野における複数の技術的ブレイクスルーに基づいています。強化学習から記憶技術、データ収集、データ品質理解に至るまで、これらの進展は一つの方向性を指し示しています：大規模なデータ収集と応用の時代が到来しつつあるのです。100倍のデータ規模拡大予測は、「できるかどうか」から「どうやって大規模に行うか」への転換を反映しています。この変化は、2026年にかけてAI産業全体に徐々に影響を及ぼす可能性があります。