Open Source Summit KoreaからAIの光と影を丁寧に解説するJim Zemlin氏のキーノートを紹介（前編）

Open Source Summit Koreaから、AIの光と影を丁寧に解説するJim Zemlin氏のキーノートを紹介。前編では「光」の部分を主に取り上げる。

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2026年8月11日と12日の2日間、韓国のソウルで開催されたOpen Source Summit KoreaのキーノートとしてThe Linux FoundationのCEO、Jim Zemlin氏が行ったプレゼンテーションを紹介する。この稿では前半の部分、AIによって良くなった光の部分を紹介する。

Open Source Summit Koreaのバナー。虎がモチーフに使われている

「The Success and Challenges of Open Source and AI」というタイトル

Zemlin氏のセッションに先だって韓国の国会議員であるLim Munyeong（林文泳）氏が登壇し、挨拶を行った。

韓国の国会議員が挨拶に登壇。AI戦略に携わっていた人物らしい

東南アジアで行われるこのようなカンファレンスでは、往々にして国家議員や省庁のトップに近い人材または学術界の権威ある研究者などが登壇することで、政府や学術界に認められたカンファレンスであると演出することが多い。これによって参加者にとっては権威のあるイベントとして出自の組織にアピールできるし、開催する団体にとっては政府に認められたという実績を作ることができるWin-Winの関係だろう。筆者のようなテクノロジーそのものを追いかけたいメディアの人間にとっては、楽しい時間とは言えないが。

このセッションのゴールは「新しくて有用な情報を持ち帰ること」だと説明

Zemlin氏のセッションに続いてLinux Kernelのメインテナー、Greg Kroah-Hartman氏のセッション、IBM ResearchのVP、NVIDIA、リアルタイムOSのZephyrのKate Stewart氏などが登壇し、最後は韓国の主要な企業のテクノロジーに関するリーダーたちがパネルディスカッションを行うというところまでがキーノートであるため、自身の解説以外に持ち帰るべき情報が満載であるというのが要点だ。

オープンソースが世界的にテクノロジーの土台となったと宣言

ここではオープンソースが世界のテクノロジーの土台となったと宣言。LinuxがOSの主流となり、PyTorchによってAIの学習が実行され、データセンターはKubernetesで動いていると解説した。LFに関連するLinux、PyTorch、Kubernetesを例に挙げることで、LF配下のソフトウェアプロジェクトがプラットフォームの主要なコンポーネントであり、LFはそれを傘下に収めるオープンソースで最も成功している組織であることを示した形になった。

LF配下で新たに結成された複数のサブプロジェクトを紹介

CNCFが競合する領域のプロジェクトが複数存在しても自由な競争を行うことで発展させる姿勢を取っているのに対し、親組織のLFはファウンデーション／プロジェクトをサブプロジェクトとして結成するという発想でオープンソースが発展できる領域を拡げている。Reactはユーザーインターフェース、OCUDUは無線ネットワーク、Open Health Stackは医療系システム、TokenomicsはLF配下のFinOps FoundationのAI版、x402はアージェントがインターネット上で購買や取引を行うための標準、そしてAppiaは三菱電機とOmronが創設メンバーのAIシステム全体に対する信頼性基準（Conformity Specification）を作るための組織になる。2026年にはこの6つに加えて、ITAM ForumとAkrites Foundationが加わって、サブプロジェクトを担う組織が8つになったと説明した。Akritesについてはセッションの後半で解説が行われることになる。

LF配下の多数のプロジェクトについては以下のリンクから参照できる。CNCFのプロジェクトもカウントされているためかなり多いが、ハリウッド映画などで制作されるCGコンテンツ制作にオープンソースを使うAcademy Software Foundationなども配下のプロジェクトである。

●参考：Linux Foundation | Browse Projects

LFのメンバー数も10年前から4.5倍に増加、コントリビューションを行うエンジニアの数も10年で8倍になったことを示して、オープンソースが組織と個人レベルの双方でテクノロジーの土台となっていることを強調した。

LFに参加することのメリットを解説

このスライドでは無償であるオープンソースソフトウェアを使うだけではなく、コミュニティに参加することによるメリットを解説。消費者から貢献する側になることで生産性が2倍になることなどを挙げている。そして無償のソフトウェアに対して貢献することが、投資に対するリターンとなると説明している。消費するだけではなく貢献することで利用についての知見が蓄積され、プロダクトの将来にも影響を与えることが可能となり、最新のソフトウェアを試用することが可能になると書かれている。しかしここでは、多くのオープンソースコミュニティがAI Slopによってレビューの労力が激増し、苦しんでいる現状に関する話は割愛されている。オープンソースであるがゆえに、生成AIを使ってコードやドキュメントなどを生成するコストは劇的に削減した。しかし提供された成果物をレビューするのは相変わらず人間のレビューワーである。

オープンソースが世界規模の動きであることを再確認

ここからはグローバルな内容を解説するフェーズとなったが、Zemlin氏のポイントはあくまでも韓国に着目したもので、韓国が主導するオープンソースとオープンなAIを推進する動きを3枚のスライドで紹介した。

韓国のソブリンAIの動きを紹介。韓国のAIを世界トップ3にすると宣言

このスライドでは韓国の政府主導の動きを大雑把にまとめている。Hugging Faceで公開される韓国のモデルは100％がオープンソースとなり、韓国発のAIを世界トップ3にするのがゴールであると記載されている。

そして韓国も訴求するオープンソースのAIについてここから解説を行った。

オープンソースのAIとは何か？

AIを支えるインフラストラクチャーに対して過去最大の投資が世界規模で行われているという英国のメディア、Economistの記事（2026年7月28日）を引用して紹介した。

AIを支えるインフラストラクチャーに対して世界規模で実施される過去最大の投資

インフラストラクチャーのソフトウェアをレイヤーごとに分けてテクノロジースタックを紹介。ここではハードウェアより上のレイヤーを5つに分けて解説している。

5つのレイヤーでAIのインフラストラクチャーを解説

インフラストラクチャーと学習のレイヤーにはLinuxやKubernetesが置かれ、このレイヤーにおいてオープンソースはすでに競合を抑えて勝利したと宣言している。

インフラにはLinuxやKubernetes、学習にはPyTorch、DeepSeek、Ray、TorchTitan

そして次のレイヤー、推論とモデルについてもオープンソースのソフトウェアがプロプライエタリのソフトウェアに対して差を詰めており、サービスでの利用コストについてもオープンなモデルが選択される理由になりつつあると説明した。

推論とモデルもオープンソースに向かう。コストの違いが大きな要因

さらに次のスライドではレイヤーからは離れて、モデルのサイズと推論の実行場所について解説を行った。ここではMetaのMuse GlimmerやDeepSeekのV4-Flashなどを例に、巨大なモデルではなくてもフロンティアモデル並みの性能を出せること、そして実行場所もメガクラウドのサービスで実行するのではなく、自社のデータセンターに実装することでコストやプライバシー、セキュリティなど多くの面で利点があることを示した。自社のサーバーで実行するためには、推論に利用するモデルはクラウドサービスのプロプライエタリなモデルからオープンソース、オープンウェイトなモデルに移行せざるを得ない。運用と管理のコストはユーザーに重くのしかかるだろうが、そのマイナスを上回るプラスがあるというのがここ最近のLF/CNCFのオープンソースAIの論点である。

小さなモデルをオンプレミスで実行するのがLF/CNCFの推奨

このポイントを強調するように「2027年にはCFOが『AIに対する投資のリターンは何だ？』」と質問するようになると説明。つまり今のまま、クラウドサービスでAIを実行し続けることが企業の収支を揺るがす程度には問題視されるという予測だ。これまで決定論的に計算できたCPUやメモリーの使用量ではなく、生成AIが消費するトークンという確率論的要素によるコストが企業において問題となるだろうと説明した。

生成AIが消費するトークン量がROIの要点になると予測

もう一度、レイヤーの話題に戻り、最後のエージェントについても解説を行った。エージェントについてはプロプライエタリなソフトウェアが出てくる以前にオープンな仕様、ソフトウェアが最初から存在しており、この領域ではオープンソースは最初から勝利していたと説明。ここではMCP、A2A、AGNTCY、x402、UCPなどを例として挙げている。