『人物』誌による潜入取材：Kimiを100時間使用してわかったこと――意図的に自社を「折りたたんで」二次元化したAI企業
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『人物』誌による潜入取材：Kimiを100時間使用してわかったこと――意図的に自社を「折りたたんで」二次元化したAI企業
本特辑揭开了中国で最も注目されているAIスタートアップ企業の真の内実を明らかにします。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Liu Mo（『人物』誌）
翻訳・編集：TechFlow
TechFlow解説：本稿は、『人物』誌創刊以来、AI企業の内部を最も深く掘り下げたルポルタージュの一つである。記者はムーンショットAI（Moonshot AI）社内に100時間にわたり滞在し、評価額1200億元を超えるにもかかわらず従業員数わずか300人余りというこのAI企業の実態を、間近で記録した。DeepSeekの衝撃による全社的動揺から、「部署なし、KPIなし、職階なし」という極限まで扁平化された経営スタイル、さらには「天才蜂群（Genius Swarm）」と称される組織進化まで——本特集は、中国で最も注目を集めるAIスタートアップの真の核に迫る。
2026年の春は、Kimiにとって特に恵まれた季節だった。
わずか数カ月の間に、Kimiを支える企業は次々とマイルストーンを突破した——収益、資金調達、評価額がいずれも新記録を更新した。また、17歳の高校生インターンが共同執筆した研究論文がシリコンバレーから称賛され、その中にはイーロン・マスクの名もあった。米国で評価額約500億ドルのプログラミングツール「Cursor」は、中国の観察者たちによって、製品体験の多くがKimiのモデルに依拠していると指摘された。言い換えれば、Kimiは資本、技術、商業化という三つの戦線において、同時に勝利を収めたかのように見えた。
この企業は設立からまだ3年しか経っていないが、評価額はすでに1200億元（約160億ドル）を突破した。グローバルなAIに関する物語において、もはや無視できない存在となっている。
しかし、ムーンショットAI（月之暗面）は依然として極めて神秘的だ。
私は同社内での100時間にわたる取材を許可された。独立系ライターとして、私は任意の従業員へのインタビュー、機密情報を含まない会議への傍聴が可能であり、原稿完成後は誰も校閲せず、報酬も支払われない。これはまさにこの企業のスタイルにぴったり合うものだ。
オフィスに入ってみると、まるで嵐の目の中に立っているようだ。
中心部は異様に静かだ。デスクからは時折キーボードの音が聞こえるだけ、ときおり誰かが笑う声がする。しかし、外からのノイズ——噂、論争、過熱した宣伝、模倣、終わりのない批評——はここでは一切痕跡を残さない。
社員は300人余り、平均年齢は30歳未満だ。評価額を人数で割ると、一人当たりが担う企業価値は約4億元に上る。
従業員の約80％はネット上の言葉で言うところの「I型人間」——内向型であり、MBTIの分類を借りればそう呼べる。人々は隣り合わせに座っているが、話すよりタイプする方が自然だ。ここで内向性は欠点ではなく、むしろ一種の動作プロトコルに近い。
私は2024年に初めて訪問した夜のことを思い出す。その頃、嵐はまさに始まりかけていた。そのとき、私は特に良い第一印象を抱かなかった。
「DeepSeekが我々を救った」
2024年12月24日、クリスマス・イブ。中国の大多数の人々にとっては、それほど特別な祝日ではない。しかし、ジュリアンにとっては、人生で最も暗い夜の一つとなった。
彼女は26歳。北京大学を卒業してからまだ2年しか経っておらず、業界経験はまったくないが、すでにKimiの最も初期のメンバーの一人となっていた。その夜、非常に若くして既に「ベテラン」と見なされていた彼女は、「Radiohead」という名の会議室で長テーブルの前に座り、30人以上の同僚を前にして泣いてしまった。
彼女は共同創業者に満足されるような年末のマーケティング企画書を提出できなかったのだ。
春節まであと1カ月。最新の企画案はすでに6回も修正され、今度はさらに大幅なアップグレード、あるいはゼロからの再構築が求められていた。製品チームとエンジニアリングチームとの調整を含め、実行に必要な時間がほとんど残されていなかった。だが、2025年の春節における成長は、会社全体が強く期待していた。
それは重要だった。なぜなら前年の春節こそがKimiの爆発的成長のきっかけとなったからだ。「200万字の長文入力」をブランドコンセプトに掲げたKimiは、中国で一気に話題を呼び、C向けユーザーが急増した。A株市場ではさえ「Kimi関連銘柄」という言葉が登場したほどだ。
その週例会は長く、そして苛烈だった。
約20人の若手社員が、ソーシャルメディア広告、ユーザー運営、国内PR、海外マーケティングなど、あらゆる事項について順番に報告し、全員で討議し、共同創業者が最終判断を下した。
当時のKimiは思春期の少年のようだった——才能があり、可能性を秘めていたが、まだ自分自身を完全にコントロールできていなかった。毎月数千万人民元もの広告予算を投じていたにもかかわらず、急成長する競合他社に対応するには、まだ不器用だったのだ。
会議は午前4時頃に終わった。
ジュリアンの企画案が最終的に成功するかどうかは誰にもわからなかった。だが、1カ月後には、そのことはもはや重要ではなくなっていた。
その瞬間、世界は初めてDeepSeekという名前を耳にしたのだ。
成長担当のヘイリーは温州へ帰省したが、親戚や友人たちが口々に同じ質問をした。「DeepSeekって聞いた？」Kimiは一夜にして旧聞と化したかのようだった。
彼女は、それが人生で最もつらい春節だったと語る。社内の沈黙は、耳を劈くほどに響いた。
通常、年次全社大会は新年明けの3月に開催され、社員は経営陣に対して直接質問できる。その年、ほぼすべての質問がDeepSeekに集中した。
最も鋭い質問はHRチームから出された。彼らは率直な誠意を持って、こう不快な一言を口にした。
「候補者からこんな問いかけを受けました。『DeepSeekからもオファーをもらいました。なぜKimiを選ぶべきですか？』——これにどう答えればよいでしょうか？」
しかし、すべての人の反応が同じではなかった。
アルゴリズムチームのアレックスは、「DeepSeekの瞬間」に感じた強烈な感情は、恐怖ではなくむしろ興奮だったと語る。
この感覚は彼個人だけのものではなかった。それはアルゴリズムチームの多くの人の心のあり方を反映していた。DeepSeekは、別の道の存在を証明した——コストを抑える戦略、オープンソースの道筋、そして多くの人が以前は信じられなかった事実、つまり名も知れぬ中国のスタートアップ企業でも、技術力とモデルの優秀さがあれば、世界中から尊敬を得られるということだ。
プロダクトチームも特に焦ってはいなかった。最も初期のプロダクトメンバーであるケビンは、DeepSeekの爆発的成長はモデルの力によるものだと考えていた。Kimi自身のモデル能力が追いつけば、プロダクトチームはむしろ、価値ある機能を構築するためのより大きな自由度を得られるだろうと述べた。
外部には共同創業者同士が何を議論したかはまったく知られていない。しかし、会社の行動は迅速だった。戦略の見直し、焦点の絞り込みが行われ、社内ではほぼ完全な合意が得られた。
今、会社のどこにいても、何が最も重要かと尋ねれば、誰もが迷わず答えるだろう——「モデルだ」。
それ以降、Kimi社内におけるDeepSeekへの敬意はますます高まっていった。その一部は専門的な敬服であり、もう一部はそれとは異なる何かだ。
アレックスはこう語る。
「ある意味で、DeepSeekは我々を救った。」
センスこそがすべて
「なんでこんな靴を履いているんですか？」
エズラが私にそう尋ねた後、私が彼女よりも驚いた。彼女のフロアでは、ほぼ全員の机の下にスリッパが置いてあった。快適な衣服と靴は、人々をよりリラックスさせ、集中力を高め、創造力を引き出すと信じられているのだ。
これが賢い人の服装の原則だ。
私はこれまでに多くの秀才に出会ってきた。しかし、ここでの「優等生」はまったく別種の生き物だ。
エズラは小学校時代、両親が教えてくれなかったので、自宅のパソコンのパスワードを解読しようとした。中学生の頃にはビットコインに注目し、当時は1枚数百元で取引されていた。母親に小遣いをせがんで投資しようとしたら、「それは詐欺だ」と言われた。高校生の頃、初めてタクシーに乗った際、頭の中でタクシー配車アプリのプロトタイプを描き出した。もし当時今日のようなAIツールがあったなら、本当に作れたかもしれないと言う。大学でようやく自分のお金を持つようになった彼女は、A株市場に投資したが、90％を損失した。
この痛烈な経験を通じて、彼女は人間の判断の限界を認識し、AIの世界へと導かれたのだ。
彼女がAGI（汎用人工知能）を理解する方法はシンプルだ。「N人のアインシュタイン」を創造し、人類が直面する最も困難な問題を解決するために活用すること。それ以来、彼女はAGIの限界を真に押し広げる企業を探し求める決意を固めた。当時、彼女はすでに株式投資で失った金額を回収していたにもかかわらずだ。
優れた学歴を背景に、彼女は多くの企業からオファーを受けた。しかし、Kimiを選んだ理由はただ一つ——面接時に創業者ヤン・ジリンが示した技術に対する深い理解と、細部への徹底したこだわりに強く打たれたからだ。彼はモデルを真に重んじる人物だと感じた。彼には、頭のいい人にありがちな軽薄さもなければ、ビジネスマンによく見られる功利主義もなかった。実際、面接終了時には、彼が創業者であることに気づいてさえいなかった。
カレンの性格は異なるが、同じ目的地へと至った。
彼は幼い頃から反抗的だった。教師と口論し、両親の言うことを聞かなかった。学生時代は海外留学を強く希望し、卒業後は起業を志した。大手企業が提供する安定で快適な生活には絶望を感じていた——彼は人生の最初から終わりまでが見えてしまうような暮らしを望まなかったのだ。
私は彼に尋ねた。「選べるとすれば、確実に60点（満点100点）を取れる選択肢と、1％の確率で100点を取れる選択肢、どちらを選びますか？」
彼は即座に後者を選んだ。
60点を受け入れられないわけではない。ただ、100％確実な道を歩むことへの耐え難さがあったのだ。
このような「創業者型DNA」が、会社の基盤を形作っている。社内での概算によれば、ムーンショットAIには少なくとも50人が過去に起業した経験、またはスタートアップ企業に勤務した経験がある。
ある人は、「KimiはCEOを好んで採用する」と言った。
より正確に言えば、この会社は、流動する天才たちの漂泊者集団を収容している。天才とは、必ずしもトップクラスの学生や模範的な社員である必要はない。重要なのは、ある特定の次元において、時間を超越して先を見通す力を持っていることだ。
985・211大学出身者が約80％を占める会社において、ヤニスの経歴は特に目立つものではなかった。しかし、2023年の時点で、彼はエンジニアリングコミュニティ内でDeepSeekとKimiの双方の台頭を予見していた——その頃、モデル企業はまだ製品すら持っていなかった。ある00年代生まれの社員がその予見力に注目し、彼を社内推薦で迎え入れた。
カレンは言う。「あまりにも多くの賢い人がシステムに囚われている。まず家庭、次に学校、そして職場。彼らは無意識のうちに集団の期待に従い、自分が本当に望むものを忘れてしまう。少数の人々だけが脱出を試みるが、しばしばその存在は見過ごされてしまう。」
Kimiの使命の一つは、こうした人々に光を当てることだと彼は語る。
このような直感がなければ、17歳の高校生がKimiのインターンとして採用され、チームとともに論文を発表し、後にイーロン・マスクから称賛を受けるなどということはありえないだろう。その学生の名を論文の第一著者に載せたのはボブであり、彼の指導教官であり、また彼を最初に発見した人物でもある。
天才と狂気の間には、ほんの一線の隔たりしかない。ある「理解されない狂人」がムーンショットAIにやって来れば、突然、世界を変える天才へと変貌するかもしれない。あるいは、まだ顕在化していない天才が、このような環境でこそ真に輝くことができるのだ。
ボブは私にこう語った。ある意味で、エゴ（自己）が大きいことは問題ではなく、むしろ良いことである場合もある。もしエゴが内発的な駆動力であり、自分が偉大な使命に参加しなければならないと信じているなら、その人物こそが会社が見逃すことのできない人材なのだと。
天才は偏執的だ。
このチームでは、最先端のAIモデルの訓練を「丹づくり（煉丹）」と皮肉交じりに呼んでいる——これは中国の技術コミュニティでよく使われる表現で、モデル訓練という半科学的・半玄学的なプロセスを表す。しかし実際の作業では、「丹づくり」とは、絶え間なくバグを修正することを意味する。
毎回の主力モデルの訓練が開始されると、ボブとチームメンバーは決まった儀式に入る。毎朝の最初の仕事は、社内に設置された巨大な監視パネルを更新することだ。数十万に及ぶ指標が表示される。たった一本のグラフが異常に跳ねただけでも、脳内に警戒信号が鳴り響く——最適化に問題があるのか？アーキテクチャに欠陥があるのか？数値精度が一致していないのか？
彼らの反応は、動物レベルの感度に近い。
中には、トークン単位で訓練データを検査し、極端な勾配を生じさせるトークンを印刷して、まるで容疑者を尋問するように問い詰める者もいる。「なぜそんなに激しく跳ねるんだ？」
実際に「納品」に向けてモデルを訓練した経験を持つ者は、誰もがこのような不眠の緊張を経験している。これは不安ではなく、好奇心が駆動する強い執念だ。まさにこの偏執的な警戒心が、モデルを頂点へと押し上げるのだ。
天才は集まる。
過去1年間、Kimiには100人以上の社員が社内推薦によって入社した——友達の友達、友達の友達の友達……。社内ではこれを「人から人へ（人伝い）」と冗談交じりに呼んでいる。
こうした密なネットワークによって、信頼は自然発生的な組織資産へと変化した。
本質的に、Kimiは管理の最も難しい部分を、採用の段階に移転させている。信頼できる同僚が推薦した人物であれば、彼らはおそらく同じ直感を共有しているだろう。だからこそ、会社内で何度も繰り返される言葉がある。
センス（Taste）。
2025年9月のある夜、数名のエンジニアが気軽に内部プロジェクトを立ち上げ、それを「Ensoul」と名付けた。彼らはファイルに眠るコードを「生き返らせ」、コマンドライン上で対話するアシスタントへと変えようとしたのだ。
このような命名への感覚は偶然ではない。
かつて彼らが開発したフレームワークの名前は「YAMAHA」——「Yet Another Moonshot Agent（またしてもムーンショットのエージェント）」の頭文字だ。最も基礎となるインフラストラクチャーの名前は「Kosong」——マレー語で「空」を意味し、仏教の「色即是空」から着想を得た。それは白紙のような状態、つまり前提条件や固定機能を持たず、無限の可能性を秘めた存在を暗示している。
言い換えれば、センスが製品そのものを形作っているのだ。
多くの企業がチャットウィンドウをコマンドラインに押し込んでいるとき、Kimiのエンジニアたちはそれを「醜い」と感じた。真のプログラマーは、コマンドを下すためにターミナルを開くのであって、チャットをするためではない。そのため、Kimi CLIはチャットインターフェースではなく、インテリジェントシェルとして設計されている。それはコマンドを理解するが、決して会話形式を強制しない。
この簡潔さはコードにも現れている。コアロジックは約400行のPythonで記述され、不要な装飾はすべて削ぎ落とされている。モジュール同士はきれいに分離されている。ユーザーは自分で機能をカスタマイズしたり、Kimiを分解して独自のアプリケーションに組み替えることもできる。
Kimi Agentはかつて社内で「OK Computer」という短語と結びつけられていた——これもまた、Radioheadへのオマージュだ——だが、その後名称を変更した。より広範なユーザー層にとって、あまりにも難解だったためだ。これらの名前を選び出す人々は、トラフィック最大化にはあまり関心がないようだ。彼らは自分の音楽的センスと言語基準に従っている。
ある人は冗談交じりに、「楽器演奏可能な社員の割合」でAI企業をランキングすると、Kimiが堂々の1位になるだろうと語った。
センスは、今や最高の採用基準となり、同時に最も定義しにくい基準でもある。
それは定量不可能だが、いたるところに存在する。
まず汎化し、その後進化する
あなたはおそらく、Kimiの各人が一体何をしているのかを、永遠に理解できないだろう。
会社は「部門」ではなく「チーム」という言葉を好む。上層部から見れば、主要な方向性は十分に明確だ——アルゴリズム、プロダクト＆エンジニアリング、成長、戦略、オペレーション。しかし、実際にその部門分けや固定された役割を詳しく見ようとすれば、すべてが曖昧になっていく。
なぜなら、ここは正式な部門も、階層も、肩書きも、OKRも、KPIもない組織だからだ。報告関係は、まるで嘘のように単純だ。
ブランデンにとっては、これはまったく理にかなっていない。
彼は清華大学を卒業し、シリコンバレーの大手企業および中国の巨大企業で経営職を務め、評価額約10億ドルのスタートアップ企業の支援にも携わった。業界で長年修練を積み、技術経営のスペシャリストであり、約1000人規模のチームを率いた経験もある。AI分野に進出し、本領を発揮しようとしていたのだ。
ところが、共同創業者のチャン・ユータオは彼にこう告げた。「この会社は、そういうふうには動きません。もし入社するなら、あなたが直接マネジメントする人数は、およそ2人です。」
しかし、未来に対するある種の予感が彼を引き留め、もう一度話をしたいと願った。
そこで2025年1月、会社全体が疑念と不安に包まれていた時期に、ブランデンは楊植麟——彼の清華大学の同級生——と会った。
当時、ブランデンは楊植麟の名前が後にイーロン・マスクや黄仁勛とともに同じ記事に登場するようになるとは知らなかった。彼が最も鮮明に覚えているのは、基本的な挨拶の後、楊植麟が口にした最初の言葉だった。
「強化学習こそが未来だ。」
その後の会話は、ほとんど楊植麟の独白に近かった。彼は自分の思考に没頭しており、ブランデンは中国語で話されていたにもかかわらず、ほとんど何を言っているのか理解できなかった。
しかし、一つだけ明らかだった——これはブランデンが人生で初めて、過去20年にわたって築き上げてきた知識体系と思考モデルが崩れ始め、それに伴って自分の傲慢さも崩れ落ちた瞬間だった。
私は彼が最終的に入社を決めた理由を尋ねた。彼の口調はやや抽象的だった。「楊植麟は偉大な予言者となるかもしれない。なぜなら、彼には遠見があり、しかも純粋さがあるからだ。」
その後、会社がこうした肩書きのない体制の中で彼の役割をどう定義すべきか迷っていた際に、ブランデンは断固としてこう答えた。
「トイレ掃除を命じられても来ます。しかも、誰よりもきれいに掃除します。」
すべての大手企業出身の管理者や専門家が、このような環境で生き残れるわけではない。
00年代生まれのフィービーは、成長チームからプロダクト＆エンジニアリングチームへと異動した。彼女は自嘲的に「何も知らない女の子」と呼ぶが、重要なことを語った。「この会社では、豊富な経験や華やかな経歴はむしろ負担になり得る。」
AIはあまりにも新しく、変化が速すぎる。経験豊富な専門家が、仮定の少ない若者よりも学習・適応のスピードが速いとは限らない。
彼女は、大手企業から来た中堅・幹部クラスの人が少なくとも3人、空降失敗を経験したのを目撃した。そのうち一人は最終的に業界を去り、「周りの人があまりにも若く、賢すぎる」と述べた。何度も追い越され続けた結果、彼は諦めてしまった。彼は、もはや自分の時代ではなく、自分の業界でないと断定したのだ。
DeepSeekの衝撃の後、フィービーもまた深刻な危機感を抱いた。彼女は買収広告（買量）業務を放棄し、プロダクトとエンジニアリングを通じて会社を支えることを決意した。彼女は猛烈な勢いで自主学習を始め、Bilibili（B站）で学習過程をライブ配信するに至り、累計数百時間に及んだ。
彼女が最も驚いたのは、会社が当初から迷わず彼女の異動を認めたことだ。
実際、私が取材した30人の社員のうち、半数以上が複数回にわたり職務内容を変更している。以前の仕事と比較すると、約80％の人が今やまったく異なる仕事をしている。
Kimiは「汎化能力」を持つ人材を好む。
AI分野における「汎化」とは、モデルが訓練データ以外の新しい状況においても良好な性能を発揮できることを意味する。それは単に答えを暗記したのではなく、根本的な構造を学習したということだ。
会社はこの考え方を、人材にも適用している。
大手企業出身の中堅・幹部は、ある特定のKPI体系、ある特定の報告言語、ある特定の内部政治ゲームに最適化しすぎてしまっている。彼らの「アルゴリズム」は局所的最適解に過学習してしまっている。環境が根本的に変わると、彼らは適応できなくなる可能性がある。
伝統的な大手企業の社員が専用モデルだとすれば、ムーンショットAIが求めるのは、むしろ基盤モデル（Base Model）に近い人材だ。まずは監視付きファインチューニングで基本ルールを学び、その後、強化学習と複数タスクにわたる自己対戦を繰り返すことで、領域横断的な移転能力を獲得する。
シリコンバレーから帰国したジェームズは26歳。彼の夢は「若者に金を渡すこと」だという。
AIの熱烈な信奉者である彼は、自分の身体を情報収集のためのセンサーとみなしている。『League of Legends（LoL）』をプレイする際には、音声録音と心拍・脈拍などの生理データを収集し、どの仲間の発言が自分の感情状態やゲームパフォーマンスに影響を与えたかを分析する。
彼の意見は鋭く、ほぼ極端に近い。彼はこう語る。「14歳以降に初めて本格的な新しい言語を学ぶ場合、母語レベルに達することは永遠に不可能だ。AIも同様の原理だ。」
卒業と同時に会社に入社したダンは、人生で初めて本格的な知識の不安を味わったと語る。
大学では「おもちゃモデル」——パラメーター数約70億、GPU32枚で数日間走らせる程度——のみを訓練していた。しかし今では、数百億パラメーターのMoE（Mixture of Experts）モデルを扱い、訓練データは兆単位（trillion tokens）に及ぶ。まるで小さな池から太平洋へと一気に飛び込んだような感覚だ。
このペースについていくため、彼は自虐的な学習状態に近づいた。生活リズムは完全に崩れ、北京の昼間がシリコンバレーの夜に、そしてまた逆になる。彼は訓練パネルを何百時間も凝視し、株式トレーダーが市場を監視するように、瞬きする暇もなかった。
本当の課題は単なる仕事量ではなく、彼が同時に3つの仕事をこなさなければならないことにある。
彼はアルゴリズムアーキテクトとして、多数のモデル選択の迷路の中から最適な設計を立案しなければならない。システムエンジニアとして、世界規模にわたるパイプラインの整備をイメージしながら、分散コンピューティングの問題をデバッグしなければならない。データ「丹づくり」師として、巨大なデータセットを用いて「丹づくり」を行い、ベンチマークスコアを高く保ちつつ、実際の対話では自然で柔らかい応答を実現しなければならない。
それは訓練中に緊急手術を行うことを意味することもある。あるとき、bf16精度で保存された重要なパラメーターが危険な挙動を示し始めた。チームは即座に判断し、訓練途中でfp32精度へ切り替えて、この訓練を安定させた。ダンは語る。「アルゴリズムを書くことしかできない、あるいはシステムを整えることしかできない、あるいはデータをクリーニングすることしかできない——そんな人材では、トップクラスのモデルは絶対に作れない。ここでは『私はこの部分だけを担当する』という言い訳は通用しない。」
会社は、アルゴリズム・エンジニアリング・データのすべてを統合し、複数の世界を同時に行き来することを期待している。これは、同時に複数の仕事をこなすことに等しい。しかし、このような高強度のクロストレーニングは、短期間で数年に相当する成長をもたらす。
したがって、Kimiに加わろうとするすべての人は、厳しい試練に直面する。
OKRも、KPIも、オフィス政治も、PUA風マネジメントも、さらには出退勤の打刻すら存在しない。しかし、もしAIネイティブでなく、汎化できず、継続的な強化学習と適応ができないならば、あなたはここで自分自身の存在意義を見つけるのが難しいだろう。
「ここには官僚臭がまったくない」
多くのブランドは、自らの物語を欲しがる。
しかし、ほぼすべてのKimi社員が穏やかに私に注意してくれた。「ピンク・フロイドの話は書かないでください。オフィスの入り口にあるピアノの話もやめてください。」
彼らの考え方はこうだ。「わかる人は自然とわかる。わからない人は、わからなくていい。」MoonshotとKimiという二つの名前は、AIや技術と直接関係がない。しかし、もし会社がロックや芸術との関連を過度に語り始めれば、それは自己意識過剰で、不自然に見えるだろう。彼らは、美は説明を必要としないものだと考えているようだ。
大手企業から「脱出」した00年代生まれのウィンは私にこう語った。「ここはとても奇妙です。なぜなら、人々は本当に会議を開かずに仕事を終わらせることができるからです。」
彼の前職では、昼間は会議、夜は作業だった。彼は単純な真理を学んだ。「もし自分のエネルギーの大部分を生産関係の調整に費やしているなら、実際の生産性を向上させる余地はほとんど残っていない。」
これがAIネイティブな組織の一部の姿だ。
10人以上の社員が明言したが、彼らは人間よりもAIとやり取りすることを次第に好むようになっている。AIの方が信頼でき、シンプルだ。この傾向は、会社全体の内向的な気質とも合致している。ある人は、もう少し穏やかな言葉を使い、「恥ずかしがり屋」と表現した。
グループチャットでは、誰もが活発で、表現欲旺盛だ。しかし、実際に顔を合わせると、多くの人は静かになる。Kimiは文化的イベントをあまり主催しない。年次総会を除けば、最近の集団活動はオフィスでマッサージを受けることだった。
内向的であることは、コミュニケーションや活力の欠如を意味しない。
誰も私に話しかけるよう強制しなかったが、誰一人として拒否しなかった。グループチャットでは、抽象的な絵文字を交えながら、メッセージが絶え間なく飛び交い、誰のメッセージも放置されることはなかった。
もし誰かの協力が必要で仕事を完了させたい場合は、手続きはとてもシンプルだ——直接本人に頼む。
上司を介する必要も、承認を待つ必要も、調整会議を開く必要も、部門の壁を越える必要もない。
Kimiには部門の壁など存在しない。ある意味では、そもそも部門というものが存在しないのだ。
楊植麟のメール署名欄には、たった4つの漢字が記されている。
直接コミュニケーション。
とはいえ、全員が認めているのは、会社が設立以来、絶えず変化し続けているという事実だ。
変化の多くは自発的であり、いくつかは受動的であり、中にはまるで逆転のように見えるものもある。会社は大量広告からモデルに焦点を当てる戦略へと転換し、閉じたソース（クローズドソース）へのこだわりからオープンソースへの歩み寄りへと変わり、チャットボット製品からKimi Agent、Kimi Code、Kimi Clawへと進化し、C向けからB向け、そして再びC向けへと舵を切った。すべての転換が完璧に理論づけられるわけではない。
しかし、エズラの見解では、一つだけ変わらないものがある——「事実を尊重すること」だ。
彼女は、こうしたすべての変化には、ただ一つの原因と目的しかないと言う——会社が客観的な現実によりよく適合するようにすることだ。
会社は自信過剰を許容するが、事実を自分より下に置こうとする人物は好まない。
共同創業者から下の層まで、人々は比較的容易に説得される——ただし、事実が十分に明確である限り。社員たちは、この姿勢は「真実」「現実」「何が真実か」ということへの極端な執着から来ていると語る。本当に賢い人間は、正直なフィードバックによって傷つくことはない。
この率直さにはもう一つの条件がある——会社には「競争制（ホースレース）」がなく、ゼロサムの競争もなく、大きな内部利益対立もない。人々は無償で研究成果や技術的詳細を共有し、見返りや著者名を求めていない。会社は創業初期から自らのコミュニティを有しており、現在もコミュニティ文化を推奨している。情報と知識の共有は、個々の学習を加速させ、最終的にはすべての人に利益をもたらす。
ウィンは語る。「有毒な文化は感染する。良い文化もまた感染する。」
ある人は、ここでの雰囲気を「団結」と形容した——この言葉はスタートアップ企業に対して使うと、やや古風に聞こえるかもしれない。しかし、会社が置かれた環境は厳しく、外には巨大な競合企業が、内には大手企業からの圧迫があり、計算資源も限られている。こうした制約が、もし何か効果を持つとすれば、むしろ結束力を高めているようだ。
結局のところ、組織において唯一真正に重要な資産は「人」なのだ。
最近、フローレンスは競合他社から給与を倍増するオファーを提示されたが、即座に断った。その理由は単純だった。
「ここには官僚臭がまったくない。」
会社の新しいオフィス。
「彼女がどう乗り越えたのか、私にはわかりません」
インタビューを始める前、私は非常に緊張していた。これから世界で最も賢いAI専門家たちに取材しようとしていたが、私は文系出身で、テクノロジー業界で働いた経験もなく、AIについての知識も限定的だったからだ。
しかし、実際にアルゴリズムチームおよびプロダクト・エンジニアリングチームの若手専門家たちと話し始めると、緊張していたのはむしろ彼らの方だった。彼らは、私が専門用語を理解できなかった場合に、気まずい思いをさせてしまうのではないかと心配していたのだ。
そのため、彼らはまず英語を中国語に翻訳し、さらにその中国語を私が理解できる、より簡単な中国語に翻訳してくれた。
この守ろうとする本能は、感動的だった。
インタビューを始める前に、会社から私に与えられた指示はただ一つ——「誰一人として傷つけないこと」だった。
そのため、私はできる限り、あまりに敏感であったり、人を傷つける可能性のある質問を避けるように努めた。
それでも、電話インタビュー中のタイは、わずかに感情の震えを隠しきれなかった。彼が会社に加入し、困難な適応期を経験していた頃、一時期は耐えられず、退職を考えたこともあった。
その後ある週の全社ミーティングで、彼は卒業してまだ2年目の女性・アニーが、何度も挫折と内面的な疑念を経験した末に、ついに困難なプロジェクトを推し進めることに成功したのを見た。その光景を見て、彼は自分自身が諦めてはいけないと感じた。彼はアニーより年上であり、経験も豊富だが、純粋な忍耐力と意志力においては、自分の方が劣っていると感じたのだ。
彼はこう語った。
「彼女がどう乗り越えたのか、私にはわかりません。」
実は、退職を考えたのはタイだけではなかった。
アニーも同様に考えていた。
長い間、彼女は海外事業展開をゼロから構築しようとしていたが、決定的な突破口は開けなかった。さらに悪いことに、他のチームの同僚たちが善意から、彼女にこの「まったく意味のない」努力をやめるよう直接助言した。
彼女は、「Kimiで泣いた回数は、どの会社でも、どの前任者のために泣いた時よりも多い」と語った。
彼女には退路がなかったわけではない。すでに、より高い給与を提示するオファーを手にしていたのだ。しかし、彼女は「他人のために働く」という自分自身を説得することができなかった。もう一度、チャン・ユータオと話したいと思ったのだ。
その後、彼女は残ることを決めた。
彼女はその会話の内容を私には語らなかった。ただ、「宇涛（ユータオ）は私がこれまでに出会った中で、最も優れた上司であり、進化速度が最も速く、上限も最も高い。彼女についていくことが、私の上限を引き上げる方法だ」と語っただけだ。
そしてアニーは、同じ言葉をもう一度繰り返した。
「彼女がどう乗り越えたのか、私にはわかりません。」
十分な素材を蓄積すると、ある文句が何度も繰り返し登場することがわかる。そして、最も頻繁に繰り返される言葉は、チームの最も深層にある共通の資質を明らかにする。
ボブは、楊植麟によってアメリカから中国へ呼び戻され、米国での博士課程を断念して、会社設立初日に加入した人物だ。この会社を深く理解する者と言えば、まさに彼である。
私が、誰にでも尋ねた質問——「このチームにとって最も重要な資質は何ですか？」——を彼に投げかけたとき、彼は約2分間考えた末、ひとつの言葉で答えた。
回復力（レジリエンス）。
設立からまだ3年しか経っていない会社にとって、「回復力」を語るのはやや贅沢に聞こえるかもしれない。しかし、彼は真剣だった。彼はこう語る。「賢さと勇気は、時に相反する。より賢い人ほど、リスクを明確に見通し、離脱を選びやすくなる。盲目的な堅持も成功しない。だから、真実をしっかりと見据え、失敗の確率を正確に計算した上で、なおも前進し続ける者だけが、真に『回復力』を持つと呼べるのだ。」
社内には「三度の断崖」（三上絶壁）という物語が伝えられている。
2023年5月、フレディと同僚たちは、一見不可能に思える任務を受ける——AIが一度に128Kのコンテキスト（数百ページの書籍に相当）を読み取り、理解すること。当時の業界標準はまだ4K程度であった。
彼はすぐに「MoBA v0.5」というソリューションを考案したが、これは主力モデルの訓練途中で基盤となる訓練フレームワークを書き直す必要があった。コストが高すぎ、この案は棚上げされた。これが「第一次の断崖」だ。
半年後、彼はv1版を持って戻ってきた。この版は既存のモデルから継続して訓練できるよう設計されていた。小規模モデルでは正常に動作したが、大規模モデルでテストした際にはloss spike（損失の急上昇）が繰り返し発生し、プロジェクトは再び中断された。またしても6ヶ月が経過し、会社が掲げた20万字の製品マイルストーンの期限すら過ぎてしまった。しかし、チームは解散されず、会社は「飽和救援」を発動し、各部門から技術専門家を集めて集中攻勢をかけた。彼らはコアロジックを書き直し、v2はついに古典的な長文「針探し（大海捞針）」テストを通過した。
しかし、上陸が目前に迫ったと思われたとき、第三次の打撃が襲った。監視付きファインチューニング段階で、モデルは長文要約タスクにおいて極めて貧弱な性能を示した。これは訓練信号が極めて希薄であったためだ。すでに多大なリソースが投入されていた。エンジニアたちは再び「断崖」へと戻り、解決策を模索し、最終的に最後の数層のアテンション機構を変更することで問題を解決した。
三度の中断、三度の再挑戦。
インタビュー終了時、私はフレディに究極の質問を投げかけた。「あなたはこの会社をどう形容しますか？」
彼は二つの漢字で答えた。
月面着陸（登月）。
なぜ「月面着陸」なのか？
彼はケネディの有名な言葉を引用した。
「我々はこの10年以内に月へ行くことを選ぶ。それは易しいからではなく、困難だからだ。」
会社のすべての会議室はバンド名で命名されている。
天才蜂群
最終的に、私は共同創業者本人を邪魔したり、深く掘り下げようとはしなかった。
外部に対しては、彼らはほとんど不可視だ。彼らはインタビューを嫌い、個人的な名声にはまったく関心がない。しかし、社内では、彼らはどこにでも存在する。
極めてフラットな組織においては、中心に超人的な知性が必要だ。そうでなければ、活力は混乱へと変わる。中間管理職がほとんど存在しないため、各共同創業者は約40～50人の社員と直接つながり、技術およびビジネスの最前線に立ち続けている。会社はこうして、意思決定と実行の整合性を保っているのだ。
5人の共同創業者は全員、清華大学出身である。しかし、生理的限界は依然として存在する。人の注意力の帯域は有限であり、マネジメントの半径も有限だ。会社の評価額が1200億元を超え、社員数が300人を超えた後、これらの超人的な知性でさえも負荷がかかっている。
創業者だけではない。
これは自己駆動力によって推進される無限ゲームだ。もし一人一人が実質的に4億元の評価額を背負っているなら、一人一人が生み出す価値も、並外れたものであると期待される。
革命的な変数は「ツール」だ。
Kimiは極端な残業によって動いているわけではない。社員は自然な起床時間を守ることができ、毎晩オフィスに深夜まで残る必要はない。プロダクトチームのレオは、「今や私は『軍隊』を指揮している」と語る——それはAIエージェントのことだ。
次のシーンを想像してほしい。
レオは午前10時に目覚め、オフィスへと向かう。彼の任務は、過去24時間に世界各地の5つの市場から寄せられたユーザーのフィードバックを分析し、今週のプロダクト優先順位を決定することだ。かつては、これに3人が2日間を要した。
今は、彼は3つのエージェントを起動するだけでよい。
一つの戦略エージェントが3000件のフィードバックをスキャンし、長文の中断に関連する高優先度の要望を抽出する。一つの翻訳エージェントが日本語の方言や韓国語の敬語をリアルタイムで解釈し、実際の感情強度を付与する。一つの競合エージェントがCursorおよびChatGPTのアップデートを監視し、技術比較レポートを生成する。
レオ自身が行うのは、たった3つのことだけだ。システムが誤って誠実なものと判定した皮肉なコメントを却下する。未公開UIを含むスクリーンショットにマークを付ける。エージェントが推薦した上位3つの要望を確認する。
午前11時30分までに、プロダクト要件書は完成している。その一方で、プログラミングエージェントは既に約70％の基礎実装を生成しており、より創造的な設計部分のみを、午後のヒューマンエンジニアとの議論に残している。
人間がルールを定め、シリコンベースのシステムが実行する。組織は、アルゴリズムの容器へと変貌する。
AIネイティブな企業において、エージェントを熟練して使いこなし、それをワークフローに深く組み込むことは、プラス要素ではなく、基本的な要件だ。
モデルは単なる目標ではなく、ツールでもある。
生産性の直接的な向上から、経営構造の根本的変革に至るまで、AIのロジックはすでにこの会社の骨の髄にまで浸透している。会社が「エージェント・スウォーム（Agent Swarm）」を構築しようとしているように、チームそのものも「天才蜂群（Genius Swarm）」へと進化しつつある——多数の独立した天才が並列して働き、シームレスに協働するのだ
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