AI・ML2030年AGI到達の現実性 ── Google幹部・Metaculus予測が収束する「5年以内50%」シナリオの技術的根拠Google DeepMind CEOのHassabisは50%の確率で2030年AGI到達、Brinは2030年前、Metaculus中央値は2028年。予測が収束する中、2e29 FLOPsまでのスケーリング可能性と電力・チップ・データ・レイテンシの4大制約、アルゴリズム革新の必要性を技術的に分析する。2026.02.2110分伊東雄歩
AI・MLAGI 2030年到達予測の収束 ── Google Brin/Hassabis、OpenAI/Anthropic CEOが一致する「5年以内」タイムラインと技術的実現可能性Google共同創業者ブリン、DeepMindハサビス、OpenAIアルトマン、Anthropicアモデイが相次いで「2030年前後」のAGI到達を示唆。Metaculus予測の劇的縮小、Epoch AIのコンピュート分析、AI研究者調査との17年ギャップを検証し、2030年AGI予測の構造と不確実性を分析する。2026.02.1811分伊東雄歩
AI・MLDeepSeek mHCとAI訓練効率革命 ── Manifold-Constrained Hyper-Connectionsが覆すスケーリング法則DeepSeekのManifold-Constrained Hyper-Connections（mHC）は、追加コスト6.7%で最大7.2ポイントの性能向上を実現。DeepSeek-V3.2がGPT-5同等性能を1/10コストで達成した技術基盤と、スケーリング法則の転換を解析する。2026.02.098分伊東雄歩
