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WAIC最新情報｜習近平国家主席が中国AIの重要施策を発表

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国家主席習近平がWAIC 2026の開幕式に出席し、基調講演で「人工知能の発展は、一国だけの独奏であってはならず、世界全体の協力による交響曲であるべきだ」と述べました。

2026年世界人工知能会議および人工知能グローバルガバナンスハイレベル会議（略称WAIC）が7月17日から20日まで上海で開催され、本日正式に開幕しました。習近平国家主席が会議の開幕式に出席し、基調講演を行いました。

これは世界人工知能会議の歴史上初めて国家主席が出席し基調講演を行ったものであり、会議の格式と影響力を十分に示すとともに、人工知能が新たな科学技術革命と産業変革の中核的推進力として国家戦略の高みに引き上げられたという重要なシグナルを発信しています。

7月18日

WAIC 2026 ラウンドテーブル：StepStarと上海期智研究院がエージェントフロンティア研究院を共同設立

7月18日、StepStarと上海期智研究院は正式に協力関係を発表し、両者は共同でエージェントフロンティア研究院を設立し、エージェントネットワークと経済原理、AI Safetyなどの方向性について共同研究を実施し、Agent時代の基礎理論、中核技術、標準体系、産業パラダイムを探求します。

両者は共同で「エージェント時代の5つのグローバル新命題」を提起し、行動権利、責任秩序、安全パラダイム、経済基盤、人間と機械の共生という5つの次元から、エージェントが大規模に現実世界に参入した後、人類社会が共に直面しなければならない基礎的問題に応えます。

Agent時代に向けて、StepStarは正式にStepStarトップ人材プログラムを発表し、世界中からエージェント分野の優秀な人材を募集します。このプログラムは、長期的視野と独創的精神を持つイノベーション力を結集し、研究者がエージェント分野の最先端課題に関する長期的探求を支援し、より多くの独創的思想を中核技術と実用的応用に転換することを目指しています。

7月17日

MiniMaxがM3、H3などの全モーダルモデルおよび製品をWAIC2026で展示

7月17日、2026年世界人工知能会議（WAIC2026）期間中、MiniMaxは旗艦モデルMiniMaxM3、ならびにマルチモーダルモデルとAIネイティブ製品を集中的に展示し、その中で次世代マルチモーダル生成モデルH3がWAIC期間中に先行プレビューされました。ロボット犬、AIグラス、スマートイヤホン、NAS、金融サービス、映像コンテンツなどのエコシステム協力事例を通じて、MiniMaxはAIの基盤モデル、エージェント製品から具体的な応用に至るまでの発展と実践を示しました。

今回の展示は、モデル能力、学術研究、製品ツール、マルチモーダル創作、業界応用など複数のレベルをカバーしています。来場者はM3の長文脈、Coding、Agenticタスクにおける能力を理解できるほか、マルチモーダルモデルの創作ワークフロー、スマートハードウェア、業界サービスにおける具体的な応用を体験し、MiniMaxのオープンソースエコシステム、産業協力、グローバル化における進展について知ることができます。

WAIC 2026 ラウンドテーブル：汎用具身知能はまず専用シナリオの突破が必要、今後の競争の焦点は高品質データ取得とシナリオクローズドループ検証へ

復旦大学副学長の姜育剛氏、智元ロボットのパートナーである姚卯青氏、它石智航のCEOである陳亦倫氏、亮源新創のCEOである姜旭氏が、2026年世界人工知能大会でラウンドテーブル対談を行い、世界モデルについて議論を展開した。参加者の共通認識として、世界モデルの核心は、物理世界の動作法則を理解し、次の状態や動作を予測することにあり、単なる画面のレンダリングではない。マルチモーダル融合、物理法則、因果推論、長期的予測能力をネイティブに習得する必要がある。現在の最大のボトルネックはデータにある。陳亦倫氏は、動画データには力や触覚などの重要なモダリティが欠けており、理想的なトレーニングデータは、モダリティが完全で、高頻度のインタラクションがあり、実際のシナリオに基づくという3つの条件を満たす必要があると指摘。具身知能は操作の複雑さが高いため、数千万時間の実際のインタラクションデータが必要になる可能性がある。姚卯青氏は、大規模言語モデルの数百億時間の音声トレーニング量に例え、物理世界では常識的な物理予測を習得するために「1億時間以上」の実際のデータが必要になる可能性があると推定した。アーキテクチャ面では、姜旭氏は、現在の主流アーキテクチャが状態予測と動作予測を混同して処理しており、生成能力と理解能力が競合し、同時に最適化することが難しいと指摘した。

実装パスに関して、3人の参加者は全員、製造業を今後3年間で最も確実なスケーラブルシナリオと見なしている：

姚卯青氏は、智元ロボットが生産ラインで6日間で6万個の操作、99.99%の成功率を達成するロボットチーム作業を実現したことを明らかにした。

陳亦倫氏は製造業に賭けており、その理由として、データ濃度が高く、タスクに明確な完了基準があり、大量の人間のデモデータが存在することを挙げた。它石智航はすでに自動車メーカーと協力し、千台規模の産業用具身ロボットクラスターの展開を進めており、中国の製造業が世界で最も集中しており、物理AIの理想的なテストフィールドであることを強調した。

姜旭氏は、具身知能はマルチモーダル大規模モデルの延長線上にあり、インターネットにはすでに100億時間の動画データがプレトレーニングに適しており、能力の飛躍はまず家庭やオフィスなどの日常シナリオで現れるが、商業化には高いフォールトトレランス条件を満たす必要があり、大規模モデルにシナリオを見つけることは、モデルをトレーニングするよりも簡単ではないと述べた。

3者の共通認識は、現在は汎用具身知能にはまだ遠く、専用シナリオの突破は避けて通れない段階であり、今後の競争の焦点はモデルアーキテクチャから高品質データ取得とシナリオクローズドループ検証能力に移行するということである。

WAIC 2026 ラウンドテーブル：生死に関わる決定は決してAIに委ねるべきではない、人間は行動を許可できても責任を許可することはできない

清華大学人工知能国際ガバナンス研究院院長の薛瀾氏、ニューヨーク科学アカデミー院長兼CEOのニコラス・B・ダークス氏、カリフォルニア大学バークレー校人工知能研究ラボ人間互換AIセンター執行ディレクターのマーク・ニッツバーグ氏が、2026年世界人工知能大会でラウンドテーブル対談を行い、AIエージェントのガバナンスについて議論を展開した。参加者らは、AIが「補助的判断」から「自律的行動」へと移行し、人間に代わってタスクを実行するエージェントになりつつあると指摘。これは、伝統的なプリンシパル・エージェント問題がデジタル時代に新たな形で現れたものである。人間のエージェントとは異なり、AIは目標の不一致に直面し、ブラックボックスとして法的責任を負うことができないため、説明責任は開発者、デプロイヤー、規制当局など、実行チェーン全体に向けられる必要がある。

パネリストの間で高いコンセンサスが得られた。生死に関わる結果を伴う意思決定、一度誤ると修復不可能なシナリオ、倫理や価値判断に関わるすべての問題は、決してAIに主導させてはならない。人間はAIに行動を委任することはできても、責任を委任することはできない。すべての委任は撤回可能であり、すべての行動は説明責任を果たせるものでなければならない。代理権を委譲する速度は、人間がAIの能力を検証する速度を決して上回ってはならない。

安全メカニズムの面では、パネリストは信頼できるAIを構築するために、基礎が堅固であること、操作が透明であること、使用中に制御可能であることという3つの工学的特性を満たす必要があると提言した。制度構築の面では、グローバルに統一されたAI安全評価基準、相互認証可能なテスト体制、事故データ共有メカニズムを確立し、AI開発のレッドラインを明確にし、早期警戒監視メカニズムを構築し、AI安全をグローバル公共財とする必要がある。AIガバナンスの境界は技術の終着点ではなく、人間が自らの価値、責任、文明の方向性を再認識するための出発点である。

阿里雲創設者：AIは数学と同様に基礎科学研究ツールとなる、次の競争の鍵はマルチモーダル科学データの統合

中国工程院院士で阿里雲創設者の王堅氏は、2026年世界人工知能大会で、「人工知能」という言葉には今なおコンセンサスが欠けており、現在AIは再び重要な岐路に立っていると述べた。科学データが人工知能の本質を再定義し、科学データを基礎モデルの「原住民」とすべきであり、科学論文のテキストのみに依存すべきではないと主張した。王堅氏は、既存のAIの科学研究への応用が論文テキストやコードに過度に焦点を当てており、科学データそのものにはほとんど及んでいないと批判し、科学基礎モデルは垂直領域モデルではなく、テキスト、コード、科学データを融合した汎用技術アーキテクチャであり、中核的なタスクは科学データのトークン化（Token化）と、それをテキストやコードと同一のモデル空間に統合することであると提言した。

王堅氏は講演の最後に、AIは転換点を迎えていると総括した。もはや独立した技術分野ではなく、数学と同様に科学研究の基礎ツールとなる。今後50年間の科学におけるAIの役割は、過去数百年間の数学の役割に匹敵すると予測し、次の段階のAI競争の鍵はマルチモーダル科学データの統合能力にあると述べた。

商湯科技CEO：AI製品は代替から拡張へ、Token課金からTask課金へ

商湯科技の董事長兼最高経営責任者である徐立氏は、2026年世界人工知能大会で基調講演を行い、AIの普及と安全性という二重の命題について体系的に論じた。現在市場で実証され、浸透しているいくつかのタイプのAIアプリケーション（ソフトウェア開発、コンテンツ生成、具現化知能）は、共通の進化の軌跡をたどっている。専門家向けの単一モジュールツールから、一般大衆向けの長期的タスクのクローズドループへと移行している。このプロセスで最も顕著な変化はユーザーの移動であり、従来のターゲット顧客はもはや重要ではなく、真の顧客は需要側から自然に出現している。徐立氏は、真のAI普及とは人間を代替することではなく、各人が本来持っていなかった能力の限界を拡大することだと強調した。

徐立氏は、安全ガバナンスの観点において、AIの安全性は製品コンセプト、モデルパス、物理的境界の3つのレベルに貫徹される必要があると提言した。製品は代替ではなく強化を、依存ではなく個人の成長をもたらすものとし、モデルは事前学習および事後学習の段階でデータの安全性を確保し、使用時には複数モデルによるクロスバリデーションを実施する必要がある。また、具現化知能はサンドボックスとシナリオ制限を通じて段階的に実装を進めるべきである。

さらに徐立氏は、AIの能力境界がスーパーインディビジュアルへと進展するにつれ、真の未来の価値単位はもはやトークンではなく、タスクを完了するための価格になると指摘。タスクエコノミーがAIを計算リソースの消費から価値提供へと押し上げ、コストの継続的な低下が普及のハードルをさらに引き下げると述べた。世界経済フォーラムのデータを引用し、2030年までにAIは9000万の雇用を減少させる可能性があるが、1億7000万の新たな職業を創出し、スーパーインディビジュアルが新たな職業形態の中核になるとした。

汎用具現化知能はまず専用シナリオの突破が必要、将来の競争焦点は高品質データ取得とシナリオクローズドループ検証へ

復旦大学副学長の姜育剛氏、智元ロボットのパートナー姚卯青氏、它石智航のCEO陳亦倫氏、亮源新創のCEO姜旭氏が2026年世界人工知能大会で円卓対談を行い、世界モデルについて議論した。参加者の共通認識として、世界モデルの核心は物理世界の動作法則を理解し、次の状態や動作を予測することであり、単なる画面のレンダリングではないとされた。そのためには、マルチモーダル融合、物理法則、因果推論、長期的予測能力をネイティブに備える必要がある。現在の最大のボトルネックはデータである。陳亦倫氏は、ビデオデータには力や触覚などの重要なモダリティが欠けており、理想的なトレーニングデータはモダリティの完全性、高頻度インタラクション、実世界シナリオ由来の3条件を満たす必要があると指摘。具現化知能は操作の複雑さから、数千万時間の実世界インタラクションデータが必要になる可能性がある。姚卯青氏は大規模言語モデルの数百億時間の音声トレーニング量に例え、物理世界では「1億時間以上」の実データが常識的な物理予測を習得するために必要と推定した。アーキテクチャ面では、姜旭氏は現在の主流アーキテクチャが状態予測と動作予測を混同して処理しており、生成能力と理解能力の競合を引き起こし、同時最適化が困難であると指摘した。

実装パスに関して、3名の参加者は全員が製造業を今後3年間で最も確実な大規模展開シナリオと見なした。

姚卯青氏は、智元ロボットが生産ラインで6日間6万個の操作、99.99%の成功率を達成するロボットチーム作業を実現したことを明らかにした。

陳亦倫氏は製造業に注力する理由として、データ濃度の高さ、タスクの明確な完了基準、大量の人間によるデモデータの存在を挙げ、它石智航はすでに自動車メーカーと協力して千台規模の産業用具現化ロボットクラスターの展開を進めており、中国の製造業が世界で最も集中しており、物理AIの理想的な実験場であると強調した。

姜旭氏は、具現化知能はマルチモーダル大規模モデルの延長線上にあり、インターネットにはすでに100億時間のビデオデータが事前学習に適して存在し、能力の飛躍はまず家庭やオフィスなどの日常シナリオで現れるが、商業化には高いフォールトトレランス条件を満たす必要があり、大規模モデルにシナリオを見つけることはモデルを訓練するよりも簡単ではないと述べた。

三者間の共通認識として、現在は汎用具身知能（汎用身体知能）にはまだ遠く、特定用途でのブレークスルーが不可避の段階であり、将来の競争の焦点はモデルアーキテクチャから高品質なデータ取得とシナリオクローズドループ検証能力へと移行する。

英矽智能CEO：AIと中国の研究開発体制の融合により、新薬開発を4～5年から9～12ヶ月に短縮可能

英矽智能（Insilico Medicine）の創業者兼CEOであるアレックス・ザボロンコフ氏は、2026年世界人工知能大会（WAIC）で基調講演を行い、新薬開発におけるAIの変革的役割を体系的に説明した。従来の新薬開発では、標的確認から候補化合物の特定まで通常4～5年を要するが、中国独自の研究開発体制と人材の蓄積だけで世界平均より約2年速く、さらにAIの能力を加えることでこの期間を9～12ヶ月にまで短縮できる——これは「AIと中国式アーキテクチャの組み合わせによる奇跡」である。

アレックス氏は、自身のチームが2019年に『Nature』で発表した論文で、強化学習とAIが46日間で新たな分子を生成し、実験室で検証に成功したことを初めて証明したと振り返る。その後、生成AIの普及が研究開発プロセスを根本的に変え、DeepSeekなどのオープンモデルにより世界中の科学者がAIを公衆衛生や新薬開発に活用できるようになった。

アレックス氏は、同社の薬剤が中国で臨床試験第3相に入っており、複雑な疾患を対象とした標的薬や、疾患と老化の両方を標的とする候補薬を含み、関連研究成果は複数の『Nature』シリーズ論文に掲載されていると明かした。特に、中国上海の浦東金橋にロボット駆動の創薬工場を設立し、構想から施設完成まで18ヶ月で達成し、複数の記録を打ち立てた。現在、この「医薬超知能」能力を他の製薬企業に提供し、新薬開発に必要な1200以上のタスクにおける品質と効率の向上を支援している。

アレックス氏は講演の最後に、学術コミュニティを構築し、AIがオープンな姿勢で世界に恩恵をもたらすこと、特に公衆衛生や人間の健康寿命の延長において重要であると訴えた。

習近平主席が初めてWAICに出席：人工知能の発展は一国だけの独奏であってはならない

7月17日、国家主席習近平氏が2026年世界人工知能大会兼人工知能グローバルガバナンスハイレベル会議の開幕式に出席し、基調講演で「中国では『一本の弦では音は鳴らず、一本の木では森はできない』と言う」と述べた。人工知能の発展はある一国だけの独奏であってはならず、グローバルな協力の交響曲であるべきであり、オープンソース、開放、協力、共有を奨励し、あらゆる業界がAIを活用できるようにすべきだと強調した。

同時に、AIが常に人間の制御下にあることを確保するよう求めた。各国は法律・規制、技術監視、リスク警告、緊急対応体制を構築し、AIの悪用を防ぐべきである。

習近平氏はまた、国家安全保障の概念を過度に拡大し、自国の安全を他国よりも優先することに反対した。AIは各国の文化特性や世界の文明の多様性を損なうべきではない。

中国はアジア、アフリカ、ラテンアメリカ、およびBRICS諸国と協力し、発展途上国のAI能力構築を支援し、AIが新たな世界的な不平等を生み出すのを防ぐ。米中AI競争は、チップやモデルから、オープンソースの路線や世界的なルールにまで拡大している。

習近平氏、中国がグローバルAI発展を支援する主要な措置を発表

7月17日、中国国家主席習近平氏は上海ワールド会議ホールで開催された2026年世界人工知能大会兼AIグローバルガバナンスハイレベル会議の開幕式に出席し、基調講演を行った。

習近平氏は、各方の共同努力により、世界人工知能協力機構が上海で設立されたと指摘した。これは、グローバルサウスの声に応え、国際社会を団結させてAIの発展とガバナンスを積極的に推進する中国の重要な措置であり、AI発展史における重要なマイルストーンとなる。

習近平氏は、グローバルなAI発展をさらに支援し、世界的なAI能力構築を推進するため、今後5年間で中国は発展途上国向けに5000のAI専門研修枠を提供すると発表した。また、ASEAN、アラブ連盟、アフリカ連合、ラテンアメリカ・カリブ諸国共同体、上海協力機構、BRICS諸国向けに国際AI応用協力センターを設立し、気象インテリジェント警報ソリューション「媽祖」を30カ国で展開し、万家の灯火を見守り、四海の安寧を守る。