※本記事は、世界経済フォーラム年次総会2026（ダボス会議2026）のイシュー・ブリーフィング「China's AI+ Economy」の内容を基に作成されています。セッションの動画は https://www.youtube.com/watch?v=8NtZ9mFx_DU でご覧いただけます。本記事では、セッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご覧いただくことをお勧めいたします。
登壇者は以下の通りです。モデレーターのGuan Xin氏、南開大学・中国新世代AI発展戦略研究院エグゼクティブディレクターのGong Ke氏、GFセキュリティーズグループCEOのHisham Alrayes氏、TencentシニアエグゼクティブバイスプレジデントおよびTencentクラウド・スマート産業グループCEOのDowson Tong氏、Moonshot AI創業者・社長のYutong Zhang氏。世界経済フォーラムの公式ウェブサイト（http://www.weforum.org/ ）もあわせてご参照ください。
1. セッション概要と登壇者紹介
本セッションは、ダボス会議2026の場で開催されたイシュー・ブリーフィング「China's AI+ Economy」です。モデレーターを務めるのは、中国国際テレビ（CGTN）のGuan Singhです。
Guan： 人工知能は今まさに、技術的なフロンティアからグローバルな経済成長の中核的な推進力へと急速に移行しつつあります。2030年までにAIは世界経済に約15兆ドルを寄与すると予測されており、そのうち約4分の1を中国が獲得すると見込まれています。2025年には中国企業の87%がAI投資の拡大を計画しており、半数以上がデプロイの加速を報告しています。中国の国家AI+アクションプランは、製造業・医療・金融をはじめとする幅広い産業へのAI統合を加速させており、中国のスケール、統合的な政策アプローチ、そして活気あるマーケットは、グローバルなAI普及における独自のモデルを提示しています。本日はそうした中国のAI+開発をさらに深く掘り下げるため、学術・産業・フロンティアイノベーション・グローバル金融と多様な背景を持つ4名の登壇者をお迎えしています。
登壇者はそれぞれ以下の通りです。まず、TencentのシニアエグゼクティブバイスプレジデントでありTencentクラウドおよびスマート産業グループCEOを務めるTom（Dowson）です。次に、Moonshot AIの創業者・社長であるYong Jiangです。3人目は、南開大学・中国新世代AI発展戦略研究院のエグゼクティブディレクターを務めるProfessor Gongです。そして最後に、GF Edge Financial GroupのグループCEOであるHisham Aasです。セッションは約30分間で、ディスカッションと簡単なQ&Aを含む構成で進行しました。
2. AI投資の現状と経済的価値
2-1. グローバルなAI投資熱とバブル論争
Guan： 私たちは今、前例のないAI投資の熱狂の中にいます。AIバブルをめぐる議論、すなわち資本投資の激しさとリターンへの不確実なパスが急速に膨らんでいます。Hishamさん、投資サイクルをナビゲートしてきた投資家として、AIが今日、具体的かつ目に見える経済的価値を生み出している領域はどこだとお考えですか。
Hisham： 本日の朝のガバナンスセッションで参加者へのアンケートが実施されましたが、60%の人々がAIはバブルではないと回答していました。私もその見方に同意します。AIがもたらす価値とリターンは実質的なものであり、まだその入口に立っているに過ぎません。AIという発明と変革がもたらす機会は、AI固有の領域にとどまらず、発電からデータセンター、チップ、テクノロジーソフトウェア、資本市場に至るまでの全スペクトルに広がっています。技術の進歩には多大な投資が必要であり、政府単独の投資だけでは次のレベルへ引き上げることはできません。私たちはウェルスマネジメントおよびアセットマネジメントの分野から見ていますが、中国であれアメリカであれ、あるいは私たちの地域であれ、世界各地で創業者や企業がグローバルに資金を調達しています。資本市場が強化されれば、研究がより進み、成果の質が高まり、投資リターンを実現するサイクルが短縮されます。この機会は巨大であり、それを経済全体に変換して短期間で真の価値を生み出した者が勝者となる。中国のAI+はまさにそれを実現しようという、真剣な意志の表れだと私は見ています。
2-2. 中国「AI+アクションプラン」の戦略的設計思想
Guan： まさにその通りです。ここで中国のAI+アクションプランに焦点を当てましょう。Professor Gong、学術的な視点から、このプランがAIによる中国経済全体の成長ドライバー創出にどのような可能性を示しているかをお聞かせください。
Professor Gong： AI+アクションプランは、昨年8月に正式発表された国家イニシアティブです。このドキュメントを読んでみると、AGIに関する言葉はどこにも出てきませんし、半導体（チップ）についての記述もありません。これは中国政府がAGIや半導体の重要性を理解していないということではまったくありません。むしろ、中国政府がより重点を置いているのは、AIの普及・採用・浸透であり、AIを生産活動と日常生活の中で真に価値を生み出すものにすることです。言い換えれば、プランの主要な方向性は「AIをチャットからプロダクトへ、そしてサービスへ移行させること」です。目標は2段階で設定されています。第一段階として2027年、すなわち来年までに、AIエージェントおよびスマート端末の普及率を70%超とすること。第二段階として2030年までに90%超とすること。これが中国のAI普及に関する目標です。
Guan： なるほど、AGIや半導体ではなく普及に焦点を当てているということですね。Tomさん、AIのフロンティアに立つ企業を率いる立場として、この中国のアプローチをどう捉えていますか。そしてAIの経済的な普及を考えたとき、最大の障壁あるいは推進要因は何だとお考えですか。
Tom： 中国は非常にユニークな市場だと思います。巨大な製造業、巨大な小売業を擁しており、多くの産業が実際にスケーラブルなシステムを本番環境で構築するための環境を与えてくれています。膨大なデータと膨大なユースケースが存在し、人々はAIを活用してさまざまな試みができます。そして新技術への開放性という点でも中国は際立っています。EV、太陽光、スマートフォン、自動運転と続くテクノロジーの波の中で、そのパターンは繰り返されてきました。個人的に驚いたのは、中国人の85%が自動運転を「安全だ」と考えているという数字です。だからこそ、数十の都市ですでに数千台ものロボタクシーが走っているわけです。この新技術を積極的に受け入れる開放性は、中国市場の非常にユニークな特性です。さらに、AIは個人の「ハイパー生産性」を実現するツールとして大きな力を発揮しています。私たちのようなスタートアップでも採用を多く行っていますが、最近届く履歴書はもはやPDFではなく、コーディングの知識がゼロだった人がウェブツールを使って作成した美しい個人ウェブサイトになっています。AIの採用はこのように、あらゆる層のドライバーから生まれています。
3. 中国市場におけるAI普及の条件と産業実装
3-1. 産業界でのAI統合の実態（Tencent事例を中心に）
Guan： Tencentは幅広い産業にサービスを提供しており、全体像を見渡せる立場にいます。中国のテクノロジー・産業リーダーたちがどのようにAIを統合し、具体的な成果を生み出しているか、教えてください。
Tom： AIについて語るとき、私たちはついひとつの巨大な超大型システム、いわゆるAGIを思い浮かべがちです。しかし現実には、異なる目的に応じた多種多様なモデルが存在しています。具体的に産業や企業を見ていくと、あらゆる事業機能の中にAIを組み込もうとする動きが広がっています。Tencent社内では、多くのプログラマーがコーディングツールを多用することで従来よりはるかに速く機能をリリースできるようになっています。それだけでなく、プロダクトマネージャー、デザイナー、経理担当者など、さまざまな職種の社員がこうした最新ツールを使って業務を自動化し、個人の生産性を高めています。小売業界のお客様では、生成AIによるフォト技術や3Dモデル生成技術を活用して製品設計サイクルを大幅に短縮しているケースがあります。またマーケティング領域では、AIによるターゲティングの精度向上とパーソナライズドサービスの実現により、投資対効果の改善とコンバージョン率の向上を支援しています。さらにヘルスケア分野では、製薬会社の創薬探索をAIで支援するプロジェクトも手がけています。こうした事例が示すように、さまざまな分野でAIを積極的に推進するポジティブなエネルギーが高まっています。ひとつ強調しておきたいのは、中国ではAI活用において良好なROIを求める声が非常に強いという点です。私たちはクラウド技術の一環として、AIの利用コストを常に最適化し、より広いコミュニティへ普及させ、誰も取り残さない形で展開することを重視しています。
3-2. エコシステムの競争環境とコスト低下トレンド
Guan： 効率性はここでの重要なキーワードです。Dawsonさん、中国のAI開発をスケールさせる上で最も重要な要素は何か、またTencentとしてどのように取り組んでいるかをお聞かせください。
Tom： 効率性は間違いなく中国市場における重要な推進力です。加えて特筆すべきは、中国のAIエコシステム、あるいはテクノロジーエコシステム全体が非常に活気に満ちているという点です。モデル企業の数は他の市場と比べて格段に多く、実際に数百社にのぼります。そしてそれらが協調しながら発展しています。多くがオープンソースであり、これが推論コストの低下を力強く後押しするドライバーになっています。少なくとも過去18ヶ月にわたり、中国におけるAI利用コストは継続的に下がり続けています。香港株式市場では今年、異なるフォーカスを持つ2社が大型IPOを実現しました。一社はコンシューマー向け・海外市場にフォーカスしており、もう一社はオープンソースを軸にエンタープライズ市場に注力しています。Moonshot AIも私たちのパートナーであり、Tencentとしては自社モデル「Hunyuan（混元）」を持ちながらも、顧客がさまざまなユースケースに応じて異なるサイズや種類のモデルを選べるよう、モデル非依存のツールとプロダクトを提供するクラウド戦略を採っています。モデルを選ぶ力を顧客自身の手に戻すことが私たちの考え方です。エネルギーについてはまだ誰も触れていませんね。
Guan： そうですね。エネルギーはAI開発における最も重要な要素のひとつです。Professor Gong、中国はこの必要不可欠なエネルギーを供給できる立場にあるとお考えですか。
Professor Gong： はい。AI開発に深く関わる非常に重要なもうひとつのイニシアティブがあります。それは「西電東算（データを東に、計算能力を西に）」と呼ばれるエネルギーインフラ構想です。中国西部は風力・太陽光エネルギーに恵まれており、そこに主に再生可能エネルギーを活用したエネルギーインフラを整備し、広帯域の送電ネットワークを使って東部沿岸の企業がその計算能力を利用できるようにするものです。これにより、2030年末までにAIが消費する電力の大部分がグリーン・再生可能エネルギーで賄われることになります。
4. 効率性・インフラ・エネルギーという開発基盤
4-1. 制約から生まれた効率優先の開発哲学（Moonshot AI）
Guan： インフラや主要な要素という観点から、中国のAI開発をスケールさせる上で何が最も重要な支援となっているか、Yongさんの視点からお聞かせください。
Yong： 私たちと他との違いは明確にあります。私たちは、フロンティアラボと比較可能な最先端の性能を持つモデルを、同等のリソースのわずか1%しか使わずに構築することができました。これは偶然ではなく、出発点からの思想の違いによるものです。私たちは最初から、コンピューティングリソースをただスケールアップする贅沢は使えないと分かっていました。だからこそ、私たちのアプローチは基礎研究とイノベーションへの集中です。Moonshot AIの創業者は学術出身であり、AI技術はもともとすべてオープンな学術コミュニティから生まれたものです。私たちは効率性を高めるための基礎研究に多くの時間を費やしています。ただ研究成果を論文として残すだけでなく、それを実際の本番システムへと昇華させるエンジニアリングの思想を持ち、スケールで機能させることに多大な労力をかけています。具体的には、大規模言語モデルのトレーニングにおいて「Muon Optimizer」を初めて実用化したのは私たちです。また、通常のフルアテンション機構より高速な線形アテンション技術「Kim Linear」も開発しました。こうした取り組みの積み重ねにより、効率性を極限まで高めることが実現できています。中国でAIシステムを開発するということは、まさにこうした効率優先の発想によって定義されるものだと私は考えています。
4-2. インフラ先行投資とグリーンエネルギー構想
Tom： 効率性は重要なキーワードですが、それを支えるインフラの整備も欠かせません。中国はインフラを先行投資する思想を一貫して持っています。高速道路を整備し、発電所を建設し、複数都市に大規模なデータセンターを展開してきました。こうした取り組みがコンピューティングの供給コストを非常に安価にし、フロンティア技術からのイノベーションを解き放つことにつながっています。インフラ整備が先にあることで、その上に乗る企業がより低コストで開発に集中できる環境が生まれるのです。ただし、インフラが整備されたからといって企業側も安穏としてはいられません。企業自身も極めて高い効率性を追求し続ける必要があります。
Professor Gong： インフラという観点では、エネルギーも極めて重要な位置を占めます。中国では「西電東算」と呼ばれる構想のもと、中国西部に豊富に存在する風力・太陽光エネルギーを活用したエネルギーインフラを整備し、広帯域の送電ネットワークを通じて東部沿岸のデータセンターや企業に計算能力を供給する仕組みを構築しています。これはAI開発に必要な膨大なエネルギー需要に対して、再生可能エネルギーで応えるという戦略的な回答です。2030年末までに、AIが消費する電力の大部分をグリーン・再生可能エネルギーで賄う見通しであり、持続可能なAI開発基盤という観点からも非常に重要な意味を持っています。
5. グローバル投資家から見た中国AIモデルの特異性
5-1. 企業・国家レベルでのトップダウン型AI変革の比較
Guan： Hishamさん、中国の国家戦略やビジネスの現場の話を聞いていただきました。グローバルな投資家の視点から、中国のAI+開発をどう評価しますか。また、グローバルなAI開発と比較してどのような特徴があるとお考えですか。
Hisham： 私の見方はシンプルです。すべてはトップからの規律と方向性から始まります。これは国であれ、地域であれ、企業であれ同じです。私自身の会社での実験をお話しします。私たちは全役員の年間目標の10%を、AIをどのように業務に適応させ、実際の効率向上へと転換するかに割り当てました。重要なのは、AIをインターフェースとして採用するのではなく、実際の業務効率をいかに変革するかという観点で取り組むことを課したという点です。この取り組みを企業レベルから国家レベルに引き上げて考えると、経済全体への複利的な恩恵が見えてきます。そこに中国AIの哲学のオープンな構造を重ね合わせると、その意図が明確になります。非オープンな構造と比べて、オープンな構造が示すシグナルは、その恩恵を経済全体へ、そして企業へと波及させたいという意志です。つまり、特定の企業や製品の利益でも、個人のリターンでもなく、経済全体への価値創出を目指しているのです。
5-2. 「個人の利益」でなく「経済全体への価値波及」を目指す哲学
Hisham： 中国はAIを経済全体のあらゆる側面に統合しようとしており、非常に明確な目標と具体的な指標を持って経済全体に展開しています。これが他の哲学との根本的な違いだと思います。私たちの地域、たとえばUAEでは、学校教育においてAIを必修の学習プロセスの一部とする先進的な取り組みが進んでいますし、バーレーンでも同様の動きがあります。各国がそれぞれ異なるコミットメントのレベルでAIに向き合っています。そしてAIはもはやライフスタイルの一部になりつつあります。重要なのは、エンドゲームが何かという問いです。中国は経済全体にわたって価値を創出するという目標を、経済の各セクターを横断する非常に具体的な目標とともに明確に持っています。これが中国モデルの特異性であり、一部の企業だけが恩恵を受けるのではなく、経済全体に利益が広がることを意図している点において、他とは一線を画しています。
Guan： まさにその通りです。中国はAIを経済のさまざまな側面に統合しており、それは最終的には人々の経済、すなわち私たちの働き方の問題に行き着きます。Professor Gong、中国のAI推進が労働力戦略、人材開発から組織設計に至るまでどのような影響を与えているか、国家イニシアティブの観点からお聞かせください。
Professor Gong： AI+アクションプランには6つの重点分野が定められています。第一はAIによる科学技術R&Dの強化、第二は農業を含む産業の生産能力向上・品質改善・脱炭素化、第三は国内消費の拡大です。国内消費の拡大は非常に重要な選択です。中国が世界的な貿易の不均衡を是正しようとする中で、その裏側として国内消費を押し上げようとしているからです。今朝、JD（京東）からの報告として、スマート機能を搭載したグースと呼ばれる製品の売上が昨年比で倍増したという話を聞きました。第四は教育や医療を含む市民の福祉向上です。教育については、中国では現在、小学校からAIの基礎リテラシーを組み込む非常に意欲的なプログラムが進行中です。大学レベルでは、AIエージェントが広く活用されており、私の大学だけでも教授と学生が学習・研究に活用する約1,000種類のエージェントが存在しています。将来の仕事が何になるかは分かりませんが、将来の仕事にはAIを使う能力が必ず必要になるということは確かです。若い世代がその能力を持つことが極めて重要です。
6. 労働・教育・社会への影響と適応戦略
6-1. AI教育政策と人材育成プログラム
Guan： フロアから質問をお受けします。
Saiaka Tanaka： 私は日本から参加しているSaiaka Tanakaと申します。テック産業のジェンダーギャップを解消することをミッションとする団体の創業者であり、政策提言にも携わっています。Gongさんにお聞きしたいのですが、中国の小学校・中学校・高校におけるAI教育の内容についてお伺いできますか。AIリテラシーだけでなく、AIを使った製品開発のような創造的な教育も義務教育に含まれているのでしょうか。また、教員はどのようにトレーニングされ、支援されているのでしょうか。
Professor Gong： 教師を養成するための全国的なプログラムがあります。教員がAIを効果的に教えられるよう、トレーナーを訓練する仕組みです。また、教育におけるAI活用について、国連のフレームワークを慎重に採用しています。中国は教育へのAI応用に関する白書を世界で初めて作成した国です。この白書をご覧いただければ、より詳細な情報が得られるでしょう。
Tom： 少し付け加えさせてください。新しい世代がAIを学ぶのは、学校や従来の教育機関だけではありません。私たちが「元宝（Yanbao）」と呼ぶチャット形式のアプリのように、無料で使えるツールを通じて、多くの若い世代が質問をし、好奇心を満たすことができます。新世代が好奇心を持ち、こうした自由にアクセスできるAIツールを積極的に使うよう促すことが、AIを学習ツールとして活用する習慣を育てる最善の方法だと思います。
6-2. 雇用・組織・学習能力への影響と課題
Sahri： 私はオマーン出身の経済学者のSahriと申します。AIが教育と労働市場に与えるネガティブな影響について、どなたでも構いませんのでお聞かせください。テクノロジーの採用は常に適応のプロセスを伴い、教育や経済活動、特に労働市場にネガティブな影響をもたらしてきました。AIの採用によるそうした影響をすでに評価・観察されているかどうか、またその結論はどのようなものか教えてください。
Professor Gong： 教育へのネガティブな側面について簡単にお答えします。最大の課題は、学生がAIを使って深い思考を強化するのではなく、即時の答えに満足してしまうことです。これは非常に大きな課題です。労働市場については、AI普及の現段階では雇用は増加傾向にあります。昨年、一昨年のデータを見ると、中国の求人市場ではAI能力を持つ人材が500万人不足しているという状況です。しかしAIの深化に伴い、一部の仕事は代替されていくでしょう。そのため、労働者がAIを使いこなし、AIによって強化された新しいタスクを見つけられるよう、全国規模のリスキリングプログラムが計画されています。
Tom： Professor Gongの意見に共鳴する部分があります。必ずしもネガティブな影響というわけではありませんが、変化は確かに起きています。AIネイティブな新しい組織においては、専門特化よりも汎用的な知性を持つ人材を重視するようになっています。AIがオンデマンドで専門的な知識を提供できるようになったからです。また、機能別の縦割り組織構造も変わっていくでしょう。もうひとつ感じているのは、人間が新しい知識を生み出すスピードが以前より速くなっているということです。少なくとも過去2年間、私はほとんど眠れないほど多くの進展がありました。過去の経験や知識が以前より早く陳腐化するため、学ぶ能力そのものが過去の経験よりも重要になっています。教育システムもより汎用的な思考力、汎用的な知識、そして高いAI活用能力を持つ人材を育てる方向に改革していくことが求められています。実際に私たちは今も採用で苦労しており、人が余るどころかむしろ不足しています。
Guan： 正しい問いを立てる方法を学ぶことが重要ですね。
7. 次のブレークスルーへの展望
聴衆： 昨年はアメリカのAI優位性が盛んに喧伝されていましたが、その3週間後にはDeepSeekの衝撃がありました。今年も同様の出来事が起きる可能性はどのくらいあるでしょうか。つまり、中国から次のDeepSeekモーメントが生まれるまで、どれくらいの時間がかかるとお考えですか。
Yong： 分かりません。ただ、私たちは近々新しいモデルをリリースします。
Tom： Yongさんのモデルはかなり優秀です。Kimmiは良いモデルですよ。
Guan： では、続報を楽しみに待ちましょう。この業界には常に新しい興奮が地平線の向こうに待っています。オープンマインドな参加者たちとともに、このセクターのさらなる進歩を期待したいと思います。本日はご参加いただきありがとうございました。引き続きこのセッションについてのご意見はソーシャルメディアでハッシュタグ「AM26」をご利用ください。セッションはこれで終了です。ありがとうございました。