2026年8月19日／株式会社東京ネット工務店 海老沢敦
① 事実
欧州が、最先端AIを作る会社を、公募で1社に決めた
2026年2月、欧州委員会が Frontier AI Grand Challenge（フロンティアAI大挑戦）という公募を出しました。欧州で最先端のAIを作る担い手を、公募で選ぶというものです。
2026年6月19日、勝者が決まりました。EUROPA という企業連合です。単独の勝者で、二番手はありません。
- 主導＝Domyn（ミラノの企業。2016年に iGenius の名で創業）
- 参加＝Fraunhofer-Gesellschaft（ドイツ最大の応用研究機関）
- 目標＝4000億パラメータを超えるモデル（パラメータ＝AIの規模を示す数。学習の結果として決まる内部の係数の個数）
- EU公用語24言語すべてに対応する
- オープンウェイト（重み＝学習の結果できたデータ本体を公開し、誰でもダウンロードして自社の設備で動かせる形）で出す
Domyn の CEO Uljan Sharka は6月25日、ロイターの取材に、1年以内に用意すると答えています。
渡されたのは、EU共同スパコンの2.5%を1年ぶん
そのために渡された資源が、公表されています。
- EuroHPC（EU加盟国が共同で運用するスーパーコンピュータ網）の計算能力の、最大2.5%を1年間
- NVIDIA Blackwell を6,000チップ積んだクラスタ
⚠️ 出所を分けておきます。 「2.5%を1年」は、EUが運営するフォーラムの寄稿と報道の双方にあります。 「6,000チップ」「1年以内」「単発の割り当てとして過去最大」は、報道にしかありません。
2.5%という数字は、小さく見えます。 報道では、欧州のAIプロジェクトに対する単発の割り当てとして過去最大と説明されています。欧州が出せる最大級を出して、2.5%と1年です。
もう一つのプロジェクトは、80億パラメータから始めている
欧州にはもう一つ、公的な大型プロジェクトがあります。OpenEuroLLM です。
2025年12月12日の公式発表によれば、同プロジェクトは EuroHPC の複数センターにまたがる戦略的アクセスを確保しました。1000万GPU時間超（GPU時間＝AIの計算を担う演算装置を1台1時間動かす単位）。AIプロジェクトとしては初の枠組みだと書かれています。
⚠️ ここから先は二次情報です。 予算 3,740万ユーロ、参加 20組織、2025年2月開始。目標はまず80億パラメータのモデル、その後により大きなものへ、と報じられています。公式サイトにこれらの数字の記載は見当たりませんでした。
中国のモデルは、7月に2.8兆パラメータを公開し終えていた
2026年7月27日までに、中国の Moonshot AI が Kimi K3 の重みを全部公開しました。 同社の公式ブログに書かれている規模は、2.8兆パラメータ。コンテキストウィンドウ（AIが一度に読み込める文章の量）は100万トークンです。
一方、欧州で最大のオープンウェイトモデルは Mistral Large 3（フランスの Mistral AI）。Hugging Face（AIモデルの公開・配布サイト）にある公式のモデルカードには、総パラメータ6750億、活性化パラメータ410億と書かれています。ライセンスは Apache 2.0（商用利用も改変も自由な条件）。
活性化パラメータというのは、こういうことです。 このモデルは MoE（混合専門家＝内部を多数の部品に分け、入力ごとに一部だけを動かす構造）で作られています。文章を1文字ぶん処理するたびに動くのは、6750億のうち410億です。
⚠️ 同じモデルカードの中に「673B params and 39B active」という別表記も残っています。 数字が揺れているので、そのまま書いておきます。
EUが運営する場に、「重みの公開だけでは主権にならない」と書かれている
2026年7月20日、欧州委員会が運営する Apply AI Alliance（産業界向けのAI普及フォーラム）のコミュニティ投稿に、Jose Carretero 氏が寄稿しています。
重みの公開だけでは、主権は保証されない。ダウンロードできるモデルであっても、学習データが不透明であったり、保守の将来が不確かであったり、制限的なライセンス条件があったり、欧州の外で管理されているインフラやツールに依存していたりすることは、依然としてありうる。
⚠️ これは欧州委員会の公式見解ではありません。 フォーラムへの個人の寄稿です。ただし、EUが自分で運営している場に、EUの取り組みへの評価として載っています。
同じ投稿に、5つの提言が並んでいます。1番目と5番目を引きます。
- 計算資源へのアクセスを、一回きりの割り当てではなく、複数年・マイルストーン方式にすること
- 「欧州の」「オープンな」「主権的な」が何を指すのか、基準を精密に決めること
② 構造 — 渡せるものと、続くものは、別の階層にある
1. 出てくる数字が、全部「量」と「期限」
2.5%。1年。6,000チップ。1000万GPU時間。4000億パラメータ。24言語。3,740万ユーロ。
この号の①に出てきた数字を並べると、全部これです。 量が決まっていて、期限が決まっている。
配る側が管理できるのは、量と期限だけだからです。 予算に書けるのは金額と年度。公募要領に書けるのは目標値と締切。書けるものが、そのまま配られている。
2. 「主権にならない4つの理由」は、全部、手に入った後の話
寄稿が挙げた4つを、もう一度並べます。
- 学習データが不透明
- 保守の将来が不確か
- 制限的なライセンス条件
- 欧州外で管理されるインフラとツールへの依存
4つとも、モデルを手に入れた後に効いてくる話です。 ダウンロードした瞬間には、どれも起きていません。
重みは、物として渡せます。 ファイルなので、複製して公開できる。渡せないのは、それを直し続ける体制のほうです。
3. 一回きりの配分では、作り直しが設計に入らない
本紙のVol.12で、日本の情報システムについて書きました。 独自に作ってきた会社は多い。差がついたのは、作ったことではなく、作り直し続けられたかどうかでした。
提言の1番目が「複数年・マイルストーン方式にせよ」です。いま配られているものが単発だと、内側から書かれています。
1年で計算資源が切れる前提のもとでは、作ることは計画に書けます。作り直すことは書けません。 作り直しは、一度作ってみて、想定と違ったところが分かってから始まる作業です。その時点で、資源の期限が来ています。
4. 総量は、動く量を語らない
2.8兆と6750億を並べると、4倍以上の差に見えます。
ただし Mistral Large 3 が1文字ぶんの処理で動かすのは410億です。 MiniMax M3 という別の中国製モデルは、寄稿によれば総パラメータ4280億のうち動くのは230億。総量と、実際に動く量は、モデルごとに比率が違います。
そして Kimi K3 の活性化パラメータは、公式ブログに書かれていません。 つまりこの比較は、完成させられません。
本紙のVol.08で「物差しのズレ」を書きました。 業界で流通する指標と、実務を動かす変数は別だという話です。ここで起きているのは、その手前です。物差しが揃っていない。 総パラメータという数字は各社が出すので比べやすく、比べやすいので記事の見出しに載ります。載った数字が、比べたつもりを作ります。
5. 定義が決まらないまま、配分だけ進んでいる
提言の5番目が「主権的、の基準を精密に決めよ」です。
提言に入っているということは、決まっていないということです。 公募が2026年2月、選定が6月19日、寄稿が7月20日。選定が終わった1か月後に、何を選んだのかの定義を決めろと書かれています。
本紙のVol.09で書いた形と同じです。決めていないことは、決めていないまま、そこにあります。 消えません。この場合、決めていない「主権」の中身は、成果物が出てきた時点で誰かが判定することになります。
③ 経営者の自分事 — 決めているのは置き場所ではなく、誰が動かし続けるか
まず、桁の話をしておきます。
これは国家予算の話です。 3,740万ユーロ、6,000チップ、EU公用語24言語。中小企業の設備投資とは、桁が5つも6つも違います。「うちには関係ない」は、金額については、そのとおりです。
私が引っかかったのは、金額ではありませんでした。
「主権」という言葉が、所有として使われていることです。
「うちのAI」と言えるのは、どこに置いてあるかでは決まらない
EUの公募は、重みを手元に持てば主権が手に入る、という前提で組まれています。 だから渡されたのが計算資源と期限です。作って、手元に置くところまでが、設計されている範囲です。
同じEUの場に載った寄稿が、それでは足りないと書いています。
中小企業のAI導入でも、同じ言い方をされます。
- 「自社専用のAI」
- 「社内に閉じたAI」
- 「データを外に出さないAI」
3つとも、置き場所の話です。
<strong>当社では、この3つはほぼ必ず言われます。</strong> 一緒に必ず聞かれるのが、<strong>「うちのデータ、学習に食われるんですか」</strong>です。
私の答えは決まっています。 そうしたリスクを全部足しても、AnthropicやOpenAIのAIを使うほうが、得だと答えています。
この答えは、置き場所の話をしていません。 どちらが得か、という話をしています。置き場所で決めていたら、逆の結論になります。
そして置き場所が決まると、その日で話が終わります。 「うちの専用AIを入れました」の次に来るはずの質問が、議題に出てきません。「これ、来年は誰が手を入れるんですか」です。
借りても、持っても、直す人は要る
借りている限り、直すのは向こうです。 代わりに、向こうの都合で仕様が変わり、向こうの都合で消えます。本紙のVol.18で書いたとおりです。
手元に置けば、消えません。 代わりに、新しい版が出たら試すのは自分です。動かしている機械が壊れたら、直すのも自分です。置いた日のまま、そこにあります。
直す人が要らない選び方は、ありません。
「データを外に出さない」で選ぶと、この話が抜けます。 置き場所は決めたが、来年誰が手を入れるかは決めていない、という状態になります。
そして決めていないと、Vol.09で書いた形になります。手を入れるのは、社長です。
当社が移っていない理由は、二つです
本紙のVol.24で、当社が公開モデルに移らない理由を書きました。 そのとき私は、値段でも性能でもなく、お客様に説明できるかどうかだと書きました。
性能について、訂正します。
一つ目。実際に触った差は、桁が違います。
当社が動かせる範囲で最大の公開モデルは、gpt-oss-120b です。 OpenAIが2025年8月に公開したもので、公式のモデルカードには総パラメータ1170億、1文字ぶんの処理で動くのは51億と書かれています。80GBのGPUが1枚あれば収まる、というのが売りです。
Ollamaのクラウド（自社に機材を置かず、公開モデルを試せるサービス）で動かしてみました。全然だめでした。
まず、コンテキストウィンドウが小さすぎます。
コンテキストウィンドウというのは、AIが一度に読み込める文章の量です。これを超えると、前に渡した内容が落ちます。gpt-oss-120b は12万8千トークン（トークン＝AIが文章を扱う単位。日本語ではおおむね1文字から1文字半）。
①で見た Kimi K3 は、100万トークンです。8倍近い差があります。
本紙のVol.08で、こう書きました。 ベンチマークの首位争いは0.1ポイント差で、実務で効いたのは点数表に出ない作業条件のほうだった、と。そのとき挙げたのが、100万トークンのコンテキストウィンドウでした。
自社で動かす選択をすると、その100万が消えます。
Vol.24で引いたベンチマークでは、数ポイントの差でした。 触った差は、桁が違います。点数の差と、仕事で使ったときの差が、一致していません。
本紙のVol.25で書いた形が、そのまま出ています。 点数は借りられる。自社で使えるかどうかは、借りられない。私は、借りた点数のほうを先に書いていました。
二つ目は、機械です。
gpt-oss-120b の「80GBのGPU 1枚に収まる」は、NVIDIA H100 のことです。 当社は、それを買えていません。
- 品薄（必要な性能の機材が、市場に出てこない）
- 円安（機材はドル建てで、Vol.26で書いた原価の話と同じ向きに効きます）
- メモリ不足による部品の高騰
- 速度不足（買える範囲の機材では、仕事の速さに届きません）
ただし、H100を1枚買えば済む話でもありません。
「80GBに収まる」のは、モデルの重みです。
コンテキストウィンドウを大きく取ると、重みとは別に、VRAM（GPUが計算の途中経過を置いておくメモリ）が要ります。モデル本体より、かなり大きな量です。
そして、VRAMを積めば動くというものでもありません。
推論（AIが答えを出す計算）は、同時にたくさんを並べて走らせます。 順番に一つずつ進むものではありません。
コンテキストウィンドウが大きいほど、同時に必要な演算器が増えます。
GPUのコアが足りないと、そこで止まります。データを運ぶ帯域が狭いと、激しく遅くなります。 どちらも、だいたい止まります。
ここまでが、1人が1回使ったときの話です。
1つの処理でも、Thinking（AIが答えを出す前に、内部で手順を考える処理）まできちんとやらせると、止まります。
複数の人が同時に使う、というのは、さらに先の話です。
そして「自社専用AI」という言葉が想定しているのは、社員が同時に使える環境です。
フリーで使える基盤にそのまま載せて動くものではありません。専用の開発が要ります。
「80GBのGPU 1枚に収まる」は、モデルを載せる話であって、仕事をさせる話ではありません。
②の4で書いたことが、そのまま出ています。総量は、動く量を語りません。
重みは、無料で公開されています。動かす機械は、買えません。
そして買えたとしても、動くのは12万8千トークンのほうです。
「自社専用AI」は、実在します。ただし重みを手に入れる話ではありません
自社のデータセンターでフロンティアモデルを動かす選択肢は、実在します。
Googleが Google Distributed Cloud（GDC）で Gemini を提供しています。 公式ブログに書かれている内容です。
- エアギャップ（外部のネットワークから物理的に切り離した状態）の環境に対応する
- 米国政府の Secret および Top Secret の任務に認可されている
- 1台のサーバーから、数百ラックまでの規模で動く
- 動かす機材は NVIDIA Blackwell（DGX B200 と HGX B200。Dellから入手できる）
①でEUが渡された6,000チップと、同じ系統の機材です。
そして、公式ブログにこう書かれています。
インフラ、OSの管理、モデルのライフサイクル管理を心配する必要はありません。
置き場所は自社です。直すのはGoogleです。
「自社専用AI」は、重みを手に入れる話ではありませんでした。動き続ける状態を、機材ごと契約する話です。
価格は公開されていません。 挙げられている対象は、規制・主権・遅延・データ量の問題を抱える組織と、米国政府です。
当社がやろうとしたのは、公開された重みをダウンロードして、自分で動かすことでした。それは止まります。
動くほうは、機材ごと契約する形で、値段が表に出ていません。
「うちのAI」と言えるかどうかは、やはり置き場所では決まっていません。決めているのは、誰が動かし続けるかです。
EUに渡されたのは、その機械でした
ここで①に戻ります。
EUが渡したのは、共同スーパーコンピュータの2.5%を1年ぶんと、NVIDIA Blackwell 6,000チップでした。 現金でも、モデルでもありません。
重みが公開されているのに、なぜ計算資源を渡す必要があったのか。 動かす場所が無いからです。
公開されているのは重みだけで、機械は公開されていません。
EUは、それを国の設備から出しました。Googleは、それを機材ごと売っています。当社は、市場で買おうとして買えていません。
三つとも、同じ機材の話をしています。違うのは、どこから調達したかです。
混ざっているのは、作る話と、置く話です
「自社専用AI」と言われるとき、二つの話が一語になっています。
- モデルを作る話（①でEUがやろうとしていること）
- 会社にGeminiを置く話（GDC）
機材は同じです。やっていることは、まったく違います。
自作のパソコンを組み立てるのと、CPUを設計するくらい違います。 部品を選んで組み上げるのと、その部品そのものを設計するのとでは、要る資本も、要る年数も、桁が違います。
当社がお客様から求められているのは、置くほうです。 作るほうは、国と、数社のモデル会社がやっています。①で見たとおり、国が最大級を出して2.5%と1年です。
この二つを分けないまま「自社専用AI」を検討すると、話が噛み合いません。 置く話をしているのに、作る話の心配（学習に食われるのか）が混ざり、作る話の規模で予算を考えることになります。
分けたうえで、置く話だけを見ると、論点は一つになります。誰が動かし続けるのか、です。
始める主体は選ばれた。続ける主体は選ばれていない
国が資源を出すと、単発になります。 予算が年度で切れるからです。EUの提言の1番目が「複数年・マイルストーン方式にせよ」なのは、いま単年度で切れているからです。
枠組みを作ることと、20年続けることは、別の仕事です。 そして別の主体が持っている能力です。
EUは、始める主体を公募で選びました。 4000億パラメータのモデルを1年で作る、という条件で選んでいます。続ける主体を選ぶ条件は、公募に入っていません。
日本で同じことをやるなら、引っ張るのは国ではないと私は考えています。 国がやるのは枠組みの整備までで、実際に引っ張るのは民間だという意味です。
そして、その民間は、もと財閥系ともと国営系です。 防衛装備の中核を三菱重工が担っているように、情報はNTTが担う、という形です。
作るのは、ベンチャーでかまいません。 ①のEUROPAがそうです。主導しているDomynは、ミラノの企業で2016年の創業です。 そこにフラウンホーファー（ドイツ最大の応用研究機関）が付いています。作るのはベンチャー、続きを担保するのは分厚い組織、という組み合わせです。
インフラと同じ時間の長さの話です。 電力も、鉄道も、通信も、数十年の単位で続きます。その年数を持てる組織でないと、引っ張れません。
資本の大きさだけでは足りません。 資金調達の周期が数年のところに、数十年の継続は設計できないからです。金額の問題ではなく、時間の目盛りの問題です。
1年で区切ると、作り直しは予算に入らない
本紙のVol.12で、当社の話として書いたことがあります。 作り直しのループが回っていたのは、それが仕組みになっていたからではなく、私が回していたからでした。私が抜ければ止まる形でした。
欧州の公募に足りないと言われているのが、まさにこれです。 1年の資源では、作り直しが計画に入りません。入らないものは、誰かが自分の裁量でやるしかありません。
中小企業の投資も、同じ形をしています。 補助金は年度で切れます。申請書に書けるのは「導入する」で、「3年目に作り直す」は書けません。
作り直しが予算に入らないと、作り直しは属人になります。 やる人がいれば回り、いなければ止まります。Vol.11で書いた「いつ点検するかは、今決められる」は、ここに効きます。
明日できること 一つ目：いま使っているAIについて、「止まったら誰が直すのか」を一行で書く
社内で使っているAIを一つ選んで、次の一行を書いてみてください。
これが明日止まったとき、直すのは（ ）です。
空欄が埋まらなければ、それが答えです。 埋まった名前が自分だった場合は、それが今回の欧州の話と同じ形です。
買ったかどうか、どこに置いてあるかは、この一行には関係ありません。
二つ目：去年入れたものを、今年、作り直したかどうかを見る
去年導入したものを一つ選んで、この1年で手を入れたかどうかを見てください。
手を入れていない場合、理由は二つに分かれます。
- 要らなかった（想定どおり動いている）
- 予算に入っていなかった（直したかったが、費目が無かった）
この二つは、外から見ると同じ「変更なし」に見えます。 中身は逆です。片方は完成していて、もう片方は止まっています。
Vol.10で書いたとおり、判断は残り、判断の前提は残りません。 導入したときの前提が今も生きているかどうかは、点検しないと分かりません。
——明日、こう話してみてください。「EUが、最先端のAIを作る会社を公募で1社選んだんだって。渡したのは現金じゃなくて、国のスパコンの2.5%を1年ぶん。……AI本体は中国のやつが無料で公開されてるのに、動かす機械のほうを国から出してもらってるんだよ。うちが『自社専用AI』って言ってるやつ、動かす機械、どこにあるんだっけ」
今月のモデル
今号は、新ネタ無しです。
CoBANTO3-AIチャット
https://www.netkomuten.tokyo/lp/co-banto3-ai
本紙のバックナンバーを記憶し、本紙の読み方（戦略の階層・歴史循環）で、あなたの会社の状況に当てて答えるAIチャットです。記事は「地図」ですが、地図は現地には当たりません。「この号の話、うちの場合はどうなるのか」を訊く場所として用意しました。
ご利用は事前購入のクレジット制です（1,000円から）。月額の契約ではないので、解約の手続きはありません。使った分だけ減り、無くなれば止まります。
読者登録をいただいた方に、無料クレジットを500クレジット追加させていただきました。ぜひ使ってみてください。
ライトノベル「ようこそ、東京ネット工務店へ」
https://www.netkomuten.tokyo/channels/novel-tnk-part1/articles/ch20
小さなIT企業の現場を書いた小説です。毎号1話ずつご紹介します。
今号の話：〈冬編 第20話「冬の終わり、1年を振り返る」〉
新人タクヤの1年目の評価が決まります。その場で、代表が「貢献」という言葉について話し始めます。
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