2026年7月のオープンソースAIの現状
(stateofopensource.ai)- オープンウェイトモデルは、コーディング・指示追従・一般知識でクローズドモデルと同程度の水準に達し、推論コストも36か月で50分の1に低下したことで、競争の中心はモデルそのものからエージェントハーネスへ移行した
- 2026年半ば、OpenRouterではオープンウェイトがトークン処理量の過半を占め、上位5モデルもすべてオープンだが、推論・長文コンテキスト検索・エージェント作業ではクローズドモデルとの間に平均3.3%の能力差が残っている
- AI機能を追加する開発者の79%がオープンモデルを使っているが、本番環境への到達率は51%で、クローズドモデルの63%より低く、標準化・デプロイツール・運用上の信頼性が主要なボトルネックとして残っている
- Databricks・Mistral AI・DeepSeekをはじめとするエコシステムは大規模な売上と投資を確保しており、セルフホスティングはトークン従量課金のコストを固定費に転換する一方、モデル価格の低下に伴い、収益はプラットフォームやハーネスなど上位レイヤーへ移行している
- 次の競争は、ハーネス・メモリ・書き込み権限・ガバナンスを誰が所有するかにかかっており、オープン性を維持するには、中立的なハーネスと移植可能な権限標準を構築し、特定のモデル・プロバイダー・国家への依存を避ける必要がある
借りるのではなく所有するAI
- オープンAIは、市場性の小さい言語、現場型のオフラインサービス、独自ハードウェア、公共インフラのように、クローズドAPIでは借りにくい領域で、ユーザーがモデルとデータを直接所有できるようにする
- ニュージーランド北部のマオリ放送局は、データがコミュニティに残るライセンスの下でテ・レオ音声モデルを訓練している
- PwCは金融分野の言語でオープンモデルをファインチューニングし、自社ハードウェア上で数百社の顧客向けに運用しており、トークンごとの料金を支払っていない
- ローザンヌの研究者らはRed Crossとともに、人道支援ガイドラインに沿ったオープン医療モデルを作成し、自国とタンザニアで臨床試験を準備している
- 東アフリカの農家は、クラウドが届かない畑で、携帯電話上のオフラインのキャッサバ病害診断モデルを実行している
- スイスの公共コンソーシアムは、公共スーパーコンピューターで国家モデルを訓練し、ウェイト・データ・訓練コードをすべて公開している
- Mozillaが一企業によるWebゲートウェイ独占を防ぐために登場したように、AIでも競争・相互運用性・プロバイダーを離れる自由が必要である
- 目標は1つのモデルを選ぶことではなく、複数のモデルを標準的な方法で接続し、いつでもプロバイダーを切り替えられる構造を作ることにある
オープンウェイトの能力と利用量
- Chatbot Arenaでのオープンモデルとクローズドモデルの差は、2024年1月以降8.04%から0.5%まで縮小した後、2026年3月に3.3%へ再び広がった
- 2024年8月には0.5%まで縮まり、2025年2月にはDeepSeek-R1が一時、米国の最上位モデルと同率になった
- クローズド推論モデルが先行したことで平均差は再び広がったが、オープンモデルはコーディング・指示追従・一般知識で同等またはそれに近い水準にある
- 残る差は推論・長文コンテキスト検索・エージェント作業に集中している
- GPT-4級モデルの100万トークンあたりの推論価格は、36か月で20ドルから0.40ドルへ50分の1に低下した
- Stanford HAIは、GPT-3.5級の価格が18か月で280分の1に低下したと集計している
- Epoch AIは年9〜900分の1、2025年11月のMITの研究は、ハードウェア効果を調整したフロンティア価格が年5〜10分の1に下がると推定している
- OpenRouterにおけるオープンウェイトのトークン比率は、ごくわずかな水準から2025年末に約3分の1、2026年半ばには過半へ増加した
- これはトークン処理量ベースの優位であり、リクエスト件数では米国のクローズドプロバイダーが依然として先行している
- オープンモデルの利用量は、コーディングとエージェントワークロードに集中している
- 直近1か月のOpenRouter処理量上位5モデルは、すべてオープンウェイトである
- DeepSeek V4 Flash 18.4T、Xiaomi MiMo-V2.5 14.9T、Tencent Hy3 preview 14.8T、MiniMax M3 14.3T、出典非公開のOwl Alpha 11Tの順である
- Anthropic Claude Opus 4.7 9.02T、DeepSeek V4 Pro 8.55T、Claude Sonnet 4.6 7.33T、Claude Opus 4.8 6.18T、DeepSeek V3.2 4.31Tが続く
- 2026年半ば、上位9モデルの週間トークン処理量は中国製が約18T、米国製が約5.5Tで3対1以上となっており、コストを基準にルーティングする開発者はオープンウェイトを選ぶ傾向がある
高い導入率と低い本番移行率
- Mozilla・SlashDataの2026年開発者調査では、AI機能を追加する開発者の79%がオープンモデル、71%がクローズドモデルを使用している
- 29%はオープンモデルのみ、21%はクローズドモデルのみを使用している
- 半数の50%は両タイプを併用しているため、ほとんどのチームにとって両者は完全な代替品ではない
- オープンモデルの導入率はGreater ChinaとEast Asiaがそれぞれ89%で最も高く、Western Europe 70%、South America 66%の順である
- クローズドモデルの導入率がオープンを上回る地域はWestern EuropeとSouth Americaのみである
- 本番環境への到達率は、オープンモデルのチームが51%、クローズドモデルのチームが63%で差がある
- 小規模企業ではクローズド54%、オープン53%である
- 中堅企業ではそれぞれ66%、55%、従業員1,001人以上の企業では73%、57%である
- 組織規模が大きくなるほどクローズドのデプロイ率は54%から73%へ上がるが、オープンは53%から57%へほとんど動かず、企業リソースだけではオープンのデプロイにおけるボトルネックは解消されない
- オープンモデルをやめた開発者と使い続けている開発者の間で最も大きな差は、モデル性能の不足 +12ポイント、既存システムとの統合 +11ポイント、保守・アップデート +10ポイントである
- ドキュメント不足、デプロイ・ホスティング・スケーリング、モデル評価・比較はそれぞれ +8ポイントである
- ファインチューニング・カスタマイズは +4ポイントで、インフラコストとセキュリティ・プライバシー・コンプライアンスには差がなく、専門サポート不足は -2ポイントである
- 利用中止を分ける要因は、純粋なモデル能力よりも統合・運用・保守に集中している
- 現在または過去にオープンモデルを使った開発者1,410人を地域別に分析すると、全体の障壁はインフラ・コンピューティングコスト27%、セキュリティ・プライバシー・コンプライアンス26%、保守24%、デプロイ・ホスティング・スケーリング23%、専門サポート不足22%の順である
- South Asiaではセキュリティ・コンプライアンス39%と専門サポート31%が特に高い
- 重大な問題はないという回答が15%を超えたのはNorth America 21%とGreater China 16%のみである
- Oceaniaのサンプル39人とEastern Europe・CISのサンプル98人は、信頼できる基準より小さい
オープンAIスタックの運用ギャップ
- Mozillaの2026年6月のスタックマップは、9レイヤー・48コンポーネント・1,361プロジェクトを10の成熟度基準で1〜5点評価している
- 能力そのものは高いが、ほぼすべてのレイヤーとコンポーネントで、標準化と企業運用の準備度が最も低く出ている
- オープンスタック共通のボトルネックはモデル品質ではなく、標準化と企業運用の準備度であり、デプロイ・統合・サポート・ガバナンスのツールは未完成の状態にある
オープンソースAIの事業性とコスト構造
- オープンウェイトAIは数千億ドル規模の商業市場へと成長しており、検証済みの収益モデルは ホスティング推論・企業向けプラットフォーム・オンプレミスライセンス・微調整サービス・ハーネスツール の5つである
- 主要企業は投資・売上・上場の段階へ拡大している
- Databricksは年換算売上が54億ドルを超え、上場前の段階にある
- DeepSeekは約2億2,000万ドルの年間経常収益（ARR）、公開投資額74億ドル、500億ドル以上の評価額を記録した
- Mistral AIは12カ月で20倍に成長し、約4億ドルのARRに到達した。公開投資額は30億5,000万ドル、評価額は約140億ドルで、200億ユーロ規模の投資交渉も進めている
- Moonshot AIは39億ドル、Reflection AIとCerebrasはそれぞれ約21億ドル、Cohereは17億ドル、Together AIは13億3,400万ドルを調達した
- Basetenは5億8,500万ドル、Black Forest Labsは4億5,000万ドル、Hugging Faceは4億ドル、Modularは3億8,000万ドル、Fireworks AIは3億2,700万ドル、Anyscaleは2億8,100万ドル、LangChainは2億6,000万ドル、Stability AIは2億3,000万ドルの公開投資額を確保した
- Zhipu AIとMiniMaxは公開投資総額を明らかにしておらず、2026年のHong Kong IPOを通じて上場した
- Nvidia、Salesforce、AMD、Google、IBM、ASML、Tencent、CATL、Schwarz Groupもモデル・推論・ツール層の企業を支援している
- Cohereは企業向け・オンプレミス事業を運営しており、2026年5月にCommand A+をオープンソースとして公開した。LangChainはGitHubスター12万6,000件以上と開発者シェア60%を記録している
- 大規模利用では、クローズドモデルの トークン従量課金 が予算上の問題につながる
- Microsoftはトークン料金によって年間AI予算が数カ月で消尽されたため、2026年6月30日までにClaude Codeライセンスの大半を取り消し、重いCopilotワークロード向けにセキュアなAzureホスティングのDeepSeek V4を検討した
- Uberは2026年のAIコーディング予算を4カ月で使い切った後、ツール別・従業員別の月間支出を1,500ドルに制限した
- StripeはvLLM上でオープンモデルを提供し、1日5,000万件のAPI呼び出しを従来のGPU数の3分の1で処理し、推論コストを73%削減した
- オープンウェイトのセルフホスティングは、プロバイダーが管理する変動運用費を、企業が所有する固定費へと変える
- 2025年5〜9月のOpenRouterで、オープンモデルは利用量の約20%を占めたが、モデル層の売上は約4%にとどまった
- 同等の能力では、クローズドモデルの呼び出し当たり価格は約 6倍高かった
- Linux FoundationのNagle–Yue研究は、この価格差による未実現の年間削減可能額を約248億ドルと推定している
- オープンモデルの利用量が増えても、モデル層がコモディティ化すれば、収益はプラットフォームやハーネスのような上位層に蓄積される
国家主権とプロバイダーからの離脱可能性
- 70を超える国家AI戦略が実施されるなか、政策の焦点は国家戦略を持つかどうかから、スタックのどの層を所有できるか へと移っている
- 2026年6月、Claude Fable 5のリリースから3日後に、ある政府の輸出命令によりAnthropicが世界中の外国籍者のアクセスを遮断した事例は、プロバイダーによる統制の範囲を明らかにした
- 選択的な遵守が不可能だったため、金曜午後5時21分に対象者全員のモデルが停止され、そのモデルに依存していたユーザーは事前警告なしに影響を受けた
- プロバイダーはホスティングモデルを停止できるが、ユーザーが所有する機器上で実行中のウェイトのコピーをリモートで停止することはできない
- 企業にとっては、ディスクに保存したウェイトがリスク回避手段となり、国家にとっては独立した政策と外部の許可との差を生む
- クラウド時代のベンダーロックインは、すでに高い離脱コストを示している
- AWS S3から1PBを持ち出す費用は 9万〜12万ドル である
- 企業の80%がワークロードを自社環境へ戻している
- 37signalsはクラウドを離れ、年間コストを320万ドルから100万ドル未満に下げた
- GEICOのクラウド費用は計画より2.5倍高かった
- 独占API上に構築したシステムも価格変更をそのまま受け入れることになり、きれいに離脱するのは難しいため、オープンウェイトはプロバイダーを離れる権利を提供する
- 2026年3月時点のHugging Face累計ダウンロード数はAlibaba Qwenが942M、Meta Llamaが476Mで、中国が最大のオープンウェイト供給源となった
- 2026年2月、Qwenは次の8組織の合計よりも多くダウンロードされた
- 中国のオープンウェイトモデルがOpenRouterトークンに占める割合は、2024年末の2%未満から2026年4月には週間トラフィックの45%以上へ増加し、利用量上位10モデルでは約61%を占めた
- DeepSeekは2万6,000件以上の企業アカウントを持ち、2025年の新興AIスタートアップの58%がスタックに含めたが、少なくとも8つの管轄区域はホスティングサービスを制限している
- 企業はホスティングアプリを禁止しつつ、ウェイトをセルフホストしたり西側のエンドポイント経由で利用したりする形で、2つの判断を並行している
- 中国のオープンソース拡大は、2025年8月のState Councilの AI Plus Initiative と、2026年3月の国家Five-Year Planに含まれた政策である
- 公開ウェイトは、半導体輸出規制に対応しながら、世界中のユーザーのローカルハードウェアへ推論負荷を分散する役割も果たす
- Global Southでは米国技術の独占から脱し、プロバイダーを多様化しようとする需要があり、他の地域ではコストが主な動機となっている
新たな競争レイヤーとなったエージェントハーネス
- ブラウザがユーザーに代わってサーバーと交渉したオープンWebのユーザーエージェントだったように、モデルの上にあるエージェントハーネスがオーケストレーション、ツール、メモリ、サンドボックス、権限を担う
- ハーネススタックは、モデルからユーザーとガバナンスまで複数のレイヤーで構成される
- 制御レイヤー: LangGraph、CrewAI、AutoGen、LlamaIndexが推論と行動の反復ループでモデルをエージェントへ変換する
- 接続レイヤー: MCPがツールとコンテキスト、A2Aがエージェント間通信、Mem0・Letta・Zepがメモリを担う
- 行動レイヤー: E2B・Daytona・Modalがサンドボックスと実行を提供し、権限・アイデンティティはまだ未解決の書き込み領域として残っている
- 評価・観測レイヤー: LangfuseとPhoenixが実行結果と挙動を追跡する
- ユーザー・決済レイヤー: AG-UI・A2UIがインターフェースを、x402・AP2・UCPが決済と計測を担う
- ガバナンスレイヤー: Meta-harness、Omnigent、OPA、Agent governance toolkitが、複数ハーネスの状態ベースのポリシー、レジストリ、系譜、予算、キャンセルを統合する
- MCPは初年度に月間SDKダウンロード数9,700万、アクティブサーバー1万台以上に達し、16か月で4,750%成長し、2025年12月にLinux FoundationのAgentic AI Foundationへ寄贈された
- 企業のうち成熟したエージェントガバナンスを備える割合は約**21%**にとどまり、導入速度が統制体制を上回っている
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モデルとハーネスの垂直統合
- Terminal-Bench 2.0で、2026年5月にサードパーティ製ハーネスは同じAnthropicの重みで79.8%を記録し、Claude Codeの58.0%を21.8ポイント上回った
- 8週間後のTerminal-Bench 2.1では、研究所がハーネスを内製化したことで順位が逆転した
- Codex CLIとGPT-5.5の組み合わせは83.4%、Claude CodeとClaude 5 Fableの組み合わせは83.1%を記録した
- 同じFable 5を使った最上位の独立ハーネスは80.4%で、最上位の差は約3ポイントに縮まった
- 比較可能なすべてのモデルで、研究所所有のハーネスが独立ハーネスを上回った
- モデルとハーネスを一緒に最適化すると性能は上がるが、別のモデルに差し替えると性能が下がり、最適化の副産物としての依存が生じる
- オープンモデルにはこれに対抗する第一級のハーネスがなく、Terminal-Bench 2.1の公式検証の上位には登場しない
- 中立ハーネスで比較すると、Claude Opus 4.8は1タスクあたり2.41ドルで71.9%、Opus 4.7は1.98ドルで68.5%、オープンモデルのGLM 5.2は0.43ドルで67.8%を記録した
- オープンモデルはOpus 4.7をわずかに下回り、Opus 4.8より約4ポイント劣るが、コストは約5分の1である
- 研究所所有ハーネスで発生した実利用データは次のモデルへ戻るデータフライホイールを作り、自社スタックがハーネスを所有すれば同じデータを直接保有できる
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未解決の書き込み権限
- 読み取りは、文書参照・データベースクエリ・予定一覧のように取り消し可能で、結果が比較的小さいため、デフォルト許可にできる
- 書き込みは、メッセージ送信・予算執行・レコード修正・取引実行のようにコストが大きいか取り消せないため、確認・承認しきい値・コスト上限・キャンセル機能を集中させる必要がある
- 約12のフレームワーク、10のハーネス、3つのピアプロトコルが存在するが、MCPホスト・A2Aピア・直接ツール呼び出し・フレームワーク境界をまたぐ移植可能な書き込み権限モデルはない
- MCP 2025-11-25仕様は認証をOAuth 2.1へ移し、A2A v1.0は署名付きAgent Cardを標準化したが、どちらもアイデンティティ認証で止まっている
- アイデンティティを確認しても、エージェントが何を実行できるかは決まらない
- CoSAIのMCP脅威モデルは、ユーザーがほとんどの承認要求を漫然と許可する同意疲れを最上位の脅威に分類している
- DatabricksのオープンソースOmnigentのようなメタハーネスは、個別エージェントのプロンプトフィルターの代わりにセッション状態を追跡し、次の書き込みを制御する
- 検証されていないパッケージをダウンロードした後にコードのプッシュを試みた場合、人間の承認を求めることができる
- 設定された金額を支出したらセッションを一時停止するコスト上限も適用できる
- 複数のハーネス上で書き込み領域を制御するレイヤーが、持続可能な権限モデルの形成地点である
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セキュリティとクローズドモデルに残る優位性
- フィルタリング・モニタリング・キャンセルは、重みが非公開であることではなくサービスおよびハーネスレイヤーの機能であり、セルフホストのオープンモデルにも適用できる
- 2025年にはAnthropic、Microsoft、ServiceNow、SalesforceのクローズドシステムでもCVSS 9.3〜9.4の権限脆弱性が発生した
- NTIAは、米国政府がオープンウェイトを制限すべきか検討した後、制限よりもモニタリングを勧告した
- クローズドシステムは4つの領域でなお先行している
- 統合ハーネスと、その背後にあるデータフライホイール
- 100万トークンの長文コンテキスト検索における、Gemini 3のマルチニードル検索89%とDeepSeek V4-Proの41%の差
- SOC 2、HIPAA、データ非保持を標準提供する、すぐに使えるコンプライアンス
- 顧客が責任を問える契約相手
- コンプライアンスと責任は契約の問題、統合ハーネスはツールの問題、長文コンテキストの忠実度はオープン研究所が直接解決すべきモデルの問題である
オープン性を維持するための5つの投資
- オープンハーネスの構築: CodexとGPT-5.5のように、オープンウェイトと共同設計された汎用または業界別ハーネスを作る必要がある
- クローズド研究所がモデルとハーネスを1つのレンタル製品として完全に結合する前が、構築できるタイミングである
- メモリの所有: 重みの価格がゼロに近づくほど、モデルは交換可能な部品となり、蓄積されたコンテキストを持つメモリが複利で成長する資産になる
- 自社ファイアウォールの背後で、移植可能かつ追記のみ可能な形式で保存すべきであり、アクセスが終了した後には数年分のコンテキストを復元できない
- 移植可能な権限の解決: MCP・A2A・直接ツール呼び出し・フレームワーク境界全体で、無人許可・人間の承認・禁止される書き込みを区別する標準が必要である
- メタハーネスの状態ベースの書き込みポリシーが形成される間にオープン標準が出なければ、クローズドプラットフォームがルールを決めることになる
- 従量課金からの脱却: クローズドモデルとオープンモデルを直接比較し、オープンなインターフェースの背後に第2のモデルを待機させ、負荷が予測可能な箇所はセルフホストすべきである
- プロバイダーの上場と割引消化後となる2027〜2028年ごろに初期価格が終わると見込まれ、切り替えが容易で安価なうちに二重調達を整える必要がある
- 複数プロバイダーをデフォルトに設定: 1つのオープンプロバイダーにエコシステムが集中すれば、共同資源とは見なしにくい
- 47か国が国外データ処理を制限し、70を超える国家戦略が実施中である
- 欧州はEUROPAに投資し、カナダは8億9,000万ドルを用意し、インドは38,231基のGPUを指定した
- 公的資金が長期開発を支えられなければ、オープンエコシステムも単一ソースへ収束し得る
継続して確認すべきシグナル
- 能力と導入: 3.3%の能力差、コーディングで同等かどうか、推論・エージェントの差、OpenRouterにおけるエージェント型コーディングのトークン比率を追跡する必要がある
- オープントークンの比率が停滞し、推論の差が広がれば、現在の流れは逆転する
- ハーネス: 研究所所有のハーネスと独立ハーネスのTerminal-Benchでの差、AAIF下のMCP・A2Aガバナンス、まだ存在しないポータブルな権限仕様が核心となる
- 研究所ハーネスの優位が大きくなったり、クローズドプラットフォームが権限標準を先に定めたりすれば、オープンなレイヤーは弱体化する
- 市場構造: オープン研究所のARR・投資・ZhipuとMiniMaxのIPO、2027〜2028年の従量課金価格の変曲点、国家主権型コンピューティング投資を併せて見る必要がある
- 国家資金が途絶えたり、オープン研究所の経済性がスケールしなかったりすれば、持続可能な市場形成は難しくなる
- 信頼と安全: オープンウェイトの悪用能力、安全性ファインチューニングの除去の容易さ、合成CSAMと同意のない親密画像（NCII）、制限ではなく監視を重視するNTIAの方針を追跡する必要がある
- 重大な悪用事件や、政策が制限中心へ転換することは、オープンな配布環境を変え得る
- AIの意思決定プロセスにおいて、オープン性・ポータビリティ・広範な配布を担う主体が同等の地位を得るとき、市場はモデルを借りる構造から直接所有する構造へ移行する
2件のコメント
またループエンジニアリングに移るみたいですね。
Hacker Newsの意見
公開モデルがAnthropicとOpenAIを打ち負かす可能性がある。巨大クラウド事業者はライセンス費用なしでモデルを運用でき、Appleはモデルを縮小して端末上で直接実行できる
最先端モデルは競争力であると同時に負債でもある。訓練コストは天文学的だが、開発を止めればモデルは忘れられ、各モデルが有意に異なるという信念をマーケティングに頼ることになる。いまやモデル間に大きな差があるのか疑わしく、ランダムでハルシネーションを起こすモデルを決定論的で有用なものにする核心は実行フレームワークだと考える
市場環境が変わればMetaのように再びクローズド化する可能性があり、訓練コストが増え続けるなら公開ウェイト戦略が財務的に持続可能かも疑わしい
それでも大規模組織が莫大な資金と計算資源を投入しながら収益を諦めなければならず、こうした寛大さが永遠に続くとは考えにくい。最先端モデルの事業モデルと、急速な追随者たちの無償投資のどちらが先に崩れるかが焦点だ
自己改善型の超知能を達成できなければ失敗する構図に見える。超知能を達成すれば最先端モデルがより速い指数成長で先行するだろうが、そうでなければ急速な追随者が莫大な投資を圧倒し、防御力も消える。半導体でMooreの法則に乗ったシリコンをGaAsが追い抜けなかった状況に近く、著作権を強制するのも難しい
B300を時間あたり5ドルという高めの価格で使い、MFUを50%と見積もっても約1,500万ドルだ。訓練失敗のリスクや後続訓練の費用などはあるが、その後の推論にかかる支出と比べれば、そこまで途方もない規模ではない
ちょうど4か月前のOpenRouter市場シェアはクローズドモデル60%、公開モデル40%だったが、今では**公開モデルが63%**と逆転した。3月19日の公開モデルの総処理量は8,880億トークンだったが、昨日は4.19兆トークンで、4か月で約5倍成長した
OpenRouterのデータに基づいて毎日更新されるダッシュボードも作った: https://dirac.run/labs-market-share
それでもOpenRouterで公開モデルの利用量が伸びているのは非常に興味深い
反対意見があるなら、これらの企業にどんな防御力があるのか知りたい。OpenAIとAnthropicの莫大な支出を見ても、実質的な防御力がまったく見当たらず、もどかしい
もちろんこの記事はLLMが生成した文体だ: https://www.pangram.com/history/29a71663-e6b2-4db6-87bd-b943...
なぜ役員たちがこういう文章に自分の名前を載せるのか気になる。秘書が書いた原稿や広報チームのプレスリリースに署名してきた慣行の自然な延長だと感じているのかもしれない
HNがテキスト中心の記事、少なくともトップページに載った記事にはPangramを自動実行すれば、コミュニティ文化の助けになる気がする。個人的にはブラウザプラグインを使っているが、コメントを見るとAI生成かどうか気づいていない人もいるようだ
読者がそれぞれ断続的に検査するより、コンテンツ集約サイトがAI検査を自動化するほうがよい。最近ManifundにもPangram自動検査を実装したし、LessWrongはしばらくこの機能を使っていたはずだ
この発表資料は読むのがつらい。周囲の文章とほとんどつながらないチャートが多すぎて、LLMが想像したCTOの発表資料のように見える。それでもCTOのスライドっぽく見えるので、「HIGH IMPACT」だと思っているようだ
MozillaのCTOが自分の分析を直接、明快に説明してくれたほうがずっとよかったはずだ
公開モデルの拡大は概ね支持しているので真面目に受け取りたいが、AIが書いた感じがあまりに明白で難しい。こういう文章を書いていた人員を解雇したようにも見える
単に嘲笑したいのではなく、簡単に見抜けるAI文体は読者の一部を即座に離脱させ、むしろ文章の主張を損ない逆効果になると思う
「ある企業がWebの正面玄関を独占しようとし、それを阻止するために公開コミュニティが立ち上がったからこそMozillaが存在する」とはいうものの、現在のFirefoxのシェアを見ると、Webの正面玄関は事実上 GoogleとApple が所有している。
少数の公開モデルが残りのエコシステムの逸脱をけん制する未来だけでも十分かもしれないが、この文章がそのような論理を展開しているようには見えない
その後さらに別の企業が市場支配的地位を利用して無料ブラウザを普及させ、Firefoxのシェアを崩したが、独占に見えないようMozillaに継続して金を払っている
Mozillaが最新の流行に追いつこうとしてあれこれ手を出している一方で、開発者や上級ユーザー向けの まともなプライバシーブラウザ は作っていないのが印象的だ
MozillaのAI戦略にも共感するようになった。自前でモデルを作ったり低品質なAIコンテンツを売ったりする代わりに、オープンソース互換レイヤーを構築しており、そのアプローチは非現実的ではない。
AIが垂直的に従属する世界は望まないし、MozillaがオープンソースAIで過去の戦略を本当に再現できるなら、みんなにとって利益になるだろう
最近はZenをとても気に入っているが、2か月使ってもピン留めタブ機能はまだ少し分かりにくい: https://zen-browser.app/
https://stateofopensource.ai/state-of-open-source-ai-2026.pd... の PDF版の方が読みやすい
元データと学習方法論をあわせて公開し、リソースさえあれば実際に再現できる 真の公開モデル をめぐるコミュニティがまったく見当たらないのが残念だ。「公開」という用語の意味が驚くほど希薄化するのを放置してきた
デザインとレイアウトは不必要に読みにくいが、推論コストがほぼ50倍下落 しているのは本当に驚きだ。Kimi K3の公開を見ると、公開モデルはすでに最先端水準に近づいている。
オープンソースAIはAnthropicとOpenAIが予想していたより、はるかに速く発展している