- 中国のスタートアップDeepSeekから競合するAIモデルがリリースされた衝撃
- 大規模なGPUベースのインフラにますます多額の資金を投入することが最良の結果をもたらすという前提に疑問が投げかけられる
- DeepSeekのR1モデルはOpenAIやMetaのモデルに有利であり、少ないNvidia GPUを使用してトレーニングされたと報じられている
- DeepSeekのパフォーマンスが最高の既存モデルと同等であり、トレーニングに600万ドル未満かかったと主張されているが未検証
- DeepSeekはAnthropicとOpenAIが開発した既存モデルの出力を使用している可能性がある
- DeepSeekの革新に関する懸念は過剰だとの意見もあり
- DeepSeekの技術がGenAIの普及を促進し、ユーザーの採用を早める可能性がある
- AIの推論市場は拡大しており、AI推論用に出荷されるサーバーの数は2028年までに17％のCAGRで増加する見込み
- AI業界は効率的なモデルへのスケーリングへの移行を求めるようになっている
- DeepSeekは大規模なモデルを圧縮し、推論速度を向上させ、ハードウェアへの依存を減らすためにモデル蒸留技術を採用している
- DeepSeekはAIインフラへの需要の急激な低下をもたらすわけではなく、AIバブルが破裂する前触れとはならない
DeepSeekの登場は、AI業界における価格対性能比の優越性に関する現実のチェックとなり、効率的で焦点を絞った開発が真のニーズに対処することで成功がもたらされるということを示しています。
元記事: https://www.theregister.com/2025/01/31/deepseek_implications/