テンセントのチーフAIサイエンティストである姚順宇は、6月5日に開催されたテンセント・クラウドAI産業アプリケーション・カンファレンスで初めて公の場に姿を現し、同社のHunyuan 3の大規模言語モデルについて語り、テンセントがAI開発で遅れを取っているという批判にも応答した。OpenAIからテンセントに加わりHunyuanモデルチームを率いる姚は、AIモデル戦略、プロダクト開発、そしてインテリジェント・エージェントの将来について、テンセント上級執行副社長の唐道生との対話に参加した。28歳の科学者は、AI競争は短距離走ではなくマラソンだと表現し、世界はChatGPTだけを単一の支配的アプリケーションとして頼ることはできない、として外部の懐疑に言及した。
姚順宇が語るHunyuan 3の開発アプローチ
姚は、カンファレンスでの対話の中で、Hunyuan 3における3つの中核的な改善について説明した。「実は秘密はありません。いま大規模モデルを作るのは、ある意味かなり退屈な作業です。私たちはインフラをきちんと整え、データをきちんと整えることに集中すべきです——アルゴリズムの部分は比較的単純です」と姚は述べた。改善には、事前学習と強化学習のためにインフラ全体を作り直すこと、実際の課題の定義とデータ品質の向上により一層重きを置きつつ、データと評価の仕組みを包括的にアップグレードすること、採用・モデル開発の進行ペース・トレードオフに関して好み（テイスト）に基づく判断を行うことが含まれていた。
姚は博士研究でReActアーキテクチャを提案しており、モデル開発における多くの判断は「数式ベース」ではなく「好み（テイスト）に基づく」ものだと強調した。「多くの判断は実際に、かなり好み（テイスト）に左右されます」と彼は対話の間、何度も繰り返した。2019年の博士論文「From Next Token Prediction to Digital Automation」では、GPT-2時代の言語エージェントを扱った。「当時はまだGPT-2の時代で、連続した段落すら生成できなかった——粗い部分がたくさんありました」と姚は振り返った。「でも当時、GPTはとても優雅なものだと感じていて、次トークンを出力することは非常に単純でありながら、きわめて一般的な課題だと考えました。いつか、次のトークンを出すだけでなく、この世界のあらゆることを自動化できる可能性があると信じていました。」
姚は、チューリング完全であるためコーディング・エージェントが最も本質的なインテリジェント・エージェントの形だと指摘した。彼は、エージェント開発のためのテンセントの3部構成の戦略として、包括的なシステム設計を重視すること、プロダクトラインから製品開発側へ戻ってくるデータを十分に活用すること、探索のために十分な想像力を維持することを挙げた。モデル開発戦略については、3つの方向性を共有した。コーディングが最重要のトラックになったとしても、包括的なデータシステムを維持すること、共同設計の経験を通じてプロダクトラインのフィードバックデータを活用すること、技術とプロダクト進化における次のパラダイムを探ること、である。
コストと性能のトレードオフについては、姚は「性能はコスト効率の前提だ」と述べた。「多くの人は、弱いモデルを使うより強いモデルを使うほうが安いと感じています。なぜなら、より速く正しく物事を片づけられるからです」と彼は説明した。比較的小さめのモデルで強い性能を実現し、多くのタスクで堅牢な性能を維持することは、「今日の中国ではより価値があるかもしれない」と彼は示唆した。
テンセントがAGIの組織要件を定義
姚は昨年のブログ記事で「AIの後半」という概念を紹介し、それは今では業界で広く使われるようになっている。彼はこの考え方の核心が根本的な転換にあると説明した。すなわち、過去の数十年のAI開発は「方法を見つけること」に焦点が当たっていたが、手法が成熟した今では、「良い問題を見つけること」がより難しくなっているのだという。「これまで私たちは、AlphaGoのように囲碁を打たせる方法を発明しましたが、それは将棋しかできませんでした。翻訳用の特別なモデルも作りましたが、それは翻訳しかできなかった。ところが事前学習と事後学習によって、どんな釘にも打てる普遍的な金槌が手に入ったようなものです」と姚は説明した。「本当に難しいのは、解くべき良い問題を見つけることです。」
姚は、テンセントの巨大なプロダクト群とシナリオが、AI技術にとっての本物の問題源を提供しており、これが同社に加わった2つ目の理由だと述べた。彼の主な動機は文化だとした。「私が最初に唐社長や他の経営幹部と話したときの第一印象は、皆が『うまくいっていること』と『うまくいっていないこと』についてとても率直であるということでした——隠し事をせず、非常にストレートでした」と姚は語った。「テンセントは全体として、指標よりも信頼に基づいて運営されています。このような率直で、利己心が低く、現実的な文化と、長期主義へのコミットメントは、長期的なAI組織を作るうえで重要です。」
姚によれば、AIの後半で最も重要な仕事は、中国において長期的なAGIに基づく組織を構築することだ。その組織には「バランスの取れた三角形」を作る必要がある。つまり、しっかりした基盤技術、価値を生み出すプロダクト、そしてフロンティア探索の精神である。
姚順宇と唐道生がカンファレンスでペース批判に応答
姚は対話の中で、AIは長期戦であり、後半はちょうど始まったばかりだと述べた。「ChatGPTやClaude Codeだけが唯一の“超大型アプリ”になるとは思いません。そんなのはとても陰鬱な世界です。今日は、PCが初めて登場した1970年代のようなもので、やるべきことはまだ山ほどあります」と姚は語った。今後は、より単一化するのではなく、より多様化していくと予測し、「コーディング・エージェントはようやく始まったばかりで、マルチモーダルの身体性を備えたインテリジェンス——多くの、多くの新しいことが、ただ今まさに起き始めているところです」と付け加えた。
「過去にはモデルやプロダクトが、さまざまな探索を行い、遠回りもたくさんしました。これは正常だと思います」と姚は述べた。「より重要なのは、自分自身に正直に向き合えるか、本物でいられるか、フィードバックを見てから変えられるか、そして忍耐を保てるかどうかです。それが後半で最も重要なことです。」
唐道生は、テンセントが外部からの批判や提案を歓迎すると述べた。「私たちは業務形態が非常に多様な会社です。時には速いこともあり、時には遅いこともあり、ある分野では失敗することもあるでしょう。でもこれはマラソンです。そして、モデルは継続的に改善していき、ユーザーのニーズは変わり続け、新しいプロダクト形態が生まれてくると私たちは考えています」と唐氏は語った。
よくある質問
姚順宇は6月5日のテンセント・カンファレンスで何を発表しましたか？
姚順宇、テンセントのチーフAIサイエンティストは、6月5日のテンセント・クラウドAI産業アプリケーション・カンファレンスで、Hunyuan 3の大規模言語モデルの開発アプローチについて語った。3つの中核的改善として、事前学習と強化学習のためのインフラの作り直し、データと評価システムのアップグレード、採用とモデル開発にまたがる好み（テイスト）主導の意思決定の実装を詳述した。姚はまた、テンセントのAI開発ペースについての批判に対し、競争を短距離走ではなくマラソンとして特徴づけることで応答した。
姚順宇はなぜOpenAIからテンセントに加わったのですか？
姚はカンファレンスでの対話の中で、加わった主な理由は文化だったと述べた。テンセントの経営陣に抱いた最初の印象を「とても率直」であり、「隠し事をせずストレートだった」と語った。姚は、テンセントは指標ではなく信頼に基づいて運営しており、「率直で利己心が低く現実的な文化」と、彼が長期的AI組織を作るうえで重要だと考える長期主義へのコミットメントがあると説明した。2つ目の理由は、AI技術の開発にとって本物の問題源を提供するテンセントの幅広いプロダクト群にある。
