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【連載 第4回】DeepSeek後の世界はどう変わる？米中規制、小型スパコン、オープンソースAI……激化する競争の行方と日本企業の未来

.Ai社長 木下寛士｜Lark・識学公式パートナー｜AIエージェント革命コンサル

前回までは、「DeepSeekとは何か」「代表の紹介」「ChatGPTや株価への影響」という3つの視点から、中国発のAIモデル「DeepSeek」が世界にもたらす衝撃を見てきました。ここまでの内容から、DeepSeekがオープンソースや低コスト構造といった強みを活かし、ChatGPTや大手AIプレイヤーの独走を脅かしつつある実態が浮かび上がってきました。

では、この先のAI市場はどう動いていくのでしょうか？　深まる米中の技術競争、半導体やデータセンターのインフラ変化、そしてサービスのさらなる差別化――さまざまな要因が複雑に絡み合い、近未来の展開を左右します。
本記事（第4回）では、**「今後どうなっていくのか」**をテーマに、DeepSeekが切り開く新たな潮流と、それに伴うグローバル市場や日本企業への影響を探ってみましょう。


1. はじめに：AI競争の激化と分散

AI主導権争いは「一点突破」から「多極化」へ

これまでのAI開発は、OpenAI、Google、Metaなどが莫大な資金を投入して大規模言語モデルを育てる「一点突破」の流れでした。しかしDeepSeekの台頭により、「高額投資がすべて」とは限らないことが証明されつつあります。結果として、AIの主導権争いが一気に「多極化」へとシフトしているのです。

  • 資金力・ブランドに頼る米国ビッグプレイヤー

  • オープンソースと低コスト開発で追い上げる中国新興勢力

  • 欧州やインド、東南アジアなどの地域特化型AI

こうした構図のなかで、AI技術そのものがより多様な形へと展開し、市場の分散が進んでいくことが予想されます。

2. DeepSeek×米中競争：規制と技術封鎖は有効か

1. 米国の輸出規制はDeepSeekを止められるのか

DeepSeekが開発に使用したとされるGPUは、アメリカ企業のNVIDIA製品が多く含まれていると報じられています。米国は対中輸出規制を強化し、高性能GPUの中国向け販売を制限する動きを見せていますが、DeepSeekがいとも簡単に「限られたリソース」で超大規模モデルを訓練してしまった事実を考えると、輸出規制の効果に疑問符がつきます。

  • 代替調達ルートの拡充
    中国国内の半導体メーカー、さらにはAMDなど他社GPUの活用も進む可能性がある。

  • 制裁のタイムラグ
    規制が発動しても、すでに大量に出回っているGPUや中古市場の存在を完全には封じ込めない。

2. 技術封鎖の難しさ

そもそも「大規模言語モデル」の基本アーキテクチャは、Transformerをはじめとして学術コミュニティでオープンに研究されてきました。大手企業がクローズドにした部分も、時間をかければ他のプレイヤーが再現可能であることが、DeepSeekの例によって示されました。

  • オープンソース化の潮流
    AI研究は世界中で共有されており、一部を封じても別のルートで研究が続く。

  • 人的リソースの流動性
    研究者やエンジニアが国境を超えて移動する時代、ノウハウの完全封鎖は事実上困難。

このように、国家間の制裁や規制だけで技術の流れを止めるのは難しく、結果として国際的なAI競争はますます激化していく可能性が高いと考えられます。

3. ハードウェアの進化：GPUから小型化・省電力へ

1. 「ミニマムスパコン」の台頭

DeepSeekの登場とともに話題に上るのが、小型高性能サーバーです。従来、AIモデルの訓練には大規模なGPUクラスターや水冷データセンターが必須と考えられてきましたが、DeepSeekは「2048枚のGPUと560万ドルで訓練完了」という事例を示しています。
今後はさらに小型化・省電力化が進み、“ミニマムスパコン” で巨大なパラメータを扱える時代が来るかもしれません。

2. AMDと中国メーカーの追い上げ

これまでNVIDIAが独走してきたAI向けGPU市場ですが、AMDがDeepSeek-V3モデルと提携したニュースや、中国国内メーカーによる独自開発が進行中といった話題が増えています。

  • AMD Instinct MI300Xへの最適化
    DeepSeekモデルの推論を効率化し、NVIDIA一強を崩す動きが加速。

  • 中国国内メーカーとの連携
    格安で高性能なチップが大量生産できれば、AI導入コストは一段と下がる可能性がある。

3. 新素材・新構造チップの開発

さらに、量子コンピューティングやフォトニックチップなど、従来とは異なる計算方式を模索する動きも活発化しています。「AIの計算量は常に膨れ上がる」という前提のうえで、ハードウェアも大きく形を変えていくことになるでしょう。

4. オープンソースAIの普及と“勝者の方程式”

1. OpenAIは本来「オープン」だった

OpenAIは元々オープンソースを標榜していましたが、ChatGPTの成功後はクローズドな方向に舵を切ったと批判されることもあります。一方、DeepSeekはMITライセンスでモデルやコードを公開するなど、徹底したオープンソース主義を貫いています。

  • コミュニティ参加のハードルが低い
    世界中の開発者が自由にモデルを改良・拡張できるため、爆発的な進化が期待できる。

  • 早期の実用化と拡散
    社内リソースに依存しないため、アップデートのスピードと採用の幅が大手を上回る可能性がある。

2. “勝者の方程式”はどこにあるか

オープンソースだから勝つのか、それとも巨額の資金力でクローズドに磨き上げるのか――現時点で結論は見えていません。実際、iOSやAndroidの例のように、ある程度のクローズド性とある程度のオープン性が共存してシェアを奪い合うケースも多々あります。
今後は以下の要素が勝敗を分ける可能性があります。

  • ユーザー数とデータの量・質
    多くのユーザーと多様なデータが集まるモデルほど、改良サイクルが強力。

  • エコシステムの広がり
    開発者、企業パートナー、教育機関などを巻き込む力が大きいモデルが覇権を握る。

  • 規制対応と信頼性
    世界的にAI規制が進んでいく中、法的リスクや倫理問題をどうクリアするかも重要。

5. ビジネスモデルの変容：どこで価値を生み出すか

1. 無料提供から派生する新たな収益源

DeepSeekは低コストを武器に、アプリを基本無料で提供しており、ビジネスモデルの持続性を疑問視する声もありました。しかし、実際には今後以下のような形で収益を得る手段が考えられます。

  1. 企業向けサブスクリプション
    大規模データを扱うエンタープライズや特定業種向けにカスタマイズされたモデルを提供。

  2. プラットフォーム手数料
    AIアプリ開発者やサードパーティがDeepSeekモデル上でサービスを展開する際に、手数料やロイヤルティを徴収。

  3. AIコンサルティング・教育
    オープンソースであっても、最適な導入方法やシステム統合のコンサルは大きな需要が見込める。

2. 付加価値競争の深化

オープンソース化により、ベースラインのAIモデルがいわば「コモディティ化」していくと、企業の競争領域は付加価値に移っていきます。具体的には、以下のようなサービスが台頭するでしょう。

  • データクリーニングや前処理サービス
    モデルに与えるデータの質を高める領域。

  • 運用・保守・セキュリティ
    AIモデルが働き続けるための安定稼働・運営支援。

  • 業種特化型ソリューション
    金融、医療、製造業など、それぞれの業界に特化したAIモジュールやテンプレート提供。

6. 日本企業へのインパクト：DX加速の好機か、それとも…

1. 低コストAIで中小企業もチャンス拡大

DeepSeekのように初期投資が抑えられるAIモデルが普及すれば、これまでAI導入をためらっていた中小企業にも参入の門戸が開かれます。

  • 試験導入のハードルが下がる
    数千万円～数億円単位の投資が必要だった大規模AIと異なり、比較的少額でPoC（概念実証）に着手可能。

  • 人手不足や定型業務の自動化
    小さな企業ほどリソース不足の解消にAIが役立ちやすい。

2. 大企業はスピード感で遅れを取るリスク

一方で、日本の大手企業は組織の官僚化や承認プロセスの複雑さから、新技術を迅速に取り入れにくい傾向があります。DeepSeekのように刻々と進化するオープンソースAIを活用するためには、社内システムとの統合やセキュリティ基準の見直しをいかに迅速かつ柔軟に進めるかがカギになりそうです。

3. 組織変革とマネジメント手法の転換

AI活用に限らず、DXを実現するには組織のトップダウンだけでなく、現場主導でアイデアを試す風土が求められます。ここで、分散型組織や失敗を許容する文化を持つDeepSeek代表のリーダーシップが一つの参考モデルになるでしょう。

7. 今後注目される可能性が高い領域

1. AIエージェントの高度化

すでに私たちが手がける「.Ai（AIエージェントサービス）」の分野では、チャットボットをはるかに超えた「自律型エージェント」の研究が進んでいます。DeepSeekのように高度な推論と低コスト運用を両立するモデルが普及すれば、AIエージェントが企業の定例業務や議事録作成、タスク管理を一気に引き受ける未来が一層早まるでしょう。

2. 画像生成・マルチモーダルAI

DeepSeekは自然言語処理だけでなく、画像生成AI「Janus 7B」をリリースするなど、マルチモーダル領域にも進出しています。DALL-E 3やStable Diffusionを超える性能を出し得るモデルが登場すれば、広告・デザイン・教育といった幅広い分野で新たなユースケースが生まれます。

3. データの管理・プライバシー保護

オープンソースAIが普及すると、企業や個人ユーザーが自前でモデルを運用し始めるケースも増えます。その際に必ず問題になるのが「データの扱い」。

  • 個人情報の取り扱い
    モデルの学習データとして個人情報が流出しないか、利用規約や法的問題がクローズアップされる。

  • 企業秘密や知財の保護
    独自のノウハウが外部に流出する恐れがないか、AI利用の仕組みを精査する必要がある。

これらの課題をクリアするため、プライバシー強化型のモデル訓練手法や暗号化された学習データなど、新しい技術やサービスが注目されるでしょう。

8. まとめ

第4回「今後どうなっていくのか」では、DeepSeek登場以降に加速するAI分野の多極化、そしてそれに伴う技術・ビジネス・社会的影響を考察しました。オープンソース化や低コスト構造がもたらすインパクトは、もはやシリコンバレーと中国の対立にとどまらず、世界規模の競争を加速させています。

  • 米中規制の行方: GPUなどの輸出制限で本当に技術流出を防げるのか？

  • ハードウェア革新: 小型化したAI専用機器が市場を席巻するのか？

  • オープンソースかクローズドか: どちらが勝者となるかはエコシステムの広がりがカギ。

  • 日本企業の機会とリスク: DXの大きな推進力となるか、または意思決定の遅さが命取りになるか。

次回（第5回）は、この連載の最終回として「まとめ」をお届けします。ここまでの考察を総合し、経営者やビジネスパーソンが具体的にどのようなアクションを取るべきかを整理していきます。ぜひ最後までお付き合いください。

▼連載：DeepSeekの衝撃

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