(この記事の著者はHan Gong Observationであり、Titanium Mediaの許可を得て掲載しています)
テキスト |韓国産業視察
11月5日、ダークサイド・オブ・ザ・ムーンはハーネスをレンタルした。数年間トークンで販売されてきたモデル API をレンタルする代わりに、「AI 従業員が作業するための完全なバックエンド インフラストラクチャ」（クラウド サンドボックス、セッション メモリ、ツール チェーン、切断回復、監査ログなどがすべて含まれる）をパッケージ化してレンタルすることになります。企業は作業を分散するだけで、クラウド上で24時間365日稼働し、稼働中に電源が切れてもブレークポイントから継続できる。
これは製品機能のリリースではありません。これは価格設定のアンカー ポイントの移行です。AI メーカーは、「電力の販売」(トークン) から「従業員の時間の販売」(ホスト型エージェント) に変更しました。この問題の根底にある論理は、「クラウド サービスのアップグレード」という言葉よりもはるかに深刻です。つまり、企業が AI を購入するための予算項目が IT 支出から人的支出にスライドしていることを意味します。
1. 電力の販売から従業員の販売まで: 価格設定のアンカーポイントの 5 つの上昇方向
人類がITを「買う」から「借りる」に変えたのはこれが初めてではない。でも、これまで何度か借りたものと今回は本質的に違っていました。
最初の期間はライセンスの時代です。 1980 年代から 2000 年にかけて、企業が CD、ライセンス、CPU シートを購入したとき、企業は基本的に「著作権」と固定資産を購入していました。 Microsoft、Oracle、SAP が販売しているものはクワです。壊れた場合は、自分で研磨してアップグレードすることができます。実際、IBMは1960年代にメインフレームのリースを試み、2000年頃にはASPホスティングも流行したが、当時はハードウェアやホスティングルームのレンタルで、動作環境は別料金ではなかった。
第二期はSaaS時代です。 Salesforce は 1999 年に「No Software」を叫び、「アクセス権のレンタル」を主流にしました。企業はソフトウェアを所有しなくなり、毎月アカウントを購入し、製造元が運用とメンテナンス、アップグレード、マルチテナントを管理します。その後、それは月ごとにシート/人ごとに課金されるようになり、販売しなければならない金額を支払うことになりました。価格設定のアンカーは「資産」から「アクセス」、そして「シート」へとスライドし、CapEx が OpEx になります。しかし、これはまだツールをレンタルしていることに変わりはありません。企業はジムの月会費を購入し、練習するかどうか、そしてどのような結果を出すかは企業次第です。
第三の時代はAI活用の時代です。 2023 年から、大規模モデルの API はトークンによって課金され、企業は「頭脳」の対価を支払うことになります。しかし、これは依然として電力販売モデルです。API の調整に 1 セントを費やし、メーカーは電力の価格である 1 セントを稼ぎます。会社の認識は「どれだけのお金が使われたか」であり、予算勘定は依然として IT 支出の下に記載されています。
4番目の段落は今です。 Dark Side of the Moon のホスト型エージェント、Anthropic Claude が管理するエージェント、OpenAI のホスト型エージェントは、世界的リーダーがほぼ同時に「エージェント ランタイム」を商用化しました。あなたがレンタルするのはモデルやアクセス権ではなく、「仕事のやり方を知っている仕事」です。24 時間 365 日いつでも電話で、タスクを分割し、ツールを調整し、レポートを生成し、電子メールを送信し、エラーが発生した場合は再試行し、クラッシュした場合は実行を継続できます。
その後、価格設定のアンカー ポイントは、資産 (ライセンス) → アクセス (アカウント) → シート (人/月) → 使用量 (トークン) → 作業時間 (エージェントの実行時間) と 5 回目で上向きに移動しました。
なぜ「昇進」と呼ばれるのでしょうか？予算勘定が変更されたためです。同社は当初、CRMの購入に10万元、営業給与として100万元を費やした。エージェントは、100 万マイル離れたエグゼクティブ層を直接突破します。市場の上限は IT 支出ではなく、構造化できる人的資本支出の部分です。これは規模の拡大ではなく、予算ロジックの再構築です。
しかし、歴史は単純に繰り返されるわけではありません。前回はツールとアクセス権をレンタルしましたが、今回は「」をレンタルしました。役職「——学び、スクラップし、反復できるデジタル従業員。デジタル従業員と物理的資産の間には本質的な違いがあります。椅子は椅子に座ることができません。時代遅れ、しかしエージェントはそうします。
2. ダイナミクス: なぜ「進化するものは買収できない」のか
何かを買うときは、買った後も安定して使えることが暗黙の前提になります。椅子を買っても、勝手に進化したり、勝手に壊れたりすることはありません。しかし、デジタルワーカーは違います。
ダイナミシティは有無の問題ではなく、強度の問題です。地図アプリも常に更新されますが、1 ～ 2 年アップグレードしないと、古い地図は引き続き使用できますが、ルートは不正確になります。これは、買い取りと年間保守契約でカバーできる程度の低度の変動です。エージェントが 3 か月間反復されなかった場合、インターフェイスが変更され、セキュリティ ホールが修正されておらず、ビジネス システムが接続されない可能性があります。これは非常にダイナミックな状況であり、継続的な投資がなければ「無駄」になってしまいます。ダイナミクスをレンタルすべきかどうかの判断は、更新頻度ではなく、「更新しないとダメになるかどうか」で判断します。
まずは進化する必要がある。モデルは 3 か月ごとに更新されます。今日できることは明日にはもっとうまくできるかもしれないし、アップグレードによって性能が低下するかもしれない。バージョンを購入すると、3 か月後には廃止されます。メーカーはクラウド上で反復作業を続けており、あなたの手の中にある「買い取りバージョン」は孤立したものになっています。
第二に、それを維持する必要がある。 「買って置いて、自分で作業するだけ」ではありません。新しいデータ ソースに接続し、新しいシステム インターフェイスに適応し、バグを修正し、プロンプトの単語を調整し、例外を処理する必要があります。購入して自分で手入れしたんですか？次に、技術チームを維持する必要があります。これは、この「デジタル従業員」の世話をする人を雇うことと同じです。
第三に、ビジネスに合わせて変化する必要がある。会社のプロセスが変更され、システムが変更され、標準が更新され、デジタル従業員はそれに応じて適応する必要があります。買い切りバージョンは、これらの変更に自動的に適応しません。
つまり、デジタル従業員を買収する場合、それは人を買収したのに、トレーニングも与えず、昇給も与えず、新しいスキルも学ばせないのと同じで、どれだけ長く働けるでしょうか?
レンタルの本質は「生きて機能し続ける「」の責任はメーカーに丸投げされます。モデルがアップグレードされた場合、製造元は更新の責任を負い、お客様はそれとは何の関係もありません。ツールのインターフェースが変更された場合、製造元は適応の責任を負い、あなたは気にしません。バグが発生してもメーカーが修正してくれるので、運用やメンテナンスの心配がありません。うまく機能しない場合は、来月はリースを更新せず、変更する必要があります。リースには当然消去メカニズムがあり、買収はありません。
これは、直感に反する現象の説明になります。誰もが直感的に「買うのは高く、レンタルするのは安い」と感じますが、一般代理店はその逆である可能性があります。つまり、高価なほどレンタルに適しています。なぜなら、テクノロジーを購入すると、半年ごとに反復され、残存価値はゼロに戻ります。レンタルした場合、技術が陳腐化するリスクはメーカーが負担することになります。
しかし、「レンタル」は万能ではありません。エージェントにエンティティがあるかどうか、データをエクスポートできるかどうか、テクノロジーの反復速度によって、レンタルと購入の境界が決まります。これを理解するには、AIの実装形態を3つの層に分解する必要があります。
3. 3 層形式: クライアント側の購入、クラウド レンタル、垂直ハイブリッド
最初の層、クラウド内の純粋なエージェント
これは、キミ ホスト型エージェントの主戦場です。エージェントはメーカーのクラウド上で実行され、物理的なエンティティを持たず、企業はタスクをディスパッチするだけです。サンドボックス、メモリ、ツールチェーン、権限、監査、すべてが管理されます。
なぜこのようなシーンをレンタルする必要があるのでしょうか？理由は 3 つあります。まず、物的資産が存在しないため、減価償却や残存価値に問題がありません。第二に、テクノロジーの反復の感覚がなく、メーカーはリモートでアップグレードできるため、企業はそれについて心配する必要がありません。 3 番目に、一般的な機能が商品化され、モデルの重量自体が減価しています。DeepSeek-V4-Flash の出力価格は、100 万トークンあたり約 0.28 米ドルに引き下げられ、1 台の Atlas 800 を 8 枚のカードで民営化でき、一般的な機能は公共料金に組み込まれています。あるモデルを買い取っても、翌年には廃止されます。
Dark Side of the Moon の価格構造自体がシグナルです。サンドボックスは実行時間に応じて課金され (0.072 元/時間)、トークン推論料金は別途重畳され、プラグインは使用ごとに課金されます。同社の認識は、「費用はいくらかかった」から「ステーションを持たないインターンを雇用し、料金は月/日単位で支払う」に変わりました。同時期に、Anthropic Claude Managed Agents (2026 年 4 月リリース) の運用料金はセッション 1 時間あたり 0.08 米ドルで、OpenAI、Google、Microsoft も同様のレベルのマネージド製品を相次いでリリースしました。これは一企業の戦略ではなく、業界全体の変化です。
第2層 エンド側機器
携帯電話、PC、および自動車の NPU では、エージェントはローカルで実行されます。このタイプのシナリオの主な特徴は、ハードウェアは資産であり、インテリジェンスはサービスであるということです。
携帯電話をレンタルする人は誰もいません。ハードウェアは古く、チップの計算能力が不十分、メモリがいっぱい、バッテリーが劣化しているため、物理的に交換する必要があり、メーカーは NPU をリモートで「アップグレード」できません。ということで機材購入。ただし、上記のインテリジェントな機能はレンタルできます。 Apple Intelligence、Huawei Honmeng AI、Alibaba Qianwen は、National Bank の iPhone (2026 年 11 月ベータ版) に接続されています。単純なタスクはデバイス側でローカルに実行され、複雑なタスクはクラウドに転送され、AI 機能は月単位でサブスクライブされます。最終的には、「機器の購入 + 頭脳のレンタル」を組み合わせることになります。
工業情報化省は最近、スマート端末のネットワーク アクセス管理要件を提案しました。携帯電話/ウェアラブルのプリセット エージェントは、ネットワーク アクセスの検出、OTA アップグレードの評価、および権限の呼び出し制御に合格する必要があります。つまり、デバイス側の「レンタル頭脳」にも規制上の境界があり、レンタルしたければレンタルすることはできません。
第3層 物理搬送ロボット
これは最も複雑な混合状態であり、2 つのレベルに分かれています。
一般的なサービス - ホテルの食事配達、建物の清掃、公園のパトロール - データは機密ではありませんが、機器の損失は大きく、テクノロジーの反復は速く、レンタルに適しています。このヘルスケアロボットは、2026年11月に烏鎮の「インターネットの光」で展示される予定である。業界はリースの方向性について議論しているが、まだ大規模な商用検証は行われていない。原理は、企業がプリンターをレンタルする場合と同じです。つまり、メーカーが保守とアップグレードの責任を負い、企業は使用量に応じて料金を支払い、技術の陳腐化のリスクを負いません。
外科用ロボット、産業用ロボットアーム、銀行ロビーインテリジェンスなどの垂直精密カテゴリーの場合、データは外部に流出しないため、厳しい制約があり、現場でのトレーニングが必要です。 New Hope Financial Technology と Yushu Technology は、G1 人型ロボットをベースにした銀行ホール ソリューションを構築しました。コンピューティング能力はローカルに展開され、パブリック ネットワークには接続されません。メーカーが公表している設計原則は「顧客に触れない、資金に触れない、データに触れない」。この種のシナリオは、純粋にレンタルするものでも、純粋に購入するものでもありません。」本体購入＋現地トレーニング＋保守サービス「さまざまな機器の所有権を買い取りますが、モデルの機能とオンサイトのサービスは継続的な反復のためにリースされます。
第 4 レベル、ソブリン レベル: 非レンタル シャーシ
「賃貸から購入までの範囲」内では議論できない別の種類の主題があります。それは、国家および政府の事務システムです。
国の政務プラットフォームはレンタルされることを望んでいませんが、その主権はアウトソーシングできません。コンピューティング能力は国家統合コンピューティング ネットワークまたは東西コンピューティング ノードによって提供され、モデルは独自にトレーニングされるかファイリング モデルが使用され、データはドメイン外に出ず、微調整は台帳に保存され、ハーネスは社内で構築されます。
2025年10月に中国サイバースペース局と国家発展改革委員会が発行した「政務における人工知能の大規模モデルの展開と応用に関するガイドライン」には、統一採用、県レベルでの上司の再利用、建設の重複禁止、ファイルモデルの優先順位が明記されている。商務省は2026年10月に、AI大型モデル/エージェント/コンピューティングパワークラスター技術の輸出制限リストを追加し、技術主権の境界をさらに明確にする予定だ。
また、商務代理人の機能も使用しますが、それは公式文書の起草、Q&A、文書の校正といった機密性のない一般的な補助レイヤーに限られます。重要な意思決定、機密データ、規制上の判断。彼らは「最後まで購入」する必要があります。つまり、コンピューティング能力を購入し、モデルを購入し、制御可能な反復権を購入する必要があります。
したがって、現実の世界は「買うのではなく借りる」のではなく、一般市場のレンタルが主力、垂直産業が混在し、主権領域の自己建設が最下位という３つのレベルが並行している。
でも枠は空いてます。現実の世界では、借りる人も買う人も価格ではなく、信頼と主権に賭けています。
4. ゲーム: レンタルするのはツールではなくエージェントです
伝統的なプリンシパル・エージェント理論では、企業が人材を雇用するとき、人々が怠け者で情報を隠蔽することを恐れます。エージェントを雇うとき、幻覚、権限の越権、早口言葉の挿入、価値観の逸脱を恐れます。エージェントに契約書の見直しを依頼すると、削除すべき条項が抜け落ちています。レポートの生成を依頼すると、一連の虚偽のデータが作成されます。
香港大学によるエージェントの信頼メカニズムに関する非公開調査では、実務者の 76% が実際の導入において信頼性の懸念に遭遇したことがあると回答し、53% が「顧客の信頼の低さ」が主な障害であると考え、42% が「エラーに対する明確な責任」を信じていることが示されました。これら 3 つの数値セットから 3 つのことがわかります。懸念の頻度、顧客の認識、およびその後の帰属。企業によるエージェントの調達は、本質的には購入能力ではなく、身元の確認、権限の制限、契約の履行の監査などの「信頼性」が重要です。
これはデータ主権ゲームにつながる。 Cloud Pai 氏は次のように述べています。「ホスティングが最も心配がなく、データがクラウドを通過しても大丈夫です。」推論フックは機密フィールドを傍受する可能性があります。地元派は「財政、医療、政務はすべて拒否権を発動されている」と述べた。肝心なのは、データがドメインの外に出ないということです。ハイブリッド派は、デバイス上のデータを選別し、クラウドで脳を強化するという中道を選択しています。 Honor の「Symbiosis Agent」と NVIDIA × Perplexity はすべてこのロジックに従っています。
企業が目指すのは商業主権であり、国が守るのはデータ主権と技術主権です。 2026年11月に烏鎮が発表したインテリジェント自己規律条約では、「身元を確認し、権限を制御し、行動を調査し、責任を追跡できる」と提案している。全国的なブロックチェーン ネットワークは、エージェントにとってトラスト アンカーとして機能します。これは、エージェントがツールからエージェントに変わるとき、「信頼性」がビジネス上の問題であるだけでなく、ガバナンス インフラストラクチャの問題でもあることを示しています。
メーカーの本当の要求はユーザーの要求とは逆です。ユーザーは「機能を強化し、元のデータを遠ざけたい」と考えています。メーカーは「より多くの故障軌跡とより優れた反復モデルを確認」したいと考えています。 Tencent は、元のデータを放棄して、障害ログを置き換えることを望んでいます。データが流出しない限り、「障害の軌跡」は将来のトレーニング データのための新たな油となるからです。
ゲームの 2 番目の次元は価格決定力です。メーカーは結果に基づいて課金し（RaaS）、モデルのコストリスクを自社に転嫁し、顧客あたりの単価を高めに交換したいと考えています。しかし、企業は懸念を抱いています。エージェントのミス率は依然として高く、結果が原因ではない場合、結果に応じた支払いをあえて行わないのです。 UC Berkeley 2025 での 7 つのマルチエージェント フレームワークにわたる比較研究では、マルチエージェント タスクの失敗率が 41% ～ 86.7% の範囲であることが示されました (異なるベンチマークを水平に比較することはできません)。 CMU TheAgentCompany ベンチマークの測定によると、実際のオフィス シナリオにおける上位の単一エージェントの障害率は約 69% ～ 70% でした。結果に応じて支払いますか？まずは安定が過ぎるのを待ちます。
現実には、最初に月単位でワークスペースをレンタルし、次に勤務時間に応じて料金を請求し、最後に狭いシナリオであえて出来高払いを選択します。途中に「安定」というハードルがあります。
ゲームの 3 次元はロックインです。レンタルは安心ですが、長期間レンタルすると縛りが発生します。 Agent がワークフローに組み込まれた後、ビジネス知識はメーカー側に蓄積され、メモリ、構成、プラグインのエコロジーはすべて Renjia Cloud 上にあります。今日キミをレンタルして、明日はビーンバッグを移動したいですか?データ資産は持ち出すことができず、スイッチングコストは数年単位で測定されます。大企業はすでに参入を争っています。Doubao Tunfeishu と WorkBuddy は、基本的に「データ主権ロック」である WeChat エコシステムに結びついています。
したがって、賃貸か購入かの決定の最下層はコストの比較ではなく、リスクの配分です。反復リスクと運用保守コストをメーカーにレンタルして外部化しますが、その代わりにロックイン リスクが発生します。購入し、データ主権と撤退の自由を手に入れますが、陳腐化のリスクとチーム育成のコストを負います。
メーカーが結果に基づいて料金を請求したい場合、企業はまず「間違いの責任は誰にあるのか?」と尋ねる必要があります。
5. 反対派: 誰もが賃貸しているわけではありませんし、今の結果に基づいて誰もが支払うことができるわけでもありません。
この記事の核心判断は「一般シナリオがメインチャンネルである」ということだが、この判断には2つの限界がある。
第一に、民営化の費用は安くなりつつあり、第三の道は実際に存在する。 DeepSeek のオープンソース DeepInfer 推論フレームワーク (2026 年 10 月) により、企業は独自の推論クラスターを構築でき、高スループットのシナリオでのユニット トークン コストを大幅に削減できます。 Daily Interactive は、「コスト効率が 20 倍高い」と主張される Huawei の Ascend アーキテクチャに基づいた、「Gizhi Workstation」の純粋な民営化ソリューションを開始しました。実際、インテリジェンスの実装能力はより具体的です。高頻度の運用シナリオ (1 日あたり平均 100,000 回の呼び出し) では、民営化された DeepSeek ソリューションの総合コストは、パブリック クラウド API の 30% ～ 40% に削減できます。
ただし、計算能力の使用率が高くなければならないという前提があります。 AgentMarketCap による 2026 年 4 月の TCO 計算では、使用率が 70% を超えると、自己構築にかかる長期的なコストが低くなることが指摘されています。この線を下回ると、ハードウェアの減価償却費と運用保守の人員がクラウド ホスティングを超えることになります。ボトルネックはモデル自体にあるのではなく、エージェントのオーケストレーション、評価、安全ガードレールにかかるエンジニアリングの人件費にあります。
第二に、大手企業は賃貸ではなく自社で建設します。。 Tencent の社内 CodeBuddy はエンジニアの 95% をカバーしており、WorkBuddy は AgentOps プラットフォームです。 Byte、Baidu、Huoshan はそれぞれエージェントのミドル プラットフォームを構築し、エコロジカル バインディングを追加しています。大企業はコンピューティング能力、人材、データを持っています。中小企業にとってはレンタルが主な選択肢であり、大手企業にとってはセルフビルドが選択肢となります。
第三に、RaaS は結果に基づいて支払いを行うため、狭いシナリオでのみ機能します。。 Zhida Mingyuan AI Marketing RaaS は結果を契約書に書き込み、基準を満たさない場合は返金し、更新率は 96.8% ですが、それはマーケティングの顧客獲得など、結果を定量化するのが簡単なシナリオに限られます。 SDIC の 100 台のスマート セキュリティ ロボットによる RaaS パイロット プログラムは、まだ「投資検証期間」にあります。複雑な企業タスクは、「原因となるエラーと定量化可能な結果」の条件がまだ満たされていないため、「時間貸し」に戻されます。
したがって、より正確な言い方は、「レンタルはトレンドだが、購入は消えることはない」ということです。 RaaS は究極の方向性ですが、その中間には「安定性」と「責任」という 2 つの狭き門があります。価格設定の基準が IT 予算から人的予算に切り替わると、エージェントは単なる調達の問題ではなく、労働システムの問題になります。
本当の問題は、企業が AI を評価するために「IT 予算」の代わりに「人的資源予算」を使い始めると、市場全体の上限が変化することです。ただし、変化するのは構造であり、総額ではありません。
6. 人的予算がソフトウェア予算に取って代わる？社会的寛容は究極の変数である
これは SaaS の継続ではなく、SaaS の破壊です。
SaaS のシートごとの課金の本質は依然としてツールのロジックです。使用するかどうかに関係なく、1 人ごとに課金されます。ただし、エージェントは労働時間、タスク、成果に基づいて料金を請求します。これは本質的に労働ロジックです。
ただし、エージェントが見ているのは「人員予算」の総額ではなく、労働予算内で構造化できる層。実行できるタスクには、反復的、疲れ知らず、合理的という 3 つの特徴があります。つまり、手がかりの整理、フォローアップ電子メールの送信、レポートの記入、アカウントの照合、朝のレポートの発行です。これらのタスクは、人間にとっては煩わしいものですが、エージェントにとってはそうではありません。彼らは年中無休で電話対応しており、休暇を申請しなくても怒ることはありません。
人間関係や意思決定レベルではなく、幹部やアシスタントレベルの労働時間を測定します。交渉では表情や口調を読む必要があり、飲酒は非公式な信頼関係を築くことであり、現場の意思決定は現場の認識に依存します。これらの「人間の存在」タスクはエージェントが行うことはできませんし、行うべきではありません。
したがって、これは「人的予算が置き換えられる」のではなく、「人的予算が内部的に再階層化される」ということです。実行層は部分的にエージェントによって使用されますが、関係層と意思決定層の価値が高くなります。なぜなら、人間は人間にしかできないことをするために手を解放するからです。
この類似性は押し下げることができます。現在、時間とトークンに基づいて請求することは、労働時間に基づいて賃金を計算することと同等であり、働いた量に応じて支払いが行われます。将来的には、成果に基づいた支払いは出来高払い賃金と同等になり、仕事が終わった後にのみ支払われることになります。企業は、実質的なお金と経営幹部レベルの人件費を節約できるため、喜んでこのお金を支払います。
価格設定アンカーポイントの上向きの動きは市場にどのような影響を与えるのでしょうか?それは、企業のAIに対する心理会計であり、「より良いクワを買う」から「仕事を休まないパートタイム労働者を雇う」に変わったのだ。鍬は買えますが、日雇い労働者を借りるしかありません。人を雇うよりもレンタルの方が安い限り、この論理は 100 年経っても変わりません。変わるのは測定単位です。つまり、「ワークステーションの月額料金」から「仕事 1 件あたりの賃金」に変わります。
しかし、ここにはテクノロジーよりも難しい問題が潜んでいます。エージェントが IT 予算を削減するのではなく、役員レベルの人的予算を削減する場合、削減された人員はどこに行くのでしょうか?
企業の個別の合理性は非常に単純で、安い人を使う、人間より安いならエージェントを使う、というものです。しかし、このシステムの反射性はここにあります。幹部レベルが大規模に交代し、消費者側が縮小し、企業の製品が売れなくなった場合、再び人を雇わなければならなくなるのです。長期的には、それは「無限の代替」ではありません。マンマシンレシオのダイナミックバランス。均衡範囲では「代理店をレンタルする」というビジネスモデルが依然として主流です。レンタルが最も柔軟性が高く、業績が良ければ家賃を数段階引き上げることができ、業績が悪ければサブスクリプションをキャンセルすることができます。
10年後には一般事務エージェントは完全月極レンタルとなり、段階的に成果報酬型に切り替わるだろう。 20年後には、デジタル従業員が標準的な雇用形態となり、企業の人的資源構成は、正社員とシリコンのリース業務とアウトソーシングと同等になるでしょう。しかしその前に、テクノロジーの反復よりも緊急なことが 1 つあります。AI の価格設定の基準点がソフトウェア予算から人的予算にスライドしたとき、解放された経営幹部レベルの人材はどこに行くのでしょうか。
11月3日の国家発展改革委員会の記者会見では、AI規制のサンドボックス、雇用構造の監視、モデルトレーナーの新たなキャリアが議題に上った。配布問題は遠い先の話ではなく、継続的な議題である。
割り当ての問題が最初に現れるかどうか、またどのような形で起こるかは、技術的な推論ではなく、社会的寛容。テクノロジーはテーブルに圧力をかけます。対応するかどうか、どのように対応するか、いつ対応するかは社会が考慮すべき問題です。このトレードオフには、経済的考慮事項、安定性に関する考慮事項、雇用に関する考慮事項が含まれますが、これらはテクノロジーでは計算できません。
技術的な問題には常に解決策があります。この解決策を社会がどのように受け入れるかが最初のハードルとなるだろう。
【情報説明】
この記事では、概念の説明を分析します。
- 「動的」: この記事では、バイアウトが経済的に実現不可能であることを示すために、進化し続け、メンテナンスが必要で、ビジネスの変化に追従するエージェントの特性を指すためにこの用語を使用します。これは著者が分析した概念であり、業界での一般的な用語ではありません。
- 「ダイナミック強度」: この記事で提案されている基準は、さまざまなテクノロジー製品のレンタルと購入の決定を区別するために使用されます。低強度のダイナミックス (地図アプリなど) は買い取りおよび保守契約でカバーでき、高強度のダイナミックス (エージェントなど) はリースでカバーできます。これが著者の分析コンセプトです。
- 「価格設定アンカー」: この記事は、企業が AI を購入する際の予算アカウント所有権の移行軌跡 (資産からシートへのアクセス、使用量、労働時間、結果まで) を説明するために使用されます。これが著者の分析コンセプトです。
- 「3 層のフォーム フレームワーク」: この記事では、AI の実装フォームをクラウド上の純粋なエージェント、エンドサイドの機器、物理的な搬送ロボットの 3 つの層に分割し、さまざまなレンタルと購入の決定に対応します。著者独自の分析枠組みです。
- 「主権レベルのインテリジェンス」: この記事は分析概念を補足し、政府業務、国有資産、およびアウトソーシングできない重要なインフラストラクチャにおけるコンピューティング能力/モデル/データ/ハーネスの展開形態について言及します。これが著者の分析コンセプトです。
- 「ハーネス」: エージェント実行フレームワーク (セッション状態の保存、クラウド サンドボックス、ツールの呼び出し、切断回復、再試行電流制限など) を指します。これは、Dark Side of the Moon の公式製品ドキュメントにおける技術用語です。
控除予測の説明:
この記事の「価格設定のアンカーが IT 予算から人的予算にスライドする」、「一般的なシナリオではレンタルがメインチャネルである」、「RaaS は安定性の狭き門を通過する必要がある」に関するこの記事の判断はすべて公開情報に基づいて著者が行った業界の推論であり、必然的な結果を表すものではありません。 10年、20年後のビジョンは長期的な控除であり、不確実性が大きい。
類推説明:
- IDCは「中国のエンタープライズレベルAIエージェント市場は2025年の212億元から2029年には3,320億元に成長する」と予測している。これは36Kr研究所「2026年中国AIエージェント産業発展調査報告書」（2026年9月）より引用。オリジナルの IDC レポートはまだ公開されておらず、原文は独自に検索できます。
- 「開業医の76％が信頼に関する懸念に直面している」などのデータは、香港大学のKYA非公開研究から引用されている。全文は公開されておらず、類推参照のみを目的としています。
- マルチエージェントの障害率は 41% ～ 86.7% です。これは、UC Berkeley Cemri らの論文「Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?」から引用されています。 (arXiv:2503.13657, 2025)、異なるベンチマーク間で水平的に比較することはできません。 CMU TheAgentCompany ベンチマーク (arXiv:2412.14161) では、上位の単一エージェントの障害率が約 69% ～ 70% と測定されており、この 2 つを混合することはできません。
- DeepSeek-V4-Flash の価格設定、DeepInfer フレームワーク、毎日のインタラクティブな「パーソナル ナレッジ ワークステーション」、実際のスマート実装標準などはすべてメーカーまたは業界の推定によって公開されており、作成者によって個別に検証されていません。
- 月之暗面Hosted Agents定价（沙箱0.072元/小时等）引自月之暗面开放平台官方定价页；Anthropic Claude Managed Agents定价引自其官方公告（2026年4月8日）。
- 政策文件引自中国政府网公开公报：《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（国发〔2025〕11号，2025年8月26日印发）。
- 工信部终端进网管理要求为行业公开报道信息；乌镇智能体自律公约及区块链信任锚点为公开会议信息；发改委11月3日发布会信息为公开新闻信息。
本文基于公开信息独立撰写，文中涉及对企业的分析与判断，均为作者基于公开资料的研究性观点，不构成投资建议，亦不代表对相关企业的任何立场。相关数据以企业官方披露为准。文中对无公开证据的假设性推演已标注说明，读者请注意辨别。
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