核要内容のまとめ
最近、テンセントはAI分野で多くの重要な変化が見られています。以下にその主な点を挙げます：
1. テンセントのチーフAI科学者である姚顺雨（ヤオ・シュニュー）の指導の下、大規模なAIモデルはランキングを目指すことからユーザー体験に重点を移し、データの質を向上させ、HY3モデルをリリースしました。
2. AI製品（エージェントやコーディングツールなど）が急速に成長し、トークンの消費量が急増していますが、計算能力にはまだ不足があります。そのため、テンセントは自社でチップを開発する代わりにチップメーカーと協力しています。
3. AIにより会社の組織形態が変化し、研究開発チームはフラットで小規模なものになりました。プロセスも「事前に設計された機能」から「結果を重視する」ものへと移行しています。
4. AIコーディングにより研究開発の効率が大幅に向上しましたが、AIによる誤解やコードレビューなどの新たな課題も生じています。
5. Cエンド向けのAIサービスの商業化はまだコストが高いため、テンセントは現段階では製品体験の向上に重点を置いています。
詳細な解説
1. 姚顺雨の導入により、テンセントの大規模AIモデルが「実用的」に
以前のテンセントの大規模AIモデルは外部のランキングを重視していましたが、姚顺雨の導入によりユーザー体験に焦点が当てられるようになりました。例えば、大規模AIモデルとCエンドアプリ「元宝（ユンバオ）」を共同で設計し、モデルがユーザーのニーズをより理解するようになりました。また、不要なトレーニングデータを削減し、高品質なデータのみを使用しているため、HY3モデルは元宝で80％のユーザーシェアを占めています。汤道生（タン・ダオシェン）は彼の「複雑さを簡素化する」アプローチを評価しており、技術的な見栄えよりもユーザー体験に重点を置いてモデルを最適化していると述べています。
2. 計算能力の不足に対するテンセントの対応
AIの実行には大量の計算能力が必要ですが、特に最近ではテンセントのAI製品（エージェントなど）の使用量が増えており、トークンの消費量が月々倍増しています。汤道生によると、テンセントのGPU計算能力だけでは顧客のニーズを満たせないため、自社でチップを開発する代わりに複数のチップメーカーと協力しています。チップ製造には工場が必要であり、世界中で生産能力に不足があるため、自社で設計しても問題を解決できないとのことです。
3. AIによる組織の変化
以前のインターネット企業では製品開発が「事前に設計されたプロセス」に従っていました（機能の設計→研究開発→テスト）。しかしAI時代には以下のような変化があります：
- チームの規模が小さくなり、3～5人で研究開発を行えるようになりました。例えばWorkBuddyチームには階層がなく、部門内にはグループのみが存在し、中間管理職はありません。
- プロセスが透明化し、ビジネスモジュールやコード、ユーザーフィードバックが共有されており、階層による情報の非連携が解消されています。
- 結果を重視するアプローチに変わり、「どの機能を実装するか」ではなく「何を達成したいか」から考えるようになりました。将来的には「一人で会社を運営する」ことも可能になるかもしれません。アイデアがあればAIと協力して製品を完成させることができます。
このフラットなモデルにより、報告の非効率が避けられ、エンジニアが退職しても情報が透明化されているためチームはスムーズに業務を引き継ぐことができます。
4. AIコーディングによるプログラマーの変化
2022年にテンセントがAIコーディングを始めた当初は、生成されたコードの30％しか受け入れられませんでしたが、現在ではほとんどのチームで90％以上のコードがAIによって生成されています。CodeBuddyを使用すると、プログラマーは4つのAIアシスタントを同時に使って異なるモジュールの開発を指示できます。「要求処理能力」（どれだけ多くの要求を処理できるか）がイノベーションの速度を測る重要な指標となっています。トークンにかかるコストと得られるビジネス成長の関係はまだ明確ではありませんが、数十億のトークンを投じたことで大きな利益が得られています。
しかし、AIによる新たな問題も生じており、例えばAIが誤ったコードを生成したり、コードレビューに多くの時間がかかるなどです。そのため、業界ではAIに制約を加えたり、AIが生成したコードをチェックする仕組みも導入されています。
5. Cエンド向けAIサービスの商業化
最近、Cエンド向けのAIサービスに料金を請求する企業が出始めましたが、汤道生によるとこれは容易ではありません。AIサービスの運営コストや推論コスト（質問への回答にかかる計算コスト）が高く、広告モデルだけでは収益を確保できないからです。ユーザーの使用頻度や消費量が不確定なため、広告主はリスクを冒して料金を支払うことをためらいます。そのため、テンセントは他社と商業化の速度を競うのではなく、まず製品体験を向上させることに集中しています。
また、AIが「デジタルアウトソーシング」として機能するようになった場合、従業員の価値はどこにあるのでしょうか？責任者によると、AIはプロセスを実行する役割を果たしますが、最終的な責任は人間が負います。例えばAIが生成したコードは人間がチェックし、正誤を判断する必要があります。
総括
テンセントはAIによって再構築されており、モデルから組織、研究開発の方法、商業化の考え方まで、AI時代の新しいルールに適応しています。計算能力やコスト、AIによる誤解などの課題はありますが、全体としてはAIを活用して効率を向上させ、ユーザーに密着することを目指しています。技術的な見栄えや迅速な利益追求ではなく、実用的な価値を重視しています。