ディープシーク（DeepSeek）社が最近発表したv3モデルは、今年最も注目されたオープンソースのAIモデルの一つと言えるでしょう。この新しい模型によって、多くの関心と議論が巻き起こっています。ただし、このモデルが時折、自身を「ChatGPT」と表現することがあるため、一部からは単なるパクリではないかとの評価も浮上しています。でも、私たち香港のテックメディアとしては、このAIがどうして業界内でそんなに大きな衝撃を与えたのか、その核心に迫りたいと思います。 この事態は、私たちがよく知るような安価な模倣ではないと言えるでしょう。では、ディープシークの実際のブレイクスルーは一体どこにあるのでしょうか？
DeepSeekは、中国のプライベートエクイティファンドである「幻方量化」によって2023年に設立されました。これは、先進的なAI技術の開発に特化した会社です。設立から間もないにも関わらず、DeepSeekはその卓越した技術革新で速やかに注目を浴びています。特に、目を見張るようなDeepSeek-V3モデルは、6710億個ものパラメーターを搭載しており、パフォーマンスとコストの新たな基準を打ち立てています。
驚くべきことに、DeepSeekはわずか5,570万ドルのコストで、たった2年間の短期間に、非常に効率の良いAIモデルを開発しました。これはOpenAIのGPT-4モデルに必要な6,300万ドルと比較して、明らかにコストパフォーマンスに優れています。さらに、今後のGPT-5の予算がなんと5億ドルに達するかもしれないとの予測を考えると、その成果は尚更驚異的です。この成就は、いくつかの革新的な技術の支援を受けています。
DeepSeek-V3 モデルは、推論過程でリソースの必要性を効果的に減らしています。これは、そのユニークな「ハイブリッド専門家アーキテクチャ」のおかげで、わずか370億のパラメータを使用して推論するだけで、リアルタイムの計算リソース使用量を大幅にカットしています。これと対照的に、GPT-4のような完全モデルを起動すると、通常は大量の計算力とメモリが必要で、稼働に必要なメモリは数百GBにも及ぶことがあります。
DeepSeek-V3は、さらにパフォーマンスを向上させるために、多頭潜在注意力（MLA）技術を組み込んでいます。この技術は、長いテキストの処理時におけるメモリ要求を効果的に削減し、リソースの消費を最大96％まで減少させることができます。さらに、追加された解耦位置エンコーディング（RoPE）技術により、圧縮されたデータが必要な位置情報を保持できるようになり、推論の速度と精度がさらに向上しました。
これらの技術革新は、未来のAI技術が高性能サーバーでの効率的な運用だけでなく、スマホやタブレットなどの消費者向け電子製品にもスムーズに移行できることを示しています。これにより、ユーザーは低コストで従来の高性能ハードウェアと匹敵するAIサービスを享受可能となり、市場における技術民主化が実現します。
しかし、DeepSeekのポテンシャルは目を見張るものがある一方で、いくつかの懸念も引き起こしています。例えば、テスト中にDeepSeek-V3が自称していたChatGPTに、多くの人がその訓練データがChatGPTの内容を含んでいるのではないかと疑問を抱いています。この事態は、モデルの独立性やデータの透明性に関する議論を引き起こしましたが、DeepSeekはまだこの件について公式な回答をしていません。これはAI技術の透明性と規範化の重要性を再び浮き彫りにしています。Open AI の Sam がソーシャルプラットフォームXで、この件についていくつかの意見を述べたようです。
Deepseekの技術の背景にある徹底的な分析を通じて、なぜこの技術が業界でこれほど大きな話題となっているのかが明らかになりました。中国市場は全世界で最大のデータリソースを持っていますが、様々な要因によりハードウェアの計算能力に制限があります。これが、中国のAI企業が効率の向上にますます注力する理由となっています。DeepSeekの成功は、リソースと効率の新たなバランスを示しています。一方、AIトレーニングの膨大な電力消費に直面し、Google、Microsoft、Metaなどのテクノロジー巨人が核エネルギーへの賭けを始めている今、DeepSeekのような新興企業は技術革新を用いてリソースの無駄遣いを減らすことを選び、業界全体に新たな解決策を提供しています。DeepSeekの物語は、未来のAI競争が単に技術だけにあらず、リソース活用における最良の解決策を見つけ出すことが、市場のゲームチェンジャーとなるかもしれないことを私たちに思い出させてくれます。
