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タイトル

Thinking Machines初の大規模モデル「Inkling」公開──オープンウェイトがもたらす独自AI構築の波

このエピソードで登場するキーワードを説明します。

Thinking Machines Lab: 元OpenAIのCTOであるミラ・ムラティ氏らが設立した注目のAIスタートアップ。巨額の資金調達でも話題を集める。

Inkling: Thinking Machines Labが開発したオープンウェイトのマルチモーダル基盤モデル。テキスト、画像、音声などをネイティブに処理する。

MoE (Mixture-of-Experts): 「専門家機構」とも呼ばれるニューラルネットワークのアーキテクチャ。推論時に一部のパラメータだけを有効にすることで、計算効率を高める技術。

Tinker: Thinking Machines Labが提供する、開発者がAIモデルのファインチューニングやカスタマイズを行うための専用プラットフォーム。

それでは解説に入ります。

2026年7月15日、米国のAIスタートアップであるThinking Machines Labが、同社初となるオープンウェイトの大規模基盤モデル「Inkling」を公開しました。元OpenAIのCTOであるミラ・ムラティ氏が率いる同社は、設立直後から数十億ドル規模の資金調達を行うなど業界の注目を集めており、今回のモデル公開はその実力を世に問う重要な試金石となります。

今回発表されたInklingは、9750億という膨大な総パラメータ数を持つMoEアーキテクチャを採用していますが、推論時にアクティブになるのは410億パラメータに抑えられており、最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。最大の特徴は、テキストだけでなく画像や音声などもネイティブに処理できるマルチモーダル性能を備えている点と、Apache 2.0というエンタープライズにとって極めて寛容なライセンスで公開されたオープンウェイトモデルである点です。これと同時に、さらに軽量化された「Inkling-Small」のプレビュー版も発表され、コストと遅延を徹底して抑えたいワークロードへの対応も示されました。

市場の反応と周辺情報を見ると、Inklingは単なる技術的誇示ではなく、エンタープライズでの実用性に重きを置いた戦略であることが分かります。例えばソフトウェア開発のベンチマークにおいて、Inklingは高い推論能力を発揮し、競合する米NVIDIAのモデルを上回る成績を収めています。また、同社が提供するカスタマイズプラットフォーム「Tinker」を通じて即座にファインチューニングが可能となっており、自社の用途に合わせて独自のAIを構築したい企業からの関心が急激に高まっています。実際に、Databricksなどの主要なエンタープライズデータプラットフォームもリリースと同日にInklingのサポートを発表し、企業が自社のデータを用いて安全に独自のエージェントを構築できる環境が整いつつあります。

一方で、今回のリリースは米中間のAI開発競争という文脈でも強い関心を集めています。現在、オープンウェイトモデルの分野ではDeepSeekなどの中国製モデルが存在感を示しており、欧米のモデルがコストパフォーマンスや性能で後塵を拝しているとの指摘が相次いでいました。Inklingはそうした中国勢の勢いに対抗する米国発の強力なオープンモデルとして歓迎される半面、開発過程において競合する中国モデルの技術的アーキテクチャやデータが参考にされているとの報道も出ており、国境を越えた技術競争の複雑さを浮き彫りにしています。

企業は今後、API経由で高コストなクローズドモデルに依存し続けるか、あるいはInklingのような高品質なオープンウェイトモデルを活用して自社専用のAIをセキュアな環境で構築するかという、重要なアーキテクチャの選択を迫られることになります。Thinking Machines Labのこの一手は、少数のプラットフォーマーによる寡占が進むAIインフラ市場に、カスタマイズの自由度とコスト効率という新たな選択肢を提示したものと言えます。

今回のエピソードは以上で終了です。また次回お会いしましょう。