中国のDeepSeekがデータセンター市場を再定義している

CNBCは、中国からの安価なAIモデルの登場がデータセンターへの需要を増加させる可能性があると予測しました。アナリストらはDeepSeekの登場後、業界への即座の影響を見込んで予測を修正したと報じられています。 

補完的な提出 レポート CNBCによる報道は、より安価に、より強力でないチップで構築されたAIモデルがデータセンター市場を後押しする可能性を示唆しました。このレポートは、アナリストの一部がDeepSeekの登場後に予測を見直したと指摘しました。 

中国の安価なAIモデル、例えばDeepSeekがデータセンター需要を再構築する可能性 

アナリストらは、OpenAIのChatGPTの登場後、特に今後数年間でデータセンターの成長が見られると予測しました。Newmarkは、人工知能（AI）アプリケーションに対応するため、米国のデータ需要が2030年までに2倍になると推定しています。

中国のDeepSeekがすでに好調なデータセンター市場をさらに押し上げる可能性 https://t.co/x9kuk5cCTu

— CNBC (@CNBC) 2月 14日, 2025年

中国のスタートアップDeepSeekは先月、無料でオープンソースの大規模言語モデルを立ち上げました。このスタートアップは、開発に600万ドル未満を費やしたと主張しました。投資家は、この立ち上げに対して、機関が人工知能とデータセンターに投入した多額の資金を疑問視する反応を示しました。

アナリストの一部がデータセンター需要に関する予測を変更したと報じられ、AI業界に投入された資金が誤っていたのではないかと疑問を投げかけています。 

レポートは、データセンターの建設に約2年かかり、2025年の注文はすでに確定していると強調しました。また、DeepSeekのようなRIモデルの立ち上げが即座に影響を与える可能性は低いと付け加えました。 

1月下旬に公開されたノートで、Brenda Lynchが率いるアナリストグループもDeepSeekの立ち上げについて言及しました。彼らは、DeepSeekの効率性主張の確認が、AI開発に割り当てられた資金が誤っていたことを示すと指摘しました。

アナリストらは、このような出来事がテクノロジー企業に支出計画の見直しを余儀なくさせると結論付けました。AIに必要な展開インフラが少なくなれば、エネルギー効率の最も低い施設への需要が弱まると付け加えました。 

アナリストらは、R1モデルの立ち上げが市場需要を変化させる可能性は低いと予測 

一方、 UBSアナリスト 現在の楽観的なデータセンター市場の予測の3分の1が、生成AIの開発に依存していると指摘しました。彼らは、楽観的な予測がDeepSeekによって強調されたような効率性の改善を考慮していないと付け加えました。

4月、UBSは世界のデータセンター設備が3年で約15％成長すると予測しました。アナリストらは今週予測を見直し、新しいデータと専門家の意見が市場予測を押し上げていると付け加えました。同社は、AI業界とデータセンターセクターが今年20％成長すると予想していると明らかにしました。UBSは2026〜2028年を通じて10％〜15％の予測を維持しました。

UBSの株式リサーチアナリストであるAndre Kukhin氏は、DeepSeekはトークンあたりの効率は高いものの、質問あたりに必要なトークン数が多いと説明しました。彼は、これが「会話の流れ」ではなく推論モデルであると指摘しました。Kukhin氏は、このモデルが推論のための電力需要を減少させるとは思わないと述べました。

ゴールドマン・サックスのリサーチ部門は、データセンターの需給が今後数年間で変化すると予測しました。部門は、需要が2026年後半にピークに達し、その後2027年に鈍化すると明らかにしました。  

ゴールドマン・サックスのシニア株式リサーチアナリストであるJames Schneider氏は、効率性の向上が主要投資家からの資本支出を削減した場合、2027年以降に予測される長期的な市場の過剰供給リスクを緩和する可能性があるとコメントしました。彼は、これがデータセンター市場の持続可能性を高める重要な考慮事項だと付け加えました。 

RPC法律事務所のパートナーであるAndrew McMillan氏は、DeepSeekの技術の影響についてはまだ多くのことが決定されていないと述べ、それはまだ初期段階にあるためです。彼は、R1がAI業界の需給バランスを傾けることはできないと指摘しました。

McMillan氏は、技術が再現可能であることが示された場合、投資家の食欲は鈍り、将来のデータ処理需要が現在よりも低くなると予測しました。