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以下の記事の内容を読む限り、アメリカの最先端チップの輸出規制は効果がないどころか、今回のような規制や問題を克服して技術革新を促進されているかのようですね、今回の件は。

半導体のハードウェアの部分ではまだ輸出規制の効果があるようですが、ソフトウェアで優れた効率のよいものを革新を起こして作られてしまっては、ハードウェアの輸出規制では対抗できないことになりますね。

というかむしろ規制によって、中国側では規制に対抗するための技術革新が促進されて、中国国内で今回のDeepSeekに対抗するAI開発の競争が進めば、競争によってさらに技術は進歩するでしょうし。
　

エヌビディア、DeepSeekは「ＡＩ技術の優れた進歩」－疑念を否定 – Bloomberg
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-01-27/SQRJJODWLU6800

米エヌビディアは中国のスタートアップ企業DeepSeek（ディープシーク）が発表した新人工知能（ＡＩ）モデルについて、米国の技術輸出規制に準拠した「ＡＩ技術の優れた進歩」だとの認識を示した。

エヌビディアは発表文でディープシークについて、テストタイム・スケーリング技術を使用して新しいモデルが作成され得ることを示すものだと指摘。「広く利用可能なモデルと、輸出規制に完全に準拠したコンピューティングを活用している」と説明した。

エヌビディアの見解は、ディープシークが技術創出において、米国の高性能チップへのアクセスを制限する規制に違反していないとの認識を示唆するものだ。エヌビディアの優れた製品の大半は米政府の許可なく中国企業に販売できず、通常は許可されない。

また、ディープシークが主張するような画期的な成果を達成することは不可能だと一部のアナリストや専門家が抱いている疑念を、エヌビディアが否定したとも受け止められる。

　
MIT Tech Review: 米制裁で磨かれた中国AI「DeepSeek-R1」、逆説の革新
https://www.technologyreview.jp/s/354559/how-a-top-chinese-ai-model-overcame-us-sanctions/

オープンAIの「o1」に匹敵する性能を持ちながら、運用コストは数分の一。米国による半導体輸出規制下で誕生した中国発の言語モデル「R1」に、AI業界が沸いている。制約を逆手に取った効率重視の開発が注目され、オープンソース戦略と相まって、規制が新たなイノベーションを促す皮肉な展開となっている。

　

中国のAI企業が、米国による最先端チップの輸出規制という制約に直面していることを考えると、ディープシークの成功はさらに注目に値するものと言える。しかし当初の様子では、この制裁措置は米国の期待通りには機能していない。この制裁は中国のAI開発能力を弱めるどころか、ディープシークのようなスタートアップ企業を、効率、計算資源、協力を優先させことで革新を起こさせているように思われる。

ディープシークの元従業員で、現在はノースウェスタン大学でコンピューター科学の博士課程に在籍しているジハン・ワンによると、ディープシークはR1の開発にあたり、GPU（画像処理装置）の負担を減らすために訓練プログラムを作り直さなければならなかった。このGPUはエヌビディア（Nvidia）が中国市場向けに提供しているもので、その性能は同社のトップ製品の半分に制限されていた。

ディープシークのR1は、特に数学とコーディングにおける複雑な推論の能力で、研究者から高く評価されている。このモデルは、チャットGPTのo1が採用しているような 「思考の連鎖」アプローチを利用しており、クエリを段階的に処理することで問題を解決する。

マイクロソフトのAIフロンティア研究所で主任研究員を務めるディミトリス・パパイリオプロスは、R1について最も驚いたのは、その技術のシンプルさだと言う。「ディープシークは推論時のすべての段階を論理的かつ詳細に説明するのではなく、正確な答えを導き出すことを目指しており、高い能力を維持しながら計算時間を大幅に短縮しています」（パパイリオプロス主任研究員）。

　

中国国営の研究機関である中国情報通信研究院が昨年発表した白書によると、世界の大規模言語モデルの数は1328に達し、その36％が中国発だという。中国は米国に次いでAIへの貢献度が第2位となっている。

「この中国の若い研究者の世代は、オープンソース文化から多くの恩恵を受けているため、オープンソース文化に強く共感しています」（タフツ大学でテクノロジー政策を研究しているトーマス・キトン・カオ助教授）。

カーネギー国際平和基金のAI研究者、マット・シーハンは、「米国の輸出規制は中国企業を追い詰め、限られた計算資源を以前よりはるかに効率良く使わなければならない状況へと追い込みました」と語る。「将来はおそらく、計算資源不足を理由に、多くの企業の統合が起きるでしょう」。