Scaling Lawの制度上の位置づけについて、Epoch AI公式のAI研究機関の公表論文/レポート（https://epoch.ai/publications/will-we-run-out-of-data-limits-of-llm-scaling-based-on-human-generated-data）で確認できます。Epoch AIの分析によれば、具体的には「Epoch AIは、AI学習に利用可能な、品質・重複を調整した人間生成の公開テキストの実効的なストックを約300兆トークンと推定しており、現在のスケーリング傾向が続いた場合、言語モデルはこのストックを2026年から2032年の間のいずれかの時点で使い尽くすと予測しているが、その正確な時期は学習手法（例えばオーバートレーニングの度合いと計算量最適な学習との違い）に大きく左右されるとしている。」といった記載が確認できます。限界として、この記述は当該Sourceの時点のものであり、その後の変更が反映されているとは限りません。 これは2026年から2032年という幅の広い時期の不確実性を伴う予測であり、オーバートレーニング比率に関するモデル化上の前提に明示的に左右される。Epoch AIはこれまでも自らの推定を改訂してきており、この予測は正確に固定された日付として提示すべきではない。また、この人間生成テキストのみに基づく推定には、合成データ・非公開テキスト・マルチモーダルデータといった新しいデータソースは十分に織り込まれていない。Current Statusとして、2026年08月23日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これはEpoch AIという、Scaling Law自身とは別の組織が発信・保有する情報であり、Scaling Law自身による広報や、独立した第三者による評価とは性質が異なります。