群の「梁文鋒の対話記録」（上）

および、私たちの会社のほかの同僚たちと一緒に、最初はこの会社を立ち上げるとき、まさか最終的に私がどれだけ稼ぐのか、資本市場に出て上場して、どうするのか──そういうことを考えてはいませんでした。つまり、最初からそのような初志はなかったのです。
最初の何十人かの時点では、誰もまったくそんなことは考えていませんでした。もしそう考えていたのなら、彼は来なかったでしょう。なので全体として、私たちはこのことを「この世界に対する非常に大きな善意」を抱いてやっており、そしてそれは人類にとって役に立つことだと考えていました。お金以外のことです。
もちろん後になって、このことが非常に大きな利益につながると分かってからは、別の誘惑も出てきました。それは別の話です。しかし、出発点の初志、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、「商業利益を最大化する」というやり方でなされているのではありません。ここが重要だと思います。
だいたい20年ほど前のころ、マネジメントで私がいちばん尊敬していたのは、GEの前CEOであるジャック・ウェルチです。いま振り返ると、彼が言っていたことの多くはすでに正しくないかもしれません。でも一番重要な点で言えば、正しかったことがあります。それは「会社にとって最も重要なのはビジョンだ」ということです。
大企業のマネジメントは、あなたの規則や制度に頼るのではなく、ビジョンに頼る。ビジョンとは何か。ビジョンは壁に貼るスローガンではありません。ビジョンとは、どうやってやるか、どう言うかではなく、実際にどう運用するかです。とにかく、ジャック・ウェルチが言った原文は忘れましたが、おそらくこの意味です。
では、私たちはどうやってこんなに多くの人をまとめ、組織化したのか。実は、組織はしていないのです。ビジョン主導で、ビジョンによって組織ができている。私たちは「組織していない」のです。
それには良い面も悪い面もあります。未来にはうまく長所を伸ばし短所を避ける方法を考えるでしょうが、これは私たちの特徴です。私たちは「何を達成するKPIがあって、評価がない」といった形ではなく、ただビジョンだけです。
そのビジョンは、そもそも文章になってもいませんし、書かれたものでもありません。書き出された何かはありませんでした。このビジョンは、私たちが物事を行うやり方、私たちがこの世界に向き合う態度の中にあります。会社の各人がそのビジョンをどう理解しているかは、人によって違うかもしれませんし、各人のビジョンにも差があるかもしれません。しかし大きな方向性では一致しています。
私はやはり「この世界に対する非常に大きな善意」を抱いて、それで何かをしたいと思っています。私たちはこの思いで組織になりました。
これから私が先に話します。話し終わったら皆さんが質問してください。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。本当にそう考え、本当にそうやっている。そうでないと、私たちのいろいろな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をこんなに堅持するのか。それは、ビジョンそのものがオープンソースを求めているからです。ビジョンがなければ、人を組織化することもできません。
たとえば、智谱もオープンソースです。しかし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。智谱のほうは、どこか「強いられている」感覚がある。彼らはそれが本意ではないと感じているのだと思います。でも私たちにとっては、これが私たちの本意です。
そしてオープンソースという点について、最初から私たちは非常に明確に考えていました。まず1つ目はビジョン。2つ目は、AIのことを商業的に成し遂げるには、オープンソースが有利だと私たちが考えていることです。
これは一見矛盾していて、直感に反するように聞こえます。歴史的には、オープンソースと商業化は衝突してきたからです。でも私は、AIはそれまでとは違うと思います。なぜなら歴史上、ソフトウェア会社の市場規模は年に数十億米ドル程度で、オープンソースにすると、それがなくなる。残るのは数千万や数億米ドルだけになる可能性がある。
しかしAIは、最終的には人類社会のGDPの10%を占めるほどにまで成長し得る。つまり非常に大きい数字です。誰か一人が独占できるようなものではない。必ず他者と分かち合わないと、生き残れない。
以前のようにソフトウェアをオープンソース化する場合とは違います。市場がそこまで大きくないからです。でもAIはあまりにも大きい。もしその利益を独占したいなら、歴史に見放されることになります。これは私が最も重要だと思うのは、客観的な法則──歴史観です。
「オープンにしなければ、市場を独占できる」という話ではなく、理論上その前提が客観的事実に合いません。必ず多くの抵抗に遭い、必ず他の方法であなたの目標の実現を妨げられます。
そうした状況では、従来の伝統的な商業的思考に従う必要はない。あなたが得られる利益が有限であることを保証する仕組みが必要です。そうでなければ成立しません。自制が必要だと思います。
もし私たちが、AIということを自分たちの手の中で成し遂げたいなら、まず最初に自制が必要だと私は思います。「人類のGDPの何%も全部自分のものにする」とか「中国のGDPの何%も全部自分のものにする」と考えるほど、逆に実現できません。
だから最初から私たちは、自制が必要だと考えました。自制するほど、うまくこの層（その目的）を実現できる可能性が高い。これは商業的な考慮であり、もちろんマクロな考え方でもあります。
これは直感に合っています。少なくとも私の直感には合っていますし、私は本当にそう考えています。私たちは、ほかにとても多くの優位性があるわけではありません。特別な力があるわけでもない。資金が多いわけでもない。人員が他社より優れているわけでもない。実際そうではありません。
考えてみてください。私たちが2年前にこの会社を作ったとき、資金も多くなかったし、カードも多くなく、知名度もなく、訴求力もありませんでした。私たちは、ごく普通の人たちの集まりだったのです。
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本当に普通の人たちです。もし「普通の人たちが並外れたことを成し遂げた」という物語が好きなら、それは私たちの自制ととても関係がある。自制と、私たちのビジョン──それは一つの流れにあります。
では、オープンソースと商業化は衝突しないのか。AIのことに関して言えば、自制しなければ成立しない。
オープンソースは自制の一部です。私たちの自制はオープンソースに限らず、いろいろな面に表れています。ただ全体としては、私たちは「オープンソースだからどうするか」「自制だからどうするか」を考える必要はないのです。
自制するほど、実現しやすい。少なくともこれまでのところ、それで説明がつく。説明がつかなければならないのは、私たちがなぜ成し遂げられてきたのか。武器もない、スタート地点も非常に低い、資源も非常に少ない。それでも人々は実質的に「ランダムに集まった普通の人」だ。私自身も大学を卒業した学生で、最高ランクの学校ではありませんでした。
この自制も、私たちのビジョンの一部です。AIというものは大きすぎるし、利益も大きすぎる。私たちは非常に自制している。ただ成し遂げられれば、最後には利益は非常に大きい。少し分けるだけでも利益は十分に大きい。だから今さら、この利益のどの部分をどう取るのかを考える必要がまったくないと思っています。利益が十分に大きいからです。
少し取り分けるだけで、もう足ります。だから私たちは以前「私たちは適正な利益だけを得る。利益が大きいかどうかではなく、あなたの意志を見る」と言っていました。これは違います。これが私たちのAPIの価格設定ではありません。私たちのAPIの価格設定は、「適正な利益」とは何かを考えるもので、たとえば市場で一式の設備を買ってきて、10か月で回収できるくらいの利益──それが適正だと思っています。
いまの状況では、リスクや前期投資などを考えると、もしサーバーを財務上は3年または5年で減価償却しても、商業上は「10か月で回収できれば十分」だと私たちは考えます。十分です、OK。だからこれが私たちのAPI価格設定のロジックです。私たちのV3.2 Flashもほかも、すべて10か月で設備コストを回収することが基準です。
つまりこれは、実は利益最大化ではありません。利益最大化なら、価格はもっと高く設定すべきです。なぜなら、この価格帯ではユーザー需要に弾力性がないからです。価格を1.5倍にしても、あるいは2倍に引き上げても、tokenの消費量は大して変わりません。もし価格をさらに1倍高くすれば、総収入はほぼ1倍に近づくでしょう。ちょっと待って、確認します。あ、よかった。
皆さんにある話をします。私たちのDDCP──つまり私たちのモデルです。最初は需要が多すぎるのではと心配して、最初に価格をかなり高めに設定しました。チームの皆はそれほど喜んでいませんでした。ところが私は価格を下げました。4分の1まで下げたら、皆とても喜んでくれました。
それが、私たちの本当の考えだと思います。つまり前に言ったビジョンです。私たちはこの仕組みを「人に役立つ」ものにしたい。私たちが一番稼ぐためではなく、合理的な利益の範囲で稼げて、皆が使えることを重視する。会社の他の人たちも、そのとき価格を下げたら、会社のグループチャットで多くの人が「万歳」していました。皆がとても嬉しそうでした。
なぜなら、私たちはこれだけの労力と気持ちを込めて、このモデルを作った目的が「とても安く、効果が非常に良く、皆が十分に使えるようにすること」だからです。それが嬉しい。私たちの原動力であり、ビジョンであり、会社がこのことに一丸となって取り組むための共通認識──つまり社内の共通認識だと思います。
ここは比較的特殊です。なぜなら値下げというのは、私たちのほかの競合にとっては良いことではないはずで、彼らは絶対に「万歳」しない。だってあなたの収入、あなたのARRが半分になれば、ARRは半分になるからです。そうです。私たちはそこが違う。
私たちはそれで十分だと思っています。社内の観点では、私は10か月で回収できるなら、商業的にすでに十分満足です。社外の観点でも、この価格は皆が喜び、皆が望む形だと思っています。皆がハッピーで、会社も社会も、すべての人もウィンウィンです。
そして私は、OK、さっき画面に「10か月で回収できる利幅（利益）は高すぎる」というコメントがあったのを見ました。確かに、値下げの余地はあります。確かに値下げの余地はある。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。
ただし、そのコスト──10か月で回収できること──は、私たち自身はできるが、他社はできない。たとえばアリババやテンセントは、私たちと同じ最適化をしていないはずで、コストはおそらく数倍高いはずです。ここには多くの最適化作業があるからです。
さっき「なぜこれ以上値下げしないのか」と言いましたが、それは「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ません、あるいは増えてもごくわずかです。すでにこの価格なら誰もが買えます。皆が満足しているので、値段が高いからという理由で使わないことはありません。
だから値下げしても、まず会社の収入は増えません。社会にとっても価値は増えません。皆がすでに満足しているからです。価格をさらに下げても、この社会の幸福感はあまり増えない。まあ、OKです。
たださっきの点でも言いましたが、私たちは価格設定において「会社の収入最大化」「利益最大化」が出発点ではありません。これは自制の一部です。短期的には価格を高くすれば収入が増える可能性はありますが、長期的には本当にそうかは分からない。なぜなら、自制は一種の戦略だからです。
自制は一種の戦略
私にとって自制は戦略です。つまり、時には何かを手放して、ほかのものをより多く得るためにやる。オープンソースしないことも同じで、それはプレッシャーだと見なすこともできますし、利益を譲ること（より多く相手に渡すこと）だと見なすこともできます。
まず、この譲歩は社内にとっては嬉しいことで、皆とても喜びます。社員は達成感を得て、それによって凝集力が生まれます。そしてこの譲歩は社会にとっても良い。社会も嬉しい。他の同業者、あるいは普通の人たちも嬉しい。こうした自制は、長期的には私たちがAGIを成し遂げる確率を上げるものだと私は理解しています。
1つのことを考えるとき、私は迷いません。AGIには非常に大きな商業価値があると。そういう前提の上で、私はまず優先するのは「もっと取り分を増やして、もっと多くのシェアを得るにはどうするか」ではありません。優先するのは「成し遂げられる確率をどう高めるか」です。
この自制はほかの面にも表れます。たとえば、昨年の春節にユーザーが突然すごく増えました。でも私たちは、そのユーザーを引き留めたいとか、そのユーザーを収益化したいとか、あるいは商業利益をユーザーという形で回収して取りに行く、そういうことを追いかけませんでした。
私たちはユーザーを奪いに行かないし、稼ぎに行きません。ただ、懸命にユーザーをよりよくサービスできるよう工夫しました。そんな発想はありません。「次のスーパーアプリを作る」「誰かと競争する」「次のバイトダンス、次のテンセントを作る」といった考えはまったくない。
そうすることも可能ですが、私たちはそうしません。私の理解では、それも自制の一部です。何でもかんでも全部稼ぐと思わないこと。ユーザーができたから「次のバイトダンスができるはずだ」みたいに思って、その勢いで全部食べてしまう。商業的には成り立つ可能性はあります。たとえば昨年、巨額の資金を投じてバイトダンスとユーザーを奪い合うようなやり方もできたでしょう。ただ私たちは、非常に自制したやり方を選びました。つまり、奪い合わない。後ろには西瓜がある。前は芝麻（小さな種）だということです。
私は、前のAIの西瓜はそこまで大きくないと思います。いま見れば、昨年C端で力を入れなかったのは正しかったかもしれません。なぜなら後ろには本当にもっと大きい西瓜がある。前のは本当に小さな芝麻なのです。
もし昨年、たくさんのお金があったら、このことをものすごく大きくできたでしょう。何の得があるかというと、結局あなたは何も得られない。これは私の本当の考えです。なぜなら、後ろのAGIの機会は非常に大きいはずだからです。後ろのAGIの機会は永遠に大きい。
私は、もし将来それができたときに、私がその中でどのポジションを取るのか、どんなビジネスモデルになるのかすら考えなくていいと思っています。あれほど大きな商機があるなら、必ず方法はある。だから前の芝麻も拾いますが、少しだけ手に取る。立ち止まったり、それを重要事項としてやり込んだりはしない。
たとえば昨年のC端の日次アクティブ（DAU）などは、たぶん小さな問題だった。とはいえ拾いもしました。低コストでユーザーが使い続ける状態を維持したのは、将来役に立つ可能性があるからです。今はそのユーザーが何に役立つか分からないけれど、いまは純粋にコストの支出でも、将来は役に立つかもしれない。
ふらっと取れるものは、ついでに取ります。今年も同様に、APIやAIの面でARR収入にチャンスがある可能性があります。もし需要がさらに拡大し続け、さらに増えれば、GPUもより多く買える。そうなればARRが数億米ドルになる可能性は十分あります。
もしAIが10億米ドルまで到達できるなら、基本的に私の会社のキャッシュフローは黒字に戻り、研究開発費も、すべての費用もまかなえる可能性がある。もちろん可能性としてはそうです。でも私たちはそれを最優先だとは考えていません。
私たちはこれをやりますが、重要なことではあるものの、第一優先として今日まさに関心があるわけではありません。より大きなチャンスは、まだ後ろにある。前のチャンス──昨年のC端、今年のB端──はやるべきことですが、きちんと仕上げるべきものです。ただ私たちの目標ではありません。
また、私たちの会社の大部分の人は、これがAGIと比べて同等に重要だとは考えていません。
オープンソースについて、もう少し話します。以前から多くの質問がオープンソースだったからです。まず、私たちはオープンソースをすると思います。そして私たちの最強のモデルもオープンソースにする可能性が高いです。閉鎖（クローズド）にする利点が見えないからです。必然的な利点が見えない。
バイトダンスはモデルがクローズドです。それにどんな利点があるのか、私には見えません。
たとえモデルをオープンソースにしても、すべての情報を相手に伝えるだけではハードルは高いです。相手がそれを使うためのハードルも非常に高い。使いこなすのが難しいだけではなく、さらにコストを十分低く抑えて導入できるか──それもとても難しい。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、簡単に私と同じ導入コストでできる、とはならない。ここにはまだ多くの作業があるのです。
これらの作業の原理は分かっていても、どの会社もそれをやる意思や能力があるわけではありません。人員を組織してその目標を達成するための意志や能力です。
私はそれに慣れています。多分、それを得意としていないだけです。抵抗が大きすぎるから。コストをコントロールするのが難しいし、管理面でも物理面でも制約が多い。これは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れば、その力がない。逆に大きい会社だと組織化が難しい。
つまり、この問題には難点がある。だからこれは、私たちの規模の会社にとっての「ちょうどいい甘い領域（sweet point）」に属している。もしもっと大きくなれば、ほかの問題が出てくるかもしれないし、もしもっと小さければ、味方（仲間）の力が足りなくなる。
なので、オープンソースについては、価格設定があるべきだと思います。私たちは「強制する」ことはしないと認識すべきです。価格設定のモデルについても、私は非常に高い料金を取らないでしょう。10か月で回収できる料金を取る程度です。10か月で回収できるなら、それだけで競合相手……
10か月で回収できる価格設定にすれば、独立導入する第三者は利益を得られない。彼らはそのコストではできない。だからできない。
つまりオープンソースが私の収入に影響することはありません。もちろん、もし私が100倍の利益を稼ぎたいのなら、オープンソースは……
（あなたの声は聞こえるが、動画が落ちたようだ、社長。）
たぶん、今電話がつながったようです。
要するに、オープンソースは私たちのビジネスモデルに一切影響しない。前提として、私たちは6倍の利益しか稼がない。10か月で回収できるのは、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、オープンソースは影響しません。
しかし、もし100倍の利益を稼ぎたいなら、オープンソースは確かに影響します。第三者が導入できれば、彼らのコストはたぶん20倍程度で、あなたより低いからです。
このモデルは長期的に維持できるのか？私は維持できると思います。私たちのビジョンのもとでは、オープンソースは長期的に続けられる。あるいは続けるつもりです。つまり、自制もあって、比較的長い利点（長期的な利益）があります。
この戦略は技術の前で私たちにより多くの機会を与えます。AGIを成し遂げる確率も高くなる。私たちはより余裕がある。
考えてみてください。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。他社にとっては難しいかもしれない。あなたは考えることが多すぎる。
実際は簡単です。本当に簡単です。最初は……外から見ると、難しいモードを選んで研究して、最も難しいことをやる、hardなモードに見えるかもしれません。でも実際は、外側で捨てたものが多いから、私たちは非常に軽くやれている。非常に楽にできている。
だから、オープンソースという件についての私の判断は、それは持続可能だということです。オープンソースと商業課金の間に衝突はない。前提は6倍利益の範囲で衝突しないこと。
6倍利益は高く見えますが、実は高くありません。今AIの効率がこれほど高い状況では、適正利益はだいたいこの程度です。将来は下がるかもしれません。たとえば4倍、3倍になる可能性もある。これ以上はどれだけ下がっても、もうこれ以下にはなりにくいと思います。とはいえ、それでもまだ大きな利益は残ります。
APIを売るだけの話でも、私はそこまで大きな吸引力があるとは思っていません。でもこの点については、衝突があるとは見ていません。
そして私は、誰かが私たちのモデルを導入して競争してくることをまったく心配していません。むしろ導入してほしいと思っています。
できる限り、オープンソースコミュニティに支援して、皆が私たちのモデルを導入できるよう協力します。彼らが私の稼ぎを奪うとは思っていません。市場が十分に大きいからです。ただ心配するのは、導入できないこと。細部がうまくいっていなくて効果が落ちるとか、コストが高くなってしまうとか、その程度です。
はい、ここでは衝突はありません。
昨年To Bのビジネスについて聞かれたことの中で多かったのは「もしC端がオープンソースなら、C端と自分のC端は衝突しないのか」という点です。たとえば、あなたは流量の優位がない。あるいはテンセントは流量がたくさんある。テンセントが私たちのオープンソースモデルを導入してしまえば、自分の流量でC端ユーザーを全部引き取って、私のC端ユーザーを奪ってしまうのではないか。
でも実際にはそうはなりません。それにはいろいろな理由があります。
さらに問題は「私たちが提供するオープンソースモデルと、私たち自身が導入するモデルは同じなのか？」という点。つまり同じです。私たちは「オープンソースするのは劣ったモデルで、自分で導入するときはもっと良いモデルを使う」なんてことはしません。そうではありません。まったく同じです。
だからこれも、衝突がないことの証明になっています。私たちは昨年1年間、C端についてはほぼずっとオープンソースでした。C端のサービスに衝突が見られたことは、本当に見られませんでした。衝突はなかったのです。以上がオープンソースの部分です。
私たちの目標はAGI
そして次に、会社の長期ビジョンについてです。私たちの目標はAGIであるべきだと思います。AIの定義は人によって違っても構いませんが、AGIを私たちの目標にすることは妨げません。
技術ロードマップの観点から見ると、AGIへの道筋は比較的明確です。現在の世代のAIでも、もし課題を非常に明確に記述し、完全な文脈と指示を与えられるなら、それは人間をすでに上回っています。しかしここには定義と前提があります。完全な文脈を与え、完全な指示を与えること。
そしてその前提を満たすのは難しい。たとえば、今日の会議でも、私たちの前にはすごく長くて強い文脈があります。何十年分の文脈があるかもしれない。でもAIにはそれがありません。今AIができるのは、限定された文脈の中で、人よりも上手くやれることです。
ただ、それでも人間の代替にはなりません。ここにもう1つ欠けているのが「継続学習」です。人間は継続学習できる。あなたが社員を雇えば、2か月かけて会社の環境に慣れ、仕事を理解し、2か月の間に話をする。それで仕事にすぐ乗り出せる。そうすれば多くのことができます。
あなたが言えば理解できます。たとえば「王さんを呼んで」と言えば、その王さんが誰か、どんな役職か、どこにいるか、呼ぶときはどんな点に注意するかなど、最終的に分かるわけです。
でもAIは、文脈の前にその2か月の学習がない。だから「王さんを呼んで」とAIに言うなら、王さんが誰か、どんな職務か、どこにいるか、呼ぶときの注意点まで、AIにすべての文脈を与えないといけない。そしてその状況だと、AIはできるのかもしれないが、すべての文脈を与えるのは不可能ですし、現実的でもありません。
だからAIは、現時点ではあなたの社員の代わりにはなりません。しかしAIに継続学習の能力があれば、あなたの社員と同じように会社で2か月学習して、天下の人を代替できる。その意味で、次のステップは「学習を学ぶ（learning to learn）」が必要です。
AIの発展は、階段のように理解できます。去年進んだ階段はCoT、つまり思考の連鎖です。思考連鎖の方式によって知能をより高いレベルまで引き上げられることが分かった。自分で考えることで上限が上がり、このAIができることが増えます。
そして私たちはまた別の階段を越えました。今年の階段はAgentです。Agentの方式なら、いろいろなことを扱えて、能力範囲も広がり、知能上限もさらに高くなると分かったからです。
なぜ階段なのか。後ろの各ステップは、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も前の階段を使う。前の階段は言語モデルです。だから、どの段も「一歩まるごと無駄」ということはありません。
つまりAIの発展──知能の進む方向には道筋がある。今年進んだ階段はAgentですが、そのAgentの階段も完了します。つまり、考えられる解決可能な問題を全部解き終えたあとでも、社員の代替はできませんが、能力の上限までは到達します。
CoTのときと似ています。CoTも上限まで行けば、最も優秀な人間を超えていました。算数の難問を解くことやプログラミングでは、すでに最頂級の人間を上回っていました。でもそれでもAGIには到達していない。そのような状態で止まっている。つまり技術がAGIに届くわけではない。
同じように、AIの知能の進む方向には道筋がある。そしてAgentの後に解決すべき問題は「継続学習」です。どうすればモデルが継続的に学習できるのか。強力な学習で一度学ばせて終わりではなく、人のように比較的長い期間の継続学習ができるようにする。
この問題はタスクを完了することなどとも同じで、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。次に解くべき課題はどうやって継続学習を実現するか。それは見えるし、相対的にかなり明確です。
つまり、前にある障害に引っかかっている。それを必ず乗り越える必要があり、乗り越える方法もあるが、時間がかかる。そして継続学習の後には、いわゆる「特異点（シンギュラリティ）」に到達す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った結果、人間ができるあらゆることができるようになることです。
それにより、自分で自分のバージョンを開発し、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ようになる。つまり自己反復が可能になる。
ただ、その特異点は、本当の意味での特異点ではなく、漸進的なプロセスです。この過程は比較的長い漸変かもしれません。突然の変化（突変）ではありません。しかし、私たちは習慣的にそれが特異点になると思ってしまう。
なぜなら昔、予言者たちはそこに特異点が来ると考えた。でも実際は特異点ではなく、連続したプロセスです。そしてその一歩を終えたあとに、初めて具現知能（具身智能）につながる。これが私たちの推測です。私たちのタイムテーブルは、まず「学習を学ぶ（learning to learn）」を解決し、次に「自己反復できる特異点」、そして最後に「具身智能」です。具身智能になったあと、現実世界に入っていき、家事をやってくれて、介護や老後まで面倒を見られるようになります。
これは理想的なロードマップだと思いますが、誰もが同じ意見とは限りません。正解も不正解もありません。ただ私たちは、このロードマップが最も「軽い」道だと考えています。
なぜ軽いのか。各ステップでやる新しいことがとても少ないからです。このロードマップは残業しなくても済みます。しかしもしロードマップが逆で、まず具身智能を実現しようとしたら、ここは自分でやることになり、とても大変で苦しい仕事になる。私たちはそんなロードマップは望みません。より軽くやりたい。
もし私たちが「継続学習」から解き、その次に「自己反復の特異点」を解き、最後に「具身智能」を解くなら、この道はずっと軽い。後半になれば、前に作った技術が後ろの技術開発を助けるからです。特異点の後に具身智能までやる場合、人間がやらなくてよくなります。私たちがやる必要もなくなり、モデル自体が出てくるでしょう。
これが、私たちの長期目標が何かへの回答です。私が言われたことをそのまま言えば、私たちの長期目標は、先ほど言ったAGIです。
現実に戻ります。昨年いちばん重要な現実は、皆がチャットボットを作り、C端の流量を奪い合うことでした。そして今年の現実は、皆がTo Bの収益を奪い合い、そこに参加する必要がある。参加しなければ、そもそも「勝負の場」にいない、ということですよね？
でも私たちは、それを重要なことだとは考えていません。あるいは少なくとも、会社の中で本当に関心があるのは、先ほど私が話したAGIのロードマップと、次に技術的にどこを突破するかです。
ただ、すごく奇妙なことが1つあります。いちばん欲しいものほど、反対に得られない。あまり重要だと思わないもののほうが、逆に比較的簡単に得られる。
ここに戦略的な優位があります。私たちは心の中でAGIを考えてAGIをやっています。だから、その後にアプリを作り、C端やB端に展開する段階では、あまり頭を使って工夫する必要がありません。実際は少ない労力で済むと思います。
私はこうだと思います。技術のより高い位置から、相対的に一段低い技術をやるのは「次元の違う打撃（降次打撃）」が起きます。少なくとも昨年のC端では、実際にそうでした。C端にあまり力を入れていませんでしたし、一時期はそれらのユーザーを維持することすらしたくありませんでした。でもユーザーは追い払っても追い払えない。だから結局残ったのです。
ただ少し……それから今年のB端の収益については、いま見ると成長は比較的楽観的です。たぶん数字も同業と比べてかなり良いはずだと思っています。推測ですが。でも私たちは、そのために大きな労力を投入していません。そもそも私たちがやったのは、何か一つのこと──ただの「ついで」だった。
インターネット知能のオンライン化のように、AGIへ進むときはAGIの一歩を必ず踏む。AGIへの道のりには、その段階（階段）がある。だから私は、その技術をAPIで皆に提供するだけで、余計なことはしていない。
私たちは今でもAIを作っている。それは副産物です。数人でAPIをメンテナンスするだけで十分で、カスタマーサポートさえ不要で、営業も不要で、ユーザーは自分で来る。
あるいはC端と呼ばれているユーザー──C端もB端も、どちらも私たちがAGIを作る過程で生まれる副産物であり、中間成果です。AGIをやることと衝突しません。私たちはC端やB端を作るためにそれをしているのではない。私たちがAGIをやるためにAGIをやっていて、たまたまそれでそういうものが生まれるので、商業化しただけです。
これは他社と違います。他社は「C端ユーザーにサービスするため」や「B端ユーザーにサービスするため」にそれを作る。けれど私たちは初志が違う。初志は依然としてAGIを追い求めることです。
一定の意味では、それが次元の違う打撃になっています。AGIはより大きいビジョンです。そのビジョンが、より優秀な人を集められる。凝集力が強い。だから組織面で優位がある。それを利用して……
要するに降次打撃です。
でももしあなたが商業会社で、ビジョンがC端ユーザーへのサービスだとしたら、それは別の話。そこにはプロダクト面、ユーザーサービス面、流量面での別の優位があるけれど、技術面の優位はありません。
いま有利な状況は、モデル技術が最も重要だということです。モデルをうまく作ること。ほかは……それで説明できます。私たちのこれまでの発展の軌跡もそうです。
私たちは本当にAGIを選んだ。最初から多くのユーザーを取ろうなんて考えていなかった。
昨年の春節に突然火がついたとき、それは私たちの脚本の中にはありませんでした。私たちはまったく想定していなかった。技術をうまく作ることを考えていたのです。
ただ、そのとき気づいたのは、私たちの組織は完全な商業化、製品を目標にする組織に比べて、人材と組織の面で追加の優位があるということでした。
これもとても不思議です。あのときC端は皆が血を流して奪い合っていたのに、奪い合わない人たちに取られた。これは確かに、私が前で言ったロジックが正しいことを示しています。才能と組織の優位がある。
この才能の優位は「私の人が彼らより賢い」という話ではありません。人材をどう組織化するか、どうやって動機づけるか、どう協力させるか。その部分に優位があるからです。賢い人を集めるだけでは、自動的にうまく協力できるわけでもなく、自動的に非常に情熱を持って目標に向かってやり遂げられるわけでもない。だからビジョンが必要なのです。
私たちがこれまで経験して得た教訓から、AGIというビジョンはとても強力だと分かりました。