Deepseekは、信念に反して、AI支出を後押しします

1月の株式市場の急落は、中国のAIブレークスルーであるDeepSeek AIとそのコスト効率の高い計算方法をめぐる話題によって引き起こされたが、これにより企業がAIチップやシステムへの投資を控えていると考えるかもしれない。しかし、ブルームバーグ・インテリジェンスが主催したニューヨークでの生成AIカンファレンスでの私の経験は、異なる光景を描き出した。生成AIの利用拡大に対する熱意は明らかで、この分野への支出が減速するどころではないことを示唆していた。

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「DeepSeek後の生成AI：スケーリングの法則」と題されたカンファレンスでは、AIへの投資の増加を牽引する継続的な需要を強調する議論が満ちていた。

「今日、10のパネルがあったが、どのパネルの参加者も、我々が需要を超えるキャパシティを持っているとは誰も言わなかった」と、ブルームバーグ・インテリジェンスのシニアテクノロジーアナリストであり、イベントの主催者の一人であるマンディープ・シン氏は述べた。

「そして、インフラにおけるバブルについて話している人は誰もいなかった」とシンは付け加え、AIの未来に対する業界の自信を強調した。

AIインフラの構築：現在地は？

シンの同僚で、ブルームバーグ・インテリジェンスのシニアITサービスおよびソフトウェアアナリストであるアヌラグ・ラナ氏は、重要な質問を投げかけた：「今、皆の前にある最も重要な質問はAIインフラの構築だ。そう、そのサイクルのどこにいるのか？」

「誰も確実には知らない」とラナ氏は認めた。それでも、DeepSeek AIによって引き起こされた希望は、少ないコストで大きな進歩が達成できるというものだ。

「DeepSeekは多くの人を驚かせた」と彼は言った。「モデルを実行するのにそれほど多くのGPUが必要でないなら、なぜStargateプロジェクトに5000億ドルが必要なのか」と彼は観察し、日本のソフトバンクグループ、OpenAI、オラクルが関与する計画中の米国AIプロジェクトを参照した。

ラナ氏は、クラウドコンピューティングのコストが急速に低下したように、AIのコストも急落することを業界が期待していると述べた。

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「Amazon AWSで1テラバイトの Ascending: データを保存するのに6、7、8年かかったコストの低下は、経済的に優れていた」と彼は言った。「そしてそれがみんなの希望だ。推論側で、もしそのコスト曲線がそのレベルまで下がれば、ユーザー側や企業側でのAIの採用率は驚異的になるだろう。」

シン氏は、DeepSeek AIの登場が「効率を達成することについての全員の考え方を変えた」と同意した。

その日を通じて、企業向けAIプロジェクトの開始から展開まで、多くのパネルが深く掘り下げた。しかし、繰り返し現れるテーマは、AIのコストを大幅に削減してそのアクセシビリティを広げる必要性だった。

「DeepSeekが驚きだったとは思わない」と、ブルームバーグの主任技術者ショーン・エドワーズ氏は、ブルームバーグ・インテリジェンスの責任者デビッド・ドワイヤーとのインタビューで述べた。「それが私に考えさせたのは、魔法の杖を振ってこれらのモデルを非常に効率的に動かせたら素晴らしいということだ」と彼は言い、すべてのAIモデルがそのような効率で動作する未来を想像した。

AIモデルの急増

多くのパネリストがAIインフラへの投資が増加する、むしろ減少しないと予測する理由の一つは、AIモデルの数が増えていることだ。この日の重要な収穫は、すべてのモデルを支配する単一のAIモデルは存在しないということだった。

「我々はモデルのファミリーを使用している」とエドワーズ氏は説明した。「最良のモデルというものは存在しない。」

パネリストたちは、「基盤」または「フロンティア」大規模言語モデルが進化し続ける一方で、個々の企業は数百、場合によっては数千のAIモデルを採用する可能性があると同意した。

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これらのモデルは、企業の独自データに基づいて微調整され、汎用データでの初期の「事前トレーニング」の後にニューラルネットワークを再トレーニングするプロセスである。

「企業内のエージェントには、モデル間の選択肢が必要だ」と、ベンチャー支援のデータサイエンス企業Dataikuのプラットフォーム戦略責任者ジェド・ドハティ氏は述べた。「彼らは制御し、作成し、監査可能性を持つ能力が必要だ。」

「我々はこれらのものを構築するツールを人々の手に渡したい」と彼は言った。「すべてのエージェントを10人の博士号保持者が構築することを望まない。」

同様に、デザインツールのリーダーであるAdobeは、クリエイティブ向けの主要なユースケースとしてカスタムモデルに賭けている。「我々はあなたのブランドのためのカスタムモデル拡張をトレーニングでき、それは新しい広告キャンペーンの助けになる」と、Adobeの新規事業ベンチャー責任者ハンナ・エルサクル氏は、ブルームバーグTVのアンカー、ロメイン・ボスティックとの議論で述べた。

処理需要の増加

AIモデルと同様に、企業内のAIエージェントの急増が処理需要を押し上げていると、多くのスピーカーが示唆した。

「プロセス全体を1つのエージェントに詰め込むのではなく、パーツに分割する」と、MicrosoftのCopilot Studioエージェントおよび自動化責任者レイ・スミス氏は述べた。

スミス氏は、Copilotのような単一のインターフェースを通じて、「我々は何百ものエージェントと対話するだろう――それらは新しい世界のアプリにすぎない」と予測した。

「我々はエージェントにビジネスプロセスを与え、達成したいことを伝える」と、エージェントがタスクを実行する。「エージェントアプリは、ワークフローの新しい方法にすぎない」と彼は言った。

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そのような日常的なシナリオは「すべて技術的に可能だ」とスミス氏は述べ、「構築のペースの問題にすぎない。」

組織内のより多くの人々にAI「エージェント」をもたらす推進力は、コスト削減をさらに必要としていると、マイクロプロセッサメーカーARM Holdingsのプロダクトマネジメント責任者ジェームズ・マクニベン氏は、ブルームバーグのハイドとの対話で述べた。

「より多くのデバイスでアクセスをどうやって提供するか」と彼は問いかけた。「我々は博士号レベルのタスク能力を持つモデルを見ている」と彼は言った。

マクニベン氏は、そのようなエージェントは人間のアシスタントとして機能すべきだと示唆し、10年前に発展途上国にモバイルフォン経由で支払いシステムが導入された例を挙げた：「その能力を使える人々にどうやって提供するか？」

基盤モデルの急増

汎用の基盤モデルでさえ、驚異的な速度で急増している。

Amazon AWSには1,800の異なるAIモデルが利用可能だと、AWSコンピューティングおよびネットワーキング責任者のデイブ・ブラウン氏はブルームバーグTVのアンカー、キャロライン・ハイドに語った。同社は、TrainiumなどのカスタムAIチップを開発するなど、モデルの実行コストを下げるために多くのことをしていると彼は言った。

AWSは「他の企業のプロセッサよりも我々のプロセッサを多く使用している」とブラウン氏は述べ、Nvidia、AMD、Intel、その他の汎用チップサプライヤーに言及した。

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「コストが低ければ、顧客はもっとやるだろう」とブラウン氏は言った。

AWSは、Claude言語モデルファミリーのメーカーであるAnthropicと毎日協力しているとブラウン氏は述べた。Anthropicのアプリケーション・プログラミング・インターフェース責任者マイケル・ゲルステンハーバー氏は、ハイドとの同じ対話で、「思考モデルは多くのキャパシティを使用する」と述べ、DeepSeek R1やGPT-o1のような、いわゆる推論モデルが最終回答の議論について詳細な声明を出力する傾向を指した。

Anthropicは、以前の回答からの計算を保存する「プロンプトキャッシング」などの方法で、計算予算を削減する方法についてAWSと密接に協力している。

その傾向にもかかわらず、「Anthropicは多くのデータセンターで数十万のアクセラレータを必要としている」と彼は言い、AIに特化したシリコンチップを意味した。

さらに、AIを動かすエネルギーコストの増大は、減速の兆候を見せていないとブラウン氏は述べた。現在のデータセンターは数百メガワットの電力を消費しており、最終的にはギガワットが必要になると彼は指摘した。「AIが消費する電力は大きく、多くのデータセンターでのフットプリントも大きい。」

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経済の不確実性とAI投資

野心的なシナリオにもかかわらず、すべてのユースケースと投資計画を混乱させる可能性のある要因が一つある：経済だ。

カンファレンスが水曜日の夕方に終了する際、パネリストとゲストは株式市場の時間外の急落を監視していた。米国大統領ドナルド・トランプは、ウォール街のほとんどの予想を上回る大規模かつ包括的な関税パッケージを発表したばかりだった。

サーバーやストレージなどの従来の技術投資分野は、AIではなく、経済の縮小の最初の犠牲者になる可能性があると、ブルームバーグのラナ氏は述べた。

「我々が注目しているもう一つの大きなことは、AI以外の技術支出だ」と彼は関税について述べた。「IBM、アクセンチュア、マイクロソフト、その他を見るとき、AIを一瞬脇に置くと、この収益シーズンに入るのは苦労するだろう。」

主要企業のCFOは、経済の不確実性や潜在的な不況の中で予算を削減しなければならない場合でも、AIを優先し、資金をシフトする可能性があるとラナ氏は示唆した。

しかし、その楽観的な見通しは保証されていない。

「私が最も知りたいのは、すべての大企業がAIデータセンターを含む資本支出（cap-ex）目標をそのまま維持するのか、それとも『不確実すぎる』と言うのかだ」とラナ氏は述べた。