Komninos Chatzipapas氏はOrion AI Softwareの創業者兼最高経営責任者（CEO）です。
ここ数年、AI業界の大手企業（OpenAI、Anthropic、X）は「基盤レイヤー」—LLMを生み出す大規模な事前学習フェーズ—の開発に数十億ドルを投じてきました。これらの基盤モデルは驚異的なエンジニアリングの成果ですが、この競争フェーズがすでに限界に達しつつあることを示す兆候が増えています。
その一方で、静かな革命が進行中です。それを牽引しているのは、巨大企業ではなく、オープンソースの担い手たちです。
オープンソースAIが差を縮めている
2025年、DeepSeek、Alibaba（Qwen）、Zhipu（GLM）などの中国企業は、世界最高レベルのLLMを複製するのにシリコンバレー規模の予算が必ずしも必要ないことを証明しました。これらのオープンモデルは、はるかに低いコストで競争力のあるパフォーマンスを実現しています。
オープンソースAIモデルは初期設定に多少の手間がかかるかもしれませんが、明確な実用的メリットがあります。一度導入すれば、トークンあたりのコストが劇的に低くなり、ベンダーロックインという厄介な問題も回避できます。これにより、インフラストラクチャとデータパイプラインをより細かく制御したい企業にとって理想的な選択肢となります。
しかし、オープンモデルが魅力的になっている理由はコスト削減だけではありません。その最大の強みは別のところにあります：ファインチューニングです。
なぜファインチューニングが未来なのか
ファインチューニングとは、事前学習済みのモデルを取り、生成してほしい応答の例を与えることです。これらの例を通じて、AIモデルは特定のトーン、スタイル、またはタスクに合わせて応答を調整することを学びます。本質的に、AIモデルが特定のタスクに特化するのを助けるのです。適切に行われれば、このプロセスは精度を大幅に向上させることができます。
ファインチューニングの魔法はパフォーマンス向上だけにあるわけではありません。それに取り組む企業が新しい種類の知的財産を所有することになる点にあります：データだけでなく、その知識をエンコードしたファインチューニング済みモデルの重みも含まれます。これにより、いわゆる「AIラッパー」から真のAI所有者へと変わるのです。
こう考えてみてください：基本モデル（ChatGPTなど）は何千もの一般的なユースケース（エッセイ作成、コーディング、要約、カスタマーサポートなど）を処理するように訓練されていますが、あなたのビジネスに必要なのはそのうちのほんの一部の機能だけで、それをあなたのコンテキストに最適化することです。ファインチューニングにより、モデルの知性を最も重要な部分に正確に集中させることができます。
クローズドボックスの問題
現在、主要なAIプロバイダーの多くは依然としてモデルをブラックボックスとして扱っています。ユーザーはAPIを通じてクエリを実行できますが、基盤となるモデルの重みを見たり変更したりすることはできません。モデルの重みを隠す論理は理解できます。基本モデルは企業の中核的な知的財産だからです。
しかし、安全な基盤の上でお客様がファインチューニングを行えるようにしても、その知的財産が露出することはありません。単にユーザーが差別化された価値を構築できるようにするだけです。このアプローチを採用する企業は、採用率、コミュニティの信頼、長期的なエコシステムの成長において決定的な優位性を獲得するでしょう。
頭打ちになるパフォーマンスと今後の道筋
2025年、LLMのパフォーマンスは頭打ちになり始めています。多くのユーザーは、古いモデルの方が新しいバージョンよりも「良かった」と主張しています。モデルアーキテクチャに別の根本的なブレークスルーがない限り、次の飛躍はより多くの計算能力からではなく、ファインチューニング、ツール、開発者の能力向上から来る可能性が高いでしょう。
OpenAIはほとんどのモデルでファインチューニングを許可している唯一の主要プロバイダーであり、開発者向けに特化したGPT-4.1も発表しました。これにより、オープンソースの世界の開放性と柔軟性に一歩近づき、ユーザーに差別化された独自のAIを作成する意味のある方法を提供しています。
他の企業もこの方向性に従うことが賢明でしょう。開発者ツールへの投資とファインチューニング機能の開放は、ますます商品化されるモデル市場で歩調を合わせるための最も効果的な方法かもしれません。
カスタマイズ：次のフロンティア
多くの人がAIの基盤レイヤー市場は勝者総取りだと考えています。ユーザーにモデルのカスタマイズ能力を与え、その周りに開発者エコシステムを構築することは、独自のLLM開発者にとって大きな防御壁となるでしょう。今後、より多くの企業がこの道に取り組むことを期待します。
