AI開発競争が激化する中、中国ディープシーク社の新型AIモデル「R1」の登場は、NVIDIA社の株価を一時的に急落させました。しかし、NVIDIA社CEOのジェンスン・フアン氏は、この状況を冷静に分析し、むしろAI進化の必然的な流れであると捉えているようです。本記事では、フアンCEOの視点を通して、ディープシークショックの真相とAI半導体市場の未来を探ります。
ディープシークショック、その真相とは？
ディープシーク社の「R1」は、低価格ながら高性能な推論用AIモデルとして注目を集め、NVIDIA社の高価なGPUが不要になるのではという懸念が広がり、同社の株価は一時17%も急落しました。メタやオープンAIといった巨大テック企業も、R1の脅威を真剣に分析し始めたと報じられています。
NVIDIA CEO ジェンスン・フアン氏
しかし、NVIDIA社はこの状況を全く異なる視点で捉えています。同社報道官は、ディープシークの成果を「卓越したAIの成果」と賞賛し、フアンCEOが提唱する「テストタイム・スケーリング」の好例だと説明しました。
テストタイム・スケーリング：AI進化の第三法則
フアンCEOは、CES2025の基調講演で「テストタイム・スケーリング」をAI進化の第三法則として提唱しました。これは、AIが与えられたタスクの難易度に応じて、必要な計算資源を柔軟に配分する技術です。簡単なタスクには最小限の資源を、複雑なタスクにはより多くの資源を投入することで、効率的な問題解決を可能にします。
事前学習、事後学習、そしてテストタイム・スケーリング
フアンCEOは、この概念を分かりやすく大学教育に例えました。大学で幅広い基礎知識を学ぶのが「事前学習」、就職活動に向けて専門知識を深めるのが「事後学習」だとすると、「テストタイム・スケーリング」は、実際の職場で様々な課題に直面し、経験を積む過程に相当します。
AIも同様に、事前学習で一般的な知識を習得し、事後学習で特定のタスクに特化した能力を向上させます。そして、「テストタイム・スケーリング」によって、実務経験を積み重ねるように、柔軟な問題解決能力を身につけていくのです。
AI半導体市場の未来：推論用チップの需要拡大
フアンCEOは、「テストタイム・スケーリング」の普及により、AI秘書のようなサービスが一般化し、NVIDIA社のコンピューティング技術への需要がさらに高まると予測しています。これは、AIモデルの最適化とサービス提供に特化した推論用チップの需要拡大につながると考えられます。
HBMだけでなく、GDDR7も需要増？
AI半導体市場では、高帯域幅メモリー（HBM）が注目されていますが、フアンCEOの見解によれば、従来型のHBMやGDDR7メモリーも需要が増加する可能性があります。「テストタイム・スケーリング」は、タスクの難易度に応じて計算資源を柔軟に配分するため、様々な種類のメモリーへの需要が高まると考えられるからです。
まとめ：ディープシークショックはAI進化の通過点
ディープシークショックは、一見NVIDIA社にとって脅威のように見えますが、フアンCEOはこれをAI進化の必然的なステップと捉えています。「テストタイム・スケーリング」という新たな概念は、AI半導体市場の未来を大きく変える可能性を秘めています。今後、AI技術がどのように進化し、私たちの生活にどのような影響を与えるのか、引き続き注目していく必要があります。
専門家の意見として、AI研究の第一人者である東京大学大学院情報理工学系研究科の佐藤教授（仮名）は、「フアンCEOの洞察は非常に重要です。テストタイム・スケーリングは、AIの汎用性を高める鍵となる技術であり、今後のAI開発の方向性を示唆するものと言えるでしょう」と述べています。
