ジム・クレイマー氏は、ウォール街におけるディープシークの脅威が弱まるにつれ、AI関連株が上昇していると述べている。

ジム・クレイマー氏は火曜日、中国のスタートアップ企業DeepSeekは、人工知能（AI）分野で現在トップを走るテクノロジー大手を追い抜く脅威ではなくなったと述べた。同氏は、NVIDIA、AMD、Vertices、Microns、Marvell Technologiesの株式を売却していた投資家が戻ってきたと指摘した。.

DeepSeekは1月に、競合他社と同等の先進性を持ちながら、はるかに少ない費用と労力で実現可能なAIモデルをリリースしました 。このニュースにウォール街はパニックに陥り、大手IT企業がデータセンターとAIモデルの構築に多額の費用をかけすぎているのではないかと懸念しました。その結果、多くの業界企業の株価が下落しました。

AI技術大手、DeepSeekに投資家の信頼を寄せる

今週のDeepSeekをめぐる話題は、多くの人々にとって、これまで明白に見えてきたいくつかの重要なトレンドを浮き彫りにしました。(i) 中国は生成AIにおいて米国に追いつきつつあり、AIサプライチェーンに影響を与えています。(ii) オープンウェイトモデルによって…

— アンドリュー・ン (@AndrewYNg) 2025 年 1 月 30 日

ジム・クレイマー氏は投資家に対し、ウォール街はもはや中国のスタートアップ企業がAI業界で大手テクノロジー企業を追い抜く可能性について懸念していないようだと語った。ディープシークが他社と比べて安価な生産能力を明らかにし、業界を脅かしたことで、投資家は大手テクノロジー企業から手を引いた。.

AI企業 エヌビディアは、過去数年間、テクノロジー業界からの製品需要の高まりを受け、時価総額が急上昇していたが、一時17%下落した。半導体メーカーである同社の株価は6,000億ドル近く下落し、米国企業としては1日当たりの下落率としては過去最大となった。

クレイマー氏は、多くのAI関連銘柄の回復は、ディープシークの優位性に対する懸念が一時的なものであることを示していると主張した。また、この上昇は、AI軍拡競争において中国が米国に勝利したという見方を覆すものだとも述べた。.

「今振り返ってみると、多くのテクノロジー株が過去最高値を更新しつつある中で、これらの銘柄はそもそも売るべきではなかったことは明らかです。なぜなら、ディープシークはそれほど重要な銘柄ではなかったからです。」

―ジム・クレイマー（アメリカの作家、テレビパーソナリティ）

アメリカのテレビパーソナリティは、ウォール街のDeepSeekパニックは、 「縮図」 。クレイマー氏は、一部の専門家がデータが誤解を招く可能性があると警告していたにもかかわらず、多くの投資家がDeepSeekの主張に疑問を抱かなかったと考えている。

ウォール街が中東停戦の発効に期待を寄せたことから、月曜日の米国株価指数は急騰した。ダウ工業株30種平均は1.19%上昇、S&P500は1.11%上昇、ナスダック総合指数は1.43%上昇した。.

半導体株も取引時間中に上昇し、ブロードコムは3.94%上昇して過去最高値を更新した。一方、NVIDIAと Advanced Micro Devicesは それぞれ2.59%と6.83%上昇した。ナスダック100指数も終値で過去最高値を更新し、1.53%上昇して取引を終えた。

DeepSeek、チップ輸出規制を回避

国務省のある高官は インタビュー で、中国のAIスタートアップ企業が東南アジアのペーパーカンパニーを利用して、米国の規制で中国への輸出が禁止されているH100チップを含む高性能なNvidia製チップを入手しようとしていたと語った。この高官の発言は、DeepSeekの急速なAI能力の発展が誇張されていたことを示しており、同社は依然として米国の技術に大きく依存している。

同当局者はまた、杭州に拠点を置くAI企業がユーザー情報を中国政府に提供したと警告したが、米国がこの中国のAIスタートアップ企業に対して更なる輸出規制や制裁を課すかどうかについてはコメントを控えた。NVIDIAの広報担当者は、同社の調査結果から、この中国のAIスタートアップ企業がH100ではなく合法的に取得したH800製品を使用していたことが判明したと認めた。.

DeepSeekの研究者らが発表した研究 によると、同社はDeepSeek-V3大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに2,048個のNvidia H800チップを使用したことが明らかになった。報告書によると、DeepSeek-V3の 完全なトレーニングには278万8千H800 GPU時間が必要で 、トレーニングにかかった総時間は約56.7日だった。

この中国のAI企業は、自社のAIモデルの学習コストはわずか5,800万ドルだと主張している。MetaはLlama 3.1の学習に5億ドルを費やした。DeepSeekの研究者グループは1月22日に発表した論文で、DeepSeek-R1の学習にはAlibabaのTongyi Qianwen（Qween）とLlamaのデータが使用されていたことを明らかにした。. 

ハワード・ルトニッチ商務長官 は、 中国のAI企業が Nvidiaのチップを大量に購入し、Metaのオープンプラットフォームからデータを盗むことで、「非常に安価な」 AIモデル 。2022年10月、バイデン政権はNvidiaのA100およびH100チップの中国への輸出を禁止した。2023年10月には、A800およびH800チップの中国への輸出も禁止した。 を作成できると述べた