大規模モデルの後半戦における参入証は、単なる計算力の積み重ねではなく、基盤的なロジックの再構築にかかっている。

3月18日に開催されたNVIDIA GTC2026で、月之暗面（Moonshot AI）の創設者である楊植麟が注目を集める公開講演を行った。これは彼が初めてシステム的にモデルの背後にある主要な技術的展開を明らかにしたことで、"Scaling以降の時代"における大規模モデルの進化に新たな視点を提供した。

楊植麟は講演の中で、知能の限界を突破するためには、オプティマイザーやアテンション機構および残差接続などの重要な技術を「破壊と再構築」的な見直しが必要であると指摘した。彼は、Kimiの進化の道を3つの重要な次元の協働としてまとめた。

トークン効率: リソースの無駄を排除し、より極限的な計算効率を目指す。

長文文脈: Kimiの長期記憶の優位性をさらに深め、超大規模な情報を処理する。

エージェント集団: エージェントの知能形態は、単独作戦から動的に生成される「デジタル集団」へと進化している。

楊植麟によると、現在のScalingは、効率、記憶、自動化協力において規模効果を見つけるものに進化した。これらの3つの次元における技術的な恩恵を掛け合わせることで、モデルは現状を大きく超えた知能水準に到達できる。

以前の発表情報によれば、今年1月にリリースされたKimi K2.5はすでにこの「万能」特性を示している。月之暗面にとって最も強力なオープンソースモデルであり、ネイティブなマルチモーダル構造を採用しており、コードやビジュアル理解においてSOTA（最新鋭）のパフォーマンスを達成し、また「思考」モードと「非思考」モードの間で柔軟に切り替えることができ、エージェントタスクのシナリオに正確に対応できる。

月之暗面の技術的な裏付けが明らかになったことで、大規模モデルの競争焦点は「パラメータ数」から「知能密度」へと移り始めている。エージェント集団が未来の知能の究極形態となる中、Kimi