小鵬汽車の何小鵬CEOが「フィジカルAI」に社運を賭ける――数十億元のソフト開発を捨てた急進的転換
張小軍氏によるポッドキャストインタビュー（2026年5月28日）
小鵬汽車（XPeng Motors）の創業者兼CEOである何小鵬氏は昨年、中国の自動車史上最もリスクの高い賭けに出た。その事実は、ごく限られた側近以外にはほとんど知られていなかった。2025年4月、何氏は開発に数十億元を投じてきた自社の第一世代自動運転システムを全面的に破棄し、「フィジカルAI（物理AI）」と呼ぶ新たなアプローチへ完全に舵を切るという独断を下した。この決定により社内では離職が相次ぎ、従業員は文字通り「足で投票」して去っていったが、何氏は強行した。1年が経過した今、その賭けは実を結びつつあるように見える。もっとも、何氏自身は成功の確率を「わずか20％」と冷静に分析している。
この急進的な転換は、自動車業界全体が「AIの継ぎ接ぎモンスター」を作っているという何氏の強い危機感から生まれた。既存のソフトウェアアーキテクチャにAIツールを付加するのではなく、車両を「知的な物理エージェント」として第一原理から再構築すべきだという考えだ。2023年半ば、小鵬汽車は社内で2つの自動運転プログラムを並行させていた。既存の枠組みの中でエンドツーエンドの能力を段階的に向上させる第一世代と、全く異なる思考論理を持つ巨大な基盤モデルを用いる第二世代だ。何氏によれば、第一世代の能力値は上限が約1,000ポイント、下限が900ポイント程度で管理可能だったが、第二世代は上限が10万〜100万ポイントに達する可能性を秘める一方、下限はわずか100ポイントと壊滅的な低さだった。
2025年4月の転換点
何氏は、この転換点を「公式な会議」というよりは、2025年初頭に頭の中で結晶化した「悟り」のようなものだったと振り返る。競合他社が「辛うじて使える」自動運転への近道を競う様子を数ヶ月間観察し、エッジケース（例外的な状況）の解決で壁に突き当たるのを目の当たりにしてきた。「多くの企業は、単純な手法と高速なパフォーマンスで『自動運転らしく見えるもの』が作れると考えている。しかし、1〜2年もすれば、欠陥を解決しようとすればするほど、自らの限界（ロングボード）に縛られていることに気づくはずだ。レベル4やレベル5には永遠に到達できない」と何氏は指摘する。
理論的なブレークスルーは、デジタルAIとフィジカルAIの根本的な違いを認識したことにある。何氏によれば、人間言語で動作するデジタルAIは「高度に要約・凝縮」されているが、フィジカルAIは言葉では捉えきれない膨大なデータを処理しなければならない。「人間が毎日目にするデータの量は、言葉で要約、記述、復元、コピーすることは不可能だ」。この差異こそが、小鵬汽車が適応しようとしていたデジタルAI企業の手法が、物理世界においては構造的に不十分である理由だった。
2025年第3四半期後半、何氏は自動運転センターの組織を全面的に再編した。それは苛烈なものだった。従来の手法で構築された300人のロボティクスチームのうち、残ったのは60人未満だった。何氏は「多くの優秀な仲間」が去り、その後10ほどのスタートアップチームが立ち上がったことを認めている。しかし、致命的な経路依存性から脱却するためには、この創造的破壊が必要だと判断した。「古い手法に慣れ、最新のツールや技術を使ってより良いものを作ることに喜びを感じるようになる。それは多くの場合正しい。だが、仕事のやり方そのものを変えなければならない時がある」と何氏は語る。
賭けの裏側にある技術的裏付け
小鵬汽車は何を構築したのか。何氏は開発の継続と競合への配慮から詳細は明かさないが、その大枠はソフトウェア主導のアーキテクチャを完全に放棄し、「AIネイティブ」なシステムへ移行することだ。従来のアプローチは「ソフトウェア工学のプロセスに、AIアルゴリズムやAIツールを組み込むものだった。ビジネスフローやソフトウェアの重要なリンクにAIを使っていたが、我々はそれが間違いだと考えた」と説明する。
新しい手法では、車両をAIモジュールで強化されたソフトウェアシステムではなく、全体的な「知的エージェント」として扱う。これは同社のヒューマノイドロボット開発と並行する考え方だ。文脈を理解し、多段階の行動を計画し、未知の状況に適応する――。AIの補助で決定を下すのではなく、自ら包括的に思考するシステムを目指している。「元のエンドツーエンドの論理を捨て、より多くの思考に巨大な基盤モデルを使い、まず自動運転の上限を開放し、その後に収束の下限を高めていく」というのが、何氏の哲学的な転換だ。
インフラへの影響は甚大だ。何氏によると、小鵬汽車のフィジカルAIモデルは、デジタルアプリケーションとは桁違いのトークン量を消費する。新型VLA（Vision-Language-Action）システムを搭載した車両1台が1日3〜4時間走行するだけで、ほとんどのデジタル用途を上回るトークンを処理するという。同社はデータストレージインフラに毎年10億元近くを投資しており、データの「ホットアクセス」「コールドストレージ」「アーカイブ」を管理する専門チームを配置している。計算リソースの配分も、デジタルネイティブ企業のような「従業員ごとのトークン予算」ではなく、3万〜5万基のH100 GPU相当をいかに効率的に運用するかに集中している。
市場による初期の検証
商業的な最初の証明は、2026年3月末にリリースされた第二世代VLAシステムの初期版によってもたらされた。4月、中国の乗用車販売全体が前年比で約20％減少する中、小鵬汽車の納車台数は50〜70％急増した。何氏によれば、その「かなりの部分」が新しい自動運転機能によるものだという。同社は18〜24ヶ月以内にレベル4の能力を実現すると予測しており、何氏はこれを、競合他社が主張する早期展開を「誇大広告」と切り捨てた上で、現実的なタイムラインだと位置づけている。
しかし何氏は、レベル4の達成が何を意味するかについて冷徹だ。「販売が増えても、それが長期的な価値を意味するわけではない。自動車ビジネスには、何十もの次元で持続的な卓越性が求められる。いわゆる『長板、短板、広板（長所・短所・幅）』の問題だ。一つの技術的成果がどれほど素晴らしくても、顧客が所有体験を評価する際、他の弱点を補うことはできない」。
ヒューマノイドロボットという並行軌道
小鵬汽車のロボット開発も、試行錯誤と急進的な転換の歴史を辿ってきた。2018〜2020年の四足歩行ロボットチームの買収、2020〜2023年のロボット工学と自動車工学の混在期を経て、2023年以降はAIファーストのアーキテクチャによる汎用ヒューマノイドロボットへと舵を切った。
ヒューマノイドへの賭けのきっかけは、2023年に「脳」の問題、つまり汎用的な動作に必要な認知能力を従来のアプローチでは解決できないと結論づけたことにある。それまでのシステムは、バランスを保ち単純な歩行を行う「脊髄」や「脳幹」レベルの制御に頼っていた。「単調なペースでゆっくり歩くのは小脳の働きではない。それは脊髄か脳幹だ。小脳にすら達していない」と何氏は指摘する。
何氏はロボットセンターの責任者に米良川（Mi Liangchuan）氏を抜擢した。選定理由は専門知識ではなく「思考の四分円（Quadrant）」の一致だった。米氏はロボットや自動運転の専門家ではなかったが、それが逆に強みだと何氏は考えた。「彼の思考の四分円は、私のそれと一致していた」。米氏が編成したチームは、2025年後半から2026年にかけて清華大学などのトップ校から採用された修士・博士課程の学生80名以上で構成されている。「彼らの長期的な探求を支援しなければならない。この若い世代が奇跡を起こせると信じる必要がある」と何氏は語る。
ヒューマノイドという形態を選択した戦略的根拠は、環境への適合性と長期的な社会統合にある。四足歩行ロボットは、有用なサイズ（1.1〜1.2メートル）になると家具を傷つけずには移動できず、小型化すると能力やバッテリーが不足する。一方で、重装甲の二足歩行ロボットは人間との心理的障壁を生む。こうした分析が、ヒューマノイドという結論を導いた。
「アイアン・ボット」の物議
2025年後半、小鵬汽車のロボットは国際的な注目を浴びた。デモ動画が公開されると、「自律型ではなく中に人間が入っているのではないか」という憶測が飛び交ったのだ。何氏は、このエピソードを苛立ちと当惑を交えて語る。公開されたロボットは中間段階の試作機であり、チーム内では熱管理に問題を抱えた「熱い」機体だと認識されていた。しかし、陰謀論が拡散した際、何氏はチームの反対を押し切り、ロボットの真正性を証明するために自ら介入した。
「社内の多くの者は『自分たちが知っていればいい』と言った。だが、世界中の99.99％の人はロボットに触れる機会がない」。何氏はチームに一晩でデモ戦略を練らせ、ロボットの左脚を分解して内部機構を見せる動画を公開した。「誰もが左脚を見ることができる。左から右へ歩く。左脚が最も見やすい。これは本物のロボットだ」と何氏は説明する。
この騒動での世間の反応は、小鵬汽車の商業化戦略に影響を与える意外な市場セグメンテーションを浮き彫りにした。ソーシャルメディア分析によれば、若年層は家庭での作業支援に興味を示した一方、SNSに投稿しない中高年層は「高齢者介護」への関心が極めて高かった。「これまで経験したことのない視点だ。これほど大きなデータはなかった」と何氏は語る。
フラッグシップ「GX」と自動車戦略
自動車部門では、同社初のフルサイズ6人乗りSUVであり、最も高価なモデルとなるフラッグシップ「GX」を投入する。何氏はGXを、空飛ぶクルマ、ロボット、既存車両の能力を統合した「技術の結晶」と位置づける。航空機設計にヒントを得た6系統の安全冗長性を備え、電源喪失や配線断線時でも動作を継続できる。「飛行機のように、冗長性を持たせている」と何氏は説明する。
統合はハードウェアにとどまらない。新型のワイヤー制御シャシーは、再設計された電気・電子アーキテクチャを通じてVLAシステムと直結しており、VLAの実行下限を引き上げ、安全性、低遅延、制御感度を「数十％」向上させている。将来的にはロボットプログラムのタスク指向AIが組み込まれ、ロボットが「水を持ってきて」という指示を処理するように、車両が複雑な多段階コマンドを理解・実行できるようになる。
2022年のG9発売時の混乱を繰り返すリスクについて問われると、何氏はこう答えた。「当時の思考論理と現在の論理は大きく異なる。より高い次元に能力が達すれば、過去の問題を分析し、現在の課題が何であるかを高い確率で把握できる」。
ターゲット層は30歳以上で「比較的勇敢」かつ専門的に成功しており、新しい技術を模索する層――つまり何氏自身の世代だ。「我々の車は、家族向けの技術的ラグジュアリーを期待されている」。価格と詳細は2026年5月21日に発表予定だ。
業界の統合とサプライヤー関係
何氏は、2030年までに中国の自動車市場は5社程度に集約されるという予測を改めて強調した。これは、他のメーカーが消滅するという意味ではなく、規模の経済が働かない中での競争が極めて困難になることを意味する。この統合論は、多数のOEMがサードパーティのソリューションを採用することを前提とする地平線機器（Horizon Robotics）のビジネスモデルとは対立する。
何氏はHorizonの余凱（Yu Kai）氏と製品を称賛しつつも、AIシステムにおけるティア1サプライヤーモデルの戦略的妥当性には懐疑的だ。「ユーザーの視点で見れば、車はあまりに複雑すぎる」。ハードウェア、ソフトウェア、製造、設計、サービス、運用をクロスドメインで融合させる必要があるため、モジュール化が困難なのだ。小鵬汽車がロボットの関節やチップを含め、ハードウェアの80％を内製化する戦略は、この統合哲学に基づいている。
「血の海」の競争環境
以前インタビューで語った「血の海（レッドオーシャン）」から抜け出せたかという問いに対し、何氏は「誰もまだ抜け出せていない。全員が泳いでいる」と断言した。ただし、ロボットは自動車とは異なる競争軌道を辿る可能性があるという。均質な製品が価格競争を招く自動車と異なり、ロボットはソフトウェアの価値が高く、オープンソースの代替品も少ないため、差別化と健全な経済性が期待できる。
現在、中国には200社以上のロボット企業が存在すると推計されるが、何氏は「この世界には多くの解決策がある。ロボットの勝率は乗用車よりも高い」と見る。しかし、汎用ヒューマノイドロボットに関しては「99.99％が脱落するだろう」と極めて厳しい見方を示す。
小鵬汽車の成功確率は「20％」――何氏はこれを「このカテゴリーに挑む中国企業の中で最も高い勝率」と位置づける。商業化へのボトルネックは、信頼性の高いハードウェア、複数の大規模モデルの高度な統合、そして実運用での商業的妥当性の証明という3点にある。同社は2026年末までにロボットのSOP（量産開始）を目指し、2027年を日米中における「高性能ロボット商業化の元年」と位置づけている。
その難易度は自動車の20〜100倍だという。「昨年末のデモを経て、成功確率は少し上がった」と語るが、小鵬汽車の資源と技術力をもってしても、成功は決して約束されていないという認識だ。
哲学的転換と組織の不安
何氏は、技術的断絶をリードする心理的負荷についても率直に語った。「当然、不安はある。これまでの論理、定理、パラダイム、さらには価値観や人生観といった公理レベルのものが、変化の中で通用しなくなるのを感じるからだ」。
この実存的な不確実性は組織にも及ぶ。デジタルAI企業から借りてきた「トークン使用量」の指標は、フィジカルAIには適さない場合が多く、既存のAI転換に関する知恵の多くは物理領域には「不十分」だ。「彼らの手法をフィジカルAIにコピーするのは適さない。ビジネス論理の一部は正しいかもしれないが、網羅的ではない」。
知識の習得について、何氏はビジネス書を従来の方法で読むことをやめた。世界の変化が速すぎて、要約されたルールはすぐに陳腐化するからだ。「机の上の本は、1章めくって終わりということもある。本が印刷される頃には、世界は10％変わっている」。現在は、実践と迅速な反復サイクルを通じて学ぶことを重視している。特に、人間の介入を最小限に抑えるAIシステムにおいて、その重要性は増している。
多大なプレッシャーと低い成功確率にもかかわらず、何氏は過去の決断を後悔していない。「後悔する必要はない。私はあまりに多くの間違いを犯してきた。間違いを犯した時に、なぜ間違えたのかを考えればいい。後悔は不要だ」。