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こんにちは！
はるかみの投資研究室へようこそ！
本日は今話題のDeepseekによってAI市場が脅かされている点についてAIの研究者をお呼びして解説してもらいました！
動画ではインタビュー形式ですので、是非良ければそちらもご覧ください！
Deepseekとは何か？
Deepseekは、AI学習の効率を飛躍的に向上させるとされる新しい手法で作られた中華系のAIです！
従来のAI学習手法では、大量の計算資源と時間を必要としており、このためのコストが開発の大きな障害となっていました。しかし、Deepseekを活用することで、必要な計算量を大幅に削減し、効率的にAIモデルを学習させることが可能になりました。
具体的には、従来の学習方法では全データセットを繰り返し処理する必要がありましたが、Deepseekはデータの重要部分を抽出して処理するため、計算資源を節約できます。これにより、膨大なエネルギー消費や計算時間を抑えることができ、結果的に開発コストの削減が期待されています。この効率化は、研究者がより迅速にAIモデルを試行錯誤できる環境を整える助けとなっているようです。
(GoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTとはまた別の方法で出力するため、コスト面で優位性が高くなっています)
Nvidiaの最新GPUや半導体会社は必要なくなるのか？
Deepseekの導入によってもなお、AI開発には高性能なハードウェアが不可欠です。
その中でも特に、NvidiaのGPUが重要な役割を果たしています。
AIモデルが進化し、より複雑化する中で、必要な計算量も増加しています。そのため、Deepseekによって一部の効率化が実現したとしても、完全にコストを抑えることは難しいいのが現状です。
Nvidiaの最新GPUは、こうした高負荷の計算処理に特化しており、多くのAI研究機関や企業がNvidia製品を採用しています。AI開発の現場では、処理速度がプロジェクトの成功を左右することが多いため、高性能なGPUが欠かせません。
さらに、NvidiaはGPUだけでなく、AI開発に必要なソフトウェアエコシステムも提供しています。具体例として、CUDAやTensorRTなどのツールが挙げられます。これらのツールにより、研究者や開発者はハードウェアとソフトウェアを統合して効率的に作業を進めることができるのです。このような包括的なエコシステムがNvidia製品の強みと言えるでしょう。
AMD等ほかのGPUメーカーに追随させないNvidiaの強みは秘伝のタレともいえるCUDAにあります。CUDAがなければ現在ではAIを開発することは難しくDeepseekにしろOpenAIにしろGeminiにしろすべてCUDAを元に開発されています。
AI開発の現状と課題
AI開発における課題として、以下のポイントが挙げられています。
- コストの高さ
AI開発には膨大なデータ処理が必要であり、これに伴う計算資源のコストが大きな問題となっています。特に、企業が最新技術を競い合う中で、開発に投じる予算が増加しています。これにより、スタートアップや小規模な研究機関にとって、競争環境が厳しくなっているのが現状です。 - 環境への影響
AIの学習プロセスは大量のエネルギーを消費するため、環境負荷が高い点も課題とされています。効率的な学習手法が求められる背景には、コスト削減だけでなく、こうしたサステナビリティの観点もあります。研究者は、環境に配慮した計算資源の使用を模索しながら技術革新を進めています。 - 新しい技術の導入
Deepseekのような新技術が登場することで、効率化が進む可能性はありますが、導入には時間と追加コストが必要です。また、新しい手法が必ずしも既存の方法よりも優れているとは限りません。そのため、慎重な技術評価と導入計画が求められます。
今後の展望
AI研究者たちは、今後も新しい技術を開発し、課題を克服していく必要があります。
計算資源の効率化に加え、ハードウェアとソフトウェアの最適な組み合わせがAI開発の鍵となります。
また、Nvidiaのような企業が引き続き重要な役割を果たすことが予想されます。
結論として、AI開発には引き続き莫大なコストがかかるものの、新しい技術とハードウェアの進化によって、将来的にはより効率的で低コストな開発が可能になる可能性はあります。
ただ、現状ではAIを成長させていく上で莫大なコストがかかることに関しては、いまだ変わりはありません。そのため、Nvidiaや半導体関連銘柄の需要がDeepseekによって脅かされるものではないと言えます！
