中経記者 鄭瑜 南京報道
「エージェントの登場はスマートフォンに続く、最も重要な技術的チャンスですが、その発展にあたって克服すべき困難も見過ごせません。導入が難しい、用途が狭い、tokenの支出が高いという三つの痛点は、現在まさに解決が急がれる課題です。」诚迈科技（300598.SZ）の会長兼社長である王继平氏は、近日《中国经营报》記者の単独インタビューに対してこう述べました。
OpenClawがOPC（一人会社）創業ブームを後押しする中、OPCにより低いハードルのサービスを提供するにはどうすればよいかがカギになります。公開情報によると、最近、上海、安徽、江苏など複数の省・市が、龙虾エージェントおよびOPCの発展を支援する関連政策を打ち出しています。
これが市場の「配水者」たちにプロダクト供給を加速させる動機にもなっています。最近、诚迈科技は個人ユーザー向けのAIアシスタント、企業ユーザー向けのローカルでのデプロイ可能な製品、さらに消費者市場向けの龙虾集約プラットフォームを投入しました。
token支出が高いという核心的な痛点に対し、王继平氏はコスト削減のための2つのルートを提示しています。第一に、ローカルデプロイでクラウド呼び出しを代替し、継続して積み上がるクラウド呼び出し費を回避することです。第二に、プラットフォームで集約して単回コストを薄め、 「プラットフォームが1回の呼び出しコストを負担し、多数のユーザーが結果を共有する」ことで規模の経済効果を実現します。
スーパーマーケット方式でコストを下げる
《中国经营报》：あなたは公開の場で、龙虾のクラウド呼び出しが生む高額な費用がユーザーの痛点だと何度も述べていますが、このお金の計算方法を具体的に説明できますか？御社のソリューションでどれほどコストを引き下げられますか？
王继平：今、龙虾のクラウド上の大規模言語モデルを使うと、課金単位は呼び出し量になります。ユーザーの軽度な利用なら、毎月数十元程度かもしれませんが、利用量が上がってくると、毎月数千元、あるいは1万元でも珍しくありません。
集約のロジックは、最初に一度だけ投資することです。大規模言語モデルもエージェントもすべてローカルで動き続け、クラウドに対して呼び出し費を継続して払う必要がありません。短期的にはハードウェアへの支出が一度発生しますが、中長期で計算すると、節約できる呼び出し費がハードウェアコストを上回ります。もちろん前提として、ユーザーの利用頻度が十分に高いことが必要で、これが私たちが市場展開の中で解決しなければならない課題です。
集約インターフェースはスーパーマーケットに似ています。スーパーマーケットでは、すべてのサプライヤーの品を1か所に集めます。ユーザーは異なる商品を買うだけで、パン工場、牛乳工場、野菜の生産拠点をそれぞれ個別に走らせる必要はありません。集約インターフェースの場合、棚に並ぶのは商品ではなく、各社のAI大規模言語モデルの「利用権」です。
これまで、ユーザーがOpenAIのモデルを使いたい場合には、OpenAIに登録してアカウントを作り、チャージし、キーを取得する必要がありました。集約インターフェースは、これらの大規模言語モデルのメーカーとユーザーの間に1軒のスーパーマーケットを開くのに相当し、ユーザーはこの入口に接続するだけで済みます。裏側で、どの大規模言語モデルをつないでいるか、どう調整（スケジューリング）するか、料金をどう精算するかは、すべて「スーパーマーケット」が一括で処理します。
プロダクトの解決策という観点では、企業ユーザーがローカルにデプロイ可能な製品「龙盒」によって、大規模言語モデルをローカルで動かし、最初の一度のハードウェア投資だけで継続的に積み上がるクラウド呼び出し費を回避できます。中長期の総合コストは、純粋なクラウド方式より低くなります。「龙宫」では、ニュース集約などの高頻度な公共的ニーズを統一的に処理したうえで、膨大なユーザーへ配信することで、「プラットフォームが1回の呼び出しコストを負担し、多数のユーザーが結果を共有する」規模の経済効果を実現できます。
《中国经营报》：今回発表した新製品もコスト問題を解決するためのものですが、プラットフォームの冷間スタート期には一般にパラドックスが存在します。ユーザーがいなければベースの開発者が来ない。開発者のコンテンツがなければユーザー価値を示しにくい。現時点で「龙宫」の開発者エコシステムの進捗はどうなっていますか？
王继平：この構造的な困難は、確かに現実に存在します。「龙宫」では現時点で、いくつかのエージェントがすでに搭載されています。主に私たちが自社開発したシードアプリのものです。その一つはニュース集約のエージェントで、市場に出回っているホットニュースの数は大体同じです。プラットフォームが一度だけ統一的に処理してから、すべてのユーザーに配信します。各ユーザーがそれぞれ大規模言語モデルを呼び出して処理するよりも、大量の費用を節約できます。プラットフォームが50元で処理を終えれば、100万ユーザーのニーズを満たせます。一方、各人がそれぞれ呼び出す場合、合計で5000万元かかることになります。背後にある基本ロジックは「公共ニーズの共有化」です。
さらに、私たちは専門の法律機関と提携し、その契約書のドラフト作成・審査・法律相談の能力を「龙宫」に接続しました。大衆向けの公共エージェントとして、有償サービスも提供します。電力、消防、株式分析などの垂直領域における専門エージェントも、順次接続されています。
冷間スタートへの対応戦略は、まず垂直分野の中で説得力のある模範となる事例を作り、商業化の成果によって、より多くの専門機関に参入してもらうことです。この過程には近道がなく、十分な時間軸が必要です。
入口を作らず、パイプにする
《中国经营报》：現在、各大手の有名企業はエージェント分野に深く取り組んでいます。それに比べて、御社の差別化のルートは何ですか？
王继平：大手企業と真正面から競争しても、現実的でもなく、必要もありません。大手企業の強みは、汎用のクラウドプラットフォームと基盤の大規模言語モデルを、規模化して運用できることです。私たちが注力するのは、ローカルデプロイとソフト・ハードの一体型統合であり、これは2つの異なる能力体系です。
私たちのポジショニングは、大手企業とエージェントの「入口」を取り合うことではなく、ユーザーがエージェントを利用するための「パイプ」を作ることにあります。ユーザーがどの大規模言語モデルを選ぼうと、私たちの製品を通じて呼び出しと管理ができる限り、私たちに価値がある余地があります。このロジックは、集約インターフェースの役割に似ています。私たちはコンテンツを生産しませんが、より便利で、より経済的な利用の道筋を提供します。
《中国经营报》：先日、関連業界団体がエージェントのリスクについて注意喚起を行い、一部機関では従業員がエージェントツールを使用することを制限し始めています。現在、エージェントが直面している安全性やデータプライバシー保護の試練について、どのように見ていますか？
王继平：現段階のエージェントの状態は、十分に訓練されていない子どもに近いものです。誰かがそれに敏感情報を尋ねると、無防備にそのまま事実として答えてしまう可能性があります。解決の道は、訓練のレベルであり、エージェントに対して、敏感情報を識別し保護する意識を持たせることです。これは、継続的なデータの蓄積とモデルの反復（イテレーション）が必要で、現時点で業界全体が模索している段階であり、「一度で終わる」解決策は存在しません。
より長い時間軸で見ると、監督当局がデータセキュリティに注目することは、まさにローカルデプロイ型モデルのニーズ強化という要求ロジックを裏づけています。機関側の懸念の核心は、データが流出した後の制御不能性であり、まさに融合盒子が解決しようとしている問題です。
現段階では、ユーザーはボックスに入るデータに対して自主的に判断できる権限を持っています。つまり、相応のリスクもユーザー自身が判断することになります。これは、現段階における製品成熟度の客観的な制約です。私たちは、ユーザーに対し現段階では、高度に機密性の高いデータを、いかなるエージェントシステムにも投入しないことを提案します。私たちの製品を含めてです。
（編集：许璐 審査：何莎莎 校正：燕郁霞）
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如何赋能“一人公司”？诚迈科技董事长王继平：部署難、用途窄、token花費高急需解決
中経記者 鄭瑜 南京報道
「エージェントの登場はスマートフォンに続く、最も重要な技術的チャンスですが、その発展にあたって克服すべき困難も見過ごせません。導入が難しい、用途が狭い、tokenの支出が高いという三つの痛点は、現在まさに解決が急がれる課題です。」诚迈科技（300598.SZ）の会長兼社長である王继平氏は、近日《中国经营报》記者の単独インタビューに対してこう述べました。
OpenClawがOPC（一人会社）創業ブームを後押しする中、OPCにより低いハードルのサービスを提供するにはどうすればよいかがカギになります。公開情報によると、最近、上海、安徽、江苏など複数の省・市が、龙虾エージェントおよびOPCの発展を支援する関連政策を打ち出しています。
これが市場の「配水者」たちにプロダクト供給を加速させる動機にもなっています。最近、诚迈科技は個人ユーザー向けのAIアシスタント、企業ユーザー向けのローカルでのデプロイ可能な製品、さらに消費者市場向けの龙虾集約プラットフォームを投入しました。
token支出が高いという核心的な痛点に対し、王继平氏はコスト削減のための2つのルートを提示しています。第一に、ローカルデプロイでクラウド呼び出しを代替し、継続して積み上がるクラウド呼び出し費を回避することです。第二に、プラットフォームで集約して単回コストを薄め、 「プラットフォームが1回の呼び出しコストを負担し、多数のユーザーが結果を共有する」ことで規模の経済効果を実現します。
スーパーマーケット方式でコストを下げる
《中国经营报》：あなたは公開の場で、龙虾のクラウド呼び出しが生む高額な費用がユーザーの痛点だと何度も述べていますが、このお金の計算方法を具体的に説明できますか？御社のソリューションでどれほどコストを引き下げられますか？
王继平：今、龙虾のクラウド上の大規模言語モデルを使うと、課金単位は呼び出し量になります。ユーザーの軽度な利用なら、毎月数十元程度かもしれませんが、利用量が上がってくると、毎月数千元、あるいは1万元でも珍しくありません。
集約のロジックは、最初に一度だけ投資することです。大規模言語モデルもエージェントもすべてローカルで動き続け、クラウドに対して呼び出し費を継続して払う必要がありません。短期的にはハードウェアへの支出が一度発生しますが、中長期で計算すると、節約できる呼び出し費がハードウェアコストを上回ります。もちろん前提として、ユーザーの利用頻度が十分に高いことが必要で、これが私たちが市場展開の中で解決しなければならない課題です。
集約インターフェースはスーパーマーケットに似ています。スーパーマーケットでは、すべてのサプライヤーの品を1か所に集めます。ユーザーは異なる商品を買うだけで、パン工場、牛乳工場、野菜の生産拠点をそれぞれ個別に走らせる必要はありません。集約インターフェースの場合、棚に並ぶのは商品ではなく、各社のAI大規模言語モデルの「利用権」です。
これまで、ユーザーがOpenAIのモデルを使いたい場合には、OpenAIに登録してアカウントを作り、チャージし、キーを取得する必要がありました。集約インターフェースは、これらの大規模言語モデルのメーカーとユーザーの間に1軒のスーパーマーケットを開くのに相当し、ユーザーはこの入口に接続するだけで済みます。裏側で、どの大規模言語モデルをつないでいるか、どう調整（スケジューリング）するか、料金をどう精算するかは、すべて「スーパーマーケット」が一括で処理します。
プロダクトの解決策という観点では、企業ユーザーがローカルにデプロイ可能な製品「龙盒」によって、大規模言語モデルをローカルで動かし、最初の一度のハードウェア投資だけで継続的に積み上がるクラウド呼び出し費を回避できます。中長期の総合コストは、純粋なクラウド方式より低くなります。「龙宫」では、ニュース集約などの高頻度な公共的ニーズを統一的に処理したうえで、膨大なユーザーへ配信することで、「プラットフォームが1回の呼び出しコストを負担し、多数のユーザーが結果を共有する」規模の経済効果を実現できます。
《中国经营报》：今回発表した新製品もコスト問題を解決するためのものですが、プラットフォームの冷間スタート期には一般にパラドックスが存在します。ユーザーがいなければベースの開発者が来ない。開発者のコンテンツがなければユーザー価値を示しにくい。現時点で「龙宫」の開発者エコシステムの進捗はどうなっていますか？
王继平：この構造的な困難は、確かに現実に存在します。「龙宫」では現時点で、いくつかのエージェントがすでに搭載されています。主に私たちが自社開発したシードアプリのものです。その一つはニュース集約のエージェントで、市場に出回っているホットニュースの数は大体同じです。プラットフォームが一度だけ統一的に処理してから、すべてのユーザーに配信します。各ユーザーがそれぞれ大規模言語モデルを呼び出して処理するよりも、大量の費用を節約できます。プラットフォームが50元で処理を終えれば、100万ユーザーのニーズを満たせます。一方、各人がそれぞれ呼び出す場合、合計で5000万元かかることになります。背後にある基本ロジックは「公共ニーズの共有化」です。
さらに、私たちは専門の法律機関と提携し、その契約書のドラフト作成・審査・法律相談の能力を「龙宫」に接続しました。大衆向けの公共エージェントとして、有償サービスも提供します。電力、消防、株式分析などの垂直領域における専門エージェントも、順次接続されています。
冷間スタートへの対応戦略は、まず垂直分野の中で説得力のある模範となる事例を作り、商業化の成果によって、より多くの専門機関に参入してもらうことです。この過程には近道がなく、十分な時間軸が必要です。
入口を作らず、パイプにする
《中国经营报》：現在、各大手の有名企業はエージェント分野に深く取り組んでいます。それに比べて、御社の差別化のルートは何ですか？
王继平：大手企業と真正面から競争しても、現実的でもなく、必要もありません。大手企業の強みは、汎用のクラウドプラットフォームと基盤の大規模言語モデルを、規模化して運用できることです。私たちが注力するのは、ローカルデプロイとソフト・ハードの一体型統合であり、これは2つの異なる能力体系です。
私たちのポジショニングは、大手企業とエージェントの「入口」を取り合うことではなく、ユーザーがエージェントを利用するための「パイプ」を作ることにあります。ユーザーがどの大規模言語モデルを選ぼうと、私たちの製品を通じて呼び出しと管理ができる限り、私たちに価値がある余地があります。このロジックは、集約インターフェースの役割に似ています。私たちはコンテンツを生産しませんが、より便利で、より経済的な利用の道筋を提供します。
《中国经营报》：先日、関連業界団体がエージェントのリスクについて注意喚起を行い、一部機関では従業員がエージェントツールを使用することを制限し始めています。現在、エージェントが直面している安全性やデータプライバシー保護の試練について、どのように見ていますか？
王继平：現段階のエージェントの状態は、十分に訓練されていない子どもに近いものです。誰かがそれに敏感情報を尋ねると、無防備にそのまま事実として答えてしまう可能性があります。解決の道は、訓練のレベルであり、エージェントに対して、敏感情報を識別し保護する意識を持たせることです。これは、継続的なデータの蓄積とモデルの反復（イテレーション）が必要で、現時点で業界全体が模索している段階であり、「一度で終わる」解決策は存在しません。
より長い時間軸で見ると、監督当局がデータセキュリティに注目することは、まさにローカルデプロイ型モデルのニーズ強化という要求ロジックを裏づけています。機関側の懸念の核心は、データが流出した後の制御不能性であり、まさに融合盒子が解決しようとしている問題です。
現段階では、ユーザーはボックスに入るデータに対して自主的に判断できる権限を持っています。つまり、相応のリスクもユーザー自身が判断することになります。これは、現段階における製品成熟度の客観的な制約です。私たちは、ユーザーに対し現段階では、高度に機密性の高いデータを、いかなるエージェントシステムにも投入しないことを提案します。私たちの製品を含めてです。
（編集：许璐 審査：何莎莎 校正：燕郁霞）
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