MiMoのAI開発拡大を背景に、羅福莉氏が小米の最高専門職級に到達

入社から10カ月で小米の最高専門職級に

元DeepSeek研究者で、小米のMiMo人工知能チームを率いる羅福莉氏が、入社からわずか10カ月で同社の専門職ランク制度の最高位であるレベル22に到達したと報じられた。9月22日の社内発表で昇進が明らかになり、31歳の研究者はキャリア階梯の頂点に立った。小米はAI製品を支えるモデルへの投資を拡大している。

羅氏は2025年11月、小米への移籍を公表した。その後、役職が変わっただけでなく、同氏のチームは小米の仮想アシスタント「小愛」に使われる基盤モデルの開発を担うようになり、同社初のMiMoモデルを大きく上回るプロジェクトにも取り組んできた。

小米の事業は、こうした判断の実践の場となっている。同社はスマートフォンや電気自動車、その他のコネクテッドデバイスを販売する。AI研究者らは幅広い製品に活用できる技術を開発しており、計算インフラやAIを各種機器に組み込む作業は別のチームが担当する。

昇進を受け、未確認の採用条件にも改めて注目が集まっている。創業者兼最高経営責任者（CEO）の雷軍氏は2024年後半、羅氏を年俸1000万元で採用しようとしたと報じられた。別の報道では、提示額は「数千万元」とされた。小米も羅氏もこのオファーを確認しておらず、昇進の発表でも新たな報酬額は明らかにされなかった。

羅氏が現在統括する業務

MiMoは小米の大規模言語モデル群で、テキストを理解・生成し、問題を推論し、複雑なタスクを実行するよう訓練されたソフトウェアシステムだ。羅氏はこれらのモデルを開発する研究チームを率いている。モデルは、他のチームがサービスに組み込む基盤機能を提供する。

7月の小愛再編で、羅氏の担当範囲は拡大した。新体制では、同氏のチームが基盤AIモデルの開発を担うことになった。クラウドインフラや、スマートフォン、車両、その他の機器にAIを統合する業務は、引き続き別のチームが担当する。

この分担により、相互に関連する3つの業務が分けられている。研究者はモデルを構築・改良し、インフラチームはモデルの稼働に必要な計算システムを提供する。製品チームは、顧客が使える機能にモデルを結びつける。モデルの性能向上によって推論能力や言語能力が高まる一方、最終的な使い勝手は他の2つの業務にも左右される。

羅氏は小米への移籍を発表した際、微信（WeChat）への投稿でより大きな目標を掲げた。小米のMiMoチームに加わることになった同氏は、次のように記した。

知能は言語を超え、物理世界へと踏み出す。

スマートフォンや車両は、小米がこの目標に取り組む場となる。羅氏の公表したコメントは研究の方向性を示し、組織改編によって同氏のチームは、その技術的基盤を提供する役割を明確に担うことになった。

小規模モデルから大規模な挑戦へ

小米は2025年4月、最初のMiMoモデルを公開した。「MiMo-7B」と名付けられたこのモデルは、70億のパラメーターを持つ。パラメーターは訓練時に調整され、モデルが情報を処理し回答を生成する仕組みを左右する数値だ。

このモデルは、小米の中核AIタスクフォースの下で、強化学習を用いて開発された。この種の訓練では、より成功度の高い応答に報酬を与えるフィードバックをシステムに与え、問題解決などのタスクの性能向上につなげる。

小米によると、MiMo-7Bはパラメーター数が少ないにもかかわらず、特定のベンチマークテストでOpenAIのGPT-4oやアリババクラウドのQwQ-32Bを上回った。ベンチマークはシステムを比較するための標準化されたテストだ。数学的推論やコーディングなど、個別の能力を測る手段となる。

その後、羅氏とチームは、数千億のパラメーターを持つモデルと1兆のパラメーターを持つモデルの2つを同時に訓練することを選んだ。チームの開発方針をめぐる報道によると、これらのプロジェクトはMiMo-V2-FlashとMiMo-V2-Proとなった。

1兆のパラメーターは、初代MiMoモデルの70億の約143倍に当たる。パラメーター数はモデルの規模を示すが、その能力は訓練方法やデータ、設計にも左右される。小米にとってこの方針転換は、研究者が開発を目指すシステムの規模を大幅に拡大するものだった。

研究を支える計算コスト

羅氏のチームは2026年9月、強化学習中の2つのモデルについて、合計で1時間当たり3万800米ドルのコストがかかると表示された訓練ダッシュボードをライブ配信したと報じられた。この表示額で24時間連続稼働した場合、費用は73万9200米ドルとなる。

ダッシュボードの数値は、該当する訓練作業にかかる時間当たりの費用を示す。総額はシステムの稼働時間や、作業中の支出の変化によって異なる。総額の算出に必要な稼働期間は公表されていない。

MiMoの拡大は、羅氏が移籍を公表する前から始まっていた。チームの規模は2025年1月には20人未満で、5月か6月には約50～60人になったと報じられている。つまり、羅氏が11月に移籍を発表する前から、小米には研究体制があり、公開済みモデルも存在していた。

雷氏はMiMoの進捗についておよそ2週間ごとに報告を受けていたが、技術的な選択は概して羅氏と研究者に任せていたと報じられている。これによりチームは、野心的な2つのモデルを同時に訓練する選択を含め、大規模モデル開発の方針を決める大きな裁量を得ていた。

大規模モデル、多額の計算コスト、そして最高経営責任者との意思疎通を組み合わせると、羅氏の地位が職級の数字以上に重要である理由が見えてくる。同氏のチームの判断は、小米が研究資源をどう配分するか、また製品チームが将来どのような機能を利用できるかに影響する。

羅氏が小米に至るまで

羅氏の経歴は、大学での言語研究、大手テクノロジー企業の研究機関、そしてDeepSeekの母体となった投資会社を結びつけている。1995年に四川省の農村家庭に生まれた同氏は、北京師範大学でコンピューターサイエンスを学んだ後、北京大学で計算言語学の修士号を取得した。

計算言語学は、コンピューターを使って人間の言語を研究・処理する分野だ。質問の解釈、文章の翻訳、回答文の生成を行うシステムの基盤技術と深く関わっている。

研究と産業界を歩んだ羅氏の経歴には、次のような節目がある。

• 2019年：計算言語学会の年次大会で発表された論文8本に貢献。
• 卒業後：アリババの研究機関、達摩院（DAMO Academy）に入所。
• 2022年：創業者がDeepSeekも設立した投資会社、幻方量化（High-Flyer Quant）に入社。
• 2024年5月：DeepSeekがDeepSeek-V2を公開。羅氏も開発に貢献。
• 2025年4月：羅氏の移籍公表に先立ち、小米がMiMo-7Bを公開。
• 2025年11月：羅氏が小米のMiMoチームに加わったと発表。
• 9月22日：入社から約10カ月後、小米が社内で羅氏の昇進を発表したと報じられる。

DeepSeekでは羅氏はDeepSeek-V2に携わり、その後の経歴に関する報道によると、DeepSeek-V3にも関わった。約6000億～7000億のパラメーターを持つモデルに携わった経験を、小米でさらに大規模なシステムを開発する取り組みに生かしている。

2024年にオープンソースモデルとして公開されたDeepSeek-V2は、中国企業のDeepSeekが米国の有力AI開発企業に対抗する存在として認知されるきっかけとなった。オープンソースで公開すると、適用されるライセンスの下で、開発組織の外部にいる人々もモデル関連の資源にアクセスし、利用できる。

採用が注目を集めた理由

2024年後半に雷氏が羅氏に接触したとの報道を受け、同氏の年俸額がその経歴とともに大きな関心を集めた。年俸1000万元が実際の契約額を反映しているなら、税引き前で月額約83万3333元に相当する。

公に確認された節目はその後の2025年11月、羅氏がMiMoチームに加わったと発表した時だった。採用をめぐる報道から発表までの間、次の移籍先について数カ月にわたり憶測が続いた。

羅氏が移籍を発表した水曜日の取引終了時、小米株は1.7％上昇し、43.70香港ドルとなった。採用によって小米は、既存のMiMoチームに加え、DeepSeekでモデル開発に直接携わった著名な研究者を迎えた。

報じられた年俸と、その後の昇進は、この経緯の異なる側面を示している。年俸は未確認の採用オファーに関する情報で、レベル22は小米の専門職ランク制度における羅氏の地位を指す。一方、同氏の担当範囲の拡大は、チームが基盤モデルの開発を担い、より大規模なモデルに取り組んでいることに表れている。

羅氏の採用は小米にとって、大規模な訓練が始まった後では変更が難しい判断に関わる経験を得ることにつながった。モデル設計や訓練方法、計算資源の配分はいずれも、研究計画の進み方を左右する。

公の評価を支える粘り強さ

羅氏は、自分を「AIの天才少女」と呼ぶ見方をたびたび否定してきた。北京大学が公開したインタビューでは、好奇心、実行力、粘り強さが成長を支えたと語っている。

同インタビューで、自身の実績について羅氏は次のように述べた。

私は天才ではありません。

そこに至るまで支えになったと考える資質について、同氏はこう説明した。

根本的な問題への好奇心、着実にやり遂げる力、そして少しの頑固な粘り強さが、私をここまで連れてきました。

羅氏は、初期の学習ではコンピューターの使用経験がほとんどなかったため、計算処理に苦労したと振り返っている。同級生が3分で解く問題に3時間かかることもあり、課題に費やす時間には60倍の差があった。

2年間努力を続けるうちに、クラスでも特に優秀な学生の一人となった。2019年には、主要な言語研究会議で発表された論文8本に貢献したことで、さらに広く知られるようになった。

羅氏の話は、小米での急速な昇進と、より長い学びの期間を並べて捉えるものだ。10カ月という期間は、1社のランク制度で昇進した速さを示す。その背景にある研究経験は、大学での学びからアリババ、幻方量化、DeepSeekへと続いている。

早い昇進、その先にある目標

羅氏は自身のキャリアについて、公の場では速さより着実な前進を重視している。中国の動画クリエーター、梁子氏とのインタビューでは、自身の成長を控えめなたとえで説明した。

キャリア形成の考え方について、羅氏はこう述べた。

最速の一歩を追い求めるのではなく、一歩一歩をはっきりと刻むカタツムリのようです。

夫もテクノロジー業界で働く羅氏は、幸せな家庭生活を保ちながら、職業人として成長を続けたいと語っている。こうした個人的な目標と並行して、同氏はますます野心的な研究を担う役割を務めている。

小米の顧客にとって具体的な課題は、こうした研究を製品につなげることだ。羅氏のチームは基盤モデルを開発し、他のチームがそれを安定的に稼働させ、スマートフォンや自動車、コネクテッドデバイスに機能を組み込む。昇進はその取り組みにおける同氏の立場を認めるものだが、より大きな計画の実現には、各業務を担うチーム間の連携が必要となる。

MiMo開発の次段階では、より大規模なモデルと、それを支えるシステムの双方が焦点となる。小米が最初のMiMoモデルを公開したこと、小愛の組織を再編したこと、そして訓練への支出が報じられたことから、2025年4月以降、同社が取り組みを急速に拡大してきたことが分かる。

要点

• 羅福莉氏は入社から約10カ月で、小米の専門職ランク制度の最高位であるレベル22に到達したと報じられた。
• 昇進は9月22日に社内で発表された。
• 同氏はMiMoを率い、チームは小愛を支える基盤モデルの開発を担うようになった。
• 小米は2025年4月にMiMo-7Bを公開。その後のプロジェクトでは、数千億から1兆のパラメーターを持つモデルの開発を目指した。
• 2026年9月の訓練ダッシュボードには、2つのモデルの合計コストとして1時間当たり3万800米ドルが表示されたと報じられた。
• 小米も羅氏も、報じられた採用時の年俸を確認していない。
• 羅氏はキャリアの進展について、粘り強さや好奇心、継続的な努力のおかげだと語っている。