8月10日、O'Reillyが「Why Open Source Matters for AI」と題した記事を公開した。AIにおけるオープンソースの意義を歴史的文脈から論じ、モデルの重みの公開にとどまらない「参加のアーキテクチャ」こそが重要だと主張する内容だ。

1995年のNetscapeとMicrosoftの話から始まる

O'Reillyの創業者Tim O'Reillyは、OpenAIとAnthropicをかつてのNetscapeとMicrosoftに重ねることから論を起こす。

1990年代、NetscapeとMicrosoftはウェブサーバーとブラウザの両端を押さえることでプラットフォームを独占しようとした。両社は機能を詰め込む競争に走った。その脇で、オープンソースのApacheはまったく逆の賭けに出た。Apacheはウェブサーバーの機能に徹し、拡張レイヤーをきれいに分離することで、誰でも許可なく機能を追加できるようにした。数年後、ApacheはNetscapeのサーバーともMicrosoftのIISも蹴散らし、LAMPスタック（Linux・Apache・MySQL・Perl/Python/PHP）という「もう一つのプラットフォーム」を生んだ。

勝ったのは機能の多さではなく、モジュール性だった。

重みの公開は「スタート地点」に過ぎない

O'Reillyは現在のオープンソースAI論争が、モデルの重み（weights）の公開・非公開と安全保障上の含意に集中しすぎていると批判する。しかしそれはオープンソースが意味することの一部でしかない。

Red Hatの創業者Bob Youngはかつてこう言ったという。「我々が顧客に売っているのは、本当はコントロールだ」。プラットフォームが単一企業のブラックボックスではなく、誰でも許可なく上に積み上げられるレイヤーであること——それがオープンソースの本質だった。それがGoogleやAmazonをMicrosoftの支配から自由な形で成長させた。

翻って今、フロンティアモデルは新バージョンを出すたびに、製品の振る舞いを編集可能なレイヤーから重みの中へと移していると、Drew Breunig（Planetの元CPOであり、データ・AIに関する論考で知られる独立系アナリスト。O'ReillyのLiveイベントにも登壇している）は指摘する。モデルは自分好みに調整できるコンポーネントから、借りて使う「家電製品」になりつつある。Breunigはこれを「多様性を信頼性と交換している」と表現した。

プロトコルと「奇妙さ」を守る意味

O'ReillyはAnthropicのModel Context Protocol（MCP）を、Apacheに倣った「コンポーネントの分離」の動きとして評価する。MCPはどのアプリからも任意のツールやデータソースにカスタム統合なしに接続できるオープン標準で、現在はLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationにも採用されている。

またO'Reillyが共著した論考「Protocols and Power」では、モデルのコモディティ化が進む中で競争はスタック上位の「コンテキスト層」に移行していると論じている。文脈へのアクセス手段が開かれていれば、その下の重みが公開か非公開かに関わらず、市場は開かれたままになる。

もう一つの軸が、Breunigの言う「奇妙さを保つ（keep it weird）」という発想だ。一つか二つの巨大クローズドモデルが支配し、それらが望ましい人格やビジネス目標をガードレールごと重みに焼き込んでいけば、イノベーションの源泉となる多様性が失われる。

ここでBreunigが挙げる実践例が、重みの「多様性」を意図的に選び取るという行動だ。彼はReactをあえて使わないプロジェクトを手がけた。「すべてのモデルがすでにReactを知りすぎているので、Reactで作ると他の全員の平均を出荷することになる」。モデルが特定の技術スタックを大量に学習している場合、その技術を選ぶことは「平均への回帰」を招くという発想であり、これが『重みの多様性』を活かすための一つの戦術となっている。Breunig自身はGLMやKimiをコスト削減ではなく、カスタムハーネスの中での素直さを理由に採用しているという。

O'ReillyのAI Codeconの共同議長Addy Osmaniはこの点をさらに敷衍している。「私の周りでは誰も重みをいじっていないが、ハーネスやスキル、サブエージェント、フックやコンテキストファイルは絶え間なく書き直している。参加が起きているのはそこだ」。重みそのものではなく、重みの周囲に積み上げられるレイヤーこそが「参加のアーキテクチャ」の実体だというのが、O'Reillyの論の核心である。

オープンソースAIのスケールと組織的な動き

こうした「参加のアーキテクチャ」論を裏付けるように、オープンソースAIのエコシステムはすでに相当な規模に達している。Current AIのOpen Source Gap Mapは2万4600以上のオープンソースAIプロジェクトを収録し、うち421プロジェクトは開放度・能力・普及度の三軸で詳細にスコアリングされている。スタックは①モデル・データセット・ファインチューニングツール・推論フレームワーク（vLLMなど）②プロダクト・UX層（ハーネス、個人エージェント）③インフラ層（PyTorch、Ollama、エッジハードウェア）の3層に整理されている。

Current AI自体は昨年パリのAIアクションサミットから生まれた官民パートナーシップだ。今夏発表した「AI Potluck」は「完全にオープンソースのコンポーネントだけで組み上げた垂直統合AIプロダクト」を目指すプロジェクトで、フランス政府・DeepMind・Salesforce・Omidyar財団・MacArthur財団・Ford財団が支援しており、5年間25億ドル規模のコミットメントのうちすでに約4億ドルが拠出されている。こうした官民を横断する組織的な動きは、「参加のアーキテクチャ」を個人の実践から社会インフラへと押し上げようとするO'Reillyの主張と地続きにある。

ラボの戦略的誤り

O'Reillyは記事をこう締める。大手ラボはNetscapeとMicrosoftが1990年代に犯したのと同じ戦略的誤りを犯しつつある。一般ユーザー向けに信頼性を高めるのは正しい。しかし外部の開発者が最先端を押し広げるための選択肢を閉じてはならない。Bill Joyの言葉——「あなたが誰であれ、最も賢い人のほとんどはあなたの会社の外で働いている」——は今も変わらない。

詳細はWhy Open Source Matters for AIを参照していただきたい。