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今回はDeepSeek R1に関する特別回をお届けします。中国のオープンソースAIモデルが市場を席巻し、生成AI業界を揺るがそうとしています。
ビッグテクノロジーポッドキャストへようこそ。今日は特別回として、DeepSeekとそのAI業界への影響、市場への影響について取り上げます。技術面とビジネス面の両方に触れていきますので、この特別回をお楽しみください。
今日のゲストはMG Sieglerです。彼はライターであり投資家で、spy glass.orgでニュースレター「Spyglass」を執筆しています。私も必ず目を通す素晴らしいニュースレターです。彼は「AIは道を見出す:DeepSeekはAIゲームを変えたのか、それとも単なる方程式の変更か」という記事を書いています。MGさん、ようこそ。
ありがとうございます、Alex。ロンドンは今とても寒く雨が多いので、この冬髭は申し訳ありません。まだ春の準備ができていないんです。
ええ、私も先日ロンドンでDeepMindのDemisにインタビューしましたよ。
ああ、聞きました。とてもタイムリーな内容でしたね。この時期のロンドンは太陽が出ないことを確認できますね。
まず、DeepSeekとDeepSeek R1、そしてそれがAI業界に与える影響について多く話したいと思います。この番組が始まる頃には市場が開くので、特にNVIDIAなどへの影響がわかるでしょう。
まず、過去数週間に寄せられたポッドキャストリスナーからのコメントのおかげでDeepSeekに注目できたことに感謝したいと思います。DemisにもDeepSeekについて質問でき、金曜の番組の冒頭で取り上げることができました。
金曜の番組では触れなかった部分を埋めていきましょう。このモデルのトレーニングにかかったコストについては少し触れましたが、ベンチマークの結果やこのモデルの使用コストについては触れていませんでした。
まず、これはオープンソースモデルで、OpenAIのモデルよりもはるかに小さいにもかかわらず、AIM数学テストでは79.8%のスコアを記録し、OpenAIのo1の79.2%を上回りました。Math 500では97.3%を記録し、OpenAIの96.4%を上回りました。これらは様々なベンチマークテストですが、この数字からだけでも互角の性能を持っていることがわかります。
そして最も注目すべき点は、入力トークン100万件あたり55セント、出力トークン100万件あたり219ドルのコストです。OpenAIの場合、入力トークン100万件あたり15ドル、出力トークン100万件あたり60ドルかかります。つまり、OpenAI o1モデルの実行コストの3.5%で済むということです。
しかも、オープンソースなのでダウンロードして自分のコンピューターで実行できます。つまりDeepSeek R1は、最先端の性能を持ちながら、コストは3.5%から5%で済むモデルを作り出したのです。これは技術面でもビジネス面でも大きな意味を持ちます。
MGさん、最初の質問です。もしAIの地震規模を測るとしたら、この開発はどのくらいの規模になりますか？
うーん、どのレベルで測るかによりますね。市場が開くと、その影響が見えてくるでしょう。市場前取引ではNVIDIAが10-11%下落しています。マイクロソフトなど他社は3%程度の下落です。純粋な市場の観点からすると8くらいでしょうか。株式市場を完全に破壊するわけではありませんが、かなりの打撃になりそうです。
他の観点からすると、現時点ではそれほどの衝撃ではないかもしれません。これが何を意味するのか、まだ誰もが理解を深めている段階だからです。OpenAIモデルと比べてはるかに安価に実行できることは指摘されていますが、週末にかけて、多くのスタートアップが既にDeepSeekモデルに切り替えているという報告が相次いでいます。安価だからです。
これは即座に価格引き下げを迫られることを意味するのでしょうか。Sam Altmanは金曜日にツイートで、無料提供のバンドルの再編成について触れていましたが、これはその対応の一つかもしれません。
特にMetaの対応に関する情報誌の大きな報道は興味深いものでした。全社を挙げての取り組みで、かつてのFacebookを思い起こさせます。
そういった中で、SatyanadellaやAltmanがマーケットに向けてツイートを発信し、その打撃を和らげようとしています。
元の質問に戻りますと、地震の規模に関して、多くの人々がまだ状況を把握しようとしている段階ですが、市場への影響が最も急性的なものになるでしょう。アナリストレポートを読んでみましたが、見解は分かれています。NVIDIAにとって深刻な打撃になるという見方もあれば、長期的にはむしろプラスになる可能性があるという見方もあります。
大手テック企業から下々まで、その影響は様々です。既にDeepSeek R1に切り替えているスタートアップがあるとのことですが、その広がりはどの程度だと思われますか？OpenAIやLlamaを見限ってDeepSeekに移行する動きは始まっているのでしょうか？
これはまだ始まったばかりだと思います。価格差を考えると実験的に試してみる企業は増えるでしょう。ただし、中国における検閲や特定の用語に関する制限など、マイナス面も指摘されています。オープンソースとはいえ、重みは公開されていますが、その中で何が起きているのか完全には明らかではありません。
DeepSeekが次のモデルでも同様の性能を示せば、より多くのスタートアップが真剣に検討し始めるでしょう。現時点では様子見の姿勢で、実際に謳われている性能があるかを試している段階です。
私の最初の直感的な反応として、DeepSeekは12月から存在していましたが、R1が出るまで大きな注目を集めることはありませんでした。室温超伝導体の話題を思い出します。大きなブレークスルーだと騒がれましたが、結局その主張には問題があることが判明しました。
もちろんDeepSeekの場合はそうではないようです。R1のリリースでその正当性が証明され、リーダーボードでも高い評価を得ています。スタートアップによる検証もその一部です。
不正の可能性があるとすれば、トレーニング面でしょう。私たちは彼らがはるかに少ない費用でトレーニングを行い、輸出規制のために入手できる劣った性能のGPUを使用したと考えています。これが確実かどうかはわかりません。
しかし重要なのは、これがオープンソースモデルであり、実際に人々のコンピューターにダウンロードされ、効果的に使用されているという事実です。方法やコスト削減、性能など、すべてが現実のものとなっています。
シリコンバレー全体が輸出規制なしにはこれを実現できなかったか、あるいは異なる方法を持っていたために実現しなかったのかもしれません。しかし重要なのは、もはや精霊を瓶に戻すことはできないということです。この企業は、OpenAIと同等の性能を持つモデルを3%のコストで作り出したのです。
私は全体的な考え方の変化が、今起きている地震の中で最も興味深い点の一つだと思います。Steven Sinofsky氏がよくまとめていました。彼はMicrosoftでの経験から歴史的な文脈を持って長いスレッドを書き、その後ニュースレターでも公開しました。
米国のチップ規制による制約、中国へのAI輸出制限など、非常に興味深い状況が生まれています。これは現在の中国でしか起こり得なかったことでしょう。米国ではAIは依然として豊富な時期にあり、スケーリングを追求しています。小型モデルやミニバージョンは作っていますが、中国の研究者たちはこの方法を取らざるを得なかったのです。現在の米国の環境からは、このような展開は想像できなかったでしょう。
技術面について手短に触れたいと思います。DeepSeekがこのような結果を得られた理由を、高いレベルで説明していただけますか？性能の劣るチップで、より少ないデータで実現できたということですが、技術的革新について簡単に触れることが重要だと思います。
私は技術の専門家ではありませんが、理解している限りでは、DeepSeekプロジェクトは量的トレーディングに焦点を当てたヘッジファンドから始まりました。輸入規制が始まる前にNVIDIAのH100チップを多数取得し、それらのサーバーを稼働させていました。
おそらくOpenAIのモデルやMetaのLlamaなど、様々なモデルを実行していたのでしょう。蒸留のプロセスを使用して、より大きなモデルを小さなモデルに圧縮し、最終的にR1に至りました。OpenAIのo1に相当するモデルを、コスト、計算量、サイズのすべてにおいて大幅に削減して実現しています。
後者の部分は現在あまり議論されていませんが重要です。これらのモデルは個人のマシンで実行する際に制約があります。多くのRAMやメモリが必要だからです。米国の大手企業もミニモデルで小型化を進めていますが、二分化したアプローチを取っています。
一方、R1モデルは様々なハードウェアで実行できるようになっています。中国の制約のため、これは必要不可欠だったのです。
また、方法論の変更もあります。これまでの大規模言語モデルで使用されてきた自己教師あり学習から、純粋な強化学習に移行しています。モデルが自ら正解を見つけ出す方法です。これは非常に興味深い点です。
米国の権力者たちは、まだその段階には至っていないと考えていたようです。それは常に目標ではありましたが、まだスケーリングの段階にあり、人間のチェックが必要だと考えられていました。中国の企業は、先ほど述べた制約のため、そのまま実行に移したのです。
もう一つ技術的な問題について触れておきたいのは、モデルの蒸留が非常に興味深い点です。大規模なモデルを取り、この形式のトレーニングで蒸留し、効果的に性能を複製できるということです。例えば700億のパラメータを持つLlamaモデルを取り、蒸留し、この推論強化学習スタイルのアプローチで実行すると、より安価で効率的になります。
世界中がまだこれを理解しようとしている段階で、このフィードでさらに詳しく説明されるでしょうが、初期段階としては驚くべきことです。
その通りです。高いレベルで見ると理にかなっています。すべてのユースケースで、世界中の知識をすべてのモデルに詰め込む必要はありません。それは大半のケースで過剰です。より専門化された蒸留モデルの方向に向かうのかもしれません。もちろんそういった動きはありましたが、このモデルは依然としてほとんどすべてのことができます。
ここで一つ大きな疑問があります。シリコンバレー全体が、あなたの記事でも指摘されているように、スケーリング仮説に基づいて運営されてきました。コンピューティングパワーを追加し、データを追加し、電力を追加し、トレーニング時間を追加すれば、モデルは改善されるというものです。
しかしDeepSeekは、それらなしでもこれが可能だということを示しました。スケーリング仮説が無効になったと思われますか？これは些末な問題に見えるかもしれませんが、非常に重要です。なぜなら、これがビジネスの議論全体の基礎となるからです。
スケーリング仮説が無効になれば、NVIDIAのGPUに対する数兆ドルの投資が疑問視されることになります。これはタイミング的にも興味深い点です。誰もが「AIの壁」に直面していると話している時期だからです。
Demisとのインタビューでも、彼は壁の存在を必ずしも信じているわけではないと述べましたが、進展が遅くなり、より多くの時間がかかることは認めています。これは自然な進化として起きていることで、誰もがその現実の一面を認識し始めています。
そしてこのタイミングでDeepSeekが登場し、さらに疑問を投げかけています。これに関連する別の要素として、先週の大きなニュースであるプロジェクトStargateがあります。OpenAI、NVIDIA、Oracleが協力し、興味深い点の一つは、MicrosoftがOracle他のプレイヤーに計算コストを移転していることです。
これには様々な理由があるでしょう。OpenAIとMicrosoftの特殊な関係を考えると明らかです。しかし最も高いレベルで見ると、年間800億ドルの設備投資を表明している中で、このプロジェクトのためにさらに数十億ドルを追加したくないという思惑があるのでしょう。
なぜそうするのか。おそらく、フロンティアモデルのスケーリングを続けるためにOpenAIに数十億ドルを支払い続けることが本当に意味があるのかわからないからでしょう。これはDeepSeekが示したことと軌を一にしています。
興味深いですね。Andre Karpathyの話も出ましたが、彼がOpenAIの最後のラウンドを見送ったのも、これを予見していたのかもしれません。
あなたの記事で非常にうまく表現されていました。ビッグテック企業は世界で最も大きく、最も資本力のある企業になっており、スケーリングにすべての資金を投入できるということです。ハンマーで釘を打つようなものですが、釘が既に打ち込まれてしまえば、それ以上ハンマーを振る意味はありません。
その時点は予測できませんが、達成されれば明らかです。DeepSeekが既に打ち込まれた釘を指し示したのかという質問ですが、コンピューティングの歴史に戻ると、その時々の権力者たちは新しい技術の構築に莫大な資本を投じてきました。長期的には我々全員が恩恵を受けますが、短期的には…これは今のウォール街や大手企業の支出に関する状況につながりますね。
あなたのニュースレターで投げかけた質問を直接お聞きしたいと思います。彼らは既に釘を指し示したのでしょうか？もう終わったのでしょうか？
確かに、今週みんなが必死に答えを探そうとする質問だと思います。白黒つけられるものではないでしょうが、高いレベルで推測するなら、ある程度は釘が板に打ち込まれ、次のステップに移行しつつあるのだと思います。
これで終わりというわけではなく、イノベーションがないというわけでもありません。しかし、これらすべてが関連していて、同時期に起こっているのは偶然ではないと思います。まさにAI革命の次のフェーズに移行する必要がある時期に来ているからでしょう。
そして…笑っているのは、水曜日にReid Hoffmanをゲストに迎える予定があり、R1が登場する前にインタビューしたのですが、その最初の半分は投資された数十億ドルとROIについての話なんです。もちろん放送はしますが、事後的に知る文脈が面白いと思います。
Sinofsky氏も指摘していましたが、先週調べていた中で、MicrosoftとGoogleが、AIの365スイートやGoogleアプリスイートへのバンドル方法を変更していたことが小さなニュースとしてありました。明らかにこれらの支出からどのように収益を上げるか、適切なモデルは何か、使用をどう促進するかを模索している段階です。
そこにこの爆弾が投下されたわけです。これは本当に厄介なビジネス上の問題につながります。大手テック企業の市場前の動きを見てみましょう。日中で変動はあるでしょうが、方向性は同じでしょう。NVIDIAが10%下落、Microsoftが4%下落、Googleが3%下落、Metaが2.6%下落、S&Pが2%下落です。これはすべてDeepSeekの影響によるものです。
できるだけ率直に質問したいと思います。これまでのAI業界は、ウォール街で見られる数字、時価総額1兆ドル、数十億ドルの投資、MicrosoftやAmazonからOpenAIやAnthropicへの数十億ドルの投資など、すべてがこれを基に動いていました。
ウォール街はこれに追随し、その数字に基づくリターンを期待していました。実際、このAI支出の多くは、MetaからLlamaへ、GoogleからGeminiへ、MicrosoftのAzureからOpenAIへの富の移転だったと言えます。
ここで何が起こるのでしょうか？AI業界の多くが他のビジネスからの補助金に基づいて動いており、もはやそのような支出が必要なくなれば、このパーティーは終わるのでしょうか？
各企業で状況は異なると思います。MicrosoftとGoogleが最も近い立場にあり、興味深いことに、あなたが挙げた株価の数字は、ウォール街の考えを非常に明確に示しています。
このような破滅的なシナリオでは、NVIDIAが最も早く打撃を受けると考えています。なぜなら、他のすべての企業から可能な限り多くの資金が流れ込み、チップを十分に早く入手できないほどの状況だったからです。
もし彼らがそれを一時停止すれば、短期的にはNVIDIAにとって悪いニュースです。もちろん、NVIDIAには長期的な別の側面もありますが、それは後で話しましょう。
現在の質問に戻ると、MicrosoftとGoogleは、先ほど述べたようにAIの課金モデルを模索している段階です。AIの基本的な経済モデルが一夜にして完全に変わってしまえば、非常に難しい状況に置かれます。
彼らは様々な要素を動かし、正しい最終状態に到達しようとしています。ウォール街に対して、AIのおかげで既存の収益に追加でXドルを得られるということを示そうとしています。
そこには少し曖昧な部分もあります。365にバンドルされているので、正確な上乗せ分を示す必要はないという考え方です。AIはインターネットのような新しい基盤技術なので、それが含まれていると想定してくださいというメッセージです。
でもあなたの質問に対する直接の答えとして、GoogleとMicrosoftの中では確実に様々な度合いの懸念があると思います。
Metaはより興味深い立場にあります。彼らのオープンソース哲学、オープンウェイト哲学とモデルは、DeepSeekが行ったことと非常に似ているからです。
そこでの問題は、Zuckerbergが先週末に650億ドルの設備投資を発表したことです。もしDeepSeekがそのほんの一部のコストでできるなら、なぜそれほどの金額を投資する必要があるのでしょうか？
高いレベルで見ると、Metaは他社より良い立場にあると思います。なぜなら、彼らはオープンソースを必ずしも利他的な理由からではなく、歴史的にビジネスに役立ってきたことを知っているからオープンソース化しているのです。
問題は、彼らがオープンソース化していない場合、他者のモデルを使用しなければならないという複雑な状況になることです。ただし、他社と比べて支出を抑制しやすい立場にはあります。
反対側の極にはOpenAIがいます。彼らのビジネス全体がフロンティアにいることを前提に構築されており、それは素晴らしい成果を上げています。GoogleやMicrosoftとは少し異なり、ブランドと製品の両面でマインドシェアを獲得することに成功しています。
ChatGPTは現在App Storeで2位です。これには理由があり、人々は興味を持ち、ブランドを認識しています。しかし、彼らがモデルを提供する唯一の、あるいは主要な企業でなくなった場合はどうなるのでしょうか？
もちろん彼らはDeepSeekのモデルに移行することはないでしょうが、フロンティアモデルの唯一の、あるいは主要な提供者でなくなった場合、どうなるのでしょうか？そこには様々な興味深い派生効果や影響があります。
MGさん、現在この支出に関して2つの見方があります。一つは、シリコンバレーは数十億ドルの支出を継続し、漸進的な性能向上を得て、DeepSeekのような世界のオープンソースモデルよりわずかに先を行く可能性です。
もう一つは、彼らが支出を継続し、AGI（人工汎用知能）に到達するという見方です。DeepSeekが非常に効率的な資本使用で達成した性能向上が再現可能なら、100倍の支出で何ができるでしょうか？
モデルは人々が想像するよりもはるかに強力になる可能性があり、その多くについて先週Demisと話しましたが、その資本があれば突然実現可能になります。
それは良い表現で、これらの企業のリーダーの多くが今日、ウォール街を落ち着かせるためにそう言うでしょう。しかし結局のところ、OpenAIを除けば、これらは公開企業です。OpenAIはMicrosoftやOracleと結びついていますが。
好むと好まざるとにかかわらず、ウォール街には発言権があります。もし株価が大きく下落すれば…これは私が以前から指摘していたことです。必ずしも支出が間違っているとは思いませんが、必ず反動が来ることは明らかでした。
昨年、コロナ禍で映画スタジオやテレビスタジオがストリーミングに全力を注いだ時期を思い出します。できる限りの資金を投じ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歓迎しました。
DisneyなどはNetflixに対抗できる道筋があるように見え、何百万人もの加入者を獲得していました。これは依然として業界の未来ですが、その後ウォール街は突然この支出に反発し、一定額の削減や従業員の削減を迫りました。
同じ高いレベルを維持しながら、はるかに効率的になることを求められたのです。テック企業に対しても、AI支出について同じことが起こることは明らかでした。
彼らは正しい考え方を持ち、これが未来だと正しいことを言うことはできます。私もそれに反対はしません。しかし、ある程度はウォール街に答えなければなりません。
Zuckerbergは会社を強力にコントロールしているので、その影響は少ないかもしれませんが、特にMicrosoftとGoogleはその支出について説明責任を負うことになるでしょう。
これは最初の本当のテストです。Metaは昨年、支出について反発を受け、VR/AR/XRへの投資に遡っても同様でした。Zuckerbergはそれに応え、結果として報われました。
これが彼らが演じているゲームです。ウォール街がAI支出を好まないために支出を削減すれば、株価上昇という形で報われ、それに伴う影響が出てくることを知っています。
そうなると、物語は他のレベルに、必ずしもOPUSではありませんが、別の枠組みにシフトします。NVIDIAのサーバーファームに数百億ドルを費やすべきではないということは同意しますが、AGIに向けて次のフェーズを維持するために、AIロボット工学部門の構築が必要だ、といった具合です。
市場が開いて、NVIDIAは11%下落で始まりました。依然として時価総額3兆ドルを超えているので、AI革命が終わったわけではありませんが、朝一で数千億ドルの時価総額が吹き飛んだことになります。
これらの企業がウォール街に対してどのように語りかけているのか、少し見てみましょう。Satya Nadellaはジェボンズのパラドックスについてツイートし、「AIがより効率的でアクセスしやすくなると、その使用は爆発的に増加し、コモディティ化するが、私たちはそれを十分に得ることができない」と述べています。
昨晩、Y CombinatorのGary Tanも同じことをツイートしていました。これは調整されているのでしょうか？グループチャットでもあるのでしょうか？
完全な嘘の答えではありませんが、より多くのニュアンスと文脈が必要です。
この会話全体を通じて、明示的または暗示的に存在している象の話をしましょう。インテリジェンスのコストがゼロに近づくとしましょう。これは誰もが目指していることで、OpenAIの掲げる目標の一つでもあります。
彼らはAPIの販売でそれほど利益を上げているわけではなく、損失を出している可能性すらあります。私たちは、この印象的な技術を活用する経済、アプリケーションを見る必要があります。DeepSeekのChain of Thoughtを見ても、コンピューターがどうやってこのように「考える」ことができるのか驚くばかりです。
しかし経済はこの強力な技術を取り入れ、本当に意味のある経済的利用のために活用する必要があります。DeepSeekの存在に関係なく、この生成AIの時代から数兆ドルの経済的価値が生み出される必要があったのです。
現在、ChatGPTは3億人のユーザーを持つOpenAIがありますが、年間数十億ドルの損失を出しています。より効率的になれば、年間数十億ドルの収益を上げることができるかもしれません。
企業はこれを導入していますが、私が話すすべての企業で、いくつかの興味深いユースケースはあるものの、ほとんどが実証実験の段階で、その多くが実用化されていません。
AIアプリケーションが、スタンドアロ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、この技術の真の価値を証明し始める必要があるのではないでしょうか？それはまだ見られていません。
答えはもちろんイエスです。しかし、おそらく今のこの出来事の集中が、それを助けることになるかもしれません。私たちが話してきたように、スケーリングの道筋に沿って進んできましたが、これは根本的な再考を迫るものです。
Sam Altmanは、AGIへの道筋が見えていると言っています。あとは…そうですね、パンツを履いて利益を出すだけです。しかし、そこに到達するために何が必要かはわかっていて、あとは実行と整列の問題だと言います。
もしDeepSeekがこの最大の触媒となり、業界全体にそれを再考させ、同時にあなたが指摘したように、フロンティアモデルの無限のスケーリングから離れることにつながるなら…素晴らしい技術ではありますが、実用的な観点からは不明確です。
これを実際の製品に蒸留していくのでしょうか？これは私に、6-7ヶ月前のAppleのApple Intelligenceを思い起こさせます。Appleは、以前のスーパーボウルの勝者を正確に答えられないSiriについて、先週また話題になりました。
しかしAppleのApple Intelligenceを立ち上げた時の考え方は明らかに、この技術の最先端にいることよりも、日常的な使用を重視するというものでした。
表面的なAIを使用した絵文字クリエイターのような機能もいくつかありますが、ほとんどは製品に組み込まれています。MicrosoftやGoogleでも同様のことが見られます。
独自の動画生成機能などもありますが、ほとんどは組み込まれることになるでしょう。しかし、先ほど話したように、これはこの大きな動きが約束していたものではありません。
誰もがAGIを今すぐ求めているわけではありませんが、AIのより前向きなユーザー向けのバージョンを求めています。ChatGPTがそれに最も近づいており、これらの動画製品が次のフェーズになるかもしれません。
しかし、あなたの指摘通り、最終的には本当にあらゆる指標を動かすような何かを生み出す必要があります。このニュースサイクルとこの一時停止が、そこにつながることを願っています。
そうですね、Apple Intelligenceは、私が指摘している問題の完璧な例かもしれません。このように有望な技術があるにもかかわらず、Appleでさえも正しく実装できないのです。これはAppleについて何かを語っているのかもしれませんが、技術自体についても何かを語っているのかもしれません。
そうですね、技術における他のすべてのことと同様に、私の報道の日々から数サイクルを見てきて思うのは、まだ早すぎるのではないかということです。
誰もがこれが本当に起きている瞬間だと話し、信じていますが、一歩下がって見ると、これはまだ早すぎるのではないか、これらの企業はあまりにも多くの資金を調達しすぎているのではないか、タイミングが製品化やビジネスとしての資本回収に適していないのではないかと疑問に思うかもしれません。
現時点で企業がそれを認めることはありませんが、時間が経てば、それが正しかったかどうかが証明されるでしょう。誰もが今が自分たちの時代だと非常に楽観的で、アクセルを踏み続けたいと考えていますが、このDeepSeekの件は一時停止を促し、どれだけの資金を投じるべきか、何に焦点を当てるべきかについて自然な再検討を促すことになります。
投資家の立場から質問させてください。インテリジェンスがゼロコストで、それがDeepSeekが試そうとしていることですが、APIからの計算購入やLlamaの実行のコストが禁止的であるために今日存在しないスタートアップはありますか？
興味深い質問ですね。すぐには思いつきませんが、高いレベルで見ると、あなたの質問は非常に興味深いものです。もしDeepSeekが本当に変革的なものになるなら、そのようなことが起こるはずです。
コストを下げるだけでなく、これまで存在できなかった新しい企業が生まれるはずです。正直、今すぐには思いつきませんが、それは私がスタートアップの創業者ではないからかもしれません。
おそらく答えはノーで、その理由は、投資家はAI企業に資金を投じることを切望し、アイデアが十分に魅力的であれば多額の損失を覚悟で投資する用意があったからです。
消費者向けスタートアップが毎日のように登場したモバイル時代の初期のような波は見られていません。実際、ほとんどの動きはエンタープライズ分野です。
もう一つの観点として、昨年多く議論された規制の枠組みが変化する中で、まさにあなたが話したような種類の企業のM&Aが活発化しないとすれば…
素晴らしいチームを持ち、この技術を扱う方法を知っているが、製品やビジネスがうまくいっていない企業が、Meta、Google、Microsoft、OpenAIなどに買収されるということです。
それ自体は、良い人材を獲得する以外には興味深いものではないかもしれませんが、もし本当に初期段階のスタートアップ創業者たちの新しい問題に取り組もうとする情熱を再燃させるなら…
昨年、M&Aが実質的に停止したことで、Google、Meta、OpenAIに留まり、新しいスタートアップを立ち上げないという冷却効果があったように感じます。
もちろん、大きな会社を作りたいというパイ・イン・ザ・スカイの希望はありますが、数億ドル、場合によっては数十億ドルで他の企業に売却できる可能性もあったからです。
この会話を締めくくりましょう。あなたは、多くの支出が既にコミットされている以上、単純に支出を引き下げることはできないと言います。DeepSeekが単なる一過性のものではなく、すべてを破壊する爆弾である本当のリスクもあります。
この地震の余波について、今後数ヶ月間で何を見ることになるでしょうか？
誰もがニュースやニュースサイクルに過剰反応する傾向があるという明らかなことを指摘しておく必要があります。私たちが話してきたように、これは正当なものですが、どれほど正当なのでしょうか？
今日の株式市場でも見られるかもしれません。NVIDIAにとってそれほど悪くないという話に神経が落ち着いてくるかもしれません。
immediate（直接的な）資金の流入は影響を受ける可能性がありますが、長期的には、ジェボンズのパラドックスのように、すべての船を持ち上げることになるかもしれません。それが浸透すれば、チップが必要になるでしょう。
しかし、私が指摘したように、これらの企業が支出を引き下げるのはそれほど簡単ではありません。彼らは既にX数のH200チップの購入を約束しており、すぐに次の世代が発表されるでしょう。
建設中のすべてのスーパーコンピューターのメガクラスターは、単なる一時的な現象かもしれないというリスクだけで、急ブレーキをかけることはないでしょう。
彼らは皆同じゲームをプレイしており、一社が一時停止すれば、短期的にはウォール街から褒められるかもしれませんが、もし間違っていれば、それは破滅的です。CEOの解任にもつながりかねません。
もしこれが本当の根本的な変化ではなく、道のりの一つのステップにすぎないのであれば、彼らはまだアクセルを踏み続けたいと考えるかもしれません。
ウェブサイトはspyglass.org、記事は「AIは道を見出す」です。MGさん、お会いできて良かったです。ありがとうございました。
ありがとうございました。
皆さん、ご視聴ありがとうございました。水曜日にはReid Hoffmanとのインタビューをお届けします。MGが指摘するように、過剰反応すべきではないかもしれません。それではまたお会いしましょう。ビッグテクノロジーポッドキャストでした。
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