中国のAI企業DeepSeekが、最大8兆パラメータという超大規模AIモデルの開発を視野に入れていると報じられています。現在は2兆パラメータ規模のモデルを訓練しているとされ、さらに次世代モデルではその規模を大幅に拡大する計画です。
同時にDeepSeekは、AIモデルの学習基盤をNVIDIA製GPUに依存する構成から、中国Huaweiの半導体へ移行する取り組みも進めているとされています。
8兆パラメータの巨大モデルを計画
DeepSeekが現在訓練しているとされるモデルは約2兆パラメータで、今後のV4.1 Proにあたるモデルではないかとみられています。
さらに同社は、その次の段階として8兆パラメータ規模のモデルを計画していると報じられています。
比較すると、AlibabaのQwen 3.8 Maxは約2.4兆パラメータ、Moonshot AIのKimi K3は約2.8兆パラメータとされます。8兆パラメータという規模になれば、これらを大きく上回る計算資源が必要になります。
ただし、パラメータ数が増えればAIの性能も単純に比例して向上するわけではありません。実際の性能はモデル構造や学習方法、データ、推論時の最適化などにも左右されるため、8兆パラメータという数字だけで性能を判断することはできません。
NVIDIAからHuawei製チップへ移行か
今回の計画で特に注目されるのが、DeepSeekの計算基盤です。
米国による先端半導体の輸出規制が続くなか、DeepSeekの創業者である梁文峰氏が投資家との非公開会合で、Huaweiの次世代Ascend 950シリーズを大規模なAIモデルの学習に利用する計画を明らかにしたとThe Informationが報じています。
早ければ2026年後半からHuawei製チップを本格的なモデル学習に投入する計画とされており、これまで主に推論用途で利用されてきた中国製AI半導体を、より負荷の高い学習処理にも活用することになります。
梁氏は、NVIDIAを中心としたAI半導体エコシステムから離れることについて、DeepSeekにとって非常に重要な戦略的な賭けであり、成功させる必要があるとの趣旨を投資家に説明したとされています。
最大20万基のHuawei製チップが必要との試算も
8兆パラメータ級のモデルを学習させるには、膨大な計算資源が必要になります。
報道では、同規模のモデルを学習する場合、最上位クラスのNVIDIA製チップなら約5万基、Huawei Ascend 950なら最大20万基が必要になるとの試算が示されています。
DeepSeekは、この計算基盤の整備に約45億ドルを投じる計画とされているほか、新たな資金調達も進めており、実現すれば企業価値は740億ドル規模になる可能性があると報じられています。
一方で、Huawei側も先端メモリなどの供給に制約を抱えているとされ、DeepSeekがすぐにNVIDIA製ハードウェアを完全に置き換えるわけではありません。現時点では既存のNVIDIA製ハードウェアを利用しながら、Huawei製チップを並行して導入する方針とみられます。
8兆パラメータというモデル規模そのものに加えて、DeepSeekが学習用途までHuawei製半導体へ移行できるのかも大きな焦点になりそうです。もっとも、今回の情報は報道に基づくものであり、8兆パラメータモデルの具体的な仕様や完成時期、Huawei製チップの実際の採用規模については今後の発表を待つ必要があります。
