Deepseekの出現は、彼らにとって「大きな機会」であり、脅威ではありません。
オープンソースとは、ソースのソースコードを、変更と再分配のためにWebで自由に利用できるようにすることを意味します。 Openaiなどの競合他社とは異なり、Deepseekのモデルはオープンソースです。
R1は、成長が1つの会社に支配されないことを示しています。オープンソースモデルにはハードウェアとソフトウェアの「堀」はありません。
先月後半にリリースされたDeepseekのオープンソースR1推論モデルは、米国で最高のテクノロジーに匹敵し、低コストで最先端のパフォーマンスを達成し、世界市場に衝撃を与えています。
PCやインターネット市場と同様に、価格の下落は世界的な採用を促進するのに役立ちます。 AI市場は、同様の長期的な成長経路にあります。
推論チップ「バースト」
AIサイクルを「トレーニングフェーズ」から「推論フェーズ」に加速することにより、DeepSeekは新しい推論チップテクノロジーの採用を増やす可能性があります。
推論とは、AIを使用して、建物またはトレーニングモデルの「トレーニング段階」ではなく、新しい情報に基づいて予測または決定を下す行為を指します。
AIトレーニングとは、ツールまたはアルゴリズムの構築に関するものであり、推論とはそのツールを実際に使用することです。」
AIトレーニングには多くの計算が必要ですが、狭い範囲のタスクを実行するようにプログラムされたより強力なチップで推論することができます。
業界の多くは、顧客がDeepseekのオープンソースモデルを採用して構築するにつれて、推論チップとコンピューティングに対する需要の増加を見ていると考えています。
Deepseekは、小規模なオープンソースモデルを、わずかなコストで大規模な独自モデルよりも強力ではないにしても強力にトレーニングできることを実証しています。小さな機能モデルの広範な使用により、彼らは推論の時代を触媒しました。
彼はまた、同社が最近、その推論イニシアチブを加速することで、世界中の顧客から関心が2倍になっていることを見てきたと述べた。
現在、企業は、クラスターのトレーニングからクラスターの推論への支出を変えています。何百万人ものユーザー向けにこれらのモデルをスケーリングするには、ますます多くのコンピューティング能力が必要です。
AIの全体的な需要が高まるにつれて、中小企業は成長する余地が増え、世界にはより多くのトークン（AIモデルが処理されたデータの単位）が必要になるため、Nvidiaはすべての人に十分なチップを提供することができないため、市場により積極的に販売する機会が与えられます。