偽典～DeepSeek騒動から見るサービスと技術を混同する危うさ

最近話題のDeepSeekショックですが、回答にバイアスがかかっているとか、学習データが云々とか、案の定そういう話題が出てきていますが、ちょっと違うと考えています。

「省エネな生成AI」という技術が本当のショック

つまり、高価なチップと発電所付データセンターでぶん回さなくても、そこそこの生成AIサービスができそう、という事がショックだったわけです。

ユーザーが欲しいのは生成AIによるサービスです。
高額なGPUや、発電所が欲しいのではありません。

DeepSeekは、生成AIサービスにすぎません。別に明日サービス停止したとしても、この影響の大きさは、さして変わらないのです。

その影響とは

つまり「なんだ、世の中には省エネなやりかたもあるじゃないか」という事が、様々な投資に波紋を投げかけているという事です。

例えば、一ヶ所だけにヘビーな生成AIセンターを作り、そこで省エネ生成AIを生産して、世界にばらまくという事も考えられますというか、既に始まってます。

そうなると、以下のような投資への影響がでます。

エネルギー投資

AIのための大規模電力需要の予測が見直される可能性が出てきました。これは、エネルギー産業の投資計画や戦略に大きな影響を与える可能性があります。

つまり「発電所付データセンターを全世界に建てなくてはいけないのか？」という見直しがあるという事です。

半導体産業への影響

高性能GPUへの依存度が低下することで、半導体産業、特に高性能AI用チップメーカーの事業モデルに影響を与える可能性があります。

つまり、半導体バブルがどうかなるかもしれない、という事です。

ローカル生成AIの普及によるコンピューティングへの影響

省エネ型の生成AI技術の発展は、爆速ハイスぺPCを用意しなくても、そこそこの応答が出来る生成AIアプリがリリースされる可能性を秘めています。

つまり、普段のPCやらスマホやらの使い方が変わる可能性が実現性を帯びてきたという事です。

結びに

現在のDeepSeek騒ぎは、DeepSeekという単なるサービスと、そこで採用されている技術を混同したものが多いですが、それに惑わされないようにしましょう。

実際、生成AIサービスを提供している大手も、さっそく、この「技術」をテスト的に採用し始めています。

このnoteも、米国の生成AIサービスの上に載ったR1（DeepSeekの採用技術）で下書きを作成しています。