技術のブレークスルーからビジネスの変革まで、ディープシークは「軽量」モデルを頼りにシリコンバレーのAI事情に揺さぶりをかける。

最近、ディープシーク（DeepSeek）の台頭は、シリコンバレーのベンチャーキャピタリストや起業家の間で広範な議論を巻き起こしています。AIにおける新興勢力として、ディープシークの急成長は、AIイノベーションの未来、オープンソースモデルの優位性、伝統的なAIビジネスモデルの持続可能性の再考につながりました。

この議論の中心にあるのは、「ディープシークはパラダイムシフトを象徴するのか、それとも単なる短期的な衝撃なのか？そして、既存のAI企業はこの変化にどのように対応すべきなのでしょうか？

01.DeepSeekのイノベーションと強み

DeepSeekは、AI開発者コミュニティで瞬く間にその名を馳せ、Hugging Faceチャートでトップに立ち、オープンソース分野で圧倒的な力を持つようになりました。

スピード、費用対効果、アクセシビリティを中心とした設計思想により、世界のAI研究コミュニティから広く称賛されています。競合他社とは異なり、DeepSeekはわずかなコストで動作し、大規模なインフラに依存することなく一流のAI機能を提供します。

一部のメディアは、AIの勢力図が変わりつつあると推測していますが、現実はもっと複雑です。DeepSeekのイノベーションは、既存のプレーヤーに戦略の見直しを促し、業界がよりスリムで効率的なAIモデルへと移行する原動力となっています。

ディープシークの成功は、効率性と技術的創造性に重点を置いていることに起因している。同社はDeepSeek CoderとDeepSeek-V3モデルでコード生成と自然言語処理に秀でています。

ディープシークは人間の介入なしに強化学習を採用しており、学習のために人間のフィードバック（RLHF）に依存するAI企業とは一線を画している。

そのR1-Zeroモデルは、数学、プログラミング、ロジックのタスクを自己採点できる自動報酬システムを通じてのみ学習する。このプロセスは、自発的な「心の連鎖推論」を生み出し、モデルが推論を拡張し、仮定を再評価し、戦略を動的に調整することを可能にします。

最初の出力は多言語でしたが、DeepSeekはRLプロセスに少量の高品質な手動ラベル付けデータを導入することで、DeepSeek R1モデルの開発に成功しました。

さらに、DeepSeekは「Mix of Experts」（MoE）設計を採用しています。これは、モデルが入力のさまざまな部分を処理するために、専門化されたサブネットワーク（すなわち「エキスパート」）を動的に選択することを可能にする手法で、その結果、効率が大幅に向上しました。

従来の全体論的モデルとは異なり、MoEはエキスパートネットワークの一部だけをアクティブにする必要があるため、高いパフォーマンスを維持しながら計算コストを削減できます。このアプローチにより、DeepSeekは効率的に拡張することができ、低消費電力と低遅延でより優れた精度を提供することができます。

RL、MOE、および学習後の最適化に焦点を当てたDeepSeekは、最適化されたメモリ、ネットワーク、およびより細かく、より速く、よりスマートな計算を備えたAIコンピューティングインフラストラクチャの未来を実証しています。

02. 伝統的な独自モデルへの挑戦

Foundation CapitalのゼネラルパートナーであるAshu Garg氏は、AIではもはや規模だけが勝利の方程式ではないと予測しています。彼は、DeepSeekはAIを、モデルのアーキテクチャからハードウェアの利用まで完全に最適化された、システムの課題として捉えていると指摘しました。

彼はまた、AIのイノベーションの次の波は、単純な操作を自動化するだけでなく、複雑なタスクを処理できる複雑な「エージェントシステム」を設計するために大きなモデルを使用する新興企業によって導かれるだろうと強調した。

ディープシークは、Nvidiaの最上位GPUであるH100 GPUを使わずに、H800 GPU上の20個の処理ユニットを再プログラミングすることでチップ間通信を強化し、FP8量子化によってメモリのオーバーヘッドを削減した。さらに、マルチトークン予測技術を導入し、モデルが単語単位ではなく、複数の単語を一度に生成できるようにした。

それだけでなく、オープンソースAIにおけるDeepSeekの成功は、従来のプロプライエタリなモデルのパラダイムに挑戦しています。そのフレームワークの広範な採用は、よりコミュニティ主導のAI開発へのシフトを示唆しています。

DeepSeekはまた、大規模なAIのブレークスルーには莫大なインフラ投資が必要だという神話を打ち破った。トップモデルを効率的にトレーニングできることを証明することで、業界のリーダーたちに、数十億ドル規模のGPUクラスタが本当に必要かどうかを再考するよう迫っています。

AIモデルがより効率的になるにつれて、全体的な使用量は増加します。

DeepSeekの費用対効果は参入障壁を下げ、合理的なAIアーキテクチャを持つ新興企業を数多く生み出しました。この傾向は、生のコンピューティング・パワーだけでなく、効率が差別化の核となりつつある、AIエコシステムにおけるより広範なシフトを示しています。

実際、DeepSeekはまったく新しい分野を開拓したわけではなく、むしろ既存のAI技術を最適化し、改良することで、反復の力を実証しています。

このことは、AI開発において先行者優位は本当に持続可能なのかという疑問を投げかける。おそらく、継続的な改善こそが真のリーダーシップがある場所なのでしょう。

スピード、推論力、費用対効果の進歩により、DeepSeekはAI駆動型アプリケーションの新時代への道を切り開いています。

業界には、複雑なワークフローを処理できるAIエージェントの波が押し寄せようとしており、効率性の向上、コストの削減、これまで実現できなかった新しいユースケースの実現により、業界に革命をもたらすでしょう。

全体として、DeepSeekの台頭は、より利用しやすくコスト効率の高いAIソリューションへの動きを示しています。

業界が適応していく中で、組織は、AI開発の次の波が効率的で、適応性があり、スケーラブルであり続けるように、独自のイノベーションとオープンなコラボレーションのバランスを見つけなければなりません。AI技術が進歩し続ける中、大手AI企業と新興プレイヤーとの相互作用が、技術進歩の次の段階を定義することになるでしょう。