Tencentの幹部である唐道生氏は、6月5日のメディアインタビューでAI戦略への批判に言及し、競争は「短距離走」ではなく「マラソン」だと述べた。唐氏は、テンセント・グループ上級執行副社長であり、クラウド＆スマート産業グループのCEOでもあるが、「テンセントはAI開発で『出遅れている』」のではないかという市場の質問に対し、組織的に回答した。テンセントの多様な事業部門間で進捗に段階差があることを認めつつも、同社の長期的な方針を強調した。インタビューでは、テンセントのAIエージェントの導入、計算能力（コンピューティングパワー）の課題、そして年末に28歳でテンセントに入社した元OpenAIの研究者・姚順宇（Yao Shunyu）の影響が取り上げられた。
唐道生氏、AI競争をマラソンだと呼ぶ
唐道生氏はまず、「順宇が舞台上で、『“後半”という言葉は少し使い過ぎだ。今はマラソンのようで、より長期の競争に見える』と言っていたのを覚えています」と述べて受け答えを始めた。ChatGPTのリリースから3年以上が経ち、その間に業界が劇的に変化したことを認めた。「テンセントのビジネス・エコシステムは非常に多様で、いろいろなことをしています。どの領域でも、業界で最先端であることを保証するのは難しいとも思います。異なる事業が、さまざまな段階で速く進んだり遅く進んだりするのは普通のことです」と唐氏は語った。
唐氏は、今年の初期AIエージェントの波へのテンセントの対応を、迅速な実行の例として挙げた。「別の見方をすると、たとえば今年の初期の波では、テンセントは国内市場で最速のレスポンスがあるとも認められていて、そしていまWorkBuddyも、この領域で最も人気のあるプロダクトになっています」とした。さらに、テンセントのプロダクト理念は「価値があると判断したなら、サイクルを貫き通す」ことだと付け加えた。
##姚順宇氏がもたらしたのは、モデルとプロダクトの統合への重点
唐氏によれば、姚順宇氏の到来でテンセントのAIには3つの根本的な変化が起きた。第一に、モデルとプロダクトの連携が推進されたことだ。「以前は、Hunyuanが外部ランキングを非常に重視していましたが、そこから直接、コア指標をプロダクトのユーザー体験に変えました」と唐氏は説明した。
第二に、姚氏はデータ品質を大きく改善した。「データは一見すると豊富でしたが、品質が十分に高くなかったのです。Hunyuan 3のトレーニングを始める前の早い段階では、彼の仕事の大部分はデータ品質の向上で、たとえば、量を増やして“膨らませる”ように見えるデータの多くを削りました。実際にはモデル学習にほとんど役に立たない、あるいはむしろ有害でした」と唐氏は語った。
第三に、姚氏は簡素化（シンプル化）の思想を持ち込んだ。唐氏は、「データ品質の重要性が分からず、Tokensを増やすことだけを無分別に追うなら、どのデータを削るべきかの判断はできません」と述べた。さらに、Scaling Lawの影響下では、多くの工夫を詰め込んだ複雑なモデル構造はスケールが難しくなる一方、計算能力とパラメータが十分にある、より単純な構造なら、データがモデルの潜在能力を十分に発揮できると説明した。唐氏は、非常に大規模なモデルではないにもかかわらず、Hunyuan 3の進捗に対して「大きな貢献」があったとして姚氏を評価した。
現在、Yuanbaoユーザーの約80%がHunyuan 3を利用しており、プロダクトのリテンション率は明確に改善している。唐氏は、YuanbaoチームとHunyuanチームが間もなく同じ建物に移り、コミュニケーションと意思疎通を促すことを明らかにした。
テンセント、20以上の縦型シナリオ向けAIエージェントツールをリリース
テンセントは、WorkBuddyとCodeBuddyを旗艦プロダクトとして、20以上の縦型シナリオをカバーする効率化AIエージェントツールをリリースした。唐氏は、「テンセントは常にプロダクト体験に非常に注力しており、ユーザーのニーズに応え、ユーザーに価値を提供することを重視しています。これらの目標を実現するには、ユーザーがこの価値を得るための“担い手”としてプロダクトが必要です。だから人々がテンセントを見ると、一般的にはテンセントはプロダクト企業だと言われます。これはチームのDNAであり、AIの時代になっても大きく変わることはないと思います」と述べた。
テンセントはAIエージェントに対してオープンなモデル戦略を採用した。「今日、CodeBuddyやWorkBuddyに関しても、私たちはオープンなモデル戦略を採用しています。というのも、こうした汎用ツールは、さまざまな企業やユーザーのさまざまなシナリオを支える必要があるためです。そこで、ユーザーにモデル選択の権利をお渡ししたいと考えています」と唐氏は説明した。
WorkBuddyとEnterprise WeChatの関係について、唐氏は両者が並立してともに発展すると述べた。「Enterprise WeChatは、より社内の個人同士のコミュニケーション、個人からサービスへのコミュニケーション、あるいは一部の承認プロセスを伴ってOAを直接呼び出すことに注力するでしょう。ただ、将来的には人とAIの協働比率がより高い働き方のモードも想定できます。WorkBuddyには、より自然なAIネイティブのプロダクト体験を提供してほしいと考えています」と語った。
テンセント、GPU供給のボトルネックに直面
唐氏は、テンセントが現在、深刻な計算能力（コンピューティングパワー）供給のボトルネックに直面していることを、複数回にわたって認めた。「過去数四半期の決算報告書でも、かなり多くの投資家が関連する質問をしてきました。私たちは一貫して、インフラの計算能力が十分とは言えない状態にありました。限られたリソースの中で、Hunyuanのトレーニング、WeChatのニーズ、会議のニーズなど、社内の要求を優先しています。Yuanbaoもまた、計算能力のリソースをかなり消費します」と唐氏は語った。
同氏は、実際に顧客向けクラウドサービスに割り当てられるGPUの計算能力にはベンチマーク事例はあるものの、すべての顧客ニーズを完全にカバーできないと説明した。「ここ2〜3年、私たちは引き続き、社内プロダクトへの提供を最優先にしています。実は社内プロダクトも外部ユーザーにサービスしているので、確かにテンセントにとっては、この優先度はGPUをレンタルで外部に出すことよりも、やや高いのです」と唐氏は付け加えた。
唐氏は、年後半に国内の計算能力がさらに増えることへの期待を表明した。「年後半に、クラウド事業を支えるための国内の計算能力がもっと投入されることを、私たちは非常に楽しみにしています。年後半に国内の計算能力が増えれば、社内ニーズを満たしながら、外部の相手にもサービスできます。これが私たちの現在の計画です」と同氏は述べた。
独自チップ開発への投資を増やすかどうかについて、唐氏は「第一に、チップ設計を自社で行うだけでは、生産能力の問題は解決しません。私は多くのチップメーカーやパートナーと仕事をしているので、現在の市場需要を満たすだけの十分な生産能力を、どの会社も持っていないと考えています。つまり、この2つは実際には別の問題です。私たちの現在のアプローチ、つまりこのエコシステムを組み合わせる戦略は、より多くのチップメーカーと協力できるようにしており、みんながテンセントを計算能力のショーケースとなるベンチマークとして受け入れやすくなるのです」と述べた。
テンセント、AIエージェントに商用化の目標を設定しない
唐氏は、テンセントのAI事業は現在、商用化による収益を追うよりも、プロダクト体験の磨き込みを優先していると明確に述べた。「WorkBuddyやCodeBuddyのようなAIエージェントについては、私たちはまだ投資期間にあります。Buddyチームに対して商用化の目標は設定していません」と唐氏は言った。「エージェントの呼び出し（コール）量は商用化の指標ではなく、利用の指標です。商用化は今の焦点ではありません。私たちは引き続き、プロダクトをきちんと磨き、より多くのユーザーにサービスし、そして、これがみんなに価値を生み、仕事の効率を高められるツールであることを証明する必要があります。」
商用化が必要な規律（レギュレーター）として働くことも認めた。「計算能力のリソースは限られているので、このプロダクトを最も必要としていて、それが生み出す価値──計算能力を得るために払う価値のあるもの──を最も理解している相手をどう絞り込むかも、エージェント製品が開発プロセスの中で検討すべきことだと思います」と同氏は説明した。
業界の大規模モデル価格競争については、唐氏は「全体としての業界の流れは、Tokenの推論コストが継続的に下がることを望んでいます。そうすれば普及が進み、AIの能力をより多くのシナリオに適用しやすくなります。ただし、モデルの仕様が違えば、価格戦略も異なります。いま多くのメーカーが仕様の異なるモデルを作っています。パラメータが比較的少ないモデルは、コストパフォーマンスに高い要求があるシナリオに対応できますが、同時に、特に難しい問題にはより大きなモデルが必要で、コストも高くなります。そして、皆さんの価格戦略もそれに応じて異なることになる」と述べた。
AIとクラウドサービスの競争トレンドの中で、テンセントはまだ投資とプロダクト構築の段階にあると唐氏は認めた。「競合は確かに商用化の計画面で私たちより先に進んでいますが、私たちのやり方は大きく違います」と同氏は述べた。
FAQ
6月5日に唐道生氏は、テンセントのAI開発ペースについて何と言いましたか？
唐道生氏は、6月5日のメディアインタビューで、AI競争は短距離走ではなくマラソンだと述べた。テンセントの多様な事業部門におけるAI進捗には段階ごとの違いがあることを認めつつも、同社の長期的な方針を強調した。同氏は、今年の初期AIエージェントの波へのテンセントの迅速な対応を、同社の実行力の証拠として挙げ、「WorkBuddyがその領域で最も人気のあるプロダクトになった」とした。
加入後、姚順宇氏はテンセントのAIにどんな変化をもたらしましたか？
唐道生氏によれば、姚順宇氏は3つの根本的な変化をもたらしたという。第一に、Hunyuanの重点を外部ランキングからユーザー体験の指標へ切り替えることで、モデルとプロダクトの連携を促したこと。第二に、価値の低い学習データを削ることでデータ品質を大幅に改善したこと。第三に、技術的な工夫が多い複雑なモデルよりも、十分な計算能力を持つより単純なアーキテクチャを優先する、簡素化（シンプル化）という思想を導入したことだ。現在、Yuanbaoユーザーの約80%がHunyuan 3を使っており、リテンション率も改善している。
テンセントはAI事業でどんな計算能力の課題に直面していますか？
唐道生氏は、テンセントが深刻なGPU供給のボトルネックに直面していることを認めている。インフラの計算能力は一貫して十分ではない。会社は、GPUの計算能力を外部のクラウド顧客に貸し出すよりも、Hunyuanのトレーニング、WeChat、会議、Yuanbaoといった社内ニーズを優先する方針だ。同氏は、年後半に国内の計算能力が増えれば、社内ニーズと外部のクラウドサービス需要の双方に対応できるとして期待を示した。
