作者: Alan、Amelia | Biteyeコンテンツチーム; Denise | XHunt運営チーム

2026年の夏、ソーシャルプラットフォーム上の情報フローはミリ秒単位で更新されている。ほんの一瞬前に、ある大規模言語モデルがアップデートを発表したかと思えば、その次の瞬間には、数万件もの「深掘り解説」が画面を埋め尽くすまでになっている。

あるインディペンデントデベロッパーはこう話してくれた。今では朝起きて最初にするのは、タイムラインを追うことではなく、いくつかのおなじみのアバターをざっと確認し、彼らが昨晩またVibe Codingでどんな新しい試みを繰り出したのかを見ることだという。

「実際に手を動かした人のことしか信じない」と彼は言う。

一見偏執的にすら見えるこの信頼は、大多数の人が見落としているある真相を指し示している。

大規模モデルの技術が猛烈な勢いで進化する今日、一般教養的な情報そのものは、光の速さで価値を失いつつある。

かつてのように速報の転載、海外発表の翻訳、ニュースの寄せ集めだけで成り立っていた従来型テックメディア的なアカウントは、すでにユーザーの忍耐を徐々に失っている。本当の意味での稀少資源は、「誰が最初に何を言ったか」ではなく、「その話は結局のところ信用できるのか、そして自分はそれをどう使えばいいのかを教えてくれるのは誰か」に移り変わっているのだ。

この知られざるインナーサークルのリアルな動きを解き明かすため、私たちはソーシャル分析ツール@xhunt_aiの独自データと能力モデルに基づき、中国語圏と英語圏の主要AI KOL約400名による数万件の投稿サンプルを徹底的に測定・分析した。

その結果、AI時代のオピニオンリーダーは、「情報の仲介者」から「生産性のエンパワーメント提供者」へと、決定的な変貌を遂げつつあることが分かった。

一、コアインサイト: 意見の流通から、生産性の流通へ

従来のインターネットの文脈では、素晴らしいアイデアを持つ一個人がそれを実現しようとすれば、バックエンド、フロントエンド、UI、プロダクトマネージャーといった複雑な人的チェーンを総動員する必要があり、長いコラボレーションの過程で熱意の大半はすり減ってしまうものだった。しかし今、AIツールは破竹の勢いでこの生産チェーンを圧縮しつつある。Codex、Claude Code、Cursor、Lovableはプログラミングの障壁をロジックとアーキテクチャの能力へと置き換え、Seedance、GPT Image、可灵 (Kling)、Nano Bananaといったツールは、複雑な画像・動画制作のハードルを一気に取り払った。

ところが、ここに直感に反する業界現象が生じている。誰もがAIを使って大量の長文を量産できるようになったことで、質の高いコンテンツこそ「安価」で簡単に手に入るようになり、信頼のほうがかつてないほど稀少になったのである。

AI KOLの本質的価値は、一般の人よりも速くAIに駄文を吐き出させることにはない。むしろ、人間と機械の協働を通じて、曖昧なAI活用力を、他者が目で見て理解でき、実際に動作し、そのまま再利用できる成果へと真っ先に具体化することにある。これはもはや意見の流通ではなく、生産能力そのものの流通である。

例えば、「Claude Opus 4.7を打ち負かした」と銘打つ新モデルが発表されたとき、ユーザーはすでに代わり映えのしない発表原稿にはうんざりしている。彼らが信頼するKOLから切実に知りたいのは、「それは実際のコード開発で幻覚を起こさないのか？　公式の美麗な編集動画では無敵に見えるその製品は、本当に普通の人が箱から出してすぐ使える生産性ツールなのか？」ということなのだ。

注目の風向きはすっかり逆転し、「何が起きたか」から「それは重要か」、そして「どう使うか」へと段階が引き上げられているのだ。

ノイズに満ちた場において、AI KOLは実践の先駆者であり、信頼の支点という役割を担っている。

二、誰がその役割を担うのか: 技術のベテランと新世代のブルーオーシャン

比較的一般的な業界の先入観として、「AI KOLのほとんどは、2022年末のChatGPTブーム以降に短期的な利益で一気にアカウントを伸ばしたマーケティング用アカウントに過ぎない」というものがある。しかし、XHuntのアカウント登録時期に関する世代統計は、この言説をデータで否定した。AI KOLの世代構造は、むしろ逆ピラミッド型の分布を示している。

ベテラン従事者の主導的地位: 英語圏ランキングでは、2007年から2015年までに登録された初期ユーザーの割合が62.9%に達し、中国語圏でもこの比率は58%にのぼる。これは、現在AIのコアサークルで活動する主要アカウントの圧倒的多数が、PC、モバイルインターネット、Web3の各サイクルを経て蓄積を重ねてきた従事者や起業家であることを意味する。大規模モデルの波が到来すると、彼らは鋭敏に生産性ツールへの移行を成し遂げたのだ。
中国語圏における新世代の成長: 注目すべきは、2022年から2023年のChatGPT爆発期に、中国語圏のAIネイティブな新規アカウントが13.0%と、英語圏の9.7%を上回って台頭したことだ。これは、中国語エコシステムが実践型コンテンツに対して比較的大きなトラフィックプレミアムを与えており、ツールの扱いが熟練し、チュートリアルが堅実であれば、新規アカウントでも継続的な発信を通じて競争優位を築けることを示している。

対照的に、Web3 KOLの登録時期は明瞭な紡錘形を呈することが多く、DeFi SummerやNFTの爆発、あるいはMemeブームの時期には、市場の過熱に合わせて大量の新規アカウントが出現する。

三、AI KOLとOPCの共進化

AIの進化は、One Person Company（一人会社、OPC）という概念をスーパーマン的なアイデアから、明確に実現可能な現実へと変えつつある。OPCの核心的な神髄は、使用者がきわめて鋭敏にさまざまな垂直特化型AIエージェントを使いこなすことで、孤立無援であらゆる重労働を引き受ける状態から自らを解放し、自身のアイデアを無限に増幅し、AIを用いた独立したプロダクト構築、ビジネス流通、精密マーケティングを完遂することにある。

この変革のなかで、「アプリケーション流通型」AI KOLは複合的な優位性を武器に中核的なエコシステムポジションを確立している。

技術の限界を知る: 彼らの多くはAI大手企業やベテランデベロッパーの出身であり、基盤技術に対する素養を持ち、純粋なマーケティング担当者よりもツールの実際の限界を理解している。
市場の痛点を知る: オーディエンスに長期にわたって直接向き合うコンテンツクリエイターとして、彼らはきわめて高いプロダクト化およびマーケティング感覚を備え、純粋な研究開発者よりもリアルなニーズを理解している。

まさにこの「技術＋ネット感覚」という二重のバフによって、彼らはBuild in Public（公開構築）という手法を通じて抽象的な技術を使えるシーンへと変換し、そこから尽きることのないユーザーの信頼を蓄積している。

爆発的な人気を誇るVibe Codingのトレンドは、この個人IPの張力を極限にまで押し上げている。ある主要AI KOLが開発フレームワークを紹介するとき、もはやありきたりな推薦文を書くような生ぬるいことはしない。直接X上で、自然言語の指示をひとつ入力し、リラックスした雰囲気のなかでモデルと協働し、15分以内に完全でインタラクティブなAIアプリケーションを高速で立ち上げる様子を披露するのだ。

従来のKOLが意見を流通させてトラフィックを刈り取っていたのに対し、AI KOLは生産能力を流通させることでエコシステムを凝集する。

四、データが描く群像: 東西KOLのエコシステムの分水嶺

AI KOLエコシステムのリアルな稼働ロジックを探るため、本レポートではXHuntの影響力ランキングにおける英語圏上位300名と中国語圏上位100名のAI KOLについて、直近3ヶ月間の投稿から100件ずつのサンプルを抽出し、その投稿内容および各種データを徹底的に測定・比較した。

その結果、中国語圏と英語圏のAI KOLは、関心の構造とコンテンツ生産モデルにおいて明確な差異を示していることが分かった。以下、トラフィックの全体像、議論領域、アカウント作成時期、人物像など7つのコア次元から、AI KOLのリアルな姿をひとつひとつ明らかにしていく。

関心マップ: 英語圏はソース寄り、中国語圏は実践寄り

トラフィックの規模分布: 英語圏ランキング全体のフォロワー総数は3.5億を突破し、平均は117万人、中央値は110,669人である。一方、中国語エコシステムは精緻な垂直領域に偏っており、平均フォロワー数は約7.7万人、中央値は43,006人である。
発信頻度の比較: 直近90日間で、中国語圏上位100アカウントは3万件近い投稿を産出し、発信数の中央値は210件にまで達する。対照的に、英語圏上位300アカウントの総投稿数は3.7万件にとどまり、中央値はわずか38件である。英語圏の主要アカウントは低頻度発信の状態にある一方、中国語圏のアカウントは高頻度のアプリケーション拡散ネットワークを形成している。
フォロワー層の構造: 英語圏ランキングはピラミッド型構造を呈しており、フォロワー5万～20万人のアカウントが最多で41.8%を占め、100万人以上のアカウントは7.4%である。中国語圏はロングテールのアプリケーション層に集中し、フォロワー1万～5万人が53.0%を占める一方、20万人超はわずか4.0%にとどまる。
KOLの被フォロー状況: 英語圏ランキングの同業者からの平均被フォロワー数（510.7）は中国語圏（320.2）を上回るものの、中英語AI KOLの基数（それぞれ約1000名と5000名）に基づき計算すると、中国語圏の主要KOLが持つサークル内浸透率は32%に達し、英語圏の10%を大きく上回る。これは、中国語AI KOLのサークルが、結びつきの極めて強い高密度コミュニティであることを示している。
活発度マップ: 中国語KOLの実に70%が、毎日高頻度で業界動向と実践を共有している。英語圏では低頻度アクティブアカウントが39.8%を単独で占め、安定アクティブは26.4%である。英語圏は産業ソースネットワークに、中国語圏は実践ネットワークに偏向している。

まとめ: 英語圏AI KOLは、一次情報となる技術や重要な戦略発表をおさえた産業ソースネットワークであり、中国語圏AI KOLは、最先端技術を猛然と翻案し、検証し、チュートリアル化し、大衆のワークフローへと押し広める超拡散・実践ネットワークである。

思考の選好: 英語圏はマクロ寄り、中国語圏は実用寄り

広範なラベルを取り除き、マクロな議論内容の単語頻度とタグ抽出を通じて、中国語圏と英語圏という二大エコシステムの注力ポイントが明確に見えてきた。

英語圏・中国語圏を問わず、基盤モデル、AIエージェント、AI商用化、AIプログラミングは共通の主軸であるが、そこから外へ広がる方向性は大きく異なる。

英語圏は基盤技術とマクロ視点に重点：英語圏のKOLは、AI商用化（44.7%）、基盤モデル（39.6%）、AI安全性（13.8%）、AIチップ（12.6%）、身体性AI（5%）におけるカバレッジが中国語圏を大きく上回る。彼らはAGIの安全アライメント、計算リソースの需給構造、オープンソース・クローズドソースの競争、身体性AIの議論に多くの労力を割いている。
中国語圏はアプリケーション実装と実践志向に重点：中国語圏のKOLは極めて高い実用志向を示している。AIプログラミングは72.1%に達し、ほぼ英語圏の2倍。AIエージェントは51.5%（英語圏39%）。ビジュアル生成では20.6%と、これも英語圏の約2倍。ツールレビューは11.8%で、さらに顕著で英語圏の約9倍。チュートリアルやプロンプトも英語圏を大幅に上回っており、中国語ブロガーが複雑な技術をコード作成やエージェント構築といった具体的な操作ガイドに落とし込むことに長けていることを示している。

能力レーダー：英語圏は技術洞察、中国語圏はフルスタック応用に集中

大分類ラベルの誤判定を減らすため、我々はXHuntのKOL能力スコアリングモデルを用い、AI KOLアカウントが投稿するコンテンツ品質を複数のスコア次元で全面的に分析した。

英語圏ランキングは業界の源泉と基盤ロジックを占める：英語圏で最も高いスコアはマルチモーダル88.3、次いで基盤モデルとプロンプト。彼らのコア能力はモデルアーキテクチャの洞察、大規模エンジニアリングチューニングの経験、そして最先端トレンドの予測に表れている。AI安全性とチップ分野では、英語圏は当然の先行者優位を持つ。
中国語圏ランキングはフルスタック応用の実践に集中：中国語サンプルでは、AIプログラミング能力の関連度平均が88.9に達し、AIエージェントも87.1に達した。中国語Twitterでは自然言語開発能力を持つクリエイターが多数活躍しており、AIをプライベートドメインでの収益化や軽量起業モデルに結びつけることを得意としている。

大規模モデル言及率：足による投票が示すワークフローマップ

大規模モデル言及率（アカウントが3ヶ月以内にいずれかのツイートでキーワードにヒットした割合）は、コミュニティにおける大規模モデルそのものの議論熱度を示すと同時に、KOLたちが実際のワークフローで各モデルに依存する度合いや評価傾向を如実に反映する「足による投票」でもある。

図に示す通り、ClaudeとGPTは二言語モデルの「大王と小王」を構成する。中国語圏では、Claudeの言及率が95.7%と高く、独立系開発者やVibe Coderにとって依然として第一選択肢である。注目すべきは、AIプログラミングシーンの持続的な盛り上がりに伴い、Codexが最近急速に注目度を上げ、80.9%という超高カバレッジで第3位に安定し、中国語圏のギークたちが実装ワークフローに寄せる熱狂的な追求をさらに裏付けている。

さらに、国産大規模モデルDeepSeek（68.1%）とKimi（58.5%）も極めて強いローカル浸透力を示している。一方英語圏では、GPT（76.2%）とClaude（75.2%）が拮抗し、単一ツールチェーンの議論よりも、マルチモーダル進化や産業の全体像に関する叙述に重点が置かれている。

MBTIコンテンツスタイル：アカウント表現スタイルの断面

専用のスタイル推論アルゴリズムを用い、XHuntはAI KOLアカウントのプロフィール、長文ツイートの構造、インタラクティブな議論のロジック、トピックの嗜好に基づき、中国語圏と英語圏のKOLアカウントの公的人格断面をMBTIタイプに分類した。

図のように、中国語圏でも英語圏でも、影響力を持つアカウントはNT（理性者）タイプに属することが多い。技術の急速な進化期には、論理分析や生産性向上ガイドを含むコンテンツが明らかに好まれる。英語圏ランキングはENTJ（38.4%）とENTP（25.8%）が主導し、フレームワーク構築やマクロ分析に傾斜。中国語圏ランキングはENTP（41.2%）がトップとなり、新しいツールの多様な活用法を探求することに熱心な中国語圏の特徴と呼応している。

アイデンティティ構造：英語圏は最先端、中国語圏は実践志向

2つのサンプルグループのツイッターアカウントプロフィールや過去ツイートの自己紹介をクラスタリングし、クロスチェックすることで、XHuntは中国語圏・英語圏AI KOLのマップを作成した。

コアなアイデンティティ構造：

英語圏では65%超のKOLが大規模モデル創業者（31.4%）、経営幹部（34%）、または科学者であり、彼らのコンテンツ発信そのものが戦略的な情報拡散となっている。
中国語圏の首位はツール/レビュアー（69.1%）とプロダクトエンジニア（57.4%）。総じて、英語圏エコシステムはよりソース発信ネットワークに偏り、中国語圏エコシステムはより生産性実践ネットワークに重点を置いている。

総じて：

英語圏AI KOLネットワークは、シリコンバレーの最先端で科学者やテクノロジーリーダーが主導する、ソース技術とパラダイム発信のネットワークに近い。一方、中国語圏AI KOLネットワークは、広大なアプリケーション市場で、フルスタック独立系ギークやアプリケーション先駆者が率いる、包括的な生産性ツールと生存実践のネットワークである。

ツイート効果の進化：野蛮な成長から質の高い発展へ

過去8ヶ月のマクロ動向を踏まえると、AI分野のトラフィック分配ロジックは野蛮な成長から質の高い発展へと転じており、インプレッション数とツイート数も継続的に増加している。そこには3つの核心的特徴が見られる。

2月・3月の注意力希釈：Openclawなどの業界トピックの影響で、3月のツイート総数は12.4Kに急増し、総ビュー数は310Mに達したが、1ツイートあたりの平均ビュー数は最低水準（25.0K）に低下した。大量の同質化した速報情報が深刻な情報過多と拡散効率の低下を引き起こした。
5月の拡散効率の頂点：5月のツイート総数は9.0Kに落ち着いたが、総ビュー数（335M）と1ツイートあたり平均ビュー数（37.4K）がいずれも過去最高を記録。深掘りした実践やレビューコンテンツが、少ない投稿数でより多くのトラフィックを生み出している。
ビュー数成長率がツイート産出量を上回る：5月末時点で、ビュー指数の上昇幅（+88%）はツイート数の上昇幅（+62%）を顕著に上回った。これは、AI分野のトラフィックボーナスにパレートの法則が働いており、質の高いコンテンツを発信するツイートへ高いプレミアム付きで急速に集中していることを示している。

五、権威マトリックス：グローバルAI KOL影響力デジタル名刺

中国語圏と英語圏のAI KOLのフォロー関係ネットワーク、フォロワーの質、コンテンツ品質に基づき、我々はトップAI KOLがそれぞれ好むAIを用いて、彼らのために特別にあつらえたデジタル名刺を作成した。

以下は、中国語圏と英語圏で最も代表的なトップ20 AI KOLの名刺一覧である。

英語圏AI KOL トップ20

Andrej Karpathy @karpathy | AI KOL フォロワー数:1,444 | フォロワー数:2,358,391 現在Anthropicの事前学習チームに所属。Eureka Labs創業者、元OpenAI創業メンバー、元Tesla AI責任者。大規模モデルの学習、AIコーディング、エージェントを噛み砕いてそのまま届けてくれる、エンジニアが聞けば夜中にIDEを立ち上げたくなるトップエバンジェリスト。
Sam Altman @sama | AI KOL フォロワー数:1,406 | フォロワー数:4,741,565 OpenAI CEO。GPTやCodexの絶対的支配者。投稿ひとつでAI業界の半分が自動的に重要ポイントを探し始める宇宙級の男。
Greg Brockman @gdb | AI KOL フォロワー数:1,142 | フォロワー数:968,930 OpenAI社長兼共同創業者。毎日、公式の工事記録さながらにプロダクト、研究、開発者エコシステム、インフラの進捗をハードコアに見せてくる人物。
Ilya Sutskever @ilyasut | AI KOL フォロワー数:1,069 | フォロワー数:664,828 SSI共同創業者、OpenAI元チーフサイエンティスト。大規模モデル時代で最も注目される研究者の一人。何気ない一言を業界全体が半日かけて解釈する、深遠な思索の巨人。
Jeff Dean @JeffDean | AI KOL フォロワー数:1,058 | フォロワー数:436,747 Google DeepMind / Google Researchチーフサイエンティスト、Gemini責任者。Google AIの技術ロードマップがどこから来てどこへ向かうのかを示す、最もハードコアなナビゲーター。
Elon Musk @elonmusk | AI KOL フォロワー数:1,057 | フォロワー数:239,771,643 SpaceXAI、Tesla、SpaceXの背後の超増幅器。モデル、ロボット、計算リソース、プラットフォームのすべてを手がけ、ときにツイートが発表会より話題をさらう宇宙級プレイヤー。
OpenAI @OpenAI | AI KOL フォロワー数:1,050 | フォロワー数:4,798,535 OpenAI公式アカウント。ChatGPTおよびSoraの親会社。
Demis Hassabis @demishassabis | AI KOL フォロワー数:1,002 | フォロワー数:864,498 Google DeepMind CEO。AlphaFold、科学的知能、AGIの物語を強力に推進し、ノーベル賞も受賞。AIをチャットの枠から真の科学発見へと導いた存在。
roon @tszzl | AI KOL フォロワー数:968 | フォロワー数:326,221 最先端モデルの能力境界と安全性問題を観察し、しばしば鋭く洞察に富んだコメントを放つ。ストレートな物言いを好む。
Patrick Collison @patrickc | AI KOL フォロワー数:961 | フォロワー数:811,554 Stripe CEO、Arc Institute共同創業者。AIを研究組織、インフラ、起業という大きな枠組みに落とし込むマクロ視点のプレイヤー。
Logan Kilpatrick @OfficialLoganK | AI KOL フォロワー数:957 | フォロワー数:304,209 Google AI Studio / Gemini APIエコシステムの重要伝道師。開発者ツールを魔法から製品、コード、そしてビジネスへと引き戻す実戦的ガイド。
Yann LeCun @ylecun | AI KOL フォロワー数:947 | フォロワー数:1,144,073 AMI Labs共同創業者兼執行会長、元Meta AIチーフサイエンティスト。深層学習の三大巨頭の一人でチューリング賞受賞者。AIの進路、オープンソース、ワールドモデル、知能の本質をめぐり、常に発言を続ける討論席の常連ベテラン。
Mira Murati @miramurati | AI KOL フォロワー数:931 | フォロワー数:498,732 Thinking Machines創業者、OpenAI元CTO。計算資源をめぐる駆け引きと技術実装の最前線に立つ女性リーダー。最先端モデルを研究から大衆のワークフローへと橋渡しする、商業化の陣痛と変貌を主導する。
Garry Tan @garrytan | AI KOL フォロワー数:892 | フォロワー数:779,149 シリコンバレーの名門インキュベーターのハードコアなメンター。スローガンに乗るのではなく、プロンプトエンジニアリングやパーソナルAIシステムを駆使して実際に動くアーキテクチャを組み上げる様子を公に見せるのを好む。
Anthropic @AnthropicAI | AI KOL フォロワー数:884 | フォロワー数:1,216,610 Anthropic公式アカウント。Claudeモデル開発元。AI安全性に注力。
Dwarkesh Patel @dwarkesh_sp | AI KOL フォロワー数:879 | フォロワー数:221,274 トップテックポッドキャスト「Dwarkesh Podcast」のホスト。AI中核科学者やハードコアな学者への極めて深い高品質なロングインタビューで、世界のテック界で最も優れた対話者の一人と称される。
Alexandr Wang @alexandr_wang | AI KOL フォロワー数:878 | フォロワー数:444,108 Scale AI創業者、Meta AI責任者。ときに、基盤データのアノテーションや伝統的AIの行方に関するマクロな風向きを発信する。
Andrew Ng @AndrewYNg | AI KOL フォロワー数:870 | フォロワー数:1,499,288 スタンフォード大学教授。かつてGoogle Brainと百度（バイドゥ）のAIチームを率いた。AI教育と応用実装を支えるバラストであり、長年にわたる伝道者。
Aravind Srinivas @AravSrinivas | AI KOL フォロワー数:836 | フォロワー数:483,015 Perplexity CEO。AI検索と回答エンジンによって検索の入り口を塗り替えつつある、実戦のリライター。
Jim Fan @DrJimFan | AI KOL フォロワー数:819 | フォロワー数:396,349 NVIDIAロボティクス部門の中核人物。具現化知能と物理世界モデルのトッププレイヤー。

中文AI KOLトップ20

宝玉 @dotey | AI KOLフォロワー:559 | フォロワー:214,553 中国語圏のハードコアな翻訳・伝達スーパーノード。オカルト的な物語には手を出さず、どこよりも早い最先端論文の深掘り分解、トップインタビューの振り返り、そしてすぐに使える高品質なプロンプトだけで、コンテンツ品質の下限をガッチリ固めている。
Orange AI @oran_ge | AI KOLフォロワー:483 | フォロワー:170,533 武器を持って現場に立つエージェント起業家。ギークの厳密さとビジネスの嗅覚を兼ね備え、エージェントアーキテクチャの進化と組織変革の狭間から、最も本質的なビジネス哲学を常にあぶり出す。
歸藏(guizang.ai) @op7418 | AI KOLフォロワー:468 | フォロワー:144,288 独立系開発者コミュニティの「オールラウンドな戦神」。ビジュアル生成とAIプログラミングの二刀流ハードコアプレイヤーであり、膨大な実践チュートリアルと辛口レビューで、数えきれない人々がツール導入の落とし穴を回避できるよう手助けしてきた。
Bear Liu @bearliu | AI KOLフォロワー:453 | フォロワー:115,339 AI時代のスーパーデザインギーク。Vibe Coding、エージェント、生成UIを使い倒し、AIがいかに従来のプロダクト開発を覆すかを徹底的に追究。独立系クリエイターに明確な方向性を示している。
Baye @waylybaye | AI KOLフォロワー:452 | フォロワー:158,294 個性が際立つインディー開発者の指標。概念ではなく実践だけを語り、さまざまなAIプログラミングツールを自ら体当たりで比較検証した結果を高頻度で発信。歯に衣着せぬ言葉でツールのマーケティングの化けの皮を剥がす。
向阳乔木 @vista8 | AI KOLフォロワー:441 | フォロワー:107,140 中国語圏の技術オタク。最もハードコアなマルチモーダル最先端論文を噛み砕いて実践者に届けるのが得意で、密度の濃いチュートリアルと技術洞察によって開発者の認識を底上げする。
Ding @dingyi | AI KOLフォロワー:431 | フォロワー:151,205 技術とビジネスへの嗅覚が極めて鋭い観察者。AIプログラミングツールと中継エコシステムをピクセル単位で分解し、複雑な表やマーケティング事例の中から、通常なら見逃してしまうビジネスチャンスを常に捉える。
铁锤人 @lxfater | AI KOLフォロワー:569 | フォロワー:101.2k AIを活用した起業、コンテンツ、プロダクトの実験を継続し、高スター数のプロジェクトもメンテナンス。口先だけで「AIが世界を変える」と言うのではなく、すでに泥にまみれてセメントをこねている。
Tw93 @HiTw93 | AI KOLフォロワー:423 | フォロワー:141,827 極めて控えめながら多産なインディー開発者の代表格。大規模モデル訓練というハードコアな基礎を持ちながら、複数の高価値オープンソースツールを自らの手で生み出した実績を持ち、コードで実力を証明している。
Yangyi @yangyi | AI KOLフォロワー:415 | フォロワー:122,284 テクノロジーと収益化を極限まで融合させたビジネスハッカー。AIプログラミングとエージェントによるプライベートドメインでのマネタイズの限界を深掘りする一方、ふとした瞬間にセキュリティ研究者の視点で技術の裏に潜む盲点を指摘する。
yetone @yetone | AI KOLフォロワー:413 | フォロワー:82,680 AIアプリケーション層の「硬派な探求者」。エージェントアーキテクチャ、Computer Use、プログラミングツールのエンジニアリング実践において極めて深いマッスルメモリーを持ち、高品質なツールの再現と検証だけで硬派にファンを惹きつける。
Mr Panda @PandaTalk8 | AI KOLフォロワー:410 | フォロワー:74,602 最先端論文と実用化・収益化を結ぶ「スーパーコネクター」。最もアカデミックなエージェント論文を、現場で使えるプロンプトテクニックに翻訳するのが得意で、AIの商業化と雇用の大局を冷静に見通す。
Dash @DashHuang | AI KOLフォロワー:408 | フォロワー:113,575 大手テック企業創業者ならではのハードコアな越境視点。従来型の研究開発やゲーム開発の現場において、AIプログラミングツールの限界性能を極限まで引き出すことに深耕し、非常に重みのある「正規軍」による実装リファレンスを提供する。
Cell 细胞 @cellinlab | AI KOLフォロワー:407 | フォロワー:26,667 「ひとり法人」モデルの熱狂的な伝道者かつ実践者。多種多様なAIプログラミングツールやビジュアル生成ワークフローを高頻度でテストし、スーパー個人のビジネス台頭への道をひたすら切り拓く。
YC (Yucheng) @yucheng | AI KOLフォロワー:393 | フォロワー:18,728 AIがもたらす組織変革に着目する起業家的思考の持ち主。Claude Codeなどのツールの技術検証に留まらず、エージェントアーキテクチャによって企業の運営効率を再構築することに夢中になっている。
图拉鼎 @tualatrix | AI KOLフォロワー:393 | フォロワー:108,450 中国語圏のベテランインディー開発者による「AI進化の生きたサンプル」。CodexやClaude Codeを使ったインディーアプリの再構築・開発プロセスを高頻度で公開し、大規模モデルのプログラミング能力を具体的に示している。
ruanyf @ruanyf | AI KOLフォロワー:384 | フォロワー:198,977 技術の常青樹たる中国語圏開発者の灯台。極めて鋭敏かつ巨視的な視点で、AIが従来のソフトウェア開発業界にもたらす破壊と再構築を捉え続け、確かなチュートリアルで無数の人々の生産性を飛躍させてきた。
小互 @xiaohu | AI KOLフォロワー:379 | フォロワー:105,522 AIツール界の「スーパー情報ステーション」にして辛口レビュアー。最新のプログラミングツールやエージェントを全ネット越しに高頻度でスキャンし、代わり映えのしない速報の中から、最も実践的なスゴ技を常に掘り出す。
𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿 @Cydiar404 | AI KOLフォロワー:378 | フォロワー:62,106 実戦型プロダクトエンジニア。空虚で壮大なビジョンは語らず、タイムラインはClaudeなど大規模モデルを自ら体当たりでテストしたハードコアなレビューと、自身のAPIプロジェクトのビジネス現場における生死の振り返りで埋め尽くされている。
Frank Wang 玉伯 @lifesinger | AI KOLフォロワー:378 | フォロワー:36,454 AI時代のスーパー個人であり長期主義の起業家。壮大なエージェントアーキテクチャとプロダクトデザインの理念を噛み砕き、それを公開しながら、自らがどのように「ひとり法人」で従来のソフトウェア開発を覆そうとしているのかを共有している。

六、優れたAI KOLの心の軌跡：信頼は継続的な検証によって築かれる

Cell 细胞 @cellinlab ｜中国語AI KOL影響力ランキング：15位 | 造物マトリックスコミュニティ創設者

私たちは豊かな時代を迎えようとしています。人々は新たな創造と自己表現のチャネル、新たな自己発見と帰属の手段、そして人生における有意義な仕事への新たな関わり方を通じて、生活をより多彩なものにしていくでしょう。仕事を「創造」として再定義する必要があります。これまで長きにわたり、仕事は生存のためのものでした。しかし、ポスト希少性の時代において、新たな仕事の形は、創造、成長、自己表現、そして人生に意味を与えることを意味します。

Cuimao @CuiMao｜中国語AI KOL影響力ランキング：34位 | AI KOL

AI業界における「KOL」とは、単に影響力を持つ人ではなく、実際に建設に参加する人のことです。皆が私を認めてくれるのは、私がAnthropic関連のAIクリエイティブ動画を数多く作ってきたからだけでなく、それらのコンテンツを通じて、自分に適した可能性を見出したからです。これによって創作を始めた人、ツールを理解した人、そして「AI時代は一握りの人間だけのゲームテーブルではなく、誰もが再び席につける新しい教室なのだ」と再び信じるようになった人もいます。

AI時代のパブリックインフルエンスとは、もはや「見られること」だけではなく、より多くの人に「自分の居場所」を見つけさせることだと、私ははっきりと感じています。それは『イカゲーム』の椅子取りゲームのような生死をかけた挑戦ではなく、新学期の席替えのようなものです。ポジションは変わり、秩序も変わるかもしれませんが、それでも誰にでも、自分の座標を見つけるチャンスがあるのです。

だから、もしこの時代に対する私の姿勢を一言でまとめるなら、こうなります。「情熱を持ち続け、学び、創造し、共有すること。」

Asa @app_sail ｜中国語AI KOL影響力ランキング：52位 | @app_sail、tutti.so パートナー

最初に情報発信を始めたのは、実はBuild in Publicの一環であり、KOLを目指していたわけではありません。私は長期にわたり、AI海外進出、グローバル決済、𝕏運用成長の第一線で実践し、一つの道を検証したり、一つの落とし穴にハマったりするたびに、それを記録し共有してきました。そうしているうちに、いつの間にか自分がAI KOLになっていたのです。

こうした発信を通じて、私はますます確信するようになりました。アテンションエコノミーの時代はすでに到来しており、あらゆる個人、あらゆるプロダクト、あらゆる組織が、自らの影響力を主体的に経営すべきなのだと。

私から見ると、KOL はむしろコネクターのような存在だ。情報と認識をつなぎ、製品とユーザーをつなぎ、異なる文化的背景を持つ人々をもつなぐ。AI はコンテンツ生産を効率化したが、実際の経験、見解、独立した判断、そして長期主義の粘り強さは、いまなお希少である。

正是こうした認識に基づいて、私たちは tutti.so を創りました。より多くの中国企業やクリエイターがグローバルな影響力を築き、優れた製品や良いストーリーが世界に届く手助けをしたいと願っています。これから本当に希少になるのは、トラフィックではなく、信頼です。

Jason Zhu @GoSailGlobal ｜中国語AI KOL影響力ランキング：71 | GoSail Lab、AgentSkillsHub 創業者

ここまで探求を続け、31歳で「大入り袋（退職パッケージ）」を受け取り、レールから原野へ飛び込み、ようやく気づきました。KOLは僕にとってキャラ作りではなく、リアルな探求の道のりをそのまま記録するものなのだと。

KOLに対する僕の理解はたった二つです。

リアルであることがボトムライン：検証していない二次情報は書かない。スニーカー転売で儲けたことも、謎解き脱出ゲームで損したことも、ゼロからフォロワーを増やしたことも、全部自分でやってきたことです。
レバレッジは方法論：AIが加速し、舵を取るのは自分。OpenClawやClaude Codeを深く使い込み、agentskillshub.topを立ち上げました。魂にはエンジニアのこだわりを込めて。リアルな体験をオープンソースにする人間こそ、AI時代で最も希少なプロダクトです。

Gorden Sun @Gorden_Sun ｜中国語AI KOL影響力ランキング：75 | AI KOL

AI関連の情報日報を手書きで書き始めてもう3年以上になります。シンプルで利他的なことを続ければ、あなたもKOLになれます。毎日の日報執筆によって、さまざまなシーンにおける最高のAIプラクティスが蓄積されました。ほとんど惜しみなくすべて共有してきました。利他、誠実、できる限り役立つものを書く。これが私の信条です。ソフトウェアプロダクトがより簡単に構築できるAI時代、流通とマーケティングがますます重要になります。誰もが何かをシェアする試みをすべきです。これは複利の効くことであり、あなたに失うものは何もありません。

魚総聊AI @AI_Jasonyu ｜中国語AI KOL影響力ランキング：84 | AI海外進出KOL

『魚総聊AI』というIPを始めたのは、もともと自分が良いと思ったツールやハマった落とし穴をシェアするところからでした。そのうちにフィードバックが増え、リアルな実践コンテンツが他の人の時間とコストを大幅に節約できると気づきました。

ずっと思っているのは、KOLは高いところから人に教えるのではなく、まず自ら現場に降り立ち、新しいツールや新しいチャンスを自ら試し、本当に役に立つ方法をきちんと伝える存在だということです。その過程で、私のポジショニングもますます明確になりました。AI、海外進出、プロダクトにフォーカスし、自分が研究・実践し、リアルな課題を解決できる内容だけをシェアしています。

AIは効率を高められますが、人の判断や経験を代替することはできません。ランキングを追いかけるよりも、信頼でき実用的な情報源であり続け、普通の人が本当にAIを使いこなし、無駄な回り道を避ける手助けをしたいのです。

得否 @wangdefou ｜中国語AI KOL影響力ランキング：101 | 得否科技創業者、企業AI応用コンサルタント

ずっと思っているのは、KOLとは「発信できる人」ではなく、公開の場で信頼を積み重ね続ける人だということです。

私は文系出身なので、最初はXでのフォロワー獲得も遅く、3年でようやく5000人でした。途中、断続的に多くの落とし穴にもハマりました。本当に数字が伸び始めたのは、アルゴリズムのオカルトではなく、リアルさ、誠実さ、そして誰かの役に立つ発信を続けたからです。

今、AIは猛烈なスピードで進化し、さまざまなツールが情報収集や素材整理、効率化を手助けしてくれます。しかしそれらは結局ツールであり、人の判断や経験、表現を代替することはできません。

私のポジショニングはいたってシンプルです。文系の視点で、AIツール、コンテンツ制作、個人の商業化をもう少し身近な言葉で伝えること。より多くの普通の人が無駄な回り道を避け、ついでに実際に行動している人々とつながれる。それこそがKOLとして最も面白いところだと思います。

最近はオフライン業務が忙しく、Twitter（X）の運用が少しおろそかになっています。

Star @starzq ｜中国語AI KOL影響力ランキング：262 | @day1globalpod 創業者

AI時代、誰もがとても不安です。なぜ他の人は大規模言語モデルをより上手く使いこなし、株で10倍のリターンを得ているのか、と。でも言いたいのは、AIは極めて長いサイクルであり、サイクルの始まりに基盤を整えてこそ、より多くの時代の恩恵を享受できるということです。私のシェアを通じて、皆さんがAIサイクルのあらゆる側面をより深く理解し、不安なくAIを使えるようになれば幸いです。

qinbafrank@qinbafrank｜中国語AI KOL影響力ランキング：287 | AIマクロブロガー

実は個人的にはKOLというよりブロガーと自認しています。リアルな思考と推論の連鎖を記録しており、第一に自身の研究と投資に役立て、第二に皆さんが情報の洪水の中で真実を見極め、理性的に考える一助になればと思っています。

AI時代はグローバルな情報統合、コード検証、トレンド分解が極めて加速し、それ以上に核心を掴む必要があります。AIは効率を大幅に高められますが、人の判断、経験、思考の連鎖、論理の連鎖、分析フレームワークはむしろより希少です。真理の探求と実用的な洞察にフォーカスし、単純な結論ではなく検証可能なフレームワークや実践的な思考をシェアし、普通の人がAIを本当に使いこなし、回り道を避ける手助けをしたい。長期にわたり信頼できる理性的な思考のパートナーでありたいと願っています。

XinGPT@xingpt｜中国語AI KOL影響力ランキング：359 | 元VCファンドパートナー、AI KOL

最初の動機は、AIで金融の平等をもたらすことでした。一般投資家もAIの力を借りて、プロの投資家と互角に戦えるように。現在、私たちはAIによる業界分析、AIによる相場トラッキングと振り返り、AIによるリアルタイムアラートなど複数のツールを開発し、実戦効果も徐々に高まっています。AIなしでこれほど多くの業界研究の仕事をどうやってこなせたのか、想像もできません。今後これらのツールを段階的に成熟させた上で開放していく予定です。投資やAIの達人との交流を歓迎します。

Crypto_Painter@CryptoPainter｜中国語AI KOL影響力ランキング：490 | AI KOL

厳密な意味でのAIブロガーではないかもしれませんが、AIがもたらしてくれた向上は過去10年をはるかに超えるものでした…

非肉体労働のために人間を雇う場合、あなたが雇っているのは彼の脳、すなわち数百億のニューロンからなるニューラルネットワーク、炭素ベースの大規模モデルであり、そのうち60％の計算リソースは仕事とは無関係な部分です…

一方、AIとエージェントはその役割を完璧に代替し、より高い効率でより良い仕事を成し遂げます。

だから私は、非肉体労働の大部分をAIに実行させるよう転換し続けています。データ分析は専用のエージェントが行い、クオンツ取引はAIが監視し、ツイートのインスピレーションさえもAIが提供したコンテンツを加工しています…

私がAI関連のシェアをしているのは、単にトラフィックや注目を追うためだけではありません。何より今年赤ちゃんが生まれ、もともとあれほど多くのことに費やす時間も気力もなかったのです。AIエージェントの登場が、膨大な時間を節約してくれました！

これは以前はまったく想像できなかった不思議な体験です。私は心からお勧めしますし、すべての人に、毎日の仕事や生活の中の非肉体労働で、シンプルで反復可能なタスクをAIに委ねることを一度試してみてほしいと奨励します。この自由がもたらす楽しさは本当の幸福です。

Haotian@tmel0211｜中国語AI KOL影響力ランキング：570｜Amberコンサルタント

実際、KOLをすることは「アウトプットでインプットを迫る」ことであり、さまざまな業界、さらには産業の川上から川下への理解を加速し、そこから認知を現金化する投資リターン（認知変現的投資紅利）を得るためのものです。

過去2年間、私はCrypto業界のテクノロジーナラティブが急速に反復され、熱狂的に持て囃されるボーナスを掴み、皆が認めるハードコアなテクノロジーブロガーになりました。しかしこの半年以上、Crypto相場が冷え込み、マーケットの関心がAIテクノロジーのメインストーリーラインに戻ったことで、私もゼロから転身し、改めて旅立ちました。まったく新しい産業洞察の視点から、半導体、ロボティクス、チップ、ストレージなどを含むAIテクノロジーのメインライン全体を思考し追いかけています。

このプロセスはもちろん非常に苦しいです。多くの産業の川上から川下は私にとってまったく馴染みのないものでした。産業を深掘りする過程で、アウトプットできるものがどんどん減っていき、大半の時間を静かに試行錯誤しながら投資し、自分のポートフォリオを追って産業全体を模索し研究していました。結果はもちろん予想を超えるもので、予想外の投資利益を得ただけでなく、KOLに対する固定観念も変わりました。重要なのはアウトプットするかどうかではなく、いかにして自らの「インプット」を即座にリフレッシュするかだと気づきました。常に時代に遅れない思考と知見の武器庫を持ち続けることこそが、KOLとしての本当の自信なのです。

DeFi Teddy@DeFiTeddy2020｜中国語AI KOL影響力ランキング：666 | Biteye/XHunt 創業者

AI時代に優れたKOLになるには、AIを理解し活用してコンテンツ生成の効率を上げる必要があります。例えば、AIで情報を収集し初期分析を行ったり、AIで記事のテーマ選定を補助したりすることです。

しかし、AIは私たちの副操縦士（copilot）に過ぎず、副操縦席にいなければならず、全体をコントロールすることはできません。本当に価値あるコンテンツは、KOLがAIの分析に基づいて自らの独自の視点と分析を生み出し、KOL自身の「魂」を見せることを必要とします。

Anita@Anitahityou｜中国語AI KOL影響力ランキング：895｜Senitent APAC責任者、AI KOL

KOLは星の数ほどいますが、本当に個人の見解から発信しているKOLはほんの一握りです。少数派になってください。人々があなたをフォローするのは、どこにでもある情報を見たいからではなく、あなたが公開構築（Build In Public）しているから、あるいはあなたが現象を通して本質を見抜けるからです。私は独立した思考を持つ普通の人になることを心がけています。交流は、成長のためです。

七、パラダイムの分岐：AI KOL と Web3 KOL 大PK

AI KOLは、近年同様にTwitter（現X）で大きな話題を呼んでいるWeb3/Crypto KOLと同じXのソーシャルエコシステムに身を置いているが、両者の影響力の回転軸と生存・収益化のロジックには本質的な違いがある。

Web3 KOLの本質は、機会と資本の流通ネットワークである。その影響力は、情報の非対称性の打破、資産効果（ウェルスエフェクト）の増幅、コミュニティの感情を喚起することに由来する。中核となる資産は「情報」と「影響力」であり、価値実現のパスは、通常、プロジェクトのプロモーション、トークンの配布、コミュニティ構築である。

AI KOLの本質は、生産性と能力の流通ネットワークである。その影響力は、検証可能で再現可能な真の能力に固定されている。彼らが提供するのは一発逆転のパスワードではなく、効率化ツールとその使い方である。中核となる資産は「信頼」と「方法」である。

2026年、これら二つの領域で興味深い境界での融合が起きている。一部の鋭敏なWeb3アカウントがAIエージェントを用いてオンチェーンの異常変動を自動監視し、大量のアカウントを立ち上げるようになり、一部のWeb3 KOLはAI KOLへの転身を始めた。しかし、最終的にAI KOLの影響力が長続きするには、「検証可能な真の能力」にしっかりと固定されなければならない。

八、最後に：情報の時代から、信頼の時代へ

過去20年間、インターネットが解決してきた中核的な問題は、「情報をいかに伝播させるか」だった。

そしてAI時代において、根本的に解決しようとしている問題は、「能力をいかに伝播させるか」へと変わった。

この壮大な転換の中で、新たな希少性が浮上している。それが「信頼」である。

AIはコンテンツを生成し、コードを生成し、要約を生成できる。しかし、AIは決して、実際の経験、試行錯誤のプロセス、検証過程、長期的な一貫性を生成することはできない。

未来の影響力の中核は、もはや情報量やフォロワー数、拡散速度ではない。それは、「あなたが、持続的かつ公に、現実世界に対して検証を行い、結果を提供し続けているかどうか」である。

真のAI時代における発言権は、最も優れた表現者に属するのではなく、継続的に信頼ネットワークを構築し続ける人々に属する。

調査に関する声明：

本レポートのすべての調査結論、パーセンテージ分布およびスコアリング結果は、2026年6月時点のデータに基づいて生成されたものであり、各アカウントの長期的かつ不変の固定的な影響力ランキングを示すものではない。集計期間：2026年3月～5月。
本レポートに含まれる属性分類およびMBTIタイプは、すべて公開されたツイートの行動特性に基づきAIモデルアルゴリズムによって推論されたものであり、コミュニティのコンテンツ生態系のマクロ的な特性を提示するためのもので、現実世界における個人の実際のテスト結果や職業上の身分証明を示すものではない。

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