DeepSeek創業者の梁文鋒（Liang Wenfeng）氏は投資家に対し、中国のNvidia製ハードウェアからの移行は転換点に達しており、現在残る主な障害はチップ供給だと述べたと報じられている。梁氏は、その制約は1年以内に大きな問題ではなくなるとの見通しを示した。

DeepSeekは現在、初めて外部資金の調達を進めている。梁氏の発言は最近の投資家会合の議事録に基づくものとされるが、梁氏もDeepSeekもその文書を確認していない。

中国と米国の間に残る差

梁氏によると、「我々と米国の最大の差はリソースにある」とし、人材、モデルの品質、アプリケーションの違いを、生の計算能力の利用可能性と結び付けた。

中国企業は、米国の輸出規制によりNvidiaの最先端チップを自由に購入することが制限されている。また、AIへの総支出も少なく、そのうち人材に割り当てる比率も小さいため、より大規模なモデルの訓練と展開において、計算資源へのアクセスが主要な制約の一つとなっている。

梁氏はその差の規模について、西側の最大級のフロンティアモデルは約800 billionのアクティブパラメータを持つ一方、中国の主要モデルはtens of billionsにとどまり、およそ10倍の差があると説明した。

DeepSeekは、同社が米国の主要企業に12〜18か月遅れている一方、約20分の1に近い計算能力で同等の出力を生み出していると見積もっている。同社は、その差を3〜6か月に縮めることを目標としている。

DeepSeekがHuawei製ハードウェアに注力

DeepSeekは、国内ハードウェア戦略の一環としてHuaweiに依存しているようだ。同社は、自社モデルが中国製システム上でどの程度効果的に動作するかを試験するため、約16,000個のHuawei Ascend 950チップを手配している。梁氏は、HuaweiのAscend 950スーパーノードは性能と価格の両面でNvidiaのGB200およびGB300システムに匹敵すると述べた。

DeepSeekはまた、チップ設計市場への参入を準備しているとも報じられている。事情に詳しい関係者によれば、同社は独自の推論チップを設計しており、これによりHuaweiおよびNvidiaと競合することになる。推論チップは訓練済みAIモデルの実行に使われるもので、通常フロンティアモデル開発に関連付けられる大規模な訓練クラスターとは異なるワークロードを担う。

同社と一部の中国人研究者は、NvidiaのCUDAプログラミング言語およびツールキットへの依存を減らすことを目的としたソフトウェア面の取り組みも進めている。CUDAは、GPUをプログラミングするための成熟したソフトウェア層を開発者に提供してきたため、NvidiaのAI分野での優位性の重要な要素となっており、これを置き換えるにはハードウェア性能と開発者向けツールの双方が必要となる。

梁氏は、国産チップは使いにくいという業界の認識が1年以内に変わると見込んでいると述べた。

中国におけるNvidiaの立場

中国で販売されるAIアクセラレータにおけるNvidiaのシェアは、国内チップ設計企業が台頭するにつれて低下している。Cryptopolitanは4月、国内サプライヤーが2025年に中国市場の41%を占め、1.65 million枚のカードを出荷したと報じており、最近の報道ではNvidiaのシェアが引き続き低下していることが示されている。

Alibabaのチップ部門は、自社のZhenwuプロセッサを数千個導入し、その背後にあるソフトウェアスタックをオープンソース化した。この動きは、HuaweiやMoore Threadsとともに、CUDAの代替を提供するより広範な取り組みの一部である。

中国政府も、米国技術への依存を減らし、中国のAIセクターに対するワシントンの輸出規制によって課された制限に対応するため、国内技術開発を積極的に支援しているとされる。

上海で開催されたWorld AI Conferenceで、HuaweiはAtlas 950 SuperPoDを展示した。同社によれば、このシステムは8,192個のAscendチップを接続し、米国由来の部品を含まずにNvidiaのNVL144の6.7倍の計算能力を提供するという。