本文来源：时代周报 作者：朱成呈2年前に時間を巻き戻すと、「一人会社」はむしろロマンチックな幻想に過ぎなかった。2024年、OpenAIの創設者オットマンは非常に衝撃的な判断を下した：「一人と1万台のGPUがあれば、数十億ドル規模の会社を作ることができる。」当時、これは計算能力とAIツールの効率性に関する誇張された比喩と理解されていた。大規模モデル技術の急速な進化から2年後の今日、この判断は次第に予言から現実へと変わりつつある。ますます多くの起業家が新しい組織形態——OPC（One Person Company、一人会社）を試み始めている。生成AIと自動化ツールを駆使し、一人または極小チームで、従来は完全な企業体制を必要とした仕事を完結させることができる：ClaudeやCursorを使ったコーディング、Midjourneyによるデザイン生成、インテリジェントエージェントによる運営、カスタマーサポート、さらにはマーケティングまで自動化。この変化は起業の物語を変えつつある。過去10年以上、中国のインターネット起業は「チーム規模」「資金調達速度」「組織拡大」を重視してきた。AIツールの全面的な浸透により、効率性が規模を凌駕し始めている。マッキンゼーの報告によると、2030年までに世界の労働時間の57％が自動化可能となり、AIは大量の人間と機械の協働型新規職種を生み出す。職種の再構築は単なる置き換えではなく、変革を伴う。この変革には新たな矛盾も伴う。技術の普及速度は制度の調整をはるかに超え、「雇用の極化」リスクが高まり、人材供給と産業需要の構造的なミスマッチが深刻化している。一方、「スーパー個人」「一人会社」などの新しい雇用形態は、税制、社会保険、規制、起業支援体系の中で明確な位置づけを欠いている。今年の全国人民代表大会期間中、全国人大代表で科大訊飛の董事長・劉慶峰は、AIによる雇用創出に友好的な社会を築くために、部門横断的な協調推進メカニズムの設立を提案した。協調メカニズムの構築と特別行動計画の策定を通じて、社会全体が「受動的対応」から「積極的にAI雇用を創出する社会」へと変革することを促進する。システムはAI時代の雇用変革に対応すべきである。AIコーディング、科学計算からAIコンテンツ制作、自動化SaaSまで、「スーパー個人」がより低コストで製品の実現を推進し始めている。国内では、「一人会社（OPC）」を中心とした起業者のコミュニティも各地に形成されており、北京、上海、深圳、杭州、蘇州、南京などの都市で関連ネットワークが次々と生まれている。しかし、この新興の起業形態はまだ初期段階にある。成長の勢いは明らかだが、多くの個人起業者はコスト高、資源の分散、企業の存続安定性不足といった現実的な課題に直面している。これに対し、劉慶峰は、新しい雇用形態の制度供給を整備し、「低コストでの適合性」「ワンストップサービス」「持続可能な保障」を指針として、市場主体の参入と適合性の手続きを最適化すべきだと提言している。また、「一人会社」に適した税制・金融支援の整備、柔軟な雇用者の社会保険移行と労働災害保障制度の充実、算力とソフトウェアサービスの補助金によるAIツールの利用ハードル低減を推進し、生産性向上のためのツール普及と社会全体のイノベーション活性化を図る。雇用の変革期においては、労働者の安定と再配置を支援するための公共支援と研修の充実も必要だ。具体的には、全国的に認められるAI研修体系の構築、研修と雇用の流動性を高めるための障壁解消、労働者のスキルの移行性と市場適合性の向上、公共研修と実習の供給強化、「研修-評価-推薦-フォローアップ」を一体化したサービスの提供、社会保障の底上げと再雇用支援の連携、過渡期の支援策や失業保険制度の整備により、職業中断による収入の変動を緩和する。次世代人工知能の先行投資高品質なAI産業の推進には、「スーパー個人」や「一人会社」などの新しい起業形態だけでなく、技術と産業エコシステムの自主性・制御性の確保も不可欠だ。劉慶峰は、国際競争が激化し、AI時代への転換が進む現状において、全スタックの自主制御型AI研究と応用を強化し、次世代AIの先行投資を行い、世界競争の制高点を確保すべきだと指摘している。彼は、大規模モデルを代表とする汎用人工知能が、国際的な技術競争の重要な焦点になりつつあると述べる。中国のAI産業は急速に発展しているが、依然として二つの大きな課題に直面している。一つは、多くの国内大規模モデルが米国の計算能力に依存し、国内の算力は低く、推論に多く使われていること。もう一つは、汎用大規模モデルの最先端学際融合能力や、基盤アーキテクチャを超えたシステム的技術の統合能力が不足していることだ。これらの課題に対し、劉慶峰は、国産の算力プラットフォーム上でのAI研究とエコシステムの構築を強化し、国家レベルのAI重大プロジェクトを推進、国家実験室やリーディング企業、研究機関の協力を促進し、国内の算力プラットフォームにおける大規模モデルの技術革新とエコシステム構築を支援すべきだと提言している。また、「量子計算によるAIの支援」や「脳啓発型新世代モデルアーキテクチャ」などの研究開発を支援し、計算能力、エネルギー消費、解釈性の課題を突破する新たな道を模索し、次世代AI競争で優位に立つことを目指す。応用面では、中央国有企業をモデルとし、国内エコシステムの規模拡大と標準化、調達、評価の一体化を推進。AI+の特別施策を整備し、国内の大規模モデルの標準体系や調達リスト、評価メカニズムの確立を加速させ、国内ソリューションのスケール展開と成熟を促進する。
“一人会社”が話題に！全国人民代表大会代表、科大讯飞董事長の劉慶峰：支援政策の整備を完善させる必要がある
本文来源：时代周报 作者：朱成呈
2年前に時間を巻き戻すと、「一人会社」はむしろロマンチックな幻想に過ぎなかった。
2024年、OpenAIの創設者オットマンは非常に衝撃的な判断を下した：「一人と1万台のGPUがあれば、数十億ドル規模の会社を作ることができる。」当時、これは計算能力とAIツールの効率性に関する誇張された比喩と理解されていた。大規模モデル技術の急速な進化から2年後の今日、この判断は次第に予言から現実へと変わりつつある。
ますます多くの起業家が新しい組織形態——OPC（One Person Company、一人会社）を試み始めている。生成AIと自動化ツールを駆使し、一人または極小チームで、従来は完全な企業体制を必要とした仕事を完結させることができる：ClaudeやCursorを使ったコーディング、Midjourneyによるデザイン生成、インテリジェントエージェントによる運営、カスタマーサポート、さらにはマーケティングまで自動化。
この変化は起業の物語を変えつつある。過去10年以上、中国のインターネット起業は「チーム規模」「資金調達速度」「組織拡大」を重視してきた。AIツールの全面的な浸透により、効率性が規模を凌駕し始めている。
マッキンゼーの報告によると、2030年までに世界の労働時間の57％が自動化可能となり、AIは大量の人間と機械の協働型新規職種を生み出す。職種の再構築は単なる置き換えではなく、変革を伴う。
この変革には新たな矛盾も伴う。技術の普及速度は制度の調整をはるかに超え、「雇用の極化」リスクが高まり、人材供給と産業需要の構造的なミスマッチが深刻化している。一方、「スーパー個人」「一人会社」などの新しい雇用形態は、税制、社会保険、規制、起業支援体系の中で明確な位置づけを欠いている。
今年の全国人民代表大会期間中、全国人大代表で科大訊飛の董事長・劉慶峰は、AIによる雇用創出に友好的な社会を築くために、部門横断的な協調推進メカニズムの設立を提案した。協調メカニズムの構築と特別行動計画の策定を通じて、社会全体が「受動的対応」から「積極的にAI雇用を創出する社会」へと変革することを促進する。
システムはAI時代の雇用変革に対応すべきである。
AIコーディング、科学計算からAIコンテンツ制作、自動化SaaSまで、「スーパー個人」がより低コストで製品の実現を推進し始めている。国内では、「一人会社（OPC）」を中心とした起業者のコミュニティも各地に形成されており、北京、上海、深圳、杭州、蘇州、南京などの都市で関連ネットワークが次々と生まれている。
しかし、この新興の起業形態はまだ初期段階にある。成長の勢いは明らかだが、多くの個人起業者はコスト高、資源の分散、企業の存続安定性不足といった現実的な課題に直面している。
これに対し、劉慶峰は、新しい雇用形態の制度供給を整備し、「低コストでの適合性」「ワンストップサービス」「持続可能な保障」を指針として、市場主体の参入と適合性の手続きを最適化すべきだと提言している。また、「一人会社」に適した税制・金融支援の整備、柔軟な雇用者の社会保険移行と労働災害保障制度の充実、算力とソフトウェアサービスの補助金によるAIツールの利用ハードル低減を推進し、生産性向上のためのツール普及と社会全体のイノベーション活性化を図る。
雇用の変革期においては、労働者の安定と再配置を支援するための公共支援と研修の充実も必要だ。具体的には、全国的に認められるAI研修体系の構築、研修と雇用の流動性を高めるための障壁解消、労働者のスキルの移行性と市場適合性の向上、公共研修と実習の供給強化、「研修-評価-推薦-フォローアップ」を一体化したサービスの提供、社会保障の底上げと再雇用支援の連携、過渡期の支援策や失業保険制度の整備により、職業中断による収入の変動を緩和する。
次世代人工知能の先行投資
高品質なAI産業の推進には、「スーパー個人」や「一人会社」などの新しい起業形態だけでなく、技術と産業エコシステムの自主性・制御性の確保も不可欠だ。
劉慶峰は、国際競争が激化し、AI時代への転換が進む現状において、全スタックの自主制御型AI研究と応用を強化し、次世代AIの先行投資を行い、世界競争の制高点を確保すべきだと指摘している。
彼は、大規模モデルを代表とする汎用人工知能が、国際的な技術競争の重要な焦点になりつつあると述べる。中国のAI産業は急速に発展しているが、依然として二つの大きな課題に直面している。一つは、多くの国内大規模モデルが米国の計算能力に依存し、国内の算力は低く、推論に多く使われていること。もう一つは、汎用大規模モデルの最先端学際融合能力や、基盤アーキテクチャを超えたシステム的技術の統合能力が不足していることだ。
これらの課題に対し、劉慶峰は、国産の算力プラットフォーム上でのAI研究とエコシステムの構築を強化し、国家レベルのAI重大プロジェクトを推進、国家実験室やリーディング企業、研究機関の協力を促進し、国内の算力プラットフォームにおける大規模モデルの技術革新とエコシステム構築を支援すべきだと提言している。また、「量子計算によるAIの支援」や「脳啓発型新世代モデルアーキテクチャ」などの研究開発を支援し、計算能力、エネルギー消費、解釈性の課題を突破する新たな道を模索し、次世代AI競争で優位に立つことを目指す。
応用面では、中央国有企業をモデルとし、国内エコシステムの規模拡大と標準化、調達、評価の一体化を推進。AI+の特別施策を整備し、国内の大規模モデルの標準体系や調達リスト、評価メカニズムの確立を加速させ、国内ソリューションのスケール展開と成熟を促進する。