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LLMの根本的制約を突破か——スタートアップ「Subquadratic」が挑む注意機構の革新とその日本市場への波及
MITテクノロジーレビューが報じたところによると、スタートアップ「Subquadratic」は、大規模言語モデル（LLM）の性能向上を阻んできた計算コストのボトルネック、すなわちTransformerアーキテクチャにおける注意機構（Attention Mechanism）の二次計算複雑性（Quadratic Complexity）を突破したと主張している。
AIコスト爆発の臨界点：トークン課金の暴走を制御できなければ、日本企業のAI投資は2026年内に凍結される
生成AIの導入が加速する中、企業のAPIトークン消費コストが予算を大幅に超過するケースが世界的に急増している。