1月27日の米国市場で投資家の間で大きな話題となったのが、中国のAIアプリ「ディープシーク」の成功です。アップル（AAPL）の米国App Storeでトップに立ったこのアプリは、エヌビディア（NVDA）やブロードコム（AVGO）、マーベル・テクノロジー（MRVL）といった半導体メーカーに影響を及ぼしています。特に、ディープシークがAIモデルを比較的低コストで構築できたと報じられたことで、これら企業の株価は15%以上も下落しました。
この現象がAI業界全体にどのような影響を及ぼすのか、そしてディープシークの成功がどのような新たな可能性を切り開いているのかを考察します。
ディープシークがもたらすAIモデル開発の新たな潮流
ディープシークの開発者は、AIモデルの構築にわずか560万ドルを費やしたと報じられています。この数字は、米国のテクノロジー大手がAIインフラに毎年数十億ドルを投資している状況と比較すると、驚くべき低コストです。
特に「ディープシーク-V3」というモデルは、多数の最適化と技術的工夫により、他の大規模な基盤モデルと同等以上の性能を発揮します。それにもかかわらず、トレーニングに必要なコンピューティングリソースを大幅に削減している点が注目されています。
これに対して、アナリストの間では慎重な見方もあります。バーンスタインのステイシー・ラスゴン氏は、「この560万ドルには研究や実験に関連する過去のコストが含まれておらず、実際の費用はもっと大きい可能性がある」と指摘しています。それでもなお、ディープシークの価格設定は競合他社を圧倒しており、OpenAIの同等モデルより20～40倍も安価です。
エヌビディアや半導体企業への影響
ディープシークの成功により、エヌビディアや他の半導体メーカーが依存しているAI市場に懸念が広がっています。投資家の中には、ディープシークのような技術革新が、GPUや大規模コンピューティングリソースへの需要を減少させる可能性を示唆する声もあります。
しかし、Cantor FitzgeraldのC.J. Muse氏は、逆に「効率性の向上がAIの普及を促進し、長期的にはコンピューティングリソースの消費を増加させる」と述べています。これは「ジェヴォンズのパラドックス」と呼ばれる理論で、効率性が向上すると結果的にリソースの消費が増えるという現象を指します。
また、ディープシークがトレーニングコストを削減する一方で、推論（モデルを実際に活用するプロセス）における成長が期待されています。レイモンド・ジェームズ証券のスリニ・パジュリ氏は「トレーニングコストが低下すれば、より多くのAIユースケースが生まれ、推論の需要が急速に拡大する可能性がある」と述べています。
AI市場の将来展望
ディープシークの技術革新が広く普及すれば、AIモデルの開発コストが大幅に削減される可能性があります。この動きが進むことで、米国のハイパースケーラー（大規模クラウドプロバイダー）は、自社の強みであるGPUへのアクセスを活用し、競争力を維持するための戦略を見直す必要に迫られるでしょう。
一方で、AI市場全体としては、低コスト化が新たなユースケースを次々に生み出し、より多くのコンピューティングリソースの需要を生むことが期待されています。この動向がエヌビディアや他の半導体企業にとっても、長期的な売上拡大につながる可能性があると見るアナリストもいます。
まとめ
ディープシークの成功は、AI市場に大きなインパクトを与えました。その影響は、単にコスト削減だけでなく、AIの普及と新たなユースケースの創出を促進する可能性を秘めています。エヌビディアや他の半導体企業にとっては、短期的な課題が見られる一方で、長期的な成長機会も見逃せません。
2025年におけるAI市場の展開に注目し、関連企業の動向を見守ることが重要です。