Thinking Machines が初のオープンモデル「Inkling」発表

元 OpenAI CTO のミラ・ムラティ氏が設立した AI スタートアップ、Thinking Machines Lab が 3 月某日午前、自社開発の最初の AI モデル「Inkling」を発表しました。OpenAI や Anthropic、Google の主力モデルとは異なり、このモデルはオープンウェイトです。つまり、外部の開発者や企業が直接ダウンロードして修正・改変することができます。

Inkling は 9750 億パラメータを備えた「エキスパート混合（Mixture-of-Experts）」システムですが、実際のタスク実行時にはその一部のみ、約 410 億パラメータが利用されます。これは大規模モデルの動作速度を維持し、コストを抑えるための一般的な設計手法です。同社の発表資料によると、このモデルはテキスト、画像、音声、動画の 4 つのデータ種別からなる 45 トリリオントークンのデータで学習されており、これらすべての領域においてネイティブに推論を行うことができます。ただし現時点では、出力はコードやスタイル付きのアートファクト、構造化データを含むテキストに限られています。

このモデルは、Thinking Machines Labs が大半を非公開で行ってきた AI インフラ構築の 1 年半を経て発表された、初の公的な成果物です。その一部はすでに、「インタラクション・モデル」としての研究プレビュー（5 月）で姿を現していました。これは一般的なチャットボットが「停止して待つ」のではなく、AI が聞き、話し、場合によっては割り込むように設計されたものです。また、この発表は同社のスタートアップとしての核心的な賭けの検証でもあります。つまり、「組織が自らの目的に合わせて調整可能な AI」こそが、大手ラボが現在販売している画一的なモデルよりも優れた性能を発揮するという信念です。

インクリングは、推測ではなく不確実性を明示するといった「適切に調整された回答」を提供するように設計されています。また、必要に応じて速度とのトレードオフを許容し、「思考の努力度合い」を手動で上げ下げできる機能も備えています。

あるベンチマークでは、同社はインクリングが、最新世代のオープンウェイトモデルである Nvidia の「Nemotron 3 Ultra」と同等のコーディング性能を達成するために、必要なトークン数を約 3 分の 1 で済ませていると述べています。

Thinking Machines は、インクリングが「現時点で最上位クラスだ」とは主張していません。同社のブリーフィング資料には明確に、「現在利用可能なクローズドモデル・オープンモデルのいずれにおいても、最強のモデルではない」と記されています。むしろ目指しているのは、バランスの取れたパフォーマンスと、カスタマイズ性の高さです。

これにより、企業がターゲットとする市場において、この製品が実際に誰のためにあるのかという問いが生じます。現時点で Thinking Machines がインクリングを販売する際、完成品としてではなく、自社のモデルカスタマイズプラットフォーム「Tinker」を通じて組織自身が微調整を行うための「出発点」として位置づけています。つまり、カスタマイズの安全性を保証するのは顧客側であり、Thinking Machines 側の責任ではないという仕組みです（なお、微調整には高度な機械学習の専門知識が不可欠です）。

一方、OpenAI の ChatGPT、Anthropic の Claude、Google の Gemini はこれとは全く異なるアプローチを採用しています。これらはまず汎用チャットボットとして競うために構築され、その上にエージェント機能や自律的な特徴を付加する形で作られています。

先週、Thinking Machines が公開した記事 「構築する価値ある未来とは何か」 は、今回のモデル発表の背景を明確に示すものだった。同社はそこで、「単一企業が中央集権的に学習し、一度決定された AI は、組織自らが形作る AI に比べて性能が劣る」と主張した。その理由は、専門知識の多くがそれを保有する人々に固有のものであるからだ。

この考え方は、今まさに勢いを増している。先週日曜日に公開されたブログ記事で、マイクロソフトのサティア・ナデラ CEO は、同社が OpenAI や Anthropic に数十億ドルを投資しているにもかかわらず、「独自 AI モデルを利用する企業は実質的に二重払いをしている」と警告した [注：有料契約費用と、プロンプトや修正に含まれる自社のノウハウが将来のモデルバージョンに吸収されるリスク]。つまり、一度支払った上で、さらに重要な資産を手放すことになるのだ。

先週 TechCrunch とのインタビューで、Hugging Face のクレム・デラング CEO も 同様の予測 を示した。フロンティア（最先端）モデルは、実験や高価値なタスクに限定され、実際の業務で使われる AI の多くはプライベートまたはオープンソースの代替手段に移行していくという見方だ。これはまさに、Thinking Machines が現在構築を進めている戦略そのものである。

Thinking Machines の主張を裏付ける最も明確な証拠の一つは、世界最大のヘッジファンドであるブリッジウォーター・アソシエイツとの共同プロジェクトです（なお、同社は Thinking Machines の投資先ではありません）。両社の研究者が既存のオープンソースモデルをベースに、ブリッジウォーター独自の金融ノウハウで追加学習を行いました。その結果、金融推論テストで 84.7% というスコアを記録し、トップクラスの独自開発 AI モデルを上回る性能を示しました。さらに、運用コストは従来の約 14 分の 1 で済むという試算も出ています。ただし、これらの数値は両社による自己評価に基づくもので、第三者による検証結果ではありません。

いずれにせよ、Thinking Machines が強調しているのは、この成果に至るまでのスピードです。OpenAI は技術を市場に投入し収益化まで約 5 年を要しました。Anthropic も約 3 年かかっています。それに対し、Thinking Machines はわずか 9 ヶ月で同じことを成し遂げたと主張しています。

インクリング（Inkling）が競合他社のモデル出力を学習データに使用したのではないか、という疑問を持つ人もいるだろう。これは業界全体で注目を集めている「蒸留（distillation）」と呼ばれる手法だ。

同社が公開している資料によると、答えは部分的に「そう」である。Thinking Machines はインクリングをゼロから事前学習したが、大規模な強化学習に移行する前に、一部の初期のポストトレーニングデータを生成するために、他のオープンウェイトモデル（Moonshot AI の Kimi K2.5 など）を利用したと説明している。同社は次期モデルについては、完全に自己完結型のポストトレーニングのみを使用すると強調している。

コスト面では、Thinking Machines はより慎重な姿勢を示している。今年 3 月には Nvidia と提携し、ギガワット規模の Vera Rubin コンピューティング容量を配備してインクリングを訓練したが、その費用をどう賄うか、また収益化をどう図るかは明言していない。多くの関係者によれば、収益は最優先課題ではないようだ（昨年 11 月には約 500 億ドル規模の資金調達ラウンドが進行中との報道もあったが、翌年 1 月には頓挫したという。同社はそれ以降、資金状況について一切コメントしていない）。

関連する疑問として、Thinking Machines の支出が OpenAI や Anthropic に匹敵する規模に達するのか、あるいは効率重視のアプローチによって経済構造が異なるのかという点があります。言い換えれば、同社の賭けは「将来的に大手競合他社と同じように巨額の費用をかける」ということではなく、「そもそもそんな費用が必要ない」という可能性にあるのです。一度重み付け（weights）が公開されれば、それをダウンロードした誰もが、OpenAI や Anthropic が提供するメーター型アクセスとは異なり、Thinking Machines に実行料を支払う義務を負わないからです。同社の収益源はモデルそのものではなく、「Tinker」にあります。トレーニングやファインチューニング、そして現在ではこれを取り巻くホスティングエコシステムからの手数料が主な収入となります。

人員構成については、少なくともある程度落ち着きを見せています。Thinking Machines の従業員数は現在約 200 人に達しており、今年初めに一時的に減少した水準から回復しました。その減少には、1 月に OpenAI へ移籍した 共同創業者 2 名 を含む、一連の離職が含まれていました。

一方、シンキング・マシーンズは業界の多くが行っているような「個々の功績」を強調する姿勢にはあまり関心がないようです。社内の関係者によると、同社の文化は意図的に設計されており、特定の個人に依存するのではなく、継続性を重視しています。これは理にかなった方針です。もし誰かが当初から特別視されていなければ、チーム間での異動による影響は小さく済みます。また、現在では著名な共同創設者の名前と強く結びついている自社の歴史がまだ多くあるにもかかわらず、あえてこの姿勢を貫こうとする点は、同社にとって特筆すべきことだと言えるでしょう。

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