群の「梁文鋒の対話記録」（上）

そして、我々の会社の他の同僚たちと一緒に、最初からこの会社を作ったのは、最終的に自分がどれくらい稼ぐのか、資本市場に行って上場して、どうなるのか、そういうことは最初から考えていなかったからです。だから私たちは、そういう初志はありませんでした。
最初の数十人は、まったくそんなことを考えていませんでした。もしそう考えていたのなら、彼は来なかったはずです。ですので全体として、私たちはこのことを、世界に対する非常に大きな善意を抱いてやっていました。そしてそれは人類の役に立つと思っていて、お金以外のことだと考えていたのです。
もちろん後になって、この事業の利益が非常に大きいことが分かってくると、別の誘惑も出てきますが、それはまた別の話です。でも私たちの出発点となった初志、私たちのビジョン、そして今も維持しているそのビジョンは、「商業利益の最大化」のやり方に沿っていません。ここが特に重要だと思います。
だいたい20年ほど前に、経営面で私が最も尊敬していたのは、GEの前CEOであるジャック・ウェルチです。今振り返ると、彼の言っていたことの大半はたぶんもう正しくないのですが、最も重要な点で正しかったことがあります。それは「会社にとって最重要なのはビジョンだ」という点です。
大企業を運営するのは、あなたの就業規則や規定ではなく、ビジョンによるものです。ビジョンとは何か？ ビジョンは、壁に掛けるスローガンではありません。ビジョンとは、どうやって実行するか、どう言うかではなく、実際にどう動かしているかです。とにかく、ジャック・ウェルチが言っていた原文は忘れましたが、おそらくこの意味です。
では、どうやってこれほど多くの人を管理し、どう組織化したのか？ 実は、組織はしていません。ビジョンが駆動していた、ビジョンによって人を組織化していたのです。私たちは「組織」ではなく「ビジョン」で成り立っていました。
それには良い面も悪い面もあります。将来は長所を伸ばし短所を避ける方法を考えるとは思いますが、これは私たちの特徴です。私たちは「自分が何を達成するかというKPIを実現し、評価がない」といったやり方ではありません。ビジョンだけです。
このビジョンですら、成文化されたものではなく、書き出したものでもありません。書いたこともありません。このビジョンは、私たちが物事を行う方法や、世界に対する態度の中にあります。たぶん会社のそれぞれの人が、そのビジョンを理解する仕方も違うでしょうし、各人のビジョンにも差があるかもしれません。でも大きな方向性では一致しています。
私はやはり、世界に対する非常に大きな善意を抱いて、何かをしたいと思っているからだと思います。私たちはそれで組織化されました。
次に、まず私が話します。話し終えたら皆さんから質問してもらいます。私はおそらく、このビジョンを軸にして後の話をします。このビジョンは本物で、作り話ではありません。本当にそう思っていて、本当にそうやっています。そうでなければ、私たちの多くのことを説明できません。
なぜ私たちはこのビジョンのためにオープンソースにこだわるのか？ ビジョンそのものが、オープンソースを要求しているからです。ビジョンがなければ、人を組織化できません。
たとえば智谱もオープンソースにしていますが、智谱のオープンソースと、私たちのオープンソースは違います。智谱のオープンソースには、ある種「やらされている」感じがあるように見えます。彼らはそれが本意ではないと思っている。でも私たちにとっては、それが本意です。
そしてオープンソースの件については、最初から私たちは非常に明確に考えていました。まず第1にビジョン。第2に、AIのことをビジネスとして成立させるためには、オープンソースには利点があると私たちは考えています。
これは一見すると矛盾していて、直感にも反しているように聞こえます。歴史上、オープンソースと商業化は衝突するものだったからです。でも私は、AIはこれまでとは違うと思います。なぜなら歴史上、ソフトウェア企業の市場規模は1年で数十億米ドル程度かもしれません。そこからオープンソースにすると、市場が消えてしまい、数千万〜数億米ドルのような規模に縮んでしまう可能性がある。
しかしAIは、それだけ大きい。最終的には、人類社会のGDPの10%を占めるかもしれないほどの巨大さです。つまり非常に大きな数字です。1人が独占することはできません。必ず他者と分かち合う必要があります。分かち合わなければ、確実に生き残れません。
以前のように、単なるソフトウェアをオープンソースにする話とは違います。AIはあまりに大きすぎる。もしこの利益を独占したいのなら、歴史に見放されることになります。これは最も大きな客観的な法則であり、歴史観でもあると思います。
「オープンソースにしなければ独占できる」とは理論上、客観的事実と合いません。必ず多くの抵抗に遭い、必ず別の方法であなたの目的の達成を阻むでしょう。
その状況の中で、私は必ずしも従来の商業的な思考に従う必要はないと思います。あなた自身が得られる利益が限られたままでいられるようにする仕組みが必要です。そうでないと成立しません。だから、抑制が必要だと思います。
もし私たちが、AIという巨大なことを自分の手の中で成立させたいのなら、まず必要なのは抑制です。人類GDPの何パーセントも自分のものにしようとか、中国GDPの何パーセントも自分のものにしようとか、そう考えるほど上手くいきません。
だから最初から、私たちは抑制が必要だと考えました。あなたが抑制すればするほど、そのことができる可能性が高まる。これが、商業的な考慮です。もちろんマクロな視点でもあります。
これは直感に合っていると思います。少なくとも私の直感には合っています。あるいは、私は本当にそう思っています。私たちは、他にそれほど多くの優位性があるわけではありません。特別な才能や実力があるわけではなく、他より金持ちというわけでもなく、人員が他社より優れているわけでもない。実際、そんなことはありません。
考えてみてください。私たちは2年前にこの会社を作りました。お金もたくさんなかった。カードも多くなかった。知名度も召集力もありませんでした。私たちは、とても平凡な人たちの集まりでした。
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本当に平凡な人たちです。もし「好きな物語が“平凡な人たちが非凡なことを成し遂げた”であって、“天才が非凡なことを成し遂げた”ではない」というものであるなら、それは私たちの抑制と関係が深い。そしてその抑制は、ビジョンと一つながりのものです。
では、オープンソースと商業化は衝突しないのか？ 私はAIの分野では、抑制しなければ始まらないと思います。
オープンソースは、抑制の一部です。私たちの抑制はオープンソースにだけ表れているのではなく、さまざまな面で現れています。でも全体として言えば、オープンソースのことはそれほど考える必要がありません。抑制のことも考える必要はありません。
抑制すればするほど、成功しやすい。あるいは少なくとも、これまでのところそれが裏付けられています。つまり「なぜ私たちは成功できたのか」を説明できる。武器もなく、起点も非常に低く、資源も少なく、人々も結局はランダムに集まった平凡な人たちだ。私自身も大学を卒業した学生で、最高の学校を出たわけではない。こういう状況でも成功できた理由を説明できる。
この抑制も、ビジョンの一部です。AIというのは大きすぎる。利益も大きすぎる。私たちは非常に抑制していて、成功さえすれば、最後には利益もとても大きくなる。少し分けるだけでも利益は非常に大きい。だから今さら、この利益のうちどの部分をどう取るかなんて、そもそも考える必要がありません。この利益が十分大きいからです。
少し分けるだけで、もう十分。だから以前私たちは「私たちは合理的な利益だけを稼ぐ。利益の大きさには関心がない」と言いました。これは違います。これが私たちのAPIの価格設定ではない。私たちのAPIの価格設定は、合理的な利益として考えているのは、たとえば市場で設備一式を買ってきて、10か月で回収できるくらいの利益です。これが合理的な利益だと思っています。
現状では、リスクや前期投資なども考えると、もしサーバーを財務上は3年か5年で減価償却するとしても、商売としては10か月で回収できれば十分だと私たちは考えています。OK、十分だと考える。これが、現在の私たちのAPIの価格設定ロジックです。私たちのV3.2 Flashも、他のものも、すべて10か月で設備コストを回収することを基準にしています。
それが私たちの基準です。利益の最大化ではありません。もし利益の最大化なら、もっと高い価格にすべきです。なぜならこの価格帯では、ユーザーの需要は弾力性がない。つまり価格を半分にしようと、1.5倍にしようと、2倍に上げようと、tokenの消費量はあまり変わらない。価格をさらに1倍高くしたら、総収入はだいたい1倍近くになります。ちょっと待って、確認する。うわ、良かった。
皆さんに話しますが、私たちのDDCP、つまりモデルです。最初は需要が多すぎるのではと心配して、最初は価格をかなり高くしていました。チームの皆はあまり嬉しくありませんでした。後で私が価格を下げました。4分の1まで下げたら、皆がすごく喜んでくれた。
私はそれが「本当の気持ち」だと思います。つまり前に言ったビジョンです。私たちは、このものを人に役立つものにしたい。私たちはできるだけ儲けたいわけではない。合理的な利益を稼げる範囲で、みんなが使えるようにしたい。だから、今回会社の他の人たちの考えも同じでした。あのとき価格を下げたとき、会社のグループチャットでは多くの人が歓呼して、皆すごく嬉しそうでした。
なぜなら、私たちがこれほどの労力と心を注いでそのモデルを作った目的は、「とても安く、効果が非常に良く、みんなが十分に使えるようにすること」だったからです。私たちはそれが嬉しい。これが私たちの動機であり、ビジョンであり、会社を一つにまとめてこのことをやろうという共通理解になっていると思います。これは社内の共通理解です。
これはかなり特殊だと思います。なぜなら価格を下げることは、他の競合にとっては間違いなく良いことではない。彼らは歓呼しないはずです。あなたの収入やARRが半分になれば、ARRも半分になってしまう。そうです。ここが私たちと違う点です。
私たちはそれで十分だと思います。社内に関して言えば、私は10か月でコスト回収できるなら、ビジネスとしてすでに非常に満足です。社外に関しても、私たちはその価格がみんなにとって嬉しく、望まれていると思っています。みんなのために、会社と社会、そしてすべての人にとってウィンウィンになる。
私は、OKさっき画面に「10か月で回収できる利益は高すぎる」というコメントがありました。確かに、値下げの余地はあります。モデルの最適化にもまだ余地があるので、全体として値下げ余地は比較的大きいです。
ただ、そのコストを10か月で回収することについては、私たちならできるが他社はできない。たとえばアリババやテンセントは、私たちとは違う最適化をしているので、コストは数倍高いはずです。ここにはまだ多くの最適化作業があります。
先ほど「なぜこれ以上値下げしないのか」という話ですが、それは需要に弾力性がないからです。つまり、さらに値下げしても需要は増えない。増えたとしてもごくわずかです。なぜならこの価格なら皆が使える。みんながこの価格に満足しているので、値段が高いから使わない、という状態ではありません。
だから値下げしても、まず会社の収入は増えません。社会に対しても、より多くの価値は生まれません。なぜならこの価格で、みんながもう満足しているからです。価格がさらに下がっても、社会の幸福感はあまり増えないでしょう。
しかしさっきの問いに対して、定価の面では、私たちは会社の収益最大化や利益最大化を出発点にしていません。これは抑制の一部です。短期的には、価格を高くすれば収入も増える可能性がありますが、長期的にはそうとも限りません。なぜなら抑制は戦略だからです。
抑制は戦略です
私にとって抑制は戦略です。つまり、あなたがいくつかを捨てることで、他のより多くのものを得ることができるということ。オープンソースにしないことも同じで、プレッシャーとも言えますし、利を分ける（譲歩する）こととも言えます。
まず、この利を分けることは社内にとっては嬉しい。皆が喜ぶ。社員は達成感があり、そこから結束力も生まれます。それだけでなく、この利を分けることは社会にも良い影響を与えます。社会も喜ぶ。ほかの同業者や普通の人も皆嬉しいはずです。だからこの種の抑制は、長期的に見れば、私たちがAGIを実現する確率を高めると私は理解しています。
ある事柄を考えるとき、私はAGIが非常に大きな商業的価値を持つことに疑いがありません。その前提の上で、私が優先するのは「自分の取り分をもっと増やすにはどうすればいいか」ではなく、「実現できる確率をどう高めるか」です。
この抑制は他の面にも表れています。例えば、去年の春節にユーザーが突然増えました。でも私たちは、そのユーザーを維持しようとか、資金化しようとか、ユーザーを商業的利益にして取りにいこうとか、そういうことを追い求めませんでした。
ユーザーを奪いに行かず、稼ぎにも行かなかった。しかし一生懸命、ユーザーにきちんとサービスできるように工夫しました。私たちは「次のスーパーアプリを作るんだ、誰と競争するんだ、次のByteDanceや次のテンセントになりたい」なんて、まったく考えていません。
私たちはそういうこともできるのですが、そうはしません。私の理解では、これも抑制の一部です。何でもかんでも取りにいこうとしないこと。ユーザーを手に入れたら「次のByteDanceになれる」気がする、そしてその流れで全部を食べ尽くしてしまう。そんなふうにはしないほうがいい。
それは商業的に通用し得る。たぶん可能です。もし去年、巨額のお金を使ってByteDanceとユーザー争いをしていたら、それも一つのやり方でした。でも私たちは、非常に抑制したやり方を選びました。つまりあなたと奪い合わない。前のスイカのために、後ろにもっと大きいものがあり、前の芝麻（ごま）は小さいだけです。
後のAIは、前の芝麻ほど大きくないということはないと思います。今見ると、去年C端で力を入れなかったのは正しかった可能性があります。本当に後ろにより大きいスイカがあり、前のは本当に小さい芝麻だったからです。
もし去年、もっと多くの資金があって、このことを非常に大きくしていたら、どんな良いことがあったでしょう？ 得るものはあまりないはずです。これが私の本当の考えです。後のAGIの機会はとても大きいはずだからです。後のAGIの機会は、永遠に非常に大きい。
私は、将来自分がその中でどんなポジションを占めるかとか、ビジネスモデルが何かなど、そもそも考える必要がないと思います。これほど大きい商業チャンスがあるなら、必ずやり方はある。だから前の芝麻も拾うことはする。ただ、ついでに少し拾うだけで、立ち止まって重要なこととしてやり込むことはしない。
だから去年のC端の日次アクティブユーザー（DUA）の話は、たぶん小さなことだった。でも私たちは拾っていたし、比較的低コストでユーザーの利用を維持もしました。将来それが役立つ可能性があるからです。今は、このユーザーが何に役立つか分からない。今は純粋にコストの支出ですが、将来は役立つかもしれない。手で簡単に取れるものなら、順手に取るわけです。
今年も見て、APIやAIの面でARR収入にも機会がある可能性が高い。つまり需要がさらに拡大し続ければ、さらに多くのGPUを買える。そうすればARRが数億米ドルになる可能性は十分あります。
もしAIが10億米ドルまでできるなら、基本的に私の会社のキャッシュフローは黒字に戻り、研究開発費をカバーし、すべての費用をカバーできる可能性がある。でも、これを最優先でやろうとは思っていません。もちろんやることにはなりますが、これは重要なことではあるものの、最優先にしているわけではないし、今日本当に気にしているわけでもない。
もっと大きい機会は、まだ後ろにあるはずです。前の機会としては、去年のC端や今年のB端も含めて、これはやってうまくやるべきだと思いますが、それが私たちの目標ではありません。
あるいは、会社の大部分の人は、それをAGIと比べて同等に重要なことだとは考えていません。
オープンソースの話は、もう少しできます。これまで多くの質問がオープンソースに集中していたからです。まず私は、私たちはオープンソースにするはずだと思います。そして私たちの最強モデルも、オープンソースになる可能性が高いです。閉鎖（クローズ）にすることの良さが見えないからです。必然的な良さが分からない。ByteDance（字节）のモデルはクローズです。それにはどんな良さがあるのか、私は見えません。
仮にモデルをオープンソースにしても、すべてを相手に教えたとしても、そのハードルは非常に高いです。相手がそれを使うためにも、ハードルが高い。使うとなったら難しい。さらに使うためには、コストをとても低く抑える必要があり、それもまた難しく難しく、簡単ではありません。
私がオープンソースにしたからといって、相手が簡単に私と同じデプロイコストでできるわけではありません。ここにはまだ多くの作業が必要です。これらの作業の原理は理解できるものの、どの会社もそれをやる意思や能力があるわけではない。人員を組織化してこの目標を達成できるかどうかです。
この点は、私も慣れています。たぶんそれを上手くできない。障害が大きすぎるからです。コストをコントロールするのは難しいし、管理面や物理面で制約が多い。それがスタートアップの強みでもあります。スタートアップが小さすぎると、その規模でそのようなことをやる力がない。逆に大企業だと、組織化するのが難しい。
この分野には難しさがあり、だからこそ私たちのような規模の会社の「スイートスポット」になります。さらに大きくなれば、他の問題が出てくるかもしれない。もっと小さければ、仲間の力が不足する。
だからオープンソースに関しては、私は今のところ「価格設定をすべきだ」と思っています。つまり「強制はしない」と認識してほしい。価格モデルについても、私は非常に高い料金を取るつもりはありません。おそらく10か月で回収できるくらいの料金で取ります。10か月で回収できる価格にすれば、独立デプロイする第三者は利益が出ない。第三者はそのコストではできないので、できない。
だからオープンソースは、私の収入に影響しません。もちろん仮に、私が利益を100倍稼ぎたいなら——
（あなたの声は聞こえるけど、動画が落ちたみたいです、社長。）
さっき電話がつながったのかもしれません。
つまりオープンソースは、私たちのビジネスモデルにはまったく影響しないと思います。前提は、私たちが6倍の利益しか稼がないことです。10か月で回収できるというのは、おおむね6倍の利益に相当します。6倍の利益しか稼がないなら、オープンソースはほとんど影響がない。
でももしあなたが100倍の利益を稼ぎたいなら、本当にオープンソースは影響します。なぜなら第三者がデプロイしてくると、コストはおそらく20倍くらいで、あなたより安くできるかもしれないからです。
このモデルは長期的に持続可能か？ 私は持続可能だと思います。このビジョンの下では、オープンソースは長期的に維持できる、もしくはそうするつもりです。つまり抑制があり、あなたには比較的長い利益（時間）が生まれる、ということです。
この戦略は、技術面で私たちにより多くのチャンスを与え、AGIを実現する確率も高めます。私たちはより落ち着いていられる。
考えてみれば、そもそも私たちは残業しなくてもいい。そんなに難しくないからです。だが他社にとっては難しい可能性がある。考えることが多すぎるからです。
実はそんなに難しくない。根本的に難しくないです。始めは……外から見ると、私たちは難しいモデルを選び、研究をして、最難のことをやるんだ、とてもhardなモードのように見える。でも実際には、外側で捨てているものがたくさんあるので、私たちは非常に力強く、しかも非常に軽い状態でやれている。
だからオープンソースの継続性について、私の判断は「持続する」ということです。オープンソースと商業課金には衝突がない。ただし6倍利益の条件なら、衝突しない。
6倍利益は高そうに見えるけど、実は高くない。現在AIの効率がこれだけ高いので、今の合理的な利益はそれくらいになる。将来それは下がる可能性もあります。例えば4倍、3倍まで下がるかもしれない。私はそれが限界だと思います。それでも大きな利益は残るでしょう。
APIを売るというだけでも分かりますが、私はAPI販売そのものに、そんなに大きな魅力はないと思います。でもこの件からは、衝突がないと説明できます。私も、衝突を見ていません。
また、相手が私たちのモデルをデプロイして競争してくることを、まったく心配していません。むしろデプロイしてほしいとさえ思っています。
私たちは、オープンソースコミュニティにできるだけ協力し、皆が私たちのモデルをデプロイできるよう手助けするつもりです。相手がこの商売を奪ってくることは心配していません。市場が十分大きいからです。私が心配するのは、相手がデプロイできないこと、細部がうまくいかず効果が下がること、あるいはコストが高くなることです。
はい。ここには衝突がありません。
去年To Bの商売のときに多く聞かれたのは、こんな疑問です。去年、私がC端をオープンソースにしたら、C端同士で衝突するのでは？ 私には流量の優位がない。あるいはテンセントは自社の流量が多い。テンセントが私たちのオープンソースモデルをデプロイしたら、すべてのC端ユーザーを持っていってしまい、私のC端ユーザーが奪われるのではないか。
でも実際にはそうなりません。理由がたくさんあるからです。
次に、私たちがオープンソースするモデルと、私たちが自分でデプロイするモデルは同じなのか？ 同じです。私たちは、オープンソースでは劣ったモデルを出して、自分でデプロイするときはより良いモデルを使う、なんてことはしません。同じです。
つまりそれは衝突がないことを示しています。去年1年間、C端の面では私は基本的にオープンソースでしたが、C端のサービスで衝突は見られませんでした。本当に衝突は見られなかった。以上がオープンソースのこの部分です。
私たちの目標はAGI
そして、会社の長期ビジョンについても、私たちの目標はAGIだと思います。AIの定義は人によって違うかもしれませんが、それでもAGIを目標にすることには支障がありません。
技術ロードマップの面から見ると、AGIの道筋はかなり明確です。現在の世代のAI技術で言えば、もし問題を非常に明確に記述して、完全な文脈と指示を与えられるなら、それは人間を超えます。ですがこの定義には前提があります。完全な文脈を与え、完全な指示を与えることです。
そしてその前提を満たすのが難しい。例えば、今日会議をするときは、前に非常に長く強い文脈があり、皆が何十年分もの文脈を持っている。でもAIにはそれがありません。現在AIができるのは、限られた文脈の中で、人よりうまくやれることです。
ただ、それでも人間の代わりにはなりません。ここにもう一つの要素があります。それは継続的な学習です。人間は継続的に学習できます。社員を雇えば、2か月でその会社の環境や仕事を理解し、2か月話をすれば仕事に乗れる。つまり短期間で上手くやれます。あなたが話しかけた内容も理解できる。例えば「王さんを呼んで」と言えば、その王さんが誰か分かる。
でもAIの場合、前の2か月の学習が文脈にないので、「王さんを呼んで」と言うなら、その王さんが誰で、どんな職務で、どこにいて、どう探せばよく、探すときの注意点は何か……すべてをAIに与えないといけない。AIにすべての文脈を与えるのはできないし、現実的でもありません。
だから今のAIは、あなたの社員の代わりにはできない。でももしAIが継続学習の能力を持っていて、社員と同じように会社で2か月学べるなら、世界のすべての人を置き換えられる。次の一歩は「学習することを学習する」、つまり「学ぶ方法を学ぶ」ことが欠けています。
AIの発展は、階段だと理解できます。去年進んだ階段はCoT、つまり思考の連鎖です。思考連鎖のやり方で知能をより高い水準に引き上げられることに気づいたからです。自分で考えることで上限が上がり、AIができることが増える。
そして私たちは次の階段を越えました。今年の階段はAgentです。Agentのやり方なら、多少やることが増えてもできる範囲が広く、知能の上限も高くなるからです。
なぜ階段なのか。後の各ステップは前の土台に基づいているからです。AgentはCoTを使います。そしてCoTも前の階段に基づいています。前の階段は言語モデルであり、つまり1歩も無駄に進んでいるわけではありません。
だからAIの発展、知能の方向性には道筋がある。今年進む階段がAgentだとしても、Agentの階段は最後まで進みます。つまり、考えられる解決すべき問題のすべてを解き終わった時点で上限に到達します。けれどそれでも人間の代わりにはなりませんが、能力の上限までは到達する。
CoTと同じです。CoTも上限まで行くと、最先端の人間を超え、算数の難問やプログラム書きでは最頂級の人間を超えます。しかしそこで止まります。その技術がAGIに到達することはありません。
だから、AIの知能の行き先には道筋がある。そしてAgentの後に解決すべき問題は、継続学習、つまりモデルが継続して学習できるようにするにはどうするかです。あなたが強いトレーニングを一度与えるのではなく、人間のように比較的長い時間、継続的に学習できるようにすること。
この問題はタスクを達成することなどと同じです。関連していて、同じ問題を解いています。私たちはいまAgentの段階に立って見えているのは、次のボトルネックが継続学習だということ。次に解くべき問題は継続学習をどう実現するかで、それは見えていて比較的明確です。
つまり、前にある障害に引っかかっている。必ず乗り越える必要があり、乗り越える方法はあるが時間がかかる。継続学習ができた後には「特異点」が訪れる可能性があります。その特異点とは、モデルが継続学習できるようになり、人間ができるあらゆることができる状態になることです。自分のバージョンを開発でき、自分で研究し、自分の次のバージョン、さらに前の人工知能モデルを開発できる。つまり自己反復ができる状態になります。
ただ、その特異点は「特異点という一点」で止まるわけではなく、段階的なプロセスです。この過程は比較的長い緩やかな変化であって、急な突変ではありません。ただ、人は慣習的に「特異点が来る」と思い込むだけです。ずっと前から予言者はそこに特異点が来ると考えていましたが、実際は特異点ではなく、連続したプロセスです。
そしてこのステップを終えた後にこそ、身体性を持つ知能（具身知能）が実現される。私たちの推測では、このタイムラインはこうです。まず「学習することを学習する」を解決し、その次に「自己反復できる特異点」、そして最後に「具身知能」。具身知能になった後は現実世界へ進み、家事をしてくれたり、老後の面倒をみてくれたりできます。
これは理想的なロードマップだと思っていますが、各人の見方は違います。正解も間違いもない。ただ、私たちの見立てでは、このロードマップが一番楽です。
なぜなら各ステップで新しいことをやる量が少ないからです。私たちはこのロードマップで残業しなくてもいいかもしれません。でもロードマップが逆になっていて、先に具身知能を実現しようとするなら、そこは自分たちが一番大変で、すごく苦しい作業になります。私たちはそういうロードマップは望みません。もう少し楽に進めたい。
もし先に継続学習を解き、その次に自己反復の特異点を解き、その次に具身知能を解くなら、この道のりはずっと軽い。後の段階では、前の技術が後の技術の開発を助けてくれるからです。特異点の後に具身知能をやるなら、人間がやる必要もなくなり、私たちがやる必要もなくなり、そのモデル自体が出てくるはずです。
これが、私たちの長期目標が何かへの答えです。私はこう言いました。これが私たちの長期目標、つまりAGIです。
現実に戻りましょう。去年、最も重要な現実は皆がチャットボットを作って、C端の流量を奪い合うことでした。
今年の現実は、皆がTo Bの収入を奪い合って、そこに参入することです。参入しないなら、そもそも勝負の場（牌卓）にいない、ということですよね。
でも私たちは、それが重要だとは思っていません。あるいは私たちの会社の中で本当に関心があるのは、先ほど言ったAGIのロードマップと、次の技術的ブレークスルーです。
ただ、ひとつ不思議なのは、最も得たいと思うものほど、なかなか得られないことです。逆に、あまり気にしていないことのほうが、意外と簡単に得られる。
ここには戦略上の優位があります。私たちは心の中でAGIを考え、AGIをやっている。だから、応用を作り、C端やB端をやるとしても、そこにあまり心を砕く必要がありません。実際、労力をあまり使わずともできます。
技術の上位に立って、相対的に下位の技術を作ると、いわゆる次元が異なる（降次元の）攻撃ができる、ということがあると思います。少なくとも去年のC端では、確かにそうでした。私たちはC端に多くの力を入れませんでした。むしろ一時期は、そのユーザーを維持することすらしたくなかった。でもユーザーは追い出せない。追い出せないから、最終的に結局残ってしまった。
そして今年のB端の収入についても、今見ると成長はかなり楽観的です。数字は同業他社と比べて良いはずだと思いますし、そう見積もっています。ですが私たちは、それを作るために大きな労力を投じていません。そもそも私たちは何かをやったわけではなく、ついでにやっているだけです。
インターネット知能を立ち上げることは、AGIの段階へ進むときには私が必ず踏む必要がある階段です。AGIへの道のりでは、この階段を通らなければいけない。
だから、これらの技術をAPIとして皆に提供しました。私はそれ以外の余計なことはしていません。
私たちはまだAIを作っています。これは副産物です。私は数人をAPIのメンテナンスに割くだけでいい。カスタマーサポートも不要で、営業もいらない。ユーザーが自分で来ます。
あるいは、C端のユーザーだと思われている人たちも、C端とB端、どちらもAGIの道の途中で生まれる副産物であり、中間成果物であって、私がAGIを作ることとは衝突しません。私はC端やB端を作りたいからやっているわけではありません。私の目的はAGIを作ることです。ただ、AGIを作る過程でちょうどそれが生まれるので、それをビジネス化に使っているだけです。
これは他の会社と違います。他社は、C端ユーザーのため、B端ユーザーのために作ることを目的にして、そのためにモデルを提供します。でも私たちは違う。最初からの目的はAGIを追い求めることです。
私は、この点が一定程度の降次元（次元の差）だと思います。AGIというより大きいビジョンは、より多くの優秀な人を惹きつけ、凝集力が強い。だから組織面で優位がある。そしてその優位を利用して……それが降次元の攻撃になるわけです。
でももしあなたが商業会社なら、ビジョンはC端ユーザーをうまくサービスすることです。これは別の話です。彼らにはプロダクトやユーザーサポート、流量などで別の優位がありますが、技術面では優位がない。
いま有利な形勢は、モデル技術が最も重要だということです。モデルを作り込む必要がある。そうすると——そして、これは私たちがこれまで辿ってきた軌跡を説明できます。
私たちは本当にAGIを選んで、ユーザーをたくさん集めようとは最初から考えていませんでした。去年の春節に突然火がついたとき、それも私たちの台本の中にはありませんでした。そのときは、まったくそのことを想定していなかった。私たちはただ技術を磨きたかっただけです。
でもそのときに分かったのは、完全に商業化してプロダクトを目的にする組織と比べたとき、才能や組織の面で私たちは追加の優位を持っているということでした。これがとても不思議です。
あのときC端は皆が血眼で奪い合っていたのに、奪いに行かなかったところが持っていった。これは、前に言ったロジックが正しいこと、つまり才能と組織の優位が本当にあることを示していました。
この才能の優位は、私の人たちが相手より賢いという話ではありません。これらの人材をどう組織化し、どうやって動機づけし、どう協力させるか。そのプロセスが優位なのです。頭のいい人を集めても、それだけで自然に協力できたり、情熱をもって同じ目標に向かって成し遂げたりできるわけではありません。だから必要なのはビジョンです。
私たちのこれまでの経験から得た示唆は、AGIというビジョンはとても強力だということです。