DeepSeek vs. OpenAI: AI競争の実態 – 中国のR1は単なるコピーか、それとも戦略の傑作か?

Konrad Wolfenstein

11ヶ月前

単なる模倣ではない？DeepSeek R1 & R1 Zero vs. OpenAI o1 – AI技術の世界比較 – 画像：Xpert.Digital

戦略か偶然か？DeepSeek R1とOpenAIのo1のライバル関係に注目 - Focusレポート

巨人たちの技術競争：DeepSeek vs. OpenAI – AIの未来を支配するのは誰か？

中国と米国は長年にわたり、世界の技術開発の中心に位置してきました。特に人工知能（AI）分野では、大手テクノロジー企業と新興スタートアップ企業が共に革新的なソリューションを模索し、熾烈な競争が繰り広げられています。こうした中、中国のAIスタートアップ企業DeepSeekと米国のOpenAIは大きな注目を集めています。DeepSeekは最近、2つの注目すべきAIモデルを発表しました。DeepSeek R1（基本バージョンは「R1」と呼ばれます）とDeepSeek R1 Zero（「R1-Zero」と呼ばれることもあります）。一方、米国のOpenAIはo1モデルとその小型版であるo1 miniを発表しました。DeepSeek R1とR1 Zeroは、単なる米国技術の偶然の模倣なのか、それとも中国のAI分野を台頭させるための意図的な戦略なのか、多くの観測者が疑問視しています。

本稿では、DeepSeekとOpenAIのAIシステムの相違点と類似点を深く掘り下げます。さらに、DeepSeek R1 ZeroとR1における強化学習の適用方法を検証し、次世代AIモデルへの潜在的なメリットを探ります。2,000語を超える本稿は、包括的な概要と詳細な分析を可能にします。同時に、信頼できる情報のみを提供することに努め、単なる憶測にとどまらず、検証可能なトレンド、確立された技術データ、そしてAI分野からの発言に焦点を当てています。

に適し：

AI における中国対米国: DeepSeek R1 (R1 Zero) と OpenAI o1 (o1 mini) は本当に違いますか?

AI分野における世界的な競争

AI分野における中国と米国の競争は近年著しく激化しています。両国はAIの未来技術における覇権をめぐる熾烈な競争を繰り広げていると、専門家はしばしば指摘します。この競争激化の要因はいくつかあります。第一に、両国の政策立案者は、AIが今後数十年にわたるイノベーションのリーダーシップを確保する可能性を秘めていると考えています。第二に、大手テクノロジー企業はAIソリューションがもたらす莫大な経済的利益を認識しています。第三に、中国と米国は共にAI研究を推進するための包括的な戦略を策定しています。

中国では、AIは長年にわたり、国の近代化の重要な要素であり、「国際競争力の鍵」と考えられてきました。政府はAI技術の開発拡大のため、多様なプログラムと資金提供を通じてスタートアップ企業や研究機関を支援しています。一方、米国は自由市場の力に依存しており、Google、Microsoft、Meta、OpenAIといった大手企業や多くの小規模企業が、機械学習、ニューラルネットワーク、自然言語処理（NLP）の発展のために、投資家から多額の資金を得て競争しています。

DeepSeekとOpenAIの概要

中国発の新興企業DeepSeekは、世界のAIシーンにおいて「隠れた名品」のような存在となっています。このAIスタートアップは、中国の大手テクノロジー企業ほど知名度は高くありませんが、短期間で高品質な大規模言語モデル（LLM）を開発しているという点から、専門家の間で注目を集めています。これらのモデルには、DeepSeek R1とDeepSeek R1 Zeroの2つがあります。一方、OpenAIはカリフォルニアに拠点を置く企業で、そのAIモデルで世界的に有名であり、早くから高い評価を得ています。o1とその小型版であるo1 miniによって、OpenAIは高品質でスケーラブルなAIシステムへの注力を示しています。

DeepSeek R1およびR1 Zeroモデルは最近、OpenAIのo1 miniやより高性能なo1モデルに匹敵するベンチマーク結果を達成しました。イノベーションが著名な米国企業によって支配されることの多い業界において、中国企業のDeepSeekは突如として強力な競争相手となりました。一部のアナリストは、DeepSeekがどの程度米国のアプローチに影響を受けていたのか、単に戦略を模倣しただけなのか、それとも実際に新しい考え方を導入したのかを疑問視しています。

DeepSeek R1とR1 Zeroの技術的基礎

1. DeepSeek-R1-Zero: 人間の監督なしの強化学習

DeepSeek-R1-Zeroは、事前の人間によるフィードバックや従来の教師あり学習を必要とせず、強化学習（RL）のみに依存している点で特に注目を集めています。高度なAIアプリケーションの大半は、少なくとも一部のフェーズでは、人間によるアノテーションデータや実世界テストからのフィードバックに依存しているため、このアプローチは注目に値します。

DeepSeek-R1-Zeroは異なるアプローチを採用しています。このモデルは、大規模で複雑な関係性を認識し、自立的に向上する能力を育成することを目的として設計されています。実生活におけるフィードバックを継続的に活用することで、R1-Zeroは推論の領域において特に重要な特定のスキルを習得しました。具体的には、以下のスキルが挙げられます。

自己チェック: 最終的な答えを出す前に、モデルは自身の中間ステップ（「内部独白」）をチェックしてエラーを発見します。
反映: 単一の回答を直接提供するのではなく、モデルは、人が考えられる解決策を互いに比較検討するのと同様に、さまざまな回答オプションを反映します。
長い思考の連鎖の生成: R1-Zero は、複雑なタスクでも中間ステップを生成でき、それをソリューションで柔軟に使用できることを示しています。

行き詰まりに遭遇した際に自己監視し、再出発する能力は、AI研究における将来の飛躍的進歩にとって極めて重要だと考えられています。問題が複雑になるほど、思考プロセスを整理し、誤ったアプローチを修正する能力が重要になります。

2. DeepSeek-R1: 強化学習と従来の微調整の組み合わせ

姉妹モデルであるDeepSeek-R1は、強化学習の可能性と、より伝統的な教師ありファインチューニング手法を組み合わせています。この戦略の背後にある論理的根拠は、強化学習は特に創造的で洗練された解決策につながる可能性がある一方で、理解可能性や関連性に関する人間の期待に応えられない場合があるということです。これを克服するために、DeepSeekの開発者は、人間のフィードバックとキュレーションされたトレーニングデータを活用するファインチューニング手法をさらに実装しました。

社内テストと公開されている複数のベンチマークによると、DeepSeek-R1は様々な分野で優れたパフォーマンスを発揮しています。具体的には以下のとおりです。

数学: AIME の平均精度は 79.8%、MATH-500 の平均精度は 97.3% です。
プログラミング: Codeforces などのコードコンテストでは、このモデルは他の参加者の約 96.3% よりも優れたパフォーマンスを発揮します。
一般知識: DeepSeek-R1 は、MMLU で 90.8%、GPQA Diamond で 71.5% のスコアを獲得し、この分野で優れた成績を収めました。

DeepSeek-R1はコスト効率が高く、多くの分野で優れた成果を上げているという事実は、観測者たちの関心を惹きつけている。「これは、スタートアップ企業が巨額の資金を持つ米国の巨大企業に挑戦する、新たなAI時代の幕開けなのだろうか？」と疑問を呈する評論家もいる。

OpenAIのo1：背景、理念、成果

OpenAIは設立当初から、「人類の利益のために安全で有用なAI」の開発に努めてきました。この指針は、強化学習と人間からのフィードバック（RLHF）の組み合わせをはじめとする多くの決定に反映されています。その背後にある考え方は、モデルが人間のフィードバック提供者との相互作用を通じて学習し、形式的に正しいだけでなく、人間にとって理解しやすく、役立ち、倫理的に健全な回答を提供するというものです。

RLHFは、モデルが不適切なコンテンツを生成するといった潜在的な問題を防ぐことを目的としています。しかし、モデルの維持とトレーニング、特に人間によるレビューとフィードバックプロセスにはコストがかかるため、追加のリソースが必要になります。こうしたコストは、多くの場合、サブスクリプション料金や利用料金の上昇に反映されます。例えば、o1はAPI価格が比較的高いことでしばしば批判されていますが、DeepSeekなどの他のプロバイダーは参入障壁が低いサービスを提供しています。

パフォーマンステストの点では、OpenAIのo1は幅広いタスクに適用可能な強力なシステムと評価されています。数学やプログラミングから創造的なテキスト生成まで、o1はその高いパフォーマンスを繰り返し実証してきました。特に、複雑な問題を中間段階に分解し、非常に正確な結果を提供する「思考連鎖推論」はよく知られています。例えば、数学の文章題を出題する人は、多くの場合、思考プロセスを理解できます。このモデルはすべてのステップを透明に開示するわけではありませんが、通常は段階的な議論を提供し、明確に理解できる解決策へと導きます。

2つのシステムの比較: DeepSeek-R1 vs. o1

1. パフォーマンスの違い

数学テストでは、DeepSeek-R1はAIMEで79.8%の精度を達成したのに対し、o1は79.2%に達したと報告されています。これはわずかな差ですが、DeepSeekは技術的に同等、あるいはわずかに優れたモデルを提供しているため、心理的な影響はあります。プログラミングにおいては、CodeforcesテストでDeepSeek-R1は約96.3%を達成したのに対し、o1は96.6%をわずかに上回ると報告されています。この差も小さいですが、両モデルが同等のレベルでパフォーマンスを発揮していることを示しています。

2. コストとアクセス性

重要な点は、コスト構造の違いです。OpenAIはo1に対して比較的高い料金を請求していますが、DeepSeek-R1は大幅に低い価格で運用されていると報告されています。DeepSeekの企業プレゼンテーションでは、「最大95%安価」と述べられています。こうした主張は実際に検証する必要がありますが、このコスト優位性が証明されれば、DeepSeekにとって大きな競争優位性となる可能性があります。これは特に、膨大な量のデータを処理する必要があり、長期的にコストを節約できるソリューションを選択するエンタープライズ顧客にとって当てはまります。

さらに、DeepSeek-R1はMITライセンスの下で利用可能であり、モデルの重みと出力を自由に使用および変更することができます。ますます多くの開発者や企業がオープンソースに依存するようになった現在、これは決定的な利点となる可能性があります。「私たちにとって、オープンであることはイノベーションを促進することを意味します」は、DeepSeekが繰り返し強調している言葉です。オープンソースソリューションにより、開発者はクローズドなエコシステムに縛られることなく、コードに直接アクセスして調整を行い、モデルを独自のプロジェクトに統合することができます。

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3. 特殊能力

DeepSeek-R1とo1はどちらも高度な推論能力を特徴としています。DeepSeek-R1は、RL（参照ベース推論）を通じて、自己批判的思考、中間思考プロセスと「長い思考の連鎖」の調整能力を顕著に開発しました。一方、OpenAIのo1は、段階的かつ論理的に追跡可能な解決経路を作成する能力を指す「思考の連鎖」推論に優れています。そのため、両モデルは結果を即座に提示できるだけでなく、ある程度の推論の説明も可能であり、これにより出力の透明性と信頼性が向上します。

DeepSeek-R1 Zero：特化分野と展望

1. 強化学習に焦点を当てる

DeepSeek-R1 Zeroは、ある意味でR1モデルの革新的なバージョンと言えるでしょう。従来の人間によるフィードバックを一切排除しているからです。R1が教師あり学習に部分的に依存しているのに対し、R1-Zeroは現実世界のフィードバックに完全に依存しています。AI研究の観点から見ると、これは非常に刺激的な実験です。「強化学習の潜在能力はここで限界まで押し上げられている」と一部の専門家は指摘しています。強化学習は試行錯誤の原理を模倣したもので、モデルは正しい中間ステップや最終結果に対して報酬信号を受け取ります。

R1-Zeroの重要な要素は、じっくり考える能力です。特定の問題がより困難であると判断された場合、モデルはより多くの計算サイクルを用いて適切な解を探します。この適応的な計算アプローチはモデルの応答速度を低下させる可能性がありますが、結果の品質を向上させる傾向があります。「遅くても、より賢く」という言葉がまさに適切です。

2. 課題

しかし、この急進的な強化学習アプローチには欠点もあります。DeepSeek-R1 Zeroは、異なる言語を突然切り替えたり、ユーザーにとって分かりにくい出力を生成したりすることがあると言われています。この制御不能な言語切り替えは、強化学習プロセスにおける探索段階の多様性に起因する可能性があります。さらに、フォールトトレランスが低く、規制要件が厳しい場合など、実世界のアプリケーションシナリオにおいて、この強化学習手法が長期的にどのように機能するかは依然として不透明です。

R1-Zeroには現在、高度なダイアログ機能、JSON出力、特殊な関数呼び出しといった機能が欠けています。こうした機能は、AIソリューションをビジネス環境に統合し、例えば自動化プロセスを構築する上で不可欠な要素となることがよくあります。DeepSeekはこれらの機能を段階的に追加していく計画を発表していますが、これらのアップデートがいつリリースされるかは現時点では不明です。

オープンソースを通じて AI を民主化しますか?

DeepSeekは、大規模モデルR1とR1-Zeroに加え、6つの小規模な派生モデルも公開しています。これらのモデルは、大規模モデルから抽出されたデータを用いて部分的に学習されています。その目標は、世界中のAI開発者に、独自のAIプロジェクトを構築するための使いやすいツールを提供することです。「私たちは、AI革命が大企業や研究機関だけでなく、すべての人に届くことを望んでいます」とDeepSeekは述べています。

こうした取り組みは、AIの世界を真に変革する可能性があります。強力なモデルがオープンに利用可能になれば、スタートアップ企業や独立系開発者は、米国の大手プロバイダーと高額なライセンス契約を結ぶ必要がなくなります。DeepSeekのモデルを独自に改変し、直接展開することが可能になります。一部の専門家は、これを独占や寡占を防ぐことで、AIにおける真の多様性とイノベーションを促進する機会と捉えています。

模倣か、それとも戦略的な自社開発か？

東西AI競争において繰り返し議論されるテーマは、中国は単に米国のアプローチを模倣しているのか、それとも真に独自のアプローチを開発しているのか、という点です。実際、DeepSeek R1とR1 Zeroは、OpenAIのo1の動作と多くの類似点を示しています。例えば、どちらもプロセス最適化に強化学習を用いています。思考の連鎖を複数段階のタスクの論理的処理に組み込むというアイデアは、西洋の研究においても初期から存在していました。したがって、DeepSeekもこれらの知見の恩恵を受け、いくつかの点で同様のパラダイムを実装していると考えるのは妥当でしょう。

しかし、こうした類似点を剽窃や単なる模倣の証拠と安易に解釈すべきではありません。AIの研究開発は世界的に推進されており、新しいアイデアは急速に広がります。さらに、科学論文の出版は分野全体の進歩を促し、世界中の研究者が同じ基盤の上に構築することを可能にします。DeepSeekが独自に強化学習アプローチを改良し、いくつかのベンチマークでは競合他社を凌駕するレベルにまで達している可能性も十分に考えられます。

競争の機会とリスク

DeepSeek R1とR1-Zeroは、その優れたパフォーマンスにより、投資家、研究機関、そしてテクノロジー企業から注目を集めています。費用対効果が高く、高性能でオープンなソリューションを求める人にとって、DeepSeekを無視することはまず不可能です。「これほど高いレベルのパフォーマンスと、これほど高いレベルのオープン性を兼ね備えたプロバイダーは多くありません」というのが、業界の専門家の間での共通の見解です。

しかしながら、リスクは依然として残っています。AIシステムは多くの場合、複数回の反復を経て初めて市場成熟に達するため、一部の潜在顧客は「バージョン1」モデルの導入に躊躇しています。さらに、DeepSeekが大規模顧客にとって極めて重要なサポートプロセスにおいて、必要な安定性と信頼性を保証できるかどうかは不透明です。保証、信頼性、データ保護、セキュリティに関する疑問も重要です。特に機密データを扱う場合、技術的なパフォーマンスだけでなく、AIソリューションが国際企業のセキュリティ要件を満たしているかどうかも決定的な要素となります。

倫理的および地政学的影響

テクノロジー分野における米中間の地政学的緊張は、AI分野にもますます影を落としています。多くの企業が「機密データや新しいAIエージェントの開発において、誰を信頼できるのか」と自問しています。西側諸国では、政府機関による介入の可能性を懸念し、中国のAIシステムに対して懐疑的な見方が広がっています。一方、中国では、米国の優位性や独自システムへの潜在的なバックドアを懸念する声が上がっています。

この矛盾は、DeepSeekが真に独自のイノベーションなのか、それとも単なる「中国製」のコピーなのかという問題に反映されている。DeepSeek R1とR1-Zeroが新たな品質基準を確立したことが証明されれば、中国は世界有数のAIシステムを有することになり、地政学的観点からは、中国の急速な技術発展を象徴することとなるだろう。逆に、OpenAIのo1の成功と米国における継続的な開発は、米国のAI企業が市場形成において優位性を維持することを確実にする可能性がある。

潜在的な応用シナリオ

1. 科学研究と数学

DeepSeek-R1とo1はどちらも、数学問題における優れたパフォーマンスにより、研究者、学生、教育機関の関心を集めています。AIMEやMATH-500などの分野で高い精度スコアを誇るこれらのモデルは、複雑な代数、幾何学、解析問題を解くのに適しています。また、科学テキストの抽出と要約のためのツールとしても利用できます。

2. プログラミングとソフトウェア開発

これらのモデルはソフトウェアエンジニアリングにも役立つ可能性があります。DeepSeek-R1とo1はソースコードを解釈し、問題のあるセクションを特定し、最適化を提案します。DeepSeek-R1には、チャットインターフェース内で直接コードをテストおよびレンダリングできる機能も組み込まれています。これにより、開発サイクルが加速し、迅速なイテレーションが促進されます。チームで作業する開発者は、継続的なフィードバックを提供する仮想コードコーチの恩恵を受けることができます。

3. 創造的なブレインストーミングとコンテンツ作成

どちらのモデルも、アイデアの創出、コンテンツ構造の提案、あるいは長文記事の執筆支援など、テキスト作成プロセスをサポートします。これにより、コピーライター、ジャーナリスト、ブロガーは、コンテンツを効率的に作成し、常に新鮮な視点を取り入れる新たな可能性を切り開きます。しかし、出力結果を批判的に評価し、盲目的に採用しないことが依然として重要です。

将来を見据えて：DeepSeek と OpenAI は AI 市場を形成するでしょうか?

DeepSeek R1とR1-Zeroのさらなる開発は、自律的に学習し、人間の介入を最小限にとどめる強力な自律型AIモデルへの世界的な潮流を示唆する可能性があります。強化学習への注目度の高まりは、現代のAI研究の一般的な方向性を反映しています。これらのモデルが実世界のプロジェクトでその価値を証明すれば、他の企業も追随する可能性が高いでしょう。

OpenAIは、その優位性を維持、あるいはさらに拡大することを目指しています。同社はo1のさらなる発展版を研究しており、より正確な思考連鎖機能、改良された対話インターフェース、そしてより強固なセキュリティメカニズムを約束しています。今後、競合他社の参入が進むにつれて、コスト削減も重要な要素となるでしょう。

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イノベーションと競争の緊張

いいえ、R1およびR1-Zeroモデルを備えたDeepSeekは、単なる米国技術のコピーではなく、独自の強みとアプローチを備えています。AIの世界では研究成果が一般的にオープンに共有され、すべてのプレーヤーが最新の手法を採用しようと努めていることから、戦略的な模倣という仮説を完全に否定することはできません。しかし、DeepSeekを「盗作」と糾弾するのは過度の単純化でしょう。提示されたベンチマーク結果とAIモデルのオープン性は、別の物語を物語っています。

「AI革命の新たな段階の始まりにいる」という発言は、シリコンバレーだけでなく中国のイノベーションセンターでも頻繁に聞かれます。この発言は一見一般的なように聞こえますが、真のパラダイムシフトを反映しています。この革命において、もはや大手企業だけが主導権を握っているのではなく、革新的なアイデアと手頃な価格のソリューションで市場を変革している数多くのスタートアップ企業や研究チームも存在します。DeepSeek R1とR1 Zeroは、もはや無視できないその好例です。

もちろん、最終的にどちらのモデルが主流になるのか、あるいは両者（および他の競合製品）が互いに補完し合い、グローバルなAIエコシステムを形成するのかという疑問は依然として残っています。開発者がプロジェクトを米国モデルまたは中国モデル（あるいはその組み合わせ）のどちらかで実装できるような共存は、イノベーション文化全体にとって有益となるでしょう。いずれにせよ、モデルの技術的な健全性と信頼性は依然として重要です。

一つ確かなことは、DeepSeek R1とR1 Zeroが、高度なモデルをより幅広いユーザーに提供することで、AIの民主化に貢献できる可能性があるということです。DeepSeekが高品質でありながら費用対効果の高いソリューションであることが証明されれば、他のベンダーは価格モデルを見直したり、より透明性を高めたりするよう圧力が高まるでしょう。一方、OpenAIのo1は、品質、安定性、そしてコミュニティサポートの点で、多くの人から「ゴールドスタンダード」と見なされています。しかしながら、批評家からは、OpenAIのソリューションは価格が手頃ではなく、あらゆるユースケースに対応できるほど柔軟ではないという懸念も表明されています。

「AI開発における偶然か、それとも戦略的な模倣か？」― この問いに明確に答えることはおそらく不可能でしょう。DeepSeekとOpenAIはそれぞれ共通の知識基盤の上に構築し、類似の研究成果からインスピレーションを得ている可能性の方がはるかに高いでしょう。両者は独自のアイデアと革新性を持ち寄り、特定の分野において競合他社を凌駕しようと努めています。長期的には、この競争は基準の向上、技術進歩の加速、AIベースのサービス利用コストの削減につながり、すべての人々に利益をもたらすでしょう。

中国と米国のAI競争は今後も続くでしょう。それに伴い、既存の業界プレーヤーが新興企業と比べてどのように立ち回るかという問題も浮上します。10年後に誰が覇権を握るかという単純な答えは、おそらく存在しないでしょう。地政学的動向や経済状況、文化的側面など、あまりにも多くの要因がテクノロジーの全体像に影響を与えます。今日、野心的なスタートアップ企業が明日にはAI分野のグローバルリーダーになる可能性があり、今日リーダーと目されている企業が明日には強力な挑戦者と戦わなければならないかもしれません。

確かなことが一つあります。強化学習、オープンライセンス、公正な価格体系、そして複雑な思考プロセスを透明にマッピングする能力は、成功とイノベーションの重要な原動力です。これらの要素を組み合わせ、同時に機密データのセキュリティと保護を確保する企業は、市場から高く評価されます。DeepSeek R1、R1 Zero、そしてOpenAIのo1は、AIの新たな章の到来を示す優れた例です。世界は、来年、そして今後数十年にわたってもたらされるさらなる進歩、そして新世代の法学修士課程が真に普遍的なAIのビジョンを実現できるかどうかに期待を寄せています。

DeepSeek R1、R1 Zero、そしてOpenAI o1との比較についての議論はこれで終わりです。AIの世界は常に進化しており、新しいモデルが既存のモデルと常に競合しています。この発展は、集中的な研究、相互のインスピレーション、健全な競争、そして共に取り組まなければならないますます大きな課題によって特徴づけられます。これらの技術が進歩するにつれ、中国と米国がそれぞれの強みをどのように組み合わせるか、あるいはどのように競い合うか、ますます興味深いものになるでしょう。DeepSeek R1、R1 Zero、o1のようなモデルが、人々の情報処理、問題解決、そして創造性を高める方法に革命をもたらす革新的なソリューションを提供すれば、最終的には社会全体が勝利を収めることができるでしょう。

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ローカルからグローバルへ: 中小企業は賢い戦略で世界市場を征服 - 画像: Xpert.Digital

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