AI · 2026年9月30日

さまざまな人工知能モデルの専門性について

Abstract geometric pattern of yellow and red lines
MARIOLA GROBELSKA / Unsplash

BotHubの創設者が、異なる人工知能モデルの専門性についての考えを共有した。すべてのテキスト生成型人工知能は、Googleが開発したトランスフォーマー技術に基づいて構築されており、主な違いはその教育方法にある。

現在のところ、完璧な人工知能は存在しない。プログラミングに最適でBotHubで最も人気のあるモデルは、AnthropicのClaudeである。Claudeは、まず簡単な算数を学び、その後、ドナルド・クヌースのような難しい本を学ぶように特別に訓練されている。実際、この会社にはプログラミングを教える1000人のシニアデベロッパーが勤務している。

一方で、百科事典的な知識が必要な場合、ClaudeはGeminiに劣る。Geminiは、映画に関する質問に対しても正確に回答できるが、Claudeはこれに対応できない。

最近、中国の人工知能モデルの質が向上したとの意見があるが、これは部分的に正しい。中国の人工知能の主な利点はその安価さであり、これは主にアメリカの人工知能(GPT、Gemini、Claude)による教育によって実現されている。

2026年には、アメリカが人工知能用のハードウェアに600〜7000億ドルを投資すると予想されている。これに対し、ロシアの企業は非常に限られたハードウェアしか持っておらず、Yandexの古いA100カードはわずか1500枚である。