MetaがAIオープンソース戦略から転換か、クローズドモデル開発を検討

MetaのSuperintelligence Labがオープンソースモデル「Behemoth」からクローズドモデル開発への転換を検討
Mark Zuckerberg（マーク・ザッカーバーグ）氏はオープンソースを外部AI戦略の中核に据えていた
収益化圧力とAGI開発への巨額投資がオープンソース戦略見直しの背景
戦略転換はAI業界全体のオープンソース動向に大きな影響を与える可能性

Metaの新Superintelligence LabでBehemothプロジェクト停止

The New York Timesの報道によると、Metaの新しいSuperintelligence Labの上級メンバーらが、同社の強力なオープンソースAIモデル「Behemoth」から離れ、代わりにクローズドモデルの開発に転換することを検討している。情報筋によると、MetaはBehemothの訓練を完了したが、内部パフォーマンスが期待を下回ったため、リリースを延期した。新しいSuperintelligence Labが立ち上がると、このモデルのテストは停止されたという。

これらの議論はあくまで検討段階であり、MetaのCEOであるMark Zuckerberg（マーク・ザッカーバーグ）氏が変更に署名する必要がある。Metaの広報担当者は、オープンソースAIに対する同社の立場は「変わっていない」と述べた。

Meta広報の公式見解とオープンソース継続方針

「我々は主要なオープンソースモデルのリリースを継続する予定だ」と広報担当者は語った。「歴史的に開発したものをすべてリリースしているわけではなく、今後もオープンとクローズドの両方のモデルを組み合わせて訓練を続けることを期待している。」

広報担当者はBehemothからの潜在的な転換についてはコメントしなかった。クローズドソースモデルを優先するためにこの転換が実現すれば、同社にとって大きな哲学的変化を意味することになる。

Zuckerberg氏のオープンソース戦略と競合批判

MetaはMeta AIアシスタントを支えるモデルなど、より高度なクローズドソースモデルを内部で展開している一方で、Zuckerberg氏はオープンソースを同社の外部AI戦略の中核部分とし、AI開発をより速く進める方法として位置づけていた。同氏はLlamaファミリーのオープン性を、MicrosoftとのパートナーシップによりクローズドになったOpenAIなどの競合他社との差別化要因として大々的に宣伝していた。

しかし、MetaはAIに数十億ドルを投じる中で、広告以外での収益化圧力にさらされている。これには、トップ研究者を引き抜くための巨額の契約金と9桁の給与、新しいデータセンターの構築、汎用人工知能（AGI）または「超知能」の開発にかかる莫大なコストの負担が含まれる。

AI商業化における競合他社との差

世界でも有数のAI研究ラボを持つにも関わらず、MetaはAI作業の商業化において、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAIなどの競合他社に遅れを取っている。

Metaがクローズドモデルを優先すれば、オープンソースは戦略的な動きであり、イデオロギー的なものではなかったことを示唆する可能性がある。Zuckerberg氏の過去のコメントは、Metaのモデルをオープンソース化することへのコミットメントに対する曖昧さを示している。昨夏のポッドキャストで彼は次のように述べた。

「我々は明らかにオープンソースに非常に賛成だが、我々が行うすべてのことをリリースすることにはコミットしていない。オープンソース化はコミュニティにとって良いことであり、イノベーションの恩恵を受けることができるので、我々にとっても良いことだと基本的に考えている。しかし、もしある時点で、その能力に質的な変化があり、オープンソース化することが責任あることではないと感じた場合、我々はそうしない。すべてを予測することは非常に困難だ。」

クローズドモデルへの転換が与える業界への影響

クローズドモデルはMetaにより多くの制御とより多くの収益化手段を提供するだろう。特に、同社が獲得した人材が競争力のある最高クラスのパフォーマンスを提供できると信じているならば。

このような転換はAI業界全体を再構築する可能性もある。主にMetaとLlamaのようなモデルによって推進されてきたオープンソースの勢いは減速する可能性があり、OpenAIが依然として遅れているオープンモデルのリリースに向けて準備を進める中でも同様だ。パワーはクローズドエコシステムを持つ主要プレイヤーに戻る可能性があり、オープンソース開発は草の根の取り組みの産物にとどまるかもしれない。

影響は特に、オープンファウンデーションモデルへのアクセスに依存する微調整、安全性、モデル整合性に焦点を当てた小規模企業を中心に、スタートアップエコシステム全体に波及し続けるだろう。