エヌビディア、Six Five Summitでオープンモデル戦略を明確化

2026年8月27日（木）— エヌビディア（NVDA）は「The Six Five Summit: AI Unleashed 2026」において、オープンソースAIの有効性を明確に主張する一方、単一モデル戦略の限界についても認めた。同社は、オープンモデルが企業にとって速度・プライバシー・制御の面で優位性をもたらすと述べつつも、ClaudeやChatGPTといった競合の先端システムが、新規タスクや幅広い知的処理において依然として重要であると強調した。

主なポイント

• オープンソースAIは、ニッチな代替手段にとどまらず、オープン・クローズド双方のイノベーションを促進する触媒となりつつある。
• エヌビディアは、AIにおける価値がモデルの重みからトレーニングデータへと移行しており、企業データが重要な資産になると述べた。
• 同社は、ほとんどの組織がオープンモデル、カスタムモデル、フロンティアモデルを組み合わせたマルチモデル構成を必要とすると主張した。
• セキュリティ上の懸念は、モデル自体からツール・メモリ・ランタイム・エージェントトレースを含む「ハーネス」へと移行しつつある。
• エヌビディアは、約1年以内にオープンソースモデルのトークン使用量が絶対値でクローズドソースモデルを上回ると予測している。

オープンソースモデルとAI市場の変化

エヌビディアの開発者技術担当ディレクターであり、Brev.devの元CEOおよび共同創業者でもあるナデル・シャイフ氏は、オープンソースモデルが業界全体のイノベーションを加速させることで業界を変革したと述べた。

• 同氏はオープンソースを「オープン・クローズド双方のイノベーションの触媒」と表現した。
• インターネットソフトウェア、オペレーティングシステム、クラウドツールの普及など、コンピューティング分野における過去の変革との類似性を指摘した。
• AIにおける持続的な価値は、モデルの重みよりもデータにあることを市場が急速に学んだと述べた。
• Llamaの進化を例として挙げ、Llama 1はアーキテクチャのみを公開し、Llama 2は重みとアーキテクチャを公開したがデータは非公開だったと説明した。
• Stable Diffusionについても、オープン公開によって多くのスタートアップのユースケースやカスタムファインチューニングが生まれた事例として言及した。

シャイフ氏は、オープンプロジェクトごとに公開する詳細の水準が異なると述べた。RedPajamaはデータ・重み・アーキテクチャを公開し、Stable LMはアーキテクチャを非公開とした。エヌビディア自身のオープンな取り組みは、カスタマイズと展開を妨げるボトルネックを解消することを目的として設計されていると説明した。

エヌビディアのオープンモデル戦略

議論の中心は、Nemotron 3.5 Lightning、NeMo、NeMo Switchyardを含むエヌビディア自身のオープンモデル推進策に集中した。

• エヌビディアは、Nemotron 3.5 Lightningが重み・アーキテクチャ・完全なトレーニングデータを含む完全オープンであると述べた。
• シャイフ氏は、データが現在のボトルネックであるため、同社がデータの収集と公開に多大な投資を行う意向があると述べた。
• ServiceNowがエヌビディアの公開データを用いて独自モデルをトレーニングしたことを、戦略の有効性の証明として紹介した。
• Nemotron LightningはDGX Stationで毎秒100トークンの速度で動作し、一部のローカル環境ではClaudeやChatGPTと比較して2〜3倍高速になり得ると述べた。
• NeMo Switchyardは、タスクに応じて使用するモデルを決定するモデルルーターとして説明された。

シャイフ氏は、目標は顧客をフロンティアモデルから遠ざけることではなく、適切なタスクに適切なモデルを使いやすくすることだと述べた。

マルチモデルAIとユースケースの選択

シャイフ氏は、AIの世界が多様化しており、組織は一つの勝者を選ぶのではなく、複数のモデルを同時に使用するようになると主張した。

• モデルの選択は、一方に知性、もう一方に速度・レイテンシを置くパレートフロンティアに従うべきだと述べた。
• 専門領域内のタスクは、より高速で少ないリソースで動作する小型の最適化されたオープンモデルが最も効果的なことが多いと述べた。
• 未知または新規のタスクは、より広範なトレーニングデータを持つClaude、ChatGPT、GPT-5.5などのフロンティアシステムが依然として有利だと述べた。
• リアルタイムのスポーツリプレイやエッジコンピューティングなど、レイテンシに敏感な作業は、オンプレミスまたはローカル展開が必要になることが多いと述べた。
• 自身のワークフローでは、DGX Station上でGLM-5.2を使用しながら、他のタスクにはClaudeとChatGPTも活用していると述べた。

そのような組み合わせが、企業が実際に運用する形を反映していると同氏は述べた。すなわち、速度・コスト・制御のためにオープンモデルを、未知の問題に対する広範な処理と推論のためにフロンティアモデルを使用するというものだ。

運用の最新動向と分散型AI

同社はまた、アプリケーションがワークステーション、オンプレミスのデータセンター、コロケーション施設、クラウドハイパースケーラーにまたがって動作できる、より分散したAI構成についても説明した。

• シャイフ氏は、デスクの下に置いたDGX Stationがデータセンター級のGPU性能を提供しつつ、IPの所在を把握しレイテンシを低く抑えられると述べた。
• APIキーアクセスを通じて、複数のチームメンバーが1台のDGX Stationを共有できると述べた。
• NeMo Switchyardは、アプリケーション全体を移動させるのではなく、ルーティングロジックによって真のクラウドバーストワークフローをサポートすると述べた。
• セキュリティとデータポリシーによって、各リクエストを処理するモデルと場所を決定できると述べた。
• ルーターレベルでの個人情報（PII）の削除により、フロンティアモデルにデータが送信される前に機密情報をフィルタリングできると述べた。

シャイフ氏は、このアプローチが、個別タスクのルーティングではなくアプリケーション全体の移動を試みたために失敗することが多かった、従来のクラウドバーストの概念とは異なると述べた。

セキュリティ、ハーネス、エージェントトレース

議論の大部分はエージェントセキュリティに集中した。シャイフ氏は、真の戦場はモデル単体ではなく、その周囲のハーネスにあると述べた。

• ハーネスとは、モデルの使用方法を形成するインターフェース・メモリ・ツール・ランタイム・推論トレースであると定義した。
• ChatGPTの価値は基盤となるモデルだけでなく、チャット・マルチモーダル入力・メモリ・ウェブ検索・ツール呼び出しからも生まれていると述べた。
• ツール呼び出しにより、AIが訓練を受けていない新しいプログラミング言語を扱えないという前提が覆されたと述べた。
• Cursorを別の例として挙げ、ファイルシステムの統合がモデルのアップグレード単体よりも有用性を高めたと述べた。
• 企業は知的財産を守り、セキュリティインシデントに迅速に対応するために、ハーネストレースを所有しなければならないと述べた。

シャイフ氏は、取締役会や最高経営責任者（CEO）がエージェントトレースによる機密データ漏洩リスクにますます注目していると述べた。また、Linux FoundationおよびOpen Secure AI Allianceと共同で立ち上げたShared AI Findings Exchangeは、企業がセキュリティの教訓をより迅速に共有できるようにすることを目的としていると説明した。

企業戦略と知的財産の保護

シャイフ氏は、データを保護しコストを管理したい企業は、外部のフロンティアシステムのみに依存すべきではないと述べた。

• 組織は可能な限り自社のスタックを所有・運用すべきだと述べた。
• 機密性の高い業務は、ローカルまたはオンプレミスで動作するカスタマイズされたオープンモデルで処理すべきだと述べた。
• フロンティアモデルは、高度な計画立案・広範な推論・新規タスクに活用すべきだと述べた。
• この分担により、外部の知性が必要な場合に活用しつつも、知的財産を組織内に保持できると述べた。
• データ主権・セキュリティ・コスト・イノベーション速度のいずれもが、分散型モデル戦略を支持していると述べた。

同氏はさらに、多くの企業にとっての本質的な問題は、AIが有用かどうかではなく、プライベートデータや内部ワークフローを露出させることなく、どれだけの業務をAIに安全に移行できるかだと付け加えた。

今後の見通し

シャイフ氏は今後1年間について大胆な予測を示した。

• 約1年以内に、オープンソースモデルのトークン消費量が絶対値でクローズドソースモデルを上回ると述べた。
• AI市場全体が急速に拡大しているため、この成長がフロンティアモデルの利用を減少させることはないと述べた。
• 仮想化・スマートフォン・タブレットがコンピューティングを拡大させ、旧来のデバイスを置き換えるのではなく共存したパターンと類似していると述べた。
• 現在AIに対価を支払っている消費者はわずか2%にとどまっており、さらなる成長の余地があると述べた。
• 数万のアプリケーションを抱える銀行を含む大企業は、AIワークフローの可能性を探り始めたばかりだと述べた。

同氏はまた、一箇所で得られた教訓がエコシステム全体に迅速に広まるため、オープンソースがエージェントのより安全な展開に貢献したと評価される可能性が高いとも述べた。さらに、将来のエヌビディアのノートブックデバイスが数年以内にDGXに近い性能をクライアント側に近づける可能性があると付け加えた。

質疑応答のハイライト

聴衆からの質問において、シャイフ氏は同じ核心的メッセージに立ち返った。オープンモデルとクローズドモデルは共存するというものだ。

• エヌビディアがなぜオープンモデルを無償提供するのかという質問に対し、重みではなくデータが持続的な資産であるため、データに投資していると答えた。
• オープンモデルとクローズドモデルの使い分けについて問われ、レイテンシ・機密性・タスクの種類に応じて企業は両方を使用すると述べた。
• 最高情報責任者（CIO）が取るべき行動について問われ、マルチモデル戦略を採用し、自社スタックを所有し、サービスの稼働場所を管理し、ハーネストレースを所有すべきだと述べた。
• 2027年のオープンモデルの将来について問われ、オープンソースのトークン使用量がクローズドソースを上回るという見解を改めて示した。
• クラウドバーストについて問われ、NeMo Switchyardがルーティング・削除・ポリシー制御によってこれをサポートできると述べた。

まとめ

今回のセッションは、エヌビディアがオープンモデルをフロンティアシステムの代替としてではなく、企業AIの実用的なツールとして位置づけていることを示した。詳細については、以下の完全な議事録を参照されたい。

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