姚順雨（Yao Shunyu）はまだ席に座ったばかりだ。

今彼を疑問視するのは時期尚早である。2025年12月に混元（HunYuan）を引き継ぎ、6月初旬に初めて本格的に発信するまで、満額で6ヶ月半。組織構造、データパイプライン、計算リソースの3次元から再構築が必要な超大規模システムにとって、半年はあまりにも短い。

再構築は始まったばかり、弱点はすべて周辺インフラに

Hy3 Previewは姚が提出した最初の半製品に過ぎず、完成型の主力モデルには程遠い。本人も言う。「まだ事前学習と事後学習の規模を拡大中であり、正式版では大幅な反復改良を行う。」

彼が引き継いだのは精鋭部隊ではなく、積み重なった歴史的負債だった。湯道生（Tang Daosheng）は公に認めている。以前の混元チームは複数の事業ラインに分散し、統一された基盤がなかった。高品質な訓練データの供給が深刻に不足していた。訓練用GPUは長期内製製品に優先的に割り当てられ、計算リソースは逼迫していた。

姚順雨がこの半年で行ったのは、分散した人材の集約、新しいデータクリーニングと評価パイプラインの構築、計算リソースの拡張とスケジューリングの推進である。これらはいずれも数ヶ月を要する作業であり、現在もデータインフラは完全には稼働しておらず、計算リソースはバイトダンスやアリババの潤沢なリソースには及ばない。

したがって、中間バージョンでシステム全体を判断するのは不合理である。業界アナリストも指摘するように、アリババのQwen 3.7やバイトダンスのDoubao 2.1は安定するまでに2年以上の反復を要した。統合から半年のチームに即座に成果を求めるのはタイムラグがあまりにも明白だ。

Tencentはモデル訓練を理解しているのか？もちろん理解している。

姚順雨はその場で全チェーン技術を解説してみせた。Hy3 Previewは主流のMoEアーキテクチャを採用し、バイトダンス、アリババ、DeepSeekと完全に路線を同じくしている。彼自身がReActアーキテクチャの提案者であり、OpenAIのGPT訓練に深く関与してきた——方法論に認識の盲点はない。

真の足かせは実行リソース

千億パラメータ級のNLP事前学習とMoEの人材がようやく2025年末に一括導入され始めたばかりで、完全な人材パイプラインはまだ構築途中である。微信（WeChat）とQQのソーシャルデータは法規制により厳しく制限されており、無制限に開放できない。高品質コーパスの規模と構造化の度合いは、アリババのeコマースデータやバイトダンスの公開領域資産に大きく劣る。

湯道生は複数回にわたり、リソースは製品が優先され、大モデル専用の計算リソースは逼迫していると認めている。単一GPUの利用率とクラスター規模の両方で、日次の反復を支えるのは難しい。

戦場の激しさは極限に到達：反復は日単位、競合はすでに流水線化

しかし戦場は待ってくれない。2026年の反復ペースはすでに限界まで圧縮されている。

業界の反復サイクルは15〜30日に短縮され、2023年比で4〜6倍に加速している。しかも年中無休で、春節や端午節でも新バージョンをリリースし、研究開発は7x24時間のシフト体制。IDCのデータは明白だ：1回の反復サイクルを逃せば、ランキングとAPI呼び出し量が即座に低下する。「日次微調整、月次新規リリース、その激しさは史上類を見ない。」

競合他社はすでに本領を発揮している。バイトダンスのDoubao 2.1発表では完全なパイプラインが披露された：事前学習でのマルチモーダルデータ拡張、事後学習の自動化クラスターによる18時間でのカスタム微調整、毎週のローリングアップデート、3億1500万MAUの製品が実際のユーザーフィードバックをモデルに還元する——クローズドループはすでに完成している。

一方Tencentは、半手動から工業化への移行途上にある。

姚順雨に残された時間は多くない。

しかし今彼に対して判断を下すのは、まだ席が温まる前に弔辞を読むようなものだ。システム全体の再構築はようやく輪郭が見え始めたばかりであり、彼の能力は否定されていない。

これからの一年、彼は最速のスピードで手足に絡まった縄を解かなければならない——人材不足を補い、データインフラを稼働させ、計算リソースのギャップを埋め、「分かっている」を「速くやる」に変えるのだ。

AIは確かに長距離走である。ただしその前提として、まず第一集団から視界から消えるようでは話にならない。

追撃のペースを上げる時だ。