スケーリング則

フロンティアモデルに負けは必然か｜Kimi K3の巻き返し、スケーリング則の限界、レイヤー戦略で読み解くAI競争のこれから

「先行するフロンティアモデルに全部持っていかれて、後発は負けるしかない」は本当なのか。出遅れたはずのMoonshot AI（Kimi）がなぜ世界水準まで巻き返したのか、スケーリング則の限界（データウォール）と次段階（合成データ・RL・テストタイム計算・自律エージェント）、そして「どの層で戦うか」というレイヤー戦略までを、初心者にもわかるようにかみ砕いて解説します。Kimi K3はベンチマーク上で費用対効果が最上位クラスであり、筆者が実際に使った実感としても世界最高峰の水準だと考えています。日本企業・スタートアップがどの層で寡占を作るか、その示唆まで筆者の見解として書きます。