Palantir CEOのAlex Karpは先週、CNBCのSquawk Boxに出演し、Nvidiaとの新パートナーシップについて語り、政府の主権環境向けにオープンウェイトAIモデルを展開することを議論した。しかし視聴者は、フロンティアAIモデル業界全体に対する約20分にわたる痛烈な批判を耳にし、それを「effing insane」と呼び、OpenAIやAnthropicのような企業が企業から過剰な料金を徴収し、独自データを収集していると非難した。
数日後、Mistral CEOのArthur MenschはLinkedInで驚くほど似た主張を行い、クローズドAIプロバイダーが企業顧客に対して「巨大な影響力」を獲得しつつあると警告した。組織が独自のワークフローをホスト型モデルに接続するにつれ、 Menschはオープンウェイトモデル、オープンデータシステム、そして企業自身がトレーニングフライホイールを構築することを提言している。
この2人の経営者は市場の正反対の立場からアプローチしているが、同じ週に同じメッセージに収束したことは、アーキテクチャ上のコントロールを強調している。
2つの主張、1つの論点
Karpは、企業とモデルの間に位置するアプリケーションレイヤーとオントロジーレイヤーを販売する企業を率いている。Palantir-Nvidiaの取引は、NvidiaのオープンなNemotronモデルと、PalantirのSovereign AI Operating System（AIP、Foundry、Ontology、Apolloを基盤とする）を組み合わせ、政府機関や重要インフラ事業者が自社のエアギャップ環境内でAIモデルを展開、ファインチューニング、監査できるようにする。
CNBCのBecky QuickがKarpに怒っているように聞こえると指摘すると、彼は「これは私を通じて伝えられている米国のビジネスの声だ」と反論し、パネリストたちにCEOたちに直接電話して確認するよう促した。
「これは私を通じて伝えられている米国のビジネスの声だ。」
Menschの会社はオープンウェイトモデルを販売しており、Forgeというカスタムトレーニングプラットフォームを持っている。彼は問題を異なる形で位置づけているが、同じ結論に至っている。彼の投稿では、クローズドプロバイダーが自社の最も成功した顧客が何を構築しているかを知った上で、その顧客を狙う実績があると主張している。彼のプログラムは、オープンモデルからオープンデータストア、厳格なアクセス制御、そして内部のやり取りでシステムを改善し続ける継続的なトレーニングフライホイールへとつながっている。
ロックインの進化
ソフトウェアを大規模に構築してきた人なら、新しい技術が登場すると企業が採用を急ぐことを知っているだろう。しかし依存の問題は無視できなくなる。
クラウドコンピューティングでも同じ問題が見られた。企業が単一のハイパースケーラーの独自サービスに全面的に依存した結果、プロバイダーを切り替えるコストが、たとえ過払いになる場合でも留まるコストを上回ることが判明した。これは業界が何年もかけて抽象化レイヤー、ポータビリティツール、マルチクラウド戦略を構築した理由の1つである。
基盤モデルは同じ問いを提起しているが、ひねりがある。企業がモデルを内部データ（顧客記録、独自プロセス、ドメイン固有の知識を含む）に接続すると、依存は情報的なものになる。Karpの主張は、モデル品質はプロバイダー間で収束しつつあるが、運用上の影響力はデプロイメントレイヤーとそこを流れるデータを制御する者に蓄積されるというものだ。
Menschの主張には、企業アーキテクトが認識する具体的な事例がある。2025年にAnthropicは、競合製品のClaude Codeを構築するために、コーディングスタートアップのWindsurfに対するモデルアクセスを遮断した。Brookings Institutionは、モデルプロバイダーがアプリケーションレイヤーの収益を追求する中で、自社の顧客とますます競合するようになっていると別途警告している。
アクセスが一夜にして失われるとき
米国政府がAnthropicに対し、外国人に対する最先端モデルのアクセスを停止するよう命令したとき、同社は欧州の企業顧客を含むすべてのアクセスを一斉に遮断した。顧客はそれらのモデル上にワークフローを構築していた。
アクセスはその後復旧したが、モデルAPIを安定したインフラとして扱っていたCIOや企業アーキテクトにとって、それはクラウドプロバイダーが警告なくコンピュートリソースを引き上げるのと同じだった。この事件が欧州の政策立案者を過熱させた理由もおそらくそこにある。オープンウェイトの代替手段をすでに用意していたMenschの会社は、この機会を捉えた。
企業チームは、重要な依存関係がプロバイダーによって変更・再価格設定・取り消された場合に備えた計画が必要だ。プロバイダーのインセンティブが自社と常に一致するとは限らない。
企業チームは、重要な依存関係がプロバイダーによって変更・再価格設定・取り消された場合に備えた計画が必要だ。プロバイダーのインセンティブが自社と常に一致するとは限らない。
アーキテクチャはポータビリティへシフト
企業向けAIアーキテクチャの本質はこうだ：単一のプロバイダーと結婚せず、ポータビリティを考慮し、最も機密性の高いデータとロジックを自社で制御する。
実際には3つの形で現れている。
1つ目は、ポートフォリオアプローチ。複雑な推論や顧客向け業務には強力なクローズドモデルを維持し、反復的で大量のタスクにはオープンウェイトモデルを使用する。機密情報を扱う企業にとっての魅力は、オープンモデルを自社インフラ上で完全に実行できるため、データが組織外に出る必要がない点にある。
2つ目はモデルルーティングレイヤーの台頭で、アプリケーションを書き換えることなくモデルを交換できる抽象化フレームワークである。Palantirのオントロジー戦略もここに位置づけられ、LLMを標準化されたインターフェースの背後にあるプラグイン可能なコンポーネントとして扱う新興のエージェントオーケストレーションツール群も同様だ。
3つ目はオープンウェイトムーブメント自体である。Nvidiaは6月にLinux Foundationの寛容なライセンスの下でNemotron 3 Ultraをリリースした。MetaのLlamaは拡大を続けている。MistralのForgeプラットフォームは、企業が自社データでカスタムモデルをトレーニングできるようにする。そしてMistralは今夏にオープンウェイトモデルを予告しており、早期アクセスは7月に開始される。
商業的インセンティブを追う
商業的利益を無視するのは素朴すぎる。KarpのPalantirはデプロイメントとガバナンスレイヤーを販売しており、企業がモデルを交換可能なコモディティとして扱えば直接利益を得る。MenschのMistralはオープンウェイトモデルとトレーニングプラットフォームを販売しており、企業がクローズドプロバイダーを信用しなければ直接利益を得る。ZohoのSridhar Vembuは先週Karpの立場を公に支持したが、企業がAIインフラを所有し、Silicon Valleyから借りるのではなく自社で持つことを望む独自の理由がある。
しかし、異なる市場セグメントの複数の経営者が、企業は自社のデータを所有し、デプロイメントの柔軟性を維持し、競合となり得るプロバイダーに競争優位性を渡すべきではないと述べている事実は、この主張が響いていることを示唆している。
開発者が注目すべき点
最も機密性の高いデータが、利用規約が変更可能なサードパーティAPIを通じて流れている場合、それはコンプライアンスチームが十分に評価していない可能性のあるガバナンス上の決定を下していることになる。
実際に基盤モデル上で構築しているエンジニアリングチームにとっての教訓は、最も機密性の高いデータが、利用規約が変更可能なサードパーティAPIを通じて流れている場合、それはコンプライアンスチームが十分に評価していない可能性のあるガバナンス上の決定を下していることになるということだ。
モデルレイヤーを抽象化し、クローズドAPIと並行してオープンウェイトオプションを評価し、クラウドポータビリティと同じようにデプロイメントポータビリティを考えるというエンジニアリング上の選択は、ますます戦略的になっている。
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