著者: カーボンチェーンバリュー
Ai+Cryptoの開発トレンドは急速に展開しているようです。ただ、今回の演奏の仕方は、これまで皆さんが想像していたものとは少し違っていました。相手を破壊する形で行われる。 AI はまず伝統的な資本市場を崩壊させ、次に仮想通貨市場を崩壊させました。
1月27日、中国のAIモデルとして突如登場したDeepSeekのダウンロード数が初めてChatGPTを上回った。米国のAPPStoreリストでトップになりました。これは特別な注目を集め、世界のテクノロジー コミュニティ、投資コミュニティ、さらにはメディア コミュニティからも報道されました。
この事件の背景には、将来の中米科学技術発展パターンが書き換えられる可能性があることが思い出されるだけではない。また、米国の資本市場にも短期的なパニックを引き起こした。この影響を受け、エヌビディアは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 と同様に、同様に減少しました。ナスダック100先物でも-400ポイントまで下落しました。 １日としては１２月１８日以来の大幅な下落となる見通しだ。不完全な統計によると、米国株式市場の時価総額は月曜日の取引で1兆ドル以上蒸発すると予想されている。仮想通貨市場総額の3分の1を失った。
米国株式市場の動向に密接に追随している仮想通貨市場も、DeepSeekの影響で急落した。このうちビットコインは10万500ドルを下回り、24時間で4.48％下落した。 ETHは3,200ドルを下回り、24時間で3.83％下落した。多くの人は今でも頭を悩ませ、なぜ仮想通貨市場がこれほど急速に急落したのか疑問に思っています。これは、連邦準備制度による利下げ期待の低下やその他のマクロ要因に関連している可能性があります。
それでは、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 のような豊富な資本と巨大なグラフィック カードを蓄積して開発されたものではありません。 OpenAI は 10 年前に設立され、従業員は 4,500 人で、これまでに 66 億ドルの資金を調達しています。メタ社はマンハッタンに近い規模の人工知能データセンターの開発に600億ドルを費やしている。対照的に、DeepSeek は設立されてから 2 年も経っておらず、従業員は 200 人で、開発コストは 1,000 万米ドル未満です。 NVIDIA GPU グラフィックス カードの蓄積に巨額の資金を費やしたわけではありません。
「どうすれば DeepSeek と競合できるのでしょうか?」と尋ねずにはいられない人もいます。
DeepSeek が破壊するのは、資本/技術レベルでのコストの優位性だけではなく、人々が以前から内在していた伝統的な概念やイデオロギーも破壊します。
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ストーリーであると嘆いていました。既存企業は既存のプロセスを最適化していますが、破壊的企業は基本的なアプローチを再考しています。 DeepSeek は次のように問いかけます。ハードウェアを追加投資する代わりに、これをもっと賢く実行したらどうなるでしょうか?
知っておく必要があるのは、現在、トップレベルの人工知能の大規模モデルのトレーニング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、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。彼らは、数千の 40,000 ドルの GPU を備えた大規模なデータセンターを必要としています。工場を稼働させるには発電所全体が必要なのと同じです。
DeepSeek が突然現れて、「これをやるのに 500 万ドルはどうですか?」と言いました。彼らは口先だけでなく、実際にそれを実行しました。彼らのモデルは、多くのタスクにおいて GPT-4 や Claude と同等かそれ以上です。どうやって？彼らはすべてをゼロから考え直しました。従来の AI は、各数値を小数点以下 32 桁で書くようなものです。 DeepSeek は、「小数点以下 8 桁だけを使用したらどうなるでしょうか? それでも十分な精度が得られます。必要なメモリは 75% 削減されます。」というようなものです。
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述べています。必要な GPU の数は 100,000 から 2,000 に減少します。 API コストが 95% 削減されました。ゲーム用 GPU で動作し、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、信じられないほど賢いエンジニアリングです。
また、ディープシーク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/独自技術のみを実行します。
シリコンバレーは世界の人工知能開発の中心地であり、大きくリードしている。
OpenAI には比類のない堀があります。
SOTA モデルの開発には、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ます（脂肪モデル仮説）
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しても、すべて揺るがされました。
米国の有名な株式投資機関である Archerman Capital は、DeepSeek について次のようにコメントしました。まず第一に、DeepSeek は、オープンソース業界全体がクローズド ソースに対して勝利したことを意味します。コミュニティへの貢献は、すぐに業界全体の繁栄につながります。オープンソース コミュニティは、メタを含めることで、オープンソース モデルをさらに発展させることができると信じています。
第二に、OpenAI が精力的に奇跡を起こしていく道筋は、当面は少々単純で粗雑に見えるが、ある一定の量に達すると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格差が拡大する可能性を排除するものではない。 . これは言いにくいです。過去 70 年にわたる 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、今後もそうである可能性があります。
そうすれば、DeepSeek はオープン ソース モデルをクローズド ソース モデルと同じくらい優れたものにし、OpenAI の API を購入するための費用の必要性を減らし、ダウンストリーム アプリケーションに大きな開発スペースを提供します。今後 1 ～ 2 年で、2020 年には、より豊富な推論チップ製品とより繁栄した LLM アプリケーション エコシステムを目の当たりにす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の需要は減少しないというジェボンズのパラドックスがあります。これは、第一次産業革命における蒸気エンジンの効率の向上により、市場の石炭の総消費量が増加したことを示しています。ビッグブラザー時代からノキアの携帯電話が普及した時代と同様に、安いから普及したので市場全体の消費量が増加しました。
