今週のAI：マルチベンダー戦略

今週のAIエピソードは、ほとんどのチームが当然と考えていたAIインフラが突然不安定に見える瞬間に到着しました。Andreas Welsch（Intelligence Briefingの創設者兼最高人間兼AI責任者）とMatt Palmer（Conductorの開発者エクスペリエンス責任者、LinkedIn Learningの開発者教育者）が、米国政府の最先端AIモデルに対する輸出規制が実践者にとって実際に何を意味するのか、エージェントへの委任が思ったほど簡単ではない理由、そしてSakana AIの新しいFuguシステムが代替アーキテクチャとして何を提供するのかについて議論しました。

APIが消えるとき

AndreasとMattは、Fable 5とMythosのサガの最新情報をフォローアップすることから始めました。米国政府はAnthropicのFable 5とMythos Previewに対する規制を緩和し、厳選された100の米国組織に限定しました。OpenAIはGPT-5.6に同様の制限を設け、早期アクセスを約20組織に制限しました。ほとんどの実践者にとって、それらのモデルは突然消えました。

Andreasは、多くの欧州のテクノロジーリーダーがすでに考えていたことを指摘しました。輸出規制は政策上の懸念を反映しているかもしれませんが、実際にはインフラストーリーです。スタックが警告なしに利用できなくなる可能性のある単一の最先端モデルに依存している場合、ベンダー関係ではなく、アーキテクチャにハードな依存関係を構築していることになります。

Mattはビルダーの観点から補足的なポイントを述べました。制限が発効する前にFable 5に時間を費やした人は、それと次に利用可能なオプションとの間の能力格差を感じ始めていました。競合他社がアクセス権を持っているときにあなたが持っていない場合、そのギャップはビジネスリスクです。

この議論は、O'Reillyがしばらく追跡してきた領域に着地します。組織が常に念頭に置くべき質問は、状況が変化したときにモデル間でルーティングできるように十分な柔軟性を持って構築する方法です。つまり、マルチベンダー戦略を、データベースの移植性やクラウドプロバイダーの独立性をチームが扱うのと同じように、基本的なアーキテクチャ要件として考えることを意味します。Anthropicはアクセス制限が急速に進化することを期待していると述べています。それは真実かもしれません...しかし、そうでないかもしれません。それが真実であるかのように構築することは、よりリスクの高い賭けのようです。

委任の罠

エージェンティック開発が普及するにつれて、認知的疲労についての話をますます耳にします。開発者がコーディングエージェントに多くの作業を委任するにつれて、より高い疲労を報告しています。先週末、Andreasが指摘したように、別の記事が広まり、子供のサッカーゲームからベッドまで、エンジニアが24時間体制でエージェントをチェックしているさらに多くの話が強調されました。より多くのエージェントが実行されているということは、監視すべきセッションが増え、承認すべき承認が増え、朝にレビューすべき半端な作業が増えることを意味します。「あなたが寝ている間に実行される」という約束は、一度に複数のワークストリームを管理するシフトに近くなります。

Mattが指摘したように：

私は誰もが何らかの形で今では一群のエージェントのマネージャーであるか、それらのエージェント間でワークフローを調整しているだけだと思います。時には、中規模のチームのマネージャーであるように感じます。常にメッセージを送信し、物事が行われているかどうかを確認しています。かつては非常にリラックスした活動だったコードを書くこと——座って、コーヒーを飲み、ジャズを聴き、リラックスして、タスクに集中する——は、もはやその集中力があまり感じられなくなっています。

Andreasはこれを、ハーバードビジネスレビューが今年初めに発表した200人のソフトウェア企業を追跡した研究に関連付けました。AIツールがより有能になるにつれて、人々は以前は隣接する役割に属していた仕事を引き受けるようになりました。プロダクトマネージャーはプロトタイピングを行っていました。開発者はデザイン作業を行っていました。ツールは可能だと感じられることを拡大し、可能だと感じられることが必要だと感じられるようになり、それはより多くの仕事を意味し、少なくはありませんでした。

Andreasはまた、個人貢献者から企業のリーダーシップへの自身のバックグラウンドを引き出し、そこでは委任は枠組みのある正式なスキルでした：タスクは何か？目標は何か？どのデータを使うべきか？良い出力はどのように見えるか？どのくらいの時間がかかるべきか？今日、AIを使って構築しているほとんどの専門家は、トレーニングなしで委任を行い、その場しのぎで委任プロトコルを即興で作成しています。

これは、業界のツールへの投資が、ツールを使い可能にする組織的スキルへの投資をはるかに上回っている分野です。より有能なエージェントは自動的に負荷を減らすわけではありません。それらは、見たり管理したりするのが難しい方法で負荷を再分配します。長期的にうまくやり続ける実践者は、範囲を明確に設定し、出力を効率的にチェックし、深いコラボレーションが依然として必要とする集中した作業時間を保護する方法を理解している人たちです。

1つのAPI呼び出し、多数のモデル

このエピソードの技術的中心は、MattによるSakana Fuguのウォークスルーでした。これは、東京に拠点を置く研究ラボSakana AIからの新しいモデル/マルチエージェントシステムです。Fuguは、クエリを一連の最先端モデルにルーティングし、専門家チームを編成し、総合された結果を返す訓練されたコーディネーターモデルで、すべて1つのOpenAI互換エンドポイントを通じて行われます。マルチエージェントオーケストレーションは、その単一のAPI呼び出しの背後で完全に行われます。

Mattはアーキテクチャを段階的に説明しました。クエリは軽量のコーディネーターモデルに到達し、それが役割を割り当てます。1つのモデルが最良のアプローチを考え、別のモデルが実装作業を行い、3番目が検証者として機能します。システムは再帰的にすることができ、コーディネーターは同じプロセスを通じてより小さなスケールで作業のサブセットを割り当てます。Sakanaはこれを学習型オーケストレーションと呼び、その概念は2つの論文「TRINITY: An Evolved LLM Coordinator」と「Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor」によって支えられており、システムが手設計のワークフローに従うのではなく、ルーティングと調整を学習する方法を探求しています。Mattはまた、curlを介してFuguを直接API呼び出しとして素早くセットアップする方法（OpenAI互換エンドポイントのドロップイン代替品です）、Codexハーネスを介して（ワンラインインストーラーを使用）、およびOpenRouterを介してオープンソースのOpenCodeハーネスを使用する方法を示しました。

Sakanaは、その新しいオーケストレーション方法が既存のモデルからより良いパフォーマンスを引き出すと主張しています。FuguのUltraモデルは、Terminal-BenchなどのエージェンティックベンチマークでFable 5と同等のスコアを出し、価格はGPT-5.5と同じです。パフォーマンスの主張がより広範囲の実際のワークロードで成り立つかどうかはコミュニティによって判断されますが、それらのベンチマークが最終的にどのように検証されるかにかかわらず、移植性の議論は成り立ちます。

Sakanaは、米国のFable 5とMythosの輸出規制が発効してから10日後にFuguをローンチし、AI主権を明確に打ち出しました。Fuguは複数のプロバイダーのモデルをオーケストレートするため、単一のモデルに対する制限でシステムがダウンすることはなく、特定のプロバイダーをオプトアウトできます。アクセスが不確実な地域のチーム（たとえば、欧州は現在規制遵守のためにロックアウトされています）にとって、このアーキテクチャはAndreasがエピソードの冒頭で提起した問題に直接対応しています。

同じ週に約39億ドルで発表されたQualcommによるModularの買収は、ハードウェア層で同じパターンに適合します。Modularのプラットフォームは、AIモデルがNVIDIA、AMD、カスタムASICなど異なるチップアーキテクチャで実行できるようにし、開発者が各アーキテクチャ向けにコードを書き直す必要はありません。Qualcommはハードウェアに依存しない抽象化層を手に入れ、市場は移植性がスタック全体で優先投資になりつつあるという別のデータポイントを得ます。

次回予告

次回の「今週のAI」は7月6日月曜日午前10時から10時30分（東部標準時）に、Christina StathopoulosがAIの最新動向を解説します。

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