中国におけるAIの「価値低下」

専門家らは、米国が中国による高度だが高価なチップへのアクセスを制限したことにより、中国が低コストで人工知能（AI）を開発することに成功することを支援したと指摘している。

Trung Quốc 'phá giá' AI - Ảnh 1. — スマートフォン画面に表示されたAIチャットボットアプリDeepSeek（中国）のロゴとChatGPTアプリ（米国）のロゴ - 写真：AFP

米国の巨大テクノロジー企業は最先端のAIモデルの開発に数千億ドルを費やしていると主張しているが、中国の新興企業DeepSeekはそれとは全く逆のことを証明している。必要なのは数百万ドルだけだ。

必要は発明の母

「ChatGPTが2022年11月に開始された当時、米国は依然として生成AIをリードしていました。しかし、過去2年間でこの差は徐々に縮まってきています」と、2023年の世界のAI分野で最も影響力のある100人の1人であるアンドリュー・ン教授はサウスチャイナ・モーニング・ポスト（SCMP）の取材に答えました。

彼はこのコメントを、中国のAIスタートアップ企業DeepSeekが2025年1月にChatGPTに匹敵する無料のAIモデルをリリースして驚きを呼んだことに関連して行った。

ン氏によると、Qwen、Kimi、InternVL、DeepSeekといったモデルの登場により、中国はAIのいくつかの分野で差を縮めただけでなく、徐々にリードを広げているという。チャイナデイリーは、DeepSeekがオープンソースコードを用いてAIツールを開発することで、幅広い協力と実験を可能にし、業界におけるより迅速なブレークスルーを促進していると強調した。

米国のAIテクノロジー企業と比較すると、DeepSeekの開発コストは公表値で600万ドル未満です。これは、米国企業がしばしば主張するように、AIのトレーニングには数十億ドルかかるという主張に反論するものです。

ワシントンの禁止措置により最先端チップへのアクセスが制限されているにもかかわらず、DeepSeekはAI業界がNVIDIAのような巨大企業に頼る必要がないことを証明しています。中国のチャットボットの開発には約2,000個の低リスクチップしか必要としませんでしたが、Metaの最新AIモデル「Llama 3.1」にはNVIDIAの最先端H100チップが16,000個必要でした。

DeepSeekのチャットボットはリリース後まもなく、AppleのApp StoreランキングでChatGPTを抜き、瞬く間にトップに躍り出ました。1月20日、DeepSeekはオープンソースモデルR1をリリースしました。これは、クローズドソースモデルChatGPTと同等の機能を備えていると考えられています。OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏もDeepSeekのアプローチを称賛したことは注目に値します。

AIの開発には多額の費用がかかりますか？

2月3日、インディペンデント紙は、米国の研究チームがDeepSeekのAIチャットボットをわずか数十ドルで再現したと報じ、低コストAI開発のトレンドを裏付けました。カリフォルニア大学バークレー校の研究チームは、DeepSeekのR1モデルを30ドル未満で再現したと主張しています。

「CountDownゲームでDeepSeek R1-Zeroを再現しましたが、うまく動作しています」と、博士課程の学生であるJiayi Pan氏はXプラットフォームで語りました。Pan氏は、このプロジェクトによってAIがより身近なものになることを期待しています。

DeepSeekとパン氏のチームのプロジェクトの成功は、AIのトレーニングにかかるコストが、アメリカのテクノロジー企業が主張する数千億ドルよりもはるかに低くなる可能性があることを示している。

テクノロジー専門家は、DeepSeekが将来のAIの構築と利用方法に大きな影響を与える可能性があると指摘しています。Meta PlatformsのAI 科学者であるヤン・ルカン氏は、DeepSeekを「中国がAIで米国を追い抜いている」と解釈すべきではないと主張しています。サウス・モーニング・ポストの記事によると、ルカン氏は「オープンソースモデルがプロプライエタリモデルを上回っている」と解釈するのが正しいと述べています。

DeepSeekはアプローチを変えるが、「ゲームチェンジャー」ではない

応用技術研究・人材育成研究所副所長であり、LovinBot AIの共同設立者兼CEOであるダン・フー・ソン氏は、次のようにコメントしています。「長期的には、DeepSeekがAI分野の「ゲームチェンジャー」になる可能性は低いでしょう。」

孫氏によると、DeepSeekは最も重要な課題、すなわちAI技術の「普及」という潮流において、投資家や企業のアプローチを低コストで容易なアクセスへと転換させることに成功したという。しかし、長期的には、投資コストの高騰やモデル品質の維持をめぐる熾烈な競争といった大きな課題に直面することになるだろう。

低コスト、低リソース、オープンソースのAIモデルであるDeepSeekの登場は注目を集め、アメリカのAI大手は戦略の見直しを迫られています。この事例はTemuと似ており、競争のために低コスト戦略を選択したと言えるでしょう。

しかし、専門家によれば、DeepSeek はパフォーマンスの面で他のハイエンドモデルを実際に上回っているわけではなく、複雑なタスクの処理には限界があるとのこと。

DeepSeekのユニークな機能の一つは、推論を行う際の「思考プロセス」をユーザーが確認できることです。しかし、これは深刻なセキュリティ上の脆弱性を招きます。専門家は、DeepSeekが単純な言語操作からAI自身が生成する複雑な「プロンプト」まで、様々な攻撃に対して脆弱であると指摘しています。

さらに、コスト最適化のため、DeepSeekは一部の保護メカニズムを削減せざるを得ませんでした。その結果、システムは高度な攻撃に対して脆弱になり、不要な情報を返したり、動作を操作したりするリスクが生じました。

ベトナムでは、DeepSeekから得た教訓により、安全性を確保しつつ、手頃な価格でAIを開発する機会が開かれています。LovinBot AIは現在調査中ですが、低コストでオープンソースコードであるにもかかわらず、DeepSeekをまだ導入していません。これは、最も重要な要件が依然として情報セキュリティとコンテンツ改ざんのリスク回避であるためです。

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出典: https://tuoitre.vn/trung-quoc-pha-gia-ai-20250205001728107.htm