これは投資アドバイスではありません。著者は言及されているいずれの株式も保有していません。
NVIDIA の市場反応: 需要動向の変化
ハイパースケール コンピューティングの需要環境の変化に対する懸念が高まる中、NVIDIA の時価総額は 5, 000 億ドル近くも大幅に減少しました。DeepSeek の画期的な R1 AI モデルによる効率性の急上昇はテクノロジー コミュニティに波紋を広げ、ウォール街のアナリストは GPU リーダーの将来に対する見通しを再評価するようになりました。
DeepSeekの革新的なAIモデル
最近、中国の技術革新企業 DeepSeek が、R1 モデルを約 600 万ドルという驚くほど低いコストでトレーニングしたことで話題になりました。この数字は、米国や欧州で開発された同等の大規模言語モデル (LLM) にかかる一般的な費用の約 50 分の 1 です。さらに、R1 モデルのパフォーマンス メトリックは、OpenAI の o1 モデルを上回っていると報告されています。その運用コストは、OpenAI が通常、集中的なタスクを実行するために請求する料金のわずか 3% です。
さて、これが、DEEPSEEK がなぜコスト効率に優れているのかをテクノロジーの観点から簡単にまとめたものです。
1) コストの全体像: 従来の AI ラボ (OpenAI、Anthropic) は、GPT-4 のようなものをトレーニングするために 1 億ドル以上の計算を費やしています。DeepSeek は、同様の機能を持つモデルをわずか 6 ドルで作成したと報告されています… https://t.co/etCMxlWJdH
— ウォール・ストリート・エンジン (@wallstengine) 2025年1月27日
DeepSeekがいかにしてこのような効率性を実現したか
DeepSeek の R1 モデルの優れたコスト効率は、いくつかの革新的な技術から生まれています。
- 8 ビット浮動小数点数を利用することで、メモリ要件を約 75% 削減します。
- 複数のトークンを一度に処理できるため、計算速度が向上します。
- 操作中は、全体のパラメータのうちのごく一部のみが有効になり、リソースが節約されます。
- 強化学習を組み込むことで、モデルが体系的に問題解決にアプローチできるようになります。
NVIDIA と GPU 市場への影響
一見すると、DeepSeek の R1 モデルは NVIDIA にとって大きな課題となり、現在使用されている膨大な数の高性能 GPU の必要性について疑問を投げかけます。R1 はわずか 2, 000 個の H800 GPU で効果的にトレーニングされたため、大規模な GPU クラスターの実行可能性に疑問が生じます。ただし、すべてのアナリストがこの悲観的な見方を共有しているわけではありません。
カンター・フィッツジェラルド: DeepSeek V3 は実際にはコンピューティングと$NVDAにとって非常に強気です:
「DeepSeek の V3 LLM のリリース後、コンピューティング需要への影響について大きな不安が生じており、そのため GPU への支出がピークに達するのではないかと懸念されています。私たちは、この見方は真実から最も遠いと考えています…」
— ウォール・ストリート・エンジン (@wallstengine) 2025年1月27日
GPU需要に関する対照的な意見
カンター・フィッツジェラルド氏は、DeepSeek のモデルをめぐる懸念を認めているものの、こうした懸念は誤解であると主張している。同氏は、汎用人工知能 (AGI) への道を含む AI の進歩は、計算リソースの需要を減少させるのではなく、むしろ増大させると主張している。
私たちは、この見解は正確とは程遠く、AI 業界がコンピューティング能力の減少ではなく増加を求め続けていることから、この発表は基本的に強気なものだと考えています。
したがって、カンター・フィッツジェラルドは、市場が弱くなった場合には NVIDIA 株を購入することを提唱しています。
ジェヴォンのパラドックスを理解する
ジェヴォンズのパラドックスを知らない人のために説明すると、これは天然資源の利用効率が上がると、その資源の全体的な消費量が増える可能性があるというものです。この原理は、カンター・フィッツジェラルドによって、DeepSeek の進歩と AI テクノロジーのより広範な民主化の進化に適用されています。
業界アナリストからの洞察
DeepSeek の売却:
アナリストの反応:🔸 JPモルガン (サンディープ・デシュパンデ): AI 投資サイクルは過大評価されている可能性があると示唆。DeepSeek の効率性は、より合理化された未来につながる可能性がある。
🔸 Jefferies (Edison Lee): DeepSeek 後の 2 つの戦略を提案: 継続…
— *ウォルター・ブルームバーグ (@DeItaone) 2025年1月27日
注目すべきは、Citi と Bernstein が DeepSeek の発表後の NVIDIA に対して同様に楽観的な姿勢をとっている一方で、Raymond James のアナリストが「大規模 GPU クラスター」への影響について懸念を表明していることです。
より詳細な分析については、この洞察に満ちた [ソースと画像](https://wccftech.com/cantor-fitzgerald-on-nvidia-the-deepseek-announcement-is-actually-very-bullish-with-agi-seemingly-closer-to-reality-and-jevons-paradox-almost-certainly-leading-to-the-ai-industry-wanting-more-compu/) を確認することを検討してください。
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