【Part 1】中国のAI「DeepSeek（ディープシーク）」とは？何がすごいのか？ChatGPTとの比較を通じて競争優位性に迫る！
コンヴェクィティ - 本稿では、「中国のAI「DeepSeek（ディープシーク）」とは？何がすごいのか？」という疑問に答えるべく、OpenAIが提供するChatGPTとのテクノロジー上の詳細な比較を通じて、DeepSeekの競争優位性と将来性を詳しく解説していきます。
- DeepSeek（ディープシーク）は、単なる模倣ではなく、真のイノベーターです。そのモデルアーキテクチャ、アルゴリズム、トレーニングおよび推論フレームワークは、すべて業界初のものです。
- また、DeepSeekは密輸されたH100を使用しておらず、公開情報によると、2048基のH800のみを使用しています。
- 短期的には引き続きエヌビディア（NVDA）のGPUを使用すると考えられますが、長期的には独自のトレーニングライブラリを構築し、HuaweiのAscend AIチップのようなAI向けASICの開発にも成功する可能性があります。
- DeepSeekは、GPUの需要をメモリ中心から再び計算中心へとシフトさせています。その優れた並列処理戦略により、より分散化されたトレーニングや、さらに大規模なクラスタの構築が可能になるかもしれません。
- また、その推論クラスタは、現在すべてのLLM開発者が採用している単一カード／ノードでの推論パラダイムを変革しつつあります。これにより、各ベンダーへの影響は異なる形で現れることになり、この点についてはPart 2で詳しく解説していきます。
DeepSeek（ディープシーク）とは？
DeepSeek（ディープシーク）は、中国・浙江省杭州市に拠点を置く人工知能（AI）企業で、2023年に設立されました。主にオープンソースの大規模言語モデル（LLM）の開発に注力しており、特に最新モデルであるDeepSeek V3は、6710億パラメータを持ち、Mixture-of-Experts（MoE）技術を活用しています。このモデルは、OpenAIのGPT-4oやMetaのLlama 3.1 405Bなどと比較しても高い性能を示しており、特に数学やコーディングタスクにおいて優れた成果を上げています。
DeepSeekは、2025年1月20日にオープンソースとしてDeepSeek R1モデルを公開して以来、予想外の注目を集めています。この反響は非常に大きく、特にその前身であるDeepSeek R1-liteが2024年11月20日に公式サイトで公開されたにもかかわらず、メディアの関心を一切引かなかったことを考えると、なおさら驚くべきことです。
私たちは数カ月にわたり、DeepSeek R1-liteをo1やo1 miniといった競合モデルと比較検証してきましたが、当初、Poe（人気のあるAIベンチマークツール）などのプラットフォームにDeepSeek R1が登場しないことを不思議に思っていました。その理由は単純で、R1は今年1月までオープンソース化されていなかったのです。
このR1のオープンソース化こそが、DeepSeekを一躍脚光を浴びる存在へと押し上げた転機でした。同じ1月20日には、中国のスタートアップであるMoonshot AIがKimi 1.5をリリースしています。Kimi 1.5は特定のタスクにおいてR1を上回ると報じられていますが、同様の注目を集めることはできませんでした。その理由は何でしょうか？
DeepSeekの戦略が大きな要因です。完全な透明性、再現可能なトレーニングパイプライン、さらにアリババ（BABA）のQwenやメタ・プラットフォームズ（META）のLlamaといったモデルの蒸留バージョンを含む多様なエコシステムを提供することで、オープンソースコミュニティの共感を得ることに成功しました。この動きは単なるGPTモデルへの対抗ではなく、最先端の推論能力へのアクセスを民主化し、オープンソースの力を証明す
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