人工知能 (AI) の投資家、特に NVIDIA に注目している投資家は、中国企業 DeepSeek の驚くべき躍進の影響を感じています。同社の最新製品である R1 AI モデルは、モデル トレーニングに新しいパラダイムを導入し、リソース要件を大幅に削減し、市場全体に波及効果をもたらしています。
DeepSeek R1 モデル: AI トレーニングと市場ダイナミクスの変革
AI、特にNVIDIAをめぐる市場の混乱が続いていることをご存じない方は、このガイドをぜひご活用ください。DeepSeekが最近リリースした、大幅に少ない資金でトレーニングできるAIモデルは、いわゆる「AIスーパーサイクル」の持続可能性に関する議論を再燃させています。DeepSeek R1に関連するトレーニングコストは衝撃的で、AI投資に関する既存の認識に疑問を投げかけています。
R1 は、独自のトレーニング方法を採用した、先駆的なオープンソースの大規模言語モデル (LLM) であり、同世代のモデルとは一線を画しています。技術的な側面を深く掘り下げるよりも、R1 のメカニズムが「思考の連鎖」アプローチで動作することを強調することが重要です。つまり、各プロンプトで、AI が結論に到達するまでの手順を説明し、ユーザーが処理中にエラーが発生した可能性がある場所を特定できるようにします。
さらに、DeepSeek R1 は「強化学習」を活用しています。これは、モデルが環境と対話して正しい出力に対する報酬を最大化することで学習する機械学習戦略です。この方法は、トレーニング コストを大幅に増大させる教師あり学習と膨大なデータセットに大きく依存する OpenAI の GPT-O1 とは対照的です。
一般に誤解されているが、DeepSeek R1 のトレーニング費用が 560 万ドルと噂されているのは誤解を招く。この数字は最終モデルの運用コストのみを反映しており、開発中に発生した費用の全体を示しているわけではない。中国が高度な AI コンピューティング インフラストラクチャへのアクセスを制限していることから、DeepSeek は能力の全容を公表しないことを選択したため、専門家は、同社が同等、あるいはそれ以上の技術を持っているのではないかと推測している。
$NVDA – マスク氏は、ディープシークには「明らかに」主張されているよりも多くの NVIDIA GPU が搭載されていると示唆
イーロン・マスク氏とアレクサンダー・ワン氏は、米国の輸出規制により、DeepSeek が保有する NVIDIA Hopper GPU は、彼らが主張する 10, 000 台の A100 ではなく、約 50, 000 台であると述べています。xAI での経験を持つマスク氏は、ワン氏の意見に同意しています…
— *ウォルター・ブルームバーグ (@DeItaone) 2025年1月27日
厳しい財務比較では、R1 の運用コストは、OpenAI の GPT-O1 の入力トークンと出力トークンに関連するコストの約 5 分の 1 です。この差は、市場に不確実性と興味の波をもたらしました。しかし、DeepSeek の技術的進歩に関して楽観的な見方を維持することが重要です。
NVIDIA は AI コンピューティング リソースから確実に堅調な収益成長を遂げており、OpenAI などの業界大手は DeepSeek よりも優れたテクノロジーを活用し続けています。DeepSeek が限られたコンピューティング パワーでこのような成果を達成できるのであれば、高度なテクノロジーを備えた企業の能力を想像してみてください。この状況は AI セクターの明るい未来を告げるものとなるかもしれません。
NVIDIA の CUDA エコシステムに対抗できるものは未だ存在せず、これは AI の可能性がまだ始まったばかりであることを意味します。DeepSeek の R1 の登場は AI の誇大宣伝の終焉を意味するものではなく、むしろ業界内の未開拓の可能性を浮き彫りにするものです。DeepSeek の進歩により NVIDIA の時価総額は 3, 000 億ドル以上も大幅に減少しましたが、状況のプラス面が認識されるにつれて市場は再調整されると予想されます。
Meta、Google、Amazon などの企業がこれに対応して AI イニシアチブを加速する中、専門家は、DeepSeek の成功により、NVIDIA と AI 環境全体に対する見通しがより強気になる方向に最終的に変化する可能性があると示唆しています。
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