中国発AIスタートアップDeepSeek：基礎研究と革新で世界をリードするテクノロジー理想主義者の物語

DeepSeek：中国発のテクノロジー理想主義者の物語

DeepSeekは、中国のAIスタートアップとして、モデルアーキテクチャの基礎研究と革新に重点を置くことで、業界に大きな影響を与えています。彼らは、中国がアプリケーションのイノベーションにしか長けていないという従来の考え方に異議を唱え、グローバルな技術進歩に貢献することを目指しています。DeepSeekのアプローチは、短期的な商業化よりも研究を優先し、人工汎用知能（AGI）の実現という長期的なビジョンに突き動かされています。

背景

DeepSeekは、量的取引会社であるHigh-Flyerから生まれ、当初は大規模なAIチップインフラストラクチャで注目を集めました。同社は最近、推論コストを大幅に削減したオープンソースモデルDeepSeek V2をリリースし、中国のAI企業間で価格競争を引き起こしました。DeepSeekの革新的なMLAアーキテクチャとDeepSeekMoESparse構造は、メモリ使用量と計算コストの大幅な削減につながっています。

DeepSeekの独自のアプローチ

基礎研究への注力: アプリケーション開発を優先する多くの中国のAI企業とは異なり、DeepSeekはモデルアーキテクチャの研究と革新に専念しています。
「模倣」アプローチの拒否: DeepSeekは、中国が既存の技術をただ追従し適用するのではなく、グローバルなイノベーションに貢献すべきだという考えに積極的に挑戦しています。
長期的なビジョン: DeepSeekの最終目標はAGIを達成することであり、それが基礎研究と長期的な開発への注力を促しています。
オープンソースへのコミットメント: DeepSeekは、短期的な商業的利益よりもAIエコシステムの成長を優先し、モデルをオープンソースとしてリリースすることを選択しました。
チームと文化の重視: DeepSeekは、その競争優位性がチームの成長、蓄積された知識、そして革新的な文化にあると信じています。

主なイノベーション

MLA（Multi-head Latent Attention）アーキテクチャ: この新しいアーキテクチャは、従来のMHAアーキテクチャと比較して、メモリ使用量を大幅に削減します。
DeepSeekMoESparse構造: この構造は、計算コストを最小限に抑え、推論コスト全体の削減に貢献します。
データ構築と人間らしいモデリング: DeepSeekは、データ構築の改善と、モデルをより人間らしくすることにも注力しています。

DeepSeekのAIランドスケープに関する視点

現状への挑戦: DeepSeekは、中国が「フリーライダー」の立場から脱却し、グローバルな技術革新に貢献する必要があると考えています。
ギャップへの取り組み: DeepSeekは、特にモデル構造とトレーニング効率において、中国と西洋のAI能力の間にギャップがあることを認識しており、そのギャップを埋めるために積極的に取り組んでいます。
商業化を超えて: DeepSeekは、イノベーションは商業的利益だけでなく、好奇心と創造性によっても推進されると考えています。
オープンソースの重要性: DeepSeekは、オープンソースを商業戦略ではなく、コラボレーションとイノベーションを促進する文化的な行為と見なしています。
オリジナリティの価値: DeepSeekは、模倣よりもオリジナルのイノベーションの重要性を強調し、グローバルな技術コミュニティに貢献することの長期的な利益を強調しています。

DeepSeekの創設者、梁文峰

技術的専門知識: 梁文峰は、強力なインフラエンジニアリングとモデル研究能力を持つ稀有な人物として説明されています。
ハンズオンアプローチ: 彼は単なる管理者としてではなく、研究、コーディング、チームディスカッションに積極的に参加しています。
理想主義的なビジョン: 梁文峰は、利益よりも倫理的配慮を優先し、オリジナルのイノベーションの重要性を強調するテクノロジー理想主義者です。
長期的な影響への注力: 彼は、AIの進歩と社会全体の効率向上に貢献することに焦点を当てています。

DeepSeekのチームと文化

人材獲得: DeepSeekは、研究への情熱と強い好奇心を持つ人材の採用に重点を置いており、ユニークなバックグラウンドを持つ候補者を選択することがよくあります。
自己組織化チーム: DeepSeekは、個人が自分のアイデアを追求し、他の人と協力することを奨励する自己組織化チーム構造を推進しています。
柔軟なリソース配分: チームメンバーは、必要なときにコンピューティングパワーや人員などのリソースを自由に割り当てることができます。
情熱の重視: DeepSeekは、金銭的なインセンティブよりも研究への情熱を優先し、困難な問題を解決したいという欲求に突き動かされる人材を引き付けています。

DeepSeekの将来展望

クローズドソースの計画なし: DeepSeekは、短期的な利益よりも強力なテクノロジーエコシステムの方が重要であると信じており、オープンソースであり続けることにコミットしています。
当面の資金調達の必要なし: DeepSeekは、当面資金調達を求めていません。彼らの主な課題は、ハイエンドチップへのアクセスです。
基礎研究への注力: DeepSeekは、アプリケーション開発ではなく、基礎研究とイノベーションを優先し続けます。
AGIへの長期的なビジョン: DeepSeekはAIの未来について楽観的であり、AGIは彼らの生涯のうちに達成されると信じています。
専門化の重視: DeepSeekは、専門企業が基盤モデルとサービスを提供し、他の企業がそれを基に構築できる未来を構想しています。