3月7日、DeepSeekは技術革新によりGPUなどのハードウェアへの依存を減らし、より低い計算能力要件で世界トップクラスのモデル性能を実現し、それが世界的な人気を急上昇させた理由の一つであると報じられた。

表紙画像：Doubao AI

論理的に言えば、DeepSeekの登場は、世界の人工知能業界における「計算能力でモデルを構築する」という従来の考え方を打ち破りました。単に「計算能力を積み重ねる」だけでは、大規模モデルの開発に最適なソリューションではなくなりました。

しかし、DeepSeekが世界的現象となって以降、国内の大企業の多くがAIコンピューティング能力やその他のインフラへの投資を増やしているのが現実です。

この背後にある考慮事項は何ですか?

AI軍拡競争が激化。

DeepSeek-R1 の登場後、ほぼすべての世界中のクラウド サービス プロバイダーが、より優れたモデルを顧客に提供するために、すぐに DeepSeek-R1 を導入することを選択しました。また、クラウド コンピューティング パワーの強力なサポートも提供しています。

2月5日、百度AIクラウドは公式WeChatアカウントにて、自社開発の崑崙チップを搭載した第3世代1万枚クラスタの正式稼働に成功したと発表しました。これは中国で初めて自社開発の1万枚クラスタの正式稼働となります。さらに、百度AIクラウドは3万枚クラスタの稼働も計画しています。百度は自社開発チップと大規模クラスタの構築を通じて、自社のコンピューティング電力供給問題を解決するだけでなく、業界全体に新たなアイデアと方向性を提供しています。

2月18日、百度が2024年第4四半期および通期の業績を発表した後の決算説明会で、百度のCFO代行である何俊傑氏はアナリストの質問に答えて次のように述べた。「2025年の資本配分オプションを評価する際には、長期的な戦略的焦点として、引き続き人工知能機能の強化への投資を優先します。」

2月20日、アリババの2025年第3四半期の決算発表で、アリババグループCEOの呉永明氏はAIインフラ構築への投資増加の数字を直接発表し、今後3年間のクラウドとAIインフラへの投資は過去10年間の合計を上回ると予想されている。

新華社通信が2月22日に報じたところによると、国務院国有資産監督管理委員会（SASAC）は最近、中央企業向け「AI+」特別行動計画の更なる展開を図るため、会議を開催した。会議では、中央企業に対し、第15次五カ年計画において人工知能（AI）の発展を優先課題とするとともに、関連投資を増強し、AI産業の継続的な強化を図ることが求められた。会議では、中央企業がコンピューティングパワー基盤を強化し、技術革新と応用展開を強力にサポートする必要があると強調された。

IDCとInspur Informationが共同で発表した「2025年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価レポート」によると、中国の人工知能コンピューティングパワーは2026年に1460.3EFLOPSに達し、2024年の2倍になると予想されています。

全体的に、政策レベルから企業レベルまで、AIコンピューティングパワーやデータセンターなどのコンピューティングインフラストラクチャへの投資と構築が新たな成長サイクルをもたらしました。

実際、アリババやバイドゥなどの国内インターネット企業は、長年の投資を経て、インフラから大規模モデルプラットフォーム、AIネイティブアプリケーションまでのクローズドループレイアウトをすでに確立しています。

DeepSeek効果に後押しされ、大手企業はAIとコンピューティングインフラへの投資を増やし始め、AI軍拡競争の新たな局面に入りつつあります。これは、AIアプリケーションが本格的な爆発的な成長期を迎えるという予測に基づいています。

AI アプリケーションの広範な採用により、推論コンピューティング能力に対する需要が爆発的に増加します。

大手企業は、今回のAIコンピューティングインフラ構築により、大規模モデル推論のためのコンピューティング能力の需要の急増に対応できると考えています。

DeepSeekの登場は、業界の競争環境を一変させました。オープンソース戦略と低コストの優位性（DeepSeekは大規模モデル推論のコストを97%削減しました）により、より多くの下流アプリケーション企業が大規模モデルビジネスに参入する機会を得ました。オープンソースの理念は技術的な障壁を打ち破り、開発者がリソースに容易にアクセスし、自社のビジネスに合わせて開発をカスタマイズすることを可能にしました。これは間違いなく、様々な業界における大規模モデルの導入を大いに促進しました。例えば、政府サービスやスマート製造などの分野における大規模モデルの導入の加速は、クラウドベースの推論コンピューティング能力に対する需要の増加を牽引しました。

最近、アリババクラウドインテリジェンスグループ副社長兼データベース製品事業部門責任者の李飛飛氏は、2025年アリババクラウドPolarDB開発者会議において、ビッグモデルブームの前半は主にビッグモデルのトレーニングと最適化に焦点を当てていたが、より刺激的な後半、すなわち様々な業界におけるAIの深層応用が始まろうとしていると強調した。人工知能アプリケーションの普及に伴い、ビッグモデル推論はあらゆる場所で利用されるようになるだろう。

したがって、大規模モデルアプリケーション推論の需要の爆発的な増加に対応するために、企業がコンピューティングインフラストラクチャへの投資を増やすのは当然のことです。

デロイト中国テクノロジー・トランスフォーメーション部門のテクノロジー戦略・トランスフォーメーションサービス担当ナショナルヘッド、劉俊龍氏は次のように述べています。「携帯電話でDeepSeekを使用すると、サービスが中断されることがよくあります。これは別の観点から見ると、DeepSeekであってもそれをサポートするには十分なインフラストラクチャが必要であることを示しています。コンピューティングパワーのインフラストラクチャは、アプリケーション企業にとって極めて重要です。」

劉俊龍氏は、現在、AIコンピューティングインフラへの投資には、クラウドコンピューティングベンダーだけでなく、アプリケーション企業自身も成功する必要があると述べました。これは、多くの大企業が依然として自社のプライベート環境にコア機能を保持しているためです。

さらに、新世代の専用AIチップの登場により、AIモデルをパーソナルコンピュータやエッジデバイスに組み込むことが可能になり、局所的かつオフラインでの計算が可能になります。AIを統合したエッジコンピューティングデバイスは、将来のコンピューティングインフラにおいて重要な役割を担います。例えば、大規模統合モデルマシンは、政府機関や国有企業にとってAI導入の重要なプラットフォームとなるでしょう。

国産AIチップがさらなる応用機会を開拓

注目すべきは、AIコンピューティングインフラへの投資の波は「ソフトウェアとハ​​ードウェアの相乗効果」も大きな特徴として挙げられ、国産チップにさらなるチャンスをもたらすだろうということだ。

先日開催された2025年宣鉄RISC-Vエコシステムカンファレンスにおいて、アリババDAMOアカデミーのチーフサイエンティストであり、知和コンピューティングCEOの孟建易氏は、DeepSeekの登場により、業界は基盤となるハードウェア能力の適応性をより重視し、コンピューティングリソースの緻密なマッチングを重視するようになったと述べています。DeepSeekは、リソースの浪費（単純なタスク処理に高精度コンピューティングリソースへの過度の依存）という従来の「大砲で蚊を殺す」現象を一変させました。ソフトウェアとハ​​ードウェアの深い統合という視点からシステム設計を再構築し、アルゴリズムとハードウェアの共同最適化を通じて全体的な効率を向上させ、より効率的なAIコンピューティングパラダイムを形成しています。

アリババクラウド五英事業部の社長である張先涛氏は、さらに次のように説明した。「DeepSeekが登場する前は、大規模モデルに対する計算能力の需要が非常に高いことは誰もが認識していました。汎用プロセッサであれAIチップであれ、671Bパラメータのモデルを実際に実行できるプロセッサは世界でもごくわずかで、その要件を満たせたのはNVIDIAだけでした。しかし、DeepSeekが登場した後は、計算能力の需要は以前ほど高くなくなり、より多くのチップにチャンスが生まれました。」

たとえば、DeepSeek のイノベーションには、MOE に似たテクノロジを使用して、コンピューティング カードではなく CPU で多くのコンピューティング能力を実行できるようにするという点が含まれており、これは CPU にとって大きなチャンスとなります。

さらに、DeepSeek のイノベーションは、コンピューティング能力、ストレージ容量、チップ間の相互接続性と帯域幅の新たなバランスを見つけるなど、チップ設計にも影響を与えています。

総じて言えば、DeepSeekの登場は技術革新を通じて高性能ハードウェアへの依存度を低下させた一方で、それが巻き起こしたAI応用ブームは、大手企業によるコンピューティングインフラへの投資をさらに増加させることに繋がっています。この「削減」と「増加」という一見矛盾した状況は、実は大規模AI導入前夜に新たな戦場をもたらしたと言えるでしょう。コンピューティングエコシステムの統制権を掌握する者が、AI商用化の次の波の鍵を握るのです。