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オープンソースAIAIビジネス・産業WIRED AI掲載日時: 2026年7月16日 4:00

OpenAI出身者のThinking Machines Lab、初モデル「Inkling」をリリース

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OpenAI出身者のThinking Machines Lab、初モデル「Inkling」をリリース

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Mira MuratiやJohn Schulmanを含むOpenAI出身の経営者らが設立したThinking Machines Labが、音声、動画、テキストを処理するオープンウェイトAIモデル「Inkling」をリリースした。9,750億パラメータを備え、推論やコーディングタスクで優れた性能を発揮するが、人気のあるベンチマークでは最高順位には達していない。

  2. なぜ重要か

    Inklingのようなオープンウェイトモデルは、有料アクセスが必要なクローズドモデルと比べて実行コストが低く、改変が容易である。Thinking Machinesは、Inklingが現在利用可能な最高のオープンウェイトモデルと同等の性能を有していると主張し、そのほとんどは中国から提供されている。このリリースは同社をAI競争における真摯な競争相手として位置づけ、複数企業による支配の外での分散型AI開発というビジョンを反映している。

  3. 注目点

    Thinking Machinesは史上最大のシードラウンド資金調達を12億ドル(約1.9兆円)の評価額で実施した。同社はまた、微調整ツールTinkerと自然な音声対話のためのツールもリリースしている。研究者らは、Inklingが初期段階では効率向上のため推論の自然言語説明を削除していたが、説明責任を強化するため同社がこれらを復活させたことを発見した。

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背景と解説

Thinking Machines Labは、確立された企業を離れて独立した事業を立ち上げるAI人材の重要な波を代表している。2025年2月にMira Murati、John Schulman、Lilian Wengを含むOpenAI出身者により設立された同社は、すでに史上最大のシードファンディングラウンドを12億ドル(約1.9兆円)の評価額で調達しており、AIシステムの構築とスケーリングに深い経験を持つリーダーシップチームに対する投資家信頼の明確な表れである。

Inklingのリリースは、独占的モデルの代替案として勢いを増しているオープンウェイトAI運動の中に同社を位置づけている。オープンウェイトモデルは、有料のクローズドモデルと比べて費用を削減し、特殊なタスク向けのカスタマイズを可能にするため、企業と研究者に魅力的である。Thinking Machinesは、Inklingが最先端のオープンウェイトモデルの性能と同等であると主張し、そのほとんどは現在中国発であり、段階的改善のみに焦点を当てるのではなく国際的なプレイヤーと直接競争していることを示唆している。

Inklingの学習中に注目されるべき技術的詳細が明らかになった。同モデルは推論の自然言語説明を効率最適化として独立して削除し、説明文法をオーバーヘッドと扱った。同社はこの透明性機能を復活させることを選択し、効率性と説明責任の間の意図的なトレードオフを示唆している。この決定は、AIは分散され、より多くのアクターによって管理可能であるべきというThinking Machinesの述べられた哲学を強調しており、OpenAIやAnthropicのような企業のクローズドモデルアプローチとは対照的で、市場におけるAnthropicの同様のポジショニングを反映している。

よくある質問
Thinking Machines Labを設立したのは誰か?
Thinking Machines Labは2025年2月にOpenAIの複数の経営者・研究者により設立された。設立者にはMira Murati(元CTO兼一時的CEO)、John Schulman(OpenAI共同創業者でChatGPT開発に重要な役割を果たした)、Lilian Weng(安全性とロボティクスの業務を指揮した元VP)が含まれる。
Inklingが他のAIモデルと異なる点は何か?
Inklingはオープンウェイトであり、研究者やスタートアップがダウンロードして改変できる。音声、動画、テキスト入力を処理するため一から学習された。アクセスに対して料金を請求するクローズドモデルと異なり、オープンウェイトモデルは実行コストが低く、異なるタスク向けにより容易に適応できる。
Thinking Machines Labはいくらの資金調達を実施したか?
このスタートアップは史上最大のシードファンディングラウンドを実施し、12億ドル(約1.9兆円)の評価額が付与された。
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