シャドーイング_米国株_0001_China_s_DeepSeek_triggers_global_tech_sell-off

本記事は、以下動画の補助教材です。
https://www.youtube.com/watch?v=iqt4dqQcnvw

Let's talk about DeepSeek because it is mind-blowing and it is shaking this entire industry to its core.
ディープシークについて話しましょう。それは驚くべきもので、この業界全体を根底から揺さぶっています。

The emergence of DeepSeek now putting pressure on the U.S. tech names.
ディープシークの出現により、アメリカのテクノロジー企業にプレッシャーがかかっています。

We told you all about it last week in Davos.
先週、ダボスでその全てをお伝えしました。

The buzz started growing about DeepSeek's latest AI model being more efficient while running on a lot less, a lot less advanced NVIDIA chips.
ディープシークの最新AIモデルが、はるかに少ない、そしてはるかに進んでいないNVIDIAチップで動作しながらも、より効率的であるという話題が広がり始めました。

Released last week, it's already being called what is a major breakthrough,
先週リリースされたばかりのそれは、すでに大きなブレークスルーと呼ばれています。

as the app shows its work, its reasoning.
このアプリがどのように動作し、どのように推論するかを示します。

It answers users' prompts.
ユーザーからの指示に応えます。

iPly, by the way, was spent basically all weekend playing with it.
ところで、iPlyはほぼ週末中それで遊んでいました。

It is the number one app, I believe, on Apple right now.
今、Appleで一番のアプリだと思います。

The product overtaking ChatGP today as that, on the app store that way.
その製品が今日、アプリストアでChatGPを追い越しました。

DeepSeek, which was created by a Chinese hedge fund manager,
中国のヘッジファンドマネージャーによって作られたDeepSeek、

also capturing the attention of leaders, as we mentioned at the World Economic Forum last week in Davos.
先週ダボスで開催された世界経済フォーラムで触れたように、リーダーたちの注目も集めています。

We should take the development out of China very, very seriously.
中国からのこの発展を、我々は非常に、非常に真剣に受け止めるべきです。

What we found is that DeepSeek, which is the leading Chinese AI lab,
我々が見つけたのは、中国をリードするAI研究所であるDeepSeek、

their model is actually the top performing or roughly on par with the best American models.
彼らのモデルは実際に、最高のパフォーマンスを発揮するか、あるいは最高のアメリカのモデルとほぼ同等です。

If the United States can't lead in this technology, we're going to be in a very bad place geopolitically.
アメリカがこの技術でリードできなければ、我々は地政学的に非常に厳しい状況に立たされることになるでしょう。

Now, you can take a look right now at the AI-related stocks.
さあ、今すぐAI関連の株を見てみてください。

So NVIDIA, ARM, AMD, Microsoft, Meta, interestingly, on that list, given it's open source.
NVIDIA、ARM、AMD、Microsoft、Metaと、面白いことに、これらはオープンソースであるという点でリストに名を連ねています。

We've got to talk about the open source, closed source bit of this as well.
また、このオープンソースとクローズドソースの問題についても話さなければなりません。

That's a shocker to see NVIDIA down by more than 12 percent right now.
NVIDIAが今、12パーセント以上も下落しているとは驚きです。

Absolutely.
絶対に。

And then you have global chip stocks also in the red across the board, ASMA Holdings and others.
そして、ASMAホールディングスなど、全体的にグローバルな半導体株も赤字です。

There is the question, I will say, Alexander Wang made the point last week,
問題があると言えば、先週アレキサンダー・ワンが指摘したことがあります。

and it's become sort of the question mark about all of this,
そして、それがこの全てについての疑問符になっているような感じです。

which is, you know, he suggested on our air that it is possible that they were using some of the highest performing NVIDIA chips, perhaps as many as 50,000 of them,
つまり、彼は私たちの番組で、彼らが最も高性能なNVIDIAチップを使っている可能性があると示唆しました。おそらく50,000個もの。

to build this model.
このモデルを作るために。

Now, and they weren't supposed to have those chips.
でも、本来あのチップを持ってるはずなかったんだ。

If that's true, the dynamic is different.
もし本当なら、状況は違ってくるよ。

If it's not true, then maybe all bets are off.
もし違ったら、全てが無効になるかもしれない。

It's possible, by the way, even if it is true, meaning even if they use those chips to create this,
ちなみに、それが本当だとしても可能だよ。つまり、そのチップを使ってこれを作ったとしてもね。

or at least partially to create this, it is still a significantly more efficient and better model.
少なくとも部分的にこれを作り出すためには、それでもはるかに効率的で優れたモデルです。

I think everybody agrees that right this moment, I mean, I don't know if you, did you get the play?
今この瞬間、みんなが同意していると思うんだ。つまり、君、そのプレイを理解したのかな？

It is mind-blowing.
頭が爆発しそうだよ。

It looks really great.
本当に素晴らしく見えるよ。

I mean, it feels like it's that.
つまり、それがそう感じられるんだ。

It's open source, so people can test this out themselves.
オープンソースだから、誰でも自分で試すことができるんだよ。

But I can tell you, all the tests that I do just to see whether I think the writing is better,
でもね、私が書き方が良くなったかどうかを確かめるためにやってるテスト全てを君に教えることはできるよ。

whether I think it can answer certain questions, I mean, it was not only faster, it was more human.
それが特定の質問に答えられるかどうか、つまり、それはただ速いだけじゃなく、もっと人間らしかったんだ。

The reasoning is shocking.
その推論は驚くべきものだよ。

I mean, there were moments where I was like, oh, my God, this, we are so much,
本当に、私が「おお、神よ、これは、私たちは本当に」と思った瞬間があったんだ。

you could feel the step change as a person.
あなた自身が人間として一段階成長を感じることができたでしょう。

I mean, it was, I will also say, as exciting as it was, there was an element where I became scared,
つまり、それがどれほど興奮するものであったとしても、私が怖くなった瞬間もあったと言えます。

because I thought, oh, you know, I had the opportunity to talk to all these people last week,
なぜなら、ああ、私は先週、これら全ての人々と話す機会があったと思ったからです。

and they all said the future is here, and da-da-da-da, and then you sort of see it,
そして彼ら全員が未来はここにあると言っていました、そしてだーだーだーだー、そしてあなたはそれを何となく見る、

and you go, oh, okay, I feel you, you know, in a different sort of visceral way.
そしてあなたは、ああ、わかった、あなたを感じます、ある種の直感的な方法で。

So, yes, I think this is all happening at a level that I'm, when you mark your sort of AI history timeline in life,
だから、そう、私が思うに、これは全て私たちが人生でAIの歴史のタイムラインをマークするとき、

I think this week, this past week, today, and everything else will be on it.
この一週間、先週、今日、そしてそれ以外の全てがそれに含まれると思います。

I think Mark Andreessen put it really succinctly and really smartly when he said that this feels like the Sputnik moment for the AI race, where China is really stepping in, so not just what it can do,
マーク・アンドリーセンが非常に簡潔に、そして非常に賢く言ったように、これはAIレースのスプートニクの瞬間のように感じます。中国が本当に参入してきているので、それが何をすることができるかだけでなく、

but what it means for American dominance in AI, what it means for the Chinese being able to step in,
それがアメリカのAIにおける優位性に何を意味するのか、中国が参入することができるということが何を意味するのか、

and to have the Chinese actually open-sourcing it, meaning that that is going to be what goes around the world,
そして中国が実際にそれをオープンソース化するということ、つまりそれが世界中に広がることになるということを意味します。

and to have the cost factors that go into this, a huge, huge step up and change,
これにかかるコスト要素を持つことは、非常に大きな一歩前進であり、変化です。

and puts us a little bit on our back foot in trying to figure out what this means.
これが何を意味するのかを理解しようとすると、少し後ろ足になります。

I actually wonder, Satya Nadella, would he tell you again today that he's still good for the $80 billion?
実は、サティヤ・ナデラに再度聞いてみたいんですが、彼はまだ800億ドルの価値があると言いますか？

I think they still are good for the $80 billion.
私は彼らがまだ800億ドルの価値があると思います。

I think they're, I think actually everybody's, I think the processing power issue is,
私は彼らが、実際にはみんなが、処理能力の問題だと思います。

there's an element of which you're going to still have to have the current sort of efforts underway.
あなたが今進行中の努力を続けなければならない要素があるんだ。

I think the question longer term, I think it's a longer term question.
長期的な問題だと思うんだ、まあ、それは長期的な問題だと思うよ。

Can you recoup your investment? I mean, can you recoup your investment if that's the case?
投資を回収できるかな？つまり、そうだとしたら投資を回収できるの？

Well, I think this is the big issue, and I think at one point,
まあ、これが大きな問題だと思うんだ、そしてある時点では、

and I don't know if we talked about it on Squawk or it might have been on Worldwide Exchange,
スクワークで話したかどうかはわからないし、ワールドワイドエクスチェンジで話したかもしれないけど、

one of the things that I was hearing that was fascinating out there is there were so many CEOs who were saying, you know what, I'm using open AI, and I'm playing around with Anthropic to figure out what I need to do, and then, which is expensive for us,
興味深いことに、多くのCEOたちが「ねえ、私はOpen AIを使っていて、Anthropicで遊んで必要なことを見つけ出そうとしているんだ」と言っていました。それは我々にとっては高価なことですが、

and we don't really love that.
我々はそれを本当に好んでいるわけではありません。

So we're playing around with what we need, and then we're trying to figure out how much of it we can replicate using Llama, which is the meta version of it,
だから、我々が必要とするものを探して遊んでいて、それのメタバージョンであるLlamaを使ってどれだけ再現できるかを見つけ出そうとしています。

but it's open source and effectively, therefore, free.
しかし、それはオープンソースで、事実上、無料です。

Well, and you can have some control over it, too, as being open source.
まあ、それはオープンソースなので、あなたもそれを一部コントロールすることができます。

You can do things that you end up, you're not so beholden to open AI.
あなたは自分が終わることをやることができます、あなたはOpenAIにそんなに縛られていません。

But to me, that's the issue.
でも、それが問題なんだよね。

So here we have a situation where if people are already starting to move towards open source models, and I don't think that have been talked about publicly, really,
だから、ここではすでに人々がオープンソースモデルに向かって動き始めている状況があるんだ。そして、それが公に話されているとは思わないんだよね、本当に。

that's a whole kind of paradigm change.
それはまるでパラダイムが変わるようなものだよ。

Just back to the question on Microsoft.
Microsoftについての質問に戻りましょう。

Microsoft shares down 6.8% this morning.
今朝、マイクロソフトの株価が6.8%下落しました。

Is there a point where Satya says, okay, maybe I'm not good for the $80 billion?
サティアが、「もしかして、私は800億ドルの価値がないのかも？」と思う瞬間はあるのでしょうか？

I don't know.
分かりません。

I don't know.
分かりません。

I think he's still going to need this technology over the next five years.
彼は今後5年間でもこの技術が必要になると思います。

The question is, yes, can he go, is he going to start using DeepSeq?
問題は、そう、彼が行けるか、彼がDeepSeqを使い始めるかどうかです。

By the way, there's a separate question, which is, you know,
ところで、別の問題があります、それは、あなたが知っているように、

if we think we have a problem with TikTok.
もし私たちがTikTokに問題があると思うなら。

I thought this instantaneously.
私はこれを瞬時に思いつきました。

If we think we have a problem with TikTok, do we have a problem with this?
もし私たちがTikTokに問題があると思うなら、これにも問題があるのでしょうか？

Now, interestingly, this is an open source model.
さて、興味深いことに、これはオープンソースのモデルなんです。

It's open source and you can take it and do your own stuff with it.
これはオープンソースで、自由に使って自分のものにすることができます。

You can put it on your own computers.
自分のコンピューターに入れることもできます。

So they're not owning your, unless there's something in it that we don't understand.
だから、私たちが理解していない何かがない限り、彼らがあなたのものを所有することはありません。

Right, you know, they talk about Project Texas with, you can have it on your own.
そう、あなたが知ってるでしょう、彼らはプロジェクトテキサスについて話して、それを自分のものにすることができます。

But I thought the same thing. TikTok looks like poser's play compared to what this could potentially do.
でも、私も同じことを思ってたんだ。TikTokなんて、これが実現すればただのポーズ取りの遊びに見えるよ。

B, although this is open AI, so you can take it and source it yourself and figure something out from it. So you're not storing it on their servers.
B、これはオープンAIだから、自分で取り扱って、何かを理解することができるんだ。だから、それらを彼らのサーバーに保存する必要はないんだよ。

Anyway, it's fascinating. I think if you're, I do, well, I don't know.
とにかく、これは興味深い。もし君が、私は、まあ、私は知らないけど。

I, you know, let's, we should call Satya, get him back, because the truth is,
私、あの、さて、私たちはサティアに連絡を取るべきだよ、彼を呼び戻すべきだよ、なぜなら真実は、

he does need some form of AI, you know, for his co-pilot and all of his other software.
彼は何らかの形でAIが必要なんだ、彼の共同パイロットや他の全てのソフトウェアのためにね。

But does it have to be open AI?
でも、それは必ずしもOpen AIでなければならないのですか？

And is there a way to do it more cheaply and not have to spend $80 billion?
それをもっと安く、800億ドルも使わずにやる方法はありますか？

I think the question is probably that over time they're going to have to spend less money.
長い目で見れば、彼らはお金を少なく使わなければならないという問題なのかもしれません。

I don't know if you saw, he put out a tweet just overnight called the, I didn't know about this,
あなたが見たかどうかわかりませんが、彼は一晩でツイートを出しました、これについては知りませんでした、

it's called the Jevons Paradox.
それはジェヴォンズのパラドックスと呼ばれています。

And he links to a Wikipedia page, which I'll read to everybody if you'd like.
彼はウィキペディアのページにリンクしていて、もしよければ皆さんに読み上げます。

In economics, the Jevons Paradox, sometimes referred to as the Jevons effect,
経済学では、ジェヴォンズのパラドックス、あるいはジェヴォンズ効果とも呼ばれる現象があります。

occurs when technological progress increases the efficiency with which a resource is used,
これは、技術的進歩が資源の利用効率を向上させるときに起こります。

reducing the amount of necessary, necessary for any one use. But the falling cost of use induces increased demand enough that resources used is increased rather than reduced.
一つの用途に必要な量が減少します。しかし、使用コストの低下が需要を増加させ、結果的には資源の使用量が増えてしまうのです。

Could be, but does he still need to spend $80 billion to get to the same place? Could he spend $50 billion and still get the same out of it? If, again, if you can find ways to do this more cheaply, if the architecture structure is such that you can actually get more efficient with all of these things, maybe he doesn't have to spend the $80 billion. I think he may still need to,
そうかもしれませんが、彼は同じ目的地に到達するために800億ドルも必要でしょうか？500億ドルでも同じ結果が得られるのではないでしょうか？もし、もっと安価にこれを実現する方法が見つかったら、もし構造が効率的になるようなものであれば、彼は800億ドルを使う必要はないかもしれません。私は彼がそれでも必要かもしれないと思いますが。

just because of the abundance of how much processing power. I mean, look, the guys who are, I mean,
処理能力の豊富さだけが理由だって。だって、見てよ、その、つまり、

this DeepSeek, for the most part, people are now running on their own laptops and doing all sorts of things. So their computers are not overwhelmed. But if you decided you were doing this in the cloud,
このDeepSeekは、大部分の人々が自分のラップトップで動かして、色々なことをやってるんだ。だから、彼らのコンピューターは圧倒されてない。でも、これをクラウドでやると決めたら、

or there was going to be a cloud-based version of it, you'd still need a lot of processing power.
または、クラウドベースのバージョンが出るとしたら、それでもたくさんの処理能力が必要になるんだよ。

I will say, just on top of his tweet, and this was just five hours ago, he says,
彼のツイートについてだけ言うと、これはちょうど5時間前のことだけど、彼は言ってる、

the Jevons paradox strikes again. As AI gets more efficient and accessible,
ジェボンズのパラドックスがまた現れた。AIがより効率的で手に入りやすくなるにつれて、

we will see its use skyrocket, turning it into a commodity.
その使用が急増し、商品化することを我々は目の当たりにするでしょう。

Correct.
正解です。

We just can't get enough of, though. And so they just can't get enough of a piece of it may be the thing that hopefully helps them longer term. But still, I think it's a very big question.
ただ、我々はそれが足りないんです。だから彼らも一部分だけでも手に入れたくてたまらない。それが長期的に彼らを助けることになるかもしれません。でも、それでも大きな疑問だと思います。

Right. And if you're doing it so that consumers are basically doing this for free,
そうですね。消費者が基本的にこれを無料でやっているとしたら、

it's just, who's paying the way on this? Is there going to be, are companies going to pay?
これに誰が費用を負担するのでしょうか？会社が費用を負担することになるのでしょうか？

Are they going to find cheaper ways to run some of the stuff themselves, too?
彼らも自分たちで何かを運営するための安価な方法を見つけるつもりなの？

Right.
そうだね。