AI開発とシリコンバレーを変えたDeepSeek。 スケーリング則による大型投資は継続できるのか？
米国現地 2025年1月27日（月）に収録・放映されたアレックス・カントロウィッツをホストとして、SpyglassのM.G.ジーグラー氏を迎えてのテクノロジー専門のポッドキャストの内容を紹介します。
長文ですが、ざっくりまとめると以下の様なイメージのコンテンツとなっており、マーケットに大きなインパクトを残した当日ながらも、テクノロジー視点とウォール街視点の両方にバランスを取った会話が共有されているかと思います。 ご参考下さい。
テーマ1：DeepSeek R1モデルの技術的特徴と革新性
［論点］
DeepSeek R1は中国発のオープンソースAIモデルで、小型でありながら大規模モデルに匹敵する性能を発揮。特に数学ベンチマークテストで高いスコアを記録し、コスト面でOpenAIモデルの約3％で動作可能という驚異的な効率性を実現。但し、訓練プロセスやコスト削減の方法論には未解明の部分がある。また、特定の制約（中国国内の検閲など）がモデルの応用範囲に影響を与える可能性が指摘されている。
テーマ2：AI産業における技術戦略や金融マーケットへのインパクト
［論点］
DeepSeek R1の登場により、既存の大手テック企業（NVIDIA、Microsoft、Googleなど）の株価に短期的な影響が出ている。これによって、AI市場全体で価格競争や技術戦略の見直しが始まる可能性がある。また、AI技術の民主化が進むことで、知能コストの低下が産業全体に波及効果をもたらし、投資やビジネスモデルに再考を迫る可能性がある。また、スタートアップ企業の間では、DeepSeekへの移行が進むかの様子見の段階だが、価格競争が激化する場合、既存のAI企業がどのように持続可能な収益モデルを確立するかが鍵。
テーマ3：スケーリング則とAI技術とAIアプリケーションの未来
［論点］
スケーリング則に基づいて進められてきたAI研究・投資のあり方に疑問が投げかけられている。新たな技術革新が大規模投資に頼らないアプローチの可能性を示唆するDeepSeek R1は、低コストで高性能を実現することで、この規範を揺るがしつつある一方で、一方、これまでの投資モデルが完全に無効化されるわけではないとの慎重な見方がある。また、この動きが一時的なものか、長期的な産業構造の変革につながるのかはまだ不透明である。ウォール街の期待や既存の投資計画との整合性も問われている。
1. ポッドキャスト
［アレックス・カントロウィッツ］（Alex Kantrowitz）
本日は特別エピソードとして、中国発のオープンソースAIモデル「DeepSeek R1」についてお届けします。このモデルが市場に与える衝撃や生成AI業界に与える影響、このモデルがAI業界にとって何を意味するのか、また市場にどのような影響を与えるのか、技術面とビジネス面の両方からお話しします。
本日は、作家であり投資家でもあるM.G. Sieglerさんをお招きしています。彼は「Spyglass」というニュースレターを書いており、Spyglass.orgで読むことができます。私にとって必読の内容ですし、最新の記事「AI Finds a Way: Has DeepSeek Changed the AI Game or Just Some Equations?」も非常に興味深い内容です。MG、お久しぶりです。番組にようこそ。
［M.G.ジーグラー］（M.G. Siegler）
お久しぶりです、アレックス。お招きいただきありがとうございます。
［アレックス・カントロウィッツ］
さて、今日はこの話題だけに絞って話します。DeepSeek社とDeepSeek R1についてです。このモデルが現在のAI業界にとって何を意味するのか、じっくり掘り下げたいと思います。この収録中に株式マーケットがオープンする予定なので、今日の動きがどうなるかも把握できると思いますが、特にNVIDIAなどにとっては厳しい状況になりそうです。
最後に、このポッドキャストのリスナーの皆さんに感謝したいと思います。この数週間、DeepSeekに関するコメントをいただき、そのおかげでDemis（Google DeepMindのDemis Hassabis氏）さんにもこの話題を取り上げて質問することができました。そして金曜日のエピソードでリードストーリーとして取り上げることができました。
金曜日の放送で触れなかったポイントがいくつかありますので、まずそこを補足したいと思います。金曜日のエピソードでは、このモデルをトレーニングするのにかかったコストについて少しお話ししましたが、ベンチマーク結果や利用コストについては詳しく触れませんでした。
まず、このモデルはオープンソースです。OpenAIのどのモデルよりもはるかに小型ですが、AIM数学テストで79.8％のスコアを記録し、OpenAIのo1モデルの79.2％を上回っています。また、Math 500では97.3％のスコアを記録し、OpenAIの96.4％を超えました。これらは複数のベンチマークテストの一部ですが、これだけでもこのモデルの性能が非常に高いことがわかります。そして、さらに注目すべきなのはコストです。入力トークン100万個あたりのコストが55セント、出力トークン100万個あたりのコストが2ドル19セントなんです。
比較すると、OpenAIは入力トークン100万個あたり15ドル、出力トークン100万個あたり60ドルのコストがかかります。つまり、DeepSeek R1はOpenAI o1モデルを動かすコストの3.5％で動作します。しかも、オープンソースなので、自分のコンピューターにダウンロードして実行することも可能なんです。
まとめると、DeepSeek R1が成し遂げたことは、最先端モデルと同等の性能を持ちながら、それらの3〜5％という圧倒的な低コストを実現したということです。Chatbot Arenaではランキング3位に位置付けられており、技術面でもビジネス面でも非常に大きな影響を与える可能性があります。この点について、これから深掘りしていきます。ではMG、まず最初の質問です。もしAIにリヒター尺度のような地震の大きさを評価する指標があったとしたら、DeepSeekの進展をどの程度の規模だと評価しますか？
［M.G.ジーグラー］
どのレベルで規模を測るかによると思いますが、今のところ一番直接的な影響はマーケットの動きになると思います。先ほどの話にもありましたが、マーケットが開くとすぐに影響が見えてくるでしょう。例えば、プレマーケット取引で見た限りでは、NVIDIAが10～11%下落しているようです。今のところこれが最も大きな打撃だと思います。一方で、Microsoftなど他のいくつかの企業は3%程度の下落となっています。市場の観点から見ると、この状況を仮に「8」としましょうか。完全に株式市場を破壊するような状況ではないけれど、今日はかなり厳しい一日になりそうだという印象です。
他の視点で見ると、初期段階ではそれほど大きな揺れにはなっていないように感じます。その理由として、現時点でも多くの人々がこのことが具体的にどのような意味を持つのかを見極めている段階にあるからです。例えば、OpenAIのモデルと比べて、DeepSeekのモデルがどれほど低コストで運用できるかについて、週末にいろいろな報告を読みました。その中では、多くのスタートアップがすでにモデルを切り替えている、つまりDeepSeekのモデルに乗り換えることでコストを削減しているという話がありました。
これが即座にどんな影響を及ぼすのかというと、たとえば価格競争がすぐに始まるのかどうか、といったことが挙げられると思います。実際、OpenAIが何かしら動きを見せているようにも見えます。例えば、サム・アルトマン氏が金曜日にツイートしていた内容では、無料提供の内容やバンドルを調整している様子が見られました。このような対応が今回の動きに対する反応として今後さらに出てくるのではないかと思います。
さらに、「The Information」の大きなレポートでは、Metaがこの動きにどう対応するかに注目していました。Metaでは、まさに全社的な対応が行われているようで、複数のチームが動いているとのことです。これは、昔のFacebookでの「Time War」を思い出させるような状況だと感じました。
このように、今や多くの企業が対応に追われている状況です。例えば、サティア・ナデラ氏が市場に向けてツイートをして痛みを和らげようとしている様子も見受けられました。しかし、最初の質問に戻ると、リヒター尺度で見ると、多くの人がまだこの状況を解明しようとしている段階だと言えるでしょう。
現時点では市場への影響が最も深刻なものになると思います。市場が開けばその影響がより明確になるでしょうし、少なくとも今日1日はかなり厳しい状況になると思います。加えて、いくつかの初期のアナリストレポートを読んだところ、意見はかなり分かれています。「NVIDIAにとって大打撃だ」という見方もあれば、「大したことはない、むしろ長期的には良い影響があるかもしれない」という見解もありました。ビッグテック企業全体への影響についても、まだ多くのことが解明されていない状態です。
［アレックス・カントロウィッツ］
いくつかのスタートアップが現在使用しているモデルをDeepSeekに置き換え始めているという話がありましたが、それがどれくらい広がっていると思いますか？
もうOpenAIはいいやとか、LlamaをやめてDeepSeekに切り替えよう、と言っているスタートアップはありますか？ それとも、まだ始まったばかりで、先週発表されたばかりということもあって様子見の段階でしょうか。
［M.G.ジーグラー］
そうですね、まだ始まったばかりだと思います。おそらく多くの人が試してみて、その価格差からどれだけ得られるのかを確認している段階だと思います。ただ、もちろんデメリットもあるようです。たとえば、中国国内での検閲や特定の用語に関する制約などが指摘されています。そのため、まだ中身が完全に分かりきっていない部分もあるようです。オープンソースという意味では重み付けが公開されていますが、実際に何が起きているのか、全体像がまだはっきりしない状況だと思います。
もしこれが今後の実証で確かなものだと分かれば、たとえばDeepSeekが次のバージョンのモデルをリリースして同じような競争力を維持できれば、スタートアップが本格的に採用を検討するケースも増えるかもしれません。ただ、現段階では様子見のアプローチが主流であり、多くの人が試してみて、本当に言われている通りの性能があるのか確認している状況だと思います。
個人的な直感として、DeepSeekはご指摘のとおり昨年12月から存在していましたが、金曜日のR1リリースまではそれほど大きな注目を集めていなかったと思います。その理由の一部として、例えば室温超電導の話を思い出したのですが、これはものすごいブレイクスルーで、すべてを変えるだろう、と盛り上がったあとで、実は少し疑わしい部分があったりして、結局期待ほどではなかった、というケースがありましたよね。
もちろん、DeepSeekに関してそうだと言っているわけではありません。今回のR1リリースによって、その正当性が証明されたように見えますし、リーダーボードなどでも検証が進んでいます。また、スタートアップもこうしたプレッシャーテストの一環として取り組んでいるのだと思います。
［アレックス・カントロウィッツ］
まず、最初の話題ですが、モデルトレーニングに関してちょっと怪しい点があるかもしれない、という話を整理します。例えば、彼らはコストをかなり抑えて訓練を行った可能性があります。また、輸出規制の影響で、手に入る範囲の劣ったGPUを使っているのではないか、という推測もあります。ただし、これは確実な情報ではありません。ただ確かなこととして、このモデルはオープンソースであり、多くの人がダウンロードして効果的に使用しているという点は明白です。方法論やコスト削減、パフォーマンスの実現性という点では、全て現実のものとして証明されています。
ですから、仮にシリコンバレー全体が輸出規制なしでは同じことができなかった、あるいはやらなかったとしても、別の方法が使われていた可能性はあるにせよ、この技術は既に、瓶から出た魔法の妖精のように元には戻せない状態です。この企業が、OpenAIの性能に匹敵するものをその3%のコストで実現したという事実こそが、非常に重要なポイントです。
［M.G.ジーグラー］
全体的なメンタリティについても触れておきたいと思います。これは地殻変動と呼ぶべき面白い現象だと思います。例えば、スティーブン・シノフスキー氏が、この点を非常にうまくまとめていると思います。彼は、長いツイートのスレッドを投稿した後、それをニュースレターでも公開しました。彼はMicrosoft時代からの豊富な歴史的文脈をもとに、この状況について非常に深い考察を述べています。
さらに重要なのは、アメリカが半導体に関する規制を行った結果、中国のAI企業がどのように追い込まれたか、という点を考えることです。輸出規制による制約の中で、現在の中国は非常に独特な状況にあります。一方、アメリカではAIにおける豊富な資源の時代が続いており、規模の拡大に注力しています。アメリカでは、小型モデルやその簡易版が作られ、それらも優れた成果を挙げていますが、中国のような状況には至っていません。
中国では、この制約があったからこそ、こういった手法を取る必要が生じたのです。このような状況は、現在のアメリカでは起こり得なかったものだと思います。この視点から見ると、中国の独特な環境が生んだ結果だと言えるでしょう。
［アレックス・カントロウィッツ］
それでは、まずテクノロジー面について簡単に触れて、その後ビジネス側について話したいと思います。
DeepSeekがどのようにしてこの結果を達成したのか、大まかに教えていただけますか？というのも、劣ったチップや少ないデータでこれを実現したと言うのは簡単ですが、ここで技術革新のポイントを簡単に説明することが重要だと思うんです。
［M.G.ジーグラー］
私も技術的な専門家ではないのであくまで理解している範囲ですが、DeepSeekプロジェクトはもともと中国のクオンタム・トレーディングに特化したヘッジファンドからスタートしました。このプロジェクトでは、輸入制限がかかる前にNVIDIAのH100チップを大量に調達し、それを用いてサーバーを稼働させていました。そして、それらのサーバーで、OpenAIのモデルやMetaが開発しているLlamaモデルなど、複数の異なるモデルを稼働させていたようです。
ここで彼らが活用したのが、「蒸留」（distillation）という手法です。これは、大規模な最先端モデルを圧縮して小型化するプロセスで、これにより最終的にR1というモデルを生み出しました。このR1モデルは、OpenAIのo1に相当するものと言えます。そして、これを実現するために、わずかなコスト、わずかな計算量、わずかなモデルサイズで動作するよう設計されました。このモデルの小型化という点が、あまり注目されていないようですが、非常に重要です。
というのも、これらのモデルには必ず動作環境の制約があり、個人のコンピューターで動かすためには膨大なメモリが必要になります。しかし、これを小型化できれば、より多くのハードウェアで動作可能になります。実際、アメリカの大手企業も小型モデルの開発を進めていますが、どちらかというと分離されたアプローチを取っている印象があります。
一方で、今回のR1モデルは、さまざまな種類のハードウェアで動作する段階にまで到達しています。これは、中国では制約があるため、このような技術的な小型化が必要不可欠だったからこそ実現したものだと思います。
［アレックス・カントロウィッツ］
ここで注目すべきは、手法の変化です。これまでの大規模言語モデルの訓練では、主に自己教師あり学習が使われてきました。しかし、この中国企業は純粋な強化学習に移行しました。この方法では、モデルが自ら正しい答えを見つけ出すプロセスを採用しており、非常に興味深いものです。
［M.G.ジーグラー］
アメリカでは、この段階に進む準備がまだ整っていない、という見方があったのかもしれません。強化学習への期待は以前からありましたが、現在もスケーリング段階にあり、人間がプロセスに介入し確認を行う必要があるという状況でした。しかし、中国のこの企業は、先ほど触れた制約を受けつつも、思い切ってこの方法を採用し、その結果が証明されつつあります。
［アレックス・カントロウィッツ］
さらに技術面で1つ補足すると、モデルの蒸留が非常に興味深いです。どんな大規模モデルでも、この訓練方法を用いて圧縮し、性能を実質的に再現できる点が注目されています。例えば、70億パラメータを持つLlamaモデルを圧縮し、その後、強化学習をベースにした推論スタイルで運用することが可能です。このプロセスによって、コストは安くなり、効率も大幅に向上します。
世界中がまだこの技術の凄さを完全に理解しきれていない段階だと思いますが、こうした蒸留の技術は初期の段階にしてすでに驚異的だと言えます。今後もこのフィードで、その詳細や可能性についてさらに議論が深まるでしょうが、現時点でも非常に印象的です。
［M.G.ジーグラー］
そうですね、全体的な話としては理にかなっていると思います。ただ、実際にそれが起きたことが本当に驚きです。というのも、すべてのユースケースにおいて、すべてのモデルに世界中の知識が必要かと言えば、もちろんそんなことはありません。それでは多くの場合、過剰なものになってしまいますよね。ですから、より特化型で、圧縮されたモデルに向かう方向性があるのは確かですし、それは既に進んでいることだと思います。それでも、このモデルは依然として、より大規模なモデルを圧縮した形でほとんど全てを効果的にこなせるモデルであることがわかります。
［アレックス・カントロウィッツ］
一つ大きな疑問として考えるべき点があると思います。それは、シリコンバレー全体、そしてあなたの記事にも触れられているように、これまでシリコンバレーがスケーリング則に基づいて動いてきたということです。この仮説は、計算能力を増やし、データを増やし、処理能力を強化し、学習時間を延ばすことで、モデルの性能を向上させられるという考え方です。この番組でもよく取り上げられるテーマですよね。しかし、DeepSeekが示したのは、それをしなくても実現できるということです。
そのため、このことがスケーリング則を無効にするのかどうか、という点が気になります。一見するとやや専門的な話に聞こえるかもしれませんが、非常に重要なテーマです。この仮説が全体のビジネスの話に大きく関わってくるからです。もしスケーリング則が無効化されるとすれば、NVIDIAへの何兆ドルもの投資、具体的にはNVIDIAのCPUやGPUに対する投資が根本的に揺らぐことになります。では、ここからスケーリング則はどうなるのでしょうか？
［M.G.ジーグラー］
このタイミングもまた非常に興味深いですよね。というのも、いわゆる「AIの壁」という話題が盛り上がっている最中だからです。たとえば、Demis氏もその話題については、壁があるとは明確には信じていないものの、進歩が鈍化していることは認めていますよね。そして、それに伴い、より多くの成果を得るには時間がかかるようになってきているという状況を指摘しています。
これは自然な進化の流れであり、多くの人がその現象について議論し、ある程度現実的だと認識しています。そして、そんなタイミングでDeepSeekのような動きが登場し、スケーリング則そのものをさらに疑問視させる状況になっています。
これに関連して先週の大きなニュースとして挙がったのが、「Project Stargate」についてです。OpenAI、NVIDIA、Oracleのコラボレーションで、特に注目すべきはMicrosoftの動きです。Microsoftが計算コストをOracleなどの他のプレイヤーに実質的に押し付けている点が非常に興味深いです。MicrosoftとOpenAIの関係の複雑さもありますが、大局的に見ると、Microsoftは今年の設備投資をすでに約800億ドルと予測しています。その中で、このプロジェクトにさらに数十億ドルを追加するのは合理的ではないと考えているのかもしれません。
なぜそうするかというと、フロンティア・モデルのスケーリングを維持するために、OpenAIに数十億ドルを払い続ける価値があるのかどうかを、Microsoft自身が確信していない可能性があるからです。そして、この動きがDeepSeekの取り組みとどこか一致しているように感じられます。
［アレックス・カントロウィッツ］
そうですよね。これもまた興味深い話題ですが、アンドリーセン・ホロヴッツのマーク・アンドリーセン氏が、OpenAIの最新の資金調達ラウンドに参加しなかったという話も関連しています。金曜日の番組でこの話題が挙がった際に、もしかしたら彼らはこの動きを予見していたのではないか、という話が出ました。そして、あなたの記事で書かれていた内容はとても的確ですよね。
「現在、大手テック企業は世界で最も資金力のある企業であり、スケーリングに注ぎ込める資金を事実上すべて保有している。しかし、釘を打ち終えた後にその釘を打ち続けても意味はない。それが、予測はできないが、終わってみれば明白な点だ。」
この文を見て思うのですが、もしDeepSeekがその「すでに打たれた釘」を指摘したのだとすれば、彼らはこのスケーリング問題を解決したと言えるのでしょうか？
［M.G.ジーグラー］
同じことのアナロジーと言えますよね。計算能力の歴史を振り返ると、その時代における主導的な勢力は、新しい技術が何であれ、その構築に多額の資本を投入する傾向があります。そして、長期的には私たち全員がその恩恵を受けるのは確かですが、短期的には、ウォール街がどう関与しているのか、そしてそれが大手企業の支出にどのような意味を持つのか、というテーマにつながっていくのだと思います。
［アレックス・カントロウィッツ］
それで、あなたがニュースレターで挙げていた質問を直接お聞きしたいのですが、結局、彼らは「その釘」を指摘したということなのでしょうか？つまり、もう終わった話なのでしょうか？
［M.G.ジーグラー］
繰り返しになりますが、無責任に逃げるつもりはありませんが、これは今週、誰もが答えを求めて奔走する正にその質問そのものだと感じます。確実に白黒はっきりする話ではないと思いますが、高い視点で予測するならば、「はい、その釘はすでにある程度打ち込まれた」と言える部分があるのではないかと思います。そして、次のステップに進む段階に来ているのではないでしょうか。
もちろん、これで終わりというわけではありませんし、ここから先にイノベーションがないということでもありません。ただ、これまで話してきたこと全てが、ある意味で繋がっているのだと思います。そして、それらが同時に起きているという事実は偶然ではないでしょう。むしろ、今まさに私たちは、いわばAI革命の次のフェーズへ進むべき時点に差し掛かっているのだと思います。
［アレックス・カントロウィッツ］
それでは、ビジネスの話に入っていきましょう。今話していて思い出したんですが、水曜日の私の番組にリード・ホフマン氏が出演する予定で、R1が発表される前に彼にインタビューしたんです。その会話の前半部分では、何十億ドルも投資してきた中で、いつリターンが得られるのか、という話題を中心に話していました。もちろん、このインタビューはそのまま放送しますが、R1が発表された後だと少し違った文脈でこの会話が捉えられるのではないかと思います。
［M.G.ジーグラー］
それに、スティーブン・シノフスキー氏もこの点について言及していて、先週私もさらに調べてみました。ニュースとしては小さいものでしたが、MicrosoftやGoogleがそれぞれのAIサービスをOffice 365やGoogle Suiteにどのように組み込むか、基本的なバンドルの方法を変更していましたよね。これを見る限り、これまでの莫大な投資からどうやって収益を上げるか、最適なビジネスモデルや利用促進策を模索している段階だと感じます。そして、DeepSeekの登場がその計算式に再び爆弾を投げ込んだような状況です。
［アレックス・カントロウィッツ］
そして、ここで本当に厄介なビジネス上の疑問に突入します。まず、朝の段階で主要なテック企業の株価を確認しました。これは日中に変動するとは思いますが、大まかな方向性は変わらないと思います。具体的には、NVIDIAが10%下落、Microsoftが4%、Googleが3%、Metaが2.6%、S&Pが2%下落しています。この動きは、すべてDeepSeekによる衝撃や新たな認識によるものだと考えられます。
ここで一つの質問を端的に提示します。これまでのAI業界の状況を見たときに、ウォール街が追いかけてきたのは、AIによって生み出されると期待されるリターンでしたよね。例えば、MicrosoftやAmazonがOpenAIやAnthropicに投資した数十億ドル、AI関連の企業が調達した数十億ドル、そしてこれがトリリオンダラー（1兆ドル）規模の市場を支える原動力だったわけです。
しかし、ここで重要なのは、多くのAI関連支出が、実質的には他のビジネスからの補助金の形で成り立っていたという点です。Metaの広告収益がLlamaに、Googleの検索収益がGeminiに、Microsoft Azureの利益がOpenAIに、という形で富が移転していたわけです。このような補助金に依存しない形でAI業界が成長し得るのか、という疑問が生じます。
もしAI業界がこうした他のビジネスからの補助金を必要としなくなり、この巨大な支出が減少する場合、これまでの「パーティー」は終わるのでしょうか？
（参考）1月27日（月）のマーケット終了時のS&P500 主要銘柄の騰落率です。尚、アフターで幾分戻しています。（下図）
NVIDIA ▲16.97%
Microsoft ▲2.14%
Google ▲4.20%
Meta ＋1.91%
S&P500 ▲1.46%
ちなみに・・・
NAS100 ▲2.91%
Apple ＋3.18%
Amazon ＋0.24％
Tesla ▲2.32％
です。
［M.G.ジーグラー］
これはおそらく各企業によって状況が異なると思います。MicrosoftとGoogleは、最終的な方向性に関しては最も近い位置にいるように感じます。そして、先ほど述べられた株価の状況についてですが、それはウォール街が現在どう考えているのかを非常に明確に示しているように見えますよね。彼らは、もし最悪のシナリオが現実となった場合、NVIDIAが真っ先に影響を受けると考えているようです。それもそのはずで、NVIDIAは先ほど挙げた企業が莫大な投資をしている恩恵を受けているからです。大手テック企業は、NVIDIAのチップを可能な限り早く手に入れるために資金を注ぎ込んでいます。それが一旦止まれば、短期的にはNVIDIAにとって明らかに悪いニュースとなります。ただし、長期的な話になると、NVIDIAにとってはまた異なる展開があると思います。この点については後で触れるとして、今の質問に関連する話を続けます。
現在、AIにどう課金するかの正しいモデルを模索しているMicrosoftとGoogleですが、もしAIの経済基盤が一夜にして変わるようなことがあれば、非常に厄介な状況に陥る可能性があります。
彼らはさまざまな施策を試しながら、最終的な形を見つけようとしていて、ウォール街に対して「AIのおかげでこれだけの収益が既存のビジネスに上乗せされています」と証明しようとしているのです。ただ、そのメッセージには若干のごまかしも見受けられます。たとえば、「これはMicrosoft 365に含まれているので、具体的にどのくらい収益が増えたのかを正確にお伝えする必要はありません。ただ、AIはすべてに組み込まれているので、新しいインターネットのようなものです」といった具合です。
そういった形でメッセージをうまく調整しているのですが、質問に直接答えるとすれば、GoogleとMicrosoft内では、心配の度合いに差はあるものの、不安を抱えているのは確かです。
Metaに関しては、さらに興味深い状況です。彼らのオープンソース哲学やオープンウェイトのアプローチは、DeepSeekが行っていることと非常に似ています。ただ、私の考えでは、そこでの課題は別のところにあります。たとえば、ザッカーバーグ氏が最近言ったように、650億ドルの設備投資を行うと言っていますが、それが今このタイミングでなぜ必要なのかということです。もしDeepSeekが同じことを数分の1、あるいはさらに少ないコストで実現できるなら、それが彼らの世界に何を意味するのかという問題です。
私の見解としては、Metaは他社に比べて若干有利な立場にいるように感じます。最終的には、彼らのオープンソース哲学が必ずしも利他的な理由ではなく、これまでビジネスを助けてきた実績があるからです。しかし、「もし彼ら以外の誰かがオープンソース化を進めるとどうなるのか」という点では、少し複雑な状況になります。ただし、Metaは他社よりも投資を抑えることが比較的容易だと思います。
一方、スペクトルの反対側にいるOpenAIは、完全に最前線に立つことを軸にビジネスを展開しています。そしてその点では、ブランド力や製品に関して大きな成功を収めています。たとえば、ChatGPTがアプリストアでDeepSeekに次いで2位にランクインしている理由も、ブランドとして認知され、注目を集めているからです。
ただ、もし彼らがモデルの主導権を握らなくなった場合はどうなるのでしょうか。DeepSeekのモデルを採用することはないと思いますが、それでも最前線のモデルメーカーではなくなる可能性があるとしたら、それは何を意味するのでしょうか。
こうした状況から生まれる興味深い分岐や影響は数多くあります。
［アレックス・カントロウィッツ］
さて、現在、この膨大な投資に関しては2つの見方があります。ひとつは、シリコンバレーが引き続き何十億ドルもの資金を使い、わずかに性能を向上させながら、DeepSeekのようなオープンソースの取り組みを一歩リードする形を維持するというものです。もうひとつは、この投資を続けた結果、AGI（汎用人工知能）に到達する、あるいは、DeepSeekのように限られた資本で効率的な成果を出せるモデルが模倣されるとしたら、それを100倍の投資で実現した場合の可能性を考えるというものです。
モデルの性能がさらに向上すれば、人々が描いている数々の夢、例えば先週Demisと話したようなものも、資本があるおかげで一気に現実味を帯びるでしょう。この2つのどちらになるのでしょうか。
［M.G.ジーグラー］
この話を、高いレベルのマントラのように聞こえる形で語るのは簡単ですし、今日多くの企業リーダーがそれを言ってウォール街を落ち着かせようとするでしょう。でも結局のところ、OpenAI（Microsoftやオラクルと密接な関係にある）を除けば、ほとんどの企業は上場企業です。
ウォール街は、その企業が何をするかに、好き嫌いにかかわらず一定の影響力を持ちます。そして、この投資について私は彼らが必ずしも間違ったことをしているとは思いませんが、結局のところ、いつかその影響が返ってくることは明白です。
私はこれを昨年、映画やテレビスタジオがCOVIDの際にストリーミング事業を拡大しようとして多額の資金を投入した時の状況に例えました。その時は、彼らは可能な限り多くのお金を使ってストリーミングサービスを構築し、ウォール街もそれを支持しました。ディズニーなどが何百万人もの加入者を獲得して、業界の未来はそこにあるように見えました。しかし、その後ウォール街は突然その支出に背を向け、「支出をX％削減し、従業員数を減らして、同じ高い目標を掲げながらも効率を大幅に向上させなければならない」と決断しました。
これと同じことがAI投資に関してもテクノロジー企業に対して起こるのは当然です。未来のための投資が重要であるという考えには同意しますが、それでもウォール街に一定の説明責任を負う必要があります。Metaのザッカーバーグはその支配力のおかげで少し例外かもしれませんが、MicrosoftやGoogleのような企業は、その投資についてかなり説明を求められるでしょう。そして、これが最初の本当の試練です。
Metaは昨年、特にVRやAR、XRへの投資に関して一部の反発に直面しました。ザッカーバーグはその投資について説明を求められ、結果的にその後評価されました。これが彼らが今プレイしているゲームです。AI投資を削減すれば、ウォール街がそれを好むので株価が上がり、それに伴う様々な恩恵を受けるでしょう。この流れは自然なことです。
そして、おそらく話の流れは他の分野へと移っていくでしょう。これは隠蔽というわけではなく、むしろ別の方法でフレーミングするという形です。例えば、「NVIDIAのサーバーファームに何十億ドルも費やすべきではないと同意しますが、次の段階に進むためには対面型のAIロボティクス部門を構築する必要があります」というような形で。つまり、AGIへの道を進む中で、その資金の重要性を再定義するのです。
［アレックス・カントロウィッツ］
市場が開いたばかりですが、NVIDIAの株価は11%下落しました。それでも時価総額は3兆ドルを超えていますので、AI革命が終わったというわけではありません。ただ、11%の下落で数千億ドル規模の市場価値が朝のうちに失われたわけです。この状況で、各企業がウォール街とどのように対話し、引き続き投資を続けられるようにしているのかについて少しお話ししたいと思います。
たとえば、サティア・ナデラ氏はツイートでJevonsの逆説について触れています。彼は「Jevonsの逆説が再び現れた。AIがより効率的で利用しやすくなるにつれ、その利用は急増し、手放せないコモディティへと変わるだろう」と述べています。このような発言をしているのです。
［M.G.ジーグラー］
昨晩のことですが、Yコンビネータの社長であるゲイリー・タン氏も同じようなツイートをしていました。それを見て「これってお互いに調整済みの発言なのかな？」と感じました。いや、まあ実際にそうなんでしょう。
［アレックス・カントロウィッツ］
グループチャットが行われているのではないかと思いますよね。
［M.G.ジーグラー］
たぶん、「これが答えだ」とするためのグループチャットがどこかで進行しているのでしょう。そして、この答えが完全に的外れというわけではありませんが、それを言い訳として正当化するには、もっと微妙なニュアンスや背景が必要な話だと思います。
［アレックス・カントロウィッツ］
では、今回の議論を通じて明確に語られるべき、あるいは暗に示されている「部屋の中の象」について話しましょう。それは、知能のコストがゼロに近づくという目標です。これは、基本的に誰もが目指していることであり、OpenAIの明確な目標の一つでもあります。知能を限りなく無料にすることを目指しているわけですが、実際にはAPIの販売では多くの収益を上げていない、むしろ赤字かもしれないという状況です。
この状況下で、私たちはAIアプリケーションが必要だと感じています。この技術が経済的に意味のある形で活用されることが求められています。たとえば、DeepSeekのCOT（Chain-of-Thought）を見ると、コンピューターがどうやって「考えている」のか不思議に感じますよね。しかし、この強力な技術を経済に取り込み、実際の経済価値を創出することが重要です。DeepSeekが存在しようとしまいと、生成AIのこの瞬間から数十億ドル、あるいは数兆ドル規模の経済価値を創出する必要があったのです。
現在の状況を見ると、OpenAIにはChatGPTがあり、3億人のユーザーを抱えています。これは良い数字ではありますが、それでも運営するのに年間数十億ドルの赤字を出しているとされています。効率化を図り、そこから数十億ドルの収益を上げることができるようになるかもしれませんが、まだ道半ばです。そして、一部の企業がこの技術を活用しようとしているものの、私が話を聞く限りでは、いくつかの興味深いユースケースがあるだけで、大半は実証実験の段階に留まっており、その多くが実用化に至っていないのです。
最終的には、単独のAIアプリケーションであれ、ビジネスソフトウェアに統合されたものであれ、この技術の本当の価値を証明するようなアプリケーションが必要です。しかし、それが現時点ではまだ見られていないのです。
［M.G.ジーグラー］
その答えはもちろん「はい」です。ただ、現実として、今この一連の出来事が、私たちがこれまで歩んできた道を根本的に見直すきっかけになるかもしれません。それは単に惰性で進んできたわけではありませんが、スケーリングの道を進んできた中でのことですよね。そして、例えばサム・アルトマンも、「AGIへの視界が開けている」と言っています。彼らは、必要なことが何かはもう分かっていて、あとは実行するだけで、それを実現するためにすべてを整える必要がある、という段階まで来ているのです。
もし今回のDeepSeekがこれまでで最大の触媒となるこの瞬間に、業界全体がこれを見直さないとしたら、それは大きな機会損失だと思います。そして、あなたが言うように、このフロンティア・モデルをただただスケーリングするだけの時代から、もっと実用的な方向に進むきっかけになるのかどうかという点も重要です。この素晴らしい技術が、実際にどう機能するのか明確でないままに使われ続けるのではなく、実際の製品に落とし込まれていくのかどうかという話です。
これを考えると、私が思い出すのは、6～7カ月前、Appleが「Apple Intelligence」を発表したときのことです。あなたと話したように、みんながAppleに注目しましたよね。でも先週もまたニュースになっていました。たとえば、Siriが過去のスーパーボウルの勝者を正しく答えられないのは本当におかしな話です。
ただ、Appleが「Apple Intelligence」を発表した当初からの姿勢は明確でした。最先端やフロンティアを追い求めるというよりも、むしろ日常の使い勝手を重視しているのです。確かに、絵文字作成ツールのようなフロントエンドの機能が、あまりうまくいっていない部分もありますが、彼らの多くの取り組みは製品に自然と組み込まれていますよね。
これは、MicrosoftやGoogleの動きと同じ流れです。どちらも独自のビデオ生成機能やその他の単体の製品を持っていますが、大半は既存の製品に統合されています。ただ、先ほどの話に戻ると、それはこの大きなムーブメントが約束していたような未来ではないと感じている人が多いのではないでしょうか。みんなが待ち望んでいるのは、今すぐにAGIそのものではないにしても、ユーザー向けに使いやすいAIの次の形です。そして、その最も近いものがChatGPTでしたが、おそらく次の段階として、いくつかのビデオ製品が期待されているのかもしれません。
ただ、最終的には、この流れから何かしら本当に「針を動かす」ようなものが生まれなければなりませんよね。そして今回のニュースサイクルや、現在の一時的な停滞が、その実現に向かうきっかけになることを期待しています。そうなることを本当に願っています。
［アレックス・カントロウィッツ］
そうですね。Apple Intelligenceは、まさに私が指摘しようとしている問題の典型例と言えると思います。この技術には大きな可能性があるのに、Appleでさえそれを正しく実装できていない状況です。もちろん、それはApple自身の問題を示しているのかもしれませんが、一方で、この技術そのものに何か課題があることを示唆している可能性もあります。
［M.G.ジーグラー］
技術においてすべてそうであるように、私が以前取材してきた経験やいくつかのサイクルを経て感じるのは、もしかすると私たちはまだ早すぎるのではないか、ということです。みんなが「いよいよこの瞬間が来た」「本当に今がその時だ」と信じて話していますが、一歩引いて考えれば、まだその時ではないのではないかと思えることもあります。そして、多くの企業が多額の資金を調達しすぎているように見える中で、タイミングが適切なのか、という根本的な疑問に直面しているように感じます。
つまり、この技術をどうやって実際の製品に変え、それを収益を生み出すビジネスに変えるのか、という問題です。どの企業も今の段階で「タイミングが間違っている」とは認めないでしょうが、後から振り返ってみれば、それが正しかったかどうかが明らかになると思います。ただ、現時点では、どの企業も「今こそ自分たちの時代だ」と強い楽観主義を持ち続けていて、アクセルを緩めようとはしていません。
しかし、このDeepSeekの話題は、自然と「どのくらいの資金を使うべきなのか」「何に焦点を当てるべきなのか」を再検討するきっかけになっています。
［アレックス・カントロウィッツ］
ちょっと投資家の視点で考えてみてください。今、スタートアップが存在していない理由が、例えばAPIから計算資源を購入したり、Llamaを運用したりするコストが高すぎるからだとしたら、それがもし知能コストがゼロになった場合、存在できるようになるでしょうか？ まさにそれをDeepSeekが試すことになるのではないでしょうか。
［M.G.ジーグラー］
そうですね、それは非常に興味深い質問です。正直に言うと、今この場で具体的な例を挙げるのは難しいですが、高い視点で見ると確かに面白い話題ですね。もしDeepSeekが本当に変革的なものになるなら、その結果として、そうした新しいスタートアップが登場する可能性があります。それは単に技術的な側面だけでなく、コスト削減も含まれていて、それが実現すれば素晴らしいことです。
でも、これが実際に「これまで存在し得なかった会社」を生み出すかどうかはいかがでしょうか？ 私がスタートアップ創業者ではないからかもしれませんが具体的な例が思い浮かびません。ただ、これを活用して成功を目指すスタートアップが出てくることを期待しています。
［アレックス・カントロウィッツ］
とはいえ、直感的に答えが「ノー」である理由も感じています。それは、投資家たちはこれまでAI企業にお金を注ぎ込みたくて仕方がなく、アイデアが十分に有望なら多額の損失も覚悟していたからです。それでも、AIスタートアップの波が来たとは言いにくいですよね。確かにいくつかは存在しますが、例えばモバイル時代の始まりのように、毎日のように新しい消費者向けスタートアップが登場する状況にはなっていません。実際には、ほとんどの動きがエンタープライズ領域に集中しているようです。
［M.G.ジーグラー］
もうひとつの視点として、この話に関連して昨年よく話題にしたことですが、最近のニュースで少し影が薄くなっている点があります。それは、規制環境の変化に伴ってM&Aが活発化しない場合、特にあなたが話しているような企業、優れたチームを持ち、この技術を活用して何かを成し遂げようとしているけれど、製品やビジネスモデルがまだ固まっていない企業が、MetaやGoogle、Microsoft、OpenAIのような大企業に買収される可能性が高いということです。
その場合、そうした企業が優れた人材を手に入れること自体は興味深いかもしれませんが、それ以上の意味を持つかは分かりません。ただ、それが、初期段階のスタートアップ創業者に新たな情熱を再燃させ、未解決の問題に挑戦する原動力となる可能性はあると思います。実際、この1年間はM&Aがほぼ停止していたことで少し冷え込んでいましたよね。多くの人がGoogleやMeta、OpenAIなどの企業に留まり、以前なら新しいスタートアップを立ち上げていたかもしれない人たちがそうしなくなりました。その背景には、もちろん理想的には大きな企業を築きたいという願いがありますが、現実的には数億ドル、あるいは数十億ドル規模でそうした大企業に売却できる可能性があるという期待があったからです。この要素が今回の流れにどう影響するかは興味深いところですね。
［アレックス・カントロウィッツ］
では、この話をまとめましょう。結局のところ、支出を単純に引き下げるのは簡単ではないというのが本当の問題ですね。多くの資金がすでにコミットされていることに加え、DeepSeekが実際には一時的な現象にすぎず、すべてを覆すような爆弾ではないというリスクも依然として存在しています。この地震の余波について、元々の質問に立ち返ると、今後数カ月でどのような展開が見られるのでしょうか。
［M.G.ジーグラー］
これは明らかに、大きなニュースや話題が出ると人々が過剰反応しがちだということを指摘しているだけの話です。そして、今回の件は確かに正当性がありますが、それがどれほど本物かはまだわかりません。たとえば、今日1日で株式市場の動きがどうなるのかで、その答えが少し見えてくるかもしれません。実際のところ、これがNVIDIAにとってそれほど悪い話ではないのでは、という意見もあるかもしれません。短期的には収益に影響を与える可能性があるものの、長期的にはJevonsの逆説のような話で、結局この技術がすべてに浸透していくことで市場全体が活性化され、恩恵を受けることになる、という考え方です。つまり、チップは引き続き必要とされる、と。
ただし、すでに述べたように、すべての企業がすでにH200チップを一定数購入する契約を結んでいますし、いずれ次の次世代モデルも発表されるでしょう。今、建設中のスーパーコンピューターやデータセンターのメガクラスターをリスクがあるからといって急に止めることはできません。同じゲームに参加している以上、どの企業も足並みを揃えざるを得ないのです。一社が一時的に投資を抑えることでウォール街から評価される可能性はありますが、それが間違いだった場合、CEOが解任されるような大惨事に発展することも考えられます。
このDeepSeekの話題が、完全に時代の大転換というほどの事象ではなく、むしろ進化の途中の一歩に過ぎないとすれば、各企業は引き続きアクセルを踏み続ける必要があるかもしれません。
［アレックス・カントロウィッツ］
これは本当に興味深い状況になりそうですね。
ウェブサイトはspygglass.org。「Piece AI Finds a Way」、そしてゲストはM.G.ジーグラーさんでした。MGさん、またお会いできてよかったです。ご出演ありがとうございました。
［M.G.ジーグラー］
こちらこそ、ありがとうございました。
2. オリジナル・コンテンツ
オリジナル・コンテンツは、以下リンクからご覧になれます。
尚、本投稿の内容は、参考訳です。また、意訳や省略、情報を補足したコンテンツを含んでいます。
Alex Kantrowitz
（Original Published date : 2025/01/27 EST）
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だうじょん
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