AIエージェントは通常のLLMの136倍のエネルギーを消費──KAIST研究チームが初測定、データセンター電力危機に直結
AI エージェントが従来型生成AI の136.5倍のエネルギーを消費することが判明。検索規模での実装は米国電力消費の半分に相当し、今後の AI インフラ設計は『効率化』が存続条件になります。
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計算効率
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Sakana AI が専用ラボで「自己改善型AI」研究、大規模モデル競争に代替手段を提示
AI自体が反復的に自らを改善するシステム（RSI）に注目する Sakana AI RSI Lab が始動。大規模企業との計算能力競争ではなく、モデルの自己進化能力に焦点を当てる新アプローチで、スケーリングの限界に対抗する。
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Claude Code、自動探索で AI スケーリング新アルゴリズムを発見——計算量70%削減を実現
UMD・Google・Meta の研究チームが、Claude Code を使用してテスト時のスケーリング新アルゴリズムを自動発見。信頼度追跡に基づくアルゴリズムが従来の自己一貫性と比べ約70%の計算削減を実現。開発費は40ドル、処理時間は160分。
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