2月12日、UAEのドバイで開催された世界政府サミット2025において、百度（バイドゥ）創業者のロビン・リー氏はUAEのAI担当大臣オマール・スルタン・アル・オラマ氏と対談を行いました。両者は人工知能（AI）、大規模言語モデル、自動運転、AIインフラといったテーマについて議論しました。

「DeepSeekの出現は予想されていたか？」という質問に対し、ロビン・リー氏はイノベーションは計画できないと述べました。イノベーションがいつ、どこで起こるかは分かりません。私たちにできるのは、イノベーションを促す環境を整えることだけです。

ロビン・リー氏は、大規模言語モデルの推論コストが過去1年間で大幅に低下し、12ヶ月ごとに90%以上削減されていることを指摘しました。これは過去のコンピュータ革命をはるかに上回る速度です。彼は、中国企業が大規模言語モデルの高コスト化の圧力により、より経済的なソリューションを模索せざるを得なくなっているため、革新とコスト削減に尽力していることを強調しました。

ロビン・リー氏は、中国の自動運転エコシステムは米国とは異なると述べた。中国の道路状況は複雑で、自動運転タクシーサービス「洛博快速」は完全に無人運転で運行されている。技術的には、自動運転の世界的な展開には約2週間かかるとされており、中国の自動運転技術は既に人間の運転よりもはるかに安全であることが証明されており、少なくとも10倍は安全である。

さらに、ロビン・リー氏は、データセンターやAIインフラは高価であるものの、技術の進歩は急速であり、コストは年間約90%減少し、パフォーマンスは継続的に向上していると考えています。したがって、技術革新の最前線を維持するためには、継続的な投資が不可欠です。また、AIアプリケーション層における価値創造に注力する必要性も指摘しました。数千億ドルものインフラ投資を行っても、その10倍の収益を生み出すアプリケーションを開発しなければ、持続可能ではありません。

以下は会話の部分的な書き起こしです。

大型モデルのコストは年間90%以上削減

オラマ：百度は人工知能（AI）の柱となる企業の一つです。ロビン・リー氏にご意見をお伺いできて嬉しく思います。まずは、誰もが知らない存在であるDeepSeekについてお話ししましょう。DeepSeekの登場は予想されていたと思いますか？

ロビン・リー：イノベーションは計画できないと私は考えています。イノベーションがいつ、どこで起こるかは分かりません。私たちにできるのは、イノベーションを促す環境を作ることだけです。

私たちは本当に刺激的な時代に生きています。かつてムーアの法則について語ったとき、性能は18ヶ月ごとに倍増し、コストは半減すると言われていました。しかし今日、大規模言語モデルについて語るとき、推論コストは12ヶ月ごとに90%以上削減できると言えるでしょう。これは、過去数十年間に私たちが経験してきたコンピュータ革命よりもはるかに速いペースです。

大規模言語モデルは非常に広大な分野です。中国では、コスト削減のために推論と学習の革新が必要です。幸いなことに、この1年間で大きな進歩が見られました。

Baiduの技術的背景は検索エンジンにあり、これは当然のことながら大規模言語モデルに近いものです。そのため、2023年3月にWenxin Yiyanを立ち上げ、ChatGPTのようなアプリケーションをリリースした最初の上場企業となりました。その後、GoogleはBardを立ち上げ、現在のGeminiと改名しました。今は非常にエキサイティングな時代です。あらゆる場所でイノベーションが起こっており、私たちはこの急速に変化するイノベーションの環境に適応しなければなりません。

オラマ：先ほど、中国はコスト削減のためにイノベーションに取り組んでいるとおっしゃいましたね。中国の発展を見てみると、あらゆる産業でそれが顕著です。例えば自動車産業では、コスト削減と新製品の創出が重要視されています。これは中国が技術革新を進める一つの方法だと思いますが、いかがでしょうか？

ロビン・リー：過去数世紀を振り返ると、人工知能分野に限らず、IT業界においても、イノベーションのほとんどはコスト削減に関連していました。コストを一定量、一定の割合で削減できれば、生産性も同じ割合で向上します。これがイノベーションの本質と言えるでしょう。そして今日、イノベーションのペースは以前よりもはるかに速くなっています。

中国企業にとって、こうした高コストの痛みを真っ先に感じる企業はおそらく私たちでしょう。ロボタクシーを例に挙げましょう。米国などの先進国では、配車サービスの料金は中国よりもはるかに高くなっています。そのため、ロボタクシーの料金が例えば10万ドルであっても、無人運転で利益を上げることは可能です。しかし、中国では配車サービスの料金ははるかに低いため、無人運転を実現するには、はるかに安価な技術を開発する必要があります。そのため、ある程度、コスト削減のためにイノベーションを余儀なくされていると言えるでしょう。

自動運転車は人間の運転手より10倍安全です。

オラマ：Apollo GOについてお伺いしましょう。中国の自動運転エコシステムは米国よりも進んでいると思いますか？両国の製品をどのように比較しますか？

ロビン・リー：自動運転には様々な技術的アプローチがあります。例えば、テスラはカメラ以外のセンサーを一切使用せず、純粋な視覚ベースのアプローチを採用しています。ニューラルネットワークとアルゴリズムを活用し、運転支援から完全自動運転、そして最終的には完全無人運転へと段階的に移行していきます。私たちの自動運転タクシー「Radish Express」は異なるアプローチを採用しており、導入初日から完全無人運転で運行しています。これらの方法にはそれぞれ独自の利点があります。

オラマ：正直に言うと、来年の世界政府サミットでは、おそらくすべての車両がキャロットエクスプレスの技術で動く自動運転になると思います。

ロビン・リー：はい、そう願っています。

ご覧の通り、中国の道路状況は実はかなり複雑で、非常に困難です。突然現れた車に割り込まれたり、バイクが道路を縫うように走ったり、時には前を走るバスを追い越さなければならないこともあります。これは想像上の光景でも未来の光景でもなく、中国のいくつかの都市で日常的に起こっているのです。

オラマ：世界中の都市に導入したい場合、導入を決定してから実際に導入し、それが現実のものとなるまでにはどれくらいの時間がかかりますか？

Li Yanhong: 技術的に言えば、約2週間かかります。

オラマ：自動運転は人工知能の素晴らしい応用であり、人々が運転を楽しみ、楽しみながら生産性を向上できる明るい未来を予感させます。この点について、どのような懸念をお持ちですか？

ロビン・リー：技術の進歩は非常に速いです。私たちはこれまでの成果に満足していますが、6年後か2年後には状況は大きく変わるでしょう。誰もが先を行くために競い合い、競争は熾烈です。こうしたイノベーションにはリスクも伴います。

ロボタクシーは人間の運転手よりもはるかに安全であることが証明されています。少なくとも10倍は安全ですが、世界中で毎年100万人以上が交通事故で亡くなっています。しかし、ロボタクシーを活用すれば、死亡率を大幅に低減できます。さらに、実際の事故率は人間の運転手の約14分の1に過ぎません。

これはまだ新しい業界であり、新しい分野であるため、人々は事故に対する許容度が非常に低いです。私たちは安全を非常に重視しており、これまで2、3年にわたり比較的大規模な操業を行ってきましたが、重大な事故は発生していません。

より優れた次世代モデルのトレーニング

オラマ：数週間前、DeepSeekが話題になった際、多くの大手半導体メーカーや主要取引所の株価が急落しました。これまで推論データセンターやAIシステム・モデルのトレーニングに数十億ドルもの巨額が投資されてきたことを踏まえ、データセンターとAIインフラの将来についてどのようにお考えですか？

ロビン・リー：ここ1ヶ月ほど、この問題について考えてきました。根本的に言えば、最も重要なテーマは依然として技術進歩の急速なペースであり、コストは年間約90%減少し、パフォーマンスは継続的に向上しています。技術がこれほど急速に発展する中で、投資を止めることはできません。この技術革新や革命の最前線に立つためには、投資を続ける必要があります。より優れた、よりスマートな次世代モデルを構築するために、チップ、データセンター、クラウドインフラへの投資を継続していく必要があります。

したがって、異なる方法を試すには、より多くの計算能力が必要です。おそらく、ある時点で、例えば600万ドルだけで学習できるモデルといった近道が見つかるかもしれません。しかし、それまでに、600万ドルをどの方法に使うのが最適かを探るために、すでに数十億ドルを費やしているかもしれません。

オラマ：これはギャンブラーのジレンマじゃないですか？ すでに1億ドルも使ってしまって、今はまだその費用の一部を回収する必要があるので、投資を続けています。さて、誰が勝つのでしょうか？ そして、最終的に投資の価値を証明するだけの利益を得られるのでしょうか？

Robin Li: 私は人工知能の将来に楽観的です。現状でも、大規模言語モデルは様々なシナリオで既に大きな価値を生み出していると考えています。採用、eコマース、ヘルスケア、さらにはエネルギー・電力といった分野で、数十万ものお客様が大規模モデルを活用して効率性を向上させています。

こうしたユースケースは数多く見てきました。以前は、特定の目標を達成するのに1万ドル未満の費用しかかからなかったかもしれませんが、大規模な言語モデルであれば1,000ドル程度で済みます。つまり、これは既に価値を生み出しているのです。

しかし、おっしゃる通り、アプリケーション層での価値創造に注力する必要があると思います。インフラ層に数千億ドルを投資しても、その10倍の収益を生み出すアプリケーションを開発できないのであれば、持続不可能です。様々なシナリオで様々なユースケースを見てきましたが、これらはB2B（企業間取引）セクターに集中している可能性が高いでしょう。

ToC（消費者向け）分野では、モバイルインターネット時代やソーシャルメディア時代のような、1日あたり数億人のアクティブユーザーを抱え、特定のアプリに1日2時間も費やすような、いわゆるスーパーアプリはまだ登場していません。そのような機会はまだ見えていません。しかし、時間の経過とともに、誰かが解決策を見つけると信じています。例えば、ChatGPTのDAU/MAU比は16%です。FacebookやWeChatを見れば、この比率は90%に近づいています。現在、ChatBotの平均ユーザー時間は約10分ですが、ソーシャルメディアのユーザーは100分から120分を費やしています。

そのため、そのようなレベルのアプリケーションを実現するにはまだまだ遠い道のりです。世界中が今、そのようなスーパーアプリを熱心に探し求めているのだと思います。（イー・ユエ）