シャオミのAI戦略：MiMo‑V2.5‑Proでハードウェア帝国を未来対応へ

なぜハードウェア企業がAIに巨額投資するのか

スマートフォン市場は成熟し、価格競争が激しい。ハードウェア単体では差別化が難しく、利益率も縮小しやすい。

そこでシャオミが目指しているのが、AIを核にした統合エコシステムだ。

同社は「人・車・家（Human‑Vehicle‑Home）」と呼ばれる構想を掲げている。これは、スマートフォン、EV、スマート家電などをAIで連携させ、1つの知能的なプラットフォームとして機能させるというものだ。

AIモデルを自社で開発することで、次のようなメリットがある。

• ハードウェアとの深い統合
• 外部AIサービスへの依存を減らす
• コストや性能を自社で最適化できる

つまりAIは、単なるソフト機能ではなくハードウェア事業を守る戦略的レイヤーになっている。

MiMo‑V2.5‑Proとは何か

2026年4月に公開された MiMo‑V2.5‑Pro は、MiMoシリーズの中で最も高性能なモデルだ。

特徴は次の通り。

• Mixture‑of‑Experts（MoE）構造
• 総パラメータ約1.02兆、アクティブ約420億
• 最大100万トークンのコンテキスト

MoE（専門家混合型）アーキテクチャでは、必要な計算だけを呼び出すことで、巨大モデルでも効率的に動作できる。

さらにこのモデルは、MITライセンスでオープンソース公開されており、開発者は自由に商用利用や再学習を行える。

ベンチマークでの初期成果

MiMo‑V2.5‑Proが注目された理由の一つが、**自律型AIエージェント（agentic AI）**の性能だ。

エージェントAIとは、単に回答するだけでなく、複数ステップの作業を自動的に計画・実行するAIを指す。

報告されている主な結果は次の通り。

• GDPVal‑AA と ClawEval のリーダーボードでオープンソースモデル1位
• ClawEval：約63〜64% Pass³
• SWE‑bench Pro：57.2（実世界のソフトウェア修正タスク評価）

さらに効率面でも注目されている。MiMo‑V2.5‑Proは、同等性能のフロンティアモデルと比較してタスクあたりのトークン使用量が約40〜60％少ないと報告されている。

AIサービスの多くがトークン課金モデルになりつつあるため、この効率性はコスト面で大きな意味を持つ。

長時間タスク向けに設計されたAI

MiMo‑V2.5‑Proは特に長時間のAIワークフローを想定して設計されている。

テストでは、単一タスクの中で数百回のツール呼び出しを維持しながら推論を続ける能力が示されている。

想定される用途は次のような分野だ。

• 自律型ソフトウェア開発エージェント
• 大規模コード生成・デバッグ
• 複数ツールを横断するワークフロー自動化
• 長文コンテキストを使った計画・推論

こうした特性により、MiMo‑V2.5‑Proは自律AIタスクに強いオープンモデルの一つと評価されている。

シャオミの最終目標：AIエコシステム

シャオミの狙いは、AIモデルそのものの競争ではない。

本当の目的は、そのAIを自社製品すべてに組み込むことだ。

将来的には次のような展開が想定されている。

• スマートフォン：オンデバイスまたはハイブリッドAIアシスタント
• 電気自動車（EV）：ナビゲーションや車内AI体験
• スマートホーム：家電の自動連携

つまり、ユーザーがスマホ、車、自宅のデバイスを使うほど、同じAIが裏側で学習・連携していく世界を目指している。

AI時代のハードウェア企業の新モデル

テクノロジー業界では、ハードウェア企業が自社AIモデルを持つ動きが強まっている。

その理由はシンプルだ。これからのデバイスは、スペックだけでなく**どれだけ「賢いか」**で評価される可能性が高いからだ。

シャオミは、巨額のAI投資とオープンモデル戦略によって、その未来に備えようとしている。

MiMo‑V2.5‑Proの初期結果を見る限り、同社は単なるスマートフォンメーカーにとどまらず、AI時代の総合テック企業としての地位を狙っているようだ。