図1　DeepSeekが新�收�AI「R1」を発表したホームページ

1月20日に中国DeepSeek R-1の実��が発表され、少ないハードウエアリソースでしかも�]期間で�收�AIを作れることがわかった。チャットGPTの時はNvidiaのGPUを1万〜数�h個使い、1750億パラメータの学�{データを約300日間かけて学�{させた。これに�瓦靴�DeepSeekはGPU（H800）を2000本使い、6710億パラメータを55日間で学�{させたとしている。

DeepSeekは、6710億パラメータのデータを1.5億パラメータから70億パラメータに落とした（ディスティル：�^発）モデルも開発しており、さらに小さなモデルで�科�な����に向けた�收�AI分野も狙っている。

DeepSeekの発表によって、NvidiaのGPUをそれほど使わなくても巨�jなパラメータ数の�收�AIを開発できるということで、Nvidiaの株価は�jきく落ちた。次の日には少し�屬果瓩靴燭發里痢�中国の�收�AI�\術が�盜颪�AI優位を��るがすこととなった。1月29日の日本経済新聞は、�收�AI�x場で�盜颪龍\術優位が崩れるとの見�気�ら��Nvidiaの時価総�Yは27日だけで91兆��吹き飛んだ、と報じている。Nvidiaが半導���j�}であることから半導��検�h����のアドバンテストが11%�W、���]����のディスコが3%�Wだった、と巻き込まれた格好となった。

AI�\術は最�Zではクラウド�屬砲△襦△垢任乏�発されたAIの学�{モデルを使えば、エッジ�笋納{加学�{するだけでカスタマイズできるようになっている。そのような�{加学�{を使ったのかどうかをチャットGPTに聞いてみると、独�Oのアーキテクチャや学�{�}法を採��している可��性が高い、という答えが返ってきた。
　1. 効率的なデータ収集と�i処理
　2. モデルアーキテクチャの最適化
　3. 並�`処理・分�g学�{の�啣�
　4. 学�{アルゴリズムの工夫
を可��性のある�\術として答えていたが、少なくとも�j量のGPUを使う「3. 並�`処理」ではなさそうだ。「2. モデルアーキテクチャの最適化」と「4. 学�{アルゴリズムの工夫」を使っている可��性がありそうだ。

ただし、DeepSeek R-1は、主に中国語と英語のデータで学�{されている�j��模言語モデルであるため、日本に関する記述は��確ではないようだ。

先週は、DeepSeekの�盜颪簇焼���への影�xの記��が�Hかった半�C、SamsungやIntel、ASMLからの���Q発表もあった。2024�Q��4四半期(4Q)でのSamsungの���Qでは、半導���靆腓稜��幢Yは30.1兆ウォン、�i�Q同期比は39%�\だが、�i期比ではわずか3%�\にとどまっており頭�]ちの��向がみられる。その内のメモリ�靆腓�23兆ウォンで�i�Q同期比46%�\であるものの�i期比ではわずか3%�\に�里泙襦１超半W益は半導������で2.9兆ウォンとなり営業�W益率は9.6%、と�j幅に下がった。

メモリではまだSamsungが23兆ウォンとSK hynixの20兆ウォンよりリードしているが、その差は�jきく縮まっている。2022�Q����と比べるとSamsungが68.5兆ウォン、SKhynixは44.6兆ウォンで、その差は23.8兆ウォンだったが、24�Qの差は18.3兆ウォンとなった（参考�@料1）。

Intelの���Q発表では、24�Q4Qの売�幢Yは�i�Q同期比7%��の143億ドル、営業�W益は14億ドルとかろうじて���Cだが、2024�Q度����では2.2億ドルの営業���Cになった。

ASMLの2024�Q����の売�幢Yは�i�Q比2.6%�\の282.63億ユーロ、営業�W益率は31.9%と健�hしている。また、�p�R�Yも中国の低迷を考慮してもさほど落ちておらず、189億ユーロを確保している。2025�Q度も300〜350億ユーロを見込んでいる。

参考�@料
1. 「ラピダス�мqは���\金から融�@や�c間出�@へ、SK Hynixの4Q24売�幢Yが75%�\」、セミコンポータル、(2025/01/27)