- DeepSeek の創設者である梁文峰氏は、チップ供給が今後 1 年以内にボトルネックではなくなると報告されています。
- 梁氏は DeepSeek が 16,000 個の華為 Ascend 950 チップを試験中であり、その性能と価格で Nvidia の GB200/GB300 に匹敵すると主張しています。
- 華為、アリババ、ムーア・スレッドスは、Nvidia と CUDA に対する国内代替品を開発中です。
DeepSeek創設者のLiang Wenfeng氏は、投資家に対し、中国のNvidiaハードウェアからの移行が転換点に達しており、最後の障害はチップ供給であり、これは1年以内には問題なくなるだろうと報告されました。
DeepSeekは現在、初めて外部資金を調達しており、創設者の発言は最近の投資家ミーティングの議事録に基づいています。しかし、Liang氏も企業もこの文書を確認していません。
中国はまだ西部のどの分野で遅れを取っているのか？
Liang氏によると、「私たちと米国の最大のギャップはリソースにあります」と語り、人材、モデルの品質、アプリケーションの違いを、生じたコンピューティングパワーに結びつけました。
中国企業はNvidiaの最高級チップを自由に購入できず、AI全体への支出は少なく、その資金のより少ない割合を人材に充てています。
ギャップの規模について、Liang氏は、西部の最先端モデルが約8,000億のアクティブパラメータを持つ一方、中国の最高峰モデルは数百億であり、これは約10倍の差であると指摘しました。
DeepSeekは、米国のリーダーシップに12〜18ヶ月遅れていると見積もり、計算資源の約20分の1で同等の出力を達成しています。同社は、この遅れを3〜6ヶ月に縮めることを目標としています。
なぜDeepSeekはHuaweiに賭けるのか？
現在、DeepSeekはHuaweiに依存しているようです。同社は、国内ハードウェア上でモデルがどのように動作するかをテストするために、HuaweiのAscend 950チップ約16,000個を準備しました。Liang氏は、HuaweiのAscend 950スーパーノードが、パフォーマンスと価格の両面でNvidiaのGB200およびGB300システムに匹敵すると述べています。
また、DeepSeekは チップ設計市場への参入を試みていると報じられており、事情に詳しい情報筋によると、同社は独自の推論チップを設計中であり、HuaweiやNvidiaと競争することになります。
また、DeepSeekおよび一部の中国研究者は、Nvidiaのプログラミング言語CUDAおよびそのツールキットへの依存を減らすために、ソフトウェア面での回避策を見出そうとしています。DeepSeekは現在、Tile Languageと呼ばれる独自プログラミング言語を使用してこれに取り組んでいます。
Liang氏は、業界の見解が国内チップの使用難易度について1年以内に変化すると予想しています。
これはNvidiaからの撤退を意味するのか？
Nvidiaの中国でのAIアクセラレータ販売シェアは、地元のデザイナーが2025年に市場の41%を占め、165万枚を出荷したことで下落し、 Cryptopolitanが報告 4月にはさらに下落し、最近の報告ではその傾向が続いています。
Alibabaのチップ部門は、独自のZhenwuプロセッサを数千個展開し、その背後にあるソフトウェアスタックをオープンソース化しました。これは、HuaweiやMoore ThreadsとともにCUDAの代替を提供するための協調的な取り組みの一部です。
また、中国政府は、米国技術への依存を排除し、ワシントンのAIセクターに対する輸出管理の制限を回避するために、ローカルソリューションの開発を積極的に支援しているとされています。
上海で開催されたWorld AI Conferenceで、HuaweiはAtlas 950 SuperPoDを発表しました。これは8,192個のAscendチップを接続し、NvidiaのNVL144の6.7倍のコンピューティングパワーを提供するシステムで、米国由来の部品は含まれていません。
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よくある質問
DeepSeek の創設者は、Nvidia から移行するまでのタイムラインとして何を提示しましたか？
Yicai と Gelonghui が報じた会議議事録によると、梁文峰氏は国内チップを取り巻くエコシステムの問題は主に 1 年以内に解決され、使いにくいという認識も逆転し、生産能力が主な制約要因になると予想しています。
DeepSeek はどの数の華為チップを確保しましたか？
梁氏によれば、DeepSeek は華為と提携し、約 16,000 個の Ascend 950 チップを確保して、自社のモデルが国内ハードウェア上で正常に動作することを実証したとのことです。
Liang Wenfeng 氏によると、なぜ中国は AI において米国に遅れをとっているのですか？
梁文峰氏は、格差は人材や技術ではなく計算資源に起因するとし、中国企業は高度なNvidia GPUを自由に購入できず、AIへの投資も少なく、人材への支出割合も小さいと指摘した。
ハンナ・コリーモア
Hannahは、暗号通貨分野でほぼ10年にわたるブログ執筆およびイベントレポートの経験を持つライター兼編集者です。Cryptopolitanでは、ニュースページに寄稿し、DeFi、RWA（実世界資産）、暗号通貨規制、AI、フロンティアテック業界の最新の動向を報告・分析しています。アーケディア大学でビジネス経営の学位を取得しています。
