Hugging FaceのClem Delangueが語る、オープンソースAIとLLMバブル | MTS Live

Hugging FaceのCEOであるClément Delangue（クレマン・ドゥラング）が、MTS（Modern Treasury Show）のTheo JaffeeとSofia Pucciniのインタビューに応じ、オープンソースAIの世界的な勢力図、大規模言語モデル（LLM）をめぐるバブルの実態、そしてAIの次のフロンティアとしてのロボティクスについて語った。Delangueは、AIの進化を「手を縛るな」という比喩で表現し、技術そのものを制限するのではなく、悪意ある行為者を取り締まるべきだと主張する。彼は、米国がオープンソースの牙城から、フロンティアラボがモデルをクローズドなAPIの背後に隠す方向へとシフトしている現状を憂慮し、その空白を埋めるように中国がオープンソースAIの最大の貢献者となったと指摘する。Hugging Faceは、単なるモデルリポジトリを超え、AI開発のためのインフラ層としての地位を確立しており、その規模はGitHubとは比較にならないデータ量を扱うに至っている。このエピソードは、AIの安全性、規制、国際競争、そして物理世界へのAIの拡張という、現代のテクノロジーを巡る最も重要な論点を凝縮した内容となっている。

Delangueの主張の核心は、AIのリスクを理由に技術を閉じ込めることは、拳で殴る人がいるからといって全員の手を縛るようなものだという点にある。彼は、手が持つ圧倒的な有用性を考えれば、全員の手を解き放ち、悪用だけを法で規制する方が賢明だと論じる。この考え方は、オープンソースAIの推進と、APIベースのLLMバブルに対する批判に一貫して流れている。彼は、現在のAIブームの熱狂は、持続可能性や参入障壁（moat）が不透明なAPI型LLMに過剰投資が集中していることに起因すると分析する。一方で、ロボティクス分野では、Hugging Faceが自社ロボット「Ricinini」を約1万台出荷し、300以上のアプリが開発されるエコシステムを構築しており、AIがスクリーンから物理世界へと移行する具体的な兆候を示している。この対談は、オープンソースの理念、ビジネスとしてのAI、そして国家間の技術覇権競争という複雑なテーマを、起業家の生の視点から浮き彫りにしている。

0:00オープンソースAIを巡る米中対立と勢力図の逆転

Delangueは、現在のAI革命の基盤は米国が築いたオープンソースの伝統にあると認める。ChatGPTの「T」が、Googleがオープンソース化したTransformerアーキテクチャに由来することはその象徴だ。しかし、ここ数年で状況は一変した。米国のフロンティアラボ（OpenAI、Anthropic、Google DeepMindなど）は、最も強力なモデルをクローズドなAPIの背後に隠す方向へと舵を切り、オープンソースへの貢献を減退させた。この空白を埋めたのが中国である。Delangueは「現在、米国のほとんどのスタートアップやアカデミアがオープンソースモデルを使う場合、それは中国製だ」と断言する。具体的な例として、DeepSeek、Qwen（阿里雲のQwen）、Kimi（Moonshot AI）といった中国企業や組織が、オープンソースコミュニティに massive な貢献をしている現状を挙げた。

この米中の逆転現象は、単なる技術的なトレンドを超え、地政学的な意味合いを持つ。米国が安全性や商業上の優位性を理由にモデルを閉じる一方で、中国はオープンソースを戦略的に活用し、世界中の開発者や研究者の事実上のサプライチェーンを掌握しつつある。Delangueは、この流れが続けば、AIの基本的な研究開発や応用の多くが中国発のオープンモデルに依存するようになると警告する。彼は、この状況を打開するためには、米国も再びオープンソースへの積極的な関与を強化すべきだと示唆する。特に、トランプ前大統領と習近平国家主席の会談（収録当時の想定）において、AI規制や国際協定が議題となることへの期待を表明し、両国が透明性と開放性を促進することで合意することを望んだ。また、NVIDIAのJensen Huangがこのような国際対話に参加したことを歓迎し、彼の視点が協力関係の構築に役立つと評価した。

3:48LLMバブルとAPIモデルの持続可能性への疑問

Delangueは、AI全体がバブルであるという一般的な見方に異を唱えつつ、「もしバブルがあるとすれば、それはAPIを通じて配布される大規模言語モデル（LLM）だ」と明確に指摘する。その根拠として、LLMのための巨大なデータセンター建設への過剰な投資と、それに見合う収益成長は見られるものの、利益率（margins）や長期的な持続可能性、そして参入障壁（moat）が極めて不透明である点を挙げる。彼は、多くの企業が「とにかくLLMをやらなければ」というFOMO（取り残される恐怖）に駆られて巨額の資金を投じているが、そのビジネスモデルが本当に成立するのかは未知数だと警鐘を鳴らす。この発言は、AIスタートアップのバリュエーションや、OpenAIやAnthropicのような企業の収益性に対する懐疑的な見方を反映している。

このバブルの中心にあるのは、モデル自体の価値よりも、その配布手段としてのAPIに過剰な期待が集まっているという構造だ。Delangueは、オープンソースモデルが急速に性能を向上させている現状を踏まえると、クローズドなAPIモデルが持つ「優位性」は時間とともに侵食されると予測する。彼は、オープンソースコミュニティのイノベーション速度は極めて速く、クローズドな環境では得られない多様なフィードバックと改良が行われると強調する。結果として、長期的には、特定のベンダーにロックインされるリスクが低く、カスタマイズ性の高いオープンソースモデルが、多くのユースケースでAPIモデルに取って代わる可能性があると示唆する。この視点は、Hugging Faceがプラットフォームとして、オープンモデルのエコシステムを育成する立場にあるからこそ説得力を持つ。

4:39AI安全性とオープンリリースの是非を巡る議論

インタビュアーから、Claude 3.5 Opus（当時話題となったモデル）のように、サイバー攻撃や生物兵器の開発を支援する可能性が指摘されるモデルを、安全性を理由にオープンソースとしてリリースすべきではないという意見が提起された。これに対しDelangueは、この種の懸念はGPT-2が登場した6〜7年前から繰り返されてきた「誇張された恐怖」だと反論する。当時は単なるオートコンプリートに過ぎなかったモデルに対しても「危険すぎる」という声が上がったが、結果的には杞憂に終わった。彼は、Claude 3.5 Opusについても同様のパターンを辿ると予測し、「発表時には非常に危険だと言われたが、数週間後には韓国の国際機関に配備され始め、誰も世界を破壊していない」と現実を指摘する。

Delangueの安全性に関する主張の核心は、「能力の非対称性」こそが最大のリスクだという点にある。もし一部のプレイヤーだけが強力なAI能力を持ち、他のプレイヤー（防御側）がそれを持たなければ、攻撃者と防御者の間に決定的なギャップが生まれる。オープンにすることで、防御側も同じ能力を手に入れ、より迅速に防御システムを構築できるようになる。彼はこれを「手を縛るな」という比喩で表現する。つまり、技術そのものを制限するのではなく、悪用（ハッキングなど）を違法化し、悪意ある行為者を取り締まるべきだという立場だ。この考え方は、技術の進歩を阻害せず、むしろ全体の安全性を高めるという、オープンソースコミュニティに根ざした信念に基づいている。彼は、この議論は今後50年、ロボティクスなど新しい技術が出てくるたびに繰り返されるだろうと予測し、それが技術進化の物語の一部だと語る。

10:09ロボティクス：AIの次のインターフェースとオープンソースの役割

Hugging Faceは2024年に自社開発のロボット「Ricinini」を発表し、AIの新たな応用分野としてロボティクスに本格的に参入した。Delangueは、自身の背後に2台のRicininiを置き、すでに世界中に約1万台を出荷したと明かす。これは、2024年において最も広く普及したロボットの一つである可能性が高い。Ricininiの革新性は、アプリストアを備えている点にある。誰でもアプリを開発でき、すでに300以上のアプリが作成されている。彼は、子供たちがノートパソコンやスマートフォンではなく、物理的なロボットを通じてAIと対話する姿や、キッチンのテーブルで料理を手伝うロボットのユースケースを挙げ、これらは従来のデバイスでは実現できなかった「エンパワーメント」をもたらすと強調する。

このロボティクスへの注力は、AIのインターフェースがスクリーンから物理世界へと移行するという大きなトレンドの一部である。Delangueは、OpenAIのSam Altmanが新しいデバイスへの期待を語っていることにも触れ、業界全体が次のプラットフォームを模索している現状を指摘する。しかし、ここでも米中対立の構図が浮かび上がる。彼は「中国がロボティクスを支配する可能性が非常に高い」と認め、すでにその分野で中国は優位に立っていると述べる。そのため、米国はスタートアップエコシステムの強みとフロンティアモデルの技術力を活かして、この分野での開発を加速させる必要があると訴える。Hugging Faceのロボティクスへの進出は、単なる製品開発ではなく、オープンソースの精神を物理世界に拡張し、AIの民主化を次の段階へと進める戦略的な一手と位置づけられる。

12:34Hugging Faceはなぜ「AIのGitHub」になれたのか

Hugging Faceはしばしば「AIのGitHub」と称されるが、Delangueはこの比較に慎重な立場をとる。彼はGitHubを非難するのではなく、AIアーティファクト（モデル、データセット）のホスティングとコードのホスティングは根本的に異なる性質を持つと説明する。最大の違いはデータ量だ。Hugging Faceは先週だけで2ペタバイトのデータをプラットフォームに追加した。これは、2時間の映画50万本分に相当する。この規模のデータを効率的に保存、配布、バージョン管理するためのインフラは、GitHubが想定するコードホスティングのそれとは全く異なる。Hugging Faceは、このようなAI特有のニーズに特化したインフラを構築したことで、開発者にとってモデルやデータセットを公開・共有するためのデファクトスタンダードとなった。

さらに、Hugging Faceは公開リポジトリだけでなく、プライベートな利用も急速に拡大している。企業が社内の機密データや独自モデルをHugging Face上で管理するケースが増えており、これは単なる公開ハブから、エンタープライズ向けのAI開発プラットフォームへの進化を示している。Delangueは、GitHubがAI分野で成功しなかった理由として、彼らがGitHub Copilotのようなコーディングアシスタントに注力するなど、別の課題にリソースを割いていたことを挙げる。結果として、Hugging Faceは、モデルのホスティング、データセットの管理、モデルの評価、そしてコミュニティの形成という、AI開発のワークフロー全体をカバーするプラットフォームとしての地位を確立した。この「AIネイティブなインフラ」こそが、Hugging Faceを単なるコードリポジトリの模倣ではなく、独自の価値を持つ存在にしている。

結びに

このエピソードが聴き手に残すのは、AIを巡る楽観論と警鐘が複雑に絡み合った、生々しい現場の空気である。Clément Delangueの語り口は、Hugging FaceのCEOとしての立場を超え、オープンソースというムーブメントの代弁者としての確固たる信念に満ちている。彼の「手を縛るな」という比喩は、AI安全性を巡る議論に一石を投じ、規制の在り方そのものを問い直す力を持つ。同時に、LLMバブルを認めつつも、AIそのものの可能性を否定しないバランス感覚は、投資家や起業家にとって示唆に富む。そして何より、米中という二大巨頭の間で、オープンソースがどのように技術覇権の道具となり、また民主化の手段となり得るのかという構図は、今後のテクノロジー業界の行方を占う上で欠かせない視点を提供する。この対談は、AIが単なるソフトウェアの進化ではなく、経済、政治、そして物理世界の在り方そのものを変革する力を持つことを、改めて認識させるものだった。

要点

• Clément Delangueは、AIのリスクを理由に技術を制限するのは「拳で殴る人がいるから全員の手を縛る」ようなものだと批判し、悪意ある行為者のみを規制すべきだと主張した。
• 米国がフロンティアモデルをクローズドAPIに移行した結果、中国（DeepSeek、Qwen、Kimiなど）がオープンソースAIの最大の貢献者となり、米国のスタートアップや研究機関は中国製モデルに依存している現状を指摘した。
• Delangueは、AI全体ではなく、APIベースのLLMにバブルのリスクがあると分析。その根拠として、持続可能性と参入障壁（moat）が不透明なまま、データセンターへの過剰投資が進んでいる点を挙げた。
• 安全性を理由としたオープンソースモデルのリリース制限には反対。能力の非対称性こそが最大のリスクであり、防御側も同じ能力を持つことで全体の安全性が向上すると論じた。
• Hugging Faceは2024年に自社ロボット「Ricinini」を約1万台出荷し、300以上のアプリが開発されるエコシステムを構築。AIのインターフェースが物理世界へ移行する具体例を示した。
• Hugging Faceが「AIのGitHub」と呼ばれる理由は、コードではなくAIアーティファクト（モデル、データセット）のホスティングに特化したインフラにあり、先週だけで2ペタバイト（映画50万本分）のデータを追加する規模感を持つ。
• 中国がロボティクス分野でも支配的になりつつある現状を踏まえ、米国はスタートアップエコシステムとフロンティアモデルの強みを活かし、この分野での開発を加速すべきだと提言した。