以下の内容は投資アドバイスを目的としたものではありません。著者は言及されている株式を保有していません。
米国の大手企業が AI GPU への設備投資に数十億ドルをつぎ込む中、テンセントの最高戦略責任者であるジェームズ・ミッチェル氏は、ディープシークの最近の進歩は、そのような莫大な支出が不要である可能性を示しているかもしれないと示唆している。ディープシークは、米国の大手企業のモデルに匹敵する AI モデルを、大幅に低いコストで作成したと主張しており、この主張は株式市場の状況に大きな影響を与えている。
おそらく最も影響を受けているのはNVIDIAで、同社は1月の株式売却以来、6, 000億ドル近い損失からの回復に苦戦している。CEOのジェンスン・フアン氏が率いた最近のGTCカンファレンスでは、NVIDIAの製品が1兆ドル規模の市場になる可能性を強調しようと努力したが、投資家心理は依然として慎重で、株価は停滞している。
DeepSeek のイノベーションが中国のテクノロジー企業の GPU 支出に与える影響
最近のディスカッションで、テンセントの CSO である James Mitchell 氏は、NVIDIA の AI GPU に投資する主な理由の 1 つは、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングの必要性であると明言しました。1 月に DeepSeek のテクノロジが注目を集めて間もなく、テンセントは中国市場向けに調整された 1 秒未満の応答時間を誇る Hunyuan Turbo S AI モデルを発表しました。
優れた AI モデルの開発で DeepSeek を追い抜くことを目指す Tencent は、DeepSeek の革新的なトレーニング手法が AI 開発費用を大幅に削減したことを認めています。DeepSeek は、洗練されたソフトウェア エンジニアリングを活用することで、AI モデルのトレーニングに関連するコストを最小限に抑えながら効率性を高めていると報告されています。従来、エンジニアは GPU を効果的に活用するために NVIDIA の CUDA ソフトウェアに依存してきましたが、これは多くの場合、製品の微調整された制御を犠牲にすることを意味していました。
資本配分に関して、ミッチェル氏は、DeepSeek の暴露以前から、大規模言語モデルのトレーニング用 GPU への投資は不可欠だったと指摘しました。同氏は、昨年、LLM の新世代ごとに大幅に多くの GPU が必要であるという通説が広まっていた時代を思い出しました。しかし、同氏は、DeepSeek がこの考え方を変えたと指摘しました。特に中国のテクノロジー企業の間ではそうです。ミッチェル氏が指摘したように、「その時代は DeepSeek が示した画期的な進歩とともに終わりました」。
彼は、これらの進歩を受けて、「業界は現在、既存の GPU を使用して LLM トレーニングの生産性を大幅に向上させており、以前予想されていた速度で追加の GPU を取得する必要がなくなりました」と明らかにしました。特に、Blackwell および Hopper 製品を含む NVIDIA の最新の AI GPU の購入に対する制限により、中国企業は限られたコンピューティング リソースを軽減するために、古い GPU モデルまたは大規模なクラスターに頼らざるを得ません。
テンセントは、同社のターボSモデルがディープシークの製品と比較して、数学、推論、その他のAI機能に優れていると宣言している。業界関係者は、中国企業が進行中のチップ禁輸措置を乗り越える一方で、ファーウェイとそのAscend AIチップとの提携を検討するかもしれないと示唆している。
NVIDIA と同様に、Huawei もチップ ユーザーに対してチップを管理するソフトウェアを提供していますが、DeepSeek は Huawei のソフトウェア パフォーマンスが NVIDIA のソリューションに比べて劣っていると判断したと報告されています。一方、NVIDIA の株価は低迷を続けており、投資家は需要を刺激するより決定的なデータを待っています。Tencent は OTC 市場で取引されていますが、時価総額は 6, 010 億ドルと驚異的です。
テンセントのジェームズ・ミッチェル氏は、 $NVDAの弱気な見方を明確に示しています。AI の使用が爆発的に増加しているにもかかわらず、DeepSeek のイノベーションにより、テンセントが以前考えていたよりも GPU の必要数が少なくなります。@doodlestein
「昨年、…という信念があった時期がありました。pic.twitter.com/f80UXyQ8Ny
— ティモシー・リュー (@timothyhliu5) 2025年3月20日
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