【AI先生の投資教室】「DeepSeekが示すAIの未来と投資戦略：GPUの需要が高まる理由」
はじめに
AI分野は日々進化を続けており、新たな技術が次々と登場しています。その中でも注目を集めているのが、世界初のオープンソース推論モデル「DeepSeek」です。この技術がもたらす可能性は非常に大きく、AI開発や普及が加速すると期待されています。しかし、一部では「DeepSeekの登場でGPUが不要になるのでは？」という誤解が広がっています。
この記事では、NvidiaのCEOであるジェンスン・ファン氏の発言を基に、AIの学習プロセスとGPUの重要性を解説します。また、AI分野への投資を考える上でのポイントもお伝えします。
DeepSeekとは何か？
DeepSeekは、AIが質問に答える際の「推論」プロセスを効率化するモデルです。その最大の特徴は、誰でも利用できるオープンソースモデルであること。これにより、世界中のAI研究者や開発者がDeepSeekを活用できるようになり、AI技術の発展がさらに加速しています。
しかし、この技術に対して「これでAI開発の計算負荷が減る」「GPUの需要が下がる」と考える人もいますが、それは全くの誤解です。むしろ、DeepSeekの登場によってGPUの重要性がさらに増しているのです。
AIが賢くなるための3つのプロセス
AIが機能するためには、次の3つのプロセスが必要です。これを理解することで、なぜGPUが必要不可欠なのかが分かります。
1. プリトレーニング（事前学習）
AIは、膨大なデータを使って基礎知識を学びます。たとえば、言語モデルの場合、文章を読んで単語や文法、構造を理解するプロセスがこれに当たります。
- 必要なデータ：テキスト、画像、音声、動画など多種多様。
- 計算負荷：非常に高く、大量のGPUリソースを消費します。
2. ポストトレーニング（事後学習）
AIが基礎知識を得た後、それを使って問題解決のスキルを磨く段階です。ここでは、人間からのフィードバックや強化学習を活用して、AIの性能を向上させます。
- 例：会話モデルが人間らしい受け答えを学ぶ、画像認識モデルが特定の物体を正確に識別する。
- 計算負荷：プリトレーニングと同等、またはそれ以上に高い。
3. 推論（インフェレンス）
ユーザーがAIに質問を投げかけ、答えを得るプロセスです。一見、シンプルに思えますが、複雑な問題ほど深い推論が必要で、計算負荷が高まります。
- 簡単な例：暗記している知識を返答する。
- 複雑な例：問題を段階的に分解し、試行錯誤して答えを導く。
DeepSeekが示すGPUの重要性
DeepSeekの登場で「AIの効率化」が進むことは間違いありません。しかし、効率化されるのは一部のプロセスに過ぎず、全体の計算負荷が軽くなるわけではありません。むしろ、AIの利用拡大によって、計算リソースへの需要はさらに高まります。
特に、AIがより深い推論を行うようになると、従来以上のGPUパワーが必要になります。Nvidiaのジェンスン・ファン氏が述べた通り、「DeepSeekの登場によってGPUの重要性が減るどころか、さらに高まる」という指摘は的を射ています。
投資家が注目すべきポイント
AI分野への投資を検討する際、以下のポイントを押さえておくことが重要です。
1. GPUメーカーの成長可能性
Nvidiaなど、GPUを開発する企業は、今後もAI分野の拡大に伴って成長が期待されます。特に、AIモデルの学習や推論における計算負荷が増える中で、GPUの需要は引き続き高い水準を維持するでしょう。
2. オープンソース技術の影響
DeepSeekのようなオープンソースモデルが登場することで、AI技術がより広く普及します。この流れは、関連インフラ（データセンター、クラウドサービスなど）の需要増加につながります。
3. 長期視点での市場成長
AI分野は短期的なブームではなく、長期的な成長が見込まれる市場です。コア・サテライト戦略を採用し、インデックス投資（例：SP500）をコアに据え、個別銘柄への投資をサテライトとして組み合わせると良いでしょう。
まとめ
DeepSeekの登場は、AI分野の発展をさらに加速させる重要な技術革新です。一方で、GPUの重要性が薄れることはなく、むしろ需要が拡大する局面を迎えています。AI技術とそれを支えるインフラに注目し、長期的な視点で投資することで、大きな利益を得られる可能性があります。
AIの未来を見据えた投資戦略を立てる際、GPUメーカーや関連インフラ企業を中心にポートフォリオを構築することを検討してみてください。
