証券日報記者 劉钊博鰲アジアフォーラム2026年年会の会場では、AIは間違いなく最もホットな話題だ。AIをめぐる分科会が一つ、また一つと開催され、熱気は持続的に上昇している。ここ数年が、より多く「技術のブレークスルー」や「モデルの反復」を議論してきたのに対し、今年は外部がより関心を寄せているのは、AIがどのようにして本当に産業の現場へ入り、「見た目は強そう」から「実際に使って効果がある」へと移っていくか、そして加速する実装の過程で安全、責任、ガバナンスの各下限をどのように守るかだ。2026年の『政府活動報告』は、「スマート経済の新たな形態」を構築すると提起した。「人工知能+」を深化・拡張し、次世代のスマート端末やスマートエージェントの普及を加速させ、重点分野・業界領域での人工知能の商業化を規模化して推進し、スマート原生の新しい業態・新しいモデルを育成する。こうした政策の方向性に沿って今回の博鰲アジアフォーラムでの議論を見れば、AIは技術競争から産業での深い取り組みに移行しつつあり、その競争の着地点はモデルや計算資源そのものだけでなく、シーンへの組み込み、組織の再構築、そしてガバナンス体系の同時のフォローアップにあることが分かる。**技術の競争からシーンへの実装へ**「AIはここまで来たが、産業界が最も関心を寄せているのは、もはや新しいモデルがあるかどうかではなく、真の価値を生み出せるかどうかだ」。国務院の元副秘書長で、国家データ専門家諮問委員会の主任、中国工業経済学会の名誉会長である江小涓は、人工知能とデジタル経済の時代には、産業や企業がイノベーションにおいて担う役割が顕著に高まっていると述べた。従来型の、研究上の発見から技術開発、そして産業への転化へと至る直線的なイノベーションの道筋は、再構築されつつあり、産業部門は単に成果転化の末端の段階にとどまらず、前端技術の発見や研究開発にますます深く関与するようになっている。中国工程院院士で、清華大学の講席教授、清華大学スマート産業研究院の院長である張亞勤は、現在のAI発展を3つの大きなトレンドとしてまとめている。生成AIがスマートエージェントAIへ移行しつつあること、情報の知能から物理知能・生物知能へ向かいつつあること、単一の技術から「AI+」による千にわたる産業への全面的な賦能へ向かいつつあることだ。この判断は、多くの場での議論でも呼応が得られた。参加した企業関係者は概ね、AIが補助ツールとしての位置づけを徐々に突破し、業務プロセスや産業ロジックを再構築するうえで重要な力になりつつあると考えている。ローランド・ベルガーのグローバル管理委員会の共同議長である戴璞は、同チームによる200社の企業調査結果を引用して、90％超の企業がAIへの投資収益に満足していないと述べた。問題は技術そのものではなく、多くの企業が依然として分散した試験導入、局所最適化、あるいは「チャットボットを一つ追加しただけ」の段階にとどまっており、AIによってプロセスを再構築し、データを再編し、組織構造を作り直すことを、真に軸に据えていないことにある。彼は、AIを企業の全プロセスに組み込み、専有データとシステム改造を基盤とするアプリケーション体系を確立できて初めて、AI投資が「価値の溝」を越えられる可能性があると考えている。現在、AIの実装シーンは加速的に生まれつつある。「現状、教育分野では長期的に『質の高い』『大規模』かつ『個別化』を同時に得ることが難しいという問題があり、AIの活用が進むにつれて突破が起きている」。猿力科技グループの副総裁で、人工知能研究院の院長である程群は、『証券日報』記者に対し、端末・エッジ・クラウドの協調アーキテクチャ、スマート端末の進化、そして通信や計算資源などの基盤能力が継続的に整備されていることが、AIの規模化した活用を支えていると語った。複数の参加者の見立てでは、今後のAI競争の重点は、モデルのパラメータや汎用能力から、業界理解、シーン転換、そしてビジネスのクローズドループへと、より一層移っていく。誰がより早くAIを実際の生産・生活に組み込めるか、それができる者ほど、新たな産業変革の局面で主導権を得る可能性が高い。**アプリケーションとガバナンスは必ず同時に推進しなければならない**AIがより一層加速して現実世界へ入り込むほど、ガバナンスの重要性はより際立つ。取材に応じた人々は概ね、AIは効率を高め、資源配分を最適化し、サービスの利用可能性を高めることはできるが、責任の境界や制度上の制約から切り離されて、単独で「暴走」してはならないとしている。アプリケーションとガバナンスは必ず同時に推進すべきだ。清華大学スースミン学院の院長で、清華大学人工知能国際ガバナンス研究院の院長である薛澜は、『証券日報』記者に対し、現在の技術ブレークスルーは既に、アプリケーションと制度構築を明確に上回っている。これは、産業界がAIを実装する際に、その潜在力を見るだけでなく、生態（エコシステム）の協調とルール作りを同時に推進しなければならないことを意味していると述べた。参加者の見立てでは、医療・ヘルスケアのシーンにおいて、AIのガバナンス課題がより集中して現れている。テンセント・ヘルスの社長で、テンセント生命科学研究所の責任者である呉文達は、「高リスクのタスクはAIスマートエージェントに完全に依存してはならない。責任の主体は人であり、『AIがこう判断したから』という理由で責任を移してはならない」と率直に述べた。励訊グループの企業事務担当の総裁で、愛思唯爾（エルゼビア）の董事長である池永硕もまた、ヘルス体系は極めて高度に複雑であり、AIの活用は効率を高めると同時に、その「影」を警戒し、知識共有、エビデンスに基づく意思決定、公平な利用可能性を推進すべきだが、その前提は不利な影響を管理可能な範囲に抑え込むことだと提起した。さらに、細胞出版社の戦略・イノベーション副総裁、エグゼクティブ編集長の李统胤は、医療・ヘルスケア領域でのAIは、出力が「見栄えのするものかどうか」だけを見ていては不十分で、入力データが高品質で信頼できるかどうか、そして出力結果が判断的な思考と背景の検証を経ているかどうかに注目すべきだと述べている。なぜなら、一度意思決定の誤りが起きれば、その代償は一般的な消費シーンよりもはるかに大きいからだ。張亞勤は、AIが生成するコンテンツには識別の強化が必要であり、スマートエージェントは責任主体まで追跡できるようにする必要があるとした。現行の法体系における相当部分のルールは依然として適用できるが、新しい技術の形態に対しても制度上の空白を速やかに埋める必要がある。年会の会場で、参加者の一部が『証券日報』記者に対し、データ安全性、アルゴリズムのバイアス、モデルの透明性、エネルギー消費、国際協力などの問題はすべて、AIの長期的で健全な発展に影響する重要な変数になると正直に認めていた。言い換えれば、AIの競争は単なる技術やビジネスモデルの争いであるだけでなく、ガバナンス能力、制度供給能力、そして生態協調能力の争いでもある。現在、AIは「コンセプト熱」や「展示熱」との決別を加速させ、より実効性を重視し、責任をより重んじる深い水域へ入っている。一方では、スマートエージェント、新しいタイプの端末、業界向けの大規模モデル、そしてAI原生のアプリケーションが次々と登場し、「人工知能+」が点状の試行探索から面的に広がることを後押ししている。他方では、責任の認定、データ・ガバナンス、リスク防止、そしてルール構築をめぐる議論も明らかに高まっている。産業にとっては、真にAIがどこまで到達できるかを決めるのは、技術の反復速度であるだけでなく、実装の深さとガバナンスの成熟度でもある。イノベーションと規範の間でより安定したバランスポイントを見つけてこそ、AIは経済の高品質な発展を後押しする新たな原動力となることができる。
技術熱議から産業の深耕へ、AI競争の後半戦は実現とガバナンスに焦点を当てる
証券日報記者 劉钊
博鰲アジアフォーラム2026年年会の会場では、AIは間違いなく最もホットな話題だ。AIをめぐる分科会が一つ、また一つと開催され、熱気は持続的に上昇している。ここ数年が、より多く「技術のブレークスルー」や「モデルの反復」を議論してきたのに対し、今年は外部がより関心を寄せているのは、AIがどのようにして本当に産業の現場へ入り、「見た目は強そう」から「実際に使って効果がある」へと移っていくか、そして加速する実装の過程で安全、責任、ガバナンスの各下限をどのように守るかだ。
2026年の『政府活動報告』は、「スマート経済の新たな形態」を構築すると提起した。「人工知能+」を深化・拡張し、次世代のスマート端末やスマートエージェントの普及を加速させ、重点分野・業界領域での人工知能の商業化を規模化して推進し、スマート原生の新しい業態・新しいモデルを育成する。こうした政策の方向性に沿って今回の博鰲アジアフォーラムでの議論を見れば、AIは技術競争から産業での深い取り組みに移行しつつあり、その競争の着地点はモデルや計算資源そのものだけでなく、シーンへの組み込み、組織の再構築、そしてガバナンス体系の同時のフォローアップにあることが分かる。
技術の競争からシーンへの実装へ
「AIはここまで来たが、産業界が最も関心を寄せているのは、もはや新しいモデルがあるかどうかではなく、真の価値を生み出せるかどうかだ」。国務院の元副秘書長で、国家データ専門家諮問委員会の主任、中国工業経済学会の名誉会長である江小涓は、人工知能とデジタル経済の時代には、産業や企業がイノベーションにおいて担う役割が顕著に高まっていると述べた。従来型の、研究上の発見から技術開発、そして産業への転化へと至る直線的なイノベーションの道筋は、再構築されつつあり、産業部門は単に成果転化の末端の段階にとどまらず、前端技術の発見や研究開発にますます深く関与するようになっている。
中国工程院院士で、清華大学の講席教授、清華大学スマート産業研究院の院長である張亞勤は、現在のAI発展を3つの大きなトレンドとしてまとめている。生成AIがスマートエージェントAIへ移行しつつあること、情報の知能から物理知能・生物知能へ向かいつつあること、単一の技術から「AI+」による千にわたる産業への全面的な賦能へ向かいつつあることだ。
この判断は、多くの場での議論でも呼応が得られた。参加した企業関係者は概ね、AIが補助ツールとしての位置づけを徐々に突破し、業務プロセスや産業ロジックを再構築するうえで重要な力になりつつあると考えている。ローランド・ベルガーのグローバル管理委員会の共同議長である戴璞は、同チームによる200社の企業調査結果を引用して、90％超の企業がAIへの投資収益に満足していないと述べた。問題は技術そのものではなく、多くの企業が依然として分散した試験導入、局所最適化、あるいは「チャットボットを一つ追加しただけ」の段階にとどまっており、AIによってプロセスを再構築し、データを再編し、組織構造を作り直すことを、真に軸に据えていないことにある。彼は、AIを企業の全プロセスに組み込み、専有データとシステム改造を基盤とするアプリケーション体系を確立できて初めて、AI投資が「価値の溝」を越えられる可能性があると考えている。
現在、AIの実装シーンは加速的に生まれつつある。「現状、教育分野では長期的に『質の高い』『大規模』かつ『個別化』を同時に得ることが難しいという問題があり、AIの活用が進むにつれて突破が起きている」。猿力科技グループの副総裁で、人工知能研究院の院長である程群は、『証券日報』記者に対し、端末・エッジ・クラウドの協調アーキテクチャ、スマート端末の進化、そして通信や計算資源などの基盤能力が継続的に整備されていることが、AIの規模化した活用を支えていると語った。
複数の参加者の見立てでは、今後のAI競争の重点は、モデルのパラメータや汎用能力から、業界理解、シーン転換、そしてビジネスのクローズドループへと、より一層移っていく。誰がより早くAIを実際の生産・生活に組み込めるか、それができる者ほど、新たな産業変革の局面で主導権を得る可能性が高い。
アプリケーションとガバナンスは必ず同時に推進しなければならない
AIがより一層加速して現実世界へ入り込むほど、ガバナンスの重要性はより際立つ。取材に応じた人々は概ね、AIは効率を高め、資源配分を最適化し、サービスの利用可能性を高めることはできるが、責任の境界や制度上の制約から切り離されて、単独で「暴走」してはならないとしている。アプリケーションとガバナンスは必ず同時に推進すべきだ。
清華大学スースミン学院の院長で、清華大学人工知能国際ガバナンス研究院の院長である薛澜は、『証券日報』記者に対し、現在の技術ブレークスルーは既に、アプリケーションと制度構築を明確に上回っている。これは、産業界がAIを実装する際に、その潜在力を見るだけでなく、生態（エコシステム）の協調とルール作りを同時に推進しなければならないことを意味していると述べた。
参加者の見立てでは、医療・ヘルスケアのシーンにおいて、AIのガバナンス課題がより集中して現れている。テンセント・ヘルスの社長で、テンセント生命科学研究所の責任者である呉文達は、「高リスクのタスクはAIスマートエージェントに完全に依存してはならない。責任の主体は人であり、『AIがこう判断したから』という理由で責任を移してはならない」と率直に述べた。励訊グループの企業事務担当の総裁で、愛思唯爾（エルゼビア）の董事長である池永硕もまた、ヘルス体系は極めて高度に複雑であり、AIの活用は効率を高めると同時に、その「影」を警戒し、知識共有、エビデンスに基づく意思決定、公平な利用可能性を推進すべきだが、その前提は不利な影響を管理可能な範囲に抑え込むことだと提起した。さらに、細胞出版社の戦略・イノベーション副総裁、エグゼクティブ編集長の李统胤は、医療・ヘルスケア領域でのAIは、出力が「見栄えのするものかどうか」だけを見ていては不十分で、入力データが高品質で信頼できるかどうか、そして出力結果が判断的な思考と背景の検証を経ているかどうかに注目すべきだと述べている。なぜなら、一度意思決定の誤りが起きれば、その代償は一般的な消費シーンよりもはるかに大きいからだ。
張亞勤は、AIが生成するコンテンツには識別の強化が必要であり、スマートエージェントは責任主体まで追跡できるようにする必要があるとした。現行の法体系における相当部分のルールは依然として適用できるが、新しい技術の形態に対しても制度上の空白を速やかに埋める必要がある。年会の会場で、参加者の一部が『証券日報』記者に対し、データ安全性、アルゴリズムのバイアス、モデルの透明性、エネルギー消費、国際協力などの問題はすべて、AIの長期的で健全な発展に影響する重要な変数になると正直に認めていた。言い換えれば、AIの競争は単なる技術やビジネスモデルの争いであるだけでなく、ガバナンス能力、制度供給能力、そして生態協調能力の争いでもある。
現在、AIは「コンセプト熱」や「展示熱」との決別を加速させ、より実効性を重視し、責任をより重んじる深い水域へ入っている。一方では、スマートエージェント、新しいタイプの端末、業界向けの大規模モデル、そしてAI原生のアプリケーションが次々と登場し、「人工知能+」が点状の試行探索から面的に広がることを後押ししている。他方では、責任の認定、データ・ガバナンス、リスク防止、そしてルール構築をめぐる議論も明らかに高まっている。産業にとっては、真にAIがどこまで到達できるかを決めるのは、技術の反復速度であるだけでなく、実装の深さとガバナンスの成熟度でもある。イノベーションと規範の間でより安定したバランスポイントを見つけてこそ、AIは経済の高品質な発展を後押しする新たな原動力となることができる。