DeepSeekのAIモデル遅延：中国製チップでの学習が難航

中国の人工知能スタートアップであるDeepSeekが、次世代AIモデル「R2」を国産のHuawei製半導体でトレーニングしようとする野心的な試みは、大きな障害にぶつかり、リリースが遅れています。これは、世界のAI業界がNvidiaの先進チップ技術に深く依存していることを鮮明に浮き彫りにしています。当初2025年5月の発売が予定されていたDeepSeekのR2モデルは、HuaweiのAscendチップでのトレーニング段階で「持続的な」技術的課題に直面し、この重要なプロセスにはNvidiaのハードウェアに戻ることを余儀なくされました。

この挫折は、先進チップ技術に対する米国の輸出規制がエスカレートする中で、中国企業が技術的自給自足を追求する上で直面する手ごわいハードルを浮き彫りにしています。北京は、国内のAI企業に対し、外国サプライヤー、特に米国からの依存度を減らし、国内エコシステムを育成するよう積極的に奨励してきました。DeepSeekは、2025年1月にNvidiaのH20チップに大きく依存していたR1モデルを成功裏に立ち上げた後、その後のプロジェクトでHuaweiのAscendプロセッサを採用するよう促された企業の一つでした。

HuaweiがDeepSeekを支援するためにエンジニアチームを派遣したにもかかわらず、Ascendチップでのトレーニングの成功は困難を極めました。DeepSeekは引き続きHuaweiと協力し、R2モデルが推論タスクでAscendと互換性があることを確認していますが、膨大な計算能力と堅牢なソフトウェア環境を必要とする中核的なトレーニングはNvidiaに依存したままです。この状況はDeepSeekに限ったことではありません。業界関係者は、HuaweiのAscendシリーズを含む中国製チップが、安定性、チップ間接続性、そして決定的に重要なソフトウェアエコシステムの成熟度といった主要な分野でNvidiaの製品に依然として遅れをとっていることを広く認めています。NvidiaのユビキタスなCUDAに対抗することを意図したHuaweiのCANNプラットフォームは、開発者にとって困難と不安定性をもたらしたと報じられています。

NvidiaのAIチップ市場における永続的な優位性は、主にその包括的なCUDAプラットフォームに由来します。この独自の並列コンピューティングフレームワークは、比類のないソフトウェアエコシステムを提供し、卓越したパフォーマンス、広範な開発ツール、およびAI開発の事実上の標準となった幅広い業界サポートを提供します。競合するチップが同等の生の処理能力を提供できたとしても、Nvidiaのディープラーニング向けに最適化されたCUDAカーネルは、優れた利用率を保証し、大規模なAIモデルトレーニングにおいてそのGPUを好ましい選択肢としています。NVLinkのような技術に代表される統合されたハードウェアとソフトウェアの相乗効果は、Nvidiaの牙城をさらに強固にし、同様に成熟した広く採用されているソフトウェアスタックなしに、代替ハードウェアが効果的に競争することを非常に困難にしています。

DeepSeekが直面している課題は、米国と中国の間で進行中の「チップ戦争」のより広範な意味合いを浮き彫りにしています。米国の輸出規制は、中国の最先端AI技術へのアクセスを抑制することを目的としていますが、同時に、中国の半導体分野における独自のイノベーションと自給自足への意欲を意図せず刺激してきました。しかし、性能差は依然として存在し、ByteDance、Tencent、Alibabaなどのテクノロジー大手を含む中国企業は、高度なAIモデルトレーニングのために依然としてNvidiaのH20チップに大きく依存しています。現在のシナリオは、多大な政府投資と政策的圧力にもかかわらず、特にAIチップトレーニングとその付随するソフトウェアエコシステムという複雑な領域において、この技術的ギャップを埋めることが数年かかる取り組みであることを鮮やかに示しています。DeepSeekのR2の発売延期は、地政学的野心と、急速に進化する人工知能の世界における高度な技術開発の現実との間の複雑なバランスを痛烈に思い起こさせるものです。