华為の郭平氏の最新発言：大規模なAIモデルは作らず、「NVIDIA」のようになるのか？
皆さん、こんにちは。私はあなた方の財経アナリストです。
最近、華為の内部で重要な文書が流出しました。それは監事会の議長である郭平氏が新入社員と行った座談会の記録です。この記録には非常に多くの情報が含まれており、AI時代における華為の戦略的野心だけでなく、華為のチップ、事業の境界、人材観に関する外部からの多くの推測にも直接的に答えています。
「昇腾（シェンテン）」、「鯤鵬（クンペン）」、「韜定律（タオディング）」といった言葉を見て、専門外の方は頭が痛くなるかもしれません。しかし心配ありません。今日はこれらの専門用語をわかりやすい言葉に置き換えて、華為が何を目指しているのか、そしてそれが私たち一般人にとって何を意味するのかを見ていきましょう。
核心内容の要約
簡単に言うと、郭平氏のこの発言は、AI時代における華為の「新しい役割」を明確にしました。華為は最も賢い「脳」（大規模なAIモデル）になるのではなく、最も強力な「体」（計算インフラ）になることを目指しています。
華為の目標は、AI業界における「NVIDIA」になることです。つまり、世界中のどの企業が開発した大規模なAIモデルであっても、それが華為のチップやサーバー上で最も速く、最も安定して動作するようにすることです。同時に、華為は事業の境界を無闇に拡大しないと明確に表明し、「接続」と「計算」という二つの分野に引き続き力を入れています。チップの制限がある中で、華為はアーキテクチャの革新と「時間を使って空間を稼ぐ」という戦略で製造工程の短所を補っています。最後に、郭平氏は従業員に対して、AI時代には暗記だけでは不十分であり、質問する能力、問題を解決する能力、継続的な学習が重要だと強調しました。
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華為のAI野心を5つの観点から深く解説する
1. 戦略的位置付け：「料理人」ではなく、「ミシュランの厨房」になる
【わかりやすい解説】
以前はよく、「華為はChatGPTのような大規模なAIモデルを作るのか？」という質問がありましたが、郭平氏ははっきりと述べました。華為の核心的な目標は、自ら最も優れた大規模なAIモデルを開発することではなく、すべてのAIモデルが華為の環境で高速に動作できるようにすることです。
これはレストランを経営することに例えられます。
- 以前の考え方：自分で最も複雑なレシピ（大規模なAIモデル）を開発し、最も優れた料理人になる。
- 現在の考え方：世界で最も優れた厨房（昇腾、鯤鵬、スーパーノードクラスター）を構築する。あなたがミシュランの三星レベルのシェフであれ、路上の小さな店のシェフであれ、私の厨房で料理をするなら、最も正確な火加減で、最も速く、最も低コストで提供する。
郭平氏は、華為がICT（情報通信技術）と計算分野で「NVIDIA」のようになることを目指していると述べました。NVIDIAが強いのは、自ら最も優れたAIアプリケーションを開発しているからではなく、世界中の90％のAIトレーニングがNVIDIAのグラフィックカード上で行われているからです。華為の戦略は、コードを書くプログラマーになる必要はないが、最も強力な計算能力を提供する「売り手」になることです。世界中のどの大規模なAIモデルも華為のハードウェア上で効率的に動作するなら、華為は勝利します。これは非常に実用的で、商業的に賢明な選択であり、大規模なAIモデルのメーカーとの直接競争を避け、インフラの優位性を確保しています。
2. 事業の境界：「多くを手に入れても消化できない」、集中が鍵
【わかりやすい解説】
多くの企業は「多角化」を好みますが、今日はスマートフォンを作り、明日は自動車を作り、明後日は金融業に進出するといった具合です。しかし郭平氏は明確に、「華為には事業拡大の計画はない」と述べました。
これはどういう意味でしょうか？つまり、華為は「集中」するということです。
- 何に集中するか？ 接続（例えば5G、光ネットワーク）と計算（例えばチップ、サーバー、クラウドコンピューティング）です。
- なぜか？ 郭平氏ははっきりと述べています。「本当に重要なのは外部環境ではなく、自社の能力です。**
これは武術の達人に例えられます。100種類の技を学ぶよりも、一つの技「降龍十八掌」を極める方が良いのです。AI時代には技術の進化が非常に速いため、華為が得意でない分野や核心的な能力と関係のない分野に力を分散させると、簡単に遅れを取るでしょう。華為の戦略は、「接続」と「計算」という二つの基盤を固めることです。これらが十分に強ければ、他の事業（例えばスマートカー、端末）も自然と恩恵を受けます。このような「減法」の戦略は、不確実性に満ちた現在の経済環境の中で特に安定しています。
3. チップの突破：追いつけないなら「近道を歩く」
【わかりやすい解説】
これは皆が最も関心を持っている部分です。アメリカの制限により、華為のチップ製造工程が遅れていますが、どう対処するのでしょうか？郭平氏は何庭波氏が提唱した「韜定律」について言及しました。
この言葉は少し難しいかもしれませんが、実際のところ非常にシンプルな考え方です：
- 従来の方法（幾何学的な微細化）：道路をより狭くして車の速度を上げるようなものですが、これにはより先進的な技術（例えば3ナノメートル、2ナノメートル）が必要であり、これが華為が困っている点です。
- 華為の方法（時間的な微細化）：道路を狭くすることができないのであれば、車が「停まらないように」するのです。ソフトウェア、アーキテクチャ、システムの最適化を通じて、チップ内でのデータの流れを速め、待ち時間を減らします。
郭平氏は、「設計と製造の一体化」によって製造工程の不足を補うと述べています。簡単に言えば、自分の「レンガ」（製造工程）は他社ほど良くないかもしれませんが、家（チップアーキテクチャ）の設計がより巧妙で、基盤がよりしっかりしているため、全体の耐震性や性能が他社に追いつき、さらには超えることができるということです。
昇腾950シリーズについては、単にパラメータ（例えばコア数、周波数）を積み上げるのではなく、「実際の問題を解決する」ことが重要だと強調しました。これは、華為のチップが単一の指標で他社を圧倒するわけではないかもしれませんが、全体のクラスター効率、安定性、コストパフォーマンスで「スーパーノード」などの技術を通じて総合的な優位性を形成するということです。これは「長所を生かし短所を避ける」という戦略です。
4. AIの実用化：「見せびらかす」から「実際に使う」へ、運営業者が最初の実験場
【わかりやすい解説】
AIは現在非常に注目されていますが、多くのAIはまだ「チャット」の段階に留まっています。郭平氏は、AIが実際に従来のビジネスに応用されるべきだと指摘しました。例えば、運営業者のネットワークです。
現在の5Gネットワークは、機器が多く、線路が複雑で、障害のトラブルシューティングが困難で、運用コストが非常に高いです。以前は人の巡回検査や手動設定に頼っていましたが、効率が低かったです。
- 将来のシナリオ：AIを使ってネットワークを自動的に運用する。例えば、ネットワークのどこが詰まっているか、どこが壊れているかをAIが自動的に発見し、自動的に修復し、自動的に最適化する。
- 人材のニーズ：これには「応用型のAI人材」が必要です。論文を書くだけの理論家ではなく、ネットワークを理解し、ビジネスを理解し、AIツールを使って実際の問題を解決できる「多才な人材」です。
郭平氏は、異なるビジネスにおけるAIのアプローチも区別しました：
- ICT/計算分野：顧客のためにモデルを構築する（インフラを提供する）。
- 端末/自動運転：独自のモデルを持つことが望ましい（シナリオが特殊で、カスタマイズが必要だから）。
- 華為クラウド：独自のモデルを持つ必要がある（クラウドとAIが深く統合されており、モデルがクラウドの核心的な競争力だから）。
これは、華為がAIの応用に非常に明確な考えを持っていることを示しています。どこで独自の開発が必要か、どこで協力が必要か、どこで外部に委託するかをはっきりと分けています。一律に対応するのではなく、状況に応じて柔軟に対応しています。
5. 人材観：AI時代には「質問する」能力が「答える」能力よりも重要
【わかりやすい解説】
最後に、郭平氏は人材について語りました。AIは人類社会にとって最後の技術革命になるかもしれませんが、この言葉は少し大げさかもしれませんが、意味ははっきりしています。この革命は職場のルールを根本的に変えるでしょう。
以前は、人を評価する際には、どれだけ多くを覚えているか、どれだけ速く計算できるか、どれだけ標準的な答えを覚えているかが重要でした。
しかし今では、それらはもはや重要ではありません。なぜならAIの方が多くを知り、速く計算できるからです。
郭平氏は新しい職場での生存法則を提案しました：
1. 問題を正確に記述する：質問する能力が必要です。AIと対話するときには、どれだけ明確に質問できるかが重要です。
2. 継続的に質問する：AIが出す答えが間違っているかもしれませんが、判断力を持ち、質問し、訂正する能力が必要です。
3. 実際の問題を解決する：最終的な目的は答えを得ることではなく、物事を成し遂げることです。
4. 継続的な学習：これが基本的な生存能力です。AIも技術も常に変化しているため、止まれば淘汰されます。
これは私たち一般人にとっての教訓です。AIに置き換えられることを恐れるのではなく、AIを使いこなす人に置き換えられることを恐れるべきです。未来の核心的な競争力は、「知識の量」ではなく、「知識の応用能力」と「批判的思考」です。
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結論
総じて、郭平氏のこの発言は、AI時代における華為の「冷静で実用的な」姿勢を示しています。
華為は大規模なAIモデルという流行に盲目的に追いつくのではなく、自社が最も得意とする「接続」と「計算」という分野に戻り、アーキテクチャの革新によってハードウェアの短所を補い、戦略に集中してリソースの分散を避けています。華為にとってこれは「耐久力」と「システム能力」の競争であり、「速度」や「単一の突破」の競争ではありません。
一般人にとって、この技術革命がもたらす最大の変化は、スマートフォンがより賢くなることではなく、私たちの考え方をアップグレードすることかもしれません。「答えを探す」から「問題を定義する」へと。これこそがAI時代の本当の入場券です。