2月26日、IBMアジア太平洋地域のゼネラルマネージャーであるハンス・デッカーズ氏は、DeepSeek-R1が巻き起こしたAIオープンソースブームとその潜在的な影響について論じた記事を公開した。

以下は記事の全文です。

DeepSeek-R1は、特定のタスクにおいて非常に競争力のあるパフォーマンスを示したオープンソースの人工知能（AI）推論モデルです。この成功は、最適化されたアーキテクチャで構築され、適切なデータで調整されたオープンで効率的なモデルは、独自の手法と非常に競争力のあるパフォーマンスを発揮できるという主張を裏付けています。

この画期的な成果は、高性能AIモデルの学習には10億ドル以上の費用と数千個の最先端チップが必要であるという従来の常識に疑問を投げかけます。DeepSeek-R1はわずか2,788個のGPUを用いて学習し、他の主要なAIモデルと比較して学習コストを96%削減しました。独自開発モデルの開発には依然として多大な計算投資が必要ですが、DeepSeek-R1は、より低い計算コストとインフラサポートで高性能AIモデルを学習できることを実証しました。

オープンソース：オープンなアプローチ

オープンソースはAIの未来への道です。イノベーションは真空中で起こるものではなく、チームスポーツのようなものです。どんなにリソースが豊富でも、単一の組織だけで状況を変えることはできません。オープンソースAIは、組織や個人の集合知を迅速かつ容易に活用することで、エコシステム全体にわたるイノベーションを可能にし、刺激を与えます。データセット、コード、モデルパラメータなど、主要なAIシステムコンポーネントへのアクセスを拡大します。

オープンシステムによって可能になる方法論、スキルセット、そしてリソースの多様性は、真に革新的なイノベーションの開花を可能にします。AIイノベーションはAIバリューチェーン全体にわたるコラボレーションを促進し、関係者が互いの専門知識を学び、活用することを可能にします。これは繰り返し実証されています。AIは多様性を基盤としており、アクセスの拡大はコスト削減につながります。地理的な場所やその他の要因に関わらず、異なる視点やアプローチは異なるソリューションを生み出します。

アジア太平洋地域の多くの国々は、エンタープライズグレードのAIソリューションを業務に導入する点で、世界の他の国々をリードしています。最新のAI導入調査によると、2023年には、インド（59%）、UAE（58%）、シンガポール（53%）、中国（50%）、韓国（40%）のAI導入率が、米国（33%）、英国（37%）、イタリア（36%）、ドイツ（32%）、スペイン（28%）よりも高くなりました。これらの数字は、アジア太平洋地域がエンタープライズAI導入において強力なリーダーシップを発揮していることを裏付けています。

オープンソース：オープンイノベーション

オープンソース運動はコスト神話を打ち砕き、AIイノベーションはもはや、閉鎖的でプロプライエタリなAIを推進する少数の企業によって支配されることはなくなりました。この転換点は、コスト削減だけでなく、実用化やあらゆる規模の企業によるAI導入の面でも、AIのさらなる発展を加速させると期待されます。DeepSeekの急速な成功に続き、スタンフォード大学とワシントン大学の研究者たちは、わずか16個のH100 GPUを用いてわずか26分で、OpenAIに匹敵する低コストのAI推論モデルを50ドル未満で構築できると主張する論文を発表しました。

AIは過去の技術革命と同じ軌跡を辿るでしょう。当初、コンピューティングパワーへのアクセスは高額なコストによって制限されていました。しかし、技術の進歩と規模の経済性により、コンピューティングパワーはより容易に利用できるようになり、新たな導入とイノベーションの波を引き起こしました。同様に、歴史はオープンソースコミュニティが、開発者や研究者が科学的厳密さ、信頼性、セキュリティ、保証、多様性、そして経済的競争力を確保しながら、責任あるAIイノベーションを加速することを可能にしてきたことを示しています。

しかし、AI開発における透明性は様々です。オープンソースAIはオープン性を推進していますが、すべてのモデルがトレーニングデータを公開しているわけではありません。一部のモデルのトレーニングソースは依然として不透明であり、AI導入の拡大を目指す企業にとって、透明性とガバナンスは重要な考慮事項となります。

オープンソース：オープンであることの責任

オープンソースAIには大きなメリットがある一方で、データガバナンス、コンプライアンス、セキュリティリスクに関する懸念も浮上しています。例えば、異なる地域で開発されたAIモデルは、異なる規制要件やデータ共有義務の対象となる可能性があります。こうした地政学的およびコンプライアンス上の考慮事項は、国境を越えてAIを展開する企業にとって極めて重要です。

もう一つの重要な考慮事項は、マルチモデルとハイブリッドAI戦略です。オープンソースAIとは、必ずしも特定のモデルを選択することを意味するのではなく、様々なユースケースに合わせて最適化されたハイブリッドアプローチを活用することを意味します。クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境において、オープンソースAIを独自のソリューションと統合することで、企業はセキュリティとコンプライアンスを維持しながら効率を最大化できます。

最後に、Hybrid Expert（MoE）などのアーキテクチャイノベーションは、AIモデルのトレーニングとデプロイメントにおける新たな効率性を推進しています。MoEは高いパフォーマンスを維持しながら、計算オーバーヘッドの削減に重要な役割を果たし、エンタープライズグレードのAIアプリケーションにおいて推論コストを最大30倍削減します。

AI が進化し続ける中で、AI が責任を持ち、安全で、誰もがアクセス可能な状態を維持しながらイノベーションを推進するには、オープンで透明性が高く、マルチモーダルな戦略を採用することが重要です。

オープンソース：開かれた未来

AIの未来は、少数の組織だけでなく、すべての人のものです。だからこそ、グローバルな連携によってオープンなAIイノベーション・エコシステムが育まれているのです。オープンアクセスは、今日のAIユーザーを明日のAIビルダーへと変革し、私たちが想像もしなかった分野での応用を可能にします。

企業はオープンソースを採用し、コードを開発し、オープンソースの原則をAI開発プロセスに統合しています。最近の調査によると、シンガポールのIT意思決定者の44%が、2025年までにAI実装を最適化するために、オープンソースソリューションの活用を拡大する予定であることがわかりました。アジア太平洋地域では、さらに多くの企業がこの傾向に追随すると予想されます。

AIは現代における最も変革的な技術であり、人類が世界の最も差し迫った課題に対処する能力を高める可能性を秘めています。しかし、その真の潜在力は、その開発が少数派によって支配されるのではなく、民主化されて初めて発揮されます。オープンソースAIは、アジア太平洋地域のみならず、世界中の個人、企業、そして政府がその恩恵と機会を享受できるようにし、技術と経済の進歩の新たな波を巻き起こすでしょう。（郭青）