【概要】

　アメリカ合衆国の商務長官指名候補であるハワード・ラトニック氏は、杭州に拠点を置く人工知能(AI)企業DeepSeekがアメリカの技術を盗み、アメリカの輸出規制を回避して高性能のNvidiaチップを取得したと非難した。ラトニック氏は、2025年1月29日のアメリカ上院での指名公聴会において、DeepSeekが大量のNvidiaチップを購入し、Metaのオープンプラットフォームからデータを盗んでAIモデルを「非常に安価」に作成していると述べた。

　ラトニック氏は、中国は自国の利益のみを考えてアメリカに害を与えようとしているとし、アメリカは自国の革新を守り、彼らへの支援を止めるべきだと強調した。彼はまた、産業安全保障局(BIS)の輸出規制や関税を強化し、中国がアメリカの技術を使ってアメリカと競争するのを防ぐ必要があると述べた。

　DeepSeekは、AIモデルのトレーニングに使用したNvidiaのH800チップは2,000個に過ぎないと主張しているが、ラトニック氏は、DeepSeekが第三国を通じて輸出規制を回避し、高性能チップを手に入れた可能性を示唆している。報道によれば、シンガポールの一部の機関がNvidiaのA100チップを購入し、中国の学生にそれを持ち帰らせたという事例もある。

　また、アメリカの元PayPal最高執行責任者であり、ホワイトハウスのAIおよび暗号通貨に関するアドバイザーであるデビッド・サックス氏は、DeepSeekが「蒸留法」と呼ばれる手法を用いて、MicrosoftのOpenAIモデルからデータを抽出したとの証拠があると述べている。「蒸留法」は、より大規模なAIモデルの出力を用いて、より小さなモデルを訓練し改善する技術であり、AIトレーニングにおいて一般的に使用されている。

　中国のIT専門家の一部は、DeepSeekが「蒸留法」を使用してモデルを作成したと認めており、特に2024年12月に発表されたDeepSeek V-3はこの技術を用いてトレーニングされたと指摘している。また、DeepSeekは、AlibabaのTongyi Qianwen(Qwen)やMetaのLlamaなどから抽出したデータを使用して、DeepSeek-R1というAIモデルをトレーニングし、そのパフォーマンスはChatGPT-o1と同等だと主張している。

　さらに、DeepSeekは、高度なNvidiaのH100チップを50,000個所有している可能性があるとする見解も存在するが、これに対して一部の中国のIT専門家は、DeepSeekがAIの計算能力を無限に高めるのではなく、ソフトウェアや新しいITフレームワークを駆使して競争を勝ち抜くと予測している。

　アメリカは、2022年10月に中国へのA100およびH100チップの輸出を禁止し、2023年10月にはA800およびH800チップの輸出も制限した。その後、Nvidiaは中国市場向けに性能が低いH20チップを開発した。2025年1月14日には、バイデン政権がアメリカのAIチップやモデルの輸出を制限するための規制枠組みを発表し、これが1月31日から施行された。この規制強化の段階的な進行に対しては、中国が高性能AIチップを蓄積する時間を与えすぎたとの指摘もある。

【詳細】

　アメリカ合衆国の商務長官指名候補であるハワード・ラトニック氏は、2025年1月29日に行われたアメリカ上院の公聴会で、杭州に拠点を置くAI企業DeepSeekがアメリカの技術を盗み、アメリカの輸出規制を回避して高性能なNvidiaのチップを大量に入手したと非難した。ラトニック氏は、DeepSeekがMetaのオープンプラットフォームからデータを不正に取得し、大量のNvidiaチップを使用してAIモデルを非常に安価に開発していると指摘した。この問題を解決するために、ラトニック氏は、アメリカ合衆国が自国の革新を守り、中国への支援を停止する必要があると主張した。

　DeepSeekは、トレーニングに使用したNvidiaのH800チップは約2,000個だと述べているが、ラトニック氏は、中国が第三国を通じて輸出規制を回避し、チップを調達した可能性があると懸念している。実際、シンガポールの一部の機関がNvidiaのA100チップを購入し、中国の学生にそれを持ち帰らせたという報道もある。このような回避手段を使って、DeepSeekがチップを蓄積した可能性がある。

　1. 「蒸留法」技術とその利用

　ラトニック氏の非難に対し、アメリカの元PayPal最高執行責任者であり、ホワイトハウスのAIおよび暗号通貨に関するアドバイザーであるデビッド・サックス氏は、DeepSeekが「蒸留法」という手法を使用して、MicrosoftのOpenAIモデルからデータを抽出したとする「十分な証拠」があると述べている。この「蒸留法」は、AIトレーニングでよく使われる技術であり、大規模なAIモデルの出力を用いて小規模なモデルをトレーニングする手法である。この方法により、DeepSeekはChatGPTのような大規模なモデルをトレーニングすることなく、少ない計算リソースで同等の性能を持つAIモデルを作成したとされている。

　「蒸留法」の利点は、非常に高性能なAIをトレーニングするために必要な計算力が少なくて済む点にある。具体的には、ChatGPTのようなモデルをゼロからトレーニングするには膨大な計算資源が必要だが、蒸留法を使用すれば、既存の大規模AIモデル(例えばChatGPTやMetaのLlama)から得た知識を利用して、より効率的に小型のAIモデルを構築することができる。

　2. DeepSeekのモデルと性能

　DeepSeekは、2024年12月26日にDeepSeek V-3を発表した際、このモデルが「蒸留法」を利用してトレーニングされたとされている。中国のIT専門家の一部は、このモデルがChatGPTのような大規模モデルの出力を用いて訓練されたことを確認しており、その結果として、DeepSeek V-3はChatGPTのような能力を持つとされている。特に、DeepSeekはAlibabaのTongyi Qianwen(Qwen)やMetaのLlamaのデータを蒸留し、より高いパフォーマンスを発揮するモデルを作成したと主張している。これにより、DeepSeekはChatGPT-4oを超える性能を持つAIを実現したとされている。

　3. チップの蓄積と輸出規制の回避

　DeepSeekが使用したチップについては、DeepSeek自身がH800チップを2,000個だけ使用したと主張しているが、実際にはさらに多くのチップを蓄積している可能性があるとラトニック氏は疑っている。特に、DeepSeekの親会社である中国のヘッジファンド「High Flyer」は、2022年10月にアメリカがA100チップの輸出を中国に対して禁止した前に、10,000個のA100チップを蓄積していたとされている。さらに、ラトニック氏は、DeepSeekが第三国を通じてチップを調達した可能性を指摘しており、シンガポールを経由した不正なチップ調達ルートも報じられている。

　アメリカの規制は、中国への高性能チップの輸出を段階的に制限してきた。2022年10月にはA100およびH100チップ、2023年10月にはA800およびH800チップが輸出禁止となり、その後、Nvidiaは中国市場向けに性能の低いH20チップを開発した。しかし、これらの規制が強化される過程で、中国企業は既に大量の高性能チップを蓄積していたとされ、これがDeepSeekの急成長に寄与した可能性がある。

　4. アメリカの規制強化とその影響

　2025年1月14日、バイデン政権はアメリカのAIチップおよびAIモデルの輸出に関する規制枠組みを発表し、この規制は2025年1月31日から施行された。この新たな規制は、中国に対する技術流出をさらに防ぐためのものであるが、規制の導入が遅れたことにより、中国はすでに十分な高性能チップを手に入れており、DeepSeekのような企業はそれを活用しているとされている。

　このように、DeepSeekの急成長は、アメリカの輸出規制を回避する手法や「蒸留法」などの効率的な技術に依存しており、アメリカの技術産業に対する挑戦となっている。
　
【要点】
　
　・ハワード・ラトニック氏の指摘

　2025年1月29日の上院公聴会で、ラトニック氏はDeepSeekがアメリカの技術を盗み、輸出規制を回避して高性能なNvidiaチップを大量に入手したと非難。

　・DeepSeekの不正行為

　DeepSeekは、Metaのオープンプラットフォームからデータを不正に取得し、Nvidiaのチップを使用してAIモデルを安価に開発している。

　・「蒸留法」技術の使用

　DeepSeekは「蒸留法」技術を利用し、MicrosoftのOpenAIモデルなどからデータを抽出。これにより、高性能なAIモデルを少ない計算リソースで構築。

　・DeepSeek V-3の性能

　・DeepSeekは2024年12月にV-3を発表。蒸留法により、ChatGPTのような大規模AIモデルをトレーニングせずに、同等の性能を実現。

　・チップの蓄積と輸出規制回避

　DeepSeekはNvidiaのH800チップを2,000個使用したとされるが、実際にはさらに多くのチップを蓄積し、第三国を通じて輸出規制を回避している可能性がある。

　・シンガポールを経由したチップ調達

　シンガポールの機関がNvidiaのA100チップを購入し、中国に持ち込む不正な調達ルートが報じられている。

　・アメリカの規制強化

　アメリカは中国への高性能チップの輸出規制を強化(2022年10月、2023年10月)。これにより、中国企業は規制前にチップを蓄積していた。

　・2025年1月14日の新規制発表

　バイデン政権はAIチップおよびモデルの輸出規制を強化。規制は2025年1月31日から施行されたが、中国企業はすでに大量のチップを持っていたとされる。

　・DeepSeekの急成長と影響

　DeepSeekはアメリカの規制を回避し、技術革新を進めており、アメリカの技術産業に対する挑戦となっている。


【参考】

　☞ 蒸留法(Knowledge Distillation)とは

　蒸留法(Knowledge Distillation)とは、大規模なAIモデル(教師モデル)から小規模なAIモデル(生徒モデル)へ知識を転送する技術である。これにより、生徒モデルは教師モデルの性能を近い精度で再現しながら、計算コストを削減できる。

　蒸留法の仕組み

　1.教師モデルの出力を活用

　・事前に学習済みの大規模モデル(例: ChatGPT、Llamaなど)を利用し、入力データに対する出力(予測結果)を取得する。
　・これにより、生徒モデルが教師モデルの判断基準を学習する。

　2.生徒モデルの学習

　・教師モデルの出力を「正解」として用い、生徒モデルをトレーニングする。
　・伝統的な学習方法(ラベル付きデータ)よりも効率的にモデルの精度を向上できる。

　3.ソフトターゲットの活用

　・教師モデルの出力には、通常の「正解ラベル」だけでなく、「確率分布」も含まれる。
　・例えば、ある画像認識タスクでは「猫」の確率が90%、「犬」が8%、「ウサギ」が2%といった分布が得られる。
　・これを生徒モデルに学習させることで、より柔軟で精度の高い推論が可能となる。
　
　蒸留法の利点

　1.計算コストの削減

　・大規模AIモデルを直接利用するよりも、学習・推論に必要な計算資源を大幅に削減できる。

　2.軽量なAIモデルの開発

　・モデルのサイズを縮小しながら、性能を維持できるため、モバイル端末やエッジデバイスでの利用が可能となる。
　3.データ効率の向上

　・既存の大規模AIモデルの知識を活用することで、新たに大規模なデータセットを収集する必要がない。

　DeepSeekと蒸留法の関係

　・DeepSeekは、MetaのLlamaやAlibabaのQwenといった大規模AIモデルの出力を利用し、独自のAIモデルを開発。
　・「DeepSeek-R1-Distill-Qwen」は、蒸留法によってChatGPT-4oと同等の性能を達成したと主張。
　・この方法により、高性能なAIを低コストで開発し、アメリカのAI企業に対抗できる技術基盤を確立。

　懸念点

　1.知的財産権の問題

　・MetaやMicrosoftは、DeepSeekが蒸留法を用いて違法にデータを取得した可能性を指摘。

　2.規制回避の手法としての利用

　・アメリカの技術規制が強化される中、中国企業は蒸留法を活用して、高性能なAIモデルを独自に構築している。

　まとめ

　蒸留法は、大規模AIモデルの知識を軽量モデルに転送する手法であり、計算コストの削減や小型デバイスでの運用に役立つ。しかし、DeepSeekの事例では、アメリカの知的財産権の侵害や技術規制の回避手段として問題視されている。

　☞ 米国企業が蒸留法を問題として訴訟に持ち込める可能性は低い。以下の理由から、蒸留法そのものを法的に争うことは困難である。

　1. 蒸留法(Distillation)は一般的な技術であり、特許侵害になりにくい

　・蒸留法は、知識蒸留(Knowledge Distillation)というAI分野の標準技術の一つであり、多くの研究機関や企業が活用している。
　・すでに論文やオープンソースで広く知られており、特定企業の独占技術とは言えない。
　・もし米国企業が訴訟を起こすとしても、蒸留法そのものではなく、特定の実装やアルゴリズムが特許を侵害しているかどうかが争点になる。

　2. 既存のAI企業(OpenAI、Googleなど)も蒸留法を使用している

　・OpenAI、Google、Meta、Anthropicなど、米国の主要AI企業も蒸留法を用いたモデルの軽量化・効率化を行っている。
　・もし蒸留法自体が問題視されるなら、米国企業も自らの技術が訴訟対象になりかねないため、訴訟を起こす動機が薄い。

　3. 知財侵害訴訟の可能性は「訓練データ」にある

　・米国企業が訴訟を起こすとすれば、蒸留法自体ではなく、モデルの訓練データの使用に関する問題(著作権・データライセンス違反)の方が有力である。
　・例えば、DeepSeekが米国企業のデータ(OpenAIのGPTモデル、GoogleのBardなど)を無断で使用して学習した場合、著作権侵害やデータ不正取得の訴訟が起こされる可能性がある。
　・実際、米国では作家団体やニュースメディアがOpenAIを訴えているが、これは訓練データの使用が問題視されているケースであり、蒸留法自体が争点ではない。

　4. 政治・規制の影響で米国が対抗措置を取る可能性

　・米国政府がDeepSeekの影響を懸念し、規制を強化する可能性はある。
　・例えば、NVIDIAのGPU輸出規制のように、AIモデルの開発や展開を制限する措置が取られる可能性がある。
　・しかし、これは法的な訴訟というよりも、米国の国家安全保障や競争政策に基づく規制の問題となる。

　結論

　・蒸留法そのものを理由に米国企業が訴訟を起こすのは難しい(一般的な技術であり、特許侵害にはなりにくい)。
　・訓練データの使用や知的財産の問題で訴訟が起こる可能性はある(特に米国のデータを無断で学習した場合)。
　・法的な争いよりも、米国政府が規制強化を通じてDeepSeekに対抗する可能性が高い(AI規制や輸出管理の強化など)。

　したがって、蒸留法そのものを問題視した訴訟は考えにくいが、データの出所や政府の規制の方が今後の焦点になると思われる。

　☞ 訓練データの使用に関する著作権問題は、米国企業が訴訟を起こせる可能性がある分野である。

　ただし、AIモデルの訓練自体が違法と断定されるかどうかは、法的なグレーゾーンであり、現在も議論が続いている。

　1. AI訓練データの著作権問題

　(1) 著作権のあるデータを無断で使用した場合

　・AIの学習には大量のテキスト・画像・コードが使われるが、それらの多くは著作権で保護されている可能性がある。
　・特に、書籍、ニュース記事、プログラムコード(GitHubなど)、映画の脚本などを無断で学習データに含めた場合、著作権侵害に該当する可能性がある。
　・米国では、著作権保有者(作家団体、ニュースメディア、ソフトウェア開発者)がOpenAIを訴えているが、これはAIの訓練に使われたデータが著作権を侵害していると主張しているためである。

（2) フェアユース(Fair Use)の適用

　・米国著作権法では、「フェアユース」という例外規定があるため、AIの訓練が必ずしも違法とは言えない。
　・フェアユースが適用されるかどうかは、以下の4要素で判断される：

　1.使用の目的(商業目的か、教育目的か)
　2.著作物の性質(事実情報か、創作物か)
　3.使用された量と本質的部分
　4.市場への影響(元の著作物に対する競争的影響)

　・OpenAIは「AIの訓練はフェアユースである」と主張しているが、著作権者側は「AIが既存の作品を模倣し、創作者の市場に悪影響を及ぼしている」と反論している。
　・裁判の結果次第では、AIの訓練そのものが違法と判断される可能性もある。

　2. DeepSeekの訓練データに関するリスク

　(1) DeepSeekが無断で米国企業のデータを使用した場合

　・もしDeepSeekがOpenAIやGoogleのAIモデルの出力をデータとして利用している場合、知的財産権の侵害を問われる可能性がある。
　・蒸留法(Distillation)を用いてGPT-4などの出力を学習データとして利用しているならば、「派生作品の無断利用」として著作権侵害に問われる可能性がある。
　・特に、訓練データの出所が不明瞭である場合、米国企業が「不正な手段でデータを収集した」として訴訟を起こす可能性がある。

　(2) データ収集の方法が問題視される可能性

　・AIの訓練データは通常、ウェブスクレイピング(自動的にウェブサイトの情報を収集する技術)によって収集されるが、これも利用規約違反やデータ盗用と見なされる可能性がある。
　・例として、OpenAIは「Reddit、Twitter(X)、ニュースサイトのデータを無断で収集していた」と指摘されている。
　・DeepSeekが同じ方法でデータを収集していた場合、米国の企業や著作権団体が訴訟を起こす可能性がある。

　3. 訴訟の可能性と影響

　(1) 米国企業がDeepSeekを訴える場合

　・米国企業(OpenAI、Google、Metaなど)は、DeepSeekが無断で米国のデータを使用している証拠を示せれば、著作権侵害として訴えることができる。
　・ただし、AIの訓練データに関する法律は明確ではなく、現在の裁判(OpenAI vs. 作家団体など)が先例となる可能性がある。
　・もし米国の裁判所が「AIの訓練データ使用はフェアユースではない」と判断すれば、DeepSeekも同様の問題に直面することになる。

　(2) 政治的な影響

　・米国政府がDeepSeekを規制対象とする可能性もある(例えば、米国企業との取引禁止、クラウドサービスの提供制限など)。
　・AI分野では、国家安全保障の観点から技術の流出を防ぐための規制が強化されている(例：NVIDIAの高性能GPUの輸出制限)。

　・もしDeepSeekが米国の技術を不正利用していると判断されれば、米国政府が制裁を加える可能性がある。

　結論

　・AI訓練データの使用に関する著作権問題は、米国企業が訴訟を起こす可能性のある領域である。
　・AIの訓練がフェアユースに当たるかどうかは、現在の裁判(OpenAI vs. 著作権者)の結果次第で決まる。
　・DeepSeekが米国のデータを無断で使用していた場合、著作権侵害やデータ盗用の訴訟リスクがある。
　・米国政府がDeepSeekを規制対象とする可能性があり、技術的な制裁が行われる可能性もある。
　
　つまり、AIの訓練自体が違法と確定したわけではないが、訴訟の結果次第ではAIの学習データの扱いが大きく変わる可能性がある。

　☞ 現時点では、DeepSeekが明確に違反していると断定するのは難しいが、著作権侵害の可能性はある。

　1. 違反の可能性がある点

　(1) 訓練データの取得方法

　・もしDeepSeekが著作権のある書籍・論文・コードを無断で使用しているなら、著作権侵害に該当する可能性がある。
　・AI企業は通常、大規模なウェブスクレイピングを行ってデータを収集するが、一部のサイト（Reddit、Twitter、ニュースメディアなど）は無断でのデータ収集を禁止している。
　・DeepSeekがこれらのデータを利用しているなら、米国企業や著作権者が訴訟を起こす可能性がある。

　(2) 蒸留法(Distillation)による問題

　・DeepSeekがOpenAIやGoogleのAIの出力を学習データに利用している場合、それは「著作権のあるモデルの派生作品」とみなされる可能性がある。
　・OpenAIは「GPTの出力をそのまま学習することは知的財産の侵害になり得る」としており、DeepSeekがその手法を使っているならば問題視される可能性がある。
　・ただし、蒸留法自体は技術的な手法であり、違法と明確に判断されるかどうかは未定である。

　2. 違反ではない可能性がある点

　(1) フェアユース（Fair Use）の適用

　・米国著作権法では、AI訓練が「フェアユース」に該当する場合、著作権侵害にはならない可能性がある。
　・もしDeepSeekがデータを単に統計的に分析し、新しい出力を生成するだけなら、フェアユースと認められる可能性がある。
　・ただし、これは裁判の結果次第であり、明確に合法とは言えない。

　(2) 訓練データが公開情報である場合

　・DeepSeekが合法的にライセンスを取得したデータや、オープンデータを使用している場合、違反にはならない。
　・例えば、Common Crawl(ウェブ上の公開データ)、政府の公開データ、パブリックドメインの書籍などを活用しているなら、著作権侵害には該当しない。

　3. 米国企業が訴訟を起こす可能性

　・証拠が揃えば、米国企業はDeepSeekを訴える可能性がある。
　・特に、OpenAIやGoogleの技術を無断で模倣していると判断されれば、知的財産　権の侵害で提訴される可能性が高い。
　・しかし、現時点ではDeepSeekがどのようなデータを使ったかの詳細が不明なため、違反と断定するのは時期尚早である。

　結論

　1.DeepSeekが無断で著作権のあるデータを使用していれば違反の可能性が高い。
　2.蒸留法を使って既存AI(GPTなど)の出力を学習している場合、知的財産権の問題になる可能性がある。
3.ただし、フェアユースが適用される可能性もあり、現時点で違法と断定するのは難しい。
4.米国企業が訴訟を起こせば、裁判の結果次第で違法かどうかが決まる。

現時点では「違反の可能性があるが、まだ確定ではない」という状況である。

　☞ DeepSeekは確かに画期的なことを成し遂げたといえる。以下の点で特に注目すべきである。

　1. モデルの公開戦略とクラウド提供の革新性

　・DeepSeekは、高度なLLM(大規模言語モデル)をクラウド上で一般公開し、誰でもアクセス可能にした。
　・これにより、AIの民主化を加速し、企業や個人が容易に高度なAIを活用できる環境を作り出した。
　・特に、米国の主要企業（OpenAI、Google、Anthropic）が慎重に展開している中、DeepSeekの果敢な公開戦略は画期的である。

　2. 蒸留法によるコスト削減と高効率化

　・DeepSeekは、「蒸留法(Distillation)」を活用して、高性能ながら計算コストを大幅に削減した。
　・蒸留法とは、大規模モデル(Teacher Model)の知識を、より小型で効率的なモデル(Student Model)に圧縮する技術である。
　　⇨ これにより、計算資源を抑えながらも、競争力のある性能を実現している。
　・既存のAI企業も蒸留技術を使っているが、DeepSeekは特にこれを活かしてクラウド提供を実現した点が革新的である。

　3. オープン戦略とグローバル展開のスピード

　・DeepSeekは、単にモデルを開発するだけでなく、短期間で世界市場に向けてクラウド提供を開始した。
　・多くの国で利用可能になっており、AIアクセスの壁を低くしたことは大きな功績である。
　・これにより、中国系AIの国際的なプレゼンスを大幅に高めることに成功している。

　4. 中国発AIモデルとしての競争力

　・これまで、AI分野では米国が圧倒的にリードしていたが、DeepSeekの登場により、中国のAI技術が国際競争力を持つことが明確になった。
　・これは、中国が独自に高性能なAIモデルを開発・展開できることを証明した点で画期的である。
　・今後、DeepSeekがさらに高度なモデルを開発すれば、米国企業と対等に競争する可能性も十分にある。

　5. AI業界の競争環境を変える可能性

　・DeepSeekの成功により、他のAI企業もクラウド展開を加速する圧力を受ける。
　・これまでOpenAIやGoogleが慎重に進めていた領域でも、競争激化により、よりオープンな展開が進む可能性がある。
　・AI市場の競争環境を根本的に変え、新たなイノベーションの波を生み出すきっかけとなる可能性がある。

　結論

　DeepSeekは、単なる新しいAIモデルの提供にとどまらず、クラウド提供、コスト削減、グローバル展開のスピードという点で画期的な成果を上げている。

　・中国のAI競争力を示す重要な事例であり、AI市場全体の競争環境を変える可能性を持っている。
　・米国企業にも影響を与え、今後のAI技術の発展に大きなインパクトを与えることは間違いない。

【参考はブログ作成者が付記】

【引用・参照・底本】

Too late, US Commerce nominee calls DeepSeek a technology ‘thief’ASIATIMES 2025.02.01
https://asiatimes.com/2025/02/too-late-us-commerce-nominee-calls-deepseek-a-technology-thief/?utm_source=The+Daily+Report&utm_campaign=f9f4c902f3-WEEKLY_02_02_2025&utm_medium=email&utm_term=0_1f8bca137f-f9f4c902f3-16242795&mc_cid=f9f4c902f3&mc_eid=69a7d1ef3c

【概要】

　トランプ前大統領がBRICS諸国に対する100％の関税を課すとする脅しを再び投稿した背景には、米国による本格的な経済圧力の可能性がある。

　この脅しは、BRICSが新たな通貨を創設する、または既存の通貨を支持することでドルの代替を図るとされる計画に対抗するためのものである。しかし、この計画は具体的に進展しているわけではなく、単なる構想の段階にとどまっている。プーチン大統領も公式声明でそのような計画を否定しており、BRICS自体も過去10年間において新開発銀行(NDB)の設立以外に具体的な成果を上げていない。2024年10月のカザン・サミットも期待されたほどの成果を生まなかった。

　トランプ前大統領がこの脅しを再投稿した理由として、直前にカナダとメキシコに25％、中国に10％の関税を課す決定を行ったことが挙げられる。これらの関税措置は、これらの国々がフェンタニル問題に対処しないことを理由とするものであったが、同様の論理で中国に対する関税措置を拡大する可能性がある。特に、BRICSを通じた人民元の国際化が米ドルに対する挑戦とみなされる可能性があり、それを口実として関税を課すことが考えられる。

　BRICS加盟国の中で、インドは以前から「脱ドル化」に関与していないことを明確にしており、外務大臣のスブラマニヤム・ジャイシャンカル氏もこの立場を再確認している。また、ロシアも同様の立場を示している。このため、仮にトランプ前大統領が関税を実施する場合、インドは対象外となる可能性がある。一方、中国と対立関係にないBRICS諸国に対しては、人民元の国際化を理由とした関税措置が講じられる可能性がある。

　経済的に脆弱で政治的な自主性が低い国々は、米国の要求に従う可能性がある。これは、対中貿易や投資の縮小を促し、米国との貿易や投資関係を強化する形で現れる可能性が高い。具体的には、貿易協定や投資条件の見直し、中国企業に対する非公式な圧力などの形を取ることが考えられる。ただし、こうした動きが直ちに中国との関係の断絶やBRICSからの離脱につながるわけではなく、トランプ前大統領の狙いは、関税を交渉材料として各国に対する影響力を強化することである。

　このように、トランプ前大統領の再投稿は、BRICS諸国に対する経済的圧力を強める前兆である可能性があり、一部の国々は関税による影響を避けるために米国の要求を受け入れる可能性がある。

【詳細】

　トランプ前大統領のBRICS諸国に対する関税脅威の背景と意図

　トランプ前大統領がBRICS諸国に対する100％関税の脅しを再投稿した背景には、米国の対外経済政策の変化と、ドル基軸体制を守るための戦略があると考えられる。特に、BRICSが新たな通貨を創設する、または人民元などの既存通貨を支援することで、ドルの国際的な地位を脅かすとされる動きに対抗しようとしている。ただし、現時点ではBRICSが実際に「脱ドル化」を本格的に進める具体的な計画を持っているわけではなく、トランプ前大統領の主張は誇張されている可能性が高い。

　1. BRICSの通貨戦略とその現実

　BRICSは過去にドル依存の低減を目指す議論を行ってきたものの、実際には大きな進展がない。

　2014年の新開発銀行(NDB)設立

　BRICSがドル決済への依存を減らすための措置の一つとして設立したものの、依然としてドル決済が主流であり、NDBの影響力は限定的である。

　2023年のBRICS拡大とカザン・サミットの結果
　
　2023年にBRICSはエジプト、エチオピア、イラン、サウジアラビア、UAEの5か国を新規加盟国として迎えた。しかし、同年10月に開催されたカザン・サミットでは、新たな通貨に関する具体的な決定はなされなかった。

　プーチン大統領の見解

　ロシア政府の公式声明によれば、プーチン大統領は「BRICSが共通通貨を創設する計画は現時点ではない」と明言しており、少なくとも短期的には実現の見込みがないことを示唆している。

　このように、BRICSの通貨戦略は未だ構想段階に過ぎず、トランプ前大統領の脅しの根拠は必ずしも現実に即したものではない。

　2. トランプ前大統領の狙いと戦略

　トランプ前大統領が11月に続き2月に再度100％関税の脅しを投稿した理由には、いくつかの戦略的意図が考えられる。

　(1) 関税を交渉の手段とする戦術

　トランプ前大統領は過去の政権時代にも、中国、メキシコ、カナダ、EUなどに対して高関税を課し、それを交渉カードとして利用してきた。今回も同様に、関税を通じてBRICS諸国に対し、米国に有利な条件を引き出そうとしていると考えられる。

　(2) 対中政策の一環としてのBRICS制裁

　トランプ前大統領は中国に対する強硬姿勢を特徴としており、BRICSへの関税措置もこの延長線上にある可能性が高い。特に、中国がBRICSを通じて人民元の国際化を推進しているとみなされることが、制裁の正当化につながる。

　人民元の国際化に関する動き

　中国はBRICS内で人民元決済を拡大しようとしており、ロシアなど一部の加盟国もそれを受け入れている。これが米国にとってはドル基軸体制への脅威と映る可能性がある。

　中国との競争を背景にした政策

　トランプ前大統領は「中国が主導する国際通貨の拡大は米国経済への脅威である」と主張する可能性が高く、関税を通じて中国の影響力を削ごうとする戦略が想定される。

　(3) 他のBRICS諸国に対する圧力

　BRICSには中国と対立する国も含まれている。例えば、インドは中国と国境問題を抱えており、人民元の国際化には積極的ではない。そのため、トランプ前大統領はインドを制裁対象から外す可能性があるが、ロシア、ブラジル、南アフリカなどには別の圧力をかける可能性がある。

　インドの立場

　インドの外務大臣スブラマニヤム・ジャイシャンカル氏は「インドは脱ドル化を進めていない」と明言しており、中国主導の金融政策には慎重な姿勢を取っている。

　他のBRICS諸国の対応

　ロシアはすでに米国の経済制裁を受けており、新たな関税が追加されたとしても影響は限定的かもしれない。しかし、ブラジルや南アフリカは米国との経済関係が強く、関税圧力に対して妥協する可能性がある。

　3. BRICS諸国への影響と今後の展開

　米国が実際に100％関税を課す場合、BRICS諸国には以下のような影響が生じる可能性がある。

　(1) 貿易関係の変化

　米国との貿易依存度が高い国々は、米国の要求を受け入れ、対中関係を調整する可能性がある。例えば、ブラジルや南アフリカは米国市場へのアクセスを維持するために、中国との貿易・投資関係を再調整する可能性がある。

　(2) 新たな貿易・投資協定の交渉

　関税圧力を受けたBRICS諸国は、米国との貿易協定を見直し、新たな合意を模索する可能性がある。これにより、米国が有利な条件で市場を獲得する機会が増える。

　(3) 中国企業への影響

　米国の圧力によって、一部のBRICS諸国が中国企業に対する投資環境を厳格化する可能性がある。これにより、非公式な形で中国の経済活動が制限される可能性がある。

　結論

　トランプ前大統領のBRICS諸国への100％関税の脅しは、単なる選挙向けの発言ではなく、実際に米国の経済圧力政策として展開される可能性がある。特に、中国を中心とした「脱ドル化」への牽制が主な目的と考えられる。BRICS内では意見の相違があり、一部の国々は米国の圧力に屈し、対中関係を調整する可能性があるが、短期間でBRICSが崩壊することは考えにくい。

　この動きは、2025年以降の国際経済秩序に大きな影響を与える可能性があり、今後の展開が注視される。
　
【要点】
　
　トランプ前大統領のBRICS諸国への100％関税脅威の背景と意図

　1. 背景

　・トランプ前大統領がBRICS諸国に対する100％関税の脅しを再投稿。
　・BRICSの「脱ドル化」や新通貨構想が米国の経済覇権に対する脅威とみなされている。
　・しかし、BRICSの通貨構想は具体的な計画に至っておらず、実現可能性は低い。

　2. BRICSの通貨戦略の現状

　・新開発銀行(NDB)：2014年設立も、依然としてドル決済が主流。
　・2023年のBRICS拡大：新規加盟国を迎えたが、新通貨の具体策なし。
　・プーチン大統領の発言：「BRICS共通通貨の計画は現時点ではない」と明言。
　・人民元の役割：ロシアなど一部加盟国で利用拡大も、全体としては限定的。

　3. トランプ前大統領の狙い

　(1) 関税を交渉の手段として活用

　　・過去にも中国やEUに関税を課し、交渉カードとして利用。
　　・BRICS諸国に対し、米国に有利な条件を引き出す狙い。

　(2) 中国への圧力強化

　　人民元の国際化阻止、米ドル基軸体制の維持が目的。
　　・「中国主導の経済圏拡大は米国経済への脅威」と強調する可能性。

　(3) BRICS内の分断工作

　　・インド：中国と対立しており、制裁対象から外れる可能性。
　　・ロシア：すでに制裁下で影響は限定的。
　　・ブラジル・南アフリカ：米国市場への依存度が高く、譲歩の可能性。

　4. 影響と今後の展開

　(1) 貿易関係の変化

　　・米国依存度の高い国(ブラジル・南アフリカなど)は対中関係を調整する可能性。
　(2) 新たな貿易・投資協定の交渉

　　・米国との貿易協定を見直し、より有利な条件を模索。

　(3) 中国企業への影響

　　・米国の圧力で、一部のBRICS諸国が中国企業への投資環境を厳格化する可能性。

　5. 結論

　・トランプ前大統領の発言は選挙向けだけでなく、実際に関税圧力がかかる可能性あり。
　・主な狙いは「脱ドル化」阻止と中国経済の牽制。
　・BRICS内では意見の相違があり、短期間での崩壊は考えにくいが、影響は大きい。
　・2025年以降の国際経済秩序に大きな変化をもたらす可能性。

【引用・参照・底本】

Why’d Trump Just Repost His Threat To Impose 100% Tariffs On BRICS Countries? Andrew Korybko's Newsletter 2025.02.02
https://korybko.substack.com/p/whyd-trump-just-repost-his-threat?utm_source=post-email-title&publication_id=835783&post_id=156286020&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=2gkj&triedRedirect=true&utm_medium=email

【概要】

　DeepSeekの成功の背景にある要因

　DeepSeekの成功は、必ずしも巨額の予算を必要とせず、適切な技術的専門知識とビジネス的判断力の組み合わせがあれば、世界水準のAIが生み出せることを示している。

　中国経済の実態と米国の認識

　近年、中国経済に対する悲観的な見方が広がっている。成長の鈍化、不動産市場の問題、人口動態の変化がその根拠とされている。さらに、米中間の緊張がこの認識を後押ししている。

　しかし、実態はより複雑である。トランプ政権は対中強硬策を掲げながらも、選挙戦で示唆していた全面的な関税措置などは回避している。トランプ氏は就任3日前の発言で、「貿易収支、フェンタニル、TikTokなど、さまざまな問題にすぐに取り組む」と述べ、米中関係において協力の余地を残していることを示唆した。

　これは、中国経済が単なる衰退ではなく、構造転換の途上にあることを米国も認識していることを示している。

　国家主導の成長から民間主導の経済へ

　中国の経済成長は、輸出主導型製造業と国有企業(SOE)によって支えられてきた。現在、フォーチュン・グローバル500に名を連ねる中国企業の69社のうち65社は国有企業である。

　近年、中国政府は戦略産業における「国家チャンピオン」の育成を目的に、国有企業の統合を推進している。一見すると、国家主導の経済が続いているように見えるが、実態は変化している。

　1990年代後半には国有企業が中国の工業生産の半分以上を占めていたが、現在では30%程度に縮小している。一方、民間企業は経済成長の主役となり、税収の50%以上、GDPの60%以上を占めるようになった。消費の重要性も高まり、GDPに占める割合は10年前の35%から2023年には55%近くに達している。

　中国政府は、科学技術インフラへのアクセス向上や資金調達の改善を通じて、民間企業の発展を後押ししている。戦略的な国家管理を維持しつつ、民間部門の活力を引き出す方針である。

　DeepSeek：民間主導の技術革新

　DeepSeekは、このような民間部門の活性化を象徴する企業の一つである。ヘッジファンドマネージャーのLiang Wenfeng氏によって設立された同社は、最近、大規模言語モデル(LLM)「R1」を発表した。

　DeepSeekの成長は、中国企業が国家主導の技術開発に依存しているという固定観念を覆すものである。同社は、米国主導のAI開発の経験を学びつつ、大量の計算資源に依存せず、独自の訓練手法と純粋な推論能力を開発するアプローチを取った。

　特に、米国の制裁によるハードウェア制約の中で、最適化技術を駆使し、少ないGPU資源を最大限に活用することに成功した。米国の研究者を驚かせたのは、わずか2,048基のNVIDIA H800 GPUと5.6百万ドルの予算で、6710億パラメータのモデルを訓練できた点である。これは、OpenAIやGoogleなどの米国企業が何倍もの資金を投入して開発しているモデルに匹敵する。

　中国政府も技術的自立を優先課題として掲げており、李強首相は企業経営者との会合で「コア技術の突破に集中せよ」と指示している。DeepSeekの成功は、この戦略と一致するものであり、同社は中国国内の博士号取得者を積極的に採用し、海外技術への依存を減らしながら、国内の人材育成を進めている。

　製造業から先端技術産業へ

　中国経済の変化は、単なる「製造業離れ」ではなく、付加価値の高い分野への移行である。

　同国は依然として製造業の競争力を活かしつつ、再生可能エネルギー、電気自動車(EV)、AIなどのハイテク産業で世界をリードしている。DeepSeekの台頭は、HuaweiやByteDanceのような企業が、模倣者からグローバルなイノベーターへと成長した過程と軌を一にする。

　中国はAI関連特許の出願数で世界をリードし、理工系(STEM)卒業生の数でも世界最大級の規模を誇る。デジタル経済はGDPの40%以上を占め、AlibabaやJD.comなどの企業が牽引している。DeepSeekのような新興企業は、少ない予算でも技術力と経営戦略を駆使すれば、グローバル水準のAIを開発できることを証明している。

　中国の産業基盤と技術発展

　中国経済の強みは、製造業の産業基盤にある。これは単なる低コストの組立産業ではなく、高度に統合された供給網とインフラの集合体である。

　1. 幅広いサプライチェーンと統合性

　中国の製造ネットワークは、基礎部品から最先端の半導体製造装置まで、あらゆる分野に広がっている。専門的なサプライヤーの集積が、迅速なイノベーションとコスト削減を可能にしている。

　2. 強固なインフラ

　鉄道、道路、港湾に対する大規模な公共投資が、効率的な物流ネットワークを支えている。これにより、大量の原材料や製品を低コストで移動させることができる。

　3. 規模の経済と迅速な試作
　
　中国では、アイデアを短期間で製品化し、大量生産に移行できる。部品メーカーや研究開発施設が密集しているため、新技術の試作から市場投入までの時間を大幅に短縮できる。

　4. 政府の支援策

　「中国製造2025」政策の下、中国政府はハイテク産業への投資を進め、国有企業と民間企業の協力を促している。この支援策は、AIハードウェアやサービスの供給体制を強化し、DeepSeekのような企業の成功を支えている。

　結論

　中国経済に関する悲観的な見方は、同国の変革を過小評価している可能性がある。DeepSeekの成功は、制約のある環境でも民間の技術革新が可能であることを示しており、中国経済の適応力と持続的な発展を象徴している。製造業の基盤を活かしながら、技術主導の経済へと移行する中国の戦略は、今後の国際経済にも大きな影響を及ぼすと考えられる。

【詳細】

　DeepSeekの成功を通じて、中国のAI産業が予想以上に競争力を持ち、アメリカとの技術格差が想定ほど大きくないことを示している。記事の内容を詳しく説明すると、以下のような要点が挙げられる。

　1. 中国経済の現状と変化

　多くの西側の論者は、中国経済の成長鈍化、不動産問題、人口動態の変化を理由に「中国経済の衰退」を予測している。しかし、この記事では、こうした単純な見方は誤解であり、中国経済は単なる低迷ではなく、構造的な変化を遂げていると指摘している。

　具体的には、中国の経済発展は従来の「輸出主導型の製造業と国有企業(SOE)中心の成長」から、「民間企業の成長と技術革新による新たな成長モデル」へと移行している。かつてSOEが中国の工業生産の半分以上を占めていたが、現在では約30%に減少し、民間企業が経済の中心になっている。民間企業はGDPの60%以上、税収の50%以上を占め、雇用創出の主力ともなっている。

　また、個人消費の割合も増加しており、GDPに占める消費の割合は過去10年間で35%から55%に上昇した。政府は科学技術基盤の開放や資金調達の支援を通じて、民間企業の成長を促進している。

　2. DeepSeekの成功とその意義

　DeepSeekは、中国のヘッジファンドマネージャーである梁文峰(Liang Wenfeng)によって設立されたAI企業であり、最近「R1」という大規模言語モデル(LLM)を発表した。このモデルの開発は、比較的限られた予算で実現された点が特徴的である。

　従来の中国企業は「政府主導の技術革新に依存している」と見なされがちだったが、DeepSeekはこれとは異なり、民間の技術力と経営戦略を駆使して成功した例である。この企業のアプローチは、アメリカのAI開発とは異なる特徴を持っている。

　特に、DeepSeekは従来の大規模な計算資源に依存する手法を取らず、ハードウェア制約の下で独自の最適化技術を開発し、効率的にAIモデルを訓練した。 たとえば、2,048台のNvidia H800 GPUとわずか5.6百万ドルの予算で、6710億パラメータを持つモデルを構築した。これは、OpenAIやGoogleなどのアメリカの大手企業が数十億ドルの予算を投じて開発するモデルと同等の規模である。

　また、DeepSeekは「完全な推論能力(pure reasoning capabilities)」を持つモデルを開発するため、通常の教師ありデータを使用せず、独自のトレーニング手法を採用した。これは、アメリカ企業の主流のアプローチとは異なり、より効率的なAI開発手法として注目されている。

　3. 中国政府の技術自立戦略との整合性

　DeepSeekの成功は、中国政府の「技術自立」政策とも一致している。中国政府は、米国による半導体規制や技術制裁を受ける中で、「国家主導の研究開発」と「民間の技術革新」の両方を推進している。

　たとえば、李強首相は企業経営者との会合で「重要な核心技術の突破に集中せよ」と明確に指示しており、政府としても技術革新を促進する姿勢を示している。DeepSeekは、中国国内のPhD研究者を積極的に採用し、海外技術への依存を減らす方向性を取っており、こうした政府の政策と合致している。

　4. AI産業と中国の産業構造の変化

　中国の経済発展は「製造業から技術産業への転換」と誤解されがちだが、実際には「付加価値の高い製造業への移行」が進んでいる。たとえば、中国は依然として世界最大の製造拠点でありながら、電気自動車(EV)、再生可能エネルギー、AIといったハイテク分野へのシフトを加速している。

　特にAI産業では、中国は世界最多のAI関連特許を持ち、毎年数百万のSTEM(科学・技術・工学・数学)分野の卒業生を輩出しており、技術人材の層が厚い。電子商取引分野でも、アリババやJD.comが成長を続けており、デジタル経済はGDPの40%以上を占めるまでに拡大している。

　DeepSeekのような新興企業は、比較的低コストで世界水準のAIを開発することで、中国の民間技術力の強さを示している。これは単なるAI産業の発展にとどまらず、中国の技術革新全体の方向性を象徴するものとなっている。

　5. 中国の製造業基盤とAI開発の関係
　
　中国の競争力は、単なる技術革新だけでなく、長年にわたる製造業の積み重ねにも支えられている。具体的には以下のような要素がある。

　(1) 広範な産業ネットワーク

　中国には、ハードウェアや半導体製造を支える強力なサプライチェーンが存在しており、AI開発に必要な計算資源や関連部品を国内で確保しやすい。こうした産業ネットワークが、DeepSeekのような企業の発展を下支えしている。

　(2) 強力なインフラ

　中国政府は過去数十年間にわたり、大規模なインフラ投資を行ってきた。鉄道、港湾、高速道路が整備され、物流効率が高いため、新しい技術や製品の迅速な普及が可能になっている。

　(3) 経済規模とスケールメリット

　中国は世界最大の市場を持ち、大規模なデータセットの活用が可能である。これにより、AIモデルの開発・改良を迅速に行うことができる。

　6. 中国経済の見通し

　中国経済には、不動産市場の低迷や若年層の失業率の上昇といった課題もある。しかし、これらの問題は他の主要経済国でも発生しており、成長の鈍化＝衰退とは言えない。

　例えば、アメリカが現在の中国と同じ規模のGDPを達成した際、年間成長率は2.4%程度だったのに対し、中国は2023年に5.4%、2024年に5%、2025年も4～5%の成長を維持すると予測されている。

　また、中国の一人当たりGDPは12,970ドルで、アメリカの83,000ドルに比べて低く、「追いつき成長」の余地が大きい。特に教育や技術投資の増加により、さらなる成長が期待される。

　結論

　DeepSeekの成功は、中国経済が単なる「ピークアウト」ではなく、新たな段階へ移行していることを示している。製造業基盤と技術革新の融合により、中国は引き続き世界経済の中心の一角を担い続けると考えられる。
　
【要点】
　
　1. 中国経済の現状と変化

　・西側では「中国経済の衰退」が指摘されているが、実際には構造的な変化が進行中。
　・SOE(国有企業)の割合が減少し、民間企業が経済の中心になりつつある。
　・個人消費の増加により、GDPに占める消費の割合が35%から55%に上昇。
　・政府は科学技術基盤の開放や資金調達支援を通じ、民間企業の成長を促進。

　2. DeepSeekの成功とその意義

　・DeepSeekは、中国の民間企業によるAI開発の成功例であり、政府主導ではない。
　・6710億パラメータのAIモデルを、5.6百万ドルという低コストで開発。
　・Nvidia H800 GPU 2,048台を使用し、効率的なトレーニング手法を採用。
　・米国のOpenAIやGoogleの開発手法と異なり、独自の最適化技術を活用。
　・従来の教師ありデータを使用せず、純粋な推論能力を重視したモデル開発。

　3. 中国政府の技術自立戦略との整合性

　・中国政府は「技術自立」を目指し、国家と民間の両方で技術革新を推進。
　・李強首相は「重要な核心技術の突破」を企業に求める。
　・DeepSeekは、中国国内のPhD研究者を積極採用し、海外技術依存を減らす方針。

　4. AI産業と中国の産業構造の変化

　・製造業から技術産業への転換ではなく、「付加価値の高い製造業」への移行。
　・中国は世界最多のAI関連特許を持ち、AI分野の人材供給も豊富。
　・電気自動車(EV)、再生可能エネルギー、デジタル経済の成長が加速。
　・デジタル経済はGDPの40%以上を占めるまでに拡大。

　5. 中国の製造業基盤とAI開発の関係

　・広範な産業ネットワーク：AI関連のハードウェア供給が国内で確保可能。
　・強力なインフラ：鉄道、港湾、高速道路が整備され、技術の普及が迅速。
　・経済規模とスケールメリット：世界最大の市場を活かしたデータ活用が可能。

　6. 中国経済の見通し

　・不動産市場の低迷や若年層の失業率上昇といった課題もあるが、他国と同様の問題。
　・2023年の経済成長率5.4%、2024年5%、2025年も4～5%の成長が予測される。
　・一人当たりGDPは12,970ドルで、アメリカの83,000ドルと比較して成長余地が大きい。
　・教育・技術投資の増加により、さらなる成長が期待される。

　結論

　・DeepSeekの成功は、中国経済が単なる「ピークアウト」ではなく、新たな段階へ移行している証拠。
　・製造業基盤と技術革新の融合により、中国は今後も世界経済の中心の一角を担う可能性が高い。

【参考】

　☞ DeepSeekのアプローチにおいて、「通常の教師ありデータを使用せず、完全な推論能力を重視した」という点は、Knowledge Distillation(知識蒸留)を使用していない可能性が高いことを示唆している。ただし、詳細な技術仕様が公開されていないため、完全に排除されているかどうかは断定できない。

　知識蒸留（Knowledge Distillation）とは？

　・小型モデル(Student Model)に、大型モデル(Teacher Model)の出力を学習させる手法。
　・計算資源を節約しつつ、高性能なモデルを効率的にトレーニング可能。
　・OpenAIやGoogleのモデル開発では一般的に採用されている。

　DeepSeekのトレーニング手法との違い

　DeepSeekが「教師ありデータを使用せず、完全な推論能力を重視」としている点は、従来の教師あり学習(Supervised Learning)や知識蒸留に依存しない手法を意味する可能性がある。具体的には以下のような特徴が考えられる。

　1.自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)

　・教師ラベルなしで大量のデータからパターンを抽出し、AIに自己学習させる。
　・BERTやGPT系の事前学習(Pretraining)でも使用されるが、DeepSeekはこれをさらに強化？
　
　2.推論能力強化(Reasoning-First Approach)

　・大規模データの記憶ではなく、純粋な推論・論理的思考の能力を重視。
　・AIがパターンを学習するのではなく、ゼロから推論できる仕組みを構築？

　3.強化学習(Reinforcement Learning)ベースの学習

　・教師モデルを使わず、報酬関数を基にAIが試行錯誤しながら自己最適化。
　・ChatGPTの「RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）」と異なり、より純粋な形式か？

　結論

　DeepSeekの手法は従来の「知識蒸留」や「教師あり学習」とは異なると主張されているが、詳細な技術的裏付けが不足しているため、完全に知識蒸留を排除しているかどうかは不明である。
　もし本当に「Knowledge Distillation」を使用していないとすれば、より効率的なAI開発手法を確立した可能性があり、他のAI企業のモデル開発にも影響を与える可能性がある。

【参考はブログ作成者が付記】

【引用・参照・底本】

The open secret behind DeepSeek’s success ASIATIMES 2025.01.27
https://asiatimes.com/2025/01/the-open-secret-behind-deepseeks-success/?utm_source=The+Daily+Report&utm_campaign=f9f4c902f3-WEEKLY_02_02_2025&utm_medium=email&utm_term=0_1f8bca137f-f9f4c902f3-16242795&mc_cid=f9f4c902f3&mc_eid=69a7d1ef3c

【概要】

　米国の技術封鎖にもかかわらず、中国のAI技術が進歩し続けていることを指摘し、米国が新たな戦略を必要としていると論じている。特に、中国のDeepSeek AIが示すように、米国の半導体規制は中国の技術発展を阻止できていないという点が強調されている。

　技術競争の構造と問題点

　米中の技術競争が単なる直線的な追いかけっこ(linear competition)である場合、中国の方が有利であると指摘している。理由として、以下の点が挙げられている。

1.人的資源の差

　・中国は年間約400万人のエンジニアを輩出しており、これは世界全体の卒業生数を上回る規模である。
　・中国政府は重点分野に対して計画的に資金と人材を集中させることができるが、米国の企業は市場原理に縛られ、短期的な利益を求める必要がある。

　2.技術の吸収と改良

　・米国が新技術を開発すると、中国はそれを観察し、効率的に資金と人材を投入して改良を加えることで、最終的に市場競争力を高める。
　・日本の「カイゼン」方式のように、既存技術に対する漸進的な改良によって競争力を高めている。

　3.価格と市場競争

　・米国が技術的優位性を主張しても、中国の製品は価格性能比(price-performance ratio)で優れる可能性が高い。
　・これにより、中国の企業が市場シェアを拡大し、米国の企業が競争力を失うリスクがある。

　技術封鎖の限界

　米国が技術封鎖(decoupling)を試みたが、完全な封鎖は難しく、中国はそれを回避する方法を見つけてきたと述べている。米国の制裁が有効でない理由として、以下の点が挙げられている。

　・中国の適応力：制裁が課されても、中国は国内で代替技術を開発するか、他のルートを通じて技術を確保してきた。
　・産業スパイの可能性：記事は明言していないが、中国が産業スパイなどを通じて技術を取得する可能性も示唆されている。
　・市場の分断が不完全：米国が中国市場から完全に撤退することは現実的でなく、中国企業も世界市場にアクセスできる状態が続いている。

　米国が取るべき戦略

　単なる技術封鎖だけでは不十分であり、より包括的な戦略が必要であると論じている。その戦略の要点は以下の通りである。

　1.新たな経済圏の形成

　・米国は同盟国との経済的・技術的な結びつきを強化し、中国が主導する経済圏とは異なるブロックを形成するべきである。
　・これは、米国主導の技術・市場圏を確立し、中国の影響力を制限することを目的としている。

　2.多国間協力の強化

　・BRICSを通じた中国の国際的な影響力拡大に対抗するため、米国は多国間協力を強化し、中国の台頭を抑制する枠組みを作るべきである。

　3.ルールの明確化

　・米国とその同盟国の経済圏に中国が参加する場合、厳格なルールを設けることで、中国の影響力を制限する必要がある。
　・これは、技術移転や知的財産権の保護を徹底し、中国の不正行為を防ぐことを意味する。

　歴史的な比較：日本とドイツの事例

　日本の1980年代の経済戦略と19世紀末のドイツ(ビスマルク時代)を中国の現状と比較している。

　・日本の失敗：日本は1980年代にカイゼンモデルで米国を追い越そうとしたが、産業選択の誤りと発展モデルの硬直性のために失敗した。
　・ドイツの成功と失敗：ビスマルク時代のドイツはイギリスを模倣し、最終的に「Made in Germany」を品質の証とすることに成功したが、帝国主義的な拡張によって欧州の対立を招き、第一次世界大戦につながった。
　・中国の可能性：中国がドイツのように「開放的で自由な国」になることで、米国を追い越す可能性があると指摘する。しかし、中国の歴史的な中央集権的傾向を考慮すると、これは容易ではないとも述べている。

　米国の課題と未来の選択肢

　米国にとっての課題は、同盟国を結束させつつ、それが中国を過度に刺激しないようにすることである。特に、トランプ政権のような「革命的な」指導者がこの方向性を進める可能性があるが、欧州などの同盟国との関係を再構築することは容易ではない。

　結論として、米中対立を平和的に解決するためには、次のいずれかのシナリオが必要であるとしている。

　1.米国が同盟国を結束させ、中国を孤立させる

　・これにより中国は内向きになり、経済成長が鈍化し、脅威が減少する可能性がある。
　
　2.中国が政治的に開放され、民主化する

　これにより、米中対立の根本的な要因が解消され、技術競争が対立ではなく協力へと転換する可能性がある。

　3.双方が改革し、新たな国際秩序を構築する

　これは、米中が相互に妥協し、新たなルールの下で協力する形をとる。

　総括

　米国の技術封鎖が中国の技術発展を阻止できていないことを前提に、米中技術競争の現状と未来について論じている。米国が単純な技術封鎖を続けるだけでは、中国の追い上げを防げないため、より包括的な戦略が必要であるという立場を取っている。また、歴史的な事例を参照しながら、中国がどのような選択をするかが今後の世界秩序に大きな影響を与えると示唆している。

【詳細】

　中国の人工知能(AI)モデル「DeepSeek」がアメリカの技術的優位性に対して重大な挑戦を突きつけていると論じている。アメリカは最先端の半導体技術を独占することで中国の技術進歩を阻止できると考えていたが、中国はエンジニアリングの工夫によって制裁の影響を克服し、技術的な追いつきを果たしている。この状況は、アメリカの対中戦略全体に疑問を投げかけており、従来の単純な技術制限策では不十分であることを示唆している。

　技術競争の非線形性

　アメリカと中国の技術競争は単純な「技術開発→キャッチアップ」の構造ではない。中国は年間400万人の工学系卒業生を輩出し、計画経済的な要素を活用して戦略的にリソースを集中投下できる。さらに、中国企業は市場原理に縛られたアメリカ企業と異なり、短期的な利益を求める必要がないため、長期的な視点で投資が可能である。

　中国は新技術の「試行錯誤」や「財務的リスク」をアメリカ側に負わせた上で、それを効率的に模倣・改良することで技術的なギャップを埋めている。結果として、アメリカが新たな技術革新を成し遂げたとしても、中国が迅速に追随し、市場で価格競争力を持つ製品を供給することで、アメリカ企業を圧迫する状況が生まれている。この構図が続けば、アメリカは次第に競争力を失い、技術優位を維持できなくなる可能性がある。

　技術的デカップリング(分断)の限界

　アメリカは「技術的デカップリング(分断)」を推し進め、中国の技術進歩を遅らせようとしているが、現実には効果が限定的である。なぜなら、中国はすでに独自の技術エコシステムを構築しつつあり、完全な遮断が困難であるためである。さらに、他国との連携を深めることで、中国はアメリカ主導の技術規制を迂回する手段を拡充している。

　単純な技術制限策ではなく、アメリカはより包括的な戦略を構築する必要がある。これは、中国を完全に排除するのではなく、「特定の条件下で統合する」形を模索するべきだという提案につながる。そうすることで、技術競争を管理し、無用な対立を回避しつつ、アメリカの技術的優位を維持する道を探ることができる。

　中国の技術発展と日本の「カイゼン」モデル

　中国の技術戦略は、1980年代の日本の「カイゼン(改善)」モデルと類似している。当時の日本は、既存技術を漸進的に改良することで、アメリカの産業を脅かした。しかし、日本は通貨の自由化や市場の硬直性などの要因により、アメリカの経済圧力に屈した。

　一方で、中国は日本とは異なる点が多い。人口規模は日本の4倍であり、人民元は完全に自由化されておらず、経済政策の柔軟性が高い。さらに、中国はBRICSなどの多国間枠組みを活用し、独自の国際経済圏を形成しようとしている。アメリカは、こうした中国の国際的な動きを抑えるため、より広範な経済・技術戦略を立案する必要がある。

　アメリカの対抗策：同盟国との統合戦略

　アメリカは、中国と直接対峙するのではなく、同盟国との協力を強化し、より広範な技術・経済圏を形成することで、中国を「管理された環境」に閉じ込めるべきだと提案されている。これは、完全な分断ではなく、「明確なルールの下での統合」を前提とする戦略であり、中国がこれに適応しなければ孤立するような仕組みを作ることが求められる。

　この戦略によって、アメリカは自国の人口減少や人的資源の制約を克服し、技術競争で優位性を確保することが可能となる。例えば、インドや東南アジア諸国との協力を深め、これらの地域をアメリカ主導の経済圏に取り込むことで、中国の影響力を相対的に低下させることができる。

　ビスマルク時代のドイツとの類似性

　中国の技術発展は、19世紀後半から20世紀初頭にかけてのドイツと類似している。当時のドイツは、イギリスの技術を模倣しながら改良を加え、「Made in Germany」を品質の象徴へと変えた。しかし、その成功がドイツの軍事的膨張を招き、最終的には第一次世界大戦の勃発につながった。

　中国が同じ道を辿る可能性があるかどうかは不明だが、アメリカにとっては歴史的な教訓となる。アメリカは、ドイツがかつてそうであったように、「開放的かつ自由な市場」の中で競争力を維持するのか、それとも保護主義的な政策を強化するのかを決断しなければならない。いずれの選択肢をとるにせよ、現在の単純な技術規制政策では不十分であり、より多角的なアプローチが求められる。

　結論

　要は、アメリカの従来の技術封じ込め政策が機能せず、中国が技術的に追いつきつつある現実を認識し、新たな包括的戦略を構築すべきだという主張である。単なる技術競争ではなく、国際的な枠組みを活用し、中国を「管理された環境」に誘導することが必要である。歴史的な事例として、日本の「カイゼン」やドイツの技術発展が挙げられ、それぞれの成功と失敗を踏まえた上で、アメリカがどのように戦略を調整するべきかが議論されている。

　この新戦略の成否は、アメリカがどのように同盟国との関係を再構築し、中国に対する明確なルールを設定できるかにかかっている。特に、次期大統領(例えばトランプ)がこの戦略をどのように実行するのかが、今後の国際秩序の行方を左右する可能性がある。
　
【要点】
　
　1.中国の技術進歩

　・AIモデル「DeepSeek」がアメリカの技術的優位に挑戦
　・アメリカの半導体制裁をエンジニアリングの工夫で克服
　・技術封じ込め戦略の限界が露呈

　2.技術競争の非線形性

　・中国は年間400万人の工学系卒業生を輩出
　・市場原理に縛られず長期的投資が可能
　・アメリカの技術革新を迅速に模倣・改良し競争力を獲得

　3.技術的デカップリング(分断)の限界

　・中国は独自の技術エコシステムを構築中
　・BRICSなどを活用しアメリカ主導の技術規制を迂回
　・完全な排除ではなく「管理された環境」での統合が必要

　4.日本の「カイゼン」モデルとの比較

　・1980年代の日本と同様に、既存技術の改良で競争力を強化
　・しかし、中国は人口規模や経済政策の柔軟性で日本とは異なる
　・BRICSなどの枠組みを活用し、国際経済圏を形成

　5.アメリカの対抗策：同盟国との統合戦略

　・完全な対立ではなく「条件付き統合」へ移行すべき
　・インドや東南アジアと協力し、技術・経済圏を拡大
　・人口減少や人的資源の制約を克服し、中国の影響力を抑制

　6.ビスマルク時代のドイツとの類似性

　・19世紀のドイツも英国技術を模倣・改良し競争力を強化
　・しかし、軍事的膨張につながり戦争へと発展
　・アメリカは同じ轍を踏まないよう戦略的判断が必要

　7.結論

　・アメリカの単純な技術封じ込め政策では不十分
　・中国を「管理された環境」に誘導する包括的戦略が必要
　・同盟国との協力と国際ルールの明確化が成功の鍵

【引用・参照・底本】

The profundity of DeepSeek’s challenge to America ASIATIMES 2025.02.02
https://asiatimes.com/2025/02/the-profundity-of-deepseeks-challenge-to-america/?utm_source=The+Daily+Report&utm_campaign=f9f4c902f3-WEEKLY_02_02_2025&utm_medium=email&utm_term=0_1f8bca137f-f9f4c902f3-16242795&mc_cid=f9f4c902f3&mc_eid=69a7d1ef3c

【概要】

　DeepSeekは、AI業界に衝撃を与えた中国のスタートアップ企業である。2023年に設立されたDeepSeekは、米国のOpenAIやAnthropicの製品と競り合うことのできる効率的なAIモデルを発表し、業界の注目を集めている。特に、同社は競合他社と比較して、はるかに少ないコストとコンピュータパワーで優れた成果を上げている。

　2025年1月28日に発表されたDeepSeekのV3モデルは、同社の「推論」R1モデルに続く新しいものであり、テキストだけでなく画像にも対応できる。このV3モデルは、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude 3.5といった最先端モデルに匹敵する性能を誇る。DeepSeekは、V3を約558万米ドルという開発コストでトレーニングしたと報告しており、これに対してGPT-4は1億米ドル以上を費やして開発されている。

　V3モデルは、Nvidia製のH800 GPUを約2,000枚使用してトレーニングされた。これも、他社が使用した16,000枚以上のH100チップに比べて非常に少ない数である。

　さらに、DeepSeekは「推論」モデルであるR1も発表した。このモデルは、複雑な問題を段階的に解決することを目的としており、文脈理解や戦略的計画など、相互に関連した部分を扱うタスクにおいて優れた性能を発揮する。

　DeepSeekの成功の鍵は、リソースを節約しつつ高い成果を上げる効率性の追求にある。特に、同社は「スパース性」という数学的概念に基づいた新技術を採用しており、モデルのパラメータのうち、特定の入力に対して必要なパラメータだけをトレーニングすることで、従来の方法よりも少ないリソースでモデルを訓練できるようにした。また、V3モデルはデータの圧縮技術を駆使して、情報の格納とアクセスを迅速に行えるようにしている。

　DeepSeekは、これらのモデルや技術をMITライセンスの下で公開しており、誰でもダウンロードして改変することができる。このオープンな姿勢は、商業的な利益を求めるAI企業にとっては打撃となる一方で、AI研究者にとっては非常に有益である。

　このような効率的なAI技術の進展により、大学などの研究機関でも、限られたリソースでAIの実験や開発を行うことが可能となる。また、消費者にとっても、クラウド上でのサブスクリプション料金を払わずに、ユーザー自身のデバイス(例えば、ノートパソコンやスマートフォン)でAIを使用する機会が増える可能性がある。

　ただし、すでに多くのリソースを有する研究機関にとっては、DeepSeekのアプローチが必ずしも全体的なパフォーマンス向上に繋がるわけではなく、主に効率性向上に寄与する可能性がある。

【詳細】

　DeepSeekは、中国のスタートアップ企業で、AI業界に革新的な変化をもたらした。この企業は、米国企業であるOpenAIやAnthropicの最新モデルと競り合うことができる効率的なAIモデルを開発し、業界の注目を集めている。DeepSeekが特に注目された理由は、従来のAI企業が開発するモデルに比べて、非常に低コストかつ少ないリソースで高い性能を達成していることにある。

　DeepSeekの主要な成果

　V3モデルの開発 2025年1月28日にDeepSeekは、V3という新しいAIモデルを発表した。このV3は、従来のAIモデルに匹敵する性能を持ちながらも、トレーニングにかかるコストや必要な計算リソースが大幅に削減されている。V3は、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude 3.5と同等の性能を持ち、自然言語の処理やテキスト生成、コード生成など多岐にわたるタスクをこなすことができる。

　具体的には、V3は、約5.58百万米ドルという開発費でトレーニングされており、この額はGPT-4の開発費の1億米ドル以上に比べて圧倒的に低い。この低コストで高性能を実現するために、DeepSeekは独自の技術を駆使しており、その効率性が業界で注目されている。

　GPUの使用 DeepSeekは、V3をトレーニングする際にNvidia製のH800 GPUを約2,000枚使用した。この数は、OpenAIがGPT-4をトレーニングするために使用した16,000枚以上のH100チップと比較して、圧倒的に少ない。しかし、これでV3は十分に高いパフォーマンスを発揮しており、DeepSeekの効率的なアプローチが成功したことを示している。

　R1推論モデル DeepSeekはまた、1月20日にR1モデルも発表した。R1は、従来のモデルよりもさらに高度な「推論」能力を持つAIモデルで、問題を段階的に解決していく方式を採用している。このモデルは、複雑なタスクや、文脈理解、戦略的計画を必要とする問題に強みを持っており、特に教育やビジネス、戦略的な分野での応用が期待されている。

　R1モデルは、V3の改良版であり、強化学習(Reinforcement Learning)という技術を用いて、推論に特化したバージョンに仕上げられている。これにより、V3よりもさらに洗練された推論能力を発揮し、より複雑な問題を解決することが可能になった。

　技術的革新 DeepSeekの最大の特徴は、リソース効率を最大化するための革新的な技術にある。DeepSeekの開発者たちは、AIのトレーニングに必要なリソースを最小限に抑えるために、二つの新しい技術を導入した。

　スパース性技術

　AIモデルは膨大なパラメータ(V3は約6710億)を持つが、実際には特定の入力に対して全てのパラメータが使用されるわけではない。DeepSeekは、どのパラメータが必要かを予測する新しい技術を開発し、その予測に基づいてトレーニングを行った。これにより、従来の方法よりも少ないパラメータで効率よくトレーニングできるようになり、計算リソースを大幅に削減した。

　データ圧縮技術

　もう一つの革新は、モデルが使用する情報を圧縮する技術である。DeepSeekは、AIモデルが必要とするデータを効率的に圧縮する方法を見つけ、これによってデータの格納とアクセスの速度を大幅に向上させることができた。この技術により、トレーニングの効率が高まり、より少ないリソースで高性能なモデルを構築できる。

　オープンソースの公開 DeepSeekは、これらのモデルと技術をMITライセンスのもとで公開しており、誰でも自由にダウンロードして改変することができる。このオープンソースの提供により、商業的な競争においてDeepSeekは他の企業に対して優位に立つことができるとともに、AI研究者たちにとっても大きな利益をもたらしている。これにより、AIの研究がより効率的に行えるようになり、AI技術の発展が加速すると期待されている。

　影響と将来展望

　DeepSeekの革新がもたらした影響は多大であり、これからのAI研究や開発において重要な転換点となる可能性がある。特に、効率性を重視した技術が注目され、限られたリソースでのAI開発が現実のものとなることで、大学や研究機関でも新たな実験や開発が進むことが予想される。

　また、消費者向けにも、AI技術が安価で利用できるようになる可能性があり、クラウドを介さずに、個々のデバイス(例えば、スマートフォンやパソコン)でAIモデルを実行することができるようになるだろう。これにより、AIの利用がより普及し、生活のあらゆる分野でAI技術が活用される時代が訪れることが期待される。

　一方で、DeepSeekのアプローチがすべての面で優れているわけではなく、すでに膨大なリソースを持つ企業や研究機関にとっては、必ずしもDeepSeekの効率性向上が有益であるとは限らない。性能向上と効率性向上のバランスが今後の課題となるだろう。
　
【要点】
　
　1.DeepSeekの概要

　・中国のAIスタートアップ企業、2023年に設立。
　・米国企業(OpenAIやAnthropic)と競り合う高性能なAIモデルを低コストで開発。

　2.V3モデルの発表

　・2025年1月28日に発表された強力なAIモデル。
　・OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude 3.5と同等の性能を持つ。
　・トレーニング費用：約5.58百万米ドル(GPT-4は1億米ドル以上)。
　・トレーニングに使用したGPU：Nvidia製H800チップを約2,000枚。

　3.R1モデルの発表

　・1月20日に発表された「推論」能力を持つAIモデル。
　・複雑な問題を段階的に解決する能力を持ち、文脈理解や戦略的計画に強い。

　4.革新的な技術

　・スパース性技術：パラメータを必要最小限に絞り、効率的にトレーニング。
　・データ圧縮技術：必要なデータを圧縮し、ストレージとアクセス速度を向上。

　5.オープンソース化

　・V3とR1はMITライセンスで公開され、誰でも自由にダウンロード・改変可能。
　・AI研究者にとって有益なリソースとなり、AI技術の発展が加速。

　6.業界への影響

　・DeepSeekの効率的なモデルが低コストで提供され、AI業界に大きな影響を与える。
　・小規模な研究機関や消費者向けにAI技術が普及する可能性。

　7.将来の展望

　・AIモデルがクラウドではなく、個々のデバイス(スマートフォン、パソコン)で動作するようになる。
　・高リソースを持つ企業にとっては、効率性向上が必ずしも有益とは限らない。

【参考】

　☞ スパース性(Sparsity)とは、主に数学やデータ科学、機械学習の分野で使用される概念で、あるデータセットや行列において、ゼロまたは無視できる値(非ゼロ値)が少ない状態を指す。これにより、データの格納や計算において効率的な処理が可能になる。

　具体的には、次のような特徴がある。

　1.行列のスパース性

　行列やベクトルの多くの要素がゼロである場合、スパース行列と呼ばれる。通常、スパース行列はメモリや計算の効率性を高めるため、ゼロ以外の値だけを保存・計算する。

　2.機械学習での利用

　スパース性は機械学習モデルにおいて、例えば高次元のデータ(特徴量が多い場合)を効率的に処理するために利用される。多くの特徴量が無関係またはゼロに近い場合、それらを削除または無視することで、モデルの学習や予測が高速化し、計算リソースが節約される。

　3.DeepSeekのスパース性技術

　DeepSeekのAIモデルでは、スパース性を活用して、モデルのパラメータ(V3では約6710億)を全て使用するのではなく、必要なパラメータのみを選択して訓練することで、効率的なトレーニングを実現している。この方法により、従来よりも少ないリソースで同等の性能を得ることができるため、コストや計算負荷を大幅に削減できる。

【参考はブログ作成者が付記】

【引用・参照・底本】

How DeepSeek did it ASIATIMES 2025.01.28
https://asiatimes.com/2025/01/how-deepseek-did-it/?utm_source=The+Daily+Report&utm_campaign=f9f4c902f3-WEEKLY_02_02_2025&utm_medium=email&utm_term=0_1f8bca137f-f9f4c902f3-16242795&mc_cid=f9f4c902f3&mc_eid=69a7d1ef3c