【概要】

　DeepSeekは、AI開発のコストに関する期待を大きく覆した中国のAIスタートアップである。従来、AIシステムを構築するには巨額の投資が必要であるとされ、OpenAIやGoogle、Anthropicなどの企業は、ますます強力なモデルを作るために多額の資金を投じていた。しかし、DeepSeekは、最新のAIを開発するために必要なコストを大幅に削減する方法を見出し、これにより従来のビリオンドル規模の投資に疑問を投げかけることとなった。

　DeepSeekの成功の要因は、技術的な革新というよりも効率化に関する伝統的な手法にある。AI開発においては、大規模なデータセットと計算リソースが必要とされ、特にGPU(グラフィックス処理ユニット)を使用しての学習が不可欠である。しかし、DeepSeekはこのリソース消費を最小限に抑えるために、モデルの重みを表現するビット数を削減するなど、多くの工夫を凝らした。これにより、V3モデルの訓練にはわずか600万ドルの費用しかかからなかった。

　また、DeepSeekはアメリカの輸出規制により、最先端のNvidia H100 GPUを使用することができなかったが、代わりにNvidia H800 GPUを使用した。この制限がかえって創意工夫を生み出し、より効率的な方法を見つけるきっかけとなった。

　さらに、DeepSeekはモデルの推論に関するコスト削減にも成功し、OpenAIのo1モデルと比較しても遜色ない推論タスクをこなすR1モデルを公開した。これらの成果を踏まえて、DeepSeekはV3およびR1のモデルの重みを全て公開し、MITライセンスの下で誰でも自由に使用できるようにした。

　このように、DeepSeekはAIモデル開発のコスト構造を根本的に変え、これまでの閉じた高額なモデルとは異なり、オープンで低コストでありながら高性能なモデルを提供することに成功した。これにより、研究コミュニティや投資家は新たな現実に適応する必要が生じている。

【詳細】

　DeepSeekは、AI技術の開発におけるコスト削減の先駆者として注目される中国のスタートアップであり、その登場は従来の大型AI開発に関する考え方に革命をもたらした。特に、大規模言語モデル(LLM)を開発するためには、膨大な計算資源とコストがかかるとされてきたが、DeepSeekはそのコストを劇的に削減し、従来の企業が抱える「数十億ドル」の投資に対する新たな視点を提供した。

　大規模言語モデルの開発とそのコスト

　大規模言語モデル(LLM)は、次に来るべき単語を予測することで学習を進める人工知能システムであり、そのモデルは膨大なデータと計算リソースを必要とする。たとえば、「相対性理論はアルバート」という文があった場合、次に来る単語として「アインシュタイン」が予測される。この予測を行うために、大量のテキストデータを使って事前学習(pretraining)を行い、その学習には高性能なGPUを利用する。

　事前学習においては、計算量が膨大で、消費されるエネルギーも非常に多くなる。このため、AI開発におけるコストの主要な部分は、GPUによる計算資源の消費に関連している。また、単に事前学習だけでは消費者向けの製品として十分な精度を持つAIが完成するわけではなく、追加的な調整が必要になる。具体的には、指示に従った学習(instruction tuning)や、人間のフィードバックを活用した強化学習(reinforcement learning from human feedback)などの工程が加わり、さらにコストがかさむ。

　このように、AI開発には高額なリソース投資が必要であり、一般的には最新のAIモデルを構築するためには1億ドル(約140億円)以上の費用がかかることが予想されている。

　DeepSeekの革新

　DeepSeekが登場した背景には、単に新しい技術的な突破口があったわけではなく、むしろ「効率化」という従来の手法を駆使してコストを削減した点に革新がある。具体的には、以下のような工夫がなされた。

　ビット数の削減

　一つ目の主な工夫は、モデルの重み(パラメータ)を表現するために使用するビット数を減らした点である。通常、AIモデルの重みは非常に多く、数百億単位に達することがあり、そのためには大量の計算とストレージが必要となる。DeepSeekはこの重みをより効率的に表現するために、必要最小限のビット数で済む方法を採用した。

　ニューラルネットワークアーキテクチャの革新

　さらに、DeepSeekはニューラルネットワークアーキテクチャ自体を工夫し、より少ないリソースで同等の性能を発揮するような構造を開発した。これにより、従来のアーキテクチャに比べて計算資源を大幅に削減しつつ、モデルの性能は保たれている。

　GPU間の通信のオーバーヘッドの削減

　GPUを複数使用する際、GPU間でデータをやり取りする必要があるが、この通信にかかるコストが高くなる場合が多い。DeepSeekは、この通信のオーバーヘッドを削減するための技術を開発し、より効率的にGPU間でデータを転送できるようにした。

　米国の輸出規制とその影響

　また、DeepSeekはアメリカの輸出規制により、最先端のNvidia H100 GPUを使用することができなかった。これにより、Nvidia H800という性能が少し劣るGPUを使用せざるを得なかったが、この制限が逆に同社にとっては創意工夫を生み、限られたリソースで最大限の効率を引き出すための新たな発想が促される結果となった。

　推論(インフェレンス)のコスト削減

　モデルの学習が完了した後、実際にユーザーの入力に応じてAIが応答する段階(推論)にも計算資源が必要であり、この推論コストが高くなることがしばしば問題となる。DeepSeekは、推論コストを削減するための最適化を行い、より低コストで同様の性能を実現した。例えば、OpenAIのo1モデルと同等の推論タスクをこなせるR1モデルを開発した。

　オープンなアプローチ

　さらに、DeepSeekはV3およびR1モデルの重みを全て公開し、MITライセンスの下で自由に利用できるようにした。このオープンなアプローチにより、研究者や企業はDeepSeekのモデルをカスタマイズしたり、商業的に利用することができるようになった。

　影響と今後の展望

　DeepSeekの登場により、AI開発におけるコストの常識が大きく変わる可能性がある。従来のように、高額な投資と閉じられた環境でのモデル開発が主流であった中、DeepSeekはオープンで低コストで高性能なモデルを提供することで、AI開発のアクセス可能性を大幅に広げた。これにより、研究者や企業がより低コストで高度なAI技術を活用できるようになり、AI技術の民主化が進む可能性がある。

　しかし、DeepSeekの登場が投資家や大手企業の期待にどのような影響を与えるかは、しばらく時間がかかるだろう。特に、AI業界の中でどの企業がこの新たなアプローチを採用し、どのように競争優位性を築くかが重要な課題となる。

【要点】

　・DeepSeekの登場: 中国のスタートアップで、AI技術開発におけるコスト削減に成功。従来のAI開発のコスト概念に革新をもたらした。

　・大規模言語モデル(LLM)のコスト: LLMの開発には膨大な計算リソースとエネルギーが必要。事前学習や調整には高額な投資がかかる。

　・DeepSeekの革新

　　⇨ ビット数の削減: 重み(パラメータ)の表現に必要なビット数を減らし、効率的な計算を実現。
　　⇨ ニューラルネットワークアーキテクチャ: より少ないリソースで同等の性能を発揮する設計。
　　⇨ GPU間の通信オーバーヘッド削減: 複数GPU間でのデータ転送効率を向上。

　・米国の輸出規制: Nvidia H100 GPUが使用できず、代わりにH800を使用したが、この制限が逆に効率化を促進。

　・推論コスト削減: 推論段階での計算コストを最適化し、低コストで高性能なR1モデルを提供。

　・オープンアプローチ: V3およびR1モデルの重みを公開し、MITライセンスで自由に利用可能に。

　・影響と今後の展望

　　⇨ AI開発のコスト削減が進み、技術の民主化が促進される可能性がある。
　　⇨ 低コストで高性能なモデルの登場により、研究者や企業のアクセスが広がる。
　　⇨ 競争優位性を巡る企業間の戦いが今後の焦点となる。

【参考】

　☞ MITライセンスは、ソフトウェアに関する非常に自由なオープンソースライセンスの一つであり、次の特徴がある。

　・自由な使用: ソフトウェアを商用、非商用問わず自由に使用できる。
　・変更の許可: ソフトウェアを自由に修正したり、カスタマイズしたりできる。
　・再配布の許可: 修正したソフトウェアを再配布することができる。
　・制限が少ない: ソフトウェアを使用、コピー、変更、再配布する際にほとんど制限がなく、ライセンスのコピーを含むことさえ要求されることが多い。
　・免責事項: ソフトウェアは「現状のまま」で提供されるため、使用中の不具合や損害に対して開発者は責任を負わない。

　MITライセンスの目的は、開発者やユーザーがソフトウェアをできるだけ自由に活用できる環境を提供することである。特に商業利用を制限しないため、企業や開発者が自分のプロジェクトに取り込む際に非常に便利である。

【参考はブログ作成者が付記】

【引用・参照・底本】

How DeepSeek revolutionized AI’s cost calculus ASIATIMES 2025.01.30
https://asiatimes.com/2025/01/how-deepseek-revolutionized-ais-cost-calculus/?utm_source=The+Daily+Report&utm_campaign=7aca4900b3-DAILY_31_01_2025&utm_medium=email&utm_term=0_1f8bca137f-7aca4900b3-16242795&mc_cid=7aca4900b3&mc_eid=69a7d1ef3c

【概要】

　デイビッド・M・マコートによる論考「トランプには現実的かつ抑制された対中政策が必要である」は、米国の国家利益を中心に据えた対中政策の必要性を主張している。

　トランプ大統領の国家安全保障担当者を「対中強硬派」とする見方が誤解であると指摘し、実際には対中強硬派だけでなく、経済的利害を重視する人物も含まれていることを強調している。トランプは対中関係において、関税の回避や貿易交渉を優先する姿勢を見せており、中国訪問の意向も示している。

　トランプ政権の主要な対中強硬派には、マルコ・ルビオ国務長官、マイク・ウォルトズ国家安全保障問題担当補佐官、ピート・ヘグセス国防長官、ピーター・ナヴァロ通商顧問、TikTok禁止を推進するジェイコブ・ヘルバーグ国務省経済政策担当官、アレックス・ウォン国家安全保障担当副補佐官(トム・コットン上院議員の元顧問)などが含まれる。

　一方で、トランプ政権には「テック業界の実力者(テック・ブロス)」とされる人物も影響力を持つ。パランティアCEOのアレックス・カープや自律型兵器メーカーAndurilのパルマー・ラッキーは、米国の防衛支出拡大から利益を得る立場にあり、中国との対立を重視している。しかし、テスラCEOのイーロン・マスクは、中国市場での利益を考慮し、デカップリング(経済的分離)に反対する立場を取っており、テック業界内でも意見が分かれている。

　現在のワシントンには「対中穏健派(ハト派)」はほとんど存在せず、ジョンズ・ホプキンス大学SAISのジェシカ・チェン・ワイス教授や元国務副長官ジェームズ・スタインバーグのようにゼロサム思考を批判する専門家も、中国の脅威を過小評価しているわけではない。

　マコートは、対中政策において「強硬派か穏健派か」という枠組みではなく、「どのような政策が適切か」を考えるべきであると主張する。米国の対中政策は、現実主義と抑制に基づき、アジアにおける勢力均衡の正確な評価と国家利益の明確化に基づくべきである。

　特に、米国の国家安全保障の概念が過度に拡大されていることが問題であると指摘する。TikTokの運営許可や米国内の重要インフラ(港湾設備、米国鉄鋼会社)の外国企業による所有、外国製ドローンや電気自動車の規制などは、国内法執行の問題であり、軍事的安全保障とは切り離して議論すべきであると論じている。

　米国の東アジア政策に関しては、「軍事的優位(プライマシー)」の維持を目指すことは非現実的かつ不要であり、日本、韓国、ニュージーランドを含む同盟国の防衛は米国の責務ではないと主張する。ワシントンは安全保障の「パートナー」にはなり得るが、「保証人」になるべきではないという立場である。

　台湾問題については、米国の主要な課題は「緊張の抑制」「現状維持の維持」「武力衝突の回避」であり、「戦略的曖昧さ(Strategic Ambiguity)」の政策が依然として最適であると論じている。中国が台湾を武力で統一しようとする場合、米国がそれを阻止することは不可能であり、仮に習近平が台湾侵攻を決断したとしても、それは米国の政策失敗ではないと主張する。このような「対中強硬でない姿勢」を「中国に対して弱腰である」と批判する言説は、「軍事的優位の維持(プライマシー)」を正当化するためのものであると指摘する。

　また、対中競争が国内投資の必要条件とされるべきではないとし、AIや半導体などの分野で米国が主導権を握るべき理由は、中国との競争ではなく、「雇用創出」「経済成長」「技術革新の促進」にあるべきだと主張する。

　最後に、対話の重要性を指摘し、米中関係における交渉の余地を確保すべきであると論じる。米国は中国の外交手法を問題視し、中国も米国の外交姿勢(講義的な態度や一方的な要求)に不満を抱いているが、それでも対話の継続は価値があると結論付ける。

　結論として、トランプ政権が誰を対中政策担当者に任命するかに関わらず、現実的かつ抑制された政策こそが、米国の国家利益に適う最良の選択肢であると主張している。

【詳細】

　ドナルド・トランプ米大統領の中国政策について、現実的かつ抑制的なアプローチが求められるという視点から論じている。著者であるデイビッド・M・マコート(David M. McCourt)は、トランプ政権の安全保障担当者が「対中強硬派(hawks)」であるとする見方に異議を唱え、実際には異なる立場の人物が混在していることを指摘している。トランプの対中政策は、強硬姿勢だけではなく、経済的利益を重視する要素も含まれており、米国の国益を中心に据えた現実的な判断が必要であると主張している。

　１. トランプ政権の対中政策の現状

　トランプは大統領就任直後から、中国との関係改善に前向きな姿勢を示している。中国訪問の意向を表明し、貿易に関しても「取引(deal)」が成立すれば関税の適用を避けたいとの考えを示している。このことから、トランプ政権の対中政策が一方的に強硬なものではなく、交渉の余地を残していることがわかる。

　また、政権内には対中強硬派と経済的利益を重視する人物が混在している。対中強硬派としては、マルコ・ルビオ国務長官、マイク・ウォルツ国家安全保障担当補佐官、ピート・ヘグセス国防長官、ピーター・ナヴァロ通商顧問、ジェイコブ・ヘルバーグ(TikTok禁止を推進)国務省経済政策担当官、アレックス・ウォン(対中強硬派のトム・コットン上院議員の元顧問)副国家安全保障担当補佐官が挙げられる。

　一方で、経済界からの影響も無視できない。特に「テック・ブロス(tech bros)」と呼ばれる技術業界のリーダーたちが中国政策に関与しつつある。パランティアのCEOアレックス・カープやアンドゥリルの創業者パーマー・ラッキーは、米国の国防費増額の恩恵を受ける立場にあり、対中競争の重要性を強調している。一方で、テスラのCEOイーロン・マスクは、中国市場での利益を重視しており、米中経済の「デカップリング(分離)」には慎重な立場を取っている。このように、テクノロジー分野の有力者の間でも意見が分かれている。

　2. 「対中強硬派(hawks)と対中穏健派(doves)」という単純な分類の問題点

　ワシントンでは、もはや明確な「対中穏健派(doves)」は少なく、かつて穏健派とされていた学者や元政府高官も中国に対して厳しい姿勢を取るようになっている。例えば、ジョンズ・ホプキンス大学SAISのジェシカ・チェン・ワイス教授や元国務副長官のジェームズ・スタインバーグは、中国との対立を「ゼロサムゲーム」として捉えることを批判しているが、彼らもまた中国の脅威を過小評価しているわけではない。

著者は、米国の対中政策は「強硬か穏健か」という単純な二分法ではなく、現実的な国家戦略に基づくべきだと主張する。特に、対中競争を単に軍事的な問題として捉えるのではなく、米国の国益を基準に考えるべきであるという点を強調している。

　3. 中国の脅威をどのように評価すべきか

　著者は、中国が米国にとって「存亡の危機(existential threat)」となる存在ではないと指摘する。中国共産党(CCP)の一党独裁体制を米国が好まなくとも、それを理由に対決姿勢を強める必要はないという立場である。冷静な視点に立ち、過剰な脅威論を避けるべきだと主張している。

　また、「国家安全保障(national security)」の定義を過度に拡大することの危険性を指摘している。例えば、TikTokの禁止や米国の港湾設備の所有権、米国鉄鋼(US Steel)の買収問題、外国製ドローンや電気自動車の規制などは慎重に検討されるべきだが、これらをすべて「対中安全保障問題」として軍事的視点から議論するのは適切ではないとしている。こうした問題は、本来は国内の法執行機関が対応すべき領域であり、軍事戦略とは分けて考えるべきだという見解である。

　4. 「覇権主義(Primacy)」は現実的ではない

　対中政策を「ゼロサム競争」として捉え、中国の台頭を抑え込もうとする「覇権主義(Primacy)」は、非現実的であり不必要であると著者は主張する。具体的には、米国の防衛戦略が中国の沿岸で始まるべきではないと述べている。日本や韓国、ニュージーランドなどの国々の防衛は、米国の責務ではなく、ワシントンは「安全保障のパートナー」にはなれても「保証人」になるべきではないとする立場を取っている。

　5. 台湾問題：戦略的曖昧性の維持

　台湾に関しては、最も重要なのは緊張の緩和と現状維持であり、軍事衝突を避けることであると著者は主張する。これまでの「戦略的曖昧性(Strategic Ambiguity)」—つまり、中国が台湾に軍事侵攻した場合に米国が軍事介入するかどうかを明言しない政策—を維持すべきだと論じている。

　また、米国は台湾を民主主義国家として支持しているが、中国が台湾を武力で奪取することを完全に阻止することは不可能であり、仮に習近平が台湾侵攻を決断した場合、それは米国の政策の失敗とは言えないとしている。米国の影響力を過大評価し、対中強硬策を推し進めることは、無謀な「覇権主義」に繋がると警告している。

　6. 対中競争と国内投資の分離

　最後に、国内の技術投資や経済政策を対中競争と直接結びつけるべきではないと指摘している。例えば、人工知能(AI)や半導体の供給確保は、米国の経済成長や雇用創出の観点から重要であり、中国の脅威を理由にする必要はないと述べている。

　7. 米中関与(Engagement)の重要性

　中国との対話は困難であるが、外交交渉を完全に断つべきではないと主張する。米中双方が互いの交渉スタイルを好まないのは事実だが、それでも対話の継続は有益であると述べている。

　結論

　トランプ政権の対中政策は、強硬か穏健かという単純な二分法ではなく、現実的で抑制的なアプローチを取るべきであり、それが米国の国益に最も適していると著者は結論付けている。

【要点】

　トランプ政権の対中政策に関する主張(記事の要点)

　1. トランプ政権の対中政策の特徴

　・トランプは対中関係を「取引(deal)」として捉え、完全な強硬姿勢ではなく交渉の余地を残している。
　・政権内には対中強硬派と経済的利益を重視する派が混在している。
　・テクノロジー業界(テスラのイーロン・マスク、パランティアのアレックス・カープなど)の影響も大きい。

　2. 「対中強硬派 vs. 穏健派」という単純な区分の誤り

　・ワシントンでは明確な「対中穏健派(doves)」はほぼ消えた。
　・かつての穏健派も、中国の脅威を認識しつつも過度な対立を避けるべきと主張。
　・政策は「強硬か穏健か」ではなく、国益を基準にした現実的アプローチが必要。

　3. 中国の脅威評価

　・中国は米国の「存亡の危機(existential threat)」ではない。
　・「国家安全保障」の範囲を拡大しすぎると、経済問題まで軍事的対立に繋げるリスクがある。
　・TikTok禁止、港湾設備、鉄鋼業買収、ドローン規制などは慎重に議論すべき。

　4. 「覇権主義(Primacy)」の問題点

　・米国は中国の台頭を完全に抑え込むことはできない。
　・アジア諸国(日本、韓国、ニュージーランドなど)の防衛を米国が保証する必要はない。
　・米国は「安全保障のパートナー」として関与すべきであり、「保証人」にはなるべきでない。

　5. 台湾問題：戦略的曖昧性の維持

　・台湾との関係は「緊張の緩和と現状維持」が最優先。
　・「戦略的曖昧性(Strategic Ambiguity)」を維持し、軍事衝突を防ぐべき。
　・台湾侵攻が起きた場合、米国の政策の失敗とは言えない。

　6. 対中競争と国内投資の分離

　・AIや半導体への投資は「中国の脅威」ではなく、経済成長・雇用の観点から重要。
　・国内経済政策を過度に対中競争と結びつけるべきではない。

　7. 米中関与(Engagement)の重要性

　・米中対話は困難だが、完全に交渉を断つべきではない。
　・相互不信があっても、外交交渉の継続は国益に適う。

　結論

　・トランプ政権の対中政策は「強硬か穏健か」ではなく、現実的で抑制的なアプローチが求められる。
　・過度な対決路線ではなく、交渉と国益重視の政策が米国にとって最善の選択である。

【引用・参照・底本】

Trump needs a realistic and restrained China policy ASIATIMES 2025.01.31
https://asiatimes.com/2025/01/trump-needs-a-realistic-and-restrained-china-policy/?utm_source=The+Daily+Report&utm_campaign=7aca4900b3-DAILY_31_01_2025&utm_medium=email&utm_term=0_1f8bca137f-7aca4900b3-16242795&mc_cid=7aca4900b3&mc_eid=69a7d1ef3c