これまで推論用ＡＩはオープンＡＩのｏ１モデルが最も有名だったが、オープンソースとして提供されず、技術も隠した。ところが、ディープシークが推論用Ｒ１モデルをオープンソースとして公開し、後続研究が活発になる見通しだ。

ディープシークの主な差別化要素は、ソフトウェアとハードウェアの最適化だ。ＡＩモデルを訓練する時、一般に使うより精密でない方式（８ビット浮動小数点混合）を使う一方で、アルゴリズムとハードウェアを最適化して補完したという。イーロン・マスク氏などはディープシークがあらかじめ貯めておいたＮＶＩＤＩＡの高仕様チップＨ１００数万個使ったと主張したが、ＮＶＩＤＩＡは「ディープシークが輸出統制から完全に逃れるコンピューティングと技術を使用した」として肩を持った。

技術業界ではディープシークの費用・技術力の主張をそのまま信じることはできないという見方も多い。Ｒ１はディープシークの既存の大型モデルＶ３を基盤に作られたが、会社はＶ３の費用を除いてＲ１だけで費用を計算したということだ。「中国が少ない費用でも米国に勝つ」と強調する政治的判断もあると見る。


しかし、ディープシークがＡＩ競争で「費用効率化」の幕を開けたということには異見が少ない。特に、高性能推論ＡＩの進入障壁が低くなり、現在よりさらに多くのＡＩサービスが開発され、半導体需要も増加するだろうという楽観も出ている。

推論用ＡＩチップを開発している韓国のＡＩ半導体スタートアップであるハイパーエクセルのイ・ジンウォン最高技術責任者（ＣＴＯ）は「先発走者の技術力を後発走者が早く追いついて公開し、ＡＩ推論市場が大きくなっている」として「ＡＩ推論でメモリーは依然として多く必要なので、高性能ＤＤＲ（ダブルデータレート）と旧型ＨＢＭなど、価格効率性のある先端ＤＲＡＭの需要はさらに増えるものとみられる」と話した。現在、最新ＨＢＭ３Ｅ（第５世代）はＡＩ訓練用として大型ＡＩデータセンターに主に使われるが、これより性能・価格の低い旧型ＨＢＭや現在ＰＣ・モバイルに使われるグラフィックメモリー（ＧＤＤＲ）７や低電力（ＬＰ）ＤＤＲなどメモリーがＡＩ推論用として広く使われる可能性があるということだ。

ＮＶＩＤＩＡは個人開発者がＡＩ推論モデルを開発し実行できる３０００ドル（約４６万円）の個人向けＡＩスーパーコンピュータ「プロジェクト・ディジッツ（Ｄｉｇｉｔｓ）」を５月に発売する計画だ。


「ディープシーク、僕が言った通りだ」　株価１７％の暴落にもＮＶＩＤＩＡは称賛（１）