フロンティアAI競争は終焉：小規模モデルのネットワークがコストと性能で中央集権型AIを凌駕

Andrew Trask氏は、中央集権型AI企業——Fable、Mythos、GPT、Opus——は能力の最前線を永久に失ったと主張する。ルーティング/重み付けされた安価なモデルのアンサンブルを用いれば、誰でも単一のフロンティアモデルよりも低コストかつ高速で、より高い精度を達成できる。

記事の主要な発見

• 能力：フロンティアモデルの差分プライバシーを適用した組み合わせが『Humanity's Last Exam』で50%台前半を記録——これはどの単一モデルよりも高い。記事では、GPTとOpusのアンサンブルがFable/Mythosを半額で上回るチャートを示している。
• 速度：OpenRouterの独立した速度評価によると、ホスティングプロバイダーがレイテンシーで競争するため、オープンソースモデルの方が高速である。
• コスト：Fable/Mythosレベルの性能を得る最も安価な方法は、もはやそれらのモデルではない。今日リリースされたGPT-5.5 + Opus + Kimi K2.7のアンサンブルがベンチマークでFableを上回る。

戦略

1. 任意のフロンティアAIモデル（例：Fable）を選ぶ。
2. 次に優れた安価なフロンティアモデル（例：OpusまたはGPT-5.5）を見つける。
3. それを主要なオープンソースモデル（例：Kimi K2.7）とルーターでアンサンブルする。
4. 結果：より安価で高性能なシステムが得られ、これは永久に再帰できる。

中央集権型AIが対応できない理由：ヒュドラ効果

Trask氏は中央集権型AIを1960年代のメインフレームに例える。インターネットがメインフレームを結びつけると、ネットワークは常に強力だった。同様に、あらゆるモデルの組み合わせをアンサンブルできるようになれば、単一のモデルが追いつくことは決してできない——単一モデルの改善はすべてアンサンブルに貢献するだけである。

記事は明言している：「スケーリング則とアンサンブルの仕組みにより、単一のフロンティアAIシステムが再び能力の最前線に立つことは決してないだろう。」 未来は「ネットワークソースAI」——ニューラルネットワークのネットワーク——であり、PC+インターネット時代に類似すると予測している。