DeepSeekがApple App Storeのダウンロードランキングのトップに立ち、技術とコストの優位性が鍵となる。

DeepSeek 成功登頂
1月27日、DeepSeekアプリは米国のApple App Storeの無料アプリダウンロードランキングでChatGPTを超えて1位に輝きました。同時に、DeepSeekは中国のApple App Store無料ランキングでも1位となりました。この成果は広く注目されています。

技術とコストの二重の優位性
中国工程院の院士で、清華大学コンピュータ科学科教授である鄭緯民氏とAI業界の専門家が新浪科技とコミュニケーションを取る中で、DeepSeekが成功した鍵を指摘しました。現在、業界のDeepSeekに対する賞賛は主に3つの側面に集まっています。技術的な突破口
まず、技術的な面で、DeepSeekの背後にあるDeepSeek-V3と最近発表されたDeepSeek-R1の2つのモデルは、OpenAIのGPT-4とGPT-3に匹敵する能力を実現しています。これらのモデルは性能面で優れており、業界でも高く評価されています。

コスト優位性
次に、DeepSeekが開発したこの2つのモデルは、OpenAIのGPT-4とGPT-3の約10分の1のコストで提供されています。このコスト優位性により、DeepSeekは市場競争において有利な立場を占めています。

オープンソース戦略
第3に、DeepSeekはこの2つのモデルの技術をオープンソース化し、これにより多くのAIチームが最先端でコスト最適化されたモデルを基に新たなAIネイティブアプリケーションを開発できるようになりました。オープンソース戦略は技術の普及と応用を促進し、DeepSeekのブランド影響力を高めました。

モデルコスト削減の秘密
鄭緯民氏は、DeepSeekが自社開発したMLAアーキテクチャとDeepSeek MOEアーキテクチャが、自社モデルのトレーニングコスト削減に重要な役割を果たしたことを指摘しました。MLAは主に注意メカニズムを改造し、KV Cacheのサイズを圧縮することで、同じ容量内でより多くのKV Cacheを保存できるようにしました。このアーキテクチャは、DeepSeek-V3モデルのFFN層の改造と相まって、非常に大きなスパースMoE層を実現しました。これがDeepSeekの低いトレーニングコストの鍵となっています。

KV Cache最適化技術
KV Cacheは、AIモデルの運用時に生成されるトークンのキー・バリューのペアを格納するための最適化技術であり、計算効率を向上させるために使用されます。“ストレージ換算”によって、多くの大規模モデルが最初のトークンから計算を繰り返す無駄な計算を回避し、計算資源の効率を向上させます。

MoEモデルの性能問題の解決
さらに、DeepSeekは“非常に大きく非常にスパースなMoEモデル”の性能問題を解決しました。MoE混合専門家モデルを使用してAI大規模モデルの専門的認識能力を向上させる方法は業界で広く認められていますが、専門家モデルが増えることで最終的に生成される結果が不正確になる可能性があります。DeepSeekはMoEのトレーニング能力に優れており、このような大規模MoEモデルのトレーニングに成功した最初の企業となりました。

効率的な専門家モデルの活性化技術
大規模MoE専門家モデルの均等な運用を保証するために、DeepSeekは先進的で補助損失関数を必要としない専門家ロードバランシング技術を使用し、各トークン下で少数の専門家ネットワークパラメータが実際に活性化され、異なる専門家ネットワークがより均等な頻度で活性化されることを保証しています。また、DeepSeekは専門家ネットワークのスパースな活性化設計を活用し、各トークンがGPUクラスターのノードに送信される数を制限して、GPU間の通信オーバーヘッドを安定的に低く保っています。

結論
DeepSeekアプリは、技術とコストの優位性によって、Appleアプリストアのダウンロードランキングで成功を収めました。DeepSeek-V3とDeepSeek-R1のモデルは、性能とコストにおいて画期的な突破口を見せ、オープンソース戦略の実施により、DeepSeekはAI分野で重要な成果を上げました。今後、DeepSeekはAIアプリケーションの発展を牽引し、ユーザーに更なる革新と利便性を提供することが期待されています。