記者|楊卉3月27日、2026中関村(000931)フォーラム年会「人工知能テーマ日・テーマフォーラム」が北京で開催された。小米MiMo大モデル責任者ロフーリーは「OpenClawとAIオープンソース」をテーマにした円卓フォーラムに出席した。ロフーリーは、OpenClaw（通称：「ロブスター」）の核心的な価値は二つあると述べた。第一はオープンソースであること。基盤モデルの観点から見ると、このようなフレームワークは一方で基盤大モデルの下限を保証し、他方で上限を引き伸ばす。第二はOpenClawが皆のエージェント（インテリジェントエージェント）層への想像力をかき立てたことである。彼女の見解では、大モデル及びエージェントフレームワークの進展に伴い、推論需要は引き続き急速に増加し、さらにはモデル以外の計算能力、推論チップ、エネルギーの面にまで競争をもたらすだろう。《毎日経済新聞》の記者は、未来一年の大モデル発展のトレンドと期待を一言で表すよう求められた際、ロフーリーは「進化」を選んだ。**OpenClawの最も核心的な価値は二つ** ロフーリーは黒白のチェックシャツとジーンズを着ており、ステージ上で最もリラックスした服装のゲストである。小米MiMo大モデルの責任者として、彼女は過去数か月間にチームと共に多くの自社開発モデルを発表し、95後のAI「天才少女」や前DeepSeek研究員などの肩書きで注目を集めている。（図源：主催者提供）最近の大流行のOpenClawについて話す際、ロフーリーは、自身をエージェントフレームワークの面で非常に革命的かつ非常に破壊的な出来事と見なしていると述べた。「もちろん、周囲の多くの深いコーディングをしている人々の第一選択は、Claude Code（Anthropic社が提供するAIプログラミングアシスタント）かもしれませんが、私は、本当にOpenClawを使用したことがある人は、このフレームワークが多くのデザイン面で実際に先行していることを明確に感じられると信じています。最近のClaude Codeの多くの更新も、ある意味でOpenClawに近づいているように思えます。」とロフーリーは述べた。自らの使用体験を例に挙げ、ロフーリーはOpenClawの最も核心的な価値は二つあると語った。第一はオープンソースであること。彼女はさらに、OpenClawやClaude Codeのようなフレームワークは、国内のまだ完全にクローズドソースモデルに近づいていないが、オープンソースモデルの先頭に位置しているモデルの上限を著しく引き上げる大きな価値があると述べた。基盤モデルの観点から見ると、このようなフレームワークは一方で基盤大モデルの下限を保証し、他方で上限を引き伸ばす。第二は「それ以外に、私が思うに、コミュニティ全体にとってもう一つ重要な価値は、みんなのエージェント層への想像力をかき立てたことです。」とロフーリーは述べた。推論コストを**下げ、速度を上げる**「小米が大モデルを作る独特の優位性」について問われた際、ロフーリーは笑顔で質問を返した。「『小米が大モデルを作る独特の優位性』という問題は一旦置いておきたいと思います。私がもっと話したいのは、中国の大モデルチームが基盤モデルを作る際の全体的な優位性についてです。なぜなら、この話題の方がより普遍的な価値があると思うからです。」ロフーリーによれば、大体2年前から、中国の基盤モデルチームがこの方向で非常に重要な突破口を見出しているのを目の当たりにしてきた。限られた計算能力、特にNVLink（NVIDIAが開発した高速・低遅延のチップ間インターコネクト技術）の帯域幅が制限されている状況で、これらのハードウェア条件から生じる制約をどのように突破し、効率を妥協しているように見えるが、実際にはモデル構造の革新に向けた作業を行うか、DeepSeek V2、V3シリーズの細粒度MoEやMLAなどを実現している。「その後、私たちは、このような革新が実際に真の変化をもたらすことを目の当たりにしました。」彼女は、DeepSeekの登場が国内の全ての基盤モデルチームに大きな勇気と自信を与えたと考えている。DeepSeekに関連する探索、Kimiの関連プラン、そして小米が次世代モデル構造に向けて行っている研究は、全て同じ問題を指し示しています：エージェント時代に入った後、モデル構造はどのようにさらに進化すべきか。「私たちは今、OpenClawについてずっと議論してきました。実際に使用してみると、それは使えば使うほど使いやすく、賢くなります。そして、それが成立する前提は、推論段階で十分な長いコンテキストを持つことです。」ロフーリーは率直に、Long context（長いコンテキスト）は既に長らく議論されてきたテーマであるが、今日まで、皆が実際に気づき始めているのは、モデルが100万レベルやさらには1000万レベルのコンテキストを扱えるわけではなく、推論コストが高すぎたり、速度が遅すぎたりする場合、その事自体には現実的な価値がないということです。「したがって、実際の鍵となる問題は、100万や1000万レベルのコンテキストの下で、推論コストを下げ、速度を上げることができるかどうかです。」彼女は、こうした前提の下で初めて、ユーザーは本当に高い生産性の価値を持つタスクをモデルに任せることができ、モデルもまた長いコンテキスト環境でより高い複雑度のタスクを完了する機会を得ることができると述べた。さらに言えば、1000万レベル、さらには1億レベルのコンテキストの段階に達して初めて、モデルの自己迭代能力が解放される可能性がある。「私たちは今、どのようにより効果的な学習アルゴリズムを構築するか、100万、1000万、さらにはそれ以上の長いコンテキストの中で、真に長期的な依存関係を持つテキストを収集し、複雑な環境と結びつけて高品質な軌跡データを生成するかについて考えています。これらは、私たちが継続的に推進している事柄です。」ロフーリーは、彼女が見ているより長期的なトレンドは、大モデル自体が急速に進化し、さらにエージェントフレームワークが加わることで、推論需要は引き続き急増し、これがモデル以外の計算能力、推論チップ、さらにはエネルギーにおける競争を別の次元に持ち込むことになると述べた。**「自己進化」は比較的実現可能な道筋を持つ** 未来一年の大モデル発展のトレンドと期待を一言で表すよう求められた際、ロフーリーは「進化」を選んだ。また、彼女は一年という時間の節目にも賛同した。「この問題を一年の尺度に縮小することは非常に意味があると思います。もし時間を5年に引き延ばすと、私がAGIについて理解している範囲では、多くのことがほぼ必然的に起こるでしょう。」彼女は、「進化」と聞くと少し抽象的に聞こえるが、最近この言葉に対してより具体的で実務的な理解を持つようになり、最近本当に感じ始めたのは、「自己進化」が実際に比較的実現可能な道筋を持っているということである。彼女は、モデルの能力が強化されるにつれ、過去の単純な対話式のパラダイムの下で、事前訓練モデルの上限が実際には正当に発揮されていなかったと述べた。そして今日、この上限はエージェントフレームワークによって徐々に活性化されている。「私たちは今、この境界に到達しています。」ロフーリーは述べた。「もしこのような「自己進化」メカニズムが持続的に運用できるなら、その潜在能力は非常に大きいでしょう。実際、国内の多くのモデルはすでに1～2日安定して動作できるようになっています。もちろん、これはタスクの難易度に関連しています。」彼女は、いくつかの確定的なタスクでは、モデルが自主的に最適化し、2～3日間継続的に実行できるようになっていると述べた。ロフーリーは、「自己進化」は本当に新しいものを創造する可能性のある方向であり、人類が既に持っている生産性を単に置き換えるのではなく、トップクラスの科学者のように、世界にまだ存在しないものを探求することだと考えている。一年前、彼女はこのプロセスが三年から五年かかると思っていたが、最近ではこの時間のウィンドウが1～2年に短縮されるべきだと感じている。「私たちは、おそらくすぐに、非常に強い自己進化エージェントフレームワークの支援の下で、大モデルが科学研究に少なくとも指数関数的な加速をもたらすのを見ることができるでしょう。このようなパラダイムが将来的により広範な学問や分野に波及することを期待しています。」シェアが終了した後、群衆はロフーリーに殺到し、彼女は会議の主催者の誘導の下、迅速に会場の外へ向かい、後続の「用事がある」としてインタビューの要望を丁重に断ったが、追いかける者が常に後を追っていた。一人のボランティアが前に出て、感謝の意を表し、以前にネット上でロフーリーの文章に触発されたことを述べると、ロフーリーは握り拳の動作をし、このボランティアに「頑張って」と言った。**（毎経記者李少婷も本記事に貢献）****｜毎日経済新聞 nbdnews オリジナル記事｜****無断転載、抜粋、複製及びミラー等の使用を禁止します** （編集者：王治強 HF013） 【免責事項】この記事は著者本人の見解を示すものであり、和讯网とは無関係です。和讯网は本文中の記述、見解判断に対して中立的な立場を保ち、内容の正確性、信頼性または完全性についていかなる明示的または暗示的な保証も行いません。読者は参考にとどめ、自ら全ての責任を負うものとします。メール：news_center@staff.hexun.com
95後AI「天才少女」ローフリー、最新の声明！
記者|楊卉
3月27日、2026中関村(000931)フォーラム年会「人工知能テーマ日・テーマフォーラム」が北京で開催された。小米MiMo大モデル責任者ロフーリーは「OpenClawとAIオープンソース」をテーマにした円卓フォーラムに出席した。
ロフーリーは、OpenClaw（通称：「ロブスター」）の核心的な価値は二つあると述べた。第一はオープンソースであること。基盤モデルの観点から見ると、このようなフレームワークは一方で基盤大モデルの下限を保証し、他方で上限を引き伸ばす。第二はOpenClawが皆のエージェント（インテリジェントエージェント）層への想像力をかき立てたことである。彼女の見解では、大モデル及びエージェントフレームワークの進展に伴い、推論需要は引き続き急速に増加し、さらにはモデル以外の計算能力、推論チップ、エネルギーの面にまで競争をもたらすだろう。
《毎日経済新聞》の記者は、未来一年の大モデル発展のトレンドと期待を一言で表すよう求められた際、ロフーリーは「進化」を選んだ。
OpenClawの最も核心的な価値は二つ
ロフーリーは黒白のチェックシャツとジーンズを着ており、ステージ上で最もリラックスした服装のゲストである。小米MiMo大モデルの責任者として、彼女は過去数か月間にチームと共に多くの自社開発モデルを発表し、95後のAI「天才少女」や前DeepSeek研究員などの肩書きで注目を集めている。
（図源：主催者提供）
最近の大流行のOpenClawについて話す際、ロフーリーは、自身をエージェントフレームワークの面で非常に革命的かつ非常に破壊的な出来事と見なしていると述べた。「もちろん、周囲の多くの深いコーディングをしている人々の第一選択は、Claude Code（Anthropic社が提供するAIプログラミングアシスタント）かもしれませんが、私は、本当にOpenClawを使用したことがある人は、このフレームワークが多くのデザイン面で実際に先行していることを明確に感じられると信じています。最近のClaude Codeの多くの更新も、ある意味でOpenClawに近づいているように思えます。」とロフーリーは述べた。
自らの使用体験を例に挙げ、ロフーリーはOpenClawの最も核心的な価値は二つあると語った。第一はオープンソースであること。彼女はさらに、OpenClawやClaude Codeのようなフレームワークは、国内のまだ完全にクローズドソースモデルに近づいていないが、オープンソースモデルの先頭に位置しているモデルの上限を著しく引き上げる大きな価値があると述べた。基盤モデルの観点から見ると、このようなフレームワークは一方で基盤大モデルの下限を保証し、他方で上限を引き伸ばす。第二は「それ以外に、私が思うに、コミュニティ全体にとってもう一つ重要な価値は、みんなのエージェント層への想像力をかき立てたことです。」とロフーリーは述べた。
推論コストを下げ、速度を上げる
「小米が大モデルを作る独特の優位性」について問われた際、ロフーリーは笑顔で質問を返した。「『小米が大モデルを作る独特の優位性』という問題は一旦置いておきたいと思います。私がもっと話したいのは、中国の大モデルチームが基盤モデルを作る際の全体的な優位性についてです。なぜなら、この話題の方がより普遍的な価値があると思うからです。」
ロフーリーによれば、大体2年前から、中国の基盤モデルチームがこの方向で非常に重要な突破口を見出しているのを目の当たりにしてきた。限られた計算能力、特にNVLink（NVIDIAが開発した高速・低遅延のチップ間インターコネクト技術）の帯域幅が制限されている状況で、これらのハードウェア条件から生じる制約をどのように突破し、効率を妥協しているように見えるが、実際にはモデル構造の革新に向けた作業を行うか、DeepSeek V2、V3シリーズの細粒度MoEやMLAなどを実現している。
「その後、私たちは、このような革新が実際に真の変化をもたらすことを目の当たりにしました。」彼女は、DeepSeekの登場が国内の全ての基盤モデルチームに大きな勇気と自信を与えたと考えている。DeepSeekに関連する探索、Kimiの関連プラン、そして小米が次世代モデル構造に向けて行っている研究は、全て同じ問題を指し示しています：エージェント時代に入った後、モデル構造はどのようにさらに進化すべきか。
「私たちは今、OpenClawについてずっと議論してきました。実際に使用してみると、それは使えば使うほど使いやすく、賢くなります。そして、それが成立する前提は、推論段階で十分な長いコンテキストを持つことです。」
ロフーリーは率直に、Long context（長いコンテキスト）は既に長らく議論されてきたテーマであるが、今日まで、皆が実際に気づき始めているのは、モデルが100万レベルやさらには1000万レベルのコンテキストを扱えるわけではなく、推論コストが高すぎたり、速度が遅すぎたりする場合、その事自体には現実的な価値がないということです。
「したがって、実際の鍵となる問題は、100万や1000万レベルのコンテキストの下で、推論コストを下げ、速度を上げることができるかどうかです。」彼女は、こうした前提の下で初めて、ユーザーは本当に高い生産性の価値を持つタスクをモデルに任せることができ、モデルもまた長いコンテキスト環境でより高い複雑度のタスクを完了する機会を得ることができると述べた。さらに言えば、1000万レベル、さらには1億レベルのコンテキストの段階に達して初めて、モデルの自己迭代能力が解放される可能性がある。
「私たちは今、どのようにより効果的な学習アルゴリズムを構築するか、100万、1000万、さらにはそれ以上の長いコンテキストの中で、真に長期的な依存関係を持つテキストを収集し、複雑な環境と結びつけて高品質な軌跡データを生成するかについて考えています。これらは、私たちが継続的に推進している事柄です。」
ロフーリーは、彼女が見ているより長期的なトレンドは、大モデル自体が急速に進化し、さらにエージェントフレームワークが加わることで、推論需要は引き続き急増し、これがモデル以外の計算能力、推論チップ、さらにはエネルギーにおける競争を別の次元に持ち込むことになると述べた。
「自己進化」は比較的実現可能な道筋を持つ
未来一年の大モデル発展のトレンドと期待を一言で表すよう求められた際、ロフーリーは「進化」を選んだ。また、彼女は一年という時間の節目にも賛同した。「この問題を一年の尺度に縮小することは非常に意味があると思います。もし時間を5年に引き延ばすと、私がAGIについて理解している範囲では、多くのことがほぼ必然的に起こるでしょう。」
彼女は、「進化」と聞くと少し抽象的に聞こえるが、最近この言葉に対してより具体的で実務的な理解を持つようになり、最近本当に感じ始めたのは、「自己進化」が実際に比較的実現可能な道筋を持っているということである。彼女は、モデルの能力が強化されるにつれ、過去の単純な対話式のパラダイムの下で、事前訓練モデルの上限が実際には正当に発揮されていなかったと述べた。そして今日、この上限はエージェントフレームワークによって徐々に活性化されている。
「私たちは今、この境界に到達しています。」ロフーリーは述べた。「もしこのような「自己進化」メカニズムが持続的に運用できるなら、その潜在能力は非常に大きいでしょう。実際、国内の多くのモデルはすでに1～2日安定して動作できるようになっています。もちろん、これはタスクの難易度に関連しています。」彼女は、いくつかの確定的なタスクでは、モデルが自主的に最適化し、2～3日間継続的に実行できるようになっていると述べた。
ロフーリーは、「自己進化」は本当に新しいものを創造する可能性のある方向であり、人類が既に持っている生産性を単に置き換えるのではなく、トップクラスの科学者のように、世界にまだ存在しないものを探求することだと考えている。一年前、彼女はこのプロセスが三年から五年かかると思っていたが、最近ではこの時間のウィンドウが1～2年に短縮されるべきだと感じている。「私たちは、おそらくすぐに、非常に強い自己進化エージェントフレームワークの支援の下で、大モデルが科学研究に少なくとも指数関数的な加速をもたらすのを見ることができるでしょう。このようなパラダイムが将来的により広範な学問や分野に波及することを期待しています。」
シェアが終了した後、群衆はロフーリーに殺到し、彼女は会議の主催者の誘導の下、迅速に会場の外へ向かい、後続の「用事がある」としてインタビューの要望を丁重に断ったが、追いかける者が常に後を追っていた。一人のボランティアが前に出て、感謝の意を表し、以前にネット上でロフーリーの文章に触発されたことを述べると、ロフーリーは握り拳の動作をし、このボランティアに「頑張って」と言った。
（毎経記者李少婷も本記事に貢献）
｜毎日経済新聞 nbdnews オリジナル記事｜
無断転載、抜粋、複製及びミラー等の使用を禁止します
（編集者：王治強 HF013）