NextBigFutureの分析をはじめ複数のAI研究者が、2026年を「Worldモデル（World Models）と継続学習（Continual Learning）のブレークスルー元年」と位置付け始めています。リアルタイム物理シミュレーションを使った信頼性の高いWorldモデルが実用段階に入り、Google DeepMindの「Genie 3」のようなインタラクティブシステムがロボティクスと自律エージェントの訓練基盤として本格展開される見通しです。
Worldモデルとは、AIが「自分の行動が環境にどう影響するか」を内部でシミュレートできる予測モデルです。従来の強化学習では大量の実環境データや試行錯誤が必要でしたが、信頼性の高いWorldモデルがあれば仮想環境上での高速訓練が現実になります。
DeepMindが2025年末に発表したGenie 3はその典型例で、固定シーケンスの動画を生成するのではなく、時間とともに変化する「持続的な3D世界」を生み出します。カメラの動き・ユーザーの移動・高レベルの指示に応じて環境が反応し、エージェントがその世界の中で試行錯誤できる仕組みです。Isaac GR00TでNVIDIAが採用した「Cosmos世界モデル」も同様の発想に基づいています。
継続学習（Continual Learning）の側面では、Google DeepMindが2025年のNeurIPS で発表した「Nested Learning」パラダイムが注目されています。これは単一モデルを異なる速度で動く複数の最適化問題の集合として扱い、高速モジュールが直近のコンテキストを処理し、低速モジュールが基礎的な知識を保持するという設計です。AIに新しい知識を追加すると既存の能力が壊れる「壊滅的忘却（catastrophic forgetting）」問題への実用的なアプローチとして注目を集めています。
X（旧Twitter）では「2026年はWorldモデル元年になる。リアルタイム物理シミュレーションが自律AIの次のフロンティアだ」という期待が広がっています。Hacker Newsでは一方で「Worldモデルの『信頼性』主張はまだ研究室レベル。エージェントとロボットでの実証が本当の試金石だ」という慎重な声が支持を集めており、理論と現場の間のギャップは依然として大きいとの認識も共有されています。
Demis Hassabis（DeepMind CEO）を含む複数のAIリーダーが「AGIへの次の大きな前進は継続学習・メモリアーキテクチャ・世界モデルの組み合わせから来る」と述べており、2026年後半の成果発表が今後の研究方向を左右するものと見られています。