9月11日、2025Inclusion・外灘大会開会式でのメインフォーラムで、ソースコードキャピタルの投資パートナーで、アメリカ合衆国工科アカデミーの外国人会員である張宏江氏は、大規模言語モデルやAIエージェント、エージェント経済についての考察を共有しました。彼は、大規模モデルの「スケーリング法則（Scaling Law）」が依然として有効であると述べ、エージェントと経済構造の転換が社会を深く再構築すると語りました。

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スケーリング法則は、大規模モデルの性能向上の第一原理と見なされており、モデルのパラメータが多いほど性能が高くなるとされています。業界では、事前学習モデルのスケーリング法則が徐々に緩やかになっていると考えられていますが、張宏江氏は特に、推論モデルの登場により、大規模発展の新しい曲線「推論スケーリング法則（reasoning scaling）」が形成されていると指摘しました。彼はまた、文脈（Context）、記憶（Memory）などの層面上での計算需要も、継続的にスケーリングを促進すると述べました。

また、張宏江氏は、「大規模言語モデルのインフレーション（LLM flation）」がさらにスケーリング法則を強化するだろうとも語りました。過去3年間で、大規模モデルのトークン単価は急速に低下しており、モデルの性能が継続して向上することで、使用コストはさらに低下していくと予測しています。

AIの産業化において、張宏江氏はAIがインフラの大幅な拡張を推進していると指摘しました。彼はOpenAIのStargateやマスク氏のColossusなどのプロジェクトを例に挙げ、100万個のGPUの消費電力は北京の電力使用量の約1/8に相当し、2025年の米国の主要テクノロジー企業のAI関連の資本支出は3000億ドルを超えると予想しています。昨年、AIデータセンター関連の産業チェーンは大規模な建設ブームを経験しました。彼は、IDC産業の大規模な建設が電力生態系や経済の発展を促進し、これがまさに「AI産業の規模化」の核心的な現れだと語りました。

張宏江氏は総括として、人類が「エージェント群（agent swarm）」の時代に入っていると述べました。これは、数多くのエージェントが互いに交信し、タスクを実行し、データや情報、さらにはタスクを交換する時代です。人間とこれらのエージェント群とのインタラクションが「エージェント経済（agent economy）」を構成します。彼は、モデルとGPUの演算能力が将来の組織の核心的な資産になると述べ、「企業は演算能力を拡大し、モデルをより強力にし、データをより豊富にする必要がある」と指摘しました。また、エージェントが企業プロセスを再構築し、「スーパーエージェント＋エージェント」が大きな構造的変革をもたらすと語りました。

9月11日の朝、テーマが「再構築された創造的成長」の2025Inclusion・外灘大会が上海黄浦万博園で開幕しました。2020年から上海市の関心のもと、上海市地方金融管理局および黄浦区人民政府の支援によって、Inclusion・外灘大会は4回連続で開催され、グローバルな金融、科技、産業間の高規格なオープンディスカッションプラットフォームとして確立されました。