免責事項：この記事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。
DeepSeek の R1 AI モデルのデビューは、米国と欧州のテクノロジー界に変革をもたらしました。これらの地域は、厳格な米国の輸出規制により中国の先進的な半導体技術へのアクセスが制限されているため、長い間安心感がありましたが、現在、大きな課題に直面しています。中国は、急成長する AI 部門の加速を目的とした多額の投資を約束することで、この機会を戦略的に活用しています。
Deepseek R1 は AI のスプートニクの瞬間です。
— マーク・アンドリーセン 🇺🇸 (@pmarca) 2025年1月26日
「AI のスプートニクの瞬間」とも呼ばれる DeepSeek のオープンソース R1 モデルは、OpenAI の o1 などの有名な AI モデルのパフォーマンスに匹敵するだけでなく、頻繁にそれを上回っていることから、すでに大きな話題になっています。この開発は、AI の研究と実装における重要な節目を表しています。
まず、DeepSeek チームは素晴らしいチームで、最初のモデル以来、特に効率性に関して非常に素晴らしい成果を上げています。MLA は、KV キャッシュから最大 10 倍のメモリ効率を実現します。彼らは、8 人以上の専門家がほぼ完璧な状態で作業することで、効率的な MoE を実現しました…
— アルメン・アガジャニャン (@ArmenAgha) 2025 年 1 月 26 日
驚くべきことに、DeepSeek の製品は効率性が高く、欧米企業の同等のモデルに関連するトレーニング コストの約 50 分の 1 しか必要としません。R1 のオープン ソースの性質と組み合わせると、開発者とユーザーの両方にとって魅力的な提案になります。
この男は、このディープ コペンデモニウムで最初の技術的議論をしました。称賛！> あなたはみんなに迷惑をかけています。50, 000 個の H100 でも、30, 000 個でも、10, 000 個でも関係ありません。それが何であれ、おそらく 500 万ドルのトレーニングで 2, 000 個の H800 だけというわけではありません。私の計算では、22.4% の MFU になりますhttps://t.co/HD3iNLFxbA pic.twitter.com/TeZexTHyby
DeepSeek は、R1 モデルはわずか 2000 個の H800 GPU を使用してトレーニングされたと主張しています。しかし、さまざまな技術専門家の分析によると、実際のトレーニング クラスターはおそらくそれよりはるかに大きいことが示唆されています。それでも、DeepSeek のコスト効率に関する懸念は依然として非常に重要であり、特に同社が同様のプレミアム リソースに対して OpenAI が通常要求する料金の 3% しか請求していないという事実を考慮するとなおさらです。
中国のAI投資への取り組み
米国のテクノロジー大手がディープシークの勝利から生じる不確実性に取り組んでいるため、状況はさらに複雑になっている。例外なく、NVIDIAなどの企業の株価は急落している。たとえば、NVIDIAは市場前取引で13%下落した。対照的に、中国はAI部門に1兆元を投資する予定だ。
「中国銀行は今後5年間で、人工知能産業チェーン全体のさまざまな事業体に対して総額1兆元以上の特別総合金融支援を提供する計画だ…」
この資金調達は、中国のAI技術の自立性を高め、AIに関連するインフラ能力（データセンターなど）を向上させ、業界全体のイノベーションを促進することを目的としています。
同時に、米国は野心的なスターゲイトプロジェクトを発表し、自国のAIインフラを強化するために今後4年間で最低5000億ドルの投資を計画している。
DeepSeek の R1 モデルは AI 業界における極めて重要な変革を意味すると思いますか? 下のコメント セクションでご意見をお聞かせください。
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