中国の大規模言語モデルDeepSeek、AI開発パラダイム転換の震源地に - NewsTomo

2025年2月にパリで開かれた「人工知能（AI）アクション・サミット」で、中国の大規模言語モデル（LLM）、とくに「DeepSeek」が大きな注目を集めました。低コストなアルゴリズムとオープンソース戦略を武器に、AI開発のパラダイム（考え方の枠組み）そのものを揺さぶっているからです。

パリAIアクション・サミットで何が話し合われたのか

2025年2月10～11日にパリで開催されたAIアクション・サミットには、100を超える国と地域の首脳やテック企業の幹部が集まりました。テーマは、人工知能をいかに促進し、いかに安全に活用していくかという点でした。

その議論の中で、中国発の大規模言語モデル、とりわけDeepSeekの存在感がクローズアップされました。従来のAIが「高性能チップへの巨額投資＋クローズドソース（非公開）」を前提としてきたのに対し、DeepSeekは「低コストのアルゴリズム最適化＋オープンソース」というまったく異なる路線を打ち出しているためです。

DeepSeekが示した「低コスト＋オープンソース」モデル

これまでのAI開発は、多くの場合「スケーリング則」と呼ばれる考え方に支えられてきました。計算資源やデータ量、モデルのパラメータ（内部の数値）を増やせば増やすほど性能が上がる、という経験則です。その結果、高価な半導体と巨大なデータセンターに投資できる一部の企業が優位に立ちやすい構図が生まれていました。

DeepSeekは、この前提に異議を唱えています。ポイントは次の2点です。

高価な計算資源に頼るのではなく、アルゴリズムの工夫で推論性能を引き出していること
モデルをオープンソースとして公開し、誰でも活用しやすい形にしていること

こうしたアプローチにより、DeepSeekは強力な推論能力を示しながらも、必要とする計算コストを抑えることに成功したとされています。これは、AIを利用・開発できるプレーヤーを増やし、技術をより持続可能でアクセスしやすいものにする動きと言えます。

米国の「スターゲートAIインフラ計画」と新たな競争

一方、米国もAIインフラ整備に向けて大きく動きました。2025年1月21日、トランプ米大統領は「スターゲートAIインフラ計画」を発表しました。OpenAI、ソフトバンク、オラクルが支えるこの構想は、次世代AI向けのデータセンターやエネルギー施設などに総額5000億ドルを投じる大型プロジェクトです。

この発表は、AIをめぐる新たな「技術競争」の幕開けとして位置づけられています。焦点となっているのは、依然としてスケーリング則に従って「計算資源をとにかく増やす」方向に進むのか、それともDeepSeekのように「計算とアルゴリズムのボトルネックを乗り越える新しいパラダイム」に移行するのかという点です。

半導体輸出規制と中国のAI自立加速

2025年1月13日には、米政府がAIチップの対中輸出規制を一段と強化し、16ナノメートル以下の先端チップへの中国のアクセスを制限しました。本来は中国のAI発展を抑制する狙いがあったとみられますが、結果的に国内技術のブレークスルーを促す側面も生まれています。

象徴的だったのが、2025年2月1日の動きです。この日、中国の半導体「Huawei Ascend」が、DeepSeekモデルを正式にサポートする初の中国製AIチップとなりました。その後1週間のうちに、15社を超える国内AIチップ企業が次々とDeepSeekへの対応を発表し、中国のAI計算基盤の自立が加速しています。

DeepSeek側も、こうした国内チップとの連携を前提に設計されています。具体的には、

各社チップの命令セット（チップが理解する命令の体系）への最適化
国産のオペレーティングシステムへの対応
ハードウェア加速機能との緊密な統合

といった工夫を通じて、AI性能を引き出しながら技術的な自立性と情報セキュリティの向上を図っています。その結果、中国のAI産業チェーン全体の強靱性が高まりつつあると見ることができます。

オープンソースLLMが変える「AIの民主化」

従来のAI競争は、高性能チップとクローズドソース技術を握る一部企業に有利な構造でした。しかしDeepSeekのようなオープンソースかつ低コストな大規模言語モデルの登場により、状況は変わりつつあります。

計算資源のハードルが下がり、モデルの中身も公開されることで、より多くの国・企業・研究者がAI開発に参入しやすくなります。これは、地政学的な緊張や技術制約が続くなかでも、AIをめぐる競争の舞台が広がることを意味します。

2025年末時点で見える3つの論点

2025年も残りわずかとなった今、DeepSeekをめぐる動きから見えてくる論点を整理すると、次のようになります。

① スケーリング則の行方
計算資源を増やす発想は今後も通用するのか、それともアルゴリズム重視の時代に本格的に入るのか。
② オープンソースと安全性
モデルの公開がイノベーションを加速させる一方で、安全な利用やガバナンスをどう確保するのか。
③ 半導体とAI主権
輸出規制や技術的制約の中で、各国がどのように自前のAI計算基盤を整え、情報セキュリティと産業競争力を両立させるのか。

中国の大規模言語モデル、とくにDeepSeekが主導する新しいAI開発パラダイムは、今後数年の国際競争や技術政策を考えるうえで避けて通れないテーマになりつつあります。日本を含む各国の企業や開発者にとっても、アルゴリズムの工夫とオープンソースの活用、そして自国・地域の計算基盤をどう確保するかが、2026年以降の重要な課題になりそうです。