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- DeepSeek はオフピーク割引で AI コストを削減し、API 料金を最大 75% 削減します。.
- 同社の低価格モデルはAI価格戦争を引き起こし、OpenAIやGoogleなどのライバルに価格引き下げを迫った。.
- DeepSeek 社は現在、自社の技術に対する需要が急増していることを受けて、新たな AI モデルの開発を急tracで進めています。.
DeepSeek は、同社の AI モデルを使用して製品を構築する開発者向けに、オフピーク割引価格を導入しました。.
同社のウェブサイトに掲載されている価格表によれば、 API 使用料は 75% 引き下げられ、V3 モデルは 50% 安くなるという。
杭州を拠点とするAIスタートアップ企業は、その技術を急速に導入しているユーザーや開発者からの高まる需要に応えている。.
DeepSeekは積極的な値下げでAI市場に革命を起こす
DeepSeekの手頃な価格のAIモデルは、既存のAI市場のリーダーに影響を及ぼすのではないかと投資家が懸念したことから、先月、世界の株式市場で大規模な売りを誘発した。.
杭州に拠点を置く同社によると、グリニッジ標準時16時30分から午前0時30分まで、同社のAPI（開発者が同社のAIモデルを自社のアプリケーションやウェブ製品に統合できるようにするAPI）の利用コストが最大75%削減されるという。この動きは、国内外の競合他社に価格引き下げの圧力をかける可能性がある。.
DeepSeekは、この時間帯が北京時間の午前0時30分から午前8時30分までであることから「オフピーク」としているが、これは欧州と米国の日中の時間帯と重なっており、同社の低コストでありながら強力なAIモデルは最近、ハイテク株の売りを誘発した。.
ディープシークが水曜日に実施した最新の値下げは、中国および世界のAI業界における新たな大胆な変革を示すものだ。同社に詳しい情報筋によると、ディープシークは現在、1月に発売されたR1モデルの後継機の発売を急trac進めているという。.
テンセント・ホールディングスやパープレキシティAIなどの競合他社もディープシークのモデルを使い始めており、香港政府を含む中国全土の政府機関に加わっている。.
火曜日、 ディープシークは APIにアクセスするためのクレジットのトップアップを再開したが、日中のピーク時間帯には容量が制限されると警告した。
DeepSeekが低価格モデルでAI価格戦争を巻き起こす
DeepSeekの推論型チャットボットは、1月20日のリリース以来、高度なAIモデル開発コストに関する従来の常識を覆してきた。OpenAIの有力なライバルとして高く評価されており 、低コストで高いパフォーマンスを実現している。
このモデルの成功により、ワシントンによる半導体貿易制限が続いているにもかかわらず投資家がさらなる利益を期待し、中国のハイテク株とインターネット株が急騰している。.
同社のオープンソース開発と積極的な価格設定への取り組みは、昨年5月に、広く利用されているアシスタントを動かすAIの前身となるV2モデルをリリースしたことで、国内でのAI価格戦争に火をつけた。.
DeepSeekが先月AIアシスタントをリリースして以来、ChatGPTの開発元であるOpenAIは価格を値下げし、GoogleのGeminiは割引アクセス層を導入した。.
DeepSeekは業界大手と肩を並べながらAIコストを削減
DeepSeekは、競合他社よりもはるかに少ないリソースで、世界最高クラスのAIシステムを開発しました。16,000基以上のGPUを搭載したスーパーコンピュータに依存する大手AI企業とは異なり、DeepSeekはわずか2,000基のGPUで同様の成果を達成し、コンピューティングコストを600万ドルにまで削減しました。これは、Metaが最新のAIモデルに費やした費用の約10分の1に相当します。.
同社は革新的な技術を組み合わせることで、このコスト効率を実現しました。その主要な戦略の一つが「専門家の混合」技術です。これは、AIシステムを複数の専門ニューラルネットワークに分割し、それぞれが詩、プログラミング、物理学、生物学といった特定のスキルに焦点を当てるというものです。.
すべてのデータを単一の大規模モデルにストリーミングするのではなく、これらの小規模なエキスパートシステムはdentして動作し、「ジェネラリスト」ネットワークがそれらの相互作用を調整しました。これにより計算コストが大幅に削減され、GPU間の高コストなデータ転送を回避できました。.
その後、中国のAIスタートアップ企業は、数値精度の削減によって自社のAIトレーニングをさらに最適化しました。数値を従来の16ビットメモリ形式で保存するのではなく、8ビットメモリに圧縮することで、必要なストレージ容量を半分に削減しました。これにより個々の計算の精度はわずかに低下しましたが、このトレードオフはモデル全体のパフォーマンスにほとんど影響を与えませんでした。.
同社の最終的な計算は 32 ビット形式で行われ、これにより、重要な部分では精度を保ちながら効率性を維持することができました。.
DeepSeekには、GPUを最大限に活用した非常に効率的なチームソフトウェアを作成できるという利点もありました。多くのAIラボは熟練したエンジニアを雇用していますが、こうしたコスト削減手法を大規模に展開することに成功しているラボはほとんどありません。一部の大手AI企業は、こうした手法のバリエーションを既に実装しているかもしれませんが、DeepSeekのこの取り組みは、フロントエンド・エッジAIを、これまで考えられていたよりもはるかに少ないリソースで開発できる可能性を示しています。.
DeepSeek はオープンソースのリリースにより、より安価な AI 開発の基盤を築き、その手法を AI 研究界全体に広めることで、業界の方向性を変える可能性を秘めています。.
この成功は、数十億ドルの予算を持つ企業だけが、最も洗練された AI システムの作成を競うことができるという考えを裏付けています。.
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