はじめに
NVIDIAのブログが2026年3月25日に報じた、NVIDIA GTC（GPU Technology Conference）での特別セッションの内容を紹介します。Mistral、Perplexity、Cursor、Thinking Machines Labなど複数のAI企業リーダーが登壇し、オープンモデルとプロプライエタリモデルの共存という観点から、AIエコシステムの今後について議論しました。
参考記事
- タイトル: The Future of AI Is Open and Proprietary
- 著者: Kari Briski
- 発行元: NVIDIA Blog
- 発行日: 2026年3月25日
- URL: https://blogs.nvidia.com/blog/ai-future-open-and-proprietary/
要点
- NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは「プロプライエタリ対オープンという対立は存在しない。プロプライエタリかつオープンだ」と述べ、両者の共存を強調した
- NVIDIAはGTCにおいてNemotron Coalitionの発足を発表し、MistralとNVIDIAが共同でベースモデルを開発する初のプロジェクトが始動した
- NVIDIAによれば、NemotronモデルはHugging Faceから4,500万回以上ダウンロードされており、NVIDIAはHugging Face上で最大の組織となっている
- AIエージェントは数時間〜数日かかる複雑なタスクをこなせる「同僚」へと進化しつつあると、複数のCEOが指摘した
- 汎用AIと専門特化AIの共存が重要であり、オープンな基盤モデルに独自データを組み合わせることで、各組織が差別化した価値を生み出せると議論された
詳細解説
オープンとプロプライエタリの「対立」から「共存」へ
NVIDIAのジェンスン・フアンCEOはGTCの特別セッションで、「プロプライエタリ対オープンという議論自体が的外れだ。プロプライエタリかつオープンなのだ」と述べました。この発言は、AIの将来像を巡る議論の出発点として、セッション全体のトーンを定めるものでした。
AIが業界横断的なインフラとなりつつある現在、医療・金融・製造業など各分野が直面する課題はそれぞれ異なります。そのため、単一の大規模モデルではなく、モダリティや業務ドメインに応じて調整された複数のモデルが協調して動く「システム」が求められるようになっています。こうした背景から、「オープン対クローズド」という二項対立を超えた、実用的なエコシステム観が広まっていると考えられます。
NVIDIA Nemotron Coalitionの発足
NVIDIAはGTCにおいて、Nemotron Coalitionの発足を発表しました。これは、オープンなフロンティアレベルの基盤モデルを推進するために、世界各地のモデル開発者やAIラボが共有する専門知識・データ・計算資源を活用して連携する、初の取り組みです。
最初のプロジェクトとして、MistralとNVIDIAが共同でベースモデルを開発する計画が明らかになりました。連合メンバーはデータ提供・評価・ドメイン専門知識の面で貢献し、ポストトレーニングや継続的な開発を支援します。このモデルはオープンエコシステムで共有されるほか、次世代のNVIDIA Nemotronモデルの基盤にもなる予定です。NVIDIAによれば、NemotronモデルはすでにHugging Faceから4,500万回以上ダウンロードされており、NVIDIAはHugging Face上で最大の組織となっています（チームメンバーは約4,000名）。
Nemotron Coalitionは、単なる技術的な共同開発にとどまらず、オープンなAI開発の「知識インフラ」を整備するという意義を持っていると言えます。
AIエージェントは「同僚」へと進化する
CursorのCEO、マイケル・トゥルエル氏は「AIエージェントは数時間から数日かかるタスクを引き受け、非常に複雑な作業をこなせる同僚になりつつある」と述べました。コードエディタ分野でAIを活用する同社の視点から見た、実感を伴う発言と言えます。
LangChainのハリソン・チェイス氏も、「モデルとそれを管理するオーケストレーションシステムは大幅に高性能になっている。より複雑で長時間のタスクをこなせる個人生産性エージェントを持つことが可能になる」と語りました。
AMP PBCのアンジニー・ミドハ氏は信頼性の観点から「最終的にはトラストを委ねることになる。オープンなシステムの方が信頼しやすい」と指摘しました。長時間稼働するAIエージェントの普及においては、その内部動作を確認・検証できるオープン性が、信頼の基盤として重要な役割を果たすと考えられます。
マルチモデル・オーケストレーションという設計思想
PerplexityのCEO、アラビンド・スリニバス氏は「欲しいのはマルチモーダル、マルチモデル、マルチクラウドのオーケストラだ。タスクを委ねさえすれば、どのモデルが何に優れているかは、オーケストレーションシステムが判断する」と述べました。
この発言は、複数のモデルを組み合わせて運用するシステム設計の考え方を端的に表しています。特定の単一モデルへの依存を減らし、目的に応じた最適なモデルを動的に選択する仕組みが、実用的なAI活用の鍵になると考えられます。オープンモデルとプロプライエタリモデルが混在する環境でこそ、こうしたオーケストレーションの発想が生きてくると言えます。
オープン性が知識インフラを支える
Reflection AIのミシャ・ラスキン氏は「モデルは基盤的な知識インフラであり、基盤的な知識インフラはオープン性を求める」と述べ、オープンモデルがイノベーションの土台として機能するという見解を示しました。同氏はさらに、強力なクローズドモデルと同等に有力なオープンモデルが今後数年で登場するとの見通しも語っています。
Thinking Machines LabのMira Murati氏も「大規模ラボだけでは研究し尽くせない領域がある。オープン性があることで、AIの科学、知性の科学が前進する」と語りました。元OpenAI CTOとして知られるMurati氏がオープン性の重要性を強調した点は、研究コミュニティ全体への示唆が大きいと思います。
Mistral CEOのアルテュール・マンシュ氏は「オープンなワイドモデルは、世界中のAIソフトウェアを構築するための基盤であるべきだ。人類にとって優れた資産を作るインセンティブが整ったオープンエコシステムによって、進歩を加速し、全世界の人々が公平にAIにアクセスできるようになる」と述べています。
汎用AIと専門特化AIの共存
OpenEvidenceのダニエル・ナドラー氏は、病院が一般医と専門医を組み合わせて運営されているように、「AIの形も社会の形を反映したものになる」と述べました。医療分野でAIを開発する同社ならではの観点と言えます。
Ai2の自然言語処理シニアディレクター、ハンナ・ハジシルジ氏は「AIの進歩は一部のクローズドラボに限定されているように見えるかもしれないが、アカデミアや非営利機関を含めた幅広い主体にとって、進歩に参加することが重要だ。すべてをオープンにすることで、こうした進歩がすでに実現してきた」と指摘しました。
Black Forest Labsのロビン・ロンバッハ氏は「フロンティアモデルも特化型オープンモデルも、今はどちらも最も興味深い時代だ。あらゆる分野でオープンな要素を持つべきだ」と述べており、オープン性の恩恵を幅広く捉えた姿勢が示されています。
まとめ
NVIDIA GTCの特別セッションでは、オープンとプロプライエタリを対立として捉えるのではなく、両者が補完的に共存するという認識が、多くのAIリーダーの間で共有されていることが示されました。Nemotron Coalitionの発足はその象徴的な動きであり、今後のオープンフロンティアモデルの進化と、各社がどのように独自価値を生み出していくかが注目されます。
