- DeepSeek はオフピーク割引により AI コストを削減し、API 料金を最大 75% 引き下げています。
- その低コストモデルが AI の価格競争を引き起こし、OpenAI や Google などの競合他社にも価格引き下げを迫っています。
- DeepSeek は技術への需要が急増する中、新たな AI モデルの開発を加速させています。
DeepSeekは、AIモデルを使用して製品を構築する開発者向けに、割引されたオフピーク価格を導入しました。
ウェブサイトの価格表によると、APIの使用料はR1モデルで75%、V3モデルではこの期間中50%安くなります。
杭州に拠点を置くこのAIスタートアップは、その技術を急速に採用しているユーザーや開発者からの急増する需要に対応しています。
DeepSeekは積極的な価格引き下げでAI市場を混乱させる
DeepSeekの手頃な価格のAIモデルは、既存のAI市場リーダーに影響を与えることを懸念した投資家により、先月、グローバルな株式市場で大きな売り売り引发了。
杭州に拠点を置く同社によると、GMT 16:30から00:30の間、そのAPIの使用コスト—開発者がそのAIモデルをアプリケーションやウェブ製品に統合することを可能にする—は最大75%削減されます。この動きは、中国および海外の競合他社に価格引き下げを迫る可能性があります。
DeepSeekはこの時間帯を「オフピーク」とラベル付けていますが（北京時間00:30から08:30）、これはヨーロッパと米国での昼間に該当し、同社の低コストながら強力なAIモデルが最近、テック株の売り売り引发了。
水曜日のDeepSeekの最新の価格割引は、中国およびグローバルなAI業界におけるもう一つの大胆な混乱をもたらす動きです。同社の事情に詳しい情報筋によると、DeepSeekは1月にデビューしたR1モデルの後継機のリリースを急速に進めています。
Tencent Holdings Ltd.やPerplexity AIなどの競合他社は、DeepSeekのモデルの使用を開始し、香港政府の部門を含む中国全体の政府機関に加わりました。
火曜日、 DeepSeek 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ましたが、ピーク時の昼間には容量が制限されることを警告しました。
DeepSeekは低コストモデルでAI価格戦争を勃発させる
1月20日のリリース以来、DeepSeekの推論チャットボットは、高度なAIモデルの開発コストに関する従来の仮定に挑戦してきました。 は、ChatGPTの無料プランの視聴者を週10億人以上のアクティブユーザーと見積もっており、広告モデルが無料版の運営を支えています。に対する潜在的なライバルとして称賛され、そのコストの大幅な削減で高いパフォーマンスを提供します。
このモデルの成功は、ワシントンからの継続的なチップ貿易制限にもかかわらず、さらなる利益を期待する投資家により、中国のテックおよびインターネット株のラリーを後押ししました。
同社のオープンソース開発へのコミットメントと積極的な価格設定は、広く使用されているアシスタントのAIを powering するV2モデルのリリースにより、昨年5月に国内のAI価格戦争に火をつけました。
DeepSeekが先月AIアシスタントをリリースして以来、ChatGPTのメーカーであるOpenAIは価格を切り下げ、GoogleのGeminiは割引されたアクセスティアを導入しました。
DeepSeekは業界の巨人と肩を並べながらAIコストを削減
DeepSeekは、競合他社よりも大幅に少ないリソースを使用して、世界で最も強力なAIシステムのいくつかを開発しました。16,000個以上のGPUを備えたスーパーコンピュータに依存する主要なAI企業とは異なり、DeepSeekはわずか2,000個で同様の結果を達成し、その生計算コストを600万ドルに削減しました。これは、Metaが最新のAIモデルに費やしたおおよその10分の1です。
同社は、革新的な技術の組み合わせを使用して、このコスト効率を達成しました。その主要な戦術の一つは、「mixture of experts」技術であり、これはAIシステムを複数の専門的な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、生物学などの特定のスキルに焦点を当てています。
単一の大型モデルにすべてのデータをストリーミングするのではなく、これらの小型の専門システムは独立して動作し、「汎用」ネットワークがその相互運用性を調整しました。これにより計算コストが大幅に削減され、GPU間の高価なデータ転送を回避しました。
中国のAIスタートアップは、さらに数値精度の低下により独自のAIトレーニングを最適化しました。通常どおり16ビットのメモリ形式で数値を保存するのではなく、同社はそれらを8ビットのメモリに圧縮し、ストレージ要件を半減させました。これにより個々の計算の精度がわずかに低下しましたが、このトレードオフは全体的なモデル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、効率を維持しつつ、重要な部分で精度を確保することができました。
DeepSeekには、GPUを最大限に活用する非常に効率的なチームソフトウェアを作成する利点もありました。多くのAIラボは熟練したエンジニアを採用していますが、これらのコスト削減技術を大規模に展開することに成功したところはわずかです。いくつかの主要なAI企業がこのような手法の他の変種を実装している可能性はありますが、DeepSeekの急成長は、フロントエンドエッジAIが以前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。
オープンソースでのリリースにより、DeepSeekはより安価なAI開発の基盤を築き、その手法をAI研究界の他の人々に知らしめることで、業界の方向性を変えた可能性があります。
その成功は、数十億ドルの予算を持つ企業のみが最も洗練されたAIシステムの作成で競争できるという考え方を支持しています。
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ネリウス・イレーネ
Nellius はビジネス管理と IT の卒業生で、暗号通貨業界で 5 年の経験があります。また、Bitcoin Dada の卒業生でもあります。Nellius は BanklessTimes、Cryptobasic、Riseup Media など主要なメディア出版物に寄稿しています。
