- 2025年1月にDeepSeek R1がリリースされた後、Nvidiaの時価総額は1日で5,890億ドルの損失を記録した——株式市場史上最大の単日損失——これにより「AIは米国最先端の計算資源に依存しなければならない」という業界の定説が全世界で再評価を迫られた[1]。CNBCの報道によれば、DeepSeek V4のリリースが迫っており、市場はNasdaqテック株への新たな衝撃波を予測している[2]
- DeepSeek V4は次世代動的計算アーキテクチャとして1兆（1T）パラメータを採用する見込みであり、新しいマルチヘッド条件付き（mHC）アテンションメカニズム、エングラム条件付きメモリ、DSAスパースアテンション技術を組み込み、コンテキストウィンドウを100万トークンにまで拡張し、複数のベンチマークでGPT-5およびGemini 3 Ultraを凌駕すると主張している[2]
- 推論モデルDeepSeek R2のリリースは数ヶ月遅延したが、その主な原因はHuawei Ascend 910Cチップでの学習が失敗したことにある——Ascendの推論性能はNvidia H100のわずか60%[4]にとどまり、CANNソフトウェアスタックとCUDAエコシステムの成熟度の差がDeepSeekにNvidia GPUへのフォールバックを余儀なくさせた[3]
- 台湾政府はすべての政府機関におけるDeepSeekクラウドサービスの使用を禁止した[8]が、オープンソースモデルのオンプレミスデプロイメントは禁止の対象外である——企業はデータ主権と規制コンプライアンスを確保しつつ、DeepSeekのオープンソースモデルをプライベートにデプロイできる。これが本稿が台湾企業に提示する中核的な戦略的推奨事項である[10]
1. DeepSeekの台頭：量的ヘッジファンドからAGIラボへ
DeepSeekの物語は型破りな出発点から始まる。創業者の梁文鋒は、シリコンバレーの連続起業家でも学界の著名なAI研究者でもなく、中国の量的ヘッジファンド「幻方量化（High-Flyer）」の創設者であった。2015年に設立されたHigh-Flyerは中国の量的投資空間で急速に頭角を現し、ピーク時の運用資産は数百億人民元を超えた。量的取引を通じて、梁は計算インフラの決定的な価値を深く認識するようになった。2021年には早くもNvidia GPUの大量調達を開始し、米国が中国に対する半導体輸出規制を課す前に、High-Flyerは10,000基以上のA100 GPUを蓄積していた——この計算資源の備蓄がDeepSeekの台頭の物質的基盤となった。
2023年5月、梁は正式にDeepSeekを設立し、汎用人工知能（AGI）を究極の目標とする純粋な研究機関として位置づけた。この位置づけは、ほとんどの中国AI企業とは鮮明なコントラストを成していた——Baidu、Alibaba、ByteDanceがいずれも各自の商業エコシステムに奉仕するために大規模モデルを開発したのに対し、DeepSeekは初日から短期的な商業化を追求せず、AGIの技術的フロンティアの探求に集中すると宣言した。複数の社内メモにおいて、梁はDeepSeekの使命はプロダクトの構築ではなく、根本的な問いに答えることだと強調した：「シリコンベースのシステムにおいて汎用知能はいかにして創発するか？」
この純粋な研究志向と、ヘッジファンドを通じて蓄積された計算資源が相まって、DeepSeekは中国テック業界において極めて稀な長期戦略を採用することができた。初期チームは主に清華大学、北京大学、中国科学院のトップ博士課程学生で構成され、人数は少ないが技術密度は極めて高かった。梁自身がコアアルゴリズムの設計とレビューに参加し、量的取引のバックグラウンドは計算効率に対するほとんど執念的な追求を彼にもたらした——最小の計算資源から最大のモデル性能をいかに引き出すか。このDNAは、その後のすべてのDeepSeekモデルの技術的軌道を深く形作った：パラメータや計算規模の拡大ではなく、アーキテクチャ革新と学習効率のブレークスルーに焦点を当てるという方向性である。
2023年後半のDeepSeek-Coder（コード生成モデル）から2024年中頃のDeepSeek-V2（Multi-head Latent AttentionとDeepSeekMoEアーキテクチャを初めて導入）まで、DeepSeekは驚異的なペースで反復を重ね、各世代のモデルがそのスケールに対する期待をはるかに上回る性能を実現した。しかし、真にグローバルな注目を集めたのは、AIの業界ナラティブを変えた2025年1月の瞬間——DeepSeek R1のリリースであった。
2. DeepSeek R1の回顧：世界を揺るがしたオープンソース推論モデル
2025年1月20日、DeepSeekは事前告知なしにR1をリリースした——6,710億パラメータのMixture of Experts（MoE）推論モデルで、トークンあたり約370億パラメータのみを活性化する[1]。R1の技術論文とモデルウェイトはMITライセンスの下で同時に公開され、完全に自由な商用利用が可能となった。事実上すべての主要ベンチマークにおいて、R1は当時のOpenAIの最上位推論モデルであるo1と同等——一部では凌駕する——性能を達成し、報告された学習コストは約590万ドルで、OpenAIがGPT-4の学習に費やした金額のわずかな一部にすぎなかった。
R1のコア技術革新は学習パラダイムにあった。従来の教師あり微調整（SFT）とは異なり、R1は「RLファースト」戦略を採用した：まず数学およびコーディングタスクで純粋な強化学習（GRPO——Group Relative Policy Optimization）を用いてベースモデルを学習し、人間の注釈付き事例なしにモデルが自律的に推論を学習できるようにした——自己反省、仮説検証、バックトラッキングを含む。その後、少量の精選されたChain-of-Thoughtデータを用いた教師あり微調整、続いて人間の好みとのRL整合が行われた。このパイプラインのブレークスルーは、高品質な推論能力が高価な人間の注釈データに完全に依存するのではなく、強化学習から「創発」しうることを実証した点にある。
ベンチマーク性能
R1のベンチマーク性能は業界全体を驚愕させた：
| ベンチマーク | DeepSeek R1 | OpenAI o1 | 備考 |
|---|---|---|---|
| AIME 2024 | 79.8% | 79.2% | 米国数学招待試験——R1がo1をわずかに凌駕 |
| MATH-500 | 97.3% | 96.4% | 数学的推論ベンチマーク——ほぼ満点 |
| Codeforces Rating | 1,962 | 1,891 | 競技プログラミング——エキスパートレベル |
| GPQA Diamond | 71.5% | 75.7% | 大学院レベルの科学問題——R1がわずかに劣る唯一の領域 |
| MMLU | 90.8% | 91.8% | 大規模マルチタスク言語理解——ほぼ同等 |
| Chinese C-Eval | 91.8% | 83.2% | 中国語総合能力——大幅リード |
市場インパクト：5,890億ドルの衝撃波
R1リリースに対する市場の反応は前例のないものであった。2025年1月27日、Nvidiaの株価は1日で約17%下落し、時価総額から約5,890億ドルが失われた——株式市場史上、いかなる企業にとっても最大の単日時価総額損失であった。投資家のパニックは明確で論理的な根拠に基づいていた：もし中国企業が「旧式」のA100 GPUのバッチを使って600万ドル未満でo1級モデルを学習できるなら、「AIには無限の計算資源が必要」という投資テーゼ全体を再考する必要があるのではないか？何千億ドルものNvidia GPU需要予測は著しく過大評価されているのではないか？
R1は同時にAIサービスの価格構造にも壊滅的な打撃を与えた。DeepSeekのAPI価格は100万入力トークンあたりわずか0.55ドル、100万出力トークンあたり2.19ドル——OpenAI o1の価格設定と比較して約96%安い。これは漸進的なコスト最適化ではなく、パラダイムを変える価格破壊であった。OpenAI、Anthropic、Googleはいずれも、R1リリースに続く数週間で各社の推論モデルの価格を引き下げ、業界全体が「AI推論サービスの妥当な価格水準」の再定義を迫られた。
より深い影響はナラティブの転換にあった。R1以前、シリコンバレーの支配的なテーゼは、最先端のAI能力はトップクラスの計算資源にアクセスできる米国テック大手の独占領域であり、中国は半導体規制の下で二流モデルしか開発できないというものであった。R1はこの仮定を確固たる証拠で打ち砕いた——適切なアーキテクチャ設計と学習戦略があれば、計算面の不利は劇的に縮小できることを証明した。MITライセンスの下での完全オープンソースアプローチは、世界中の研究者と企業がR1を自由に使用、修正、展開することをさらに可能にし、推論モデル技術のグローバルな普及を加速させた。
3. DeepSeek V4：来るべき技術的ブレークスルー
R1がグローバルな震動を引き起こした後、AI コミュニティの関心はDeepSeekの次の動きに向けられた。2026年2月下旬、複数の情報源がDeepSeekが2つの新しいモデルのリリースを準備していることを確認した：DeepSeek V4（第4世代汎用基盤モデル）とDeepSeek R2（第2世代推論モデル）[2]。完全な技術仕様はまだ公式に開示されていないが、リークされた内部情報、予備的な学術論文、業界インサイダーの証言から、V4の技術プロファイルを組み立てることができる。
アーキテクチャ規模：1兆パラメータMoE
DeepSeek V4は1兆（1T）パラメータのMoEアーキテクチャを採用すると予想されており、V3の6,710億パラメータから約50%の増加を意味する。しかし、DeepSeekの長年にわたる効率性第一の哲学に沿い、トークンあたりの活性化パラメータ数は500億〜600億に抑えられる見込みである——つまり推論時にV4の計算コストはV3と比較して大幅に増加しない一方、モデルの知識容量と表現力は劇的に強化される。MoEアーキテクチャのコア利点は、推論効率を維持しつつ知識を何百ものエキスパートサブネットワークに分散し、各トークンを最も関連性の高い少数のエキスパートにのみルーティングできる点にある。
3つの重要な技術革新
現在入手可能な情報に基づき、V4は3つの重要なアーキテクチャ革新を導入すると予想される：
1. マルチヘッド条件付きアテンション（mHC）。V3で採用されたMulti-head Latent Attention（MLA）は、Key-Valueキャッシュを圧縮することで推論時のメモリフットプリントを劇的に削減していた。V4のmHCはこの概念をさらに進化させ——アテンションメカニズムに条件付きゲーティングを導入し、入力トークンの意味的特性に基づいて異なるアテンションヘッドを動的に活性化または非活性化できるようにする。これにより、シンプルな文章を処理する際にはより少ないアテンションヘッドを使用し（レイテンシとエネルギー消費を削減）、きめ細かな理解が必要な重要な文章に遭遇した際には自動的にすべてのアテンションヘッドを動員する。この適応的メカニズムにより、V4は従来の固定ヘッドアーキテクチャと比較して、長いコンテキスト処理においてはるかに効率的になる。
2. エングラム条件付きメモリ（ECM）。これはV4の最も野心的な革新であり、神経科学の「エングラム記憶」概念にインスパイアされている。ECMはTransformerアーキテクチャに学習可能な長期記憶ベクトルのセットを導入する。これらはシーケンス位置に依存せず、推論プロセス全体を通じて持続する。モデルが超長文ドキュメントを処理する際、ECMは「ワーキングメモリバッファ」として機能する——重要な情報がECMベクトルに圧縮・書き込まれ、後続のアテンション操作は過去のシーケンス全体を再訪することなく、これらのメモリベクトルを直接クエリできる。この設計がV4のコンテキストウィンドウを100万トークンに拡張する技術的基盤となる——従来のフルアテンションメカニズムは100万トークン規模でO(n²)の計算コストとなるが、ECMはこれを実質的にO(n log n)程度まで削減する。
3. DeepSeekスパースアテンション（DSA）。V3ではすでにスパースアテンションの初期バージョンが採用されていたが、V4のDSAはより体系的なスパース化戦略を示している。DSAは3つのメカニズムを組み合わせる：固定パターンスパース性（ローカルスライディングウィンドウ）、学習可能なスパース性（どのトークンが互いに重要かを学習）、および階層的スパース性（浅い層はローカルアテンション、深い層はグローバルアテンションを使用）。最終的な効果として、100万トークンのコンテキスト内で、各トークンはすべてのトークンの約2〜5%とのみアテンション計算を行えばよく、モデル品質の劣化はほとんどない。
予想される性能
CNBCの報道[2]によると、DeepSeekの社内テストではV4がすでに複数のベンチマークでGPT-5とGemini 3 Ultraを凌駕しているという。具体的な数値は独立した第三者による検証はまだだが、業界インサイダーは以下の期待値を明らかにしている：
- MMLU-Pro：92〜94%に達し、現在公開されているすべてのモデルを凌駕する見込み
- 100万トークン長文コンテキスト：RULERおよびNeedle-in-a-Haystackテストにおいて、100万トークン範囲内で95%以上の情報抽出精度を維持
- 中国語理解：C-Evalが95%を超え、中国語AIモデルの性能の天井を固める見込み
- 多言語能力：東アジア言語（日本語、韓国語、ベトナム語）の理解と生成能力が大幅に向上
- 学習コスト：パラメータ数が50%増加したにもかかわらず、V4の学習コストは1,000万〜1,500万ドルの範囲に収まる見込み——GPT-5の数億ドルの学習コストを依然として大幅に下回る
4. R2の遅延とHuawei Ascendのジレンマ
V4がDeepSeekのアーキテクチャ革新における野心を示すものだとすれば、R2——DeepSeekの推論モデル第2世代——は中国AI開発のより深く、より根深い構造的課題を露呈する：国産計算インフラの信頼性。R2は当初2025年後半にリリース予定だったが、6ヶ月以上遅延しており、その遅延の背景は表面上見える以上に複雑である[3]。
Huawei Ascendの学習失敗
2025年初頭、R1がグローバルな注目を集めた後、中国政府はDeepSeekに大きな期待を寄せた——中国の自主管理可能なAI推進のフラッグシップ事例と見なされた。政策指導とサプライチェーンセキュリティの二重圧力の下、DeepSeekは野心的な取り組みを開始した：Huawei Ascend 910B/910CアクセラレータでR2を学習することで、Nvidia GPUへの依存を軽減するというものだった。これは単なるDeepSeekの技術検証演習ではなく——中国のより広範な半導体「脱米国化」戦略にとって決定的なリトマス試験であった。
しかし、学習中にすぐに深刻な問題が浮上した。SiliconAngleの報道[3]によると、DeepSeekのAscendチップでの大規模学習は頻繁な障害と安定性の問題に直面した。Ascend 910Cは単一カードの推論タスクでは合理的な性能を発揮したが、R2の数千億パラメータ規模モデルの学習に不可欠な数千カードの分散学習シナリオでは——チップ間通信レイテンシ、メモリ一貫性エラー、学習中断が積み重なった。学習ジョブは頻繁にクラッシュし、完了した学習進捗が繰り返し失われ、全体的な有効学習時間率はNvidia GPUで達成できるレベルをはるかに下回った。
Huaweiは緊急に上級エンジニアチームをDeepSeekの学習センターに派遣し、現地で安定性の問題のトラブルシューティングに当たった。しかし根本原因は単なるハードウェアの欠陥ではなく——ソフトウェアエコシステムの体系的なギャップであった。
CANN対CUDA：ソフトウェアエコシステムの世代間ギャップ
Huawei Ascendは CANN（Compute Architecture for Neural Networks）と呼ばれるソフトウェアスタックを使用しており、NvidiaのCUDAエコシステムに対抗するものとして位置づけられている。しかし、CUDAは15年以上にわたる継続的な反復を経ており、コンパイラ、ライブラリ、デバッグツール、パフォーマンスプロファイラ、分散学習フレームワーク（NCCL）を包括する包括的なエコシステムを構築しており、世界中で400万人以上の開発者が蓄積した実践経験とベストプラクティスを有している。CANNはわずか数年の歴史しかなく、そのエコシステムの深さはCUDAに対して大きな世代的ギャップを有している。
具体的には、DeepSeekチームがAscendでの学習中に遭遇したソフトウェアレイヤーの問題には以下が含まれる：分散学習フレームワークHCCL（HuaweiのNCCL相当）が大規模クラスタにおいてNCCLより30〜40%低い通信効率を達成し、マルチノード・マルチカード学習のスループットを深刻に引き下げたこと、CANNにおけるオペレータライブラリのカバレッジが不十分で、DeepSeekのカスタムオペレータ（MLAアテンションメカニズム用のカスタムカーネルなど）をCANN上で再開発・最適化するのに膨大なエンジニアリングコストが必要だったこと、デバッグおよびパフォーマンスチューニングツールの成熟度が不十分で、学習中にNaN（Not a Number）値や勾配爆発などの問題が発生した際の根本原因分析がCUDA環境よりもはるかに非効率だったこと。
最終的に、安定した学習を達成するための数ヶ月にわたる試行錯誤が失敗した後、DeepSeekは実用的ではあるが政治的には居心地の悪い決断を下した：R2の学習を完了するためにNvidia GPUにフォールバックする[3]。この決断によりR2のリリーススケジュールは数ヶ月遅れ、同時に業界全体に明確なシグナルを発した——国産代替は理論的には実行可能だが、エンジニアリング実践においては依然として過小評価できない課題に直面している。
Ascend 910Cの性能ポジショニング
Tom's Hardwareのテストレポートはより定量的な視点を提供する[4]：Huawei Ascend 910Cの推論性能はNvidia H100の約60%である。この数字は慎重な解釈が必要である——推論シナリオ（エンタープライズデプロイメント、APIサービス）においては、Ascendはすでに「最適」ではないが「使用可能」な選択肢である。しかし数千カードの大規模学習シナリオでは、60%の単一カード性能ギャップが分散通信の追加オーバーヘッドによってさらに増幅され、実際の使用可能性は書面上の60%という数字を大幅に下回る。
| 比較次元 | Nvidia H100 | Huawei Ascend 910C | ギャップ |
|---|---|---|---|
| FP16推論スループット | ベースライン100% | 約60% | 40%ギャップ |
| 分散学習効率（1,000+カード） | ベースライン100% | 約35-45% | 55-65%ギャップ（通信オーバーヘッド含む） |
| HBMメモリ帯域幅 | 3.35 TB/s | 約2.0 TB/s | 40%ギャップ |
| ソフトウェアエコシステム成熟度 | CUDA（15年以上、400万人以上の開発者） | CANN（3〜4年、初期段階のエコシステム） | 桁違いのギャップ |
| 供給可用性（中国市場） | 輸出規制対象、在庫のみ | 国内生産、安定供給 | Ascendに優位性 |
Huaweiのチップロードマップは、次世代Ascend 920（2026年後半予定）がより先進的なプロセス技術を採用し、推論性能でH100の80〜90%を目標としていることを示している。しかし、ハードウェアのギャップが縮小しても、CANNソフトウェアエコシステムの追い上げには依然として数年にわたる持続的な投資と業界全体の協力が必要である。R2の学習失敗からの教訓は明白である：チップ性能は氷山の一角にすぎず——ソフトウェアスタックの完全性と成熟度が計算インフラの実際の使用可能性を決定する決定的要因である。
5. 米中半導体戦争と技術的主権
R2のAscend学習における苦境は孤立した事件ではない——より広範な米中技術競争の縮図である。2022年10月に米国商務省が初めて中国にAIチップの輸出規制を課して以来、半導体はAI地政学において最も重要な戦略的資産となり——この衝突において中国が直面する構造的不利はほとんどの人が認識しているよりもはるかに深刻である[5]。
エスカレートする輸出規制
中国に対する米国の半導体規制は3つの波を経てエスカレートした。2022年10月の第1弾では、先進AIチップ（A100やH100を含む）および関連する半導体製造装置の中国への輸出が禁止された。Nvidiaはその後、規制を回避するためにダウングレード版——A800とH800——をリリースしたが、2023年10月の第2弾で計算性能の閾値がさらに引き締められ、これらのダウングレード版も禁止対象となった。2024年後半の第3弾では、先進パッケージング技術、HBM（High Bandwidth Memory）、および特定のEDA（Electronic Design Automation）ツールにまで制限が拡大され、サプライチェーン全体を通じて中国のAI計算能力のアップグレードパスを遮断しようとした。
2026年初頭、政策状況は微妙な変化を遂げた。1月に新政権が就任すると、半導体規制政策に戦略的調整を加えた——最先端AIチップ（H200やB200など）への禁輸措置を維持しつつ、一部の中低級チップおよび製造装置の輸出制限を緩和した。表向きの理由は「過度な規制が米国半導体企業のグローバル競争力を損なうことを避けるため」であったが、より深い計算は、あまりに厳しい規制が実際には中国の国産半導体代替の取り組みを加速させていた——R1がその最も強力な証拠である——という点にあった。
CFR評価：17倍ギャップの警告
外交問題評議会（CFR）は2026年初頭に広く注目された報告書を発表した[5]。この報告書は米中AI計算力ギャップを体系的に評価した。報告書の中核的結論は厳粛なものであった：「フロンティアAI学習に利用可能な実効計算力」で測定すると、2027年末までに米国の利用可能AI計算力は中国の17倍に達する可能性がある。このギャップは単一チップの性能差だけでなく、3つの次元にわたる体系的な欠陥に起因する：先進プロセスノードの世代間ギャップ（TSMC 3nm対SMIC 7nm）、HBMなどの重要部品の供給ボトルネック、ソフトウェアエコシステムの成熟度ギャップ。
しかし、CFR報告書には重要な但し書きも含まれていた：計算力のギャップはAI能力のギャップに直接等しくない。DeepSeek R1は、アーキテクチャ革新と学習効率の推進によって、より少ない計算資源でトップクラスの計算資源で達成されるのと同等のモデル性能を生み出せることをすでに証明していた。これは、米国が圧倒的な計算力の優位性を維持しても、中国のAIラボが「効率革新」を通じてモデルレベルで依然として競争力を維持できることを意味する——ただし、計算力ギャップの拡大とともにその道筋の困難さは増し続けるだろう。
「ゲートキーパー作戦」とグレーマーケットサプライチェーン
2025年後半、米国産業安全保障局（BIS）は「ゲートキーパー作戦」というコードネームの取り締まり活動を開始した。先進AIチップを第三国——主にシンガポール、マレーシア、UAE——を経由して中国に供給するグレーマーケットサプライチェーンの追跡と遮断を目的としたものである。この作戦により複数の仲介業者がエンティティリストに掲載され、シンガポールとUAEの政府が自国の輸出管理コンプライアンスメカニズムの強化を促された。
台湾にとって、この米中半導体戦争の地政学的含意は自明である。世界で唯一最先端AIチップを製造できるTSMCとして、この競争の絶対的中心に位置している。規制政策のいかなる調整——引き締めであれ緩和であれ——がTSMCの生産能力配分、顧客構成、地政学的リスクプロファイルに直接影響する。台湾企業がAI戦略を策定する際には、半導体サプライチェーンの地政学的リスクを考慮に入れなければならない——これはコストの問題だけでなく、技術アクセスと長期的な戦略的自律性の問題でもある。
6. 中国オープンソースAIエコシステムの台頭
DeepSeekだけが中国AI能力の代表ではない。実際、2025年から2026年初頭にかけて、中国のオープンソースAIエコシステム全体が規模と速度の両面で体系的な爆発を経験し、グローバルなAIモデルのパワーマップを再形成しつつある[6]。
Qwen 3.5：Alibabaの反撃
2026年2月中旬、Alibabaの通義ラボはQwen 3.5——3,970億パラメータのフラッグシップモデル——をリリースした[7]。Qwen 3.5は複数のベンチマークで優れた性能を発揮し、特に中国語理解、マルチターン対話、ファンクションコーリング能力において新たな高みに達した。Qwenシリーズも同様にオープンソース戦略を中心としており、Apache 2.0ライセンスの下で0.5Bから397Bまでの完全なモデルファミリーを提供している。
Qwenの台頭は、グローバルオープンソースAIコミュニティにおける画期的な転換を引き起こした：Hugging Faceにおいて、Qwenモデルファミリーの累計ダウンロード数が2026年1月に初めてMetaのLlamaシリーズを上回った——世界で最もダウンロードされたオープンソースAIモデルファミリーとなった[6]。このデータポイントの象徴的意義は計り知れない——オープンソースAIの実際の採用において、中国モデルが「フォロワー」から「フロントランナー」へと変貌したことを示している。Qwenモデルは世界中の研究プロジェクト、スタートアップ、企業アプリケーションで広く使用されており、コミュニティ活動と派生モデルの数は爆発的な成長を遂げている。
ByteDanceとより広範なエコシステム
ByteDanceの豆包（Doubao）大規模モデルも急速に反復を続けている。2026年初頭、ByteDanceはエンタープライズ顧客向けにDoubao Proシリーズをリリースし、GPT-4oに迫る汎用能力を非常に競争力のある価格で提供した。DeepSeekの純粋な研究志向とは異なり、ByteDanceの戦略は大規模モデルの能力をその巨大な商業エコシステムに深く統合することである——Douyinのコンテンツレコメンデーションから、Feishuの職場インテリジェンス、火山引擎のエンタープライズAIプラットフォームまで。この「アプリケーション駆動型モデル反復」アプローチはDeepSeekの「研究駆動型」軌道を補完し、共に中国AIエコシステムの繁栄を推進している。
さらに、BaiduのERNIE、智譜のGLMシリーズ、01.AIのYi-34Bとその後継モデル、MoonshotのKimiも反復を続けている。MIT Technology Reviewの分析は[6]、中国のオープンソースAIエコシステムの集団的台頭が「フライホイール効果」を生み出していると指摘する：モデルのオープンソース化がグローバルコミュニティのフィードバックと改善を呼び込み、改善されたモデルがより多くのユーザーを引き付け、より大きなユーザーベースがより多くの学習データとアプリケーションインサイトを生成し、それがさらなるモデル反復を推進する。この好循環は中国のオープンソースAIエコシステムの成長を減速させるのではなく加速させている。
エコシステム構造の転換
俯瞰すると、中国のオープンソースAIエコシステムの台頭はグローバルなAIパワー構造を再形成している。2024年以前、グローバルなオープンソースAIは基本的にMetaのLlamaシリーズが支配し、Mistral（フランス）と少数のアカデミックモデルが補完していた。2026年初頭までに、この状況は根本的に変容した：
| モデルファミリー | 組織 | 国 | 最大モデル | Hugging Face月間ダウンロード数（推定） |
|---|---|---|---|---|
| Qwen | Alibaba | 中国 | 397B（Qwen 3.5） | 最多 |
| DeepSeek | DeepSeek | 中国 | 671B（V3）/ 1T（V4予定） | 非常に多い |
| Llama | Meta | 米国 | 405B（Llama 3.1） | 多い |
| Yi | 01.AI | 中国 | 300B+ | 中〜多い |
| Mistral | Mistral AI | フランス | 123B（Mistral Large） | 中程度 |
| Gemma | 米国 | 27B（Gemma 2） | 中程度 |
この表は、グローバルオープンソースAIモデルファミリーのトップ6のうち、中国が3席（Qwen、DeepSeek、Yi）を占め、ダウンロード量とコミュニティ活動の両面で米国をリードしていることを明確にしている。この構造的転換の含意は技術的なものをはるかに超える——世界中でますます多くのAIアプリケーションが中国で開発された基盤モデル上に構築されており、中国のAI基盤技術レイヤーにおける影響力が急速に拡大していることを意味する。
7. 台湾企業の戦略：リスクと機会
DeepSeek V4/R2のリリースが迫ること、Huawei Ascendの進展と挫折、中国オープンソースAIエコシステムの台頭——これらのトレンドが絡み合い、台湾企業に複雑だがナビゲート可能な一連の戦略的課題を提示している。鍵となるのは：中国AIモデルを「使うか使わないか」の二者択一ではなく、リスク管理と技術的恩恵の精密なバランスを実現する階層化された戦略フレームワークを構築することである。
政府禁止令の範囲と境界
2025年2月、台湾の行政院およびデジタル発展部は、すべての政府機関におけるDeepSeekのクラウドベースAIサービスの使用を禁止する指令を発出した[8]。禁止令の核心的根拠はデータセキュリティである——DeepSeekのAPIを通じて送信されるすべてのデータ（プロンプト、アップロードされたドキュメント、会話ログを含む）は中国国内に所在するサーバーを通過し、中国のデータセキュリティ法および国家情報法の対象となり、政府によるデータアクセスの法的リスクが生じる[9]。
しかし、禁止令には明確に定義された境界がある：対象はDeepSeekのクラウドAPIサービスのみであり、オープンソースモデルのオンプレミスデプロイメントはカバーしていない。DeepSeekがMITライセンスの下でリリースしたモデルウェイト（R1、V3、および今後のV4/R2を含む）は、あらゆる組織が自社サーバーまたは選択したクラウド環境に合法的にダウンロード・デプロイできる。オンプレミスデプロイメントのシナリオでは、すべてのデータ処理は企業が管理するインフラ内で完全に行われ、DeepSeekや中国のいかなるエンティティのサーバーもデータが通過しないため、中国へのデータ漏洩の法的リスクが排除される。
データ主権のフレームワーク
IAPP（International Association of Privacy Professionals）の分析は[9]、DeepSeekのデータセキュリティリスクはアーキテクチャ設計を通じて完全に軽減できることを指摘する——鍵は「モデル能力」と「データフロー」を分離することである。IBMの研究チームは「AI goes local」トレンドについてさらに詳述した[10]：グローバルな地政学的緊張がエスカレートする中、企業は国境を越えるAPIサービスに依存するのではなく、オープンソースモデルをオンプレミスでデプロイする傾向を強めている。DeepSeekの完全オープンソース戦略は、この「ローカライズドAI」需要に理想的な技術基盤を提供する。
我々は台湾企業に以下の3層データ主権アーキテクチャの採用を推奨する：
第1層：高機密データ（営業秘密、国防関連情報、個人データ）。あらゆる国境を越えるAI APIの使用を厳格に禁止する。ローカルにデプロイされたモデル（DeepSeek R1-Distill、Qwen、Llama、またはTaiwan-LLM）のみを使用し、企業所有のGPUサーバーまたは台湾リージョンのクラウド環境（GCP台湾リージョンやAWS日本リージョンなど）で実行する。すべての推論データは企業管理の境界内に留めなければならない。
第2層：中程度の機密データ（社内レポート、一般的なビジネス文書）。民主的な法治国家にホスティングされたAI APIサービス（OpenAI、Anthropic Claude、Google Geminiなど）を使用してもよいが、データ処理と保持ポリシーに関するサービス契約を確認すべきである。中国またはデータ保護規制が不十分な国のサーバーでデータが処理されるサービスは避ける。
第3層：低機密データ（公開情報、匿名化データ、一般的なQ&A）。最もコスト効率の高いオプションを含め、さまざまなAI APIサービスを柔軟に使用してよい。この層でも、プロンプトに個人または組織の特定情報を含めることは避けることが望ましい。
戦略的アクションチェックリスト
上記の分析に基づき、台湾企業に対して以下の具体的な戦略的推奨事項を提案する：
1. 即時的なアクション（0-3ヶ月）：
- 企業内で現在使用されているすべてのAIツールおよびサービスの監査を実施し、「AIツールホワイトリスト」と「データ分類基準」を策定する
- ネットワークレイヤーにAPI監視メカニズムを導入し、外部AI API（特に中国のサービスプロバイダー）へのすべての呼び出しを検出・記録する
- DeepSeek R1-DistillまたはQwenのオンプレミスデプロイメントの技術的実現可能性とコストを評価する
- 全従業員向けのAIデータセキュリティ意識研修を実施する——特に国境を越えるAPIのデータリスクを重点的に
2. 短期計画（3-6ヶ月）：
- 最初のオンプレミスAIモデル概念実証（PoC）を完了し、適度に複雑なビジネスシナリオを選択してテストする
- モデル評価のための社内ベンチマークフレームワークを構築し、V4/R2が正式にリリースされた際の迅速な評価・導入を可能にする
- 法務チームと協力して、台湾の個人情報保護法および策定中のAI基本法に準拠するAIガバナンスポリシーを策定する
- Huawei Ascend 920の進捗を監視する——性能がH100の80%以上に達した場合、Nvidia依存を軽減する代替計算オプションとして機能する可能性がある
3. 中長期的ポジショニング（6-12ヶ月）：
- ルーターアーキテクチャを備えたハイブリッドAIプラットフォームを構築する——タスクの種類とデータ機密度に基づいて、オンプレミスモデルまたはクラウドAPIに自動的にルーティングする
- 台湾のローカルAIアライアンスまたは共有計算プラットフォーム（科技部のAIクラウドなど）への参加を評価し、個社の計算投資の閾値を下げる
- 中国オープンソースAIエコシステムの最新動向を追跡する——Qwen、DeepSeek、Yiなどの各メジャーアップデートがコスト効率のベストプラクティスを再定義する可能性がある
- 長期的なAI人材育成プログラムを構築し、モデルデプロイメント、ファインチューニング、MLOpsの実践的スキルに焦点を当てる
結論：不確実性の中でレジリエンスを構築する
DeepSeek V4とR2の登場は、中国AI能力のさらなる飛躍を示している。Huawei Ascendの学習における挫折は、計算の自立への道がまだ長く困難に満ちていることを想起させる。しかし、DeepSeekからQwen、ByteDanceに至る中国のオープンソースAIエコシステムの集団的台頭は、グローバルなAIパワーの構図を不可逆的に再形成しつつある。
台湾企業にとって最大のリスクは、間違ったモデルを選択することではなく、急速に変化するAI環境の中で戦略的機動性を失うことである。階層化されたデータ主権アーキテクチャ、オンプレミスデプロイメントの技術力、そしてグローバルAIエコシステムの継続的な追跡を通じて、台湾企業はデータセキュリティを守りながら、この中国AI波の技術的恩恵を十分に享受する態勢を整えることができる。鍵は今すぐ行動することである——V4のリリースが引き起こす連鎖反応は、後発企業が対応するための時間的余裕をますます縮小させるからである。
