1. 「1兆に届かないモデルは捨てる」：深夜の白板前で下された冷酷な拒絶
2024年5月半ばの深夜、上海・徐匯区にある階躍星辰（StepFun）の本社オフィス。ガラス張りの会議室の空気は、張り詰めた緊張感で重く沈んでいました。
ホワイトボードを囲んでいたのは、創業者兼CEOの姜大昕（ジャン・ダーシン）と、主要な投資家および経営陣たちでした。その数日前、中国の生成AI市場には文字通りの激震が走っていました。バイドゥ（百度）とアリババが主力モデルのAPI価格を相次いで無料化、あるいは99%引き下げると発表したのです。100万トークンあたり数円という極限の叩き売り競争——いわゆる「大規模言語モデル（LLM）価格戦」の号砲が鳴り響いた瞬間でした。
会議室では、焦燥感を募らせた出資者側から現実的な妥協案が提示されていました。
「1兆パラメータの事前学習にこれ以上の計算資源と現金を燃やすのは危険すぎる。数十億から百億クラス（7B〜14B）の軽量モデルに切り替え、大企業の受託開発（SI）や業界特化ツールを請け負えば、今すぐ四半期で数億円の売上を立てられるはずだ」
当時、中国のAIユニコーン企業の多くが、この甘い誘惑に吸い寄せられていました。巨額の赤字を垂れ流すフロンティアモデルの開発競争から降り、受託案件で手堅いキャッシュを稼ぐ路線への転換です。
しかし、姜大昕は手にしたホワイトボードマーカーを置き、静かに首を横に振りました。
「1兆パラメータの表現力を備えないモデルに、真の知能の創発は起きません。目先の小銭を拾うためにパラメータの規模を削るなら、それはAGIへの挑戦権を自らゴミ箱へ捨てることと同義です」
姜大昕の脳裏には、マイクロソフトに在籍した16年間の経験が焼き付いていました。検索エンジン「Bing」のランキングアルゴリズムや音声アシスタント「Cortana」を指揮してきた彼は、数億から数十億規模の古典的モデルが、どれほど泥臭いエンジニアリングを施しても一定の知能の壁（天井）を破れなかった歴史を誰よりも痛感していたのです。
投資家・競合が求めた「安全な妥協路線」
- 小型モデルへの退避：7B〜14B級の軽量モデルで推論コストを圧縮
- SI受託開発の沼：大企業向けのカスタマイズ受託で目先の売上を確保
- 知能の天井：複雑な長文論理推論や物理世界の理解を諦め、APIラッパーへ退行
姜大昕が貫いた「第一性原理のスケーリングロー」
- 万億（1兆）パラメータ死守：知能の上限を規定する絶対的な計算規模を妥協せず追求
- MoE（混合専門家）設計：全結合（Dense）ではなく希薄活性化で推論コストを劇的に低減
- AGIへの入場券：世界モデルと自律型エージェントを実現する基盤知能を自前で確立
その深夜の激論の末、階躍星辰は受託開発の営業部隊を立ち上げることを断固として拒絶し、1兆パラメータ級のMoE基盤モデル「Step-2」の事前学習クラスタへ全計算資源を再投入することを決定しました。妥協を許さないこの創業者の冷徹な技術信仰が、後に同社を中国独立系AIスタートアップの中でも際立った存在へと押し上げる分岐点となったのです。
2. 反直感の「形」と「神」：OpenAIの模倣を拒む世界モデルへのロードマップ
「多くの人々はOpenAIの『形』だけを見て、その『神（本質）』を見落としています」
姜大昕は業界カンファレンスやメディアの単独取材の場で、繰り返しこの警鐘を鳴らしてきました。
2023年から2024年にかけて、世界のテック界を席巻したアプローチは「テキストコーパスの総量勝負」でした。インターネット上のWebテキストを数兆トークン集め、巨大なトランスフォーマーに流し込む。しかし、記号としての文字言語だけをどれほど大量に学習させても、物理空間の奥行きや重力、物体の因果関係をモデル自身が体感的に理解することはできません。テキストだけのモデルは、流暢に嘘をつく「確率的オウム」の檻から脱出できないのです。
姜大昕が構想したAGI（汎用人工知能）へのアプローチは、認知科学と物理世界のインタラクションに根ざした、三段階の跳躍（ステップ）でした。
世界の模倣（Simulating the World）
テキスト、静止画像、音声を単一のトランスフォーマー潜在空間で原生トークンとして統合処理。人間が言葉を話し、風景を見る行為を統一基盤で再現する。
世界の探索（Exploring the World）
強化学習（RL）と長大な思考チェーン（System 2・遅い思考）を導入。物理世界やデジタル空間での試行錯誤を通じて、因果ダイナミクスを能動的に学習する。
世界の帰納（Inducing the World）
膨大な物理法則や複雑な社会ルールの本質を自律的に抽象化。人間の指示を待たず、未踏の科学的発見や高度な実世界タスクを自律完遂するAGIへ。
「人間の赤ん坊は、辞書を100万ページ暗記して世界を理解するわけではありません。光を見て、親の声を聞き、手を伸ばして玩具に触れるという多感覚のフィードバックを通じて、世界の因果律を心の中に構築していきます」
この第一性原理に基づき、階躍星辰はテキスト専用モデルを訓練してから後付けで画像エンコーダーを貼り付けるような「継ぎ接ぎ」を最初から排除しました。最初からテキスト・画像・音声を同一の埋め込み空間で扱う「原生（ネイティブ）マルチモーダル」の設計思想を徹底したのです。
さらに、OpenAIが「o1」を発表する以前から、姜大昕は事前学習のスケーリングロー（計算量とデータ量による性能向上）だけでなく、「推論時・強化学習時におけるスケーリングロー」の重要性を説いていました。高速で反射的に回答する「System 1（速い思考）」から、何段もの推論ステップを踏んで自己検証を行う「System 2（遅い思考）」への進化です。
この二つの軸——「原生マルチモーダルによる世界認知」と「強化学習による思考の深化」が交差する地平にこそ、1兆パラメータモデルが真価を発揮する舞台が広がっています。
3. 「虚飾のユーザー獲得広告（UA）の大量出稿」に背を向けた日：冒泡鴨の凍結と知的生産「躍問」への外科手術
技術の崇高な理想を抱く一方で、姜大昕は冷徹な事業家としての外科手術を自らのプロダクトに断行した経験を持ちます。
2024年初頭、中国のコンシューマー向けAIアプリ市場では、ショート動画プラットフォームを通じた猛烈なユーザー獲得合戦（いわゆる「ユーザー獲得広告（UA）の大量出稿/投流」競争）が加熱していました。月之暗面（Moonshot AI）の「Kimi」やMiniMaxの「星野」などが数十億円規模のマーケティング予算を投じ、App Storeのダウンロードランキング上位を独占していました。
階躍星辰も当初、知的生産支援のアシスタントアプリ「躍問（StepChat）」に加え、キャラクター対話を中心としたエンタメアプリ「冒泡鴨（Bubble Duck）」の2本柱でC端市場を攻略しようと試みました。
「冒泡鴨」はアニメキャラクターや仮想の友人と自由に対話できる親しみやすさから、若年層を中心に一時は急速にDAU（日間アクティブユーザー数）を伸ばしました。しかし、毎週の定例経営会議でダッシュボードに並ぶ数値を前に、姜大昕の眼差しは冷ややかでした。
1人のユーザーを獲得するための広告単価（CAC）は数百円から千円近くまで跳ね上がっているにもかかわらず、翌月のリテンション（継続率）は目に見えて急落していたのです。何より致命的だったのは、エンタメチャットを楽しむライト層は月額サブスクリプションへの課金を頑なに拒み、GPUサーバーの推論コストだけが猛烈な勢いで現金を燃やし続けていたことでした。
「このトラフィックの数字は、麻薬のようなものです。広告を打てばグラフは急上昇するが、広告を止めた瞬間に煙のように消え去る。我々が作りたいのは、人間の生活を本質的に変える知能であって、一過性の暇つぶし玩具ではない」
姜大昕は役員会で、周囲が息を呑む決断を下しました。「冒泡鴨」の単独プロモーションを即座に全面凍結し、全リソースを高度な知的生産と複雑タスクをこなす「躍問」へと統合・収斂させたのです。
多くのAIスタートアップが投資家への見栄えを気にして「見せかけのDAUバブル」から抜け出せず、後に深刻な資金枯渇に直面する中、この外科手術的な事業整理は階躍星辰のランウェイ（資金維持期間）を劇的に延ばす結果をもたらしました。
さらに姜大昕は、単なるWebスクレイピングデータに頼る限界を見抜き、中国最大のWeb小説・コンテンツIPプラットフォームである閲文集団（China Literature）との戦略的提携を締結。1,000万作を超える長編物語のプロット、登場人物の感情曲線、重層的な世界観という、人間が生み出した最高密度の論理・感情データをモデルに流し込み、他社が容易に真似できない高次元の文脈理解能力を鍛え上げたのです。
4. 組織の重構：「1+3」体制がもたらしたハードウェア垂直統合への跳躍
アルゴリズムの天才が集まる研究室から、産業界を揺るがす真のテック企業へ——。姜大昕が成し遂げたもう一つの決定的な仕事が、自らの権限を分散させ、強固な集団指導体制を敷いた「組織の再構築」でした。
多くの科学者出身の創業者は、技術への過剰な愛着から経営、営業、資金調達のすべてを自ら抱え込み、結果として組織の成長を自らの器で制限してしまいがちです。しかし、姜大昕は自らの限界を冷静に認めていました。
2026年初頭、階躍星辰は50億元（約1,000億円）を超える大型のシリーズB+ラウンド資金調達の完了と同時に、業界を驚愕させる人事を発表しました。AIビジョンの先駆者である曠視科技（Megvii）の共同創業者・印奇（イン・チー）を董事長（取締役会長）として正式に迎え入れたのです。
印奇（Yin Qi）会長
資本戦略・ハードウェア産業同盟・エコシステム統括（Megvii共同創業者）
姜大昕（Jiang Daxin）CEO
元MSグローバル副総裁。スケーリングローと1兆パラメータモデルの研究開発ロードマップを率いる。
張祥雨（Zhang Xiangyu）首席科学者
ResNetの主著者。原生マルチモーダルモデルの数理基盤とニューラルアーキテクチャ設計を指揮。
朱亦博（Zhu Yibo）CTO
元MS超大規模クラスタ責任者。万基規模GPUクラスタの通信最適化とMoE超低遅延推論を実現。
この「1+3体制」が確立されたことで、階躍星辰の戦略ベクトルは一気に研ぎ澄まされました。アルゴリズムの極限追求を姜大昕と張祥雨が担い、システムインフラのコスト効率を朱亦博が固め、そして印奇が自動車やスマートフォン産業との巨大なアライアンスをまとめ上げる。
この分業体制が実を結んだのが、単なるクラウドAPIの販売から脱却した「AI＋端末（端末一体型）」への垂直統合戦略です。
同社は自社製のエージェントOS構想を加速させ、吉利汽車（Geely）のスマートコックピットへの車載基盤モデル供給、さらにはOPPOやHonorといったトップスマートフォンOEMとの共同開発を次々に成立させました。スマートフォンOS革新エージェント基盤として、端末画面のリアルタイム視覚認識とシステム自動操作をローカル＋クラウドのハイブリッドで実現する標準インフラの座を射止めたのです。
📊 中国主要独立系AIユニコーンの創業者哲学と生存戦略比較
| 企業名 | 創業者 / キーパーソン | 技術的信条・第一性原理 | 主力モデル規模・構造 | 主要な収益化モデル | 直面する構造的リスク |
|---|---|---|---|---|---|
| 階躍星辰 (StepFun) | 姜大昕 (元MS副総裁) 印奇 (元Megvii創業者) | 原生マルチモーダル ＋ 世界モデル 端末一体型エージェント | 1兆パラメータ超 MoE （Step-2 / Step-3） | スマート端末OS・EV車載 B2B2C産業エコシステム | スマホ・EV大手の将来的な内製化圧力 |
| 智譜AI (Zhipu AI) | 唐杰 (清華大教授) 張鵬 (CEO) | GLMアーキテクチャ 学術主導の全方位フルスタック | 千億〜数千億 Dense/MoE （GLM-4 / GLM-4V） | 大企業・官公庁向けSI受託 プライベートクラウド構築 | 労働集約型プロジェクト化による低粗利益率 |
| 月之暗面 (Moonshot) | 楊植麟 (清華・CMU出身) | 単一モデルのスケーリング 超長文コンテキスト長重視 | 千億パラメータ Dense （Kimi / Moonshot v1） | C端コンシューマー課金 月額サブスクリプション | 広告ユーザー獲得広告（UA）の大量出稿コストの重圧と大手テックの追従 |
| MiniMax (稀宇科技) | 閆俊傑 (元SenseTime副総裁) | テキスト・音声・動画の同時展開 グローバルエンタメ特化 | 数千億パラメータ MoE （abab 6.5 / M3） | 海外向けC端アプリ （Talkie等の課金・広告） | 海外市場での文化摩擦と規制強化リスク |
この比較が浮き彫りにするように、智譜AIが香港証券取引所への上場準備で直面した受託開発の収益構造の壁とも、月之暗面が直面したC端広告合戦の消耗とも距離を置き、階躍星辰は「ハードウェアの物理頭脳」を押さえる独自の強固な防壁を築き上げました。
5. 日本の製造業への産業的鏡像：なぜ「小型モデルのガラパゴス」は敗れ去るのか
階躍星辰の歩みと姜大昕が下してきた一連の決断は、生成AIの波に対峙する日本のテクノロジー産業や製造業のリーダーたちにとっても、痛烈な教訓を突きつけています。
現在、日本の大手通信キャリアや電機メーカー、SIerのAI戦略を俯瞰すると、ひとつの顕著な傾向が見られます。GPU計算資源の調達コストを恐れるあまり、パラメーター数を7Bから13B程度に抑えた「日本語特化の自前小型モデル」の開発に終始している点です。
「自社開発の日本語LLM」という響きは経営陣や株主を安心させやすいものの、姜大昕の工学哲学に照らせば、このアプローチは極めて危うい隘路に迷い込んでいると言わざるを得ません。
日本産業界が陥りがちな「自前小型モデルの隘路」
- 計算資源の妥協：数十億〜百億級の小型モデルでは創発的な論理推論や文脈理解が発現しない
- 閉じた日本語特化：世界規模のマルチモーダルデータから切り離され、性能進化が停滞
- 外部クラウド丸投げの二極化：自前が頓挫した途端、米国のAPIに全データを握られる極端な依存へ
姜大昕の開発哲学が示唆する処方箋
- 知能の閾値（しきいち）の認識：複雑タスクを自律完遂するには1兆級の表現力が不可欠
- 物理資産との垂直統合：自前の小型頭脳に固執せず、世界最高峰のハードウェアに知能を着地させる
- マルチモーダル原生協調：テキスト偏重を捨て、センサーから入る視覚・音声を直接知能へ結合
日本には、世界最高峰の物理資産が存在します。ソニーのCMOSイメージセンサー、トヨタやホンダのモビリティプラットフォーム、キーエンスの精密計測機器、そしてファナックや安川電機が誇る産業用ロボットのアクチュエータです。これらは物理世界から極めて高品位なマルチモーダルデータをリアルタイムに吸い上げ、現実世界に物理的な作用を及ぼす「最高の肉体」を持っています。
しかし、その肉体に接続される知能が「推論能力の不十分なガラパゴス小型モデル」であったり、あるいは「レイテンシが大きくプライバシーが担保されない海外クラウドの借り物API」であったりする限り、日本の製造業が次世代の産業知能革命で主導権を握ることはできません。
「アルゴリズム単体は企業の恒久的な堀にはなりません。技術は好機を掴むための時間窓に過ぎない。フロンティア級の知能を物理端末へ垂直着地させ、人々の生活と産業のインフラとなって初めて、技術は生き残るのです」
16年間のマイクロソフトでの栄光を捨て、「知能の不連続な飛躍（階躍）」を信じて荒野へ踏み出した姜大昕。階躍星辰が挑むマルチモーダルMoEと商業化の針路や、自律型エージェントOS「Step AOS」の開発に見られるように、彼の航海は単なる一企業の成功物語にとどまりません。
それは、資本のバブルや価格破壊の狂騒に惑わされることなく、第一性原理に基づいて真の知能の高みを目指し続けることの価値を、世界のテクノロジー産業界に問いかけ続けています。
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