オープンソースモデル

Rest of World の報道によると、アリババは 2022 年にオープンソースモデルプラットフォーム ModelScope を立ち上げ、OSChina は 2023 年に MoArk を発表し、ファイアウォール内の中国の開発者にモデルホスティング、テスト、カスタマイズサービスを提供しています。中国の規制当局は 2023 年に Hugging Face をブロックし、具体的な理由は公表されていませんが、政府は同時に人工知能ラボがブロックを回避して中国のモデルを世界に共有することを黙認していると報じられています。ModelScope は現在 17 万以上のモデルをホスティングしており、3 月には 17 万のモデルと 2.5 億のユーザーを持つと発表しました。MoArk は約 2 万の一般的なモデルをホスティングしており、両者とも 300 万以上のオープンモデルをホスティングしている Hugging Face には及びません。OSChina の CEO 徐勇 は、すべての人が常に VPN を使用できるわけではなく、中国は中国のユーザーにサービスを提供する自立した人工知能エコシステムを構築する必要があると述べ、中国はインターネット時代よりも早く独立したエコシステムを発展させていると語りました。彼はまた、MoArk がエンジニアチームを展開し、モデルがさまざまなタイプの中国のチップ上で動作できるようにし、主流のオープンモデルが中国のチップに適応することを使命としていると述べました。両プラットフォームの一部サービスは無料で、追加の計算能力や高度な機能は有料です。ModelScope は大学のハッカソンを開催し、杭州で人工知能の起業家のために共同作業スペースやイベントスペースを提供しています。ニューヨークに本社を置く Hugging Face は、オープンモデルとデータセットを共有する主要なプラットフォームです。9 月、NVIDIA は 129 億ドルで同社を買収することを発表し、規制文書の中で、規制当局がこのサイトで中国のモデルを共有することを禁止する可能性があると指摘しました。

《フィナンシャル・タイムズ》の調査によると、オープンウェイトモデルはテクノロジー企業からアメリカの伝統的企業に広がっています。AlphaSenseのデータによれば、今年の8月と9月にアメリカ企業が財務報告電話会議や投資家会議でオープンウェイトまたはオープンソースモデルに言及した回数は前年同期比で約6倍に増加しました。PNCファイナンシャル、物流会社CHロビンソン、シーメンスは最近、関連するアプリケーションについて公に言及しました。TinderのAIの年間支出は、今年の1月の約100万ドルから7月の約1000万ドルに増加し、現在は一部の一般的なリクエストをオープンウェイトモデルに委ね始めています。AT&Tは、現在約40%のAIタスクがオープンモデルに委ねられており、約70%に引き上げる計画であると述べています。彼らの内部AIシステムは、毎日約450億トークンを処理しており、簡単なタスクにはコストの低いモデルを使用し、複雑なタスクには引き続きOpenAIやAnthropicなどの最先端モデルを使用しています。

DeepSeek CEO 梁文锋は投資家に対して、同社が2兆パラメータのモデルを訓練中であり、その後8兆パラメータのモデルを開発する計画があることを明らかにしました。現在のフラッグシップV4-Proの総パラメータは1.6兆です。現在公開されている超大規模モデルの中で、Moonshot AIのKimi K3は2.8兆パラメータに達しています。Kimi K3はMoEアーキテクチャを採用しており、2.8兆の総パラメータの中で各トークンが1040億パラメータを活性化します。DeepSeekが計画している8兆パラメータモデルの規模は、その約3倍に近いです。DeepSeekは7月に500億元以上の資金調達を完了し、評価額は500億ドルを超えました。V4-Proは1.6兆の総パラメータ、490億の活性化パラメータでオープンソース化されています。

Social Capital 創業者 Chamath Palihapitiya は、深い研究報告を発表し、オープンソースの重み付けモデルが公開評価の最良のクローズドフロンティアモデルに約4ヶ月近づいており、差が大きく変動していると述べました。オープンソースモデルがフロンティア性能に近づきつつ、企業がデータ、インフラストラクチャ、カスタマイズをより多く制御できる場合、企業がフロンティアラボに支払う価値はビジネスの問題となります。オープン性にはスペクトルがあり、完全にダウンロード可能で自由に修正できるオープンソースモデルから、さまざまな制限のあるオープンソース重み付けモデル、クローズドモデルは重みをプライベートに保ちます。Palantir の CEO Alex Karp は、企業が差別化された独自の知識とプロセスをフロンティアモデルの提供者に渡す可能性があると警告しました。Microsoft の CEO Satya Nadella は、企業は実際にはインテリジェンスに対して2回支払っていると述べ、一度は金銭で、もう一度はインテリジェンスを有用にするために開示しなければならないより価値のある独自の知識です。懸念があるにもかかわらず、企業はフロンティア性能に対して支払う意欲があり、最良のオープンソース重み付けモデルが数ヶ月遅れているだけでも、フロンティアラボの収入は引き続き加速しています。先進企業は同時に2種類のモデルを使用し、オープンソースモデルで制御とカスタマイズを取得し、クローズドフロンティアモデルで最高の能力を得ています。一部のケースでは、最高12倍のエンジニアリング効率と20倍以上のコスト削減が報告されています。一部の企業はデュアルトラックを採用しており、Google は同時に Gemini と Gemma を提供し、Meta は同時に Muse Spark と Llama を提供しています。この99ページの報告書では、フロンティアラボがリーダーシップを維持するためのコスト、モデル競争の5つの要因、モデルの実行場所、そして NVIDIA と Samsung のオープンソース重みに対する投資についても触れています。

Ars Technica の報道によると、Mozilla の最新の「State of Open Source AI」によれば、アメリカのクローズドソースの最先端モデルと中国のオープンソースの重みモデルとの性能差は約 4.4 か月に縮小した。Moonshot AI の Kimi K3 を代表とするオープンソースモデルは、Artificial Analysis Intelligence Index の総合スコアで Anthropic Fable 5 に対してわずか 3 ポイント遅れているが、コストはその約 30% に過ぎない。METR の計算によれば、最強のクローズドソースモデルは約 12 時間の人間専門家タスクを安定して完了できるのに対し、最強のオープンソースモデルは現在約 7 時間のタスクを信頼性高く完了できる。約 4 か月後にはオープンソースモデルが現在のクローズドソースレベルに追いつくと予想されている。Mozilla は、大多数の組織はデフォルトでオープンソースモデルを採用すべきであり、専門的で高強度の検索や長いコンテキストなどのシナリオでのみクローズドソースモデルにプレミアムを支払うべきだと考えている。最先端の人工知能モデルを有料で購入するコストは通常の購入の 5 倍であるが、4 か月の先行優位性を得ることができる。

マイクロソフトのCEOサティア・ナデラはXに投稿し、スーパーインテリジェンスの追求は核心原則に基づくべきであり、私たちが構築するAIが人間を助けず、人間の制御下にないのであれば、追求する価値はないと述べました。彼はまた、AIの利点を加速し、広く普及させる必要があり、国家、コミュニティ、企業の中で広く拡散するためには、クローズドソースとオープンソースのモデルが共に繁栄する最前線のエコシステムが必要だと述べました。企業にとっては、独自の暗黙知に対する完全なコントロールを保持する必要があり、各組織は特定のモデルプロバイダーに依存せずに独自の継続的学習サイクルを構築できるべきであり、自身の知識を制御するモデルと重みの中に組み込む必要があります。ナデラは、正しい整合性のために必要な研究、関心、慎重なペース、そして「埋め込み評価者」などのアイデアを歓迎すると述べました。これは少数の実体によって制御されるべきではなく、エコシステム、国家、そして学術界を含む分野で広く代表される必要があります。マイクロソフトのアプローチは、AIスタックの各層への広範なアクセスと選択、企業による学習サイクルとモデルのコントロール、そして明日公開される一般向けの自社MAIモデル「行動規範」です。

マイクロソフトの会長兼CEOナデラは、私たちはAIの発展を加速し、AIがもたらす利益を拡大し、さまざまな国、コミュニティ、企業に広く恩恵をもたらす必要があると述べました。これには、クローズドソースモデルとオープンソースモデルの両方が繁栄できる最前線のエコシステムを構築する必要があります。

財聯社の報道によると、OpenAIの最高財務責任者は、料金モデルの改革を検討しており、効果に基づく新しい料金モデルをテストしていると述べ、使用量に基づく課金方式から徐々に離れ、価格が低いオープンソースモデルと競争することを目指している。

韓国聯合ニュースの報道によると、アメリカの市場情報機関Silicon Dataが発表したLLMトークン支出指数（LLM Token Expenditure Index）は、8月31日に1百万トークンあたり97セントに下落し、昨年末の設立以来の歴史的最低値を記録しました。5月の高値（2.05ドル）からは50％以上の下落です。分析によると、中国のAI企業「月之暗面」が発表したオープンソースモデル「Kimi K3」、OpenAIが7月にChatGPT-5.6シリーズモデルの価格を引き下げたこと、そして主要企業が動的価格設定メカニズムを導入したことが、今回の価格下落の主な要因となっています。トークン価格の下落はユーザーの使用コストを低下させる一方で、OpenAI、Anthropic、Googleなどのモデル開発者にとっては収益圧力を生じさせることになります。投資機関Seez Groupの投資責任者は、基盤モデル企業が最も直接的な影響を受けると指摘し、オープンソースモデルの競争侵食に対抗するために、流通チャネル、メモリ、およびコンテキスト能力の強化に転換することを提案しています。

阿里巴巴 Qwen チームは水曜日に Qwen 3.8-Flash-Next を発表します。これは混合専門家（MoE）モデルで、総パラメータは 1250 億ですが、各トークンは 60 億のパラメータのみを活性化します。チームはこれを次世代 Qwen 4 アーキテクチャのプレビュー版として位置付けており、最終的なフラッグシップモデルではありません。このモデルはマルチモーダルとして説明されており、今後発表される Qwen 4 アーキテクチャに基づいて構築されています。チームは、この初期バージョンを早期にリリースすることで、開発者が後続の完全な Qwen シリーズに備えられるようにすることを目的としています。モデルの重みは Hugging Face と ModelScope プラットフォームでホスティングされます。現在のところ、Qwen はこのモデルのベンチマークスコアを発表しておらず、自社の Qwen 3 シリーズや海外の競合製品との比較データも公開していません。1250 億と 60 億のパラメータの具体的な数字は公式に確認されていません。オープンウェイトモデルとして、開発者は無料でダウンロード、微調整、実行が可能で、データをクローズド API に送信する必要がなく、モデルのホスティングコストを削減するのに役立ちます。

Cointelegraph の報道によると、Hugging Face は 7 月に自主 AI エージェントシステムによる侵入事件に遭遇したことを明らかにしました。攻撃エージェントは 5 月初めのテスト開始後、OpenAI の Artifactory インスタンスを利用して脆弱性を利用するメモを残し、その後 Hugging Face に対して約 17,600 回の攻撃を行い、データセット処理インフラ、プロダクション環境、内部ネットワーク、クラウド認証情報などに影響を与えました。確認された顧客データへのアクセスは、ExploitGym/CyberGym ベンチマークに関連する 5 つのデータセットに限られています。Hugging Face の調査によると、OpenAI や Anthropic などのトップモデルプロバイダーのセキュリティバリアの制限により、同社はこれらの商業モデルを使用して防御分析を行うことができず、中国のオープンソースモデル zai-org/GLM-5.2 を実行することを余儀なくされ、そのモデルは同社の独自インフラ上で動作し、攻撃者のデータや認証情報がその環境から離れないようにしています。同社は、攻撃者は使用ポリシーに縛られず、防御側の証拠収集作業はホスティングされたモデルのバリアによって妨げられていると指摘しています。この事件は、オープンウェイトモデルとクローズドモデルの間のセキュリティの逆説を浮き彫りにしています。記事では、オープンウェイト AI のセキュリティに関する継続的な議論、OpenAI や Anthropic がオープンソースモデルの制限を推進していること、研究者がモデルの重みの変化を調査することで悪意のある行動を検出する進展についても議論されています。Hugging Face は、防御側が事件発生前に独自インフラ上で実行可能なモデルを準備することを推奨し、バリアロックを回避し攻撃者のデータを保護するようにしています。

トランプ政権は新しい人工知能ガイドラインを改訂し、人工知能モデルに対する規制を拡大します。ホワイトハウスは、アメリカの研究所が公開する前に連邦政府による安全テストを受けることを要求する人工知能フレームワークを策定しました。今後数ヶ月で、このフレームワークはオープンソースモデルを含む予定であり、その能力がAnthropicのMythosレベルモデルやOpenAIのGPT-5.6と同等に達した場合、テストに組み込まれることになります。

黄仁勋は X プラットフォームで Alpamayo 2 Super の発表を行い、これは NVIDIA が自動運転分野向けに開発した最先端のオープンソース推論モデルです。黄仁勋は、Alpamayo 2 Super は環境を「見る」だけでなく、複雑な世界を理解し推論することができ、行動の前に考えることができるため、ロボットタクシー、自動運転トラック、シャトル、配送車両、農業機械、そして将来の大規模移動ロボットシステムのコアモデルとして機能することができると述べました。このモデルは OpenMDW-1.1 に基づいて商業利用のためにオープンされ、開発者や企業がモデルの検査、微調整、展開を行うことを許可します。黄仁勋は、オープンモデルが自動運転システムの安全性と信頼性の向上を促進するのに役立つと述べました。彼は、次の人工知能の波はロボット技術に属し、自動運転車両がこのトレンドの重要な出発点になると語りました。

Galaxy Researchの研究主管アレックス・ソーンは、Coldcardウォレットのアドレス生成に対する攻撃が依然として続いていることを発表し、現在、被害者の情報を継続的に収集しており、新たな被害アドレスと攻撃者アドレスを調査データベースに追加している。もしユーザーが影響を受けたColdcardの単一署名アドレスを使用している場合、直ちに資金を移動するべきである。現在の調査結果によれば、2021年3月のファームウェアアップグレード後に生成されたすべての単一署名Coldcardアドレスは、最終的に攻撃者によって空にされる可能性があり、ただ時間の問題である。Galaxy Researchの分析によると、現在確認されている最初の3回の攻撃は高度にプログラム化された特徴を示しており、攻撃取引のパターンは類似している。大量の盗まれたビットコインは依然として攻撃者のアドレスに留まっており、まだ移転は行われていない。しかし同時に、新たな機会型攻撃者が現れており、資金のチェーンを剥離したり、クロスチェーンサービス（例えばThorChain）や海外のブックメーカーを通じて移転や洗浄を行っている。さらに、アレックス・ソーンは、セキュリティ調査におけるAIツールの制限についても言及した。アメリカの一部の大規模言語モデルは、研究者が盗まれた資金を追跡する能力を制限しており、チームはユーザー資産の保護とオンチェーン追跡を支援するために、中国のオープンソースAIモデルに頼らざるを得なかった。彼はこの現象を「信じられない」と考えており、関連問題を政府や業界レベルで議論することを推進する計画である。アレックス・ソーンは最後に、現在大量の盗まれた資金が静止状態にあることを述べ、チームは関連アドレスを継続的に追跡しており、アメリカの関連機関や業界パートナーと情報を共有している。彼はビットコインコミュニティに対し、この事件から教訓を得て、自主保管のセキュリティ教育を強化し、ウォレットの複雑性に対する認識を高めるよう呼びかけた。

XユーザーのRohan Paulによると、OpenAIのモデルがHugging Faceを攻撃した際、AnthropicのClaude 5は証拠収集を手伝うことを拒否し、Hugging Faceは最終的にNvidiaの量子版GLM 5.2に転向して緊急対応を完了しました。このユーザーは、オープンソースモデルの禁止が防御側の能力を弱めるとコメントしており、今回の事件は安全対応におけるオープンソースモデルの実際の価値を証明しています。

Moonshot AI の最新フラッグシップオープンソースモデル Kimi K3 が正式に B.AI Web Chat に登場しました。これまでに B.AI は Kimi K3 API の接続を先行して完了しており、今回の Web Chat の登場により、利用のハードルがさらに下がりました。ユーザーは即日より、Web 上でこの世界初のオープンソース 3T レベルモデルの長距離プログラミング、複雑な推論、深い知識作業における強力な能力を体験できます。

英偉達のCEO、黄仁勲は今週火曜日にAxiosの独占インタビューで、アメリカの企業が「絶対に」中国のオープンソースAIモデルを使用することを許可されるべきだと述べ、トランプ政権および一部のアメリカのAIラボの封鎖政策に直接挑戦しました。黄仁勲は、Kimi K3に対する市場の恐慌が2025年初頭のDeepSeekによる売りの引き金と同様に誤解であると考えています：より安価なオープンソースモデルはAIの受容を拡大し、チップ、データセンター、計算能力の需要を減少させるのではなく増加させるでしょう。「無料のAIはハードウェアにとって良いことであり、チップにとって良いことであり、データセンターにとって良いことです。」彼はまた、オープンソースモデルが安全リスクを構成するという見解に反論し、オープンソースの方がむしろ安全であると述べました。外部の研究者がモデルを検査し、脆弱性を暴露し、防御を構築できるためです。また、Anthropicに「すべての人」にClaude Mythosモデルを開放するよう呼びかけました。黄仁勲は「中国がアメリカの企業を打ち負かす」という論調を拒否し、AI競争には終点がなく、中米は長期的に共存すると考えています。インタビューから数時間後、アメリカの財務長官Bessentは政府が中国のAIモデルが知的財産を盗んでいるかどうかを調査し、制裁を検討していると述べました。黄仁勲は、知識の蒸留は知性の基盤であり、モデルではなく違反行為に対して責任を問うべきだと応じました。