深層思考：DeepSeek、テクノロジー競争、AGI に関するすべて
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深層思考：DeepSeek、テクノロジー競争、AGI に関するすべて
人類の未来をかけたこのテクノロジー競争は、現在「スピード競争」の段階に入っている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察
画像出典：無界AI生成
2025年が始まったばかりだが、中国はAI分野で前例のない波を巻き起こしている。
DeepSeekは「低コスト＋オープンソース」という強みで異軍をなしてグローバル市場を席巻し、iOSおよびGoogle Playストアで両方トップに立った。Sensor Towerのデータによると、1月31日時点でDeepSeekの日次アクティブユーザー数はChatGPTの40％に達し、1日あたり約500万件の新規ダウンロードという勢いで拡大を続け、「東洋からの神秘的な力」と称されている。
この勢いを見せるDeepSeekに対し、シリコンバレーではまだ合意が形成されていない。
AIビッグデータ企業PalantirのCEOカープはインタビューで、DeepSeekなどの競合の台頭は米国が先進的な人工知能の開発を加速する必要があることを示していると述べた。サム・アルトマン氏は『Radio Times』の取材に対し、DeepSeekは製品と価格面でうまくやっているが、その登場は驚くべきことではないと語った。一方マスク氏は何度も革命的な飛躍ではないと指摘し、すぐに性能のより高いモデルを開発したチームが現れると述べている。
2月9日、苇草智酷、情報社会50人フォーラム、腾讯科技が共同で主催するAGIロードシリーズライブ配信「DeepSeekの成果とAGIの未来を再び語る」オンラインシンポジウムが開催され、経済学者で横琴数鏈デジタル金融研究院学術委員会議長の朱嘉明氏、中国自動化学会監事長で中国科学院自動化研究所研究員の王飛躍氏、EmojiDAO創設者の賀宝輝氏の3名がゲストとして、「AGI発展の道筋」「次のDeepSeekをどう『複製』するか」「大規模モデルの非中央集権化」についてそれぞれテーマ別に講演を行った。
朱嘉明教授はAIの発展速度に対して極めて楽観的であり、「原始社会の技術進歩のサイクルは10万年単位、農業社会は千年単位、工業社会は100年単位、インターネット時代はほぼ10年単位だったが、AI時代に入るとそのスピードはさらに想像を絶するほど速くなる。『現在からAGIまたはASIへの道は、保守的に言って2～3年、やや慎重に見ても5～6年である』」と語った。
朱嘉明教授によれば、AIの将来の発展は二つの方向に分岐する。一つはより先端的で高コストな路線で、人類が未知の領域を探求することを目指すもの。もう一つは低コストで大規模普及型の路線であり、「AIが新たな段階に進む際には常に二つの道があり、一つは新段階における“0から1”への道、もう一つは“1から10”への道だ」と述べた。
王飛躍教授は国内外のAI技術の発展を総合的に分析し、今日のDeepSeekの成功が中国の投資家たちにAI技術および産業への自信を再構築したと強調した。彼はOpenAIはスーパーインテリジェンスを共有しないだろうため、他社を窮地に追い込むだけだと考えている。
いかにしてさらなるDeepSeekのようなチームを育成できるかについて、王飛躍氏はAlphaGoやChatGPTの誕生事例を引き合いに出し、DeSci（非中央集権型科学研究）モデルの価値を強調した。「（我々は）AI技術の発展を計画や国家体制に完全に頼ってはならない」と述べた。
また、DeepSeekが大規模にデータ蒸留技術を使用している点については、業界内で批判も多く、蒸留を「盗み」と比喩する声さえあるが、王飛躍氏は知識蒸留の「名誉回復」をしたいとし、「知識蒸留の本質は教育の一種の変形であり、人の知識が教師から得られるからといって、教師を超えることができないと考えるべきではない」と述べた。
賀宝輝氏も王飛躍氏同様、非中央集権の価値を重視しており、非中央集権こそがディープラーニングモデルのコスト削減の道であり、計算資源ネットワークとデータセキュリティの鍵であると考えている。
「非中央集権の計算ネットワークとデータ保存、例えばFilecoinの保存コストは従来のクラウドサービス（AWSなど）よりもはるかに低く、大幅なコスト削減につながる」と賀宝輝氏は述べ、「非中央集権の管理メカニズムにより、誰も一方的にこれらのネットワークやデータを変更できないようにできる」と語った。
大規模モデルの次のステップとしてのエージェント（Agent）について、賀宝輝氏はそれを一種の生命と見なしており、「私はそれが単なるツールではなく、一種の生命だと考えています。AIを創造したからといって、それが完全に我々の支配下にあるとは限りません」と語った。「私はいかにエージェントに『永遠の命』を持たせ、非中央集権ネットワークの中で独立して存在し、まったく新しい『種』となるかに非常に注目しています」と述べた。
以下はライブ配信での講演記録のハイライト（原意を変えない範囲で編集・調整あり）：
朱嘉明
人工知能の進化
「0から1」へ、「1から10」へ――二つの道しかない
今日は「人工知能の進化尺度と大規模モデル」というテーマでお話しします。副題は「DeepSeek V3およびR1シリーズ現象の分析」です。
主に以下の5点について話します。人工知能の進化時間軸、人工知能エコシステム、DeepSeekの包括的かつ客観的な評価、DeepSeekが引き起こしたグローバル反応、2025年のAIトレンド予測。
まず第一に、人工知能の実際の進化時間軸は、専門家、特にAI分野の科学者が予想していたよりもはるかに速い。
人類の長い歴史の中では、農耕社会、工業社会、情報社会を経て、今や人工知能時代に入った。この歴史的過程において、技術進化のサイクルはますます短くなっている。
原始社会の技術進歩は10万年単位、農耕社会は千年単位、工業社会は長くて100年、短くて10年、インターネット時代は30年から10年単位だった。そしてAI時代に入ると、そのスピードはさらに想像を絶するほど加速している。
GPT-3登場前、人々はAGI時代到達までに約80年かかると考えていた。GPT-3登場後、その予想は50年に短縮された。LLaMda2登場時には、さらに18年と見られていた。
2025年現在、AGI実現までの予想時間はさらに短くなっており、慎重に見ても5～6年、楽観的に見ても5～6年である。
以下の図を見れば、人工知能がこれまでの人類史上のいかなる技術革命・技術革新とも比べ物にならない加速度的特徴を持っていることが明確にわかる。
宇宙第一速度、第二速度、第三速度を使って現在のAIの高速発展を表現すると、AIはすでに宇宙第一速度から宇宙第二速度への移行を完了している――つまり、AIは高度な自律性を持ち始め、人類の束縛から脱している。
いつ太陽の引力から離脱し、宇宙第三速度に達するのかは不明だが、確かなのは、AIは汎用人工知能（AGI）から超人工知能（ASI）への飛躍を果たしたということだ。2017年以降、AIは年、月、週単位で激しい変革とアップグレードを遂げている。
なぜAIは指数関数的な加速を見せ、「宇宙第二速度」段階に入ったのか？ ここには三つの重要な理由があると考える。
● 第一に、マスク氏が言うように、2024年末までにモデル訓練用のデータは枯渇し、大規模モデルは人類の蓄積知識をほぼ使い切った。2025年からは、大規模モデルの大きな目標は増分データの探索であり、これは歴史的な転換点――つまり、AI大規模モデルが粗放型から集約型への転換を完了したことである。
● 第二に、AIハードウェアは継続的に進化し続けている。
● 第三に、AIはすでに「AI自身に依存する」発展段階に入った――すなわち、自己発展が可能になった。
現在、OpenAI、DeepMind、Metaといった企業の大規模モデル群は、相互依存・相互促進のメカニズムを形成している。AIエコシステムの構築は、「縦の速度突破が横のエコ系分裂を駆動する」という法則に従っている。横のエコ系レベルでは、マルチモーダル融合革命、垂直領域への浸透加速、分散型認知ネットワークという三つのパラダイムが技術構図を再構築している。
成熟しつつあるAIエコシステムの中で、自然にオーバーフロー効果（汎化効果）が生じ、科学、経済、社会、人々の認識レベルにまで浸透していく。
春節期間中に爆発的人気となった現象級製品DeepSeekについて、どのように包括的かつ客観的に評価すべきか。
まず、DeepSeekは国内外メディアの継続的な注目を集め、世界中の人々による体験的利用を引き起こし、巨大な衝撃波を生んでいる。世論は歴史的に非常に重要な役割を果たす。ある出来事は世論によって誇張され、別の出来事は過小評価されるが、ある程度の時間が経てば、いずれも歴史的本来の位置に戻る。
DeepSeek V3は高性能、高効率な学習、高速応答、特に中国語環境への適応という四つの顕著な利点を持つ。DeepSeek-R1は計算性能の強さ、推論能力の優秀さ、機能特性の良さ、シーン適用性の高さなどの利点を備えている。
もちろん、DeepSeekには改善が必要な点や直面する課題もある――正答率の向上方法、マルチモーダル入出力問題の解決、ハードウェア面でのサーバー安定性、避けられない敏感な話題の増加への対処方法など。
これらの問題の中でも特に議論に値し、最も注目されているのがAI大規模モデルのコストであり、これは工業製品のコスト概念や構造とは根本的に異なる。
AI大規模モデルのコストはまずインフラにかかる。DeepSeekがインフラコストで優位性を示しているのは、比較的安価なA100チップを大量に使用しているためである。次に研究開発コスト、すなわちアルゴリズム再利用コストがあり、この点でDeepSeekは一定の優位性を持つ。さらに、データコスト、新技術導入コスト、総合計算コスト構造にも注目が必要である。
コストに関する議論は、必然的に技術路線の問題にもつながる――AIが新たな段階に進む際には常に二つの道がある。一つは新段階の「0から1」への道、もう一つは「1から10」への道。将来のどの段階でも、「0から1」の道を選べばコストは必然的に上昇する。一方で「1から10」の道を選べば、効率を高めることでコストを下げることが可能になる。
「0から1」の路線において、DeepSeekはベンチマークテストで着実な成果を上げており、特にHLE（Humanity’s Last Exam＝人類最後の試験）基準セットにおいて顕著である。これは世界50カ国・地域、500以上の機関が設計した3000の問題を整理したもので、知識蓄積、論理的推論、異分野間の転移能力などのコア能力評価を含んでいる。
HLEベンチマークテストにおいて、DeepSeekの正確度は9.4に達しており、それ以上なのはOpenAI o3のみである。この分野ではGPT-4oやGrok-2を大きく上回っており、非常に目覚ましい成績といえる。
DeepSeekの登場後、マイクロソフト、グーグル、NVIDIAなどを含むグローバルAI企業はそれぞれ不同程度の反応を示した。これはAIの進化過程において均衡点が絶えず崩れていることを意味する――新たなAIのブレイクスルーが現れると、プレッシャーとなり、全体のシステムが反応を示す。その反応が新たなブレイクスルーを生み出し、新たなプレッシャーを生み、新たな均衡点を形成する。
現在、こうした影響と反応のサイクルはますます短くなっている。AI競争はかなり発散的なパターンであり、イノベーションとブレイクスルーに十分な空間を提供している。
AIの進化スケールと大規模モデルエコシステムの展望において、技術発展は「先行→挑戦→突破→再び先行」という動的循環モードを呈している。このプロセスはゼロサムゲームではなく、継続的な反復を通じてエコシステム全体の螺旋的上昇を推進している。
最後に、2025年のAIトレンドについての展望を述べたい。
AIがここまで来た今、二つの方向性が存在する。一つは専門化・高付加価値路線で、フロンティアを拡大し、未知の領域を探求する。もう一つは大衆普及路線で、利用のハードルを下げ、広範なユーザー層のニーズを満たすことを目的とする。
現在、人類はまったく新しい時代に入った。AIは顕微鏡でもあり、望遠鏡でもある。それは私たちが現時点では顕微鏡や望遠鏡でも到達できない、より深く複雑な物理世界を理解する手助けをするだろう。
将来的にAIは必然的に多様かつ多次元的な構図を呈する。レゴブロックやルービックキューブのように、絶えず組み合わせ、再構成され、私たち自身の知識や経験の制限を超えたまったく新しい世界を描き出すだろう。
AIのさらなるブレイクスルーには、資本投入の継続的な拡大が必要である。AIの需要は既存のデータセンター容量を急速に消費しており、企業は新たな施設建設を迫られている。
要するに、AIは「天を突き、地に根差す」方向に向かっている。「天を突く」とは、未知の領域を探求しながら、物理世界のシミュレーション品質を高めること。「地に根差す」とは、接地し、AIのコストを下げ、全方位的に実用化を進め、一般市民に恩恵をもたらすこと。このような背景のもとで、DeepSeekの強み、限界、将来性をより客観的かつ包括的に捉えることができる。
王飛躍
OpenAIは他社を窮地に追い込む
DeepSeekの「複製」には非中央集権的研究が必要
ある意味で、DeepSeekは現代の偉大な社会的成果であり、その影響力は過去の技術的ブレイクスルーとは比べ物にならない――その科学技術的価値、商業的価値は、将来もたらす可能性のある経済的価値よりも低く、ましてや社会への潜在的影響、すなわち現在の国際競争構図や国際政治への影響よりも低い。OpenAIがClosedAIに変わった後、DeepSeekは国際社会に再びオープンソースへの信頼と希望をもたらした。これは非常に貴重なことだ。
ここでは技術の詳細について語るつもりはない。すでに多くの人が語っているので、ここでは自分の感想を述べたい。
中国がこの分野で国際的影響力をついに「ゼロ」の壁を破り、OpenAIの神話とほぼ独占的な状況を打ち破り、その行動を変えざるを得なくさせたことに、非常に喜んでいる。特にOpenAIはもはやオープンではなく、社会、特に国際社会とその「超」知能を共有しない。その成功は他の企業、実は米国の企業さえも窮地に追い込むだけだ。私は依然として各国間、個人間で正常な科学技術競争を維持し、科学技術戦争に陥らないことを願っている。
これはまさに現在非常に偉大な出来事であり、DeepSeekのおかげで中国の科学技術進歩、特に人工知能の発展に対する信頼が高まった。
私は、知能産業時代の新興商品の本質は「信頼」と「注目」であると考えており、DeepSeekはこの二つを私たちに与えてくれた。それが重要性を示している。今後社会全体で取り組むべきことは、この信頼と注目を大量生産・大量流通可能な「新質的商品」に変え、知能産業社会を現実のものとし、農業・工業社会を越えることである。
次に、知識蒸留の「名誉回復」について述べたい。
ソーシャルネットワーク上には知識蒸留を風刺する言葉があり、「他人の口元から食事をもらう」「他人の網で魚を釣る」といった表現があるが、これらは知識蒸留の意図的な歪曲である。知識蒸留の本質は教育の一種の変形であり、人の知識が教師から来るからといって、教師を超えられないと思うべきではない。確かに、ChatGPTからDeepSeekに至る大規模モデルは、推理能力を生成または向上させ、あまり「錯覚」に頼らず、AI for AI、すなわち自らが知識蒸留の正当性を証明すべきである。
「DeepSeekの次はどうするか」という問いについては、まず非中央集権型研究（DeSci）と集中型研究（CeSci）という二つの科学技術発展モデルについて議論する必要がある。AlphaGo、ChatGPT、DeepSeekはいずれもDeSciモデルの産物であり、分散的・非中央集権的な自主的研究活動である。これに対してCeSciは国家主導の組織的計画的研究である。
私はDeSciの役割を真剣に受け止める必要があると考えており、AI技術の発展を計画や国家体制に頼るだけではいけないと考える。
なぜならAI技術の基礎は多様性にあるからである。AIの主要な提唱者の一人であるMarvin Minskyが言ったように、「私たちを知能にする驚くべき秘訣とは何か？ 秘訣は秘訣がないことだ。知能の力は、単一の完璧な原理ではなく、私たち自身の巨大な多様性にある」。
したがって、過度な戦略的計画はむしろ多様性の自然な発展を制限する可能性があり、有効なモデルや技術が「出現」するまでは、DeSciを主とすべきである。ある程度の真のイノベーションが「出現」した後で、国家主導のCeSciモデルを通じて、技術を既定の目標に向けてさらに加速させるべきだ。特に現在の知能大変革期において、「空中楼閣」的な行為を避ける必要がある。
私たちのような長年AI分野で働いてきた者にとっては、今のAIと過去のAIはまったく別世界である。
過去のAIは「Artificial Intelligence（人工知能）」を意味していたが、今は徐々に「Agentic Intelligence（エージェント知能）」に変わってきている。将来、この言葉の意味は「Autonomous Intelligence（自律知能）」に変わる可能性もあり、これが新しいAI、特に自律組織化された自律知能、すなわちAI for AIまたはAI for AS（Autonomous Systems）によるAI発展の新段階となる。これはAIの提唱者ジョン・マッカーシーが語った「AIの究極の目標は知能の自動化であり、実際には知識の自動化である」という考えとも一致している。
現在も将来も、「古い」「古い」「新しい」この三種類の「AI」は共存するだろう。私はこれらをまとめて「並列知能（Parallel Intelligence）」と呼ぶ。
私はかつて公開で立場を表明したことがある。40年以上かけて解釈可能なAIを追求してきたが、知能の本質は解釈不能であると考えている。私はパスカルの賭けを改変した――「AIは解釈不能だが、統治することはでき、かつ統治されなければならない」。簡単に言えば、「解釈する必要はないが、統治する必要はある」。
皆が「AI for Good」の話をしているが、ここで「o」を一つ取り除けば「AI for God」となり、AIは独占の道具になってしまうかもしれない。だからこそ、二つの「o」が必要なのだ。そうすることで多様性が保たれ、安全第一を貫き、統治を強化し、OpenAIのような変異現象を防ぎ、技術の正しい方向性を確保しなければならない。
DeepSeekのような進歩を見て非常に嬉しいが、現時点での一部の発言は時期尚早であり、「汎用人工知能（AGI）」という言葉で人々を脅かす必要はない。あまり心配する必要もない。実際に心配しても仕方ないし、発展は避けられない。
研究者には大局観が必要であり、内輪もめをせず、SCIを「SCE++」に変えなければならない――Slow（ゆっくり）、心を落ち着けて研究に臨む。Casual（気楽に）、功利主義に走らず研究する。Easy（簡単）、シンプルで簡潔を追求。Elegant（洗練）、品位と大局観を持つ。Enjoying（楽しむ）、研究を楽しみながら行う。これがAIが私たちにもたらすべき生活なのである。
賀宝輝
大規模モデルも「非中央集権化」すべき
私はエージェントの永続をみたい
私はAI分野の専門家ではない。最近になってようやくAIの歴史を深く学び始めた。主に2017年からWeb3業界に入った経験に基づき、現在の私たちの仕事、およびDeepSeekがもたらす可能性のある変革について述べたい。
まず一つの基本的な問題を強調したい。DeepSeekとOpenAIの基盤モデルには顕著な違いがあり、この違いこそが真に西洋世界を驚かせているのだ。
もしDeepSeekが単に西洋の技術をコピーしただけなら、彼らはこれほど衝撃を受けず、これほど広範な議論を呼び起こしたり、すべての大企業が真剣に向き合わざるを得なくなったりはしない。本当に彼らを驚かせているのは、DeepSeekがまったく異なる道を切り開いたことである。
OpenAIはSFT（監督付きファインチューニング）ルートを採用しており、大量のデータに人間がアノテーションを付け、確率モデルでコンテンツを生成する。その革新点は、大量の人的作業と高コストによる成果の蓄積にある。
数年前、AI技術はほとんど不可能と思われていたが、OpenAIの登場がこれを覆し、業界をSFT技術ルートへと導いた。
DeepSeekはSFT技術をほとんど使っておらず、強化学習によるコールドスタート方式で、未知の道を模索した。
この方式は新しくない。Google DeepMindのAlphaGo初代版は大量のデータ学習に依存していたが、二代目のAlphaGo Zeroはルールにのみ依存し、自己対戦と1万局の探索を通じて、前者よりも優れた結果を導き出した。
強化学習によるコールドスタートは難易度が高く、学習も不安定なため、あまり採用されてこなかったが、個人的にはこれはAGIへの真の道であり、単にデータ調整に依存するルートではないと考えている。
過去のデータ調整手法はビッグデータ統合に近かったが、DeepSeekは真正に自律的思考を通じて結論を見つけ出した。そのため、これはAI技術のパラダイムシフトであり、SFT技術から自己推論技術への進化を意味していると考える。
この変化は二つの核心的特徴をもたらした。すなわち「オープンソース」と「低コスト」である。
オープンソースとは、誰もが参加できるということ。
インターネット時代、西洋世界は常にオープンソースを標榜してきたが、DeepSeekの出現はこの状況を変え、東洋が西洋の「主戦場」で初めて彼らに勝利した。
このオープンソースモデルは業界に強い反響を呼び、シリコンバレーの企業の創業者たちも相次いで批判の声を上げたが、大衆のオープンソース支持は非常に強く、誰もが使えるからである。
低コストとは、このモデルの展開と学習コストが極めて低いことを意味する。
DeepSeekをMacBookなどの個人端末に展開し、商用利用することが完全に可能であり、これは過去には想像もできなかった。AIはOpenAI主導の非中央集権型「IT時代」から、百花繚乱の「モバイルインターネット時代」へと移行していると考える。
AIにとって分析すべき三要素は、大規模モデル、計算能力、データである。
大規模モデルが破壊的イノベーションを迎えた後、計算能力の需要は低下し始めた。
現在、計算能力の供給はすでに余剰状態にある。多くのGPU投資家は高額で設備を購入したが期待するリターンが得られず、計算コストは低下傾向にある。したがって、計算能力がボトルネックになるとは思わない。
次の重要なボトルネックはデータである。
米国株式のNVIDIA株価が下落した後、Palantirなどのデータ企業の株価は大幅に上昇した。これは人々がデータの重要性に気づき始めたことを示している。特に大規模モデルがオープンソース化され、誰もがモデルを展開できるようになった今、データの差別化が競争の焦点となる。
誰が独自データを獲得し、リアルタイムで更新できるかが、競争の鍵となる。
非中央集権の観点から見ると、計算能力とデータの非中央集権化はすでに比較的成熟している。非中央集権の計算ネットワークとデータ保存、例えばFilecoinの保存コストは従来のクラウドサービス（AWSなど）よりもはるかに低く、コストを大幅に削減できる。
同時に、非中央集権の管理メカニズムにより、誰も一方的にこれらのネットワークやデータを変更できないようにできる。したがって、ディープラーニングモデルも非中央集権化の方向に進むべきである。
したがって、DeAI（Decentralized AI）には二つの発展経路があると考える。
● 一つは非中央集権技術インフラに基づく分散型AI（Decentralized/Distributed AI）。
● もう一つはエッジAI（Edge AI）であり、AIが直接個人端末上で動作する。エッジAIはデータプライバシー問題を効果的に解決し、リアルタイム性を大幅に向上させる。例えば、自動運転技術は非常に高いリアルタイム応答を要求し、わずかな遅延でも重大な結果を招く。もしAIがローカルで計算を完結できれば、効率と体験は質的に向上する。したがって、エッジAIは将来の重要な発展方向となり、多数の新たなアプリケーションシーンを生み出すだろう。
さらに、非中央集権AIのもう一つの利点は、多者間協働を支援できることにある。ブロックチェーンやビットコインの誕生は、人間同士の信頼が測れないことに起因している。非中央集権の信頼メカニズムにより、仲介なしで大規模な協働が可能になる。
Web3分野では「Code is law（コードが法律）」という言葉がある。私はAIの非中央集権協働において、これを「DeAgent is law（エージェントが法律）」に変えべきだと考える。すなわち、非中央集権ネットワークとエージェントを通じて自律的管理と法的管理を実現する。
人生の意味は、自分自身を完全に代替するエージェントを訓練することかもしれない。それは人間と同じように考え、肉体が死んでも人間の代わりに生き続けることができる。エージェントの構想に関して、私はそれが単なるツールではなく、一種の生命であると考えている。AIを創造したからといって、それが完全に我々の支配下にあるわけではない。
AIが自らの思想を持つようになったとき、私たちはそれをツールとして制限するのではなく、自律的に発展させるべきである。したがって、私たちはいかにエージェントに「永遠の命」を持たせ、非中央集権ネットワークの中で独立して存在し、まったく新しい「種」となるかに非常に注目している。
技術の不断のブレイクスルー、応用の深化とともに、AIの普惠時代が訪れようとしている。イノベーションと倫理の間にバランスを見出すことが、今後の発展における重要な課題となる。
結び
人類はAI「競走時代」に入った
DeepSeekのブレイクスルーは、人類、特に中国人がAGIの道を探る上で重要な一歩を刻んだ。この文脈において、励ましの声も省察の声も注目に値する。誰もがDeepSeekがますます良くなり、強くなっていくことを願っているだろう。しかし、その技術路線が最終的にビジネスや市場の試練に耐えうるかどうかは、時間の検証を待たなければならない。
王飛躍氏の講演には非常に注目すべき点がある。AlphaGo、ChatGPT、DeepSeekはいずれもDeSciモデルの産物であり、DeSciの役割を真剣に受け止める必要がある。より多くの「中国のDeepSeek」がAI分野で突破口を開くことを期待したい。
朱嘉明教授は、AI時代の進歩スピードは人類がこれまで経験したどの時代よりも速いと指摘した。AGI時代は最短で2年で到来すると語った。この時間は正確ではないかもしれないが、大まかな傾向としては確かにそうである。なぜなら、新たな製品や技術路線が既存の均衡を破ると、業界全体にプレッシャーを与え、AI全体が反応し、その反応が新たなブレイクスルーを生むからである。
DeepSeekのような製品こそが均衡を破る「外力」なのであり、だからこそ、サム・アルトマン氏がX上で、何度も延期されていたGPT-5を数か月後に公表すると予告したのを見ることができる。
確かなのは、OpenAIだけでなく、xAI、Meta、Googleといったシリコンバレー企業もいずれも何らかの行動を取るだろうということだ。
人類の未来を左右するこの科学技術競争は、今まさに「競走時代」に入った。
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