この発表により、Alibabaは競争の激化が見込まれる市場に参入し、OpenAIなどの既存の競合と対抗する姿勢を示しています。OpenAIのAI技術と比較しても、Wan 2.1の性能は期待されており、特にビデオ生成の分野において新たな地平を切り開く可能性があります。Alibabaは、AIモデルを通じて、教育や研究開発のための広範な使用を促進しようとしています。

Wan 2.1は、Alibaba CloudのModel ScopeやHugging Faceといったプラットフォームを通じて入手可能で、この技術の普及はAI分野の進展に寄与することでしょう。特に、DeepSeekが先にオープンソースのAI画像生成器を発表して以来、競争が激化しているため、Wan 2.1の無料提供は注目されています。DeepSeekの単一モデルは、OpenAIのDALL-E 3を超える性能を持つとされており、これがマーケットに与える影響は計り知れません。

また、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、同社の営利法人への転換を発表しており、AI業界の営利化に対する懸念も高まっています。この背景の中で、Alibabaがオープンソースの戦略を採用したことは、テクノロジーの未来における重要な指針となるかもしれません。AIモデルのオープンアクセスが進むことで、より多くのイノベーションが促進され、市場全体が活性化することが期待されます。

効果的な競争環境を生み出すため、Alibabaのこの新たな取り組みは、AI市場において他の企業に刺激を与えることになるでしょう。未来のAI技術がより多くの人々に普及し、利用されることで、社会全体が技術革新を享受できる日が来ることに期待が寄せられます。AlibabaのWan 2.1の無料提供は、その第一歩と言えるかもしれません。

Li氏はまた、政策は「イデオロギー的ではなく、実践的」である必要があり、望ましくない結果を最小限に抑えつつ革新を促す内容で書かれるべきであると述べた。さらに、全体のAIエコシステムを支える政策が重要であり、オープンソースコミュニティや学術機関を含めることが強調された。「AIモデルや計算ツールへのオープンアクセスは進展のために不可欠で、これを制限すれば、特に資源の少ない学術機関や研究者のイノベーションを遅らせる障壁を生む」と警鐘を鳴らした。

Li氏の提案は、AI技術が日々進展している中で、現在の実状を鑑みた実用的な政策の必要性を強く訴えるものであり、AIの未来に向けた道筋を示すものとなるだろう。 彼女の言葉は、政策決定にかかわる多くの人々に対し、単なる理念ではなく、実際の技術的進展に基づいた意思決定を促す重要な教訓となる。

この試みについて、Hugging Faceはその発表ページで、「強力な大規模言語モデル（LLM）はオープンソースで広く利用可能ですが、OpenAIはDeep Researchの基盤となるエージェントフレームワークに関してあまり情報を公開していませんでした。そこで、私たちは彼らの結果を再現し、必要なフレームワークをオープンソース化するための24時間のミッションに取り組むことを決意しました」と述べています。

Hugging Faceの解決策は、OpenAIのDeep ResearchやGoogleの「Gemini」を活用した実装に似ており、「エージェント」フレームワークを既存のAIモデルに追加し、情報収集や報告書の構築といった多段階のタスクを実行できるようになっています。

わずか1日の作業で、Hugging FaceのOpen Deep Researchは、AIモデルが複数の情報源から情報を収集し統合する能力を評価するGAIAベンチマークにおいて、55.15パーセントの精度を達成しました。一方、OpenAIのDeep Researchは同じベンチマークで67.36パーセントの精度を記録しました。

GAIAには、難易度の高い複雑な多段階の質問が含まれており、これに正しく回答するためにはAIエージェントが異なる情報源を探し出し、それらを統合して一貫した回答を構成する必要があります。これは人間にとっても容易ではないタスクであり、エージェントAIの実力を試すのに最適です。

Open Deep Researchは、現在OpenAIの大規模言語モデル（GPT-4oなど）や模擬推論モデル（o1やo3-mini）を基に構築されています。しかし、オープンウェイトAIモデルにも適応可能です。ここでの新しい要素は、AI言語モデルが自律的に研究タスクを完了できるようにするエージェント構造です。

Hugging FaceのAymeric Roucher氏は、このプロジェクトのAIモデルの選択について、「私たちはクローズドウェイトモデルを使用しましたが、開発プロセス全体を説明し、コードを見せています。これにより、他のモデルに切り替えることも可能です」と語っています。また、他の多くのLLMも試した結果、o1がこのユースケースで最も効果的だったとし、将来的にはオープンモデルを使用する可能性も示唆しています。

Hugging Faceは、AIモデルの基盤だけでなく、エージェントレイヤーの構築が重要であることを示しています。複数のステップを経たエージェントアプローチが大規模言語モデルの能力を大いに向上させることが、ベンチマークから明らかになっています。今後、より多くのファイル形式へのサポートや、視覚に基づくウェブ閲覧機能の追加が予定されています。

Hugging FaceはすでにGitHub上でそのコードを公開しており、プロジェクトの能力を拡張するエンジニアを募集しています。オープンソース化されたこの技術は、かつては商業提供者のみが持っていたAIの能力を、研究コミュニティが迅速に再現し、オープンに共有できることを示しています。

Janus-Pro-7Bは画像生成と画像解析の両方を行うことが可能で、マルチモーダルオートメーションを新たなレベルへ引き上げることを約束しています。論文によれば、DeepSeekのモデルはさまざまなAIベンチマークにおいてDALL-EやStable Diffusionを上回っているとされています。

この新しいモデルの発表は、DeepSeekのR1モデルが今年12月にリリースされ、Apple App Storeでのダウンロード数でChatGPTを超えたとのニュースを受けて行われました。これは十分に驚くべきニュースですが、DeepSeekはさらに、オープンソースの「推論」モデルR1をわずか2か月で、600万ドルという少額の資金で作成したと主張しています。アメリカのトップAI企業であるOpenAIが1000億ドル以上の価値を持ち、閉鎖型の開発を行っている中で、これがなぜアメリカのテック界隈での動揺を引き起こしているのかが見えてきます。

DeepSeekが画像生成器を発表した同じ朝、同社が「大規模な悪質な攻撃」に直面していると報じられました。そのため、同社はユーザー登録を一時的に制限すると発表しましたが、既存のユーザーに影響はないとのことです。

DeepSeekの発表により、アメリカの株式市場には激震が走りました。アメリカはAI業界を中心に経済を構築しつつあり、ウォールストリートはこの技術を販売する企業に数十億ドルを投資してきました。最近では、トランプ政権が「Stargate」という5000億ドル規模のAIインフラ整備計画を発表し、全米にデータセンターを建設することを目指しています。このような技術を支えるテック企業群に流れ込む資本は非常に膨大です。にもかかわらず、資源が限られているように見える中国の企業が、同等の製品を短期間で開発し、数週間でモバイルダウンロードのトップに立ったことは、テック業界の人々にとって驚愕の事例です。

その結果、投資家はテック株を売り急ぎ、「ChatGPTの終焉だ」や「DeepSeekはベンチャーキャピタル企業にとって壊滅的な出来事かもしれない」という声が上がっています。ですが、OpenAIが直ちに終わるわけではありません。専門家たちは、DeepSeekの革新がアメリカのAI業界に対するコミットメントをさらに深める可能性があると予測しています。アメリカは常にあらゆる分野で最高でありたいと願っているため、AI軍拡競争で追い越されたことは、より一層の努力が必要だというプレッシャーを生むことになるでしょう。

このように、新しい競争が激化する中で、AI技術の未来を見据えた賢明な投資と戦略が求められています。DeepSeekの新しい開発は、AI業界におけるオープンソースの重要性を再認識させ、多くの企業がこの流れに追随する可能性があるでしょう。

DeepSeekの成功は、米中の技術冷戦の思わぬ結果を示しています。米国の輸出規制は、中国企業が西洋の方法でAIに競争する能力を大きく制限しています。それは、無限にチップを購入し、より長くトレーニングを行うことです。その結果、中国の多くの企業は、独自のモデルを構築するのではなく、下流のアプリケーションに焦点を当てていました。しかし、DeepSeekの最近のリリースは、AIモデルの基盤構造を再構築し、限られたリソースをより効率的に利用することで勝つ方法があることを示しています。

「多くの中国のAI企業が先進的なハードウェアへのアクセスに依存しているのとは異なり、DeepSeekはソフトウェア駆動型のリソース最適化を最大化することに注力しています」と、シドニー工科大学のマリナ・ジャン教授は語ります。DeepSeekはオープンソース手法を採用し、集団の専門知識をプールし、協力的なイノベーションを促進しています。このアプローチは、リソースの制約を軽減するだけでなく、先進技術の開発を加速し、DeepSeekをより内向的な競争相手から際立たせています。

DeepSeekの背後には誰がいるのでしょうか？なぜ彼らは突然業界をリードするモデルを提供し、無料で公開しているのでしょうか？WIREDは、中国のAI業界の専門家たちにインタビューし、DeepSeekの創設者である梁文峰との詳細なインタビューを読んで、この企業の急成長の背後にある物語をまとめました。DeepSeekは、WIREDからのいくつかの問い合わせには応じませんでした。

DeepSeekは中国のAI業界の中でも珍しい存在です。もともとは中国で最も成功している定量的ヘッジファンドの一つであるHigh-Flyerのディープラーニング研究部門Fire-Flyerとして始まりました。2015年に設立されたヘッジファンドは、すぐに中国で有名になり、1000億元（約150億ドル）を超える資金を集めた初の量的ヘッジファンドとなりました。2021年以降、この数字は約800億元に減少しましたが、High-Flyerは依然として国の中で最も重要な量的ヘッジファンドの一つです。

数年間、High-FlyerはGPUを蓄積し、ファイナンシャルデータを分析するためのFire-Flyerスーパコンピュータを構築してきました。そして2023年、コンピュータサイエンスの修士号を持つ梁は、ファンドのリソースを新たな企業DeepSeekに注ぎ込み、最先端のモデルを構築し、最終的には人工一般知能の開発を目指しました。 それはまるで、科学研究に資金を投じるAIスタートアップになるかのようでした。

革新的なビジョンですが、実際には成功しました。 「DeepSeekは、中国のテクノロジー企業の新しい世代を代表しており、迅速な商業化よりも長期的な技術進歩を優先しています」とジャンは述べています。梁は、中国のテクノロジー出版物36Krに対し、企業設立の決定は利益を求めるものではなく、科学的好奇心に基づくものだと語ります。

「私がDeepSeekを設立する商業的な理由を見つけられるとは思わない」と彼は語りました。 「商業的にはその価値はありません。基本的な科学研究は投資収益率が非常に低い。OpenAIの初期投資家が資金を提供したとき、彼らはもちろん、どれだけのリターンを得られるかを考えてはいなかったはずです。むしろ、彼らは本当にこのことをしたいと思っていたのです。」

現在、DeepSeekはBaidu、Alibaba、ByteDanceのようなテックジャイアンとの資金提供を受けない数少ないリーディングAI企業の一つです。

梁によれば、DeepSeekの研究チームを編成する際、消費者向け製品を構築するための経験豊富なエンジニアを募集していたわけではありませんでした。 その代わりとして、彼は自分自身を証明したいと願う、北京大学や清華大学など中国のトップ大学の博士課程の学生に焦点を当てました。 彼らの多くは、トップジャーナルに掲載されたり、国際学会で賞を受賞したことがありますが、業界経験は不足していると、QBitAIは報じています。

「私たちのコア技術ポジションは、主に今年または過去1、2年の卒業生で占められています」と梁は2023年に36Krに語りました。この採用戦略により、彼らは独自の研究プロジェクトを追求するために十分な計算リソースを自由に使用できる協力的な企業文化を創り上げました。 これは、中国の確立されたインターネット企業とはまったく異なる運営方法です。

梁は、学生たちは利益と無関係に高投資の研究に取り組むのに適していると述べています。 「若い頃は、実利を考えずに完全に使命に捧げることができます」と彼は説明します。 彼は将来の採用者への提案として、DeepSeekは「世界の最も難しい問題を解決するために設立された」と強調しました。

これらの若手研究者がほぼ全員中国で教育を受けているという事実は、彼らの意欲をさらに高めています。 彼らは米国の制限や重要なハードウェアとソフトウェア技術のポイントでの詰まりこそ、彼らを駆り立てているとジャンは説明します。「彼らの意欲は、個人の野心だけでなく、中国のグローバルなイノベーションのリーダーとしての地位を高めることに対するより大きなコミットメントを反映しています。」

2022年10月、米国政府は、中国のAI企業がNvidiaのH100などの先端チップにアクセスすることを厳しく制限する輸出管理を始めました。この動きは、DeepSeekにとって問題を引き起こしました。

この企業は、10,000個のH100を在庫として保有するところからスタートしましたが、OpenAIやMetaの企業と競い合うためには、さらに多くが必要でした。「私たちが直面している問題は、資金提供ではなく、先進チップに対する輸出規制です」と梁は2024年に36Krに語りました。

DeepSeekはモデルをトレーニングするためのより効率的な方法を考え出さなければなりませんでした。「彼らは、エンジニアリングのトリックのバッテリーを使用してモデルアーキテクチャを最適化しました。チップ間のカスタム通信スキーマ、メモリを節約するためのフィールドのサイズを削減、モデルのミックスアプローチなどです。」と述べています。

DeepSeekはまた、Multi-head Latent Attention（MLA）とMixture-of-Expertsという二つの技術設計においても重要な進展を遂げており、これによりDeepSeekのモデルは少ない計算リソースでトレーニングできるため、コスト効果が高まっています。

実際、DeepSeekの最新のモデルは、Metaの比較対象となるLlama 3.1モデルをトレーニングするのに必要な計算パワーの10分の1で済んだとEpoch AIの調査機関は報告しています。

DeepSeekは、これらのイノベーションを一般に共有する意欲が、グローバルなAI研究コミュニティ内で大きな好意を得ています。多くの中国のAI企業にとって、オープンソースモデルを開発することは、米国の競合に追いつく唯一の方法であり、利用者や貢献者を集めることで、モデルの成長を促進しています。

彼らは、先端モデルがより少ない資金で構築できることを示し、モデル構築の現在のノルムには多くの最適化の余地があることを証明しています。

このニュースは、コンピューティングリソースのボトルネックを創造することに焦点を当てた現在の米国の輸出規制にとって問題をもたらす可能性があります。「中国が持つAIコンピューティングパワーの推定や、それを用いてどのような成果を上げられるかが、根本から崩れる可能性があります。」とchangは述べています。

Wine 10.0では、約1年間にわたる開発を経て、6000以上の個別の変更が加えられました。主な新機能の一つがARM64ECのサポートです。これにより、開発者はARMおよびx86互換コードを混在させることが可能になります。つまり、ARMネイティブ版のアプリを作成している場合でも、特定のx86ベースのプラグインやアドオンを一度に全て移植することなく併用できるのです。さらに、Wine 10.0はARM64Xにも対応しており、ARM64ECコードを以前のARM64コードと混合することが可能です。

ただし、WineのARM64ECサポートには制限があります。リリースノートによると、システムページサイズが4Kである必要があり、これはWindows ABIの要件です。これに対して、一部のLinuxディストリビューションではパフォーマンス向上のためにデフォルトで16Kページサイズを採用していることが多いです。例えば、Asahi LinuxはApple Silicon MacへのLinux移行を進めており、16Kページサイズを標準としているため、互換性に影響を与える可能性があります。

Wine 10.0の他の新機能には、高DPIディスプレイの改善が含まれており、非DPI対応アプリウィンドウの自動スケーリングが向上しています。また、デスクトップコントロールパネルのアプレットによって、Wineで動作するアプリの仮想ディスプレイの設定が管理できるようになりました。Direct3D機能のサポートも改善され、Vulkanレンダラーはゲームのスタッタリングを減少させるための改善が行われています。

近年、WindowsがARMプロセッサでの動作を強化し、Windows 11ではコンパイラー、カーネル、スケジューラが大幅に改良されていることから、ARM環境でのWineの価値はさらに高まりました。Microsoftは、Snapdragonチップを搭載したSurface ProやSurface Laptopを主要製品として市場に投入することで、ARM版Windowsのエコシステムを拡大しています。これに伴い、多くのアプリ開発者はARMネイティブ版のアプリをリリースするようになり、ChromeやPhotoshop、Dropboxなどの広く使用されるアプリも含まれています。これは、WineプロジェクトがARM64ECのサポートをこのタイミングで優先した理由でもあります。

結論として、Wine 10.0のリリースは、特にARMアプリのWindows互換性において重要な一歩となります。Linux環境でのWindowsアプリの利用を促進し、今後のLinux上のアプリエコシステムにおいて大きな影響を与えることでしょう。開発者たちは、この進展を機に新しいアイデアを生み出し、多様なプラットフォーム間でのアプリ利用がさらに広がることが期待されます。

「There」では、各メンバーのタイムゾーンを追加できることに加え、カスタムの画像や名前を設定することができます。これにより、チームメンバーが何時にいるのかが一目でわかります。時間管理用のアプリはいくつかありますが、「There」は地名よりも人を重視している点で際立っています。

アプリの使い方は簡単です。アプリを起動し、メニューバーのアイコンをクリックして「追加」ボタンを押すだけ。ここから名前や場所を追加し、お好みで画像を設定できます。また、画像を手動で追加することも可能ですが、X/TwitterやTelegramのユーザー名を入力すれば、自動で画像が取り込まれます。これを、定期的にやり取りするチームメンバー全員で行うことで、チームメンバーがどこにいても、いつどのように連絡を取れるかが分かる便利なリファレンスになります。

さらに、夏時間の考慮も行われるため、夏時間を実施しない地域や、あなたとは反対の方向にシフトする半球の人々と仕事をする場合にも特に有用です。多くの設定はありませんが、人名を昇順または降順に表示するか、Mac起動時にアプリを自動的に開くかを選択できます。

個人的にはデスクトップウィジェットがあれば便利だと思いますが、デベロッパーによると今後のアップデートで追加される可能性があるとのことです。リモートワーカーにとって非常に役立つ「There」をぜひ試してみてはいかがでしょうか。

特に今回のアップデートは旧型デバイスのアップグレードをブロックする初めてのバージョンとしても話題になっています。これまでのWindows 11のインストールやアップグレードでは、対応していないデバイスに対する直接的なインストールは制限されていましたが、今回はSSE4.2非対応のデバイスを特に対象にしています。ただし、以前のバージョンのWindows 11はこれらのデバイスにインストール可能です。

Flyby11は、未対応デバイスに対してWindows 11 24H2へのアップグレード制限を解除する設計となっており、直接インストールはサポートしていませんが、アップグレードには有効なツールの一つとされています。開発者によると、このアプリは未対応ハードウェアにWindows 11 24H2をインストールするためのあらゆる「作業方法」を提供します。

Flyby11は2つの方法をサポートしており、最初の方法から始めることが勧められています。Fidoスクリプトオプションをチェックして、Microsoftから最新のWindows 11 24H2のISOをダウンロードします。ダウンロードが完了したら、ISOをマウントして実行するオプションを選択し、指示に従ってアップグレードを完了します。最初の方法がうまくいかない場合は、2つ目の方法を試してみるのもいいでしょう。

Flyby11を使用すると、手動でコマンドを実行したりバッチファイルを使用する必要がなく、未対応ハードウェアを使った既存のWindows 11デバイスを最新バージョンに効率的にアップグレードできます。このアプリは新規インストールには対応していませんが、特に経験の少ないユーザーにとってアップグレードを簡素化する手助けとなるでしょう。最新のWindows 11があなたのデバイスに対応していますか？それとも、ワークアラウンドを使って新しいバージョンをインストールしましたか？ぜひコメントで教えてください。

Ploopyは、同梱の3Dプリントケースは「素晴らしい表面仕上げで、1日中使うのに最適」と述べていますが、デザインファイルはオープンソースとしてダウンロードできるため、別の素材でプリントしたり、デザインを変更したりすることが可能です。このトラックパッドは、AppleのMagic Trackpadよりもわずかに大きいものの、実際のトラッキングエリアは少し小さく、約6インチとなっています。しかし、5本の指を使ったジェスチャーには十分なスペースが確保されています。現在、このトラックパッドはWindowsとLinuxのみをサポートしています。

また、トラックパッドは常にPCにUSBケーブルで接続する必要があり、無線機能は含まれていません。無線接続の改造は理論的には可能ですが、QMKがBluetoothハードウェアに対するサポートが限られているため、複雑なアップグレードになる可能性があります。

Ploopyのトラックパッドは現在2つのオプションで販売中です。一つはすぐに使用できるように組み立てられた状態で、黒または灰色で約94ドル（129.99カナダドル）で予約購入可能です。もう一つはDIYキットで、ドライバーやピンセット、プライヤーなどの工具を使って組み立てる必要があり、約73ドル（99.99カナダドル）です。両方のオプションの納品予定は、注文日から20週間以内となっています。