DeepSeekの低コストAIモデルは、旧バージョンのチップを最適化し、技術モデルの効果的な活用によって構築されています。OpenAIの強力なライバルであり、世界のAI業界に大きな影響を与えています。DeepSeekには高い潜在能力がありますが、いくつか懸念があるため、日本の各業界での応用可能性はまだ不透明です。

2025年1月27日、Nvidiaの株価が17％急落し、約6000億ドルの時価総額が失われ、市場に大きな衝撃を与えました。その急落の原因は先月DeepSeekが発表した最新のAIモデルでした。世界中で注目されたのは、OpenAIと同等の性能を持ちながら、わずか2か月で開発され、コストが数十分の一で済む点です。

本記事では、DeepSeekの基本情報やAIモデルの構築原理を解説するとともに、OpenAIとDeepSeekの比較、Deepeekが世界のAI市場に影響を与えた要因、そして各業界での応用の可能性についても分析します。企業向けに適当なAIソリューションを探している方、ぜひ最後までお読みください！

DeepSeekは、2023年に中国のAI専門家・Liang Wenfengによって設立されました。人工汎用知能（AGI: Artificial General Intelligence）の開発を目的とし、High-Flyer投資ファンドの財政支援を受けています。AGIとは、人間のように幅広い知識と能力を持ち、多様なタスクをこなせる人工知能のことであり、AI研究における究極の目標とされています。

設立当初から、DeepSeekは大規模言語（LLM:Large Language Model) モデルの開発における先駆者となることを目指してきました。LLMは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然言語を理解し、生成する能力を持っているモデルです。

DeepSeekは数多くのAIモデルを発表しており、今年1月にリリースされた「DeepSeek-R1」は、その優れた性能により世界中に衝撃を与えました。DeepSeekがどのようにAIモデルを構築・発展させているのか、詳しく見ていきましょう！

DeepSeekの登場したAIモデル

DeepSeekのAIモデルは、高性能でありながら非常に低コストであることで世界的に知られています。これらのモデルは、以下のような原理に基づいて構築されています。

2.1.　旧バージョンのチップの最適化

DeepSeekは、他のAIモデルが採用する最新の高性能チップ「NVIDIA H100」に依存せず、手元にある「NVIDIA H800」チップを最適化しました。既存のチップを最適化することで、NVIDIA H100チップの中国への輸入制限という課題を克服しただけでなく、AIモデル開発における画期的な進展ももたらしました。

2.2.　専門家の混合システム（Mixture of Experts - MoE）

MoEとは、複数の専門家ネットワークを活用し、問題空間を均質な領域に分割する機械学習技術です。DeepSeekが各クエリに必要な専門家のみを活性化することで、パフォーマンスとリソースの最適化を実現します。つまり、DeepSeekは自社のAIモデルにおいて、必要な部分にのみ重点的に投資しているのです。

その結果、モデルのパラメーターのわずか5%のみがトークンごとに訓練されました。これにより、精度を損なうことなく、学習の高速化と大幅なコスト削減を実現しました。

2.3.　強化学習（Reinforcement Learning - RL）

RLとは、エージェント（学習者）が環境と相互作用しながら最適な行動を学習するプロセスです。DeepSeek-R1はこの手法から訓練され、推論能力・効率の向上、自己改善、そして問題解決能力の向上を目的としています。

強化学習の基本フレームワーク

2.4．低ランクキーバリュー（Low Rank Key Value）の合同圧縮

この技術は、AIモデルの推論プロセスにおける計算コストとメモリ消費を削減するために、キャッシュ内のキーバリュー（KV）を圧縮することに焦点を当てています。DeepSeekは、DeepSeek-V3およびDeepSeek-R1においてこの技術を活用し、従来のKVストレージがメモリを大量に消費する問題を解決しました。

2.5．AIモデルの蒸留

蒸留（Distillation）は、モデルのサイズを縮小しながら、性能を維持または向上させるために用いられるディープラーニング技術です。このプロセスでは、より大きなモデルの出力から学習し、それを基に小型モデルをトレーニングします。DeepSeekは、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B などの小型モデルを開発しました。

これらの小型モデルは、大規模モデルに匹敵する、あるいはそれを上回る性能を発揮しつつ、AI開発にかかるコストとリソースを大幅に削減します。

2.6.　DeepSeekの戦略：シンプルさ、実践、創造性

つまり、DeepSeekの成功の鍵は、必要な要素に集中し、メモリを節約し、既存リソースを最大限に活用することにあります。言い換えれば、DeepSeekのアプローチは「シンプルさ」「実践」「創造性」を重視しています。DeepSeekの成功は、AI業界におけるモデルの訓練および展開方法を見直す契機となりました。

これまで、OpenAIはAI業界をリードする存在として知られてきました。しかし、DeepSeekの急成長により、OpenAIの地位が脅かされるのではないかという懸念の声が高まっています。

本記事の次のセクションでは、OpenAIとDeepSeekを徹底的に比較し、その答えを探ります。ぜひ、お見逃しなく！

3.1．OpenAI：従来AI業界の巨人

3.1.1.　OpenAIとは

OpenAIは2015年に設立され、AIが全人類に利益をもたらし、安全で透明性があり、協力的な方向へと発展することを目指しています。設立以来、OpenAIは数多くの先進的なAIモデルを開発しており、中でも特に注目されているのが「GPT」シリーズです。

OpenAIの最新のChatGPTモデルについて、ぜひこちらの記事をご覧ください！

3.1.2.　OpenAIのAI市場への影響

AI業界は、世界の発展を牽引する分野であり、大きな可能性を秘めています。

世界のAI市場規模：2024年～2029 (億USD）

その中で、OpenAIは継続的に最先端のAIモデルを開発し、AI業界において極めて重要な役割を果たしてきました。

代表的な例として、2022年11月30日にリリースされたChatGPTは、世界中で大きな注目を集めました。これにより、「AIブーム」が巻き起こり、各業界におけるAIの活用可能性が大きく広がりました。

それに伴い、AIの研究開発がさらに進み、各国でAIが社会に有益となるような政策策定も進められています。また、AIと自動化が生産や日常生活にどのように応用されているのか、詳しく知りたい方は、ぜひこちらの記事をご覧ください！

こうして、OpenAIはAI業界に多大な貢献を果たし、確固たる地位を築きました。ビジネスの成功とともに、その影響力もますます拡大しています。

生成AIチャットボット市場のシェア。FirstPageSageによる参考

3.2.　DeepSeekに対するOpenAIの懸念

OpenAIは、DeepSeekの急成長に警戒を強めており、その成功を祝福する声明を発表する一方で、DeepSeekがAIモデルの開発過程で不正を行ったとする訴えをいくつか提起しています。ここでは、こうした告発の分析はひとまず保留し、両社のAI技術の比較に焦点を当てます。

OpenAIとDeepSeekの双方には、それぞれ独自の強みがあります。しかし、OpenAIが最も懸念しているのは、DeepSeekがAI市場を変革する画期的な技術を持ち、その影響がOpenAIのビジネスや市場での地位に悪影響を及ぼしかねない点です。

3.2.1.　トレーニングコストの比較において、DeepSeek-R1：0.06億ドルvs. OpenAI GPT-3/GPT-4I：1～2億ドル

実際、OpenAIはR&D、インフラ、人材、ライセンス、モデルの設定などを含むAIプロジェクトに約60億ドルを投資しています。一方、DeepSeekは独自のAIモデル開発手法を採用することで、巨額のコスト削減に成功しました。

3.2.2.　APIの価格設定：DeepSeekは最大30倍の低コスト

API価格設定（USD/100万ドトークン）

この表によると、OpenAIは、信頼性や画像生成などの複雑なタスク処理に優れています。しかし、コストを重視する企業にとっては、DeepSeekの方が魅力的な選択肢となるでしょう。その結果、この価格競争はOpenAIの市場シェアに直接影響を与える可能性があります。

3.2.3.　DeepSeekのオープンソース戦略

DeepSeekのオープンソースモデルは、企業や開発者がニーズに応じて自由に利用・カスタマイズできるため、多様で創造的なコミュニティの形成が期待されます。一方、OpenAIのクローズドソースモデルは、外部ユーザーのアクセスやカスタマイズを制限するため、技術の詳細が非公開であるため、透明性の課題が指摘されています。

3.2.4.　DeepSeek: 低コスト、高パフォーマンス

DeepSeekは低コストでありながら、機能面ではOpenAIと比べても十分な競争力を持っています。以下の表をご覧ください！

DeepSeekとOpenAIについて主な機能比較（％）

要約すると、両モデルの全体的なパフォーマンスは非常に近いものの、特定の分野でそれぞれの強みが異なります。

• DeepSeek-R1：数学的推論やソフトウェア関連のタスクに強みを持つ
• OpenAI o1-1217：一般知識が豊富で、問題解決能力に優れる

数学的推論やソフトウェアエンジニアリングに重点を置くなら、DeepSeek-R1が最適な選択肢となるでしょう。一方、一般的なタスクやプログラミングコンペティションでは、OpenAIo1-1217が優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。

3.2.5.　比較の結論

OpenAIは、DeepSeekが自社にとって脅威にならないと自信を持っています。しかしその一方で、技術開発の強化だけでなく、競合他社への訴訟などの対策も講じようとしています。

つまり、DeepSeekはOpenAIにとって非常に手ごわい競争相手なのです。

次のセクションでは、DeepSeekが「AI業界のゲームチェンジャー」と呼ばれる理由について詳しく解説します。詳細をお楽しみに！

DeepSeekは、低コストのAIモデル開発という新たな概念を世界に広め、AI業界全体の競争力を高めています。しかし、そのAIモデル開発手法に伴う潜在的なリスクについては、批判の声も上がっています。

4.1．DeepSeek： AI業界のゲームチェンジャー

DeepSeekは、従来のAIモデル開発の常識に疑問を投げかけています。

4.1.1.　旧バージョンのチップを活用し、低コストで高性能なAIモデルを実現

DeepSeekの競争力によって、Nvidia、Dell、Oracleなどの大手テクノロジー企業の株価が一時的に大幅に下落したことがあります。

その原因は、最新のチップを使用したAIモデルの展開に伴う高コストに対する市場の懸念です。DeepSeekはNVIDIA H800チップを最適化することで、AIモデルに必ずしも最新チップが必要ではないことを多くの人々に示しました。

さらに、DeepSeekはコストと技術の最適化に成功し、将来のAIモデル開発において大きな優位性を確立しています。

この影響により、他のAI企業も自社の技術改善と最適化に注力せざるを得ない状況になっています。

4.1.2.　AIモデルの価格がユーザーフレンドリーに

最先端のAIモデルは一般的に高コストであると思われています。しかし、DeepSeekのAIモデルは、APIの利用料金を業界平均よりも大幅に引き下げることで、中小企業や個人開発者にも手が届きやすい環境を提供しています。

この結果、OpenAIをはじめとする他のAI企業も価格戦略を見直さざるを得なくなり、競争が激化しました。これにより、ユーザーは従来よりも低コストで高性能なAIモデルを利用できるようになり、選択肢が大幅に増えています。

4.1.3.　世界的な競争の促進と米国のAI覇権への脅威

これまで、アメリカはAI業界の覇権を握っていると見なされてきました。しかし、DeepSeekの成功に代表される中国の台頭により、業界の勢力図が変わりつつあります。

DeepSeekとOpenAIの競争は、AI業界にとどまらず、技術分野における中国とアメリカのリーダーシップ争いを映し出しています。

これは、冷戦時代のアメリカとソ連による宇宙開発競争にも例えられ、DeepSeekの成功は「スプートニク・ショック（Sputnik Moment）」と呼ばれることもあります。

4.1.4.　結論

DeepSeekがAI業界に与える世界的な影響は、もはや無視できないレベルに達しています。しかし、その「魔法のような成功」は、多くの議論を引き起こしているのも事実です。

さあ、次のセクションへ進みましょう！

4.2．DeepSeekに対する批判

4.2.1.　不正競争に関する疑惑

これは、OpenAIが提起した疑惑です。具体的には、OpenAIはDeepSeekが「蒸留」技術を用いて自社モデルを模倣し、OpenAIのモデル出力を利用して競合するAIをトレーニングしたと主張しています。

4.2.2.　データ漏洩に関する懸念

DeepSeekは、深刻なデータ漏洩の問題に直面しました。

具体的には、100万行以上のログデータを含むデータベースがインターネット上に流出し、不正アクセスのリスクが発生しました。DeepSeekは迅速にセキュリティホールを修正し、対応を行ないましたが、この事件はユーザーデータの管理や情報セキュリティの重要性について改めて議論を呼ぶこととなりました。

また、TikTokの親会社であるByteDanceのサーバーに、データを暗号化せずに送信している可能性があるとの指摘も報じられています。

さらに、セキュリティ専門家は、DeepSeekのアプリにおいて暗号化技術の脆弱性を指摘し、デバイス上のデータ保存に関するセキュリティ上の懸念を提起しました。

これにより、ユーザーデータが第三者に傍受される可能性が指摘されており、不正利用のされるリスクが問題視されています。

4.2.3.　悪意あるデータ使用のリスク

DeepSeekは、諜報機関によるデータ収集や、中国のサーバーへのデータ送信を行っていると指摘されています。また、中国のサイバーセキュリティ法に基づき、政府がDeepSeekのデータにアクセスできる可能性があるとの懸念も示されています。

このため、DeepSeekの利用には、安全保障をはじめとするさまざまな分野で慎重な議論が求められています。

4.2.4.　トレーニングデータの偏見とユーザー支配のリスク

DeepSeekのアルゴリズムは、トレーニングデータに含まれる偏見を維持し、さらには増幅する可能性があると懸念されています。その影響で、公平性を欠いたり、不適切な判断が下されたりするリスクが生じます。特に、採用や融資など、人々の生活に直結する分野では、大きな問題を引き起こす恐れがあります。

また、データ保護機関は、DeepSeekがユーザーデータを用いてターゲット広告を生成し、誤情報の拡散や感情の操作につながる可能性があると警鐘を鳴らしています。

4.2.5.　DeepSeekの使用制限と禁止

韓国、イタリア、台湾、オーストラリアでは、政府機関や重要機関におけるDeepSeekの使用が制限、または禁止されています。

特に、日本の主要企業であるトヨタ、三菱重工、ソフトバンクは、従業員によるDeepSeekのAIモデルの利用を制約しています。この動きを受け、日本の産業界では、DeepSeekの導入をめぐる議論が活発化しています。

DeepSeekのAIモデルは高い性能を誇り、AI業界において大きな可能性を秘めていると言えます。しかし、いくつかの課題が残されているため、日本企業での導入は依然として慎重に見極める必要があります。

今後、DeepSeekをはじめとするAI企業がモデルを継続的に改善し、AIがより多くの人々にとって強力なツールとなることが期待されます。

では、DeepSeekの成功についてどのようにお考えですか？