世界モデル（現実を予測するAI）への大型資金流入が加速する一方で、その中核的な手法に理論的な限界があることが判明し、資金と科学の間に乖離が生じている。

何が起きたか：World Labsが2月に$1 billion（約1600億円）で$5 billion（約8000億円）付近の評価額での資金調達を実施し、数週間後にAMI Labsが$1.03 billion（約1600億円）を調達しました。AMI Labsの調達はヨーロッパ史上最大のシード資金です。同時期の5月25日に、研究者3名（うち1名はAMI LabsのYann LeCun会長）が、世界モデルの主要な統計的手法は特定の条件下（変数がベルカーブに従い特定の緩やかな方法で変動する場合）でのみ現実の真の構造を回復することを示す証明を発表しました。

なぜ重要か：両社は成熟した製品を販売しておらず、言語モデルの先の機械知能がどこへ向かうかという科学的な賭けに対して資金が評価されています。しかし、その同じ時期に発表された証明は、ほとんどの物理系が破る条件が指摘されており、資本が織り込んでいないリスク要因が一次文献に記載されました。

注目点：5月20日のベンチマーク調査では、あるリーディングモデルが清潔な条件下では約50%の精度で正しく計画を立てていたが、エージェントの色が変わると約12%、背景が変わると約6%に低下しました。ベンダーが提供するデモの精度ではなく、分布のシフト下での長期的な一貫性を要求する必要があります。