Fengxing Online CEO Yi Zhengchao: 誰もがコーディングできるところから始め、次にクラウドソーシングへ全振りする | AIGC2026
AI は「自己陶酔」を増幅させる。唯一の処方箋は、成果を出すこと
AIGC2026 の内容をもとに編集部が整理
QbitAI | QbitAI WeChat公式アカウント
ある動画会社は、3年かけて全社員にコードを書けるようにした。プログラミングに一度も触れたことのない、運用、マーケティング、コンテンツ担当の同僚まで含めてだ。
これは Fengxing Online の CEO、Yi Zhengchao が示した、常識に反する判断だった。
自社のコア事業が何であれ、AI時代における本当の公共インフラは Coding だ。
2026年中国AIGC産業サミットで、彼は自社を興味深い言葉で表現した。「2位」 だ。先陣を切って資金を燃やす開拓者でもなく、傍観する出遅れ組でもない。方向性が見えたら、素早く、低コストで実行する実務派だという。
AI転換から3年、Fengxing の 利益は10倍以上に増加 した。ただし、その功績を AI 動画に帰すべきではないと彼は言う。なぜなら、それが本格的に事業へ浸透し始めたのはここ1年ほどにすぎないからだ。
この成果を本当に支えていたのは、多くの人が見落としがちなものだった。つまり、AI コーディング能力をエンジニアから、事業に最も近い 一般社員 まで広げたことだ。
彼はさらに、いくつか踏み込んだ結論も共有した。
なぜ、ほとんどの企業にとって基盤モデルに手を出すのは非合理なのか。なぜ、個人の生産性向上が組織にとっての災害になり得るのか。なぜ、Agent がどれほど強力でも、なお本当の中核レバーではないのか。
そして、彼が繰り返し強調した警告がある。AI の最大の副作用は 自己陶酔を増幅させること だ。
Yi Zhengchao の考えをできるだけそのまま伝えるため、QbitAI は趣旨を変えずに講演内容を編集・整理した。少しでも参考になれば幸いだ。
AIGC2026 は QbitAI が主催する業界サミットで、約20名の業界代表が討論に参加した。会場には1,000人以上が来場し、ライブ配信の視聴者は延べ約400万人に達し、主流メディアからも幅広く注目・報道された。
要点
- 「AI は信じる、でもモデルには手を出さない」—— 中間層 に位置づけるだけでも十分に収益化できる。
- 自社のコアが「AI + 何か」であれ何であれ、下支えとなる公共インフラは常に Coding である。
- 「役割起点」から「タスク起点」へ。1人だけが優秀で組織が追いついていない状態は、むしろ災いになる。
- 企業はスーパー社員を収容する箱ではなく、集合知を引き出す クラウドソーシングのレバー になるべきだ。
- 創作と消費の境界は曖昧になっている。AI が「自己陶酔」を増幅することに要注意で、唯一の解決策は 成果を出すこと だ。
以下は Yi Zhengchao の講演原文である。
大エンタメとAIにおける「現実的な想像力」
皆さん、おはようございます。先ほど Fang 総裁が、企業には1位、2位、3位の3種類があると話していました。
私は今日の2番目の登壇者なので、私は2位です。実は Fengxing も企業の分類でいうと 2位 です。先駆者でもなく、後れを取る側でもない。どちらかといえば、アイデアを低コストで素早く実行に移す会社です。
今日のテーマは「AI Coding と AI Video」ですが、私はその中で非常に重要なキーワードとして「crowdsourcing」を挙げました。
動画会社として、動画を作るのは自然なことです。では、なぜコーディングから始めたのか。私たちは AI 動画よりもずっと前から Coding に取り組んでおり、3年以上 かけて AI Coding による全社変革を進めてきました。
AI 動画が本当に事業へ浸透し始めたのは、ここ1年ほどです。この対比は、多くの企業が考えるべき点かもしれません。自社の主な業種が AI + xxx であっても、共通基盤は必ず Coding であるべきだということです。
Coding の話に入る前に、大エンタメとAIの組み合わせについて触れましょう。私はこの業界を表す言葉として、少し矛盾した表現ですが「現実的な想像力」を使っています。
一方で、非常に想像力に富み、成長余地も大きい。もう一方で、とても現実的で、業界にもたらす実際のビジネス成長は大きいのです。
私はAIに4枚の画像を生成させました。1枚目は、大エンタメAIの急速な進化と需要・技術の飛躍を示すもの。2枚目は、時代のチャンスと将来の道筋により焦点を当て、時間軸を強調したもの。3枚目はその2つを組み合わせたようなもの。4枚目は、中国の映像コンテンツを世界に見てもらうこと、つまり海外展開を強調したものです。
これらはすべてAIでワンクリック生成した、いわゆる共通認識です。ですが、今日の話の主題はそこではありません。
個人的な視点から、AI動画の分野で私たちが得た気づきをいくつか共有したいと思います。
AI動画がもたらしたパラダイムシフトと、クラウドソーシングが不可避な理由
AI動画は確かに業界に大きな変化をもたらしました。
まず、動画制作の敷居を下げた ことです。
ショートドラマの制作費は、実写では数百万元から、質の高い AI ドラマなら10万元前後まで下がりました。さらに低コストの制作では、計算資源のコストを1万元以内に抑えることもできます。全体のコストは大幅に下がり、より多くの人が参入できるようになりました。つまり、コストも参入障壁も大きく低下したのです。
その一方で、課題は非常に大きい。
供給が極端に増えたからです。あるプラットフォームが 1か月で4万本以上 のコンテンツを出すとすれば、それは従来の映画・ドラマ供給をはるかに超えています。その段階では、いかに良質な作品を作るかが、クリエイターにとってより高いハードルになります。
第二に、ショートドラマはショートドラマだけではありません。その形は ネット小説 から IPキャラクター へと広げられます。これらは上流の原材料であり、さらに下流では インタラクティブコンテンツ や ゲーム にもつながる。つまり、バリューチェーンは非常に長くなり、AI はもっと多くの機会を生み出せます。
第三に、AI が動画業界にもたらすのは創作だけではなく、むしろ 運用 です。エンタメ業界で企業がAIをどう運用に活かすかは、実装においてさらに大きな鍵になるはずです。
第四に、仕事そのものが 想像力のフィルター である以上、私たちは クラウドソーシングが必然の選択肢だ と考えています。これはほとんど常識と言っていいでしょう。
第五に、AI Coding でも AI 動画でも、人は簡単に引き込まれ、没入してしまいます。
良い面としては、創作と消費の境界が消え、創作のプロセスそのものが消費になる かもしれません。悪い面としては、人は簡単に中毒になり、自分を見失ってしまうことです。vibe coding をしている人なら、きっと強く実感があるはずです。
企業の全面的なAI転換を進めるための5つの戦略的選択
実践重視の会社として、Fengxing Online は自社を AIアプリケーション企業 だと位置づけています。ここ数年のAIの歩みの中で、私たちは5つの戦略的選択をしてきました。皆さんの参考になればと思い、共有します。
まず、AIアップグレードの成果を少し紹介します。
この3年間で、私たちはさまざまなカテゴリで多くの製品を出してきました。その多くは、皆さんが聞いたことのないものかもしれません。ショートドラマ界の方ならご存じかもしれませんが、そうでない方には、橙星夢工場、橙星Push、小金刀、そして Fun シリーズ などはなじみがないでしょう。
これがAI企業の特徴です。製品を作ること自体は比較的容易になりますが、逆に、それをマスマーケット向けの製品へと育てる難しさは増します。
私たちは大手 MaaS 企業と多くの協業を進めてきており、業界内でのAI接点も大幅に増えました。さらに、50万人以上 のプロクリエイターを抱えており、これが過去3年のAI転換の基盤になっています。
そして何より、実際にある程度の成果も出ました。この3年間で、私たちの 利益は10倍以上 に増えています。メチュトロンの時価総額も最近 600億元 に達しました。メチュトロンの時価総額と Fengxing の利益に直接の関係はありませんが、確かに何らかの連動はあります。
この成果の背景には、5つの選択があります。
第一に、AI は信じる、でもモデルには手を出さない こと。
モデルはあまりに難易度が高いからです。大手テック企業以外にも、垂直型モデルを非常によく作る会社はあります。ただ、中国のほとんどの企業にとって、自分たちでモデルを作り、モデルそのものに直接取り組むのは、あまり合理的な選択ではないでしょう。
では私たちは何者か。私たちは、MaaS サービス提供者と大エンタメ業界をつなぐ 中間層の接続役 として自らを位置づけています。
業界チェーンのピラミッドで見ると、最上層が計算資源と MaaS 提供者、その下がアプリケーションサービス提供者、さらに下がアプリケーションの利用者です。このピラミッドの中でどこかを選ぶなら、例えば第2層で戦うだけでも、十分に大きな TAM があるのです。
第二に、AI 漫画ドラマ は非常にホットな領域です。しかし、この領域が AI 動画のすべてではありません。私たちにとっては 10%未満 にすぎません。実際には、AI と動画の組み合わせ方は非常に多い。映画・ドラマ作品そのもののショートフォーム化、商業動画、エンタメ動画など、事業範囲は広く、AI動画が AI の強みをどう活かし、動画サービスとどう組み合わせて革新できるか、探る余地は十分にあります。
第三に、冒頭でも述べたように、私たちは AI 動画企業である一方で、基盤は AI Coding でした。
1人あたりのトークン消費で言えば、私自身は1日あたり通常 1億超 を使っています。CEO が毎日コードを書くのは、少し時間の使い方としてはもったいないかもしれません。実際、私が書くものの大半は本番システム向けではなく、たいていはデモを作り、それをチームに渡して商用レベルの製品へ仕上げてもらっています。
一方で、私たちは全社員に対して AI トレーニングと AI 実装も提供しています。
動画会社として、この数年は「AI動画を全員に」ではなく、AI Coding を全員に を推進してきました。現在もっともよく使うツールは Codex に収束しており、皆が AI ツールチェーン全体の進化を経験しています。
私たちの研修はエンジニア向けだけではありません。むしろ重要なのは 非エンジニア向け です。
非エンジニアこそ、事業に最も近いからです。したがって、AI を高い確度で事業アップグレードに適用し、業務シナリオを強化していくと、その 影響力と直接的な効果 によって、より大きな効率向上 をもたらせます。
第四に、個人は重要ですが、組織能力を増幅することのほうが重要 です。
個人レベルでは、AI によって役割の境界が曖昧になり、越境が当たり前になります。そこで私たちには基本的な考え方があります。以前は役割で仕事を分けていたのに対し、今の組織調整はタスクを軸に設計するということです。
組織をタスクで切り分けるとき、私たちは「どうやって成果を出すか」をより重視します。つまり、個人がどのタスクを担うべきか、組織をどう調整すべきか、という視点です。
また、人を3種類に分けています。ひとつは 「老将」、もうひとつは AI ネイティブの若者、そして3つ目がスーパーコネクターです。AI はこの3タイプの人の能力を増幅できます。
AI時代に個人が増幅すべき能力は、意図を言語化する力、問いを立てる力、オーケストレーションする力、AI を使いこなす力、そしてセンスと判断力です。さらに、異分野の統合やイノベーションも含まれます。
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