［ニュース解説］データセンター不要の時代へ？分散型AI開発が切り拓く未来

はじめに

　近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の開発競争が激化しています。これらのモデル開発には、通常、膨大な計算資源を持つデータセンターが必要不可欠とされてきました。しかし、WIREDの記事によると、データセンターに依存しない新しいAIモデル開発のアプローチが登場し、注目を集めています。

　本稿では、この分散型AIトレーニングという新しい潮流について、その仕組みや意義、そして将来性について、分かりやすく解説していきます。

引用元記事

• タイトル: These Startups Are Building Advanced AI Models Without Data Centers
• 発行元: WIRED
• 発行日: 2025年4月30日
• URL: https://www.wired.com/story/these-startups-are-building-advanced-ai-models-over-the-internet-with-untapped-data/

要点

• Flower AIとVanaという2つのスタートアップが協力し、データセンターを使わずに、インターネット経由で接続された多数のGPU（画像処理装置）を利用して分散型で大規模言語モデル「Collective-1」を開発しました。
• このアプローチは、従来のデータセンター中心の開発手法を覆す可能性を秘めており、より小規模な組織や、インフラが限られる国でも高度なAI開発が可能になるかもしれません。
• Flower AIは、分散学習を効率化する技術「Photon」を開発し、オープンソースで公開しました。
• Vanaは、ユーザーが個人のデータ（XやRedditのプライベートメッセージなど）をAI学習に提供し、その利用方法を管理できる仕組みを提供しています。これにより、これまで活用されてこなかったデータソースを利用可能にします。
• 将来的には、1000億パラメータ規模のモデル開発も計画されており、業界の勢力図を変える可能性があります。

詳細解説

データセンター不要のAI開発とは？

　通常、ChatGPTのような高度なAIモデルを開発するには、「データセンター」と呼ばれる場所に集められた、高性能なGPU（計算処理を行う半導体チップ）が大量に必要です。これらのGPUを高速なネットワークで接続し、膨大な量の学習データを処理することで、AIは賢くなっていきます。このため、AI開発は、潤沢な資金と設備を持つ巨大テック企業が中心となってきました。

　しかし、今回紹介するFlower AIとVanaのアプローチは、この常識を覆すものです。彼らは、世界中に散らばる個々のコンピュータや小規模なサーバー群をインターネット経由で接続し、それらの計算能力を結集してAIモデルをトレーニングする「分散型AIトレーニング」という手法を開発しました。

　Flower AIが開発した「Photon」というツールは、この分散型トレーニングを効率的に行うための鍵となります。Photonは、AIモデルの学習プロセス（計算）をうまく分割し、インターネットのような比較的低速で不安定なネットワーク環境でも、各コンピュータが協力して学習を進められるように設計されています。これにより、物理的に一箇所に集められたデータセンターがなくても、地理的に分散したリソースを束ねて、大規模なAIモデルを構築することが可能になります。記事によれば、この方法は従来のデータセンターでの学習より時間はかかるものの、柔軟性が高く、必要に応じて後から計算資源を追加することも容易です。

Collective-1モデルとパラメータ

　この分散型アプローチで開発された最初のモデルが「Collective-1」です。このモデルのパラメータ数は70億とされています。パラメータとは、AIモデルが学習を通じて調整する内部的な「重み」のようなもので、この数が多いほど、モデルはより複雑なパターンを学習し、高度な能力を持つ傾向があります。

　現在の最先端モデル（ChatGPTやGeminiなど）は数千億パラメータを持つため、70億パラメータのCollective-1は比較的小規模です。しかし、重要なのは、この分散型アプローチがスケールアップ可能である点です。Flower AIは、すでに300億パラメータのモデル開発に着手しており、将来的には1000億パラメータという、業界トップクラスに匹敵する規模のモデル開発を目指しています。これが実現すれば、AI開発のあり方が大きく変わる可能性があります。

新たなデータソースの活用とプライバシー

　もう一つの注目点は、Vanaが提供する仕組みです。Vanaは、ユーザーが自身のX（旧Twitter）やRedditなどのプライベートなデータを、AIの学習に同意の上で提供できるプラットフォームを開発しています。

　従来のAI開発では、ウェブサイトや書籍など、公開されている情報を大量に収集して学習データとしてきました。しかし、Vanaのアプローチにより、これまでアクセスできなかった個人のデータを、プライバシーに配慮しながら活用できる道が開かれます。ユーザーは、自分のデータがどのように使われるかを指定したり、データ提供によって何らかの利益を得たりすることも可能になるかもしれません。これは、AIがより多様な情報から学習できるようになるだけでなく、ユーザーが自身のデータに対するコントロールを取り戻す動きとしても重要です。

分散型AI開発の意義と将来性

　この分散型AIトレーニングは、いくつかの重要な意義を持っています。

1. AI開発の民主化: 莫大な初期投資が必要なデータセンターが不要になることで、スタートアップや大学、研究機関など、比較的小規模な組織でも高度なAI開発に参入しやすくなります。
2. 地理的な制約の克服: 特定の国や地域に集中しがちな計算資源へのアクセス問題を緩和し、インフラが未整備な国でも、国内のリソースを結集してAI開発を進めることが可能になるかもしれません。
3. 新たなデータの活用: プライバシーに配慮しつつ、これまで利用できなかった個人データや機密性の高いデータ（医療、金融など）をAI学習に活用できる可能性が広がります。これにより、よりパーソナライズされた、あるいは特定の分野に特化した高性能なAIが生まれるかもしれません。

　もちろん、このアプローチが現在の最先端モデルにすぐに追いつけるかは未知数です。しかし、記事で専門家が指摘するように、「興味深く、潜在的に非常に関連性の高い」動きであり、AI業界の競争やガバナンスに影響を与える可能性があります。特に、最先端を追いかける「ファストフォロワー」として有効な戦略になるかもしれません。

まとめ

　本稿では、データセンターに依存しない新しいAIモデル開発の手法である「分散型AIトレーニング」について、WIREDの記事を元に解説しました。Flower AIとVanaによるこの取り組みは、世界中に分散した計算資源と、ユーザーが提供する新たなデータソースを活用することで、AI開発の民主化を進め、業界の勢力図を塗り替える可能性を秘めています。

　Photonのような技術の登場により、地理的な制約や莫大な初期投資といった従来の障壁が低減され、より多様なプレイヤーがAI開発に参加できるようになるかもしれません。また、ユーザーが自身のデータ活用に関与できる仕組みは、プライバシー保護とデータ活用の両立に向けた重要な一歩と言えるでしょう。

　この分散型アプローチが今後どのように発展し、AIの未来にどのような影響を与えていくのか、引き続き注目していく必要があります。