DeepSeekが突然ビットコインに襲来

Ai+Crypto のトレンドは急速に展開しているようです。ただ、今回のパフォーマンスは、これまで皆さんが想像していたものとは少し違います。相手を倒す形で行われます。 Ai はまず伝統的な資本市場を攻撃し、次に暗号通貨市場を攻撃します。

1月27日、中国の新興AIモデルDeepSeekのダウンロード量が初めてChatGPTを上回った。米国APPStoreリストでトップになりました。これは、世界中のテクノロジー、投資、さらにはメディアコミュニティから特別な注目と報道を集めています。

この事件の背後には、中国と米国の間の将来の技術発展のパターンが書き換えられる可能性だけが考えられているわけではない。また、米国の資本市場に一時的なパニックをもたらした。この影響を受け、Nvidiaは5.3%下落した。 ARMは5.5％下落した。ブロードコムは4.9％下落した。 TSMCは4.5%下落した。 Micron、AMD、Intelも同様に下落した。さらに、ナスダック100先物は-400ポイントまで下落した。これは12月18日以来最大の1日当たりの下落になると予想されている。不完全な統計によると、米国株の時価総額は月曜日の取引で1兆ドル以上消失すると予想されている。暗号通貨市場の総時価総額の3分の1を失った。

米国の株式市場の動向に密接に連動する仮想通貨市場も、DeepSeekの影響で急落した。その中で、ビットコインは24時間で4.48%下落し、10万500ドルを下回りました。 ETHは24時間で3.83%下落し、3,200ドルを下回りました。多くの人々は、なぜ暗号通貨市場がこれほど急落したのか、いまだに首をかしげている。これは、FRBの利下げに対する期待の低下、あるいは他のマクロ要因に関係している可能性がある。

では、市場のパニックはどこから来るのでしょうか? DeepSeek は、OpenAi、Meta、さらには Google のように、巨額の資本と多数のグラフィック カードを蓄積して開発されたわけではありません。 OpenAIは10年前に設立され、従業員数は4,500人、これまでに66億ドルの資金を調達している。 Meta は、マンハッタンとほぼ同じ大きさの AI データセンターを開発するために 600 億ドルを費やしています。対照的に、DeepSeek は設立されてまだ 2 年も経っておらず、従業員数は 200 人、開発コストは 1,000 万ドル未満です。 Nvidia の GPU グラフィック カードを積み重ねるのに多額の費用はかかりませんでした。

こう問わずにはいられない。彼らはどうやって DeepSeek と競争できるのか？

DeepSeek は、資本/技術レベルでのコスト上の利点だけでなく、人々がこれまで抱いてきた伝統的な概念やイデオロギーも打ち破ります。

DropBoxの製品担当副社長はソーシャルメディアXで、DeepSeekは典型的な破壊的な話だと嘆いた。既存企業は既存のプロセスを最適化している一方、破壊的企業は根本的なアプローチを再考しています。 DeepSeek はこう問いかけます: ハードウェアをさらに投入するのではなく、もっとスマートに実行したらどうなるでしょうか?

現在、トップレベルの人工知能モデルをトレーニングするコストは非常に高額であることを理解することが重要です。 OpenAIやAnthropicなどの企業は、コンピューティングだけで1億ドル以上を費やしています。彼らには、40,000 ドル相当の GPU を数千台備えた大規模なデータ センターが必要です。工場を稼働させるには発電所全体が必要であるのと同じです。

突然、DeepSeek が現れてこう言いました。「500 万ドルを使ってこれを実行したらどうなるでしょうか?」彼らはただそれについて話すだけではなく、実際にそれを実行したのです。彼らのモデルは、多くのタスクにおいて GPT-4 や Claude と同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮します。それはどうやってやるのですか?彼らはすべてを一から考え直しました。従来の AI は、各数値を小数点以下 32 桁で表記するようなものです。 DeepSeek は、「小数点以下 8 桁だけ使用すれば、十分な精度が得られます!」と言っています。必要なメモリが 75% 削減されます。

DropBoxの製品担当副社長は、その結果は驚くべきもので、トレーニング費用が1億ドルから500万ドルに削減されたと語った。必要な GPU の数は 100,000 から 2,000 に減少します。 API コストを 95% 削減します。ゲーム用 GPU 上で実行され、データ センターのハードウェアは必要ありません。さらに重要なのは、それらはオープンソースであるということです。それは魔法ではなく、ただ信じられないほど巧妙なエンジニアリングです。

また、Deepseek は人工知能の分野における従来の概念を完全に覆したと言う人もいます。

中国はクローズドソース/独自の技術のみを採用しています。

シリコンバレーは世界の人工知能開発の中心地であり、大きなリードを持っています。

OpenAI には比類のない堀があります。

SOTA モデルを開発するには、数十億ドル、場合によっては数百億ドルを費やす必要があります。

モデルの価値は蓄積され続ける（ファットモデル仮説）

スケーラビリティの仮定は、モデルのパフォーマンスがトレーニング入力コスト (コンピューティング、データ、GPU) に対して線形であることを意味します。こうした伝統的な見解はすべて、一夜にして完全に覆されたわけではないにしても、揺さぶられた。

米国の著名な株式投資機関であるアーチャーマン・キャピタルは、説明会でディープシークについてコメントし、まず第一にディープシークはオープンソースのクローズドソースに対する勝利を表しており、その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と述べた。 Meta を含むオープンソース勢力は、これを基にオープンソース モデルをさらに発展させていくと信じています。オープンソースは、誰もが火に油を注ぐ問題です。

第二に、OpenAI が努力を通じて奇跡を達成するという道のりは、今のところ少し単純で粗雑に思えますが、一定のレベルに達したときに新たな質的変化が起こり、クローズドソースとオープンソースの差が再び広がる可能性も否定できません。過去 70 年間の AI 開発の歴史的経験から判断すると、コンピューティング能力は非常に重要であり、将来もそうあり続ける可能性があります。

そして、DeepSeek はオープンソース モデルをクローズド ソース モデルと同等に、そしてより効率的にします。 OpenAI の API を購入するためにお金を使う必要性が減ります。プライベートな展開と自律的な微調整により、ダウンストリーム アプリケーションの開発の余地が広がります。今後 1 ～ 2 年で、推論チップ製品がより豊富になり、LLM アプリケーション エコシステムがさらに繁栄するようになる可能性が高くなります。

最後に、コンピューティング能力に対する需要は減少しません。第一次産業革命期の蒸気機関の効率向上により、市場で消費される石炭の総量が実際に増加したというジェヴォンズのパラドックスがあります。それはビッグブラザー時代からノキア携帯電話の普及への移行のようなものです。安価だったため人気が出て、人気が出たことで市場全体の消費量が増加しました。