要約すると、ディープシークは大手ハイテク企業にとってはほとんど脅威ではないが、一般の人々や知識労働者にとっては重大な挑戦である。
メタ社のチーフAIサイエンティストであるヤン・ルクンは、ディープシークを次のように説明した：
"オープンソース・コミュニティの勝利"
ディープシーク出現の必然性
なぜヤン・ルクンの発言を強調するのか？
オープンソースの基盤モデルとして、LLaMAはDeepSeekを生み出しただけでなく、Alibaba CloudのQwenやMediaTekのBreezeのような他の専門モデルにもインスピレーションを与えた。これはMetaのオープンソース戦略と完全に一致している。グローバルなイノベーションを活用してモデルを改良する一方で、フィードバックを取り入れて自社の大規模モデル開発を強化する。
メタにとって、技術的なブレークスルーは不可避であり、唯一の不安は、どのチームがいつそれを達成するかということにある。今日はディープシークかもしれないし、明日はメディアテックかもしれない。
ディープシーク成功のセレンディピティ
興味深いことに、ディープシークは当初、暗号通貨のマイニングとクオンツ取引に注力していた。彼らは、V3モデルは基本的にサイド・プロジェクトだったと主張している。この主張を否定する人もいるが、個人的には賛成だ。前述したように、LLaMAモデルを微調整している企業は、主にAIに焦点を当てているわけではなく、このオープンソースのフレームワークを通じて新しい手法を試している。DeepSeekは、多くのAIラボと同様、偶然効率的なソリューションに出会った。
これは私の推測だが、初期のマイニングチームはGPUクラスタコンピューティングを最適化するために、幅広い技術的知識を蓄積していた可能性が高い。報告によると、彼らは混合精度、MoE（Mixture of Experts）、マルチヘッドアテンションメカニズムの習得はもちろんのこと、パフォーマンスを向上させるためにPTX（CUDAよりも低レベルの言語）まで書いたという。彼らの成果は実に印象的だ。
なぜクオンツ・トレーディング会社がAIモデルを開発するのだろうか？正確な動機は不明だが、もしAIが世界市場を分析し、利益を生む機会を特定できるのであれば、才覚ある企業がそのような開発を追求するのは不思議ではない。
ディープシークのインパクト
DeepSeekは価格設定を大きく破壊し、大規模モデルのAPIのみに収益を依存しているAI企業のビジネスモデルに挑戦している。DeepSeekのアプローチが効果的であることが証明されれば、大手企業はそれを採用して、より小規模でドメインに特化したモデル、例えばカスタマーサービス、法律顧問、単一専門分野の医療相談モデルなどを開発し、大規模な万能モデルに依存することなくAPIコストを削減することができるだろう。
昨年のOpenAIの12Days of Christmasイベントを思い出してほしい。そこでは、ユーザーが最小限の例でモデルを微調整できる強化ファインチューニングが紹介された。私は、2025年は低コストでドメインに特化した微調整の年になると予感していたが、DeepSeekはモデルトレーニングの障壁を劇的に下げることで、このトレンドを加速させた。
ここで疑問が生じる：ゼロからモデルをトレーニングするのがいいのか、それとも既存のモデルを微調整するのがいいのか？
良いニュースはここで終わり。
ディープシークの実験は、スケーリング法則以外にも、モデルのパフォーマンスを向上させ、トレーニングコストを削減する方法が数多くあることを示している。これが大手AI企業の優位性を損なうのではないかと心配する向きもある。しかし、私は、これは彼らにとって恩恵であると信じている。彼らの計算リソースは、数日でDeepSeekのモデル全体を複製することができ、小規模チームが新しいドメインに分岐することを可能にするからだ。中堅企業であっても、DeepSeek R1のプレイブックを使って推論可能なAIモデルを作成するための計算能力を構築したりレンタルしたりすることができる（一部の学生チームがすでに行っているように）。
なぜ悪いニュースなのか？
トレーニングや配備の障壁が下がるにつれ、より多くの企業、チーム、個人がニッチモデルの開発に飛び込むだろう。専門家たちはやがて、自分たちの専門知識がAIによって体系的に「解読」されることに気づくかもしれない。企業にとっては、AIを社内に導入するプレッシャーが強まるだろう。いち早くAIを導入した企業は、競争上優位に立つことができるだろう。
つまり、AIが特定の仕事を代替し始めるのだ。
職を失うだけでなく、さらに暗い側面もある：DeepSeek R1のアライメント機能は著しく弱い。ある程度の予備知識があれば、その制限を回避することは比較的容易であるため、高度な詐欺行為や有害なコンテンツの生成など、悪意のある活動のツールとなる可能性がある。DeepSeekは制御不能な山火事のようなもので、驚異を生み出す可能性を秘めていますが、広範囲に荒廃をもたらす可能性もあります。
今後は、警戒を怠らず、私たちが消費する情報を批判的に評価しなければならない。
結論
気になる面もあるが、ディープシークはAGI（人工知能）への人類の歩みを加速させる。AGIが不可避であるならば、それがもたらす課題にも遅かれ早かれ立ち向かわなければならない。テクノロジーの民主化は諸刃の剣である。イノベーションを促進する一方で、社会の分裂を悪化させる可能性もある。私たちがAGIに向かって歩みを進めるにつれ、AIの悪影響を軽減することは、もはや単なる学術的警告ではなく、集団的責任となるだろう。
これは発見と創造の黄金時代である。私たちは皆、この変革の旅の目撃者であり、参加者なのだ。さらに画期的なブレークスルーを期待し、私たちがこの道を賢くナビゲートできることを願っている。
最後に、Nvidia Project Digitsの画像を掲載する。議論されたすべてのことを考慮すると、この製品はすべての企業の標準となり、あらゆるタスクに対応するツールになると信じている。
