最近、国内のAI大型モデル「ユニコーン」企業2社、ZhipuとMiniMax（Xiyu Technology）が香港証券取引所に上場しました。AIチップ企業もこぞって資本市場への参入を急いでいます。Moore ThreadsとMuxi TechnologyはA株STAR Marketに上場し、Biren TechnologyとTianshu Zhixinは既に香港市場に上場しています。
こうした一連の動きは、中国のAI産業が技術革新に重点を置いた探索段階から、技術と資本の両面で牽引される成長段階へと急速に移行しつつあることを示しています。
注目すべきは、これらの企業がいずれも、急速な売上高成長、巨額の研究開発投資、そして利益の減少という特徴を示していることです。上場は、企業の実力を世間に明らかにするだけでなく、資本市場の忍耐力を試す機会にもなります。このAI企業の上場の波は、人工知能（AI）業界にどのような変化をもたらすのでしょうか？
探索から成長へ
「総じて言えば、今回のIPOの波は、中国のAI産業が基礎開発段階の主要なハードルを乗り越え、大規模投資、サプライチェーンとの連携、アプリケーションの普及加速、資本市場での評価、そして顕著な乗数効果を特徴とする成長段階に入りつつあることを反映している」と、中央財経大学中国インターネット経済研究所の欧陽日輝副所長は科技日報に語った。
コスト構造の観点から見ると、AI開発は必然的に「固定費が高く、限界費用が低い」という特徴を持つ。学習と推論に必要な固定投資、例えば計算能力、データ管理、プロジェクトエンジニアリング、人材などは莫大な額になる。しかし、規模が拡大するにつれて、単位コストは継続的に希薄化され、フライホイール効果と持続可能な学習能力が生まれる。
欧陽日輝副所長の見解では、上場は、計算能力と研究開発資源の配分という役割において、資本市場が大手インターネット企業に大きく取って代わり始めていることを意味する。資金調達モデルも、メーカーの自己資金を主体とした「段階的な資本注入」から、資本市場からの公的資金による「長期供給」へと移行しつつあります。
さらに重要なのは、今回のラウンドで上場した企業が、コンピューティングパワー、基本モデル、垂直アプリケーションなど、AI開発のあらゆる主要側面を網羅していることです。これは、中国のAI産業が単一点のイノベーションからフルチェーンの協業へと移行していることを示唆しています。
欧陽日輝氏は、「AIの中核生産要素には、コンピューティングパワー、データ、アルゴリズムとエンジニアリング、そしてシナリオとプラットフォームが含まれます」と分析しています。今回上場した企業のうち、Biren Technology、Tianshu Zhixin、Muxi Sharesはコンピューティングパワーとチップ供給サイド、ZhipuとMiniMaxは基本モデル供給サイド、そしてYingxi Intelligentは「AI + ライフ＆ヘルス」といった高付加価値の垂直シナリオに対応しています。これは、業界競争の焦点が「単一リンクにおけるブレークスルー」から「エコシステム全体の共同開発」へと移行していることを示しています。
人工知能（AI）業界において、コンピューティングパワーは供給上限を、モデルは一般的な能力の限界を、シナリオは資本市場におけるリターンとデータフィードバックの質を決定します。欧陽日輝氏は、「コンピューティングパワーの供給―モデルの反復―アプリケーションの収益化―データフィードバック」という閉ループが形成されれば、資本市場はAI産業チェーンへの長期的な資金支援をより積極的に提供し、持続可能なシステム的反復を支えるようになると考えています。
真の市場テストに直面
株式公開は、より厳しい世論の監視と、利益創出へのより直接的なプレッシャーを意味します。技術投資サイクルが長く、商業化への道筋を模索しているAI企業にとって、真の市場テストは避けられません。
「株式公開後、AI企業が直面する制約は根本的に変化しました」と欧陽日輝氏は分析しました。一方で、情報開示の透明性が高まり、外部からの監督が強化され、投資家はより頻繁に業務品質を精査するようになり、国民は企業の社会的責任と人道的配慮により関心を寄せるようになります。一方で、二次市場の価格決定メカニズムは検証可能な四半期データに重点を置くことが多く、企業の利益とキャッシュフローに直接的な圧力をかけています。
このバランスを実現するためには、長期的なR&D投資ロジックを、資本市場が継続的に理解・検証できる段階的な成果へと転換し、制度的枠組みを通じて短期的な変動がR&Dに与える影響を軽減することが重要です。
この目的のために、欧陽日輝氏は、検証可能なR&Dマイルストーンを設定し、段階的な成果を示すために段階的な指標を用いることを提案しています。例えば、AI企業は、R&Dをモデル推論コストの削減、モデルの安定性とセキュリティの向上、錯覚率など、測定可能なマイルストーンに分解することができます。香港証券取引所の規則とガイドラインでは、テクノロジー企業に対し、R&D投資やキャッシュバーンといった主要指標の開示を義務付けています。これは、市場が現在の利益だけでなく、過去のデータを用いて長期プロジェクトを評価できるようにすることを目的としています。
欧陽日輝氏は、企業は「階層化されたキャッシュフロー」の商業ポートフォリオを構築し、一定の収益を活用して長期的なR&Dのための時間と資金を確保し、キャッシュフローの混乱を回避する必要があると考えています。R&Dの方向性が完全に明確になるまでは、企業は収益を単一のプロジェクトに縛られるのではなく、多段階のポートフォリオを構築する必要があります。具体的には、サブスクリプション、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）呼び出し、プライベートサーバーの導入・保守サービスによる短期的なキャッシュフロー創出、主要産業における再現可能なソリューションとチャネルシステムの開発、運用プロジェクトの段階的な拡大、そして総合的な能力とプラットフォームエコシステム構築への長期的な継続投資です。
「核心的なロジックは、より確実なサービス収入によって最先端研究開発の不確実性を緩和し、資金調達環境の変動によって研究開発予算が劇的に縮小することを防ぐことです」と欧陽日輝氏は考えています。上場は必ずしも研究開発とイノベーションを利益に譲歩させることを意味するわけではありません。むしろ、公開市場はより安定した長期資金を提供することができます。真の課題は、企業が「長期的な研究開発」を「多段階的な成果」へと転換する能力を持っているかどうかにあります。
新たな競争秩序の促進
モデルレベルでもチップレベルでも、継続的な研究開発投資と設備投資は不可欠です。資本市場の支援は、企業の技術革新と市場開拓のペースをさらに加速させることは間違いありません。
実際、今回のIPOの波の中で、多くの企業が資金調達を基盤となるモデルの研究開発とプラットフォーム能力の構築に重点的に取り組むと明言しています。 Zhipuの創業者兼チーフサイエンティストである唐潔氏は、IPO当日の社内文書で、Zhipuが次世代モデルGLM-5をまもなく発売すると発表しました。ムーアスレッドは、第1回MUSA開発者会議において、次世代フル機能GPUアーキテクチャ「Huagang」を発表しました。このアーキテクチャをベースに、ムーアスレッドはAIトレーニングとプッシュを統合する「Huashan」チップと、高性能グラフィックスレンダリングをサポートする「Lushan」チップを発売する予定です。ムーアスレッドの会長兼CEOである張建中氏は、コンピューティングパワーの競争が国際的な技術競争においてますます重要な側面となる中、同社は研究開発投資を継続的に増加させ、主要技術への専門知識を深め、エコシステムレイアウトを改善し、製品性能と業界適応性を向上させ、国産GPUの応用を加速させ、産業のデジタルトランスフォーメーションの加速と向上に貢献していくと述べました。
欧陽日輝氏は、資金調達ブームによって業界のイノベーションの反復サイクルが大幅に短縮され、イノベーションは単一点からのブレークスルーから、資本市場の期待に応えるプロジェクトベースおよび製品指向のアプローチへと移行すると考えています。同時に、業界の参入障壁が引き上げられ、競争環境は「複数のプレーヤーが同時に進出する」状態から「ロングテールが繁栄するリーディングカンパニー」へと移行する可能性があります。「イノベーションのペースは速まるでしょうが、その質と方向性は市場のフィードバックに大きく左右されるでしょう」と同氏は述べています。
マクロ的な視点から見ると、人工知能技術は急速に深化しており、応用シナリオは継続的に拡大し、業界規模は着実に拡大しています。 CCIDコンサルティング情報ソフトウェア産業研究所人工知能研究室副室長の劉立超氏は、世界の人工知能市場規模は2026年に9,000億ドルに達すると予想されており、世界で最も急速に成長し、最もダイナミックな市場の一つである中国では、「2026年には市場規模の成長率が30%を超えると予想されている」と述べた。
欧陽日輝氏は、「質の高い発展という観点から、今回の資金調達ブームのプラス効果を十分に実現できるかどうかは、資本の『アクセラレーター効果』をより持続可能なイノベーションへと導くことができるかどうかにかかっている」と指摘した。彼は、長期的かつ忍耐強い資本の配分を奨励し、情報開示と研究開発の集約度制限を強化する一方で、基礎研究と主要なコア技術への十分な長期投資余地を確保し、「効率重視、エコシステム重視、コンプライアンス重視」の新たな競争秩序の形成を促進することを提言した。
出典：科技日報、崔爽
出典: 元記事を読む
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