Partnered With:

AIの天才たちがなぜ大企業に戻るのか

动察 Beating

この記事を読むのに必要な時間は 39 分

どれだけ大きな機械に自分を入れれば、自分の賢さを無駄にしないと言えるのだろうか。

文｜Sleepy

ある時代、賢い人々は外へと向かう。

学校には居られない、研究所にも居られない、大企業にはなおさら居られない。外には金があり、新しいテーブルがあり、数人が夜中まで囲む白板があり、隣には出前の箱が積み上がっている。誰もが自分こそが世界を変えようとしていると信じている。

19世紀の金鉱探しは西へ向かい、20世紀のシリコンバレーのエンジニアはフェアチャイルドを去った。モバイルインターネットのあの数年、プロダクトマネージャーは大企業を辞め、SNSの投稿には必ず「再出発」といった言葉が添えられた。

またある時代、賢い人々は内へと戻る。

外へ向かうのは冒険のように聞こえ、内へ戻るのは敗北のように聞こえる。しかし今回はそうではない。内へ戻る人々は、負けたわけではない。彼らが成し遂げようとしていることが、突然重くなったのだ。数人、一つのオフィス、一度の資金調達、一つの熱意だけでは、到底足りないほどに。

20世紀中後期、物理学も同じような時期を経験した。もともとは実験室の黒板、チョーク、装置、そして数人の天才だけだった。やがてそれは、衝突型加速器、国家予算、巨大プロジェクト、そして千人規模の協働へと成長した。ある者はそれを「ビッグサイエンス」と呼んだ。

解決すべき問題がある。それには機械、電力、制度、予算、そして長期間にわたって見えない底なしの穴に資金を投じる集団が必要だ。

今度はAIの番だ。

2023年、最も体裁の良い野心は外へ向かうことだった。大企業は去るための場所であり、残る者は勇気が足りないように見え、時代の突撃ラッパに乗り遅れたかのようだった。

2026年、風向きが変わった。

最も注目される若手AI人材の何人かが、大企業へと足を踏み入れ始めた。

羅福莉（ルオ・フーリー）、四川省宜賓の農村出身、北京大学修士、DeepSeek-V2の著者の一人。雷軍（レイ・ジュン）に名指しされた後、「天才少女」という四文字が長くトレンドに上がった。彼女は小米（シャオミ）に入社し、大規模モデルMiMoを担当する。

孫天祥（スン・ティエンシャン）、1997年生まれ、復旦大学博士。彼が主導したMOSSは、国内で最も早く一般公開されたChatGPT類似モデルの一つだ。自身で日行迹（リシンジ）を創業し、後に百度（バイドゥ）に加わり、基礎モデル研究開発部の責任者となり、モデル委員会に参加した。

姚順雨（ヤオ・シュンユー）、清華大学姚班出身、プリンストン大学博士。長年にわたり言語モデルの推論とエージェントを研究。彼が推進に関わったReActやTree of Thoughtsは、多くの人に初めて、モデルが単なるチャットだけでなく、ツールを呼び出し、フィードバックを観察し、行動を継続できることを示した。彼は27歳でテンセントのチーフAIサイエンティストとなった。

この数人は実は同じテーブルに座っている。テーブルにはただ一つの問題がある。モデルがビジネスになり、論文がポジションになり、理想が組織の目標になるとき、人は自分の賢さを無駄にしないために、どれだけ大きな機械の中に自分を入れればいいのか。

希少な存在

昨年12月、Xiaomiの発表会で、羅福莉が初めて公の場に姿を現した。

ある記者は、彼女がやや緊張しており、主に技術解説を行ったと書いた。会場の多くの人は、彼女を技術からではなく知っていた。雷軍が名指しし、年収1000万元の噂、「天才少女」、トレンド入り、ショート動画の切り抜き。こうしたものに包まれると、最も見つけにくくなるのは、むしろその人自身だ。

彼女は実は自分が何を望んでいるかを語っていた。

ネットで話題になったあの時、彼女はWeChatモーメンツにこう投稿した。要約すると、インターネットに静かに仕事ができる環境を返してほしい、と。自分は天才少女ではなく、ただ静かに難しくて正しいことをしたいだけだと。

難しくて正しいこと、その難しさはどこにあるのか。多くの人は技術が難しいと思うが、大規模モデルにおいては、技術は第一層に過ぎない。

第二層は金、第三層は組織、第四層は時間だ。第五層が最も厄介で、人はこれらのものの中で、どうやって最初の信念を守り続けるかということだ。

羅福莉は7年前からこれが簡単ではないと知っていた。修士課程を卒業した時、彼女は多くの大手企業からトップクラスの新卒オファーを得ていた。他の人はオファーを選ぶ際、給料、役職、食堂やジム、どのHRがより上手く話すかを見る。

彼女は自分の基準を書き残していた。

国内のほとんどのAIチームは、研究とビジネスのバランスを取れていない。仕事だけをさせられるか、大学と変わらない研究をさせられるかのどちらかだ。両方を兼ね備えた場所は、希少だ。

彼女が探していたのは、まさにその希少な存在だった。

当時ChatGPTはまだ登場しておらず、彼女はまずAlibaba DAMO Academyに行き、その後DeepSeekへ、そしてXiaomiへと移った。表面的には、大手企業の研究所、スタートアップ、大手企業の事業部門と、いくつかの陣営の間を行き来しているように見える。

しかし、彼女が7年前に書いた基準を引っ張り出せば、すべてが合致する。

これが、孫天祥が後にBaiduに入る理由も説明している。

2023年2月、復旦大学がMOSSを発表した。それは国内最強のモデルではなかったが、国内で最も早くChatGPT類似モデルを一般公開したプロジェクトの一つだった。公開当日、アクセスが殺到しサーバーがダウンした。

ある学術ラボが突然、社会全体から注目を浴びるようになった。それはまるで教室のドアが突然開かれたようなものだ。外には投資家、メディア、大手企業、そして野次馬が立っている。誰もが興奮している。興奮のあまり、この教室が元々何をするところだったのか、あまり気にしていない。

孫天祥はまだ博士課程に在籍していた。彼は若く、鋭く、突然大きくなった問題の前に立っていた。

彼の指導教官である邱錫鵬は後にこう語っている。「学術ラボがChatGPTと同等の能力を持つモデルを作ることはできない」と。

MOSSの意義は、決してOpenAIに追いつくことではなかった。その意義は、ドアを開け、多くの人々が初めて、大規模言語モデル（LLM）が論文の中の遠い存在ではなく、すぐに産業の現実になろうとしていることに気づかせたことにある。

ドアが開くと、風が吹き込んできた。王慧文は英雄募集の触れを出し、自ら5000万ドルを投じて、中国版OpenAIを作ると言った。王小川は百川智能を立ち上げ、楊植麟は月之暗面（Moonshot AI）を設立した。大手企業の幹部はChatGPTを見た後、すぐに退職して起業した。こうした話は、その年の定番の始まり方となった。投資家は起業家に会うと、まず「何をするのか」と尋ねる前に、「他に誰を呼べるのか」と尋ねた。その年の半ばまでに、国内で発表されたパラメータ数10億以上の大規模モデルは79個に達した。多くの企業は設立から間もないにもかかわらず、評価額はすでに数十億ドルにまで引き上げられていた。

有名な大規模モデル起業家数名が、孫天祥を招待した。彼は行かなかった。理由は博士課程がまだ終わっていなかったからだ。

彼に野心がなかったわけではない。まったく逆で、本当に野心がある人間は、タイミングに非常に慎重になる。見た目が速そうな車に、すべて飛び乗るべきではないのだ。

その後、孫天祥は卒業し、自ら会社を設立した。社名は「日行迹（Solar Analemma）」という。

毎日同じ時刻に太陽を撮影し、一年間撮り続け、すべての位置を結ぶと、空には閉じた8の字が現れる。これが天文学における「アナレンマ（日行迹）」だ。太陽は毎日違う場所にあるように見えるが、一年かけて辿る軌跡は同じなのだ。

孫天祥はすぐに大手企業に入ることも、最も熱いゲームのテーブルに着くことも選ばなかった。彼は上海創智学院で助理教授を務めながら、研究用AIエージェントに取り組み、同時に起業も進めた。2023年のシナリオ通りなら、次のステップは会社をユニコーンに育て上げ、どこかの発表会で百度、阿里巴巴、騰訊（テンセント）と肩を並べることだった。

しかし、シナリオはその通りには進まなかった。

荒野

起業の物語が最も華やかな時ほど、人はコストを忘れがちだ。2023年の大規模モデル起業ブームは、まるで新しいゴールドラッシュのようだった。誰もが遠くに金があることを知っているが、その道中でどれだけの食料が必要か、先に問う者はほとんどいなかった。当時、大手企業を離れることは一つの姿勢だった。大企業は遅く、プロセスが多く、階層が厚い。そこを出た人間は、より未来に近い存在に見えた。大企業は古い城、スタートアップは荒野だった。

その言葉は聞こえは良いが、問題は基盤モデルがモバイルインターネットではないことだ。

モバイルインターネット時代には、小さなチームが資金を得れば、まず製品を作り、ユーザーを獲得し、成長を加速させることができた。ページを公開し、成長が軌道に乗れば、ストーリーを続けられた。

基盤モデルの時代は違う。

最初の請求書で目が覚める。数万枚のGPUカード、安定した電力、データエンジニアリング、トレーニングフレームワーク、推論コスト、長期的なキャッシュフロー。モデルは、オフィスの数人が徹夜で作り出せるものではない。それはむしろ鉱山のようなもので、金を掘り出す前に、まず鉄道を敷かなければならない。

最も大きな音を立てた銃が、最初に沈黙した。王慧文は半年後に健康上の理由で退場し、光年之外は美団に買収された。香港証券取引所の公告によると、総対価は約20.65億元だった。

当時、多くの人はこれを一個人のアクシデントと見なした。今振り返ると、それはむしろ予告編のようだった。その後、メディア報道によると、百川は医療に軸足を移し、零一万物は兆パラメータ以上の超大規模基盤モデルの事前学習を強行しなくなった。李開復は、現段階で超大規模基盤モデルの事前学習はスタートアップにとってROIが極めて低いと述べ、つまり採算が合わないということだ。

MiniMaxの目論見書には、月間キャッシュ消費が約2790万ドルと見込まれている。この数字はモバイルインターネット時代なら、一社が長く資金を保つのに十分だ。しかし基盤モデルの時代では、一ヶ月分に過ぎない。

智譜とMiniMaxが資本市場に向かう最大の意義は、補給をもたらすことにある。モデル企業が生き残るには、絶え間ない兵站が必要だ。

ある人はDeepSeekを反例に挙げるかもしれない。伝統的な大手企業ではないが、基盤モデルを作り上げた。しかしDeepSeekの背後には幻方（High-Flyer）がいる。早くから万枚のA100クラスターを構築したクオンツファンドだ。スタートアップの服を着ているが、大手企業並みの資産を抱えている。羅福莉がDeepSeek-V2の著者リストに登場した時、彼女の足元にもこの資産があった。

ここに至って、孫天祥が百度に入社したことは、もはや突然ではない。

MOSSの公開で、彼は「何かが起こり得る」ことを証明した。日行迹の時期には、研究用AIエージェントを会社にしようと試みた。基盤モデルの時代になると、問題はもはや「賢いチームがデモを作れるか」だけではない。モデルは長期間トレーニングを続け、安定して動作し、製品に組み込まれ、日々の実際のユーザーと実際のビジネスによる絶え間ない試練に耐えなければならない。

百度は白紙の状態ではない。検索、クラウド、文心一言、自動運転、長年のAI蓄積がある。ただし、古い蓄積は時に基盤となり、時に重荷にもなる。

これは、羅福莉が直面したXiaomiとよく似ている。Xiaomiが求めているのは、研究室で見栄えのするモデルではない。同社はスマートフォン、自動車、IoT、サプライチェーン、そしてユーザーが毎日触れる製品を持っている。MiMoが単なる論文上の名前に過ぎなければ、その意義は限られている。それはデバイス内の応答、車載システムの判断、家庭内の連携へと変わらなければならない。ビジネスはもはや抽象的な言葉では済まされない。

だからこそ、羅福莉の「静かに難しく正しいことをする」という言葉は、Xiaomiではむしろ難しくなる。なぜなら、実際のユーザーに近づけば近づくほど、静かではいられなくなるからだ。

姚順雨は27歳でTencentのチーフAIサイエンティストに就任した。清華大学姚班、プリンストン、OpenAIのような場所で鍛えられ、言語モデルの推論とエージェントを研究してきた。ReActはモデルが単に質問に答えるだけでなく、ツールを呼び出し、フィードバックを観察し、行動を継続することを可能にした。Tree of Thoughtsは推論を一本の鎖から木構造へと変えた。一人の若者が、大規模モデルを「会話ができる」から「行動ができる」段階へと押し上げたのだ。

Tencentが彼をそのポジションに据えたのは、単に若者に賞を与えるためではない。TencentにはWeChat、Tencent Meeting、ゲーム、オフィスコラボレーションツールがあり、中国インターネットで最も密なユースケースの一つを持っている。

エントリーポイントもユーザーも不足していない。

不足しているのは、モデルの能力を製品能力に組織化できる人材だ。

ある手法が論文で成立しても、それがWeChatで成立するとは限らない。論文では、同業者は革新性を評価する。しかし大企業では、組織はコスト、安定性、リスクなど様々な問題も問う。

姚順雨がその椅子に座った時点で、この一連の問題は彼のものとなった。

かつて、研究者はゆっくりと成長することができた。まず論文を発表し、次にプロジェクトに取り組み、その後チームを率い、最後に組織が複雑な問題を任せるようになる。しかし今、業界は待ってくれない。会社も待ってくれない。メディアも待ってくれない。

重要なこの2、3年の間に何かを成し遂げた者は、すぐにスポットライトを浴び、トレンド入りする。

トレンドは結果を好み、プロセスを好まない。しかし人の運命は、通常プロセスの中に隠れている。

同じスポットライトが、他の人々の顔も照らしていた。ただ彼らは最も明るい場所へは向かわなかっただけだ。

羅福莉はXiaomiの発表会のステージに立ち、孫天祥はBaiduの基盤モデル部門に入り、姚順雨はTencentによってチーフサイエンティストのポジションに押し上げられた。一方で、同じ風の音を聞いて、むしろドアを少し閉めた者もいる。

同じ世代が、同じ交差点で別れる。

もう一つの分かれ道

曽国洋はスポットライトの下には向かわなかった。彼は1998年生まれの成都出身で、8歳でプログラミングを学び、高校2年生で情報学オリンピックの金メダルを獲得し、後に清華大学に推薦入学した。2022年、彼は指導教官の劉知遠と共に面壁智能を設立し、技術の第一人者となった。面壁が注力するのはエッジサイドの小型モデルで、20億パラメータ規模であり、業界では「小さな鋼鉄の砲」と呼ばれている。

昨年、曽国洋が8人のコアチームを率いてテンセントの混元（Hunyuan）に移籍するという噂が流れた。会社はこれを否定し、彼自身も「全く困惑している」と述べたという。

噂も時代の匂いを帯びている。数年前、最もよく流れたデマは、某大手企業の幹部が退職して起業するというものだった。今では、噂の中の若き技術の第一人者は、必ずと言っていいほど大手企業への帰属先を用意される。

曽国洋の小さなチームには厚いクッションはなく、資金は少なく、時間的猶予も短い。しかし、エッジサイドの小型モデルという取り組みは、そもそも基盤モデルと正面から衝突するものではない。

基盤モデルはダムを建設するようなものだ。ダムは壮大で、谷、堤防、工事チーム、そして長年にわたってリターンのない投資を必要とする。一方、エッジサイドの小型モデルは井戸を掘るようなものだ。

それは別のことを追求している。モデルをより小さく、より速く、より安くし、スマートフォン、パソコン、車、ロボット上で動作させ、ユーザーに近づけ、毎回のリクエストをクラウドに戻さなくても済むようにすることだ。

ダムは地形を変えられる。井戸は一つの村を救える。

これが分岐点だ。

同じ世代の若者たちが、同じ時代にモデルというものの前に押し出された。ある者は、自分がやるべきことは大手企業に入らなければならないと気づく。問題が大きすぎて個人では耐えられないからだ。またある者は、自分がやるべきことはあまりに大きな組織には入れないと気づく。組織が大きすぎると、手触りが失われるからだ。

いくつかの忍耐の形

大手企業に戻ることは吸収されることではなく、外に留まることも信念を貫くことではない。

多くのことは、そう簡単に分類できない。大人の世界は、学生時代の選択問題のように、Aが理想、Bが現実、Cが妥協、Dがどれでもない、とはいかない。現実の世界では、四つの選択肢がしばしば混ざり合い、再選択も許されない。

2023年に外に出るのは合理的だった。資金が外にあったからだ。2026年に中に入るのも合理的だ。機械が中にあるからだ。

物事を成し遂げたいと強く願う人ほど、条件に敏感になる。本当に問題を気にかける人は、名刺に起業家と印刷されているからといって、何万枚ものGPUカードが空から降ってくると偽ることはない。また、名刺に主席科学者と印刷されているからといって、組織が科学を当然のように理解していると信じることもない。

つまり、この人たちは「大企業に入った人」と「入らなかった人」に分かれたのではなく、いくつかの異なる忍耐の仕方に分かれたのだ。

大企業に入った人は組織に耐え、壁の外に残った人はリソースに耐え、基盤モデルを作る人は請求書に耐え、狭い方向性を追求する人は天井に耐える。

これこそが、今回のAI人材の還流において最も感動的な点だ。誰がどれだけの報酬を得たかでも、誰がどれだけ高い地位に就いたかでもない。それは、一部の若き天才たちが、初めて個人の才能よりも大きなものに直面したということだ。

彼らには、前世代のインターネット起業家のように、世界を度胸一つでひっくり返せるテーブルと見なす資格はない。モデル時代のテーブルは重すぎる。動かせないとき、人はまず腰を下ろし、自分の手にある釘を打ち込めるかどうかを見極めるしかない。

とはいえ、同じ陣営にいながら、郭嘉のように生きる者もいれば、孔融のように生きる者もいる。郭嘉は官渡の戦いの前に曹操の考えを変えられたが、孔融は許都の名士リストに載る美しい名前に過ぎなかった。

今日、これらの若者たちが大企業に入るとき、本当に見るべきは権力だ。路線を自分で変えられるか、計算資源（カード）を自分で割り当てられるか、人材を自分で選べるか、モデルが最終的に製品に組み込まれるか。もし単に高給を得て、虚職に就き、発表会のポスターで若手科学者として飾られるだけなら、数年で消耗し尽くされるだろう。逆に、これらを本当に自分で決められるなら、それは単なる入社ではなく、大企業が実際に権力の一部を譲り渡したことになる。

シッダールタは川辺で

ヘッセは『シッダールタ』の中で、そんな人物を描いている。

バラモンの子であり、街で最も将来有望な若者で、誰もが彼が父親の後を継ぐと思っていた。その後、彼は苦行僧について行き、数年後に彼らからも離れた。彼は仏陀に出会い、心から敬服したが、弟子として残ることを拒否した。街に入り裕福な商人となったが、後にそれもすべて捨て、川辺で渡し守になった。

どの離脱の瞬間に立って見ても、彼は裏切り者に見える。父親の目には家族を裏切り、苦行僧の目には修行を裏切り、商人の世界の目には富を裏切った。しかし、これらの離脱を並べて見ると、それは同じ一つのことだ。彼が次々と捨ててきたのは、家族や修行や富ではなく、他人から差し出された既成の答えだった。個々の離脱だけを見れば、いずれも変節に見えるが、それらを連続して見れば、一つの道が浮かび上がる。

晩年、彼は川辺で水の声を理解した。川は源流にあり、同時に河口にもある。一つの川は、目の前を流れるこの区間だけで理解することはできない。

私たちはよく他人のために陣営を決めつけたがる。羅福莉はAlibabaに行き、次にDeepSeekに行き、さらにXiaomiに行った。孫天祥は起業家の誘いを断り、自ら会社を立ち上げ、そしてBaiduに入った。姚順雨は学術の最前線からTencentに入った。曽国洋は壁の外に留まり、噂に押されて壁の中へ向かい、そして踏みとどまった。

地上から見ると、彼らはある時は北寄り、ある時は南寄りで、まるで毎日のように考えを変えているようだ。しかし、人の一生をある一日の影だけで判断することはできない。

アナレンマが魅力的なのは、まさにここにある。毎日同じ時刻に太陽を見ると、その位置は異なる。一日だけ見れば、ふらついているように感じる。一年間見続ければ、それらのずれがつながって、一つの閉じた8の字を描いていることがわかる。

羅福莉が七年前に書き留めた基準は変わっていない。孫天祥はMOSSからアナレンマ、そして百度に至るまで、やはりモデルを現実に取り込むということを続けている。姚順雨は推論手法からエージェントの実装へと向かい、依然としてモデルがどのように会話から実務へと移行するかという課題に直面している。曽国洋たちは壁の外に留まっているが、ただじっとしているわけではない。彼らは問題を、手が届く範囲に縮小しているだけだ。

彼らは会社のために来たのではなく、事のために来たのだ。いつか条件が再び変われば、彼らはまた去っていくだろう。その時、彼らは誰かを裏切ったとは思わないし、大企業も驚くべきではない。真に問題に導かれた人間は、決して特定の組織に永遠に忠誠を誓うことはない。

彼が忠誠を誓うのは、自分自身も完全には説明できないかもしれない、その道なのだ。

夜、いくつかの場所の画面がまだ光っている。北京、上海、深圳、杭州。大企業の会議室でロードマップを修正する者、小さなチームで推論レイテンシーを監視する者、発表会の前で技術資料を何度も確認する者、終わっていない実験の横で次の試みを書き留める者。

画面の光が顔を照らしても、その人が壁の内側にいるのか、外側にいるのかはわからない。

アナレンマの中で、太陽は毎日位置を変えているように見えるが、実はその意志は決して変わっていない。変わっているのは季節の方だ。