中国のAIスタートアップ、DeepSeekが2025年1月20日に発表した推論モデル「DeepSeek-R1」は、OpenAIの「o1」と同等の性能を持ちながら、トレーニングコストを約560万ドルに抑えることに成功した。これは、OpenAIのGPT-4のトレーニングコストである1億ドルと比較して、圧倒的な低コストである。

さらに、DeepSeekはこの技術をオープンソース化しており、誰でも同様の手法を採用できる。この革新により、特にAppleとMeta Platformsの二社が大きな利益を得る可能性がある。

DeepSeekの成功を支える技術戦略とコスト削減の革新

DeepSeekは、限られたリソースの中で最適な結果を生み出す技術戦略を採用した。その中核となるのが「Mixture of Experts（MoE）」という手法である。このアプローチは、大規模なAIモデル全体を稼働させるのではなく、特定の専門領域のみを動作させることで計算負荷を削減する仕組みである。

これにより、AIモデルの推論時に必要な計算資源を大幅に抑え、メモリ使用量の最適化を実現した。特筆すべきは、DeepSeekが利用するハードウェア環境である。米国の輸出規制により、Nvidiaの最新GPU「H100」の使用が禁止されている中国市場では、比較的性能の劣る「H800」が用いられる。

それにもかかわらず、DeepSeekはハードウェアの制約を克服し、最先端のAIを開発することに成功した。これは、従来のAIモデルが前提としていた高性能GPUへの依存を打破し、より低コストかつ柔軟な開発が可能であることを示している。

さらに、DeepSeekの「DeepSeek-V3」のトレーニングコストはわずか560万ドルであり、OpenAIのGPT-4が1億ドルを要したことと比較すると、コスト効率は圧倒的である。この差は、計算資源の最適化に加え、データ転送量の削減、メモリ圧縮技術の導入、トレーニングプロセスの効率化によるものである。

こうした技術革新は、AIの運用コスト全体を引き下げる可能性を示しており、今後の業界標準となる可能性がある。

AppleのAI戦略とDeepSeekの影響—オンデバイスAIの進化へ

Appleは、AIの開発においてデバイス内での処理を重視する方針を貫いてきた。その背景には、ユーザーのプライバシー保護とデータセキュリティの強化がある。DeepSeekが発表した技術は、Appleのこの戦略と極めて親和性が高い。特に、AIの推論時に必要な計算負荷を軽減する手法は、Appleの「オンデバイスAI」の実現を加速させる可能性がある。

現行のiPhoneでは、A17 ProチップがAI処理を担っているが、次世代のA18 Proではメモリ帯域幅の拡張が見込まれている。DeepSeekの技術を活用すれば、AI機能のパフォーマンス向上と消費電力の削減を両立できる可能性がある。例えば、Siriの自然言語処理能力が向上し、より直感的な対話が可能になる。

また、AIベースの画像処理や翻訳機能の強化により、オフライン環境でも高度な処理を実行できるようになるかもしれない。Appleは、AIを搭載した新機能をハードウェアの世代ごとに段階的に導入している。DeepSeekの技術は、このプロセスを加速し、より幅広いデバイスで高性能AIを動作させる道を開く可能性がある。

iPhoneやMacだけでなく、Apple WatchやVision Proなどのデバイスにも影響を及ぼし、Appleのエコシステム全体の競争力を高めることにつながるだろう。

Metaの戦略転換—AIのスケール化とコスト最適化の新展開

Metaは、AIの活用を事業の中心に据え、大規模な投資を続けている。同社のCEOであるマーク・ザッカーバーグ氏は、AIの生成コストを削減し、スケール化することが最大の課題であると明言していた。この点において、DeepSeekの技術がもたらす影響は大きい。

AIモデルの推論時の計算負荷を削減する技術は、Metaが提供する「Meta AI」や広告アルゴリズムの最適化に貢献する可能性がある。特に、Metaが開発する「Llama」シリーズのAIモデルは、オープンソースとして公開されている。

DeepSeekもこのモデルを活用しており、Metaの戦略が実際に業界全体に広がっていることを示している。LlamaとDeepSeek-R1の技術を組み合わせることで、AIの推論コストをさらに抑え、より広範なユーザー層にリーチすることが可能になるかもしれない。

また、Metaは2025年に設備投資を前年比60%増とする計画を発表しており、その多くがAIインフラの拡充に充てられるとみられる。DeepSeekの技術を採用すれば、この投資効果を最大化し、効率的なAIの運用を実現できる可能性がある。

Metaのビジネスモデルは、広告収益とAIを活用したユーザーエンゲージメントの向上に依存しており、コスト削減が直接的な利益拡大につながる。この点で、DeepSeekの技術はMetaにとって極めて有益なものとなるだろう。

Source：The Motley Fool