どうも、こんにちは。今回は「Nvidia（NVDA）って本当にヤバいの？」というテーマについて深掘りしてみます。最近、中国のAIスタートアップ「DeepSeek」がリリースした自律型AIモデル「R1」が話題になっていて、「NvidiaのGPUいらなくなるんじゃないの？」みたいな声もちらほら聞きますよね。そこで本記事では、
- DeepSeek-R1とは何か？
- 機械学習には「教師データあり」と「教師データなし」がある話
- R1は本当にChatGPTやNvidiaに取って代わるの？
- 投資家としてどう考えるべきか？
こんなポイントを、ゆるめに解説していきます。わりと長めですが、読んでおくと「AI界隈の動向」や「Nvidia株の今後」に関してイメージがつかめるはず。では、さっそくいきましょう。
DeepSeekってどんな会社？
まずはDeepSeekの紹介から。元々は「High-Flyer」というクオンツ系のヘッジファンドがスピンアウトして作ったAIラボらしく、創業者のLiang Wenfengさんが理想主義的＆オープンソース重視のカルチャーを掲げているのが特徴みたいです。若い研究者や大学院生が多く集まっているらしく、いわゆる“自由研究”みたいなノリでバリバリAI開発している感じですね。
NvidiaのGPUを大量に確保
DeepSeekは過去にNvidiaのA100を1万枚ほど購入したというウワサもあったり、中国向けに少し性能を落としたH800も持っていると言われています。
「R1モデル」を安いコストで作れた秘訣としては、独自のデータセンターでソフトウェア最適化を徹底していることが大きそう。F8フォーマットとかHAI-LLMフレームワークといった独自手法で、GPUの性能をフル活用しているらしいです。
そもそも機械学習には2タイプある
ここでちょっとAIの学習手法のおさらいです。
- 教師データあり（指導付き学習）
- OpenAIのChatGPTとかは、このタイプ。
- あらかじめ「正解」がついたデータセットを用意して、それをAIに学習させる。
- メリット：短時間で効率よく賢くなる。
- デメリット：教師データの準備が大変＆その範囲外だと対応が難しいときもある。
- 教師データなし（自律学習）
- DeepSeek-R1はこちら。
- AI同士を無限に戦わせたり、シミュレーション空間でとにかく試行錯誤させるやり方。
- メリット：前例のない戦略を生み出しやすい。
- デメリット：とにかく時間と電力とマシンパワーを食う。あと「コールドスタート問題」に弱い。
将棋AIで例えると分かりやすい
- 教師データありの例：ボナンザ
プロ棋士の棋譜をひたすら学習して強くなった将棋ソフト。 - 教師データなしの例：自律学習型の将棋ソフト
自分同士、あるいはAI同士で延々と戦い続けて「正解」を見つけていくやり方。今はこっちが主流。
いずれにしても、“学習”には莫大な計算量が必要。自律学習型は特に膨大な時間とリソースが必要なので、電気代などもバカになりません。DeepSeekが「安価に開発できた」ってのは、中国の電気代が安いのも大きいんじゃないか？と言われています。
DeepSeek-R1の強みと弱み
強み：コストが安い？＆新手法の結集
- 560万ドルで開発できた？
本当にそれだけでできるの？という声もある一方、研究者たちは「確かにすごい効率だ」と評価しています。 - 新しい状況に自律学習で対応
教師データがなくてもAI同士で学習を進められるため、理論上は未知の状況で独創的なアイデアを出せるかもしれない…という期待も。
弱み：コールドスタート問題
- 自律学習型は「経験のない局面」に出会うと正解を出せない可能性が高い。
- DeepSeekは「ある程度、新しい状況のデータを先に組み込んでいる」と言っていますが、それでもどこまで網羅できているかは謎。
囲碁の世界でも
イ・セドル九段がAlphaGoに勝ったときは、AlphaGoが経験していない独創的な一手に対応できなかったことが原因らしいです。
R1はChatGPT＆Nvidiaを脅かすのか？
結論としては、「DeepSeek-R1が全てを凌駕する」ってことはなさそうです。以下、理由です。
- 教師データありAIは短時間で賢くなる
ChatGPTは教師データを山ほど使って学習しているので、未知の局面でも「それっぽい正解」を導ける仕組みがあります。 - R1も学習に膨大な時間が必要
どれだけ効率化していても、自律学習はとにかく時間がかかる。実運用に耐えるにはまだ道のりが長いかもしれません。 - NvidiaのGPU需要は続く可能性大
AIの効率が上がったら需要が減るんじゃないの？と思いきや、「Jevonsのパラドックス」が働くと言われます。簡単に言うと、安くAIを使えるなら使う人が増えて、結果的に全体の需要が爆発的に伸びる、という話です。
DeepSeekショックは一時的？
実際、Meta（旧Facebook）はAI関連のデータセンターに莫大な投資を続けると発表したりしていて、Nvidiaが売れなくなるというシナリオは今のところ薄そうです。
中国製AI自体に「ブラックボックス感」や「規制スレスレの入手経路じゃない？」みたいな疑念もあり、世界的に広く普及するには時間がかかるでしょう。
投資家目線でまとめると…
- Nvidia株は長期的にはまだ強気要素あり
AI需要は逆に拡大する可能性が高いです。DeepSeekショックがあっても、一気にNvidiaの需要が消えるわけではないかと。 - 自律学習AI vs. 教師ありAIの棲み分け
大規模言語モデルとしてはChatGPTをはじめとする教師あり学習型がしばらく主流になりそう。R1モデルは面白い技術ですが、“新局面への弱さ”をどう克服するかが課題ですね。 - 中国AIのコストメリットは？
電気代の安さや独自のデータセンターで開発コストを圧縮しているとはいえ、実際のところ公開されていない費用がある可能性大。研究者の人件費や設備投資など、どこまでを含めて「560万ドル」なのかは不透明です。
結局「DeepSeek-R1」は大騒ぎするほどの存在ではないかも。 もちろん技術的には注目すべきですが、「ChatGPTやNvidia終わった！」と断言するのは早計ですね。
まとめ：AI競争はまだまだ続く
AIブームまっただ中で、新モデルや新フレームワークが出てくるたびに「これこそが決定打だ！」と騒がれがち。でも、現状を見ると、
- NvidiaのGPU需要は依然として大きい
- 教師あり学習のChatGPT系AIは実用性が高い
- DeepSeek-R1は自律学習の新星だけど、課題も多い
こんな感じです。投資家としては「AI関連の競争が激化 → 全体の市場規模は拡大」という見立てが多いので、Nvidiaを含むAI関連銘柄は引き続き監視しておくと良いでしょう。短期的な株価変動があっても、長期的には成長チャンスが大きいかもしれません。
以上です。 いつもどおり投資は自己責任ですが、興味がある人は最新情報をキャッチしつつ、リスクとリターンを見極めていきましょう。AI分野の変化は速いので、こまめなアップデートが重要です。
ここまでお読みいただきありがとうございます！
また、貴重なお時間をいただきありがとうございました。
あなたが宇宙で一番幸せになることをお祈りしています！
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