币界网消息，链上分析师ローフォリーは、AGIは2年以内に実現すると予測し、中国とアメリカのトップレベルの大規模モデルの性能差はわずか2〜3ヶ月だと述べた。彼女は、現在国内にはKimiやMimoを含む複数の企業が1兆パラメータ以上の基盤モデルを持っており、中米間の事前学習段階での性能差はほとんど存在しないと指摘した。ローフォリーは、国内のチームは事前学習構造において一定の優位性を持ち、エージェントのパラダイムに対する反応が十分に速ければ、国内モデルとClaude Opus 4.6などの海外トップモデルとの差は実質的に2〜3ヶ月しかないと述べた。彼女は、今後2〜3ヶ月が各大規模モデルチームの総合的な研究レベル、技術の敏捷性、新しいパラダイムへの適応能力を試す重要なウィンドウになると考えている。AGIの進展については、現在の進捗は20％に達しており、今年中に60〜70％に進展する見込みだと予測している。オープンソースのエージェントフレームワーク（例：OpenClaw）の爆発的な普及により、群知能が活性化され、フレームワークとモデルの双方向のイテレーションが可能となり、研究開発のスピードが大幅に加速している。
ロフリー：AGIは2年以内に実現、中国と米国の大規模モデルの差はわずか2〜3ヶ月
币界网消息，链上分析师ローフォリーは、AGIは2年以内に実現すると予測し、中国とアメリカのトップレベルの大規模モデルの性能差はわずか2〜3ヶ月だと述べた。彼女は、現在国内にはKimiやMimoを含む複数の企業が1兆パラメータ以上の基盤モデルを持っており、中米間の事前学習段階での性能差はほとんど存在しないと指摘した。ローフォリーは、国内のチームは事前学習構造において一定の優位性を持ち、エージェントのパラダイムに対する反応が十分に速ければ、国内モデルとClaude Opus 4.6などの海外トップモデルとの差は実質的に2〜3ヶ月しかないと述べた。彼女は、今後2〜3ヶ月が各大規模モデルチームの総合的な研究レベル、技術の敏捷性、新しいパラダイムへの適応能力を試す重要なウィンドウになると考えている。AGIの進展については、現在の進捗は20％に達しており、今年中に60〜70％に進展する見込みだと予測している。オープンソースのエージェントフレームワーク（例：OpenClaw）の爆発的な普及により、群知能が活性化され、フレームワークとモデルの双方向のイテレーションが可能となり、研究開発のスピードが大幅に加速している。