話題の『DeepSeek』がよくわからなかったので、調べて見た。

こんにちは、AI FREAKです。

昨日今日で「DeepSeek」がかなり話題になっていますね。

正直あんまりいまいまは興味がないと言うか、自分の専門外かな？と思ってスルーしてましたが、Twitterを開けば永遠に話題になっているので笑、ちょっと調べて見ました。

専門家さん?たちのまとめはちょっと難しかったので、咀嚼してメモがてらにまとめました。自分と同じようなテンション眺めていた方は、よければ参考にして見てください。

DeepSeekってそもそもなんなの？

DeepSeekは、中国で創業してまだ2年ほどという、かなり新しいAI企業だそうです。

以前はそれほど注目されていなかったのですが、2023年後半に「DeepSeekR1」という大規模言語モデル（LLM）をリリースし、徐々に名前が広がりました。

注目を浴びた主な理由は

を打ち出してきたから。

「そんな破格でなぜ実現できたのか」と業界は驚き、SNSなどでも瞬く間に話題が広がったとのこと。

正直、9億円と言われても個人的にはあまりピンとこなかったのですが、他企業は数百億円以上の費用がかかると言われているので、大分違いはありますね。

なぜ費用がそんなに違うのか

じゃあなんでそんなに安くできんねん、っていう話ですが。

大きく3つのポイントがあるとされています。

1.計算を工夫してコスト減

普通は最新の超高性能GPU（たとえばNVIDIAのH100など）を何百台も使うことが多いのですが、DeepSeekは「性能の低いGPUを中心に使った」と公表しています。

そんな下位スペックで動かせる理由の1つが、数値計算の精度を必要なときだけ高めるという仕組み。

AIを学習させる際、めちゃくちゃ細かい小数点計算を常に行うとGPUに負荷がかかるため、

というふうに、計算を使い分けるそうです。これにより、そこまで高性能なGPUを使わなくてもモデルが学習できるようになった、ということ。

2.“専門家を切り替える”手法でムダを削る

AIモデルは、よく「脳内に多くの専門家がいるイメージ」と説明されます。

本来なら質問が来るたびに全専門家がフル稼働するのですが、DeepSeekのモデルは「必要な専門家だけ働かせる」設計を採用しているそうです。

結果的に、無駄な部分が動作しないので学習・推論時の計算量が減る → 低コスト・少ないGPUでOK、というわけです。

3.データ準備をシンプルに、プロセス評価を省略

ChatGPTなどの高性能AIは、思考のプロセス（Chain-of-Thought）を評価する仕組みがあり、データを丁寧に作らないといけない＝コストが高いです。

でもDeepSeekは「最終的に合ってるかどうかを評価するだけ」にして、プロセス評価をなくす手法を使っているとのこと。

これによって、データ整備や学習工数を大幅に節約できたらしいのです。

OpenAIやGoogleとの競争はどうなる？

「じゃあOpenAIやGoogleはもう終わりなのか？」というと、そこまではないだろうという見方が一般的になっています。

むしろ、DeepSeekの登場は「LLM開発の効率化」を全世界に示し、OpenAIやGoogleが競うように新手法を取り込みながら、AIモデルはもっと進化する流れが加速するかもしれません。

とはいえ、認知度やブランドの面でDeepSeekが一気に上り詰めてきたのは、OpenAIやGoogleにとって無視できない出来事でしょう。

NVIDIAへの影響：GPUが不要になるわけじゃない

DeepSeekの発表後、「高性能GPUはいらなくなる？」ということでNVIDIAの株価が一時的に下がりました。これも話題になった一つの要因ですね。

しかし、AIの進化を考えると「不要」になるというのは言い過ぎという見解が主なようです。

今後さらに大規模AI（いわゆる“AGI”に近いレベル）を作るには、やっぱり強力なGPUが要るとされており、結果的に、NVIDIAの需要がすぐ消えるわけではないというのが大方の見方です。

ただ市場心理としては「最新チップを大量に買わなくても済むなら…」と投資家が不安になり、一時株価が大きく動いたということでしょう。

私たちへの影響：安くて高品質なAIが普及したらどうなる？

もしDeepSeekのような効率の良いAI開発手法が広がれば、

1. AIサービスの価格が下がるかも

   • ChatGPTなどのAPI利用料、サブスク料金が安くなる可能性

2. 中小企業や個人がAIを活用しやすくなる

   • 従来は大企業だけが作れた高性能AIが、もっと低コストで作成・運用できる

3. 国や企業ごとにAIモデルが乱立する

   • アメリカ製だけでなく、中国製、日本製など、多様なモデルが出回る

   • ユーザーとしては“どのAIを選ぶか”悩む時代になる

といったことが考えられます。

ただ、良い面だけでなく、政治的・文化的バイアスの問題もあります。

中国発のAIが海外でどう使われるか、セキュリティやデータの扱いはどうか、といった懸念が出る可能性も。既にいろいろと物議になってますね。

オープンソース化の狙い：どうして無料で配るの？

DeepSeekがトップ級のモデルをオープンソース（無料）で公開しているの事も話題に上がっています。

「なぜか？」と疑問に感じる人も多いと思いますが、以下のような意図があると推測されています:

1. 認知度を一気に高める

   • 高性能AIを誰でも使える形で公開すれば、世界中の開発者が注目 → 短期間でブランド確立

2. エコシステム形成

   • 多くのサービスがDEEPシークのモデルを採用すれば、自然と“標準”になり得る

3. 技術を独占するより、広く使われる方が有利

   • 今のAI業界はスピードが命で、クローズドに守るより先に広めてしまう方が勝ちという考え方がある

これにより、OpenAIやGoogleなども無視できなくなり、DeepSeekの“名”が世界に知れ渡るわけですね。現に一夜にして、DeepSeekの名は広まったのではないでしょうか。

まとめ：安い×高性能という“新常識”がはじまる？

DeepSeekが示したのは「大規模AIモデルは莫大なお金が必須」という常識が崩れ始めた(?)可能性です。

もちろん、本当にトップクラスと同等か、全てが正しいか、まだ検証が必要な部分はあります。

それでも世界に「こんな効率化ができるんだ！」という事例を突きつけ、OpenAIやGoogleにとっても新たな競争と革新を引き起こすきっかけになったのは間違いありません。

私たちユーザーにとっては、今後AIサービスが安くて高品質になる可能性があるとも言えるので、そこは期待したいポイントですね。

今後もDeepSeekは何かと話題になるかと思うので、その際はまた勉強がてらまとめていきたいと思います。

繰り返しになりますが、今回のnoteはメモがてらにまとめているので、間違った解釈等あれば教えてください。

それではまた次回のnoteでお会いしましょう！