ジム・クレイマー氏、DeepSeekの脅威がウォール街で収束するにつれAI株が上昇中と指摘

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が、現在人工知能分野で先頭を走っているテック巨人たちを凌駕する脅威ではなくなったと語った。彼は、Nvidia、AMD、Vertex、Micron、Marvell Technologiesの株を手放した投資家たちが、今では戻ってきていると指摘した。

DeepSeekは1月に、まるで 競合他社と同程度の 性能を持つAIモデルをリリースし、はるかに少ない資金とエネルギーでそれを実現した。このニュースにウォール街はパニックに陥り、ビッグテックがデータセンターやAIモデルの構築に多額を費やしすぎたのではないかと懸念した。その結果、業界の多くの企業で株価が下落した。

AIテック巨人、DeepSeekから投資家の信頼を回復

今週のDeepSeekに関する熱狂は、多くの人々にとって、これまで目に見えない形で進行していたいくつかの重要なトレンドを明確にしました：(i) 中国が生成AIにおいて米国に追いついており、AIサプライチェーンに影響を与えている。(ii) オープンウェイトモデルがコモディティ化しつつある…

— Andrew Ng (@AndrewYNg) 1月 30日、2025

ジム・クレイマー氏は投資家に対し、ウォール街は中国のスタートアップ企業がAI業界でテック巨人を凌駕する可能性について、以前ほど懸念していないように見えると語った。DeepSeekが他社と比較して安価な生産コストを明らかにし、業界に脅威を与えた後、投資家はテック巨人たちの株を手放していた。

AI企業 Nvidiaは、過去数年間でテック業界がその製品を渇望する中で時価総額が急騰したが、1つの取引日で17%下落した。半導体メーカーは約6,000億ドルの価値を失い、米国の企業として過去最大の単日下落を記録した。

クレイマー氏は、多くのAI株の回復は、DeepSeekの支配力への懸念が一時的なものであったことを示していると主張した。彼は、このラリーは中国がAI軍拡競争で米国を凌駕したという考えを否定するものだと述べた。

「今、振り返ってみると、テック株の多くが新高値に近づいていることから、これらの株はそもそも売却すべきではなかったことが明らかだ。DeepSeekはそれほど重要な存在ではなかったからだ。」

–ジム・クレイマー、アメリカの著者兼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、ウォール街におけるDeepSeekパニックは、 「縮図」 であると指摘した。これは投資家が間違いを犯し、特定の株を不要に切り捨てるような状況を引き起こすものだ。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ことを警告していたにもかかわらず、多くの投資家がDeepSeekの主張を疑問視しなかったと信じている。

米国株式指数は月曜日、中東の停戦が実施されるというウォール街の予想により上昇した。ダウ・ジョーンズ工業平均株価は1.19%上昇し、S&P 500は1.11%上昇、ナスダック総合指数は1.43%上昇した。

半導体株もこの取引時間で上昇し、Broadcomは3.94%上昇して新高値を更新した一方、Nvidiaと アドバンスト・マイクロ・デバイセズ はそれぞれ2.59%、6.83%上昇した。ナスダック100も新たな終値の最高値を記録し、1.53%上昇して終了した。

DeepSeek、半導体輸出規制を回避

匿名の国務省上級当局者は ～と語った インタビューで、中国のAIスタートアップが東南アジアのシェルカンパニーを使用して、米国規則により中国への輸出が禁止されているH100チップを含む高性能Nvidiaチップの取得を試みていたと語った。米当局者のコメントは、DeepSeekの急速な成長するAI能力が過大評価されており、同社が依然として米国技術に大きく依存していることを示した。

当局者はまた、杭州に拠点を置くAI企業が中国政府にユーザー情報を提供したと警告したが、米国が中国のAIスタートアップに対してさらなる輸出規制や制裁を実施するかどうかについてはコメントを拒否した。Nvidiaの spokesperson は、同社の調査により、中国のAIスタートアップが合法的に取得したH800製品を使用しており、H100ではないことを確認した。

研究 公開した DeepSeekの研究者による研究により、同社が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は 常に 完全なトレーニングに278万8,800 H800 GPU時間を使用しており、総トレーニング時間は約56.7日だった。

中国のAI企業はまた、AIモデルのトレーニングコストがわずか5,800万ドルだったと主張した。MetaはLlama 3.1のトレーニングに5億ドルを費やした。DeepSeekの研究者グループは1月22日の論文で、DeepSeek-R1のトレーニングにはAlibabaのTongyi Qianwen（Qween）とLlamaのデータが使用されたことを明らかにした。 

商務長官ハワード・ルトニッチ は 中国のAI企業は、 「極めて安価に」 AIモデル 多数のNvidiaチップを購入し、Metaのオープンプラットフォームからデータを窃取することで作成できる可能性がある。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。