DeepSeekは低価格AIでどうやって稼ぐつもりなのか？ – GIGAZINE

中国のAI企業であるDeepSeekはアメリカ企業の最先端AIに匹敵する性能のオープンモデルを公開しており、記事作成時点では700億元(約1兆6000億円)という大規模な資金調達に向けて交渉を進めていることが報じられています。そんなDeepSeekの戦略について、AI関連の分析を行っているGDP氏が論じています。

DeepSeek’s 10 trillion USD grand strategy / X
https://x.com/bookwormengr/status/2057909493250539891

DeepSeekは2025年1月に当時の最先端モデルであった「OpenAI o1」と同等性能のモデル「DeepSeek-R1」を無料公開して一躍有名になった企業です。2026年5月に登場した「DeepSeek-V4-Pro」はアメリカの政府機関である人工知能標準化・イノベーションセンター(CAISI)によって「GPT-5と同等性能で、アメリカの最先端モデルに8カ月遅れの位置にある」と評価されています。

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DeepSeek-V4-Proは無料でモデルが公開されているほか、DeepSeekの有料API経由でも利用可能です。APIの使用料金は登場当初から実施されていた75％オフの割引きが永続化され、非常にコストパフォーマンスの高いモデルとして注目されています。

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以下の図は第三者機関のArtificial Analysisが公開している「AIの価格性能比グラフ」で、横軸が価格、縦軸が性能を示しています。DeepSeek-V4-Proは同等性能のモデルと比べて価格が非常に安いことが分かります。

上述の通り、DeepSeekは先端モデルをオープンモデルとして無料公開しており、API料金も非常に安く設定しています。AlibabaやZ.aiといった中国企業もDeepSeekと同じく先端モデルを無料公開する傾向にありますが、DeepSeekとは異なりエージェントシステムなどを構築して収益化への動きを見せています。つまり、DeepSeekは収益化への目立った動きがないにもかかわらず、約1兆6000億円規模の資金調達交渉を進められるほどに評価されていることになります。

GDP氏がDeepSeekの評価が高い理由について「圧倒的な効率性の高さ」を挙げています。大規模言語モデルは計算処理結果を後で再利用できるようにする「KVキャッシュ」という仕組みを搭載しているのですが、DeepSeekのKVキャッシュは非常に効率的に設計されているとのこと。100万トークンの入力を処理する際のメモリ使用量はGLM-5が60GB、Qwen3-235B-A22Bが89GBであるのに対して、DeepSeek-V4はわずか5.48GBに抑えられています。AI需要に伴ってメモリの価格は上昇し続けており「AIチップのコストの63％がメモリで、GPUよりメモリの方が高い」という状況が生じています。こういった状況の中で、DeepSeek製AIモデルの高い効率性はコストを抑えつつ利益を出すことができます。

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さらに、優れたKVキャッシュによって効率的にキャッシュを活用することで、比較的性能の低いAIチップでも出力までにかかる時間を削減することができます。以下のグラフは横軸がトークン位置、縦軸が1トークンを処理するのに必要な計算量を示しており、DeepSeek-V4-Proが旧世代モデルの3.7分の1、DeepSeek-V4-Flashが旧世代モデルの9.8分の1の計算量で演算処理を完了できることが分かります。

中国ではNVIDIA製の高性能AIチップへのアクセスが厳しく制限されていますが、DeepSeekは性能の低いAIチップでもアメリカ製AIモデルに近い速度で推論できるというわけです。

GDP氏はDeepSeekによる大規模な資金調達は短期的なAI開発を目的としたものではなく、「ハードウェアエコシステムの刷新」という長期的な目的を見据えたものだと推測しています。GDP氏によると、DeepSeekは調達した資金を中国のメモリメーカーやAIチップメーカーに還元し、「AIモデルをコスト効率よくトレーニングおよびサービス展開できるエコシステム」を構築しようとしていると推測できるとのこと。中国企業によってコスト効率の高いAIエコシステムが構築されれば、世界中のAI開発企業にとって有力な選択肢となる可能性があります。