AIエージェントの台頭は、AIの能力と社会資源のミスマッチを悪化させました。

著者：孟岩のブロックチェーン思考

多くの人がAIの性能が急上昇するのを見て、世界がすぐに変わると興奮して予言しますが、実際にはこれは現代社会の運営メカニズムに対する誤解であり、言い換えれば、個人のIQや生産性の重要性を過大評価しています。

皆さんは、機関や大企業の高給職が求人時に非常に高い学歴やIQを要求する現象に気づいたことがありますか？しかし、一旦人を採用すると、やることは平凡で、普通の能力で十分にこなせる仕事ばかりです。しかし、今日においても、能力よりも人脈や関係が重視される現象は依然として非常に一般的です。組織は競争の中で、特別な社会的地位や社会資源を持つ普通の能力の人を選ぶことができます。あなたがこれに対して不満を抱くかもしれませんが、ほとんどの場合、そのような人も仕事をこなすことができます。

なぜでしょうか？多くの人はこれを「学歴インフレ」のせいにしますが、実際の理由はもっと複雑で、私はこれを「生産性の無効な溢出」と呼んでいます。

現代社会は高密度のネットワーク協力体であり、質の高いポジションは社会資源と権力分配ネットワーク上の優位なノードを代表します。このノードが代表する資源と権力は、全社会にとっては希少な資源ですが、実際には人の能力要求はそれほど高くなく、そのポジションにいる人が高い生産性を持つ必要もありません。あなたが幸運にもそのようなポジションを得て、袖をまくって頑張ろうとしても、すぐにあなたの生産性の増加はこのシステムに必要とされないことに気づくでしょう。つまり、あなたの能力がどれだけ高くても、このネットワークはそれを必要としません。組織が非常に高い入社要件を設定するのは、多くの人がそのポジションをこなせるときに、何らかの原則に基づいて一人を選ばなければならないからであり、能力はしばしばあまり議論の余地のない原則であり、実際にはあなたがそれほど高い能力を持つ必要はないのです。

現代社会のこの協力ネットワークでは、各人は実際には少しの仕事だけを担当しています。ごく少数の人を除いて、大多数の人はこのネットワーク内でリソースのルーティングを単純に行う役割を果たしています。個人の生産性は基準を満たせば十分であり、基準を満たした後、ネットワークシステム全体にとってのさらなる向上は明確な利益をもたらしません。

したがって、あなたが協力ネットワークのノードとして、あなたのIQがどれだけ高く、生産性がどれだけ高くても、実際には超過部分は無効に溢れ出し、このネットワークはそれを必要とせず、利用できず、消化できません。

現在、多くの人が非常に興奮してAIの学習と応用によって生産性がどれだけ向上したと宣言していますが、実際にはあなたは自分のIQや生産性の役割を過大評価しています。あなたの生産性の向上は、全体のネットワークにとっては大した価値がなく、分配することもできません。あなたが所属する組織や協力ネットワークは、あなたの溢れ出た生産性を必要とせず、消化できません。したがって、多くのAIの達人が言いたがらないのは、これらの生産性向上の主な意味は、自分自身に短い動画を視聴する時間を増やすことができることであり、収入、資源、社会的地位の向上をもたらすものではないということです。

現在、多くの人が大々的に宣伝しているOPC（一人会社）も同じ理屈です。このような会社の発展のボトルネックは内部の生産性ではなく、外部の資源接続です。現在のほとんどのOPCが社会商業ネットワークで占める位置から見ると、その製品やサービスは全く売れず、自己満足の価値すら存在しないかもしれません。

この問題は非常に致命的です。なぜなら、すべての経済行動は経済的インセンティブを結果として閉じる必要があり、その後、正のフィードバックループの方法で経済システムの進化を促進することができるからです。しかし、現在ほとんどの人がAIを使用して得られる正のインセンティブは、実際には個人の感情的なものであり、持続可能ではありません。

どのようにすれば即効性のある正のインセンティブを生み出すことができるのでしょうか？鍵はネットワーク接続関係の変化です。この変化は資源と権力の再分配をもたらします。もしあなたのノードがネットワーク内でより多くの接続を持つようになれば、たとえあなたがAIを全く使えなくても、収入、影響力、権力の増加を即座に感じることができるでしょう。

もちろん、ノードの生産性の普遍的な向上は、長期的には接続関係の変化をもたらすことは確実です。AIエージェント時代において、異なる人々のAI使用能力の差が急速に広がり、このギャップは遅かれ早かれ社会ネットワークによって認識され、ネットワーク接続関係の変化に転換され、さらにはネットワークトポロジーの変化に転換されるでしょう。しかし、これは時間がかかり、大多数のAIインフルエンサーが考えているよりも遅くなります。もしあなたが接続を加速する意識を持たず、元の位置で効率の向上に満足して短い動画を視聴する時間が増えたことを喜んでいるなら、実際にはAIの初期の利益を得ることはできません。

さらに、ここで非常に興味深いミスマッチが発生しています。

現在、最も積極的にAIを学んでいるのは、往々にしてネットワーク内の二次的なノードです。プログラマー、デザイナー、研究者、アナリストは、毎日エージェント、MCP、スキル、ワークフローを研究し、自分の生産性を十倍に引き上げたいと考えています。しかし問題は、あなたが元々一日に一つの報告書を書いていたのが、今では一日に十個書けるようになったとしても、あなたの組織は十個を必要としていないということです。元々一週間で一つのプロトタイプを作っていたのが、今では一日に一つ作れるようになったとしても、予算、決定、販売、法務、調達のスピードは七倍にはなっていません。そのため、大量に増えた生産性は関連ノードで詰まってしまい、全体のシステムにはあまり価値をもたらしません。

逆に、実際に資源を掌握している主要なノード、つまり企業家、高管、投資家、さまざまな機関のリーダーは、最も多くの顧客、資本、人事権、社会的接続を持っています。彼らがAIの能力を十倍に向上させることができれば、得られるレバレッジは普通の従業員のそれをはるかに上回る可能性があります。しかし、これらの人々のAI応用能力と最前線との距離は急速に広がっています。

ここで非常に重要な理由の一つは、2025年下半期にAIエージェントが台頭し始めて以来、AI応用の革新がますます明確にプログラミング主導になっていることです。

以前のAIはチャット、執筆、検索、絵を描くもので、CEOやプログラマーも参加できました。しかし、エージェントの段階に入ると、大量の新しいものがまずAIコーディングから生まれます：エージェント、MCP、スキル、ハーネス、CLI、API、Git、IDE、さまざまなワークフローやオーケストレーション。AIはますますソフトウェアのようではなく、自分で構築し指揮する必要がある管理システムのようになっています。

これが問題を引き起こしました。

50歳のCEOは、会社の管理、資金調達、リソースの動員に非常に優れていて、AIが非常に重要であることを完全に理解しています。しかし、彼にターミナルを開かせ、コーディングエージェントをインストールし、MCPを設定し、いくつかのエージェントを並行して動作させ、API、GitHub、さまざまなツールを接続させると、彼はすぐに諦めてしまうかもしれません。

これはIQの問題ではなく、スキルスタックの断層です。

そのため、現在非常に奇妙な状況が発生しています：AIを理解している人にはリソースがなく、リソースを持っている人はAIを使えません。

前者の人々は必死に生産性を向上させていますが、これらの生産性を消化するための十分なネットワークがありません。後者の人々は巨大なリソースネットワークを持っていますが、最新の機械生産性を取り入れる能力がありません。このミスマッチは、今後数年間特に注目すべき問題だと思います。

中国にはもう一つの追加の問題があります。現在最も活発な二つのAIアプリケーションエコシステムは、OpenAIとAnthropicです。中国本土はさまざまな理由でこれら二つのシステムを直接、安定的に使用することができないため、隔離されているのは二つのモデルだけでなく、それらの周りに急速に成長しているエージェント、コーディング、ツールチェーン、開発者エコシステムも含まれています。

この影響は、モデル自体の差よりも厄介かもしれません。なぜなら、エージェント時代の多くの知識は蓄積されるからです。他の人が今日チャットからツール呼び出しに進み、明日ツール呼び出しからエージェントの編成に進み、明後日にはエージェントが自分でツールを開発するようになるのです。あなたが半年遅れて入ると、差が出るのは単なるいくつかのベンチマークの点数だけでなく、一整套の作業方式になるかもしれません。

したがって、未来に本当に面白いことは、このミスマッチがいつ打破されるかということです。

一方で、現在二次的なノードにいるがAI能力が非常に強い人々が、この能力を利用してより多くの顧客、資本、注目、社会的接続を得て、ネットワーク内での自分の位置を変えることができるかどうか。もう一方で、元々ネットワークの中心にいる人々が、本当にエージェントを掌握し、自分のリソース調整能力と機械生産性を結びつけることができるかどうか。

これら二つのことが大規模に発生し始めるとき、AIが社会に与える影響は「皆が少し早く働く」から、組織構造、企業の境界、資源配分の方法の変化へと移行します。

この点に関して、多くのAIの大物たちを見れば一目瞭然です。彼らは新技術や新たな突破口に興奮し、衝撃的な予測を行います。後から見ると、これらの予測のほとんどは外れますが、彼らはそれによって多くの新しい注目やリソース接続を得ています。これが賢いやり方であり、彼らの本当の収穫はAIスキルや生産性ではなく、あなたの関心です。それに対して、ただ自分のAIスキルを向上させることに没頭し、社会的接続を増やさない人は、あまりにも素直です。

したがって、私はAIが社会を変える過程はおそらく三つの段階を経ると考えています。

第一段階はノードの変化です。あなた一人の生産性が三倍、五倍、十倍に向上することが、今起こっていることです。

第二段階は接続の変化です。誰かがAIによってより多くの顧客、資本、注目、組織能力を得ることで、ネットワーク内での位置が変わります。

第三段階はネットワークトポロジーの変化です。元々100人必要だった組織が十数人で済むようになり、元々会社を通じて行わなければならなかったことが数人と一群のエージェントで完了できるようになり、いくつかの元々の中間ノードが消え、新しいスーパーノードが現れます。

第三段階に達したとき、AIは初めて社会構造を変革します。