モジョ言語（モジュラー社、現在はクアルコム）がオープンソース化されました

2026年8月19日原文(modular.com)

概要

ModularはAIの多様なハードウェア対応を見越し、ソフトウェア基盤を再設計
Mojo 1.0をApache 2.0で完全オープンソース化
Modular Cloudが本格稼働し、大規模エンタープライズにも導入
AWS Trainium、Google TPU、Qualcommなど幅広いアクセラレータに対応
MAXのライセンス緩和とオープンアライアンスでエコシステム拡大

Modularの戦略と最新発表

Modular は4年半前からAIが特定のシリコンに依存しない未来を見据え、 ソフトウェアスタックの再構築 を推進
ModCon基調講演で、 Modular Platform が商用レベルで稼働し、毎分数十億トークンを処理
エコシステムへの開放、新しいハードウェアクラスへの拡張、業界大手との連携強化
- Mojo 1.0のApache 2.0による 完全オープンソース化
- Modular Cloudの一般公開とMiniMaxのような顧客への提供
- AWS Trainium、Google TPU、Qualcomm Cloud AI 100/Dragonflyなど多様なアクセラレータ対応
- Microsoft Windowsチームとの連携による Windowsネイティブサポート の予定
- MAXライセンスからデバイス制限を撤廃し、 ソース公開とオープンアライアンスプログラム 開始

Mojo 1.0のオープンソース化

Mojo 1.0が 安定性保証付きの生産利用可能な基盤 としてリリース
Apache 2.0ライセンス でコンパイラやツール一式を公開
言語拡張、新プラットフォーム対応、独自アプリケーション開発が可能
2024年の標準ライブラリ、2025年のMAXカーネル公開に続く 段階的なオープン化
詳細やコントリビュートはmojolang.orgで案内

Windowsサポートの拡充

これまでmacOS・Linux対応、WindowsはWSL経由での利用が主流
Windowsネイティブサポート への要望が高く、Microsoft Windowsチームと協力して実現予定
Windows上でのAIやシステム開発者への 影響力拡大

Modular Cloudの提供開始

Modularの全スタックを 本番サービスとして統合
高性能推論を提供し、複雑なデプロイ・最適化・運用を抽象化
console.modular.comで一般公開、共有エンドポイントはOpenAI互換で従量課金制
専用デプロイメントは隔離インスタンスで自社/Modularの計算資源を選択可能
OpenRouter経由でのトラフィック処理や、独立ベンチマークでも 高評価

MiniMax事例

MiniMaxがModular Cloudの旗艦顧客、 M3モデルを専用デプロイで運用
1Mトークン文脈、マルチモーダル、MiniMax Sparse Attention（MSA）の 効率的スケーリング
MAXでのネイティブ実装、MSAカーネルの最適化、実運用トラフィックに合わせた デプロイチューニング

GPU以外への対応拡大

既存のNVIDIA・AMD GPUに加え、 AWS Trainium、Google TPU、Qualcomm Cloud AI 100 Ultra/Dragonfly に対応
同一API・ワークフロー・言語・抽象化 で異種ハードウェアへ展開可能
新規AIハードウェア対応に必要な エンジニアリング工数を10分の1以下に削減
今後、これら新ハードウェアをModular Cloudで本格提供予定

MAX：エコシステムと共に築く共通基盤

AIハードウェアの進化を ソフトウェア基盤の共通化 で最大化
モデルを一度書けば全てのアクセラレータで動作、 ハードウェア選択の自由度向上
Qualcommなど多様なベンダーと連携し、 競争力あるプラットフォーム 実現
MAXのライセンスモデル進化、ソースアクセス拡大、 エコシステム主導の拡張が可能
ハードウェアベンダー・モデルプロバイダー・クラウド・データセンター事業者を巻き込む アライアンスプログラム 構築中
- HTECによるGoogle TPUサポート事例、 数名・数ヶ月で導入可能
- d-Matrixとのパートナーシップ、 オープンスタンダード推進

すぐに試すには

Mojo 1.0のオープンソース版 はmojolang.orgで入手可能
Modular Cloudはconsole.modular.comで利用開始
ModCon現地参加者向けテックトークも開催
AIインフラの共通基盤を共に構築する仲間を募集中
- ハードウェア、モデル、インフラ、アプリケーション分野の関係者はalliance@modular.comまで連絡推奨

Hackerたちの意見

ここにまとめられてるよ: https://www.phoronix.com/news/Modular-Mojo-Open-Source クリス・ラトナーが関わってるんだって。LLVMやSwiftで有名な人だよ。

└

Swift for Tensorflowの取り組みも無視しないでおこう。

このプロジェクト、実際に意味のある進展があるのかな？面白そうなアイデアだけど、何の問題を解決するのかもよく分からない。普通の議論やニュースでは全然取り上げられてないし、1〜2年ごとに見えない記事が思い出させてくれる感じ…

└

もっと詳しくはここで読めるよ: https://mojolang.org/docs/vision/

└

コンパイラがオープンソースじゃなかったのが、人々に試してもらうのを妨げたと思う。今の時代、プログラミング言語の開発はほとんどオープンになってるから、Mojoはちょっと異端だったね。

└

でも、これがどんな問題を解決するのか、正直よくわからない。普通の議論やニュースでは全然取り上げられてないみたい。1〜2年ごとに、存在を思い出させるような目立たない投稿や記事が出てくるけど…今の「開発者」って、実際に問題を解決するツールを研究してる人より、消費者っぽく聞こえる。Ocamlはニュースでもほとんど話題に上がらないし、ここでHNの人たちもあまり使ってないけど、Jane Streetがそれを維持して使ってるんだよね。流行だけで言語を評価するのは良くないと思う。Mojoがその全てを解決してくれるのに、CUDAからCUTLASS、cuDNN、さらにはPyTorchの側まで、ランタイムエラーの原因を探るためにNvidiaスタック全体をチェックするつもりはないよ。

└

個人的に解決してほしい「問題」は、Rustや他のモダンなシステムレベルの言語よりも、自分のスタイルに合ったシステムレベルの言語が欲しいってこと。GPUプログラミングに重きを置いてるのは分かるし、それが問題を解決するのもいいけど、これが自分をモチベートする部分なんだよね。

└

実際には、これが大きな問題だと思ったのは、数字があまり良くないことで、リポジトリがかなり「バイブコーディング」されてること。数字が良いときは、セットアップでちょっとズルしてることがある。例えば、いくつかのGEMMは、8番目の値だけを計算して、ピークTFLOPsに近い数値を出すけど、これは「バイブコーディング」の報酬ハックで、検証者はターゲットのすべての数字をチェックしない。あと、コンパイラは2026年にたくさんのことを証明しなきゃいけない。パフォーマンスが必要なら、トライトンやCUDAカーネルをヒルクライムすればいいじゃん。

└

Mojoの主な価値提案は、異種計算のためのモダンな言語であることだよ。CPU用のコードを書くときは、いい言語だと思う。Pythonにちょっと似てるし、SIMDの抽象化がかなり優れてるし、Rustよりも少し簡単だし…などなど。でも、私の意見では、RustやZigと比べてこの言語を深く学ぶための投資を正当化するほどではないかな。Mojoが他と違うのは、最初から他のハードウェア（GPUから始まる）をネイティブにサポートするように設計されているところだよ。私は最初からMojoコミュニティにいて、ほとんどのプロジェクトのプレゼンテーションは「自分の分野でXYZをやりたくて、RustやC++のパフォーマンスに匹敵するか近づけることができたけど、GPUで動かせるか試してみたら、思ったよりずっと簡単で、今では問題を10倍速く解決できるようになった」って始まるんだ。これはAIやLLM、いくつかのニッチを除いて、あまり活用されていない大きな利点だよ。ネイティブで動作し、NVIDIA/AMD/AppleのGPUにポータブルであることは、考えている任意のワークロードをGPUに変換できるってことだし、CUDA/ROCm/Metalの別々のスタックや、少し異なるプログラミングモデル、ビルドの悩みを気にする必要がないんだ。同じ言語とコンパイラをCPUとGPU（すべてのGPU）で使えるからね。もし自分の問題があって、見たものが気に入らなかったら？自分でGPUの抽象化やコンテナ、データ移動とパイプラインのロジック、作業の分担を作ればいいんだ。これは非常に強力で、Mojoを他のメインストリームのシステム言語から際立たせているんだ。だから、NuMojoやMarrowのような大きなMojoプロジェクト（1.0前でも）は、初めての安定版リリースの前からGPUサポートに手を出しているんだよ。そして、TPUやTrainiumチップのサポートが加わって、さらに良くなってきてる。いくつかの問題は特定のアーキテクチャでうまく機能するし、CPUでの作業や選んだアクセラレーターでの作業を分担できるから、モダンな言語と良いツールを持った一つのコンパイラでできるんだ。それが私にとっては十分な価値提案に思えるよ。

mojoがオープンソースになるまで試すのを待ってたんだけど、今週から使い始めたよ。今のところ、言語は楽しんでる（Pythonっぽいし、コンパイル時のサポートもあるし、タイルサポートもいい感じ）。GPUを使ってもっと学ぶために時間を使うつもりだし、パズルも結構面白いよ。

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これがクアルコムを見てる君の想像図だよ :D https://youtu.be/eFbtGDGbdFU?si=VJ0XSiuNO9Z36DtD&t=30

もしかしたら俺が冷や水をかけるようなこと言ってるかもしれないけど、クアルコムの歴史を考えると、買収直後にオープンソースにするのは、あまり気にしてないってことに感じるし、モジュラーをバラバラにしてクラウドサービスからできるだけ搾り取るつもりなんじゃないかと思う。

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ハクソク