2026年外灘大会の深層分析：AIは「技術の見せびらかし」から「実際のビジネス活用」へと進化し、バブルと実用化が並存している
まとめ
2026年の上海外灘大会のテーマは「AIによる新しい経済の共創」でした。過去とは異なり、今年の焦点は「技術の強さ」から「ビジネスとしての成功可能性」へと移りました。
最も注目すべき点は、アントグループのCEO、マスターカードの幹部、OPPOの幹部、アリババのチーフサイエンティストが同じ場にいた際、実際にAIエージェントを使って実際の支払いを完了したのはアントグループのCEOである韓歆毅ただ一人で、その割合はわずか25％でした。これは厳しい現実を浮き彫りにしています。AIエージェントを活用したビジネス（Agentic Commerce）は概念としては注目されていますが、実際の導入速度は予想を大きく下回っており、インフラや信頼メカニズムが完全に確立されていません。
一方で、AIハードウェア（例えばスマートグラス）の販売量は減少し、アバター型AI（ロボット）の業界ではバブルが崩れ始めています。業界はもはや盲目的な楽観を捨て、冷静に問い直しています：ユーザーに本当に必要なのか？ビジネスモデルは実際に機能するのか？信頼性は十分か？これは「PPTで車を作る」時代から「実際のお金が動く」時代への厳しい選別の過程です。
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AI新経済を理解するための5つの側面
1. 支払いプロセスの「最後の一歩」：なぜAIはまだお金を使ってくれないのか？
現象：
韓歆毅はAIに40元以上のスナックを購入させましたが、これはごく少数の例です。マスターカードの幹部Jorn Lambertは、AIを使って商品を探すことはできたものの、直接支払いをさせることはありませんでした。
深層分析：
これは単なる技術的な問題ではなく、信頼とルールの問題です。
- 古いシステムでは新しいことができない： 現在の支払いシステムや銀行のルール、リスク管理のプロセスはすべて「人」のために設計されています。人は購入する際に躊躇したり確認したりしますが、AIはミリ秒単位で決定を下します。既存のシステムでは「AIの誤操作」と「ハッキング」を区別できず、AIが生成する多数の小規模な取引も処理できません。
- 信頼の欠如： 消費者は財布を完全にAIに任せることができません。AIの判断が間違えた場合（例えば間違った商品を購入したり、誘導されて購入したりした場合）、責任は誰にあるのでしょうか？モデル提供者か、プラットフォームか、ユーザーか？現在、明確な責任の定義が欠けています。
- 結論： AIによる支払いは「デモンストレーション段階」にあり、「普及段階」にはありません。AIに財布を本当に任せるためには、機械の行動に特化した金融インフラとセキュリティ基準を再構築する必要があります。
2. AIエージェントを活用したビジネスの「冷え込み」：「すべてがAIになる」という夢から「シナリオに合わせる難しさ」へ
現象：
昨年の第4四半期には業界は「AIエージェントを活用したビジネス」に非常に楽観的でしたが、今年の導入速度は明らかに遅くなりました。アリペイの「阿宝」はコーヒーを注文したりタクシーを呼んだりできますが、大規模な普及にはまだ距離があります。
深層分析：
- 「機能する」と「使いやすい」は異なる： 展示会ではAIによる注文はクールに見えますが、実際の生活では「速さ」と「正確さ」が重要です。AIによる注文がユーザー自身よりも遅かったり、要求をよく理解できなかったりすると、ユーザーはそれを使わなくなります。
- 供給エコシステムの断片化： 現在、アリペイや淘宝などの一部の大手プラットフォームのみがAI化を完了しています。多くの中小企業やオフラインサービスはAIインターフェースに接続していません。AIがサービスを提供したいとしても、そのための環境が整っていません。
- 長期的な課題： メーカーはAIがより完全なコンテキスト（例えばユーザーの好みや予算、位置情報）を理解し、安全で信頼できる取引のサイクルを構築するという、地道で重要な作業に取り組んでいます。これは単一の大規模なモデルだけでは解決できません。産業チェーン全体の協力が必要です。
3. AIハードウェアの「退潮」：スマートグラスの販売量減少の理由
現象：
今年7月、主要な電子商取引プラットフォームでのスマートグラスの販売量は前年比で15.3％減少しました。投資家の颜黔杭は、AIハードウェアが新しいインタラクション方法を生み出していないと指摘しています。
深層分析：
- 新規性の魅力が薄れる： 初期にスマートグラスを購入したのは主にテクノロジーに興味のある人や新しいものを試したい人でした。新鮮さが薄れると、製品が頻繁に必要とされる問題（例えばスマートフォンのように欠かせないもの）を解決できなければ、販売量は減少します。
- インタラクション体験の限界： 現在のスマートグラスはほとんどが「スマートフォンの画面の延長に過ぎず、革新的なインタラクション体験を提供していません。ユーザーはグラスをかけたまま画面を見ているだけで、世界と自然に交流しているわけではありません。
- 消費電子製品の論理に戻る： 投資家は従来のハードウェアの基準でAIハードウェアを評価しています：それはどのような問題を解決しているのか？ターゲット層はどれほどいるのか？ブランドの忠誠心を築けるのか？これらの答えが否定的であれば、AIの概念がどれほど流行っても製品は失敗します。
- 示唆： AIハードウェアの未来は「AIを追加する」ことではなく、AIを使って新しいニーズや新しいインタラクションのパラダイムを創造することにあります。単に既存の機能を最適化するだけでは不十分です。
4. アバター型AI（ロボット）のバブル崩壊：「ダンス」から「実際の作業」へのギャップ
現象：
40社以上のロボットメーカーが登場しましたが、業界ではバブルが崩れ始めています。スードテクノロジーのCEOである韓铮は、一般消費者はロボットの信頼性に非常に高い要求（約100％）を持っており、現在のロボットはその基準を満たせるタスクは5％から10％に過ぎないと指摘しています。
深層分析：
- 信頼性が生死を分ける： ラボではロボットがダンスをしたりピアノを弾いたりするのは魅力的ですが、薬局での仕分けや工場での組み立てなどの実際のシナリオでは、1回のミスが大きな損失を引き起こす可能性があります。ユーザーは「80％信頼できる」ロボットを受け入れません。彼らが求めるのは「99.9％信頼できる」ロボットです。現在の技術レベルではまだ遠い道のりです。
- 期待の管理： 以前はロボットが多くの人間の仕事を代替できると市場は過大評価していましたが、これは大きな「バブル」でした。実際にはロボットは非常に狭範囲で繰り返しの作業しか処理できません。
- 資本のバブル： 市場は中国に100社のトップクラスのアバター型AI企業が出ると予測していますが、ビジネスの法則によれば、最終的には10社以下しか生き残らないでしょう。これは多くのスタートアップが淘汰されることを意味します。
- 現実的な方向性： 賢明な起業家は「何でもできる」ロボットという大きなビジョンを捨て、特定のシナリオでの高い信頼性に焦点を当て始めています。例えば、「宅配物の仕分けだけを専門にする」ロボットを作ることです。
5. 産業の共通認識：長期的には楽観的だが、短期的には冷静
現象：
販売量の減少や導入の遅れ、バブルに関する議論があるにもかかわらず、多くの投資家や起業家はアバター型AIとAI新経済に長期的な投資の価値があると考えています。
深層分析：
- 夜明け前の暗闇： 大晓ロボットの王晓刚は、業界は「夜明け前」にあると述べています。データの蓄積（例えば人中心のデータや世界モデル）やスケーリングの法則が明らかになるにつれて、技術的なブレークスルーが近づいています。
- 資金は枯渇していない： 中科创星の王超は、バブルがあるにもかかわらず、全体の資金量はまだ少ないと指摘しています。これは資本が撤退しているのではなく、「話をする」企業から「実際のデータとシナリオの実装能力を持つ」企業へと再配分されていることを意味します。
- 業界の分化： 今後数年で業界には大きな分化が起こるでしょう。
- 勝者： 特定のシナリオでの高い信頼性の問題を解決し、独自のデータの優位性を持ち、明確なビジネスモデルを持つ企業。
- 敗者： 単なる概念の宣伝や技術の同質化に頼り、ビジネス価値を証明できない企業。
- 核心的な考え方： 期待を下げることは悲観的なことではなく、理性的な回帰です。業界は「長期的なビジョン」と「短期的な現実」を別々に議論し始めています。長期的にはAIが経済を再構築しますが、短期的には具体的で小さな問題を一つ一つ解決する必要があります。
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一般消費者へのヒント
1. 財布をAIに任せるのは急がない： 現在のAIによる支払いはまだ成熟していません。警戒を保ち、大きな金額の取引は自分で確認しましょう。
2. AIハードウェアの購入は慎重に： 特定の問題（例えばリアルタイム翻訳や運転支援）を解決すると明確にできない限り、概念だけで簡単に購入しないでください。
3. 「信頼できる」ことを重視し、「クール」であることではない： どんなAI製品やサービスを評価する際には、以下の3つの質問を自分にしてください：本当に安定して機能するか？現在使用している方法よりも使いやすいか？問題が発生した場合、誰が責任を負うのか？
4. 業界は再編中： 投資や起業に関心があるなら、今は盲目的に高値を追う時ではなく、実際に機能し、キャッシュフローを生み出せる企業を観察する時です。
一言でまとめる： 2026年のAI新経済は、「魔法のショー」ではなく、「実際の技術の試練」です。AIを「おもちゃ」から「道具」に変えることができる企業だけが未来を勝ち取るでしょう。