米企業がオープンソースAIに熱中、AT&Tはコスト80%削減

オープンソースという言葉はAIには当てはまらないし、その用語を使うのはやめるべきだ。すべてのモデルは不透明でプロプライエタリだ。ソースコードに入ってバグを修正したり、機能を追加したり、学ぶために調べたりすることはできない。オープンソースソフトウェアとはまったく別物だ。

本当に、Qwen 3.8 27B @ Q8は、ほとんどの場合Sonnet 5よりも賢いと思う。特にDeepseek FlashやGLM 5.3 flashのような、SonnetとOpusの中間に位置する優れた選択肢があるのに、なぜアメリカの企業がセルフホストしないのか理解できない。

> 米国の一部企業は、規制とデータプライバシーへの懸念から、中国のAIモデルの使用に依然として慎重だ。AT&Tは中国のモデルを研究しているが、使用はしていないとマーカス氏は述べた。代わりに、GoogleのGemma AIモデルやMetaのLlama AIモデルなど、米国企業が作った人気のある代替品を利用している。

これは理にかなっている。企業は法的確実性を必要としており、米国企業のオープンモデルを使うことで（おそらく）ある程度の補償が得られ、また訴える相手も確保できるからだ。

> AT&Tは近年、顧客サービス、通話の文字起こし、コーディングを支援するために、AnthropicとOpenAIの人工知能モデルを利用してきた。[...]

> 5月までに、オープンモデルはAT&TのAI利用の20%を占めた。その後40%に上昇し、今後数ヶ月で60%に跳ね上がる可能性があるとマーカス氏はインタビューで述べた。

これには重要な詳細が欠けている。彼らが「顧客サービス、通話の文字起こし、コーディング」を支援していることはわかっているが、そのうちどれがオープンモデルに移行されたのだろうか？

通話の文字起こしは、オープンモデルで簡単にできる。低スペックのラップトップでWhisperやParakeetを実行できる。

「顧客サービス」は多くのことを意味する可能性があるが、オープンモデルでも実現可能に思える。

「コーディング」— 彼らはオープンモデルに移行するかもしれないが、AT&T内のソフトウェア開発者向けのクローズドモデルへの支払いコストは、全通話の文字起こしや何百万人もの顧客の顧客サービスの側面を処理するコストのほんの一部だと思う。

記事の後半から：

> AT&Tは中国のモデルを研究しているが、使用はしていないとマーカス氏は述べた。代わりに、GoogleのGemma AIモデルやMetaのLlama AIモデルなど、米国企業が作った人気のある代替品を利用している。

Gemma 4は素晴らしいが、本当に、2026年にLlama？

これほど素晴らしい技術的進歩に対して、これ以上不吉な見出しは選べなかっただろう。

ぜひそうしたい！しかし、実際のコーディングに関しては、SOTAモデルでさえかろうじて仕事をこなす程度だ。本当にまともな結果が得られるようになったのはOpus 4.5になってからだ。

これが変わることは間違いないし（待ちきれない！）が、現時点では、オープンモデルは要約やドキュメント作成には十分かもしれないが、競争力を保ちたいなら、コードを扱うにはSOTAが必要だ。

このスレッドで言及されていることとは反対に、もはやシート（席）は存在せず、現在はすべて生のトークン使用量ベースだ。