DeepSeekが3億ドル調達を模索、AIインフラをNvidiaからHuaweiへ転換へ

中国のAI開発企業であるDeepSeek（深度求索）は、100億ドルの評価額で少なくとも3億ドルを調達する初の外部資金調達ラウンドを模索しています。これは、同社のモデルをNvidia Corp.のハードウェアから、Huawei Technologies Co.（華為技術）のAscendチップ上に構築された新しいシステムへと大規模に移行させるための戦略的転換です。

「これは米国にとって悪い結果だ」と、Nvidiaのジェンセン・ファンCEOは最近のインタビューで、先進的なAIモデルが中国製ハードウェアで最適に動作するように調整される見通しについてコメントしました。彼の懸念は、DeepSeekの動きがいかに重要であるかを物語っています。これは、主要なAI企業がNvidiaのCUDAエコシステムから完全に独立したフロンティアモデルを構築しようとする最初の本格的な試みだからです。

調達資金は、18ヶ月以上かけて開発されてきた1兆パラメータモデル「DeepSeek V4」のリリースとスケールアップに充てられます。社内情報によると、このモデルはMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、前身の128Kから大幅に拡大された100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。内部ベンチマークでは、コード生成能力がSWE-benchで80％、HumanEvalで90％を超えており、リポジトリレベルの複雑なバグ修正も可能です。

この資本注入は、トップレベルのAIモデルが、Nvidiaの市場支配を支えてきたCUDAというソフトウェアの「堀」の外でも繁栄できることを証明するために不可欠です。3億ドルの投資により、DeepSeekは高性能な代替案を実証しようとしており、この展開は中国のAI自給自足を加速させ、単一のハードウェアプロバイダーへの依存からの脱却という業界全体のシフトを促す可能性があります。

国産シリコンに賭ける1兆パラメータの勝負

DeepSeek V4の開発は重要な技術的事業であり、Nvidiaからの脱却という戦略的決定によってさらに複雑化しました。当初2月に予定されていたリリースの遅延は、エンジニアがコアコンポーネントをNvidiaのCUDAからHuaweiのCANN（Compute Architecture for Neural Networks）へ移行させる作業に起因しています。これには、新しいハードウェアスタック上でのパフォーマンスと安定性を確保するための広範なコードの書き換えが含まれていました。

V4は2つのバージョンでリリースされる予定です。1つはHuawei Ascendチップでの高度な推論とコード生成に最適化されたフルスケールの1兆パラメータモデル、もう1つは他の国産チップセットでも動作可能な汎用向けの2000億パラメータモデルです。このデュアルバージョン戦略は、DeepSeekがハードウェア依存をヘッジしつつ、国家主導のAIインフラ開発を優先していることを示唆しています。同社は最近、内モンゴルでサーバーの運用・保守およびデリバリー担当の採用を開始しており、ラボベースの開発から大規模なデプロイメントへの移行を象徴しています。

エコシステムからの脱却に向けた3億ドルの賭け

資本効率の高さで知られるDeepSeekですが、外部資金を求める決定は、AI研究の最前線で競争するために必要な莫大な財務的圧力を反映しています。2026年のスタンフォードAIインデックスレポートによると、米国と中国のトップモデル間の性能差はわずか2.7ポイントにまで縮まっており、わずかな向上にも指数関数的なコストがかかるようになっています。参考に、OpenAIは最近、3000億ドルの評価額で400億ドルの資金調達を完了しました。

DeepSeekによる3億ドルの調達は、単なる運営資金のためではなく、ハードウェアの独立性に向けた戦略的な賭けです。国内のチップメーカーに早期アクセスを提供し、NvidiaやAMD向けの最適化を意図的に控えることで、同社はパフォーマンスの対決を強いています。もしDeepSeek V4がHuaweiのAscendチップで競争力のあるパフォーマンスを示すことができれば、最先端のAI開発がもはやNvidiaのエコシステムに独占的に縛られていないことを示す強力な概念実証（PoC）となり、世界の半導体市場の競争力学を塗り替える可能性があります。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資勧誘を意図するものではありません。