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友人から「DeepSeekの挑戦」についてのメールが送られてきました。

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DeepSeekの挑戦は、AI発展の在り方に新たな視点を加えました。

以下は私がポイントを箇条書きしてDeepSeekがまとめました。

DeepSeekの挑戦は、AI発展の在り方に新たな視点を加えました。従来、数千億円単位の莫大な投資が必須と考えられていたAI開発において、GPUや電力リソースを従来より大幅に節約可能な手法を実証しました。

この背景には、AI研究の進め方における一つの偏りがあったと考えられます。これまでは、GPUや電力を大量に投入すれば確実に進歩することが分かっていたため、GPUの大量消費型モデルに特化し、代替手法の探索を軽視してきました。DeepSeekはこの常識から離れ、アルゴリズム最適化・アーキテクチャ革新・データ活用の高度化という「質的向上」に焦点を当て、従来手法の10分の1以下のリソースで同等性能を達成。しかもこれらの技術は論文で完全公開され、業界全体のイノベーションを促進しています。

そして、これにより、主要3社の独占が当然視されていた領域で、新規参入者が追従可能な道筋を示した点です。この実績が契機となり、現在では「量子化技術」「蒸留手法」「スパースモデル」など多様な効率化アプローチが爆発的に進展しています。

ただし、物理世界との相互作用が求められる「具現化AI」の分野では状況が異なります。人間型ロボットの運動制御や触覚フィードバック処理には、1秒あたり100万回を超える物理演算が必要です。Boston Dynamicsのアトラスが1分間のダンスを学習するのに3,000GPU時間を要する事実が示す通り、身体性を持つAIの発展には：

リアルタイム物理エンジンを駆動するための超低遅延データセンター、触覚/視覚/聴覚のマルチモーダル処理専用GPU、エネルギー効率を10倍向上させる冷却システムといった次世代インフラの整備が不可欠です。AIの「頭脳」が軽量化される一方で、「身体」の進化は依然として計算資源の大規模化を要求するというパラドックスが存在します。

このように、AI技術は「集中型リソース」と「分散型知能」の両軸で進化を続けており、データセンターの在り方も用途に応じた多様化が必然と言えます。

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追伸として

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SoftBankが行おうとしていることは、DeepSeekが「興味がない」としたアプリやサービスによる金儲けです。日本に限らず西側諸国は中国に警戒感を持つため、こうしたDeepSeekの利用は避けて、ソフトバンクやOpenAIのサービスを使うことになるでしょう。一方で、中国や中国に有効的な国は、躊躇なくDeepSeekの安価なサービスを使って実利をえることが可能となります。ここに競争力の大きな差が出てくる可能性もあります。

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とのことです。

私が「中国という体制の中から生まれたDeepSeekとアメリカと体制の中から生まれたChatGPTの争いだと言えるように思います」

というと、

友人はさらに、

「より具体的にはChatGPTとDeepSeekをの戦いというよりは、ChatGPTなど米国製AIしか活用できない国と、より安価なDeepSeekを利用できる国の戦いになるのだと思います」

とのことです。

私はさらに、「ソフトバンク➕ChatGPT」のグループが日米合弁グループとして世界的企業になれたら素晴らしい」とも思えてきました。

AIの世界はますます面白くなりそうです。

元安川