2月7日、IBM CEOのアルヴィンド・クリシュナ氏が現地時間2月4日にフォーチュン誌に長文の記事を掲載し、DeepSeekと人工知能業界についての見解と将来展望を論じたと報じられた。

Arvind Krishina 氏の要点は以下のように要約されます。

先週、DeepSeekはAI分野における常識を打ち破りました。最先端のAIモデルの学習には10億ドル以上の投資と数千個の最新チップが必要だと長らく信じられてきました。AIは独占技術とみなされ、開発できる企業はごくわずかであるため、秘密保持が最優先事項となっています。

しかし、DeepSeekのアプローチは、この認識を覆しました。報道によると、同社は最新モデルをわずか約2,000個のNVIDIAチップのみで学習させ、そのコストは約600万ドルと、業界の予想をはるかに下回るものでした。これは、大規模で高価な独自システムに頼ることなく、小型で効率的なモデルで実用的な結果を実現できることを改めて証明しています。

しかし、この画期的な進歩は、より深い問いを提起します。AIの未来を真に握るのは誰なのか？ AI開発は少数の企業によって独占されるべきではありません。特に、これらの企業の中には、データ保護、プライバシー、透明性といった基本的な価値観において意見の相違がある企業もあるからです。答えは、技術の進歩を制限することではなく、より幅広い連携を促進し、大学、企業、研究機関、そして社会組織がAI構築に参加できるようにすることです。

別のシナリオとしては、AIのコントロールが価値観や優先順位の異なる利害関係者の手に渡り、将来の社会・産業変革の鍵となる技術がもはや彼らの手に負えなくなるというものがあります。真のイノベーションと進歩は、AIの開発が広く共有されて初めて達成されます。

AI業界は誇大宣伝の段階を過ぎました。2025年までに、AIは少数の巨大企業による閉鎖的なシステムから脱却しなければなりません。2026年までに、社会のあらゆるセクターがAIを活用するだけでなく、その研究開発に投資する必要があります。

この目標を達成するには、小規模でオープンソースのモデルが鍵となります。DeepSeekの成功は、真に優れたエンジニアリングとは、パフォーマンスとコストの最適なバランスを見つけることであることを示しています。かつて業界では、大規模なモデルの方がパフォーマンスが向上すると一般的に考えられていましたが、真のブレークスルーは規模ではなく効率性にあります。IBMの調査によると、アプリケーションごとに最適化されたモデルによってAI推論コストが最大30分の1に削減され、トレーニングの効率が向上し、すぐに利用できるようになります。

AGIが差し迫っているとは考えていませんし、将来のAIが巨大な原子力発電データセンターに依存するという考えにも賛同しません。この議論は誤った選択を生み出しています。AIの高コストは避けられないものではなく、単に未解決の技術的課題に過ぎません。既存企業もスタートアップ企業も、コストを削減し、AIをより実用的で利用しやすいものにする力を持っています。

歴史には前例があります。コンピュータ開発の初期には、ストレージとコンピューティング能力のコストは途方もなく高額でした。しかし、技術の進歩と規模の経済により、これらのコストは急速に低下し、コンピュータの普及と革新を促進しました。

AI開発の軌跡も同様の道を辿るでしょう。これは世界中の企業にとって明るい兆候です。テクノロジーが真に世界を変革するには、それが手頃な価格で容易に利用できるようになって初めて可能になります。オープンで効率的なAIモデルを採用することで、企業は自社のニーズに合わせたより費用対効果の高いソリューションを見つけることができ、様々な業界でAIの計り知れない可能性を解き放つことができます。(清遠)