Deepseek R1：シリコンバレーをガタガタと鳴らしているAI地震

人工知能（AI）の風景は、新しい参加者だけでなく潜在的なゲームチェンジャーであるDeepseek R1の導入とともに、大きな激変を受けました。

Artificial Intelligence (AI) has taken a new turn with the introduction of DeepSeek R1, a model that is not just a new entrant but a potential game-changer in the AI industry. In a recent development that has sent shockwaves through the tech world, DeepSeek R1 has managed to match the performance of AI giants like OpenAI’s o1 at a mere 3-5% of the cost. This efficiency is not just a market disruptor but a technical marvel that challenges the very foundations of how AI models have been developed and deployed.

人工知能（AI）は、新しい参加者だけでなく、AI業界の潜在的なゲームチェンジャーであるDeepSeek R1の導入とともに新しいターンを遂げました。 Techの世界を通じて衝撃波を送った最近の開発では、Deepseek R1は、コストのわずか3〜5％でOpenaiのO1のようなAIジャイアンツのパフォーマンスと一致するようになりました。この効率は、単なる市場の破壊者ではなく、AIモデルがどのように開発および展開されたかの基礎に挑戦する技術的な驚異です。

DeepSeek R1’s benchmark performances are nothing short of impressive. “On the AIME mathematics test, it scored 79.8% compared to OpenAI’s 79.2%,” Siegler highlighted, underscoring its capability. The model also achieved a 97.3% accuracy on the MATH-500 benchmark, surpassing OpenAI’s 96.4%. These achievements come with a dramatic reduction in operational costs, with DeepSeek R1 running at “55 cents per million token inputs and $219 per million token outputs,” in stark contrast to OpenAI’s higher rates. This cost-performance ratio is a wake-up call for the industry, suggesting a shift towards more economically viable AI solutions.

Deepseek R1のベンチマークパフォーマンスは印象的です。 「AIME Mathematicsテストでは、Openaiの79.2％と比較して79.8％を獲得しました」とSieglerは強調し、その能力を強調しました。このモデルは、Openaiの96.4％を超えるMath-500ベンチマークで97.3％の精度を達成しました。これらの成果には、オープンの高いレートとはまったく対照的に、Deepseek R1が「100万個あたり55セント、100万トークンの出力あたり219ドル」で走っているため、運用コストが劇的に削減されます。このコストパフォーマンス比率は、業界のモーニングコールであり、より経済的に実行可能なAIソリューションへの移行を示唆しています。

The market has responded with what can only be described as shock. Siegler pointed out, “In pre-market trading, Nvidia was down 10 to 11%,” with other tech behemoths like Microsoft and Google also witnessing significant drops. This market reaction signals a potential reevaluation of investment in AI infrastructure, particularly in hardware like Nvidia’s GPUs, which have been at the heart of AI’s scaling narrative.

市場は、ショックとしか言えないもので対応しています。シーグラーは、「市場前の取引では、Nvidiaは10から11％減少した」と指摘し、MicrosoftやGoogleのような他のハイテクの巨人も大幅な低下を目撃しました。この市場の反応は、AIのインフラストラクチャ、特にAIのスケーリングの物語の中心にあるNvidiaのGPUのようなハードウェアへの投資の潜在的な再評価を示しています。

From a technical standpoint, DeepSeek R1’s architecture is a testament to innovation under constraint. “It’s based on a mixture-of-experts architecture,” Siegler explained, allowing the model to activate only necessary parameters for each query, thus optimizing for both speed and efficiency. This approach contrasts with the monolithic models that activate all parameters regardless of the task at hand, leading to higher computational and energy costs.

技術的な観点から、Deepseek R1のアーキテクチャは、制約の下での革新の証です。 「これは、混合物のアーキテクチャに基づいています」とシーグラーは説明し、モデルが各クエリに必要なパラメーターのみをアクティブにすることができるため、速度と効率の両方を最適化しました。このアプローチは、手元のタスクに関係なくすべてのパラメーターをアクティブにするモノリシックモデルとは対照的であり、計算コストとエネルギーコストが高くなります。

The model’s development involved a process of distillation from larger models to create compact yet potent versions. “They took, for example, a Llama model with 70 billion parameters and distilled it down,” said Siegler, outlining how DeepSeek managed to maintain high performance with fewer resources.

モデルの開発には、コンパクトで強力なバージョンを作成するための大規模なモデルからの蒸留プロセスが含まれていました。 「彼らは、たとえば、700億のパラメーターを備えたラマモデルを採用し、それを蒸留しました」とSiegler氏は語り、Deepseekがより少ないリソースで高性能を維持する方法を概説しました。

DeepSeek R1 diverges from the prevalent self-supervised learning methods by employing pure reinforcement learning (RL). “The models tend to figure out what’s the right answer on their own,” noted Siegler, indicating that this self-guided learning approach not only reduces the need for vast labeled datasets but also fosters unique reasoning capabilities within the model. This RL focus has allowed DeepSeek to fine-tune models through trial and error, improving their reasoning without the need for extensive human annotation, which is both cost and time-intensive.

Deepseek R1は、純粋な強化学習（RL）を採用することにより、一般的な自己監視学習方法から分岐します。 「モデルは自分で正しい答えを理解する傾向があります」とシーグラーは述べています。この自己誘導学習アプローチは、広大なラベル付けされたデータセットの必要性を減らすだけでなく、モデル内のユニークな推論能力を促進することを示しています。このRLフォーカスにより、DeepSeekは試行錯誤を介してモデルを微調整することができ、コストと時間の両方の人間の注釈を必要とせずに推論を改善します。

The scaling hypothesis, which posits that performance increases with more compute, data, and time, is now under scrutiny. “DeepSeek has shown you can actually do all this without that,” Siegler remarked, suggesting that the era of simply scaling up might be nearing an end. This could potentially reduce the dependency on massive hardware investments, redirecting focus towards smarter, more efficient AI development strategies.

より多くの計算、データ、および時間とともにパフォーマンスが増加すると仮定するスケーリング仮説は、現在精査されています。 「Deepseekは、それなしで実際にこれを行うことができることを示しました」とSieglerは述べ、単にスケーリングアップの時代が終わりに近づいている可能性があることを示唆しました。これにより、大規模なハードウェア投資への依存度が低下し、よりスマートで効率的なAI開発戦略への焦点をリダイレクトする可能性があります。

The immediate market fallout has been significant, with Nvidia’s stock plummeting. “It’s going to be pretty hard for this day at least,” Siegler observed, reflecting on the market’s knee-jerk reaction. However, some see this as a long-term opportunity for companies like Nvidia, where increased efficiency might spur demand for more specialized, less resource-heavy AI hardware.

Nvidiaの株式が急落しているため、当面の市場の放射性降下物は重要でした。 「少なくともこの日はかなり難しいだろう」とシーグラーは観察し、市場のひざまずきの反応を振り返った。ただし、これはNVIDIAのような企業にとって長期的な機会と見なしている人もいます。これにより、効率が向上すると、より専門的でリソースが多いAIハードウェアが需要が促進される可能性があります。

The business implications are profound. Companies like Microsoft and Google, which have been integrating AI into their ecosystems, now face a dilemma. “If the underlying economics just totally changed overnight, what does that do to their models?” Siegler questioned. This might push these companies towards reimagining their AI offerings, possibly leading to price adjustments or new service models to align with the new cost structures.

ビジネスへの影響は深遠です。 AIをエコシステムに統合しているMicrosoftやGoogleなどの企業は、現在ジレンマに直面しています。 「根本的な経済学が一晩で完全に変化した場合、それは彼らのモデルに何をしますか？」シーグラーは質問した。これにより、これらの企業がAIの提供を再考し、おそらく価格調整または新しいサービスモデルに新しいコスト構造に合わせて導かれる可能性があります。

There’s a dichotomy in how this development is perceived. On one hand, there’s optimism that efficiency will lead to broader adoption and innovation. On the other, there’s caution about the implications for companies that have invested heavily in scaling. “Do we continue to spend billions for marginal gains, or do we leverage this efficiency to push towards practical AI applications?” Siegler pondered.

この開発の知覚には二分法があります。一方では、効率がより広い採用と革新につながるという楽観主義があります。一方、スケーリングに多額の投資を行った企業への影響については注意が払われています。 「わずかな利益のために数十億を費やし続けていますか、それともこの効率を活用して実際のAIアプリケーションに向かってプッシュしますか？」シーグラーは熟考した。

In response, tech leaders are attempting to calm the markets with narratives around increased efficiency leading to higher usage, with Nadella citing Jevons Paradox. “It feels like there’s a group text going on,” Siegler said, hinting at a coordinated message to reassure investors.

これに応じて、技術のリーダーは、効率の向上に関する物語で市場を落ち着かせようとしており、ナデラはジェボンズパラドックスを引用しています。 「グループテキストが進行中だと感じています」とシーグラーは言い、投資家を安心させるための調整されたメッセージをほのめかしています。

The ultimate test for DeepSeek R1 and similar models will be their application in real-world scenarios. “We need to see AI applications like we need to see an economy that takes use of

Deepseek R1および同様のモデルの究極のテストは、実際のシナリオでのアプリケーションです。 「私たちは、私たちが使用する経済を見る必要があるように、AIアプリケーションを見る必要があります