【Part 3】DeepSeek（ディープシーク）とChatGPTの違いとは？DeepSeekの強み＆競争優位性を徹底解説！

※「【Part 2】DeepSeek（ディープシーク）とエヌビディアの関係性：DeepSeekはエヌビディアのCUDAの支配力を弱める脅威？」の続き

前章では、中国発のAIであるDeepSeek（ディープシーク）がエヌビディア（NVDA）のCUDAの支配力を弱めているとの声が聞かれる中、DeepSeekとエヌビディアの関係性、並びに、DeepSeekの将来性を詳しく解説しております。

本稿の内容への理解をより深めるために、是非、インベストリンゴのプラットフォーム上にて、前章も併せてご覧ください。

DeepSeek（ディープシーク）の強みとは？

DeepSeek（ディープシーク）の最も誤解されがちな側面の一つが、そのインフラに関する専門知識です。High Flyer（中国のクオンツトレーディングを専門とする投資会社）のこれまでの取り組みにより、DeepSeekは大規模なGPUクラスタの運用と最適化に関して最先端の理解を持つに至りました。実際、High Flyerは2022年以前から、大規模なGPUクラスタを導入する際に他の誰も発見できなかったバグを特定していました。同社は新しいネットワーク最適化ソリューションをエヌビディア（NVDA）と共有し、後にエヌビディアはこれを他の顧客向けのテンプレートとして活用しました。

ChatGPTによるAIブームが始まる前から、High Flyerはすでに大規模な分散型ディープラーニング（DL）トレーニングに関する豊富な経験を有していました。他のクオンツ系企業と同様に、High Flyerは常にハードウェアインフラの効率最大化に注力しており、その究極的な目標は、ハードウェアの潜在能力を最大限に引き出すことで、全体の効率を2倍から3倍に向上させることでした。

この効率向上の鍵となったのが、エヌビディアがCUDA上で顧客向けに事前構築していなかった独自の数値演算オペレーターの開発です。High Flyerは、独自の低レベルオペレーターを作成することで、一部のケースでは25％から500％の性能向上を達成し、さらなるパフォーマンスの向上を実現しました。

そして、DeepSeekは、自社のトレーニングについて次のように端的にまとめています。

「Pre-Training: Towards Ultimate Training Efficiency / 事前学習