ソース：https://www.zerohedge.com/technology/welcome-deepseek-disruption-dsd
私は昨日投稿した記事について、私のSubstackで活発な読者との対話に有益に取り組んできました。「DeepSeekはスプートニクの瞬間か？」（ゼロヘッジでのタイトルは「（中国）ソフトウェアが突然世界を食いつぶすか？」）と、アダム・タガート氏のThoughtful Moneyチャンネルでの私との対談：「SPECIAL REPORT：中国のDeepSeekがAI株バブルを弾けさせたか？」（56分）です。
このスレッドで議論されたすべてのトピックを要約することはできませんが、この2つのコメントと私の回答は、DSD：DeepSeek Disruptionで現在起きているダイナミクスの途方もない範囲を明らかにしています（ひとつお願いがあります。昨日、私の「スプートニク・モーメント」という言葉をクレジットなしで借用した人がたくさんいたので、DSD – DeepSeek Disruptionを使用する場合は、私にクレジットを入れてください。よろしくお願いします）。
読者のコメントは有料購読者のみに公開されていますが、私は自分のコメントを「Substackのノート」として投稿しており、誰でも閲覧できます。
ブラッド・M.が投稿したコメント：
「私は、高性能な人工知能を達成するよりシンプルな方法があるのではないかという直感が常にありました。もちろん、中国がこれを行ったチップは、2000年以前のものと比較にならないほど優れていることは言うまでもありません。また、中国には数十年にわたる製造経験があり、文字通りエンジニアの軍隊が問題に立ち向かう体制が整っています。ですから、中国がやったことが容易だったと言うべきではありません。ただ、問題に山のような資金を投じるよりも容易だったということです。そう簡単に不足を偽ることはできません。そして、あなたがマグ7と呼ぶものは、今後も苦戦を強いられるでしょう。一方で、限られたリソースで何でも試す自由を与えられた小規模なチームは、成功を収め続けるでしょう。
あるいは、その山のような資金が結局はうまくいくかもしれません。誰が、実際にそうなるまで、確実に知っているというのでしょうか？」
私の回答：
ブラッド、それは非常に興味深い考察です。
TechLandで、数千人の従業員が現状維持以上の価値を生み出さない一方で、少数のチームが画期的な開発を行っているという話を思い出しました。 つまり、大手テクノロジー企業には（例えば）175,000人の従業員がいますが、全員が賢く、全員が献身的です。しかし、はるかに少ないチームが、マグナム7号の175,000人のチームを打ち負かしたのです。スティーブ・ジョブズは、MacintoshチームをApple社本体から孤立させ、開発チームに対して強迫的なまでの支配力を発揮したことで有名です。彼は、チームに対して企業が企業らしいことをさせるべきではないことをよく理解していました。
現在、経済は金融とテクノロジーが支配しているため、大きな疑問が生じます。DeepSeekに投資することで、どうやって大儲けできるのでしょうか？これは難題です。なぜなら、DeepSeekが世界に共有したソフトウェア技術には「所有者」がいないからです。
ブラッドの質問に対する答えですが、テクノロジーの独占企業や巨大企業は、現在17万5千の「チーム」をどのように活用しているのでしょうか？確かに、DeepSeekの模倣を試みることはできますが、17万5千人の従業員が必要でしょうか？また、誰もが同じコンセプト、技術、アプローチにアクセスできるのであれば、収益を生み出す希少価値はどこにあるのでしょうか？ありません。
このすべてが、次のような厳しい結論を導きます。今後、このような膨大な人員を維持する正当な理由はほとんどない、と。
Simple John によるコメント：
「もし間違っていたら訂正をお願いします。DeepSeekのモデルは数学と物理学に最も強いと読んだことがあると思います。実際、LLMと画像生成AIは、数学や物理学よりもはるかに特異性の低い宇宙で遊んでいるだけで、つまり、実際には洞察力のない言葉や画像で遊んでいるだけではないでしょうか？」
私の回答：
これは非常に洞察力に富んだ意見です。DeepSeek（または競合ツール）が数学の問題を解決する例は、「正解」が決定できる「問題」です。「質問」に対する「答え」は、「私のクラス課題でチャールズ・ダーウィンのエッセイを書く」というように、「正解」に相当するものはありません。AIボットは、あまり突飛なものでなければ、合格点に達する回答を想像することができます。
私は、ポッドキャストやエッセイの要約などを生成する大手テクノロジー企業の無料AIツールをあれこれ試したり、動画作成の分野での進展を見守ったりしてきました。これらは、「機械学習」から組み立てられたテンプレートを使用する、つまり人間が作成した動画、ストーリー、エッセイなどをサンプリングする、強引な処理の一例です。ジョンが指摘したように、既存のコンテンツをこのように推論することは、異なる種類の「問題」に対する異なる種類の「答え」なのです。
「若い男性がビールを手に独立記念日のパーティー会場を歩いている」といったテキストの指示を入力すると、独立記念日のビールを手にしている人々などの膨大なデータベースに基づいて、その場面を撮影したビデオクリップを生成するビデオ生成ツールがあります。これは「正解」がないため、魅力的で楽しいものです。
しかし、誰もが（あるいは関心のある誰もが）同じツールにアクセスし、無限のAIコンテンツを生成できるとしたら、ここでどのような価値提案がなされるのでしょうか？ コンテンツがすでに飽和状態にあるアテンション・エコノミーにおいて、誰がこれらすべてを見るのでしょうか？
DeepSeekが採用している多くのソフトウェア技術について私が理解している範囲では、検証可能な「正しい」答えがある「問題」を解決する優れた方法である可能性が高いと思われます。
あまり詳細には立ち入りませんが、ハイエンドの機械学習（GoogleのDeepMindなど）における重要な概念は、答えの正確さ、すなわち、さまざまな潜在的な解決策が正しい可能性の推定です。DeepSeekの「ちょっと待て、これは最善の方法ではないかもしれない。やり直そう」という機能は、同じ考え方に基づいています。答えの「正しさ」が実際に問題となる場合には、この機能は非常に価値があります。
まとめると、肥大化した人員数、AIによる新たな収益源の欠如、希少価値のない無限のコンテンツ。ようこそ、DSD：DeepSeekの混乱。
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