中国の AI スタートアップ DeepSeek は、最新の大型モデルで米国の人工知能エコシステムを破壊し、チップリーダーの NVIDIA の市場価値は、そのリリースで一夜にして数千億ドル減少しました。同時に、中小 AI 企業は DeepSeek を通じて拡大する機会を見ています。

いくつかの AI チップ企業は、 DeepSeek の出現は「大きな機会」を表すと述べた。 脅威というよりも

チップスタートアップ Cerebras Systems の CEO である Andrew Feldman 氏は、「開発者は Open AI の高価でクローズドなモデルを DeepSeek R 1 のようなオープンソースモデルに置き換えることに非常に熱心です。"

Cerebras は、 AI モデルのトレーニングにおいて NVIDIA に挑戦する数少ないものの 1 つであり、独自のコンピューティングクラスタを通じてクラウドベースのサービスを提供しています。フェルドマンは、 R 1 モデルのリリースにより、 Cerebras はサービス需要の最大のスパイクの一つをもたらしたと指摘した。

「 R 1 は、 （ AI 市場の ） 成長が単一の企業によって支配されるわけではないことを示しています。オープンソースモデルにはハードウェアとソフトウェアの溝は存在しない。"

先月末に DeepSeek がリリースしたオープンソースの R 1 推論モデルは、最高の米国の技術に匹敵し、低コストで最先端のパフォーマンスを達成することで世界市場を驚かせています。

「 PC やインターネット市場と同様に、価格の下落は世界的な採用を促進しています。AI 市場は同様の成長の経路にあります。"

「 Surge 」 推論チップの

チップスタートアップや業界の専門家は、「トレーニングフェーズ」から AI のサイクルを加速することで 「推論段階」に、 DeepSeek は新しい推論チップ技術の採用を増やすことができる。

推論は、モデルの構築やトレーニングを含むトレーニングフェーズとは対照的に、新しい情報に基づいて予測や意思決定を行うための AI の使用を指します。

モーニングスターの半導体エクイティアナリストである Philip Lee 氏は、「簡単に言えば、 AI トレーニングはツールまたはアルゴリズムを構築することであり、推論は実際のアプリケーションで使用するためにこのツールを実際に展開することです。"

NVIDIA が AI トレーニングの GPU 市場を支配していますが、多くの競合他社は推論領域の拡大の余地を見出し、低コストでの効率化が期待されています。

AI トレーニングには膨大な計算能力が必要ですが、より狭い範囲のタスクを実行するようにプログラムされた非強力なチップで推論を行うことができます。

多くの業界関係者は、顧客が DeepSeek のオープンソースモデルを採用し構築するにつれて、推論チップとコンピューティングの需要が高まっていると考えています。

AI チップスタートアップ d—Matrix の CEO である Sid Sheth 氏は、「 [DeepSeek] は、より小さなオープンモデルを、より大きなプロプライエタリモデルと同等の能力またはそれ以上の能力を持つように訓練することができ、これはほんの一部のコストで実行できることを実証しました。"

また、同社は最近、推論計画の加速に対するグローバル顧客からの関心が倍増していると述べました。

AI チップメーカー Etched の共同創設者兼 COO である Robert Wachen 氏は、 DeepSeek が推論モデルをリリースして以来、数十の企業がスタートアップに手を差し伸べていると述べた。「企業は、トレーニングクラスターから推論クラスターに支出をシフトさせています。"

AI 推論チップを開発している Groq の COO である Sunny Madra 氏は、先週のインタビューで、 AI 需要全体が成長するにつれて、中小企業は拡大の余地が広がると述べた。「世界はより多くのトークン （ AI モデルが処理するデータの単位 ） を必要とするため、 Nvidia は皆に十分なチップを供給できないため、より積極的に市場に販売する機会を与えてくれます。"