DeepSeek市場ショックとは、2025年1月下旬に公開されたDeepSeek-R1を受けて発生した、AI関連株の急激な売り浴びせを指す。DeepSeek-R1は、中国の研究所DeepSeekによる推論モデルであり、訓練予算がはるかに小さいと主張されながらも、複数のベンチマークで西側の主要モデルに匹敵する性能を示したように見えた。このショックで最も深刻な打撃を受けたのはNvidiaである。2025年1月27日、Nvidiaの時価総額は1日の取引で約6000億ドル減少し、当時、企業の1日あたりの時価総額損失としては史上最大と報じられた。投資家たちは、AIインフラ構築を支えてきた前提を見直したためである。
背景
DeepSeekは、梁文鋒によって設立され、もともとは中国のクオンツ系ヘッジファンドからスピンアウトした企業である。2024年を通じて初期のモデルをリリースしていたが、専門家の間以外ではほとんど注目されなかった。2025年1月にオープンウェイトモデルとして公開されたDeepSeek-R1は、数学やコーディングの複数のベンチマークでOpenAIのo1に匹敵するか、それに迫る性能を示した。一方、付随する技術報告書では、効率性を重視した訓練手法、すなわち混合専門家アーキテクチャや、検証可能なタスクに対する大規模な強化学習が記述され、訓練コストは西側の同等のフロンティアモデルに一般的に関連付けられる金額よりも劇的に低いと主張された。
市場の反応
DeepSeek-R1の訓練実行の規模と報告された低コストは、AIインフラへの資本支出が何年にもわたって急増してきた背後にある中核的な前提、すなわちフロンティアレベルの性能には大規模なGPUクラスターとそれに対応する莫大な支出が必要であるという前提に挑戦した。この前提が、Nvidiaの評価額を世界で最も高い水準に押し上げていたのである。パニックは、DeepSeekのアプリがAppleの米国App Storeでダウンロードチャートのトップに一時的に上昇し、低コストの代替品が急速に主流に採用されていることを示唆したことで増幅された。Nvidiaは、電力やデータセンター企業などAIインフラ支出に関連する他の企業とともに急落したが、その後の数週間で市場は部分的に回復した。一部のアナリストは、DeepSeekの報告された訓練コストが全体像を語っておらず、以前の研究支出や基盤となるハードウェアコストを除外していると疑問視したためである。
余波と議論
この出来事は、フロンティアモデルの訓練にかかる実際のコストと、継続的なスケーリングにさらに大規模な資本投資が必要なのか、それともアルゴリズムの効率性の向上によって大幅に相殺できるのかという議論を激化させ、スケーリング則に関する進行中の議論に拍車をかけた。また、DeepSeekが米国の輸出規制により制限された、または能力の低いNvidiaチップを使用して結果を達成したと報じられたことから、米中AI競争への注目も高まり、これらの規制の有効性に疑問が投げかけられた。ショック後、DeepSeek-R1のオープンウェイトは、他の開発者による派生的および蒸留モデルの波を生み出し、この出来事は、OpenAIやAnthropicなどのクローズドなフロンティア研究所に対するオープンウェイトの競争力に関する議論で広く引用される参照点となった。