Thinking Machines Lab、9750億パラメータのオープンソースモデル「Inkling」を初公開

2026年7月16日、元DeepMindおよびGoogle Brainの研究者複数名によって設立されたThinking Machines Labが、同社初のAIモデル「Inkling」を正式に発表した。9750億パラメータを持つこのオープンソースモデルは、動画・音声理解という独自の機能により、業界内で瞬く間に幅広い注目を集めた。OpenAIやAnthropicなどの大手が覇権を争うAI戦場において、Inklingの登場は新たなプレイヤーの参入を意味するだけでなく、「オープン＋マルチモーダル」という技術路線の選択をも体現している。

兆パラメータ時代の「引き算」と「足し算」

9750億パラメータ——この数値はGPT-4で噂される兆規模にはわずかに届かないものの、「準兆」クラブの仲間入りを果たしている。注目すべきは、InklingがAnthropicのクローズドソース戦略やOpenAIの一部公開方針とは対照的に、完全オープンソースである点だ。オープンソースコミュニティにおいて、これまで最大のマルチモーダルオープンソースモデルのパラメータ規模は数百億から数千億程度に留まっていたが、Inklingはその水準を大幅に引き上げた。Thinking Machines Labの創業者は「AIの進歩は世界全体が参加すべきものだと信じている。オープンソース化は研究の加速だけでなく、大企業への依存低減にもつながる」と述べている。ただし、9750億パラメータモデルの学習コストは極めて高く、オープンソースライセンスに商用制限が含まれるか、またコンシューマー向けハードウェアで動作可能かどうかは、なお見守る必要がある。

編集注：Inklingの発表タイミングは非常に微妙だ。2026年はマルチモーダルAI競争が最激化している時期であり、Google Gemini Ultra 2やOpenAI GPT-5はともに強力な動画理解能力を持つが、いずれも非公開だ。Thinking Machines Labがこの時期にオープンソースのマルチモーダルモデルを投入したことは、「挑戦者」としての姿勢を鮮明にしている。しかし、オープンソースモデルの品質と実用性がクローズドソースのベンチマークに匹敵できるかどうかが、コミュニティが注目する核心的な問いとなっている。

学習データ：動画と音声の深度融合

公式技術レポートによると、Inklingの学習データには数十億時間を超える動画クリップとそれに対応する音声トラックが含まれ、教育講義、映画シーン、ソーシャルメディア動画など幅広いコンテンツをカバーしている。画像またはテキストのみに対応する市場の他モデルとは異なり、Inklingは動画内の動的映像、字幕、音声、背景音を同時に解析し、シーン・イベント・感情の多次元的な理解を実現する。例えば料理教室の動画において、Inklingはシェフの包丁さばきの手順を認識するだけでなく、音声から包丁がまな板を叩くリズムが正常かどうかを判断し、さらにイントネーションの変化からシェフの説明時の感情まで読み取ることができる。この能力により、Inklingは動画コンテンツ検索、自動アノテーション、教育支援などの分野で独自の優位性を持つ。

AnthropicおよびOpenAIとの差別化競争

現在、AnthropicのClaudeシリーズは安全性アラインメントで定評があり、OpenAIのGPTシリーズは汎用性とエコシステム構築で知られている。Thinking Machines Labは「極限のマルチモーダル＋オープンソース」によって差別化されたポジションの確立を目指している。同社CTOはWIREDの独占インタビューで「私たちの目標は、AIがテキストを処理するだけでなく、本当に世界を見て聞けるようにすることだ。Inklingは第一歩に過ぎず、今後は触覚・嗅覚といった知覚モダリティも加えていく予定だ」と語った。このビジョンは近年のAI研究界が追求する「ワールドモデル」と高度に合致している。しかし課題は明白だ。AnthropicとOpenAIはともに巨大なユーザーベースと開発者エコシステムを持っており、Thinking Machines Labは「オープンソースだが誰にも使われない」という窮地を避けるために、コミュニティの力を迅速に結集する必要がある。

オープンソースコミュニティの反応と潜在的影響

発表後、GitHubのInkling基盤モデルリポジトリはすでに1万スターを超えた。著名なAI研究者の多くが公開の場で賞賛を表明する一方、学習に必要なハードウェアの敷居の高さを懸念する声もある——完全なInklingモデルの実行には少なくともH200 GPU 8枚が必要になる可能性があるという。ただし、Thinking Machines Labは様々なコンピューティングリソースのニーズに対応するため、複数の小型蒸留版をリリースする計画だ。また、モデルのライセンスは「ThinkingML Open License」を採用しており、研究目的・商用目的ともに利用を許可しているが、派生物はオープンソースを維持することが求められる。この「AGPL類似」の条項は、大企業がオープンソースモデルを利用してクローズドソースで利益を得ることを防ぐ意図があるが、商業的普及を制限する可能性もある。

WIRED分析：Inklingの発表は、「オープンAI」運動の影響力を改めて証明した。MetaのLLaMAシリーズからMistralのMistral Largeに至るまで、オープンソースモデルはクローズドソースモデルとの差を着実に縮めてきた。しかし、マルチモーダル分野のデータと計算の敷居はより高く、Thinking Machines LabがLLaMAのようにコミュニティの熱狂を巻き起こせるかどうかは、時間をかけて検証する必要がある。

将来展望：モデルからエージェントエコシステムへ

Thinking Machines Labは、Inklingの発表と同時に、同モデルを基盤としたエージェントフレームワークの開発中であることも明らかにした。これにより開発者は、ユーザーとリアルタイムで動画対話を行い、複雑なタスクを遂行できるアプリケーションを構築できるようになる。同社は2026年末にAPIを公開し、「アプリストア」に類似したプラグインマーケットを立ち上げる計画だ。このエコシステム構想が実現すれば、Inklingは単なるモデルにとどまらず、次世代AIプラットフォームのインフラとなり得る。しかし、こうしたスタートアップチームにとって、すでに成熟したエコシステムを持つ競合と戦うことは、紛れもなく厳しい戦いとなる。

本記事はWIREDより編訳