（ブルームバーグ）：中国の人工知能（AI）スタートアップ、DeepSeek（ディープシーク）は、AI開発のより効率的な手法を概説した論文を発表した。AI半導体大手エヌビディアのチップを自由に利用できない状況下でも、OpenAIなどとの競合を目指す中国AI産業の取り組みが浮き彫りになった。

論文は、DeepSeek創業者の梁文峰氏が共同執筆しており、「マニフォールド制約付きハイパー接続」と呼ばれるフレームワークを紹介している。著者らによると、この手法は高度なAIシステムの訓練における計算量とエネルギー需要を削減しつつ、規模を拡大させることを目的としている。

論文は12月31日に発表され、梁氏は19人の著者の最後に記載されている。

DeepSeekは過去にも、主要モデルのリリース前にこの種の論文を発表してきた。同社は1年前、米国のAI大手よりもはるかに低コストで高性能AIモデル「R1」を開発したと発表し、業界を驚かせた。その後も、複数の小規模プラットフォームを発表しているが、2月の春節（旧正月）前後と予想される次期主力システム、通称「R2」への期待が高まっている。

米国がAIの開発・運用に不可欠な最先端半導体のアクセスを阻止している中、中国のスタートアップは、大きな制約下で活動している。米国の制限により、研究者らは従来とは異なる手法や設計概念を追求せざるを得ない状況にある。

DeepSeekは型破りな革新で知られ、研究方針を主導してきた創業者である梁氏は、大規模AIシステムの構想と構築方法の再考をチームに促してきた。

今回の論文の研究では、トレーニングの不安定性や拡張性の限界といった課題に対処し、新たな手法が「効率性を確保するための厳密なインフラ最適化」を組み込んでいると論じた。著者らは「基盤モデルの進化にとって、有望な手法だ」と強調している。

原題：DeepSeek Touts New Training Method as China Pushes AI Efficiency（抜粋）

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