DeepSeek突然のドライバンプ ビットコイン

著者：カーボン・チェーン・バリュー

。Ai+Cryptoの流れは急速に進んでいるようだ。ただ、今回の展開は、以前誰もが考えていた展開とは少し異なっている。Aiがまず伝統的な資本市場をドライ・ランし、次にCrypto市場をドライ・ランしているのだ。

1月27日、中国Aiの大型モデルDeepSeekの出現が、初めてChatGPTを超えてダウンロードされた。このような状況の中、DeepSeekは、世界的な技術コミュニティや投資コミュニティ、さらにはメディアからの特別な注目と報道を集めました。

この事件の背景には、中国と米国の未来について考える人々だけでなく、技術発展のパターンが書き換えられていることがあります。技術開発のパターンが可能性を書き換えられています。また、米国の首都に短いパニック気分を伝えるために。その結果、エヌビディアは5.3％下落し、ARMは5.5％下落した。ブロードコムは4.9％下落。TSMCは4.5％下落した。マイクロン、AMD、インテルも同様に下落した。ナスダック100先物でさえ-400ポイントまで下落した。12月18日以来、1日で最大の下げ幅を記録する勢いだ。不完全な統計によると、米国株式市場は月曜日の取引で1兆ドル以上の時価総額が蒸発すると予想されている。暗号市場の時価総額の3分の1が下落している。

米国株式市場の流れを汲む暗号市場も、ディープシークによってドライホップされた急落を見た。ビットコインは100,500ドルを割り込み、24時間の下落率は4.48％、ETHは3,200ドルを割り込み、24時間の下落率は3.83％となった。暗号市場がなぜ急落しているのか、多くの人々はまだ不可解に思っている。FRBの利下げ期待、あるいは他のマクロ要因に関係しているのかもしれない。

では、市場のパニックはどこから来ているのだろうか？ ディープシークは、OpenAiやMeta、あるいはGoogelのように強力な資本と巨大なグラフィックカードを積み上げて開発されたわけではない。 OpenAIは10年前に4,500人の従業員で設立され、これまでに66億ドルの資金を調達している。メタは600億ドルを費やして、ほぼマンハッタンの大きさに匹敵するAIデータセンターを開発した。対照的にディープシークは、設立から2年も経っておらず、従業員数は200人、開発費は1000万ドル以下だ。エヌビディアのGPUグラフィックカードを積み上げるために大金を費やしたわけでもない。

ディープシークにどう対抗できるのだろうか。

DeepSeekは資本／技術のコスト優位性だけでなく、これまで抱いていた信念やイデオロギーも破壊する。

DropBoxの製品担当副社長はソーシャルメディアXで、DeepSeekは古典的な破壊の物語だと絶賛している。DeepSeekは、より多くのハードウェアに投資するのではなく、よりスマートにこれを行ったらどうだろうか？

知っておくべき重要なことは、現在、トップクラスの大型AIモデルを訓練するには非常にコストがかかるということです。OpenAIやAnthropicなどの企業は、計算だけで1億ドル以上を費やしています。4万ドルのGPUを何千台も備えた大規模なデータセンターが必要なのだ。工場を動かすために発電所全体が必要なようなものだ。

DeepSeekは急接近し、"これを500万ドルでやったらどうか？"と言った。彼らは口先だけでなく、実際に実行した。彼らのモデルはGPT-4と同等かそれ以上であり、多くのタスクでクロードを上回っている。彼らはどうやってそれをやったのか？彼らはすべてをゼロから考え直した。従来のAIは、32の小数点で数字を書くようなものだった。それでも十分正確だ！"必要なメモリは75％少ない。

DropBoxの製品担当副社長によると、トレーニングのコストが1億ドルから500万ドルに削減されたという驚くべき結果が出た。必要なGPUの数は100,000から2,000になりました。APIのコストは95％削減されました。APIのコストは95％削減され、ゲーミングGPUで実行できるため、データセンターのハードウェアが不要になった。しかも、オープンソースだ。これは魔法ではなく、信じられないほど賢いエンジニアリングなのだ。

DeepseekはAIの常識を完全に覆している

中国はクローズドソースのコードや独自技術しか使わない。中国はクローズドソース・コード/独自技術しかやらない。

シリコンバレーはAI開発の世界的な中心であり、圧倒的なリードを持っている。

OpenAIには比類のない堀がある。

SOTAモデルを開発するには、数百億ドルとは言わないまでも、数十億ドルを費やす必要がある。

モデルの価値は蓄積していく（Fat Model Hypothesis 

スケーラビリティの仮定は、モデルの性能がトレーニング入力のコストと線形相関があることを暗示しています（計算、データ、GPU)は線形に関連しています。これらの伝統的な見解は、一夜にして完全に覆されたわけではないにせよ、すべて揺らいでいます。

米国の大手株式投資家であるArcherman Capitalは、ブリーフィングでDeepSeekについて次のようにコメントしています。第一に、DeepSeekはクローズドソースと比較してオープンソース全体の勝利を意味し、コミュニティへの貢献はオープンソースコミュニティ全体の繁栄にすぐにつながる。第一に、DeepSeekはクローズドソースに対するオープンソース全体の勝利を象徴しており、コミュニティへの貢献はすぐにオープンソースコミュニティ全体の繁栄につながるだろう。メタを含むオープンソースの力は、この基盤の上にオープンソースモデルをさらに発展させていくと信じている。

次に、OpenAIがこの奇跡を起こすまでの道のりは少々単純で残酷ですが、ある程度の時間が経てば新たな質的な変化が起こり、クローズドソースとオープンソースの差が開く可能性も否定できません。過去70年のAI開発の歴史的経験から、算数は重要であり、将来もそうかもしれない。

そうなると、DeepSeekによってオープンソースモデルがクローズドソースモデルと同等になり、さらに効率的になり、OpenAIのAPIを購入するためにお金を使う必要性が減り、プライベートな展開と自律的な微調整によって、下流のアプリケーションが発展するためのスペースが広がり、今後1、2年で、より豊かな推論チップを目の当たりにする確率が高くなります。今後1～2年で、より豊富な推論チップ製品が登場し、LLM応用生態系がより繁栄する可能性が高い。

最後に、コンピューティングパワーの需要が下がることはありません。第一次産業革命で蒸気機関の効率が上がったことで、市場で消費される石炭の総量が増えたというジェヴォンズのパラドックスがあります。同様に、ビッグ・ブラザーの時代からノキアの携帯電話の普及に至るまで、安くなったからこそ普及し、普及したからこそ市場での総消費量が増えたのである。