【当機構海外アドバイザーより寄稿】『DeepSeekがいかにして全球的なAI競争において頭角を現したのか』

◆一般社団法人日中投資促進機構の海外アドバイザー郭文軍様より寄稿10◆

生成AI競争の舞台では、OpenAIやAnthropicなどのシリコンバレーの大手企業が長年注目を集めてきた。しかし、中国のAI企業DeepSeekは、わずか2年でダークホースとして世界の注目を集めるようになった。ウォール・ストリート・ジャーナルの技術コラムからMITテクノロジーレビューの特集記事、北米の開発者コミュニティからヨーロッパ企業のデジタルトランスフォーメーションプロジェクトに至るまで、DeepSeekは静かなる革命を巻き起こしている。彼らの技術的な革新とビジネス戦略の精緻な立案は、グローバルAI産業の発展において非常に示唆に富んだ中国独自のアプローチを提供している。

**1. 技術革新：効率性重視の時代に革命的アプローチを展開**
　主要なAI企業が数千億パラメータのモデルの「軍拡競争」に没頭する中、DeepSeekは直感に反する技術的アプローチを選択した。その核心的なブレークスルーは、推論プロセス中に適応型アルゴリズムを用いてニューロンの90%以上のパラメータを動的に無効化する「動的スパース計算アーキテクチャ」の開発にある。この人間の脳の省エネメカニズムに類似するアーキテクチャにより、175億パラメータのモデルが従来の数千億パラメータのモデルを凌駕する結果を生み出しているのである。アメリカのAI研究機関Epoch AIのテスト結果によると、DeepSeek-MathモデルはGSM8K数学推論データセットで89.3%の正確度を達成し、同じパラメータ規模のモデルの平均値を27ポイント上回った。
　さらに注目すべきはそのエンジニアリング能力である。DeepSeekはモデル推論のエネルギー効率を業界平均の3.2倍に向上させ、1回のAPI呼び出しのコストをGPT-4の15分の1に抑えた。このパフォーマンスと効率を兼ね備えた技術は、開発者コミュニティで急速に人気を博している。GitHubのデータによると、DeepSeekのオープンソースツールキットのダウンロード数は6ヶ月連続で300%の成長を記録し、北米の開発者がコード最適化提案の58%を占めている。

**2. シーン突破：技術優位から商業価値への正確な転換**
　DeepSeekの商業的な成功は、垂直領域の深掘りに起因している。大規模な汎用モデルを目指すアプローチとは異なり、DeepSeekは金融クオンツ、バイオ医薬品、産業シミュレーションという3つの高価値分野に重点を置いて突破を図った。ウォール街では、30社以上のヘッジファンドがDeepSeek Quantのシステムを用いて高頻度取引戦略の最適化を行っており、そのマルチモーダルモデルは非構造化市場データの解析精度が92.7%に達している。ケンブリッジ大学の生物学研究所では、研究者たちがDeepSeekのタンパク質折りたたみ予測モデルを活用して実験期間を40%短縮した。ドイツのシーメンスでは、DeepSeekの産業デジタルツインソリューションを使用してスマート製造ラインでの故障予測の精度を98%にまで引き上げた。
　このようなシーン適用能力の背後には、独自の「オニオンモデル」開発システムがある。基盤となるモデルは汎用性を保ちつつ、ミドルレイヤーには業界固有の知識グラフを構築し、外層にはプラグイン可能な専門モジュールを搭載している。このアーキテクチャは技術の先進性を保ちつつ、ビジネス展開の柔軟性を実現している。マッキンゼーの業界レポートによると、DeepSeekの顧客の継続契約率は89%に達し、業界平均の62%を大きく上回っている。

出典：deepseek

**3. エコシステム構築：グローバル協業のイノベーションパラダイム**
DeepSeekの台頭は、従来の地政学的技術障壁を打ち破った。分散型コンピューティングネットワークを構築し、アイスランドの地熱データセンター、カナダの水力発電クラスター、東南アジアのスーパーコンピューティングセンターにトレーニングノードを配置し、世界初のカーボンニュートラルAIトレーニングシステムを構築した。このグリーンコンピューティングの理念により、EU市場への参入速度は競合他社よりも18ヶ月早まることができた。
さらに重要なのは、その「三角研究開発モデル」である。北京、シリコンバレー、ベルリンの3つの研究所がそれぞれ基礎アルゴリズム、エンジニアリング変換、コンプライアンス倫理に焦点を当て、毎日のクロスタイムゾーン開発を通じて24時間のイノベーションサイクルを実現している。このグローバル協業メカニズムにより、異なる市場の技術的エッセンスを迅速に吸収できる。
スタンフォード大学が最近発表したAI倫理評価では、DeepSeekの価値観整合性スコアがGPT-4を15ポイント上回った。

**4. 啓発と展望：AI 2.0時代における「中国式の知恵」**
　DeepSeekの成功は決して偶然ではない。技術的洞察力、商業的洞察力、そしてグローバルな視野が融合した結果として、中国のAI企業が追随者からルールの制定者へと変わりつつあることを示している。業界がパラメータ競争という囚人のジレンマに陥っている中、DeepSeekはエンジニアリング革新を通じて「小さなモデル」でも大きな力を発揮できることを証明した。市場が汎用AIのメタナラティブを追い求めている中、DeepSeekは垂直領域に深く入り込むことで、商業化の最短ルートが専門化にあることを実証している。
　AI技術の民主化の波の中で、DeepSeekは中国のエンジニアリング能力とグローバルイノベーションネットワークを深く融合させている。その発展軌跡は、AIの最終的な競争が研究所のパラメータランキングではなく、現実世界での価値創造にあることを示している。この現実的・革新的な「中国式の知恵」こそが、AI実用化の難題を解く鍵なのかもしれない。

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　主要なAI企業が数千億パラメータのモデルの「軍拡競争」に没頭する中、DeepSeekは直感に反する技術的アプローチを選択した。その核心的なブレークスルーは、推論プロセス中に適応型アルゴリズムを用いてニューロンの90%以上のパラメータを動的に無効化する「動的スパース計算アーキテクチャ」の開発にある。この人間の脳の省エネメカニズムに類似するアーキテクチャにより、175億パラメータのモデルが従来の数千億パラメータのモデルを凌駕する結果を生み出しているのである。アメリカのAI研究機関Epoch AIのテスト結果によると、DeepSeek-MathモデルはGSM8K数学推論データセットで89.3%の正確度を達成し、同じパラメータ規模のモデルの平均値を27ポイント上回った。
　さらに注目すべきはそのエンジニアリング能力である。DeepSeekはモデル推論のエネルギー効率を業界平均の3.2倍に向上させ、1回のAPI呼び出しのコストをGPT-4の15分の1に抑えた。このパフォーマンスと効率を兼ね備えた技術は、開発者コミュニティで急速に人気を博している。GitHubのデータによると、DeepSeekのオープンソースツールキットのダウンロード数は6ヶ月連続で300%の成長を記録し、北米の開発者がコード最適化提案の58%を占めている。

**2. シーン突破：技術優位から商業価値への正確な転換**
　DeepSeekの商業的な成功は、垂直領域の深掘りに起因している。大規模な汎用モデルを目指すアプローチとは異なり、DeepSeekは金融クオンツ、バイオ医薬品、産業シミュレーションという3つの高価値分野に重点を置いて突破を図った。ウォール街では、30社以上のヘッジファンドがDeepSeek Quantのシステムを用いて高頻度取引戦略の最適化を行っており、そのマルチモーダルモデルは非構造化市場データの解析精度が92.7%に達している。ケンブリッジ大学の生物学研究所では、研究者たちがDeepSeekのタンパク質折りたたみ予測モデルを活用して実験期間を40%短縮した。ドイツのシーメンスでは、DeepSeekの産業デジタルツインソリューションを使用してスマート製造ラインでの故障予測の精度を98%にまで引き上げた。
　このようなシーン適用能力の背後には、独自の「オニオンモデル」開発システムがある。基盤となるモデルは汎用性を保ちつつ、ミドルレイヤーには業界固有の知識グラフを構築し、外層にはプラグイン可能な専門モジュールを搭載している。このアーキテクチャは技術の先進性を保ちつつ、ビジネス展開の柔軟性を実現している。マッキンゼーの業界レポートによると、DeepSeekの顧客の継続契約率は89%に達し、業界平均の62%を大きく上回っている。

出典：deepseek

**3. エコシステム構築：グローバル協業のイノベーションパラダイム**
DeepSeekの台頭は、従来の地政学的技術障壁を打ち破った。分散型コンピューティングネットワークを構築し、アイスランドの地熱データセンター、カナダの水力発電クラスター、東南アジアのスーパーコンピューティングセンターにトレーニングノードを配置し、世界初のカーボンニュートラルAIトレーニングシステムを構築した。このグリーンコンピューティングの理念により、EU市場への参入速度は競合他社よりも18ヶ月早まることができた。
さらに重要なのは、その「三角研究開発モデル」である。北京、シリコンバレー、ベルリンの3つの研究所がそれぞれ基礎アルゴリズム、エンジニアリング変換、コンプライアンス倫理に焦点を当て、毎日のクロスタイムゾーン開発を通じて24時間のイノベーションサイクルを実現している。このグローバル協業メカニズムにより、異なる市場の技術的エッセンスを迅速に吸収できる。
スタンフォード大学が最近発表したAI倫理評価では、DeepSeekの価値観整合性スコアがGPT-4を15ポイント上回った。

**4. 啓発と展望：AI 2.0時代における「中国式の知恵」**
　DeepSeekの成功は決して偶然ではない。技術的洞察力、商業的洞察力、そしてグローバルな視野が融合した結果として、中国のAI企業が追随者からルールの制定者へと変わりつつあることを示している。業界がパラメータ競争という囚人のジレンマに陥っている中、DeepSeekはエンジニアリング革新を通じて「小さなモデル」でも大きな力を発揮できることを証明した。市場が汎用AIのメタナラティブを追い求めている中、DeepSeekは垂直領域に深く入り込むことで、商業化の最短ルートが専門化にあることを実証している。
　AI技術の民主化の波の中で、DeepSeekは中国のエンジニアリング能力とグローバルイノベーションネットワークを深く融合させている。その発展軌跡は、AIの最終的な競争が研究所のパラメータランキングではなく、現実世界での価値創造にあることを示している。この現実的・革新的な「中国式の知恵」こそが、AI実用化の難題を解く鍵なのかもしれない。