DeepSeek、中国のAIの急成長を象徴する企業が、R2モデルで逆風に直面しています。HuaweiのAIプロセッサの失敗は、同社に代替ソリューションを模索させ、彼らの野心に暗い影を落としています。Huaweiのチップに関する技術的問題は揺るぎない限界を浮き彫りにし、中国における技術革新の難しさを際立たせています。北京の自立した技術促進の取り組みは、大きな障害に直面し、超壮大な計画の実現可能性を疑問視させています。DeepSeekはNvidiaに戻ることで、激しい競争に対抗しようとしていますが、課題は依然として厳しいです。
DeepSeekの逆風
中国の革新的な人工知能企業DeepSeekは、R2モデルのために再び有名なNvidiaプロセッサに戻ることを余儀なくされました。この予期しない復帰は、HuaweiのAscendチップ使用中に直面した重大な問題に続くものです。この方針の転換は、同社が技術的自給自足を目指す過程で直面している限界を浮き彫りにします。
Huaweiプロセッサの技術的失敗
DeepSeekがHuaweiのチップを熱心に使用したいと望んだにもかかわらず、チームはプロジェクトを停止させる持続的な技術問題に直面しました。情報筋によると、これらの問題はモデルの重要なトレーニングフェーズを中断させるほど根本的であり、5月に予定されていたローンチは中止されました。常に変化する市場において、この遅れは同社にとってかなりの不利をもたらしています。
人工知能における学習の異なる種類
この状況の深刻さを理解するためには、AIにおけるトレーニングと推論の違いを特定する必要があります。トレーニングは、膨大なリソースを必要とする厳しい教育に似ています。一方、推論はよりシンプルな段階であり、適用されたモデルが質問に応じるものです。DeepSeekは、期待されるプロジェクトがあったにもかかわらず、Huaweiのチップがこの要求の厳しいプロセスには適していないことを示しました。
技術力の検査
確認された不足を補うため、HuaweiはDeepSeekにエンジニアチームを派遣し、R2モデルにチップを統合する手助けをしました。専門家の助けがあったにもかかわらず、結果は満足のいくものではなく、Huaweiのプロセッサの現行の能力が依然として限られていることを示しています。
北京の最近の取り組み
これらの逆境に直面して、中国政府が企業に対してかけている圧力は明白です。インセンティブを利用する指針により、企業は地元のハードウェアを優先するよう強制されており、これが性能の面であまり良くない技術的選択を意味することがあります。DeepSeekはこの重圧のもとで、評判を維持しながらこれらの課題を乗り越えようとしています。
パフォーマンスへの呼びかけ
DeepSeekの創設者、Liang Wenfengは、チームの進展について不満を表明しました。彼の望みは明確です：共同作業者たちをもっと高い目標を目指させ、業界のリーダーたちと競争できるR2モデルを開発することです。企業の野心は称賛に値しますが、技術的現実に調整される必要があります。
AI業界の展望
人工知能の支配への道は困難で満ちています。DeepSeekでの制限は、業界のプレーヤーの間で共有されている感覚を裏付けています。HuaweiのCEOであるRen Zhengfeiの新たな声明によると、同社のAIに関する専門知識はまだ構築中です。国は競争相手との技術的格差を埋める必要があり、パフォーマンスの王冠は依然としてNvidiaが保持していることが示されています。
AI業界の今後のイベント
AIとビッグデータについての知識を深めたい方のために、いくつかの主要なイベントが近づいています。AI & Big Data Expoは、アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催され、インテリジェントオートメーションカンファレンスやBlockXといった主要な会議と並行して行われます。これらのイベントは、業界のリーダーと交流する貴重な機会です。
DeepSeekがR2モデルのためにNvidiaに戻ったことに関するよくある質問
DeepSeekはなぜ再びNvidiaに戻る必要があったのですか？
DeepSeekはHuaweiのAIプロセッサでR2モデルのトレーニング中に持続的な技術的問題に直面し、それが同社をNvidiaに戻すことを余儀なくさせました。Nvidiaはその強力なシステムで知られています。
HuaweiのAIチップに関して主な問題は何でしたか？
情報筋によると、問題はプロジェクトを中断させるほど基本的であり、トレーニングフェーズに必要な電力と安定性が不足していました。
これがR2モデルのローンチにどのような影響を与えましたか？
5月に予定されていた初回のローンチは中止され、AI市場での競争が激化する中でDeepSeekを困難な立場に置きました。
AIモデルにおけるトレーニングと推論の違いは何ですか？
トレーニングはかなりのリソースを必要とし、AIが学習するプロセスであるのに対し、推論は要求が少ないプロセスであり、モデルが質問に応じる段階に相当します。
DeepSeekはこれらの問題を解決するためにHuaweiから助けを受けましたか？
はい、HuaweiはDeepSeekを支援するためにエンジニアチームを派遣しましたが、専門知識にもかかわらず、Huaweiのチップでのトレーニング課題を克服することはできませんでした。
このNvidiaへの戻りはDeepSeekの将来にどのような影響がありますか？
これにより、DeepSeekは高度なAIモデルの開発においてNvidiaへの依存を強化し、同社が北京の技術自立に関する期待に応えられるかどうかに疑問を呈します。
Nvidiaに戻る決定はDeepSeekの評判に影響を与える可能性がありますか？
これは、AIの国内チャンピオンとしての評判に損害を与える可能性があり、特に北京が地元の技術を支援するよう奨励している状況では、しかし技術的効率が優先されるのは明らかです。
DeepSeekは今後再びHuaweiのチップを使用する予定ですか？
DeepSeekは推論の段階でHuaweiのチップの統合を目指し続けていますが、将来のトレーニングプロジェクトで成功する保証はありません。
