DeepSeek開発者の第一陣が、すでに離れ始めている
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DeepSeek開発者の第一陣が、すでに離れ始めている
バズった後、安定することが必須要件となった。
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
DeepSeekのサービスが混雑している応答の裏には、一般ユーザーの待ち焦がれるだけではなく、APIインターフェースの応答が臨界値を超えたとき、DeepSeek開発者たちの世界にも継続的なバタフライ効果が生じている。
1月30日、DeepSeekに接続された北京baseのAI開発者リンセンは、突然プログラムのバックエンドからアラートを受け取った。DeepSeekの注目を浴び始めた喜びも束の間、彼のプログラムはDeepSeekを呼び出せなくなったため、バックエンドが強制的に3日間停止してしまった。
当初、リンセンはこれはDeepSeekアカウントの残高不足によるものだと考えていた。2月3日の春節休暇明けに復帰した際、ようやくDeepSeekからAPI課金の一時停止通知を受け取った。この時点で、アカウントの残高は十分あったにもかかわらず、依然としてDeepSeekを呼び出すことができなかった。
リンセンがバックエンド通知を受け取ってから3日後、DeepSeekは2月6日に正式に発表し、APIサービスの課金を一時停止すると公表した。半月近くが経過した2月19日現在でも、DeepSeekオープンプラットフォームのAPI課金サービスは未だに正常に戻っていない。
図注：DeepSeek開発者プラットフォームは依然として課金が復旧していない 図源：字母榜スクリーンショット
バックエンドの停止がDeepSeekサーバーのオーバーロードによるものだと気づいたとき、開発者として数日間にわたり事前の通知がなく、さらにアフターサポートやメンテナンスサービスも一切なかったことに、リンセンは「見捨てられた」ような気持ちになった。
「家の前にある小さな店があって、あなたは常連客で、会員カードも持っている。店主とも良好な関係を築いてきた。ある日突然、その店がミシュランレストランに認定され、店主は常連客を無視し、以前の会員カードも無効にしてしまう——そんな感じです。」とリンセンは語る。
2023年7月からDeepSeekを導入した初期開発者の一人として、リンセンはDeepSeekの話題化に胸を躍らせたが、今では運営を維持するためにChatGPTに切り替えるしかなく、「ChatGPTは少しお高いが、少なくとも安定している」という。
DeepSeekが口コミで広まる小さな店から、観光名所のミシュランレストランへと変貌する中、リンセンと同じようにAPI呼び出しができなくなった多くの開発者が、次々とDeepSeekから離れていく。
2024年6月、小窓AI問答機は製品の初期段階でDeepSeek V2を導入していた。小窓のパートナーであるルーチは、当時DeepSeekが唯一全文を正確に暗唱できる『岳陽楼記』を一度も間違えずに読み上げられる大規模モデルだったことに非常に驚いた。そのため、チームはDeepSeekを製品の中核機能の一つとして採用した。
しかし開発者にとってみれば、DeepSeekは優れているものの、安定性には常に課題がある。
ルーチは字母榜（ID：wujicaijing）に対し、春節期間中、C向けユーザーのアクセスが混雑するだけでなく、開発者もしばしばDeepSeekを呼び出せない状況にあるため、チームではすでにDeepSeekを導入している複数の大規模モデルプラットフォームを並列利用することを決めたと述べた。
「現在すでに数十のプラットフォームがフルパワーバージョンのDeepSeek R1を提供しています。」これらのR1モデルにAgentとPromptを組み合わせることで、ユーザーのニーズを満たすことができる。
DeepSeekから流出する開発者層を獲得しようと、主要クラウドベンダーは開発者向けに頻繁にイベントを開催している。「イベント参加で無料で計算リソースをプレゼント。大量呼び出ししなければ、中小開発者はほぼ無料で利用できる。」と易標AI技術責任者のヤン・ホイチャオ氏は語る。
とはいえ、現時点でのDeepSeekの人気の高さを考えると、初期開発者が去っていく一方で、より多くの開発者がそのトラフィックの恩恵を得ようと殺到している。
シージャンが起業したプロジェクトは、DeepSeekのAPIを呼び出してロールプレイを行うAIコンパニオンアプリであり、2月2日のリリース初週で約3,000人のアクティブユーザーを獲得した。
一部のユーザーからDeepSeekのAPI呼び出し時にエラーが出ることが報告されているものの、すでに60％のユーザーがAndroid版の早期リリースを希望している。シージャンのSNSバックエンドには毎日数十人がダウンロードリンクを求めてDMを送ってくる。「DeepSeek上で構築されたAIコンパニオンプラットフォーム」は、間違いなくアプリが注目される新たなキーワードとなっている。
字母榜の集計によると、DeepSeek公式サイトに掲載されているDeepSeek接続アプリの一覧は、2025年初には182件だったが、現在は488件にまで拡大している。
一方ではDeepSeekが「国産の光」として爆発的人気を博し、7日間で1億人のユーザーを獲得。他方では、最初期からDeepSeekに展開していた開発者たちが、過剰なトラフィックによるサービス混雑の影響で、次々と他の大規模モデルへ移行している。
開発者にとって、長時間のサービス異常は単なる故障ではなく、コードの世界とビジネスロジックの間に亀裂が走る事態となり、移行コストという現実の中で生存を計算せざるを得なくなる。誰が流入しても、脱出しても、開発者たちはDeepSeekの急成長が引き起こす余波に直面せざるを得ない。
一
春節期間中に3日間バックエンドが強制停止した後、大晦日の6日、プログラムの正常稼働を確保するために、すでに1年以上使用していたDeepSeekから離れ、再びChatGPTに戻ったリンセン。
API呼び出し価格がほぼ10倍高くなったとしても、今の最優先事項はサービスの安定性の確保である。
注目に値するのは、開発者がDeepSeekから他の大規模モデルへ移行することは、ユーザーがアプリ内でモデルを切り替えるよりもはるかに簡単ではないということだ。「異なる大規模言語モデル、あるいは同じモデルの異なるバージョンでも、プロンプトに対する応答結果には微妙な差がある。」リンセンは今もなおChatGPTを呼び続けているが、すべての重要なノードをDeepSeekからChatGPTに移行し、安定かつ高品質なコンテンツ出力を保証するのに、半日以上かかった。
切り替え自体はおそらく2秒で済むかもしれないが、「多くの開発者は新しいモデルに切り替えるために1週間かけて繰り返しプロンプトを調整し、テストを繰り返す必要がある。」とリンセンは字母榜に語った。
リンセンのような中小開発者にとって、DeepSeekのサーバー不足は理解できる。だが、事前に通知があれば、時間的コストやアプリ保守コストなど多くの損失を回避できたはずだ。
「DeepSeek開発者バックエンドへのログインには携帯電話番号登録が必要で、1通のSMSだけで開発者に事前通知ができるはずだ。」今、こうした損失は、DeepSeekが無名だった頃からずっと支えてきた開発者自身が背負うことになる。
開発者とある大規模モデルプラットフォームが深く連携している場合、安定性は口に出さなくても当然の契約となる。頻繁に不安定になるサービスインターフェースは、開発者がプラットフォームへの忠誠心を再考させるに十分である。
昨年、リンセンはフランスの大手大規模モデル企業Mistralを呼び出していた際、請求システムの誤りにより重複課金されたことがある。彼がメールを送ったところ、Mistralは1時間以内に問題を修正し、補償として100ユーロのクーポンを付与した。このような対応により、リンセンはさらに信頼を寄せることになった。現在、彼は一部のサービスをMistralに戻している。
易標AI技術責任者のヤン・ホイチャオ氏は、DeepSeek V3バージョンのリリース以降、脱出を計画し始めている。
詩や皮肉を書くためにDeepSeekを使うのではなく、入札書類を作成するために使ったらどうだろうか？社内のAI入札書類プロジェクトを担当するヤン・ホイチャオは、DeepSeekがV3バージョンをリリースした後、すでに代替案を探し始めていた。彼にとっては、入札書類のような専門分野において、「DeepSeekの安定性はますます低下している。」
DeepSeek R1バージョンが注目を集めた推論能力は、ヤン・ホイチャオを惹きつけない。「開発者として、ソフトウェアの主な推論能力はプログラムとアルゴリズムによって支えられており、モデルの基本能力に大きく依存するわけではない。基盤に最も古いGPT 3.5を使っていても、アルゴリズムで補正すれば優れた結果が得られる。モデルが応答を安定して返せばよいのだ。」
実際に呼び出してみると、ヤン・ホイチャオの目には、DeepSeekは頭は良いが怠ける傾向のある「優等生」のように映る。
V3バージョンにアップグレードした後、ヤン・ホイチャオは、DeepSeekが複雑な質問に対して高い回答成功率を持つようになった一方で、安定性が受け入れがたいほど悪化したことに気づいた。「今10の質問をすると、少なくとも1つは出力が不安定になり、要求された内容以外に、DeepSeekは自由に発揮して、問題とは無関係な内容を追加生成してしまう。」
例えば、入札書類には誤った文字が含まれてはならず、また大規模モデルからの返答結果については、開発者が通常Json構造（各呼び出しで固定フィールドを安定的に返すように指示）でデータを出力するよう指定しており、その後の関数呼び出しに便利にするが、エラーや不正確さがあると、その後の呼び出しが失敗する。
「DeepSeek R1は、以前のV3バージョンに比べて推論能力が大幅に向上したかもしれないが、商業利用レベルの安定性には達していない。」と@生産力Markアカウント内でヤン・ホイチャオは述べた。
図注：DeepSeek V3生成過程で文字化けが発生 図源：@生産力Markアカウント
2024年初頭からDeepSeek-coder時代から参加した初期ユーザーとして、ヤン・ホイチャオはDeepSeekが優等生であることを否定しないが、今や入札書類の品質と安定性を確保するために、彼は国内の他のBtoBユーザー向け大規模モデル企業に目を向けざるを得ない。
かつてAI業界の拼多多と呼ばれたDeepSeekは、価格性能比のタグにより、中小AI開発者のグループを急速に集めた。しかし今、DeepSeekを直接かつ安定的に呼び出すには、ローカルにデプロイする必要がある。「DeepSeek R1を1台デプロイするには30万〜40万元のコストがかかり、オンラインAPIで計算すれば、30万元は一生使い切れない。」
安さでもなく、安定性でもない。呼び出せないヤン・ホイチャオたちは、一斉にDeepSeekから離れている。
二
かつて、リンセンたちは最初に確信を持ってDeepSeekを選んだ人々だった。
2024年6月、リンセンは自身のAIミニプログラム「少年听世界」を開発するにあたり、当時の国内外数十の大型モデルプラットフォームを比較検討した。彼は大規模モデルを使って毎日数千件のニュースを処理し、フィルタリング・順位付けを行い、青少年向けの科学技術や自然に関するニュースを選び出し、さらにニュース本文を加工する必要があった。
これにはモデルが賢いだけでなく、安いことも求められる。
毎日数千件のニュースを扱うため、トークン消費量が非常に大きくなる。独立開発者であるリンセンにとって、ChatGPTモデルは高価であり、コアプロセスにのみ使用可能で、大量のテキストを迅速にフィルタリング・分析するには、価格がより低い別の大型モデルの支援が必要であった。
また、海外のMistralやGemini、ChatGPTなども呼び出し手続きが煩雑だった：海外に具体的なサーバーが必要であり、リレー局を設置し、さらに海外のクレジットカードでトークンを購入しなければならない。
リンセンはイギリスの友人のクレジットカードを使って、ようやくChatGPTアカウントに課金できた。しかし、サーバーが海外にあると、APIの応答速度も遅延する。これらすべてが、リンセンをして国内に目を向けさせ、ChatGPTの代替品を探すきっかけとなった。
DeepSeekはリンセンを驚かせた。「当時、DeepSeekが最も有名というわけではなかったが、応答が最も安定していた。」10秒ごとにAPI呼び出しリクエストを行う例で言えば、他の国内大規模モデルでは100回のうち30％程度の確率で何の応答も返ってこないことがあったが、DeepSeekは毎回応答があり、ChatGPTやBATの大規模モデルプラットフォームに劣らない応答品質を維持していた。
また、ChatGPTやBATの大規模モデルAPIの価格と比べても、DeepSeekは本当に安かった。
リンセンは大量のニュース読解と初期分析作業をDeepSeekに任せた結果、DeepSeekの呼び出しコストがChatGPTの10分の1以下であることを発見した。プロンプトを最適化した後、DeepSeekの1日の呼び出しコストはわずか2〜3元まで下がった。「おそらくChatGPTと比較すれば最高ではないかもしれないが、DeepSeekの価格は極めて低く、私のプロジェクトにとっては非常に高いコストパフォーマンスを持っている。」
図注：リンセンが大規模モデルでニュースを収集・分析（左）、最終的に「少年听世界」ミニプログラムに表示（右） 図源：リンセン提供
コストパフォーマンスは、開発者がDeepSeekを選ぶ主な理由となった。2023年、ヤン・ホイチャオは当初社内のAIプロジェクトをChatGPTからMistralに切り替えたのは、主にコスト管理のためだった。その後、2024年5月にDeepSeekがV2バージョンをリリースし、API価格を100万トークンあたり2元に下げたことは、他の大規模モデルベンダーにとってはまさに次元の違う攻撃であり、これがヤン・ホイチャオが社内のAI入札書作成ツールプロジェクトをDeepSeekに切り替えるきっかけとなった。
同時に、テストの結果、ヤン・ホイチャオは、国内でクラウドサービスでBtoB市場をすでに席巻しているBATは「プラットフォームが重すぎる」と感じた。
易標AIのようなスタートアップ企業にとって、BATを選択すると、クラウドサービスのバンドル消費に直面する。単に大規模モデルサービスを簡単に呼び出したいヤン・ホイチャオにとっては、明らかにDeepSeekのAPI呼び出しがより手軽である。
移行コストの面でも、DeepSeekは優位に立っていた。
リンセンもヤン・ホイチャオも、初期のAPP開発はOpenAIのインターフェース形式に基づいていたため、BATの大規模モデルプラットフォームに切り替える場合は、基盤から再開発が必要になる。しかし、DeepSeekはOpenAI風インターフェースを互換しており、モデルの切り替えはプラットフォームアドレスを変更するだけでよく、「1分で痛みなく切り替え可能」である。
小窓AI問答機は正式販売初日からDeepSeekを搭載し、5つのコアキャラクターのうち、中国語と作文指導の役割をDeepSeekに任せて構築した。
パートナーであるルーチも、昨年6月にDeepSeekの能力に驚かされた。「DeepSeekの中国語理解能力は非常に優れており、当時唯一『岳陽楼記』を全文正確に暗唱できる大規模モデルでした。」とルーチは字母榜に語った。他の大規模モデルが平凡で堅苦しい文書形式の出力をする中、DeepSeekで子どもに作文を教えると、文章の想像力の点で勝てるのです。
ソーシャルメディアでDeepSeekを使って詩やSF小説を書くのが流行る前から、DeepSeekの華やかな文体は小窓AIチームの目を引いていた。
開発者たちにとって、彼らはまだDeepSeekの呼び出しが復活することを期待している。現時点では、BATがフルパワーバージョンのDeepSeek R1を展開したプラットフォームに移行するのも、他の大規模モデルベンダーに移るのも、どうやら「菀菀類卿」（似て非なるもの）に過ぎない。
三
しかし競合他社は、DeepSeekの注目を浴びた深度推論の特徴に着実に追いつこうとしている。
国内では、最近百度や腾讯が独自開発の大規模モデルに深層思考機能を相次いで追加している。海外では、OpenAIも2月に緊急で「Deep Research」を新設し、推論大規模モデルの思考能力をネット検索に活用し、Pro、Plus、Teamユーザーに開放する。Google DeepMindも2月にGemini 2.0モデルシリーズを発表し、その中の2.0 Flash Thinking実験版は推論能力を強化したモデルである。
注目すべきは、DeepSeekは依然としてテキスト閲覧中心であるのに対し、ChatGPTやGemini 2.0は深層思考をサポートするだけでなく、推論能力をマルチモーダルに拡張し、動画、音声、文書、画像など複数の入力モードをサポートしていることだ。
DeepSeekにとって、マルチモーダルへの追いつきに加えて、より大きな課題は競合他社の価格接近にある。
クラウドプラットフォーム側では、主要クラウドベンダーが一斉にDeepSeekを採用し、流量を分け合いながら、クラウドサービスで顧客を囲い込もうとしている。大規模モデルDeepSeekの呼び出しは、ある意味では企業のクラウドサービスとのバンドルの「おまけ」になっている。
百度創業者の李彦宏は最近、「大規模言語モデル分野では、12ヶ月ごとに推論コストが90％以上削減できる」と述べた。
推論コストの低下トレンドの中で、BATのAPI呼び出し価格が継続的に下落するのは避けられず、DeepSeekのコストパフォーマンスの優位性は、大手企業による新たな価格戦争の圧力を受けることになる。
ただし、大規模モデルAPIの価格競争はまだ始まったばかりであり、開発者向けには、大規模モデルベンダーはサービスでも競っている。
リンセンは大小さまざまな大規模モデルプラットフォームを経験してきたが、特に印象深いのは、ある大手テクノロジー企業が専任のアカウントマネージャーを配置し、安定性の問題や技術的トラブルが発生した際にも、積極的に開発者と連絡を取り合う体制だ。
一方、オープンソースの大規模モデルプラットフォームとして、開発者により包括的なAI支援を提供することを目指しているにもかかわらず、DeepSeekは公式サイトに開発者向けの領収書発行ページさえ設けていない。
「API課金後に、他の大規模モデルプラットフォームのようにバックエンドで直接領収書を発行できない。DeepSeekは公式サイト外に迂回し、カスタマーサポートの企業微信を追加して領収書を発行する必要がある。」とヤン・ホイチャオは字母榜に語った。価格面でもサービス面でも、DeepSeekの「コストパフォーマンス」というタグは、やや揺らぎ始めている。
ある大手IT企業のAIプロダクトマネージャーは字母榜に、あるインターネット企業のリーダーが既存の大規模モデルをDeepSeekに置き換えることを固執し、プロンプトの再調整にかかる時間をまったく気にしないと語った。また、フルパワー版のDeepSeek R1であっても、Function callingなどの汎用機能がサポートされていないことが多い。
BATがクラウドサービスでBtoBサービスシーンを確立していることに比べ、利便性の面では、DeepSeekは依然としてAI大手に一歩及ばない。
ただ、DeepSeekの流量効果はまだ衰えておらず、追随する人々は依然として多い。
一部の企業はDeepSeekに接続したと称して、単にAPIを呼び出し始め、数百元を課金しただけである。また、ある企業はDeepSeekモデルを展開したと発表しているが、実際には社員がBilibiliのチュートリアルを見て、ワンクリックインストールパッケージをダウンロードしただけである。このDeepSeekブームの中、玉石混交、良莠並存である。
潮はいずれ引くが、DeepSeekが取り組まなければならない課題は明らかに増えている。
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