Mozilla

V1.0 · Recurring · July 2026

Mozilla CTO、Raffi Krikorianからの手紙 “

ニュージーランドの極北では、マオリ族の放送局がte reo向けの音声モデルを訓練しています。この言語は市場規模が小さすぎて、データは人々の手元に残るライセンスの下で運用されています。世界最大級の会計事務所であるPwCは、金融用言語でオープンなモデルをファインチューニングし、現在、自社ハードウェア上で数百のクライアント向けにトークンごとの課金なしで運用しています。ローザンヌの研究者たちは赤十字と連携し、人道的なガイドラインに合わせたオープンな医療モデルを構築し、自国およびタンザニアでの臨床試験を準備しています。アフリカ東部では、農家が携帯電話上で動作し、オフラインで、クラウドが届かない畑でキャッサバの病気を診断するモデルを使用しています。スイスでは、公的コンソーシアムが公共のスーパーコンピュータで国家モデルを訓練し、ウェイト、データ、訓練コードのすべてを公開しました。彼らは誰の許可も求めず、誰にもそれをレンタルできませんでした。彼らはそれを所有しているのです。それが本来の考え方です。

私たちは以前にも同じ状況を経験しています。Mozillaが存在するのは、ある企業がウェブへの入り口を独占しようとしたため、オープンなコミュニティが立ち上がり、それを二度と許さないようにしたからです。25年後、誰かが同じことを繰り返そうとしています。私たちは最初にオープンに賭けました。オープン側が勝ちました。一緒にもう一度やり遂げましょう。

私たちの信念はシンプルです。未来への道は競争と相互運用性にあります。私たちは、多くのモデルが存在し、それらを標準的な方法で繋ぎ、いつでもどのベンダーからも離れられる自由がある世界を信じています。オープンにはここでの実績があります。パイを大きくし、より多くの人々がその一片を所有できるようにしました。

以下を地図として読んでください。オープンAIが勝っている場所 — いくつかの数字は私たちでさえ驚きました — と、脆弱な場所です。弱点を隠した事例は広告に過ぎません。”

オープンウェイトは、知能の価格が崩壊する一方で、能力のギャップを埋めました。

0%

トップのクローズドモデルに対する能力ギャップ — コーディングでは同等、推論では後れを取る

0×

36ヶ月でGPT-4クラスの推論コストが下落：1Mトークンあたり$20 → $0.40

01オープンソースAIの現在の状況

同等に到達。競争は一段階上へ。

オープンウェイトはもはや妥協ではありません。作業が行われる場所です。生産トークンの大半がオープンウェイトを通じてルーティングされており、OpenRouterで最も利用量の多い5つのモデルはすべてオープンです。クローズドモデルは依然として最先端、特に推論とマルチモーダリティでリードしていますが、最先端がほとんどのワークロードに必要なわけではありません。コモディティ入力には価格決定力はありません。価値は上位へ、つまりエージェント的なハーネスへと移行します。

能力ギャップ：8.04% → 0.5% → 3.3%

24ヶ月間のChatbot Arenaにおけるオープン対クローズドのギャップ。2024年8月までにギャップは0.5%まで縮小し、2025年2月にはDeepSeek-R1が一時的に米国のトップモデルと同等になりました。2026年3月には、クローズドの推論モデルが先行したことで3.3%まで再拡大しました。しかし3.3%はギザギザの最先端における平均値です。オープンウェイトはコーディング、指示追従、一般知識では同等またはそれに近い一方で、ギャップは推論、長文脈検索、エージェント的タスクに集中しています。問題はもはやオープンウェイトモデルが十分に良いかどうかではなく、あなたのワークロードに何が必要かです。ポイントにホバーしてください。

出典：Chatbot Arena、2024年1月 – 2026年3月。

36ヶ月で推論コストが50分の1に

GPT-4相当の1Mトークンあたりの価格 — ドットコム時代の帯域幅やPCコンピュート価格曲線を上回る速さ。対数スケール。

出典：Stanford HAI AI Index 2025（18ヶ月でGPT-3.5クラスが280倍下落）；Epoch AI（年間9–900倍の減衰）；2025年11月 MIT研究（最先端で5–10倍/年、ハードウェア調整後）。

オープンウェイトがトークンで勝利

OpenRouterでオープンウェイトモデルを通じてルーティングされるトークンのシェアは、無視できる基盤から2025年末までに3分の1へ、2026年中までに過半数へ成長しました。

出典：OpenRouter 100Tトークン調査（2024年11月–2025年11月）およびライブリーダーボード；中間点は補間。リクエスト数では、米国のクローズドプロバイダが依然としてリード — オープンのリードはトークン量のリードであり、コーディングおよびエージェント的ワークロードに集中。

OpenRouterライブリーダーボード — 直近1ヶ月、ルーティングされたトークン

利用量トップ5のモデルはすべてオープンウェイト。AnthropicのクローズドClaudeモデルが次に多い米国製エントリです。

オープンウェイトクローズド

2026年中までに、トップ9モデルは中国製モデルで週に約18Tトークン、米国製で約5.5Tトークンをルーティング — 3:1以上（FT分析）。開発者がコストでルーティングする場合、オープンウェイトへ向かいます。

オープンウェイトは簡単に提供できる。
しかしデプロイは難しい。

Mozilla / SlashData 2026年開発者調査のデータ。オープンウェイトモデルは採用でリード：AI機能を追加する開発者の79%がオープンウェイトを使用し、クローズドは71%で、2つは大きく補完関係にあり、開発者の半数が両方を使用しています。しかし本番環境ではチームが停滞します。オープンウェイトモデルチームで本番に到達するのは51%のみに対し、クローズドでは63%です。ギャップはモデル能力ではなく、運用ツールと信頼です。

オープンウェイトモデルは採用でリードし、主にクローズドと共存

アプリケーションにAI機能を追加している開発者のうち、現在各モデルタイプを使用しているシェアと、2つの重複状況。

組み合わせ方

29%オープンウェイトのみ

50%両方

21%クローズドのみ

出典：Mozilla / SlashData 2026年開発者調査。オープンウェイトとクローズドはほとんどのチームにとって代替ではなく、50%が両方、29%がオープンウェイトのみ、21%がクローズドのみを実行。

オープンウェイト採用がピークを迎える地域と、クローズドが依然として優位な地域

地域別オープンウェイトモデル採用率。大中華圏と東アジアが89%でリード；南米と西欧のみ、クローズド採用がオープンウェイトを上回る2地域。

同じ調査、開発者地域別。南米と西欧でのみ、クローズドモデル採用がオープンウェイトを上回る。

企業規模別本番到達率

ギャップがリソースの問題であれば、規模で埋まるはずですが、そうではありません。クローズドは規模拡大とともに54% → 73%に上昇。オープンウェイトはほとんど動きません：53% → 57%。

クローズドモデルオープンウェイトモデル

企業はクローズドデプロイメントにお金を払って突破できます。オープンウェイトデプロイメントは、まだ誰も完成させていないツールを待っています。出典：Mozilla / SlashData 2026年開発者調査。

チームが離脱する理由：オープンウェイトモデルの課題

Δ = 離脱 − 継続使用、パーセントポイント。最大のギャップ（性能、統合、メンテナンス）は運用面であり、能力ではありません。バーにホバーしてください。

オープンウェイト継続使用離脱

Mozilla調査、n=1,410。「オープンまたはオープンソースAIモデルを使用する際の主な課題は何ですか？」

同じ課題、どこでも：地域別にオープンウェイトを阻むもの

現在および離脱したオープンウェイトモデル開発者が各課題を挙げるシェア、地域別。暖かいセルはより多くの開発者が阻まれていることを示す。上位行はすべての地域で運用面：インフラコスト、セキュリティとコンプライアンス、メンテナンス、デプロイの複雑さ。南アジアはセキュリティとサポートに最も重点を置く；北米と大中華圏のみ15%超が重大な課題なしと報告。

出典：Mozilla / SlashData 2026年開発者調査（MZCS1）。n=1,410の現在または離脱したオープンウェイトモデル開発者；オセアニア列（n=39）と東欧＆CIS（n=98）は信頼できる閾値を下回る。

02オープンソースAIスタック

オープンスタックは能力では高得点、
運用では低得点。

10の基準（1–5）で評価された9レイヤーと48コンポーネントのスタック。レイヤーをクリックするとコンポーネントが開きます。各コンポーネントには独自の基準スコア、成熟度グレード、オープン対クローズドの同等性判定、最もスターの多いオープンソースプロジェクトの一部が表示されます。

任意のセルにホバーして詳細を表示。

強い実行可能だが断片的初期段階

強い（≥4.0） 3.5–3.9 3.0–3.4 2.5–2.9 弱い（<2.5） 運用ギャップ = 標準化 + エンタープライズ対応

セルは成熟度基準ごとのスコア（1–5）で、左から右へ強い順に並んでいます。レイヤー行はそのコンポーネントの平均値です。最も冷たい2列、標準化とエンタープライズ対応はすべてのレイヤーとコンポーネントで繰り返されます。この繰り返される冷たい端が運用ギャップです。出典：Mozillaスタックマップ、2026年6月（48コンポーネント、1,361プロジェクト）。

03誰が賭けているか

オープンソースはビジネスモデル。

オープンウェイトAIは、数千億ドル規模の商業市場であり、資金提供を受けた企業によって構築され、世界的な企業によって本番運用されています。Databricksは$5.4Bのランレートを突破；Mistralは12ヶ月で20倍に成長し約$400M ARRに；DeepSeekは約$220M ARRに達し、最近$7.4Bを調達し評価額$50B超。5つの収益モデルが規模で証明されています：ホスト型推論、エンタープライズプラットフォーム、オンプレミスライセンス、ファインチューニングサービス、ハーネスツール。

ベンチャー資金提供を受けたオープンソースエコシステム：開示済み総資金調達額、USD M

スクロールするとバーが成長。企業の地域で色分け。

北米中国欧州＆その他

選定企業；Zhipu AIとMiniMaxは上場（2026年香港IPO）し総額は非開示。企業戦略投資家（Nvidia、Salesforce、AMD、Google、IBM、ASML、Tencent、CATL、Schwarz Group）がモデル、推論、ツールレイヤー全体で同じエコシステムを支えています。

オープンエコシステムの財務成熟度

オープンスタックを担う企業の資金調達、評価額、収益トラクション。エコシステムは助成金からベンチャースケール、公開市場へと移行しました。

5つの収益モデルが規模で証明されています：ホスト型推論、エンタープライズプラットフォーム、オンプレミスライセンス、ファインチューニングサービス、ハーネスツール。「—」= 非公開。

従量課金モデルは規模で破綻

クローズド最先端モデルはトークン単位で販売され — 本番規模ではメーターが問題になります。

利用の5分の1、収益の4%

OpenRouter（2025年5–9月）で、クローズドモデルは利用の約80%、収益の約96%を占めました。価格が原因です。約90%の同等性で、クローズドは1コールあたり約6倍のコスト。

約$24.8B

未実現の年間節約額 — Linux FoundationのNagle–Yue研究によるオープン対クローズド価格非対称性の推定値、同等能力で1コールあたり約6倍のコスト

開発者がコストでルーティングする場合、オープンウェイトへ向かいます。

04なぜ世界中で起きているのか

オープンはベンダー選択ではない。
主権の選択。

70以上の国家AI戦略が進行中です。戦略的問いは、国家AI政策を持つかどうかから、どのレイヤーのスタックを国が所有できるかへ移行しました。

下のマーカーまたは国をクリック。

オープンの場合：選択肢の確保

選択肢の確保は2026年6月に抽象的ではなくなり、調達の問題ではなくなりました。Claude Fable 5が販売開始されてから3日後、ある政府の輸出命令により、Anthropicは地球上のすべての外国人のアクセスを遮断せざるを得ませんでした。他の資本は相談されませんでした。相談されることもありませんでした。選択的なコンプライアンスは不可能だったため、モデルは金曜日の午後5時21分にすべての人に対して暗転しました。そのモデル上に構築していた人は、警告もなく、自分が関与していないシャットダウンを継承しました。プロバイダはモデルをオフにできます。すでに自分の手元にあるマシン上で動作しているコピーをオフにできる人はいません。これはスタートアップのサーバーでも国家のスーパーコンピュータでも同じです。企業にとって、ディスク上のウェイトはヘッジです。国家にとって、それは政策と許可の違いです。

オープンの戦略的意義は離脱する能力であり、クラウド時代はその欠如のコストを証明しました：

$90–120kAWS S3から1ペタバイトを移動するコスト

80%ワークロードをリパトリエーションしている企業

$3.2M → <$1M37signalsのクラウド離脱後の請求額

2.5×GEICOのクラウドコストが計画を上回った倍率

クローズドモデルAPIは同じ罠を再現します。プロプライエタリなエンドポイント上に構築すると、クリーンな出口なしにベンダーの価格変更を継承します。オープンウェイトは出口権です。

オープンウェイトの最大の供給源は中国。意図的な設計。

Hugging Face累積ダウンロード数、2026年3月：

2026年2月、Qwenは次点の8組織を合わせたダウンロード数を上回りました。OpenRouterでは、中国のオープンウェイトモデルは2024年末のトークンシェア2%未満から、2026年4月までに週次トラフィックの45%以上、トップ10利用モデルでは約61%に上昇しました。DeepSeekは26,000以上の企業アカウントを報告；2025年の新規AIスタートアップの58%がスタックに含め、少なくとも8つの管轄区域がホスト型サービスを制限したにもかかわらずです。解決策はアーキテクチャ的です。企業はホスト型アプリを禁止し、ウェイトを採用します。セルフホストまたは西側エンドポイント経由で。

これは意図的な政策です。国務院の「AI Plus」イニシアチブ（2025年8月）と国家5カ年計画（2026年3月）は、オープンソースの普及を核心指令として明文化し、公開ウェイトのリリースは半導体輸出規制に対するマクロヘッジとしても機能し、グローバル推論をエンドユーザーのローカルハードウェアにオフロードします。グローバルサウスでは米国技術独占からの多角化が動機であり、それ以外では純粋に財務的です。Microsoftでさえ、最も重いCopilotワークロード向けに、セキュリティを確保したAzureホスト型のDeepSeek V4を検討しています。

マーカーサイズ ≈ コミットされた公的/戦略的資本の規模 · 正距円筒図法

出典：Open Source AI jurisdictions dataset、2026年7月。マーカーサイズはコミットされた公的および戦略的資本でスケーリング。

05ハーネスが新しい最先端

エージェント的ハーネスはもう一つのユーザーエージェント。

ブラウザはオープウェブのユーザーエージェントでした。ユーザーの側で動作し、サーバーと交渉するコードです。その役割が一段階上で再現されています。モデルの上には今、エージェント的ハーネス — オーケストレーションループ、ツール、メモリ、サンドボックス、権限モデル — が存在します。ここに本番の難しさが集中し、オープン対クローズド、所有者対レンターの争いが再開されます。

ユーザー · 他のエージェント · 世界人間 · システム · データ · 金銭

統制多くのハーネスをまたぐ一つの平面

ステートフルポリシーセッションがすでに実行したこと

レジストリ＆リネージどのエージェントが何をしたか

予算＆失効コスト上限 · キルスイッチ

Meta-harness · Omnigent · OPA · Agent governance toolkit

サーフェスユーザー＆金銭と接する

インターフェースAG-UI · A2UI

支払い＆メータリングx402 · AP2 · UCP

アクション安全に実行する

サンドボックス＆実行E2B · Daytona · Modal

権限＆アイデンティティ書き込みサーフェス — 未解決のギャップ

評価＆可観測性Langfuse · Phoenix

到達接続と記憶

ツール＆コンテキストMCP

エージェント間A2A

メモリMem0 · Letta · Zep

制御ループを駆動

オーケストレーションループLangGraph · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex — モデルをエージェントに変える理由-行動サイクル

モデル — ウェイトオープンまたはクローズド · 交換可能 · ゼロに向かってコモディティ化

このレイヤーはすでに製品カテゴリです。LangChain alone has 126,000+ GitHub stars and a 60% developer share; MCP reached 97M monthly SDK downloads and 10,000+ active servers in its first year, growing 4,750% in 16 months — and was donated to the Linux Foundation's Agentic AI Foundation in December 2025. Adoption outpaces governance: only ~21% of companies report mature agent governance.

モデルがハーネスを食いつつあり、それがオープンの機会

Terminal-Bench 2.0（2026年5月）は、ハーネスを誰でも奪えるフリーランチのように見せました。サードパーティの足場がAnthropic自身のウェイトを79.8%まで到達させ、Claude Codeは同じモデルで58.0%に留まり、21.8ポイントの差でハーネスがウェイトを上回りました。8週間後、Terminal-Bench 2.1は逆転しました。最先端ラボはこの結果を見てハーネスを自社内に引き戻しました。両方が登場するすべてのモデルで、ラボ自身のハーネスが勝利し、21.8ポイントのギャップはトップで約3まで圧縮されました。モデルがスタックを食い上げ、ウェイトと足場が1つの製品として出荷されています。

2026年5月 · Terminal-Bench 2.0

2026年7月 · Terminal-Bench 2.1 · 公式ボード、検証済みトップティア

この統合は形成中の堀であり、ラボにはそれを深めるインセンティブがあります。1つのラボのウェイトに密にチューニングされたハーネスは、中立的なレイヤーではなく適合品になります。他のモデルのウェイトでは性能が低下するため、チューニングが密であるほど、下位のウェイトは交換しにくくなります。ロックインは最適化の副作用として到来します。オープンウェイトモデルには対応するファーストパーティハーネスがなく、それが公式ボードの検証済みトップティアに一切登場しない理由です。

しかし不在は無能力ではありません。すべてのモデルを1つの中立的な足場に乗せれば、ギャップは崩れます

公平なハーネスでは能力ギャップはわずか数ポイント；価格ギャップは5倍。最強のオープンウェイトモデル、GLM 5.2は、Claude Opus 4.7にわずかに後れ、Opus 4.8に約4ポイント後れ、コストは約5分の1です。統合によりラボは2つ目の優位性を獲得します。オープンウェイトデプロイメントに欠けているデータフライホイールです。ラボ自身のハーネスを通じての実際の利用が次のモデルに直接フィードバックされます。この優位性は現実であり、両刃の剣です。利用の排気ガスはハーネスを所有する者を訓練し、唯一の問題はそれがクローズドエンドポイントか、それとも自分のスタックかです。ラボはハーネスを所有する価値を証明しました。同じ動きはオープンにも可能です。オープンウェイトと共同設計されたハーネスであり、クローズドスタックがモデルと足場を1つのレンタル製品に溶接し終える前に、このレイヤーを維持する窓は今です。

書き込みサーフェス：ハーネスの中心にある未解決の穴

読み取り

可逆的で低影響。ドキュメントの取得、データベースのクエリ、カレンダーの一覧表示。これらは主にデフォルトで許可可能。悪い読み取りはコストが少なく、安全に繰り返せます。

書き込み

コストがかかるか不可逆的な副作用。メッセージの送信、予算からの支出、レコードの変更、トランザクションの実行。ここに確認、承認閾値、コスト上限、失効を集中させる必要があります。

未解決の権限問題は書き込みの問題です。ハーネスエコシステムは現在約12のフレームワーク、10のハーネス、3つのピアプロトコルに及びますが、MCPホスト、A2Aピア、直接ツール呼び出し、フレームワーク境界を横断して、エージェントが無人で実行できる書き込み、人間の承認が必要な書き込み、禁止される書き込みを定義するポータブルモデルは存在しません。プロトコルは正面玄関を強化してそこで止まりました。MCPの2025-11-25仕様は認可をOAuth 2.1に移し、A2A v1.0は署名付きAgent Cardを標準化しましたが、どちらも認証で止まります。エージェントが誰かを知ることは、それが何をしてよいかを語りません。

人間のバックストップも機能不全に陥っています。CoSAIのMCP脅威モデルは、ユーザーが大多数のプロンプトを承認するパターンである同意疲労をトップティアの脅威として挙げています。同意疲労自体が書き込み側の失敗です。重要なプロンプトはアクションを承認するものです。

業界の対応は、フレームワークのデッドロックを回避するため、制御をメタハーネスレイヤーまで引き上げています。個別のエージェント内の脆弱なプロンプトベースフィルタの代わりに、DatabricksのオープンソースOmnigentのような新興のクロスハーネスアーキテクチャは、セッションが何をしたかを追跡し、次の書き込みをそれに応じてゲートするステートフルで文脈的なポリシーを強制します。エージェントが未検証のパッケージを取得した後にコードプッシュに人間の承認を要求したり、設定した支出後にコスト上限でセッションを一時停止したりします。これらの制御は単一のハーネスより上のレイヤーから書き込みサーフェスを統制し、耐久性のある権限モデルが最も形成されやすい場所です。これはこのレイヤーで最もレバレッジの高いギャップです。

クローズドはセキュアと同じではない

クローズドAPIはフィルタリング、監視、失効のおかげで安全に感じられます。これら3つはすべてサービングレイヤーの機能です。ウェイトを秘密にしても、これらのいずれも提供されません。同じ制御はハーネスレイヤーに存在し、セルフホストのオープンウェイトモデルにも適用されます。2025年、CVSS 9.3–9.4の認可失敗がAnthropic、Microsoft、ServiceNow、Salesforceのすべてクローズドシステムで発生しました。NTIAは米国政府がオープンウェイトを制限すべきかを調査し、代わりに監視を推奨しました。セキュリティ上の懸念はハーネスへの投資で最もよく対処されます。クローズドモデルをレンタルする必要はありません。

クローズドが依然としてリードする場所

クローズドシステムは4つの場所で依然としてリードしています。1つ目は統合ハーネスです。オープンウェイトモデルは公式Terminal-Bench 2.1ボードの検証済みトップティアに登場せず、中立的な足場でも最良のオープンウェイトモデルはOpus 4.8に約4ポイント後れます。このハーネスの背後にはデータフライホイールが存在します。ラボ自身の足場を通じてルーティングされた利用が次のモデルにフィードバックされるからです。2つ目は1Mトークンでの長文脈忠実度で、Gemini 3は89%のマルチニードル検索を達成し、DeepSeek V4-Proの41%を上回ります。3つ目はターンキーコンプライアンスで、SOC 2、HIPAA、ゼロデータ保持がデフォルトで利用可能です。4つ目は説明責任、つまり顧客が責任を問える取引相手が存在することです。

コンプライアンスと説明責任は契約の問題です。統合ハーネスはツールの問題です。長文脈忠実度はモデルの問題であり、それを埋める作業はオープンラボにしかできません。

06機会

5つの賭け。最先端を打ち負かす必要はない。

それらのレイヤー — ハーネス、メモリ、権限モデル — がまだオープンである間に、それらを所有することを必要とします。

07ウォッチリスト

レイヤーをオープンに保つシグナル。

能力＆採用

3.3%のギャップ（コーディングでは同等、推論とエージェント的では後れ）、およびオープンウェイトのOpenRouterトークンシェア、特にエージェント的コーディング。

逆転する場合：トークンシェアが停滞し、推論ギャップが拡大する場合。

ハーネス

ラボ所有と独立した足場のTerminal-Bench差；AAIF下のMCP/A2Aガバナンス；まだ存在しないポータブル権限仕様。

逆転する場合：ラボハーネスリードが拡大、またはクローズドプラットフォームが先に権限標準を設定する場合。

市場構造

オープンラボの経済（ARR、資金調達、Zhipu/MiniMax IPO）と従量課金価格のブレークポイント（~2027–28）、主権能力をカウンターウェイトとして。

逆転する場合：主権資金が途絶える、またはオープンラボの経済がスケールしない場合。

信頼＆安全

追跡中、未解決：悪用能力とオープンウェイトから安全チューニングがどれだけ容易に剥がれるか；ハードフリクションゾーン、特に合成CSAMとNCII；NTIAの「監視せよ、制限するな」が維持されるかどうか。

逆転する場合：重大な悪用イベント、または監視から制限への移行。

この記事の残りについて実行できるテストがあります。AIが決定される部屋に誰が座っているか、そしてどのような地位で座っているかを見てください。AIをオープンで、ポータブルで、広く平等にデプロイする人々が同じ地位で座るようになった日、借りるから所有するへの移行は完了したでしょう。窓は今開いています。ゆっくりと閉じつつあり、私たちはそれが閉じていないふりをできますが、リースは見た目より短いです。私たちと一緒に構築しましょう。

これはV1です。ご意見をお待ちしています。

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