ZTEのCDOである崔麗氏、AI for Good Global Summitで効率的かつ環境に優しいAIがSDGs達成の推進力であることを強調
ZTEは、業界の「逆三角形のジレンマ」に取り組むため、効率的なインフラの開発、効率的な知能強化の実現、効率を通じた影響の加速という3つのレベルで対応し、AIの効率的かつ環境に優しい発展を総合的に推進しています。
「AI for All（すべての人にAIを）」というコア戦略のもと、ZTEはAIをICT技術や製品と深く統合し、フルスタックのインテリジェントソリューションを構築しています。
スイス、ジュネーブ、2025年7月11日 - ZTE株式会社（0763.HK / 000063.SZ）は、統合情報通信技術ソリューションの世界的リーディングプロバイダーとして、同社の最高開発責任者（CDO）である崔麗（ツイ・リー）氏が、ジュネーブで開催された「AI for Good Global Summit 2025」のワークショップ「持続可能な未来のためのAI、環境、エネルギーの交差点をナビゲートする」に招待されたことを発表しました。セッション中、彼女は「AI駆動の新しいパラダイムでSDGs達成を加速する」と題するスピーチを行い、効率的で環境に優しいAIを推進するZTEの革新的な取り組みや、AIとICT技術および製品の統合深化について共有しました。その目的は、AIの普及を加速させ、社会の低炭素化への転換を促進することです。
崔麗氏は、大規模言語モデルによって牽引されている最新のAIブームが、驚異的なスピードで世界中に広がっていると指摘しました。この急速な進展には、計算需要の急増とエネルギー消費の増加が伴っています。持続可能なAIの実現は、したがって業界全体の緊急の課題となっており、その鍵は明確かつ効率的な道筋を定義することにあります。「AIのためのエネルギー」と「エネルギーのためのAI」という2つの視点から問題を捉え、企業がより環境に優しく効率的な方法でAIを拡大し、さらにAIを活用してコスト削減、効率向上、低炭素社会の実現を支援するエネルギー転換を推進する方法を概説しました。
「AIのためのエネルギー」に関して、崔麗氏は、業界が「逆三角形のジレンマ」に直面しており、その解決の鍵は効率性にあると強調しました。これに応えて、ZTEは3つのレベルでこの課題に取り組んでいます。
効率的なインフラの開発
効率的な知能強化の実現
効率を通じた影響の加速
これらを総合的に推進することで、AIの効率的かつグリーンな発展を目指しています。
「エネルギーのためのAI」に関して、彼女は「AI for All」という中核戦略の下で、ZTEがAIをICT技術や製品と深く統合し、フルスタックのインテリジェントソリューションを構築していることを強調しました。同社は現在、産業、家庭、消費者向けのさまざまなシナリオにAI機能を展開しており、コスト効率の向上、運用の改善、そして経済全体における低炭素化の軌道を実現しています。
「AI for Good」は、国際電気通信連合（ITU）がスイス政府および40以上の国連関係機関と協力して主催するもので、革新的なAIアプリケーションの特定、スキルや標準の構築、グローバルな課題を解決するためのパートナーシップの推進に取り組んでいます。2017年に開催された初回の「AI for Good Global Summit」では、AI分野のトップエキスパート400名以上が参加しました。それ以来、このプラットフォームはその起源を大きく超えて成長し、政府、学術界、産業界、市民社会、国連などからなる活発なマルチステークホルダーコミュニティへと進化しました。
以下は、崔麗氏のスピーチ「AI駆動の新しいパラダイムでSDGs達成を加速する」の全文です：
閣下、皆様、こんにちは！
私はZTEの崔麗（ツイ・リー）と申します。本サミットでお話できることを大変光栄に思います。先ほどのスピーカーの皆様が、AIを活用して持続可能な未来のために良いことをするさまざまな方法について語られたのは、本当に感銘を受けました。本日は、「AI駆動の新しいパラダイムでSDGs達成を加速する」についてお話ししたいと思います。
AIは70年以上前から存在しています。しかし、ここ2年間で状況は急速に変化しました。ChatGPT、DeepSeek、その他の新興大規模言語モデルを思い浮かべてみてください。これらは驚異的ですが、同時に持続可能性という観点から大きな課題ももたらしています。例えば、地球を傷つけることなく、どのようにAIの進化を継続できるでしょうか？それが、本会議で共有したいテーマです。
まず、基本的な問いかけから始めましょう。AIの未来は、最終的にエネルギーによって制約されるのでしょうか？人々は異なる見方をするかもしれません。しかし、答えが何であれ、一つ確かなことは、エネルギーが極めて重要な課題であるということです。
ご存じの通り、AIの持続可能な発展には2つの要素が必要です。大量のデータと膨大な計算能力——つまり、ますます大規模化するモデルに対して、計算効率を常に追求し続ける必要があります。そして、ゼタバイト（10^21バイト）ごとに、約30万台のサーバーが必要です。スケーリング則は、AIの進歩を推進し続けています。これはトレーニングにとどまらず、現在では推論にも及んでおり、サービス規模の急速な拡大や実世界での応用と相まって、ハードウェアやリソースに対して莫大な要求をもたらしています。
AIモデルがますます大規模化するにつれて、エネルギー消費も増加します。したがって、持続可能性は私たち全員の目標であるべきです。では、何をすべきでしょうか？ZTEでは、その答えは「効率性」だと信じています。
「何をするか」が明確になったところで、より重要な「どのようにするか」について深掘りしましょう。
私たちの「方法」は2つに分けられます：
AIのためのエネルギー（Energy for AI）
エネルギーのためのAI（AI for Energy）
まず、「AIのためのエネルギー」から始めます。
AIの進化は、これまでアルゴリズム、データ、計算の3つの力によって推進されてきました。しかし、その未来は、私たちがしばしば見落とすもの——つまり、AIが成長する「環境」にかかっています。
現在、私が「逆三角形のジレンマ」と呼ぶ状況に直面しています。
下部をご覧ください。高品質なデータ——私たちにとって最も重要なリソース——が枯渇しつつあり、合成データへの依存を余儀なくされています。
アルゴリズムと計算のレベルでは、効率の限界、リソース不足、技術的課題に直面しています。
さらに、産業チェーンの健全性とセキュリティ、ビジネス需要やシナリオとの整合性、人材、資金、そしてもちろんエネルギー消費といった課題にも注力する必要があります。
このジレンマを解決する鍵は何でしょうか？
それは「効率性」です。後付けではなく、コア戦略として位置づけるべきです。ZTEは、以下の3つのレベルでアプローチを構築しています。
効率的なインフラの開発：
ダイ、チップ、サーバー、ネットワーク、データセンター（DC）に至るまで、インフラ全体を再定義します。
効率的な知能強化の実現：
より賢く学習するアルゴリズム、価値を倍加するデータ、タスクを高速化するAI技術を開発し、統合します。
効率を通じた影響の加速：
技術は、それが最も必要とする企業や個人に届かなければ意味がありません。
それぞれのレベルは単体でも強固ですが、これらが統合されると、AIが単に成長するだけでなく、責任を持ち、環境に配慮した形で成長するという新しいパラダイムが生まれます。
もう少し技術的な話に移りましょう。効率的なインフラの開発についてです。
ビットは原子なしでは存在しません。すべてのソフトウェアアプリケーション（AIを含む）はハードウェア上で動作します。効率が低ければ、エネルギーが無駄になります。ICT業界はすでに多くのベストプラクティスを確立しています。ここでは、2つの例を紹介します。
高速ネットワーク：
ダイ、チップ、サーバー、データセンターをすべて接続します。高速な接続は、エネルギーの無駄を減らします。ZTEでは、AIコンピューティングの効率化を図るため、先進的なネットワークを構築しています。
インテリジェントデータセンター：
エネルギー消費の多さ、密度の限界、混合ワークロードという3つの課題を解決するように設計されています。良い例として、ZTEの適応型冷却システムがあります。あらゆる状況に対応でき、エネルギーとコストを節約するほどに効率的です。
このような高度なインフラを最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか？
次に「効率的な知能強化」に焦点を当てます。
大規模AIモデルにおいて、サイズがすべてではありません。大きくなることが必ずしも賢くなることではありません。技術の世界には「アンディが与えたものを、ビルが奪う」という法則があります。つまり、インフラの進化以上にソフトウェアがリソースを食いつぶすのです。
したがって、インフラのアップグレードに加え、データとアルゴリズムの最適化も不可欠です。
データを「土壌」に例えましょう。その量、純度、セキュリティが、AIという「植物」の成長を左右します。
データの質を高めるため、サンプルライブラリの構築、ラベリングの自動化、ナレッジグラフの活用により、AIが事実をつなげて理解できるようにしています。これにより、データセットはより完全で、正確かつ適応性を持つようになります。
次に、アルゴリズムは「根」のようなものです。データの栄養を思考や意思決定に変換します。
モデルの**圧縮、枝刈り（プルーニング）、知識蒸留（ディスティレーション）**などの技術を用いることで、トレーニング・推論の時間とエネルギー消費を半分以上削減しています。
さらに、能力を高めるツールもあります：
思考の連鎖（Chain of Thoughts） と 思考の木（Tree of Thoughts） による高度な推論
単一の感覚にとどまらない マルチモーダルアーキテクチャ など
最後に、AIを現実世界に統合しています。
デジタルツイン が現実をリアルタイムで反映
空間知能 が環境理解を支援
具現化されたAI（エンボディッドAI） が、感知・意思決定・運動制御の進展により、ロボットが物理世界で効果的に行動可能に
最後に、「効率を通じた影響の加速」——AIが実際のビジネスやシナリオでどのように価値を生み出すか。
それは、問題解決、価値創出、そしてデータのフライホイールの構築にかかっています。
人間社会の進歩と持続可能性にとって、AIの生産的価値は感情的訴求をはるかに上回ります。
このAIの波が産業革命を引き起こし、すべての人々に利益をもたらすことを願っています。
これがまさに「善のためのAI（AI for Good）」です。
ZTEでは、このビジョンを以下の3つの取り組みで実現しています：
多様なサプライヤー（NVIDIA、Cambriconなど）のGPUを導入し、OLinkなどのプロトコルでサーバーを相互接続してインテリジェントコンピューティングを実現
AiCubeなどの製品でオープンで構成可能なAIインフラを構築し、コスト、遅延、セキュリティの課題を解決
ZTE AISやCo-SightなどのローコードAIプラットフォームを構築し、54のオープンソースモデルを内蔵し、「すべての人のためのAI」を推進
トレーニングと推論の分離とモジュール設計により、柔軟なリソース配分と迅速な展開を可能にし、AIと実体経済の深い統合を加速しています。
「AIのためのエネルギー」について述べてきたので、次に「エネルギーのためのAI」について簡単に触れます。
歴史を通じて、経済の興隆と衰退は資源を巡る争いの結果でした。しかし、今やAIというゲームチェンジャーがあります。
AIは既存資源の効率を高めるだけでなく、新たな資源を生み出し、産業・社会全体の進歩を促進します。
ZTEのコア戦略は「AI for All」です。
AIとICTを統合し、低コスト・高効率・低炭素のフルスタックインテリジェントコンピューティングソリューションを構築しています。
これまで、当社のソリューションは鉄鋼、教育、自動車、金融、通信など多様な業界に適用されています。
合計18の分野に専門知識を展開し、100以上のベストプラクティスを提供しています。
家庭向けでは、AIネットワーク、コンピューティングシステム、スマートディスプレイ、ロボットが連携し、シームレスで安全・インテリジェントな体験を提供します。
消費者向けには、「AI Together」というコンセプトを提唱。
端末・エッジ・クラウドの協調に基づき、ZTE Nebulaプラットフォームで複数のAIモデルを展開し、スマートフォンやタブレットなどでパーソナライズされたサービスを提供。すべての人にとってよりスマートで使いやすいライフスタイルを実現します。
今後、ZTEは製品とパートナーシップをさらに強化し、「AI for All」の理念を貫き、包括的で低炭素な未来を共に築いていきます。
結論として、技術自体は中立です。それをどう使うかが重要です。
AIは今や深く考え、複雑なタスクを処理できますが、真のリスクは「人間がAIに置き換えられること」ではなく、「AIが存在しないこと」です。
進歩は知性だけから生まれるのではなく、人間の勇気、思いやり、そして献身から生まれます。これらはシリコンでは創造できません。
私たちは人類を信じなければなりません。
愛と知恵、そして協働によって、私たちは常に困難を乗り越えてきました。
より緑豊かで明るい未来を築くために、これからもそうし続けていくでしょう。
ありがとうございました。