DeepSeekがビジョン機能を追加、中国の半導体サプライチェーンがついに追いつけることを示す

- DeepSeek はチャットボットにビジョン機能を追加し、新フラッグシップモデル「V4」を発売しました。
- 中国の半導体メーカー 4 社が、Nvidia の発売日互換性に初めて匹敵する成果を達成しました。
- AI 競争はモデル性能からコストとハードウェア依存性の低さへとシフトしています。
ある中国の人工知能(AI)企業が、主要なチャットボットに画像および動画認識機能を追加した。
同時に、地元の半導体メーカーは、かつて米国の強みであった迅速なローンチサポートを現在提供できることを示した。
杭州に拠点を置くDeepSeekは、チャットプラットフォームに「画像認識モード」と呼ばれる新機能を静かに追加した。この新モードは、今月初めに同社が発表した「エキスパート」と「フラッシュ」の2つのモードに加わるものである。
新機能により、チャットボットはテキストだけでなく、写真や動画も理解できるようになった。
これにより、同様の機能を長年提供してきた他の主要なAIチャットボットと歩調を合わせた。
マルチモーダルチームを率いる陳小康氏は、このツールはまずウェブサイトとモバイルアプリの両方で小規模なユーザーグループに対してテストされたと述べた。
同社のシニアリサーチアーチストである陳徳理氏は、 短い投稿で 発売を祝し、同社のロゴに言及した。「小さなクジラがついに目が見えるようになった。」
画像および動画機能は、 DeepSeekが最新フラッグシップモデルのプレビューを公開し、 DeepSeek-V4のモデルウェイトを誰でもダウンロードして使用できるようにした数日後に登場した。
V4は1つのモデルではなく2つである。1つ目はDeepSeek-V4-Proで、1.6兆個のパラメータを持ち、複雑な推論とマルチステップの自動化ワークフローが必要な困難なタスク用に設計されている。
2つ目はDeepSeek-V4-Flashで、より低いコストで大量のリクエストを処理するために構築されている。 両モデルは100万トークンの コンテキストウィンドウをサポートしている。
また、推論時に必要な計算能力とメモリを削減すると同社が述べるハイブリッドアテンション設計も採用している。
中国の半導体メーカーが新たなマイルストーンを達成
多くの業界関係者の注目を集めたのは、モデル自体だけでなく、発売当日に何が起こったかであった。
華為技術(Huawei)のAscend、寒武紀(Cambricon)、海光情報(Hygon Information)、ムーア・スレッド(Moore Threads)の4つの中国半導体企業は、すべて、V4がリリースされた初日からハードウェアが完全に機能することを確認した。
この種の同日サポート、すなわち、新しいモデルがNvidiaの独自エコシステム外で、数週間や数ヶ月後ではなく発売直後に非Nvidiaチップ上でスムーズに動作することは、以前はほぼ不可能だった。
HuaweiのAscendチップ(A2、A3、950を含む)は、V4-ProとV4-Flashの両方をサポートしている。
同社は、Ascend 950チップが融合計算プロセスと並列処理ストリームを使用して、推論を高速化すると述べた。
寒武紀は、オープンソースのvLLM推論フレームワークを使用して適応を完了し、そのコードをGitHubで公開した。
海光情報は、DCUプラットフォーム上でモデルの深い最適化を実施し、モデルリリースから実際の使用までのスムーズなパスを作成したと述べた。
ムーア・スレッドは、北京人工知能研究院と協力して FlagOSソフトウェアスタックを使用して、V4をMTT S5000カード上で実行した。
業界関係者は、この協調的な発売が真の変化を表すと述べている。
長年、Nvidiaのエコシステム外で作られたチップは、主要な新モデルをサポートするために数ヶ月を要していた。8つの異なる国内チップセットを初日に動作させることは、重要なマイルストーンである。
より大きな視点:DeepSeekのコストと独立性
観察者は、この発売のより大きな意味は、DeepSeekが西側のハードウェアに依存せずに高度なAIを提供できることを示した点にあると信じている。
複数の中国製チップ上でネイティブにモデルを動作させることで、最も強力な米国のプロセッサへのアクセスを中国企業に制限する輸出規制からのリスクを低減している。
コストも重要である。 DeepSeekは、 モデルの実行コストを低く抑えるために努力してきた。これにより、企業は非常に高い計算コストに直面することなく、自動化システムを構築しやすくなる。
このように、DeepSeekのアップグレードと発売は、主に1つの技術的ブレークスルーに関するものではない。それらは、サプライチェーン全体が連携していることを示すものである。
今回のリリース以降、AIで誰がリードするかという問題は、最も賢いモデルを構築する誰かから、長期的に安価かつ自律的にシステム全体を運用し続けられる誰かへと移行しつつあるようです。
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ハニア・フマユン
Hania氏は、金融・経済動向および予測市場の分析における長年の経験を経てCryptopolitanに参加しました。彼女は新興技術、AI、フィンテックに関するトピックを扱ってきました。ライセンスを取得した建築家としての経験は、ニュース記事に活力と精密さを加えています。ラホールの国立芸術大学で建築学の学位を取得し、
















