DeepSeekの独走に終止符？MetaとNVIDIAが開放モデル戦線に参戦

中国のAI実験室が近年、開放権重モデル市場でリードしてきたが、Meta（META-US）とNVIDIA（NVDA-US）が今週、開発者が無料でダウンロード可能な新モデルを相次いで発表し、DeepSeek、Moonshot AI、アリババの通義千問（Qwen）が主導する競争に正式参入した。業界関係者は、この動きは米国が最先端レベルの開放モデル市場を中国企業に譲らないという明確な宣言だと指摘している。

OpenAIやAnthropicの一般的な閉じたモデルとは異なり、開放権重モデルは、AIの動作と挙動を決定するパラメータをダウンロードして確認、調整、展開することを可能にする。ただし、開放権重が完全なオープンソースと一致するわけではない。企業が訓練データや訓練方法、ソースコードを同時に公開しない場合があるためだ。

先月、MetaやNVIDIAを含む米国のテック企業は共同で、政策立案者に対し、中国由来のモデルであっても「早期の制限」を開放権重モデルに課さないよう呼びかけた。これらの企業は、開放権重AIが機会を拡大し、競争を促進し、米国の技術的リーダーシップを維持し、能力が少数企業に集中するのを防ぐと主張している。

MetaとNVIDIAが相次いで出馬、中国モデルに正面から挑戦

Metaは月曜日、強力なモデルを再び開放エコシステムに還元する戦略の一環として、Muse Glimmerを発表した。CEOのマーク・ザッカーバーグ氏は、最新モデルであるMuse Spark 1.2の重みを開放すると発表した。

Muse Spark 1.2は、OpenAIやAnthropicのトップクラスの基盤モデルと肩を並べるとされるが、MetaとNVIDIAが今週最初に発表したモデルは規模が小さく、主にノートパソコンなどのローカルデバイスで動作するように設計されており、デバイス上のデジタルエージェントを駆動するために使用できる。

NVIDIAは翌日、昨年12月に発表されたNemotron 3モデルファミリーを継承するNemotron 3.5 Lightningを発売した。NVIDIAは、モデルの重みに加えて、関連する訓練データセットや訓練技術も公開しているため、自社のモデルは「真のオープンソース」であると強調している。

Box（BOX-US）のCEO、Aaron Levie氏は、ザッカーバーグ氏によるMuse Spark 1.2の重み開放計画を「非常に重要な出来事」と評した。MetaとNVIDIAの最近の動きは、米国が最先端レベルのオープンソースモデルを保有することを明確に示しているという。

Metaは以前、Llamaを通じて開放モデル市場に進出したが、2025年4月にリリースされたLlama 4は開発者の支持を得られなかった。その後、同社はAI部門を再編するために数十億ドルを投資し、Scale AIのCEOであるAlexandr Wang氏を招へいして関連業務を統括させた。最近では、Wang氏率いるチームがMuseブランドで閉じたモデルを相次いで発表し、新たな収益源を開拓しようとしていたが、今度は再び開放権重路線に回帰している。

政府や銀行のビジネスチャンスは大きいが、Metaは開発者の信頼を取り戻さなければならない

DeepSeekやMoonshot AI、通義千問といった中国のモデルがすでに広く支持されている市場において、米国の開放モデルが十分な開発者や企業ユーザーを獲得できるかどうかを、MetaとNVIDIAはまだ証明しなければならない。

Levie氏は、米国企業が競争力のある開放権重モデルを提供することで、大きな需要が解放されると期待している。米国の政府機関や大手銀行は、セキュリティ、規制、データ主権に関する懸念から中国の開放モデルを採用できないが、Metaのような国内サプライヤーの製品であれば試すことに前向きだろう。これにより、Museはこれまで手が届かなかったセンシティブなアプリケーションシーンに進出する機会を得る。

Forresterのアナリスト、Charlie Dai氏も、Metaが開放権重に戻ることは重要な戦略的意味を持つと述べている。これにより、米国の主要な先端AI企業が再び開放エコシステムに復帰するからだ。開発者や企業にとって、開放権重は透明性、カスタマイズ性、展開の柔軟性、データの自律性を高めることにつながる。

しかし、Metaはかつて開放権重から閉じたモデルへと方針を変更しており、第三者開発者の信頼を損なっている。企業向けAI新興企業UniphoreのCEO、Umesh Sachdev氏は、当時の戦略変更により、同社の開発者は裏切られたと感じたと語る。今週、ザッカーバーグ氏が3,500字に及ぶ宣言を発表しても、彼らを再びMetaのエコシステムに引き戻すには十分ではないかもしれない。

Sachdev氏はそれでも、米国企業の成功を願っている。競争が増えることでAIモデルのトークン使用コストが低下し、革新が加速すれば、最終的には消費者が恩恵を受けるからだ。Dai氏は、Metaが次に必要なのは優れた性能のモデルを発表するだけではなく、長期的に維持可能な開発者エコシステムを構築できる能力を証明することだと指摘している。

開放権重AIは米国では依然として政治的な論争を呼んでいる。批判派は、中国のモデルが国家安全保障上のリスクをもたらすと懸念し、「蒸留」技術を潜在的な知的財産の窃取手段と見なしている。一方、業界は、蒸留がモデルの改善、評価、検証に広く用いられる技術であると反論している。MetaとNVIDIAが戦線に加わったことで、米中のAI競争は、閉じたモデルの性能競争から、誰がグローバルな開放エコシステムを支配するかという次の段階へと移行しつつある。