オープンソースAIは、メタのラマ4リリースで反撃します

近年、AIの風景は、オープンコラボレーションの領域から、独自のシステムが最高に統治しているものに変わりました。その名前で「オープン」から始まった会社であるOpenaiでさえ、2019年以降、最も強力なモデルをラップして維持することに移行しました。人類やGoogleのような他のプレイヤーは、API壁の後ろに最先端のAIを構築し、条件でのみアクセスできます。このシフトは、しばしば安全性とビジネス上の関心に対する懸念によって正当化されましたが、オープンソースの友情の時代には、AIコミュニティに多くの人がノスタルジックになりました。

今、潮が回っています。オープンソースAIの精神は、メタのラマ4モデルのリリースによって先頭に立って、カムバックをしています。この動きは、オープンソースのAIを最前線に戻す大胆な試みであり、伝統的に秘密主義者でさえ注目しています。 OpenaiのCEOであるSam Altmanは最近、同社がオープンモデルに関して「歴史の間違った側面にいる」ことを認め、GPT-4の新しい「オープンウェイト」バリアントの計画を発表しました。明らかに、オープンソースAIはリバイバルをステージングしており、「オープン」の意味は進化しています。

（出典：メタ）

ラマ4：メタのGPT-4O、クロード、ジェミニへのオープンチャレンジャー

メタのラマ4の発表は、AIジャイアンツの最新モデルへの直接的な挑戦を示しており、それをオープンウェイトの代替品として配置しています。 Llama 4には、Llama 4 ScoutとLlama 4 Maverickの2つのバージョンが今日入手可能です。それぞれに印象的な技術仕様があります。どちらも混合混合物（MOE）モデルです。つまり、クエリごとにパラメーターの一部のみをアクティブにするため、ランタイムコストを急上昇させることなく大量の総サイズが可能になります。 ScoutとMaverickはそれぞれ、特定の入力に170億の「アクティブ」パラメーターを使用しますが、Scoutはこれらを16人の専門家（合計109bパラメーター）に分配し、Maverickは128人の専門家（合計400b）に広がります。その結果、Llama 4モデルは、一部の閉じたモデルでさえ一致できない独自の利点とともに、一流のパフォーマンスを提供します。

たとえば、Llama 4 Scoutは、ほとんどの競合他社をはるかに上回る1,000万トークンのコンテキストウィンドウを誇っています。これにより、単一のパスで大規模なドキュメントまたはコードベースを処理および分析できます。スケールにもかかわらず、スカウトは高度に量子化されたときに単一のH100 GPUで効率的に実行でき、開発者はスーパーコンピューターを必要としないことを示唆しています。

一方、Llama 4 Maverickは、ピークのパフォーマンスに最適化されています。初期のテストでは、マーベリックが推論、コーディング、視覚タスクで主要な閉じたモデルと一致したり、アウトパフォームしたりすることができることを示しています。メタはすでにさらに大きなモデルであるLlama 4 Behemothをほのめかしています。これは、 「GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet、およびGemini 2.0 ProをいくつかのSTEMベンチマークで上回る」と伝えられています。メッセージは明確です：オープンモデルはもう2番目のフィドルを再生していません。ラマ4はトップを目指しています。

さらに、MetaはLlama 4をすぐにダウンロードして使用できるようにしました。開発者は、公式サイトからスカウトとマーベリックにアクセスしたり、ラマ4コミュニティライセンスの下で顔を抱きしめたりできます。これは、ソロ開発者から大企業まで誰でもモデルに飛び込み、特定のニーズに微調整し、独自のハードウェアまたはクラウドで実行できることを意味します。これは、OpenaiのGPT-4OやAnthropicのClaude 3.7などの独自モデルとはまったく対照的であり、基礎となる重量にアクセスすることなく有料APIを介してのみアクセスできます。

メタは、Llama 4のオープン性はユーザーに力を与えることに関するものであることを強調しています。 「Llama 4 Herdで最初のモデルを共有しているため、よりパーソナライズされたマルチモーダルエクスペリエンスを構築できるようになります。」本質的に、Llama 4は、世界中の開発者や研究者の手にあるように設計されたツールキットです。 GPT-4やClaudeなどと一緒につま先につま先に行くことができるモデルをリリースすることにより、Metaは、Paywallの後ろにトップティアAIをロックすべきではないという考えに新しい命を吹き込んでいます。

（出典：メタ）

本物の理想主義または戦略的な遊び？

メタはラマ4に理想主義と利他主義の感覚を提示します。 「当社のオープンソースAIモデルであるLlamaは、10億回以上ダウンロードされました」とCEOのMark Zuckerbergは最近発表し、 「オープンソーシングAIモデルは、どこでもAIの利点にアクセスできるようにするために不可欠です」と付け加えました。この描写は、メタが民主化されたAIのチャンピオンとして位置付けています。 Llamaファミリーの人気はこの物語をサポートしています。モデルは驚くべき速度でダウンロードされています（わずか数か月で6億5,000万から10億のダウンロードにジャンプします）、Spotify、AT＆T、Doordashなどの企業ですでに使用されています。

メタは、開発者が自分で実行できるオープンモデルを持つことの「透明性、カスタマイズ性、セキュリティ」を高く評価していることを強調しています。これは、AIに適用される古典的なオープンソースソフトウェアの精神（LinuxまたはApacheを考える）のように聞こえます。これは、コミュニティにとって明確な勝利です。

ただし、メタの開放性には戦略的角度があります。メタは慈善団体ではなく、この文脈では「オープンソース」には文字列が付いています。 llama 4は、標準的な許容ライセンスではなく、特別なコミュニティライセンスの下でリリースされます。したがって、モデルの重みは自由に使用できますが、制限があります（たとえば、特定の高資源のユースケースに許可が必要になる場合があり、ライセンスはメタによって作成されているという意味で「独自」です）。これは、オープンソースイニシアチブ（OSI）がオープンソースの定義を承認したものとは一致せず、企業がこの用語を誤用していると主張する人もいます。

実際には、メタのアプローチは「オープンウェイト」または「ソース利用可能な」AIとラベル付けされることがよくあります。コードと重みは共有されますが、メタは何らかのコントロールを保持し、すべてを開示しません（トレーニングデータなど）。これはユーザーのユーティリティを減らすものではありませんが、Metaが戦略的に開かれていることを示しています。それ自体を保護するのに十分なコントロールを保持します（およびおそらくその競争力）。多くの企業は、「オープンソース」ラベルをAIモデルに適用しながら、主要な詳細を差し控えています。

なぜメタはまったく開くのでしょうか？競争力のある風景にはいくつかの答えが提供されます。強力なモデルを無料でリリースすると、幅広い開発者とエンタープライズユーザーベースを迅速に構築できます。フランスのスタートアップであるMistral AIは、初期のオープンモデルでこれを行い、一流のラボとしての地位を確立します。

市場をラマであふれさせることにより、Metaはその技術がAIエコシステムで基礎になるようにし、長期的な利益をもたらす可能性があります。これは古典的な抱擁戦略です。誰もがあなたの「オープン」モデルを使用している場合、間接的に標準を設定し、おそらく人々をプラットフォームに導くことさえあります（たとえば、MetaのAIアシスタント製品はLLAMAをレバレッジレバレッジします）。 PRとポジショニング角もあります。メタは、特にOpenaiとは対照的に、慈悲深いイノベーターの役割を果たします。これは、その閉鎖的なアプローチに対する批判に直面しています。実際、Openaiのオープンモデルでの心の変化は、メタの動きがどれほど効果的であったかを部分的に強調しています。

画期的な中国のオープンモデルのDeepseek-R1が1月に出現し、以前のモデルを飛び越えた後、AltmanはOpenaiが「歴史の間違った側面」に残されたくないことを示しました。現在、Openaiは、将来の強力な推論能力を持つオープンモデルを約束しており、態度の変化を示しています。そのシフトにおけるメタの影響を見ないのは難しいです。 Metaのオープンソースのスタンスは、AIアクセスを拡大し、ライバルを追い越し、Metaの条件で市場の将来を形作るための戦略的なプレイを拡大することを心から目的としています。

開発者、企業、およびAIの将来への影響

開発者にとって、Llama 4のようなオープンモデルの復活は歓迎すべき変化です。単一のプロバイダーのエコシステムと手数料に閉じ込められるのではなく、彼らは今では独自のインフラストラクチャで強力なAIを実行したり、適切であると思われるようにカスタマイズする自由を持っています。

これは、他の誰かのブラックボックスに機密データを供給することに慎重な、繊細なセクターの企業（財政、ヘルスケア、または政府を考える）にとって大きな利点です。 Llama 4を使用すると、銀行または病院は、外部のエンティティとトークンを共有することなく、自分のファイアウォールの後ろに最先端の言語モデルを展開し、プライベートデータで調整することができます。また、費用便益があります。トップモデルの使用法ベースのAPI料金は迅速にエスカレートする可能性がありますが、オープンモデルには使用犠牲がありません。コンピューティングパワーのみを実行するために支払います。重いAIワークロードをスケールアップするビジネスは、社内で管理できるオープンソリューションを選択することで大幅に節約するために立っています。

企業がオープンモデルにより多くの関心を示しているのも不思議ではありません。多くの人は、オープンソースAIによって提供される制御とセキュリティが、One-Size-Fits-Allクローズドサービスよりも彼らのニーズをよりよく満たすことを認識しています。

開発者はまた、イノベーションの増加の恩恵を受けます。モデルの内部にアクセスすることで、閉じたAPIが決して対応しない方法で、ニッチドメインのAI（法律、バイオテクノロジー、地域言語）を微調整および強化することができます。医療知識に関するチャットボットからミニチュアバージョンを実行している愛好家のスマートフォンアプリまで、以前のLlamaモデル周辺のコミュニティ主導のプロジェクトの爆発は、オープンモデルが実験を民主化する方法を示しました。

ただし、オープンモデルルネッサンスも重要な疑問を提起しています。 「民主化」は、重要なコンピューティングリソースを持っている人だけが400Bパラメーターモデルを実行できる場合に本当に起こりますか？ Llama 4 ScoutとMaverickは、モノリシックモデルと比較してハードウェアの障壁を低くしますが、それらはまだヘビー級です。これは、クラウドサポートなしではPCがそれらを処理できない開発者にとって失われていないポイントです。

希望は、モデルの圧縮、蒸留、またはより小さな専門家のバリエーションなどの技術がLlama 4のパワーをよりアクセスしやすくすることです。別の懸念は誤用です。 Openaiなどは、強力なモデルを公然とリリースすると、悪意のある俳優（偽情報、マルウェアコードなどを生成するため）を可能にする可能性があると長い間主張していました。

これらの懸念は残っています。オープンソースのクロードまたはGPTは、企業がAPIで実施する安全フィルターなしで誤用される可能性があります。一方、支持者は、開放性により、コミュニティは問題を特定して修正することができると主張し、モデルをどの秘密システムよりも堅牢で透明にします。オープンモデルコミュニティは安全性を真剣に受け止め、独自のガードレールを開発し、ベストプラクティスを共有するという証拠がありますが、それは継続的な緊張です。

ますます明らかになっているのは、オープンモデルと閉じたモデルが共存し、それぞれが他方に影響を与えるハイブリッドAIの風景に向かっていることです。 Openai、Anthropic、Googleなどのクローズドプロバイダーは、今のところ絶対的なパフォーマンスの優位性を保持しています。実際、2024年後半の時点で、研究により、オープンモデルは、能力における最高の閉鎖モデルの約1年後に続くことが示唆されました。しかし、そのギャップは急速に閉じています。

今日の市場では、「オープンソースAI」は、もはや趣味のプロジェクトや古いモデルを意味するだけではありません。これは、ハイテクの巨人とスタートアップのAI戦略の中心にあります。メタのラマ4発売は、オープン性の進化する価値を強力に思い出させるものです。それは、民主化技術の哲学的立場であり、ハイステークス業界の戦いにおける戦術的な動きの両方です。開発者と企業にとって、新しいトレードオフとの決定を複雑にしても、革新と自律性への新しい扉を開きます。そして、より広いエコシステムのために、オープンソースの精神がその地位を保つことができれば、AIの利益が少数の企業の手に閉じ込められないことを期待しています。