お知らせ

Epoch AIのAIデータセンター・エクスプローラーは、86か所にわたって世界のAI計算資源の推定44%を収録するまでになった。画面を再設計し、世界の収録範囲も広げている。

Elliot Stewart、Ben Cottier

主要なAIラボ5社の計算資源の利用状況について、Epoch AIのデータから見えてきたことを初めて紹介する。

Josh You

2024年末にはアドバンスト・パッケージングがAIチップの生産を制約し、2025年を通じてはHBMメモリがボトルネックとなった。主要なAIチップ設計企業が消費する半導体製造能力についてのEpoch AIの分析。

Venkat Somala

新しい「AIチップの保有者」エクスプローラーを公開する。世界の主要なAIチップをどの企業が所有しているかを示すものである。

Josh You、Venkat Somala

プロの数学者が本気で挑んでも解けなかった未解決の数学の問題を集め、それを使ってAIをベンチマークする取り組みである。

2025年、Epoch AIは100件を超える成果物を公開し、リーチを2倍以上に広げ、1,000万ドルを超える資金を調達した。

新しい「AIチップの販売」データエクスプローラーを公開する。財務報告や企業の開示などを用いて、多様なAIチップの計算能力、電力使用量、支出の推移を推定するものである。

2025年、私たちはAIについての短い調査を70本以上公開した。そのうち、Webサイトで特に多く読まれた10本を振り返る。

新たに公開したフロンティア・データセンター・ハブは、衛星画像と許認可のデータを使って大規模なAIデータセンターを追跡し、計算能力、電力使用量、建設の時期を示す。

新たに公開したAI企業データハブは、フロンティアAI企業の売上高、資金調達、企業評価額、従業員数、計算資源への支出、製品の利用状況など、経済面・事業面の主要データを追跡する。

SWE-bench 用に最適化した Docker イメージの公開レジストリを公開する。これにより、GitHub Actions の VM 1台で SWE-bench Verified を62分で実行できるようになった。

Tom Adamczewski

AIベンチマークの基盤を全面的に刷新し、AIモデルの能力について、より透明で体系的かつ最新の評価を提供できるようにした。

Tom Adamczewski

生物学AIのデータセットを拡大し、360を超えるモデルを収録した。分析からは、2017〜2021年の急速な規模拡大の後、生物学モデルの開発が目立って減速したことがわかる。

David Atanasov

Epoch の2024年インパクトレポート。AIの行方に関する影響力ある研究、FrontierMath の公開、拡充したAIデータハブ、各界の指導者との対話、700万ドルの資金調達などを振り返る。

大規模言語モデルの分散学習を理想的な条件のもとでシミュレートするインタラクティブなツールを公開し、その使い方を順を追って紹介する。

Tamay Besiroglu

AIベンチマークハブを公開する。難しいベンチマークで主要なモデルを評価した結果を、AIの能力の傾向の分析とあわせて示すプラットフォームである。

AIモデルの学習に使われるハードウェアを収録した新しいデータベースを公開した。深層学習の時代全体にわたる100種類以上のアクセラレータ（GPUとTPU）を収める。

データと可視化のためのハブを公開する。注目すべきAIモデルと大規模AIモデルについてのデータベースを、利用者と研究者に向けて掲載する。

2023年、Epoch はAIに関するレポートを20本近く公開し、データベースに数百のモデルを追加し、政府の政策づくりを支援し、700万ドル超の資金を調達した。

私たちのデータベースは700を超える機械学習システムを収録し、注目すべき機械学習モデルのパラメータ数、データセット、学習計算量の詳細を追跡している。

AIが労働を自動化する可能性は、人類史の流れを変えうる。そして、計算資源（コンピュート）をどれだけ利用できるかが、AIの進歩を駆動する最も重要な要因である。

Matthew Barnett

このダッシュボードは、機械学習についての私たちの研究から主要なデータを示すもので、この分野の現在と将来を理解するための貴重な資料となる。

AIのテイクオフ（離陸）の速さに関する新しいモデルを紹介する、インタラクティブなウェブサイトを開発した。パラメータを入力して、結果がどう変わるかを確かめられる。

Jaime Sevilla、Edu Roldán

私たちは、AIの発展を予測する新しい研究イニシアチブである。ぜひ仲間に加わってほしい。