核要内容のまとめ
この対話は、テンセントグループのシニアエグゼクティブバイスプレジデントである汤道生（タン・ダオシェン）とチーフAIサイエンティストの姚顺雨（ヤオ・シュンユー）による公開されたもので、主な内容は姚顺雨がテンセントに加入してからの役割、AIの次の段階の本質、テンセントAIの新しい戦略（モデルと製品の連携、混元3のアップグレード）、そして「テンセントAIの進歩が遅い」という批判に対する回答についてです。姚顺雨は具体的な行動（例えば元宝をDeepSeekに適合させること）を通じてチーム間の信頼を築き、テンセントAIのモデルと製品の連携における決定権を握りました。彼はAIの次の段階の鍵は「良い問題を見つけること」であり、技術的な方法ではないと考えています。テンセントの製品シナリオの強みが彼を惹きつけた理由です。テンセントAIは過去の「競争」（異なるビジネス部門間の競争）から「協力」（製品機能の相互移行）へと変化しています。混元3のアップグレードでは基盤設備、データ、経験に基づく意思決定に重点を置いています。最後に、「進歩が遅い」という疑問に対して、AIは長期的で多様なマラソンであり、まだ始まったばかりだと答えました。
1. 姚顺雨のテンセントでの役割：AIの決定権を握る背景にある信頼
姚顺雨はテンセントに加入してから、モデルの拡張からAIインフラ全体の管理まで担当し、テンセントAIのモデルと製品の連携を統括する責任者となりました（微信を除く）。彼がこの決定権を握ることができたのは、実際の行動を通じてチーム間の信頼を築いたからです：
- 初期に混元の自己学習モデルがまだ完成していなかった時、彼は最も強力な後処理チームを派遣して元宝（テンセントのチャットボット）のDeepSeekへの適合を手伝わせました。当時、多くのモデルチームのメンバーは「自分たちのモデルがまだ完成していないのに、なぜ他人を助けるのか」と疑問に思っていました。
- しかし姚顺雨は、元宝のユーザー数（DAU）を維持することが後続のモデル改良と長期的な協力にとって非常に重要だと考えていました。この行動により、製品チームはモデルチームが製品の観点から問題を考えていることを理解し、混元3の元宝でのリリースに向けた信頼関係が築かれました。
- この対話自体もテンセントが外部に発するシグナルです：姚顺雨は最高レベルの信頼を得ており、AI分野の重要な意思決定者であるということです。
2. AIの次の段階では「ツール」ではなく「問題」が不足している：テンセントの強みはここにある
姚顺雨は「AIの次の段階」では「ツール」は不足しておらず、「良い問題」が不足していると指摘しています。彼の理解では：
- 過去数十年間、AIは「方法を見つける」ことに重点を置いてきました（例えば囲碁用のAlphaGoや翻訳用の特化モデルなど）。しかし今では事前学習/後処理が成熟し、大規模なモデルが「万能のハンマー」となり、様々な問題に対応できるようになりました。しかし本当に不足しているのは「良い問題」です。企業は「どのような具体的な問題をモデルで解決し、どのような価値を生み出すか」を明確にする必要があります。
- 彼がテンセントに加入した主な理由は、「テンセントには多くの良い問題がある」からです。微信、元宝、WorkBuddyなど多数の製品シナリオがあり、それぞれが実際のAIの課題となっています（例えばチャットボットをよりユーザーフレンドリーにする方法や、オフィスツールをよりインテリジェントにする方法など）。これこそがAIの次の段階で最も必要とされていることです。
3. テンセントは変わった：「それぞれが競う」から「AI駆動の協力」へ
過去のテンセントのやり方は「競争」でした。異なるビジネス部門が似た製品を作り、互いに競い合っていました。しかしAI時代にはこの状況が変わりつつあります：
- 姚顺雨はLLM（大規模言語モデル）の核心は「汎化能力」だと述べています。例えばCoding Agent（コーディングアシスタント）を作る場合、コードデータだけでなく、チャットや検索、推論能力も必要です。
- テンセントの製品シナリオは互いに連携し始めています。例えば元宝のチャット機能や検索機能をima（テンセントの別の製品）やWorkBuddy（オフィス用インテリジェントアシスタント）に移行させることができます。異なる製品からのデータはモデルを最適化するために利用され、ネットワーク状の協力システムを形成しています。
- このような協力により、テンセントのAI能力はもはや断片的ではなく、体系的に強みを発揮できるようになりました。
4. 混元3のアップグレード：基盤設備、データ、そして「感性」による意思決定
姚顺雨は混元3（テンセントの大規模モデル）のアップグレードについて「特別な秘密はない」と述べています。主に以下の3つのことを行いました：
- 基盤設備の再構築：事前学習と強化学習の基盤システムを完全に見直し、モデルトレーニングの効率を向上させた。
- データの最適化：よりリアルな問題を定義する（偽のデータを使用しない）、データの分類を豊かにし、データの質を向上させる——例えばユーザーの曖昧な質問（「レポートを書いてください」）の方がベンチマークテストよりも重要だ。
- 経験に基づく意思決定：多くの重要な選択（例えば人材の採用、モデルの改良ペース、リソースの配分）には固定の公式がなく、「感性」（経験と判断）によってバランスを取る。予備版をいつリリースするか、どの種類のデータにより多くのリソースを投入するかなどは、チームの「感覚」と実際のフィードバックに基づいて決定されます。
5. テンセントAIは本当に遅いのか？姚顺雨はこれは長期的で多様なマラソンだと言う
外部からの「テンセントAIの進歩が遅い」という批判に対して、姚顺雨は2つの重要な点を指摘しました：
- AIは長期的なゲーム：短期で大金を稼ぐ競争ではない。70年代のPC時代のように、まだ始まったばかりです。ChatGPTが唯一の「スーパーアプリケーション」になるわけではなく、将来はCoding Agentやマルチモーダル、バーチャルインテリジェンスなど多くの新しい機会が生まれるでしょう。
- AIは多様なゲーム：単一の方向性だけではない（例えばチャット機能しか持たないロボットだけではない）。テンセントが過去にいくつかの迂回路を歩んだのは普通のことであり、重要なのは「フィードバックに正直に向き合い、継続的に変化し、忍耐強く取り組むこと」です。
- 汤道生は補足しました：テンセントには微信のコンテキストや元宝のユーザーデータなど豊富な製品シナリオがあり、これらがAIの長期的な発展の「燃料」となっています。現在はただペースを調整しているだけで、本当に遅いわけではありません。
この対話は実際にはテンセントが外部に伝えたいAI戦略のシグナルです：私たちは核心的な責任者を見つけ、協力メカニズムを確立し、長期的な視点でAIの次の段階を進めています。一般ユーザーにとっては、将来的にテンセントの製品（微信やオフィスツール）がよりインテリジェントになるでしょう。それは統一されたAIモデルと協力システムが支えとなっているからです。