DeepSeek の 10 兆ドル戦略に関する宝玉氏の解説

DeepSeek の 10 兆ドルの壮大なる戦略

著者：GDP (@bookwormengr)**

あなたは考えたことがありますか、DeepSeek は一体どのようにして、そしてどうやって巨額の利益を得るつもりなのでしょうか？

彼らは智譜（GLM）、月之暗面（MoonShot）、MiniMax のように競争力のあるプログラミングサブスクリプションプランを推出していません。また、マルチモーダルや音声、ビデオモデルも持っていません。今日に至るまで、彼らにはまだ評価フレームワーク（Harness、モデルの性能をテスト・評価するためのベンチマークツール**）さえ存在しません（ただし最近、そのための採用活動を開始したという噂はあります）。さらに、DeepSeek は長年にわたりオープンソースに尽力し、自らの「秘伝のレシピ」を惜しみなく共有しています。これは狂気の沙汰なのでしょうか？それとも単なる資金の浪費なのでしょうか？彼らに 100 億ドルの投資を検討している投資家たちは、いったい何をしようとしているのでしょうか？

いいえ、私の見解では、その逆です！！！

ここでは、私がこれまで彼らの行動について観察してきたことと、彼らが実践しているように見える戦略についてお話ししたいと思います。DeepSeek の創業者である梁文鋒の目は明らかに、はるかに大きな最終的な賞杯を捉えています——彼ら自身も 1 兆ドルの時価総額に到達できるだけでなく、中国に 10 兆ドル規模の産業巨人を生み出す手助けさえも行うのです！

DeepSeek の「英雄の旅」を再考する

DeepSeek はいつも風上を向いて進みます。彼らは他社よりわずかに優れるような微調整モデルに執着せず、また現在のアプリケーション（各種プログラミングプランなど）を急いで販売することもありません。私は 2025 年 1 月 27 日、私が目撃した光景について語ったバイラルな投稿を行いましたが、現在のストーリーはますます精彩を帯びています。

• 皆が密結合モデル（Dense Models、すべてのパラメータが計算に参加する従来の大規模言語モデルの構造）に執着している間、DeepSeek はあえて困難に立ち向かい、訓練が極めて難しい混合専門家モデル（MoE, Mixture of Experts）を選択しました。

• 彼らは「第一原理」（First Principles）から出発し、強化学習（RL, Reinforcement Learning）において支配的な地位を占めつつも実装コストが極めて高い PPO アルゴリズムに代わる、全く新しい GRPO アルゴリズムを発明しました。

• 検証報酬に基づく強化学習（RLVR, Reinforcement Learning from Verified Rewards）を開発し、これをモデルの推論能力を向上させる決定的な武器として位置づけました。

• 「マルチトークン予測」（MTP, Multi-Token Prediction）を通じて、優れた投機的デコーディング（Speculative Decoding、大規模モデルの生成速度を加速するために後続単語を予測する技術）戦略を提案し、同時に訓練信号をより密集させました。

• 彼らは完璧な「ゼロバブル」（Zero-Bubble）パイプライン並列化技術を構築し、限られた GPU リソースを限界まで絞り出しました。

• 彼らは専門家負荷分散器（Expert Load Balancer）をオープンソース化し、誰もが容易に混合専門家モデルを展開できるようにしました。特に「ワイド専門家並列」（Wide Expert Parallel）戦略を通じて、モデルは大量バッチで実行可能となり、サービスコストが大幅に削減されました。

• 彼らは MLA、DSA、CSA、HCA など一連の魔改造されたアテンション・メカニズム技術を発明し、KV キャッシュ（大規模モデル推論時に過去の対話記憶を保存するためのビデオメモリ領域）の需要を劇的に削減しました。これにより、文脈が無限に延長される状況でも計算需要はほぼ一定に保たれるようになりました。

• 彼らは Engram（エングラム：印迹モジュール）を発明し、メモリを計算力に変換するという驚くべき操作を実現しました。

• 彼らは mHC（修正超接続）を発明し、モデルの規模が急激に増大する際のトレーニングの安定性という難題を解決しました。この革新のリストはさらに長く続けることができます……

英雄の旅という最も古典的な物語構造において、主人公は当初、自身の究極の使命が何であるかを知りません。彼は道中で苦闘し、徐々に偉大な天命に気づき、あらゆる困難を排除してそれを達成しようとします。その過程で、彼は無数の冷ややかな嘲笑に直面しますが、それらを無視して進みます；彼は意図的に敵対する相手にも遭遇します；彼自身にも致命的な弱点や短所があります——しかし最終的には自己を超え、使命を達成します。彼は乗り越えられないように見える難関に正面から向き合いながら、常に巧妙に同盟を結び、貴重な資源を賢く統合します。これが観客が知らず知らずのうちに主人公のために声援を送る理由です。また、これが DeepSeek が世界中で無数の熱狂的なファンを獲得し尊敬を集める一方で、多くの議論も招いた理由でもあります。

次に、DeepSeek がこの道においてすでに十分に遠くまで到達しており、彼らの究極の宿命を垣間見ていることを詳しく解説します。彼らの視野は単なるプログラミングサブスクリプションの販売などというレベルではなく、10 兆ドル規模の中国 AI ハードウェア・エコシステムを揺さぶり、それによって自社の時価総額を自然と 1 兆ドルに引き上げることにあります。その過程で、彼らは西洋のハードウェア・エコシステムにおける新たなプレイヤーたちにもついでに手を貸すことになるでしょう。

ご意見やご指摘を歓迎します。

まず、面白い KV キャッシュの計算をしてみましょう：

著名な半導体分析機関 @SemiAnalysis_ が発表したこの非常にタイムリーなツイートを振り返ってみましょう。

まずは少し面白い KV キャッシュの数学問題を解いてみましょう。もしあなたが数学が苦手でもご安心ください。私たちは最近公開された KV キャッシュ計算機を使い、DeepSeek V4 Pro が具体的にどれだけの KV キャッシュを節約できるかを確認し、最新の智譜 GLM やアリババ通義千問（Qwen）モデルと比較します。

私は文脈長 100 万（1M）を例に計算を行います。KV の精度は 8 ビット（8-bit）、インデクサーの精度は 16 ビット（16-bit）と仮定してください。ご自身もこちらのサイトで遊んでみてください：

https://kvcache.ai/tools/kv-cache-calculator/

文脈深度 100 万の場合：

• DeepSeek V4 はなんと高帯域幅メモリ（HBM, High Bandwidth Memory：トップクラスの AI グラフィックボードに広く使用される高速ビデオメモリ）をわずか 5.48 GB で済ませます。

• GLM5 では 60 GB の HBM が必要です。

• Qwen3-235B-A22B ではなんと 89 GB のビデオメモリが必要になります！

ただし、これは以下の前提条件のもとでの話です：

• DeepSeek は、1.6 兆（1.6T）パラメータを有する巨大モデルです。

• GLM5 は約 7000 億（700B）パラメータであり、DeepSeek の MLA や DSA 技術をすでに採用していますが、最新の圧縮アテンション機構はまだ使用されていません。

• Qwen3-235B-A22B は 2350 億パラメータのみで、比較的伝統的な GQA（グループクエリアテンション）を採用しています。

DeepSeek は VRAM の負荷軽減において画期的な貢献を果たしました。この革新が業界全体に広く採用されれば、超長文タスクを処理するロングホライズンエージェント（Long-horizon Agents）のコストは信じられないほど低廉となり、次世代の新たなアプリケーションシーンが完全に解放されるでしょう。

狂気の背後にある精密な戦略：

モデルの品質を一切犠牲にすることなく、KV キャッシュ（Key-Value Cache）をこれほどまでに圧縮できることが、彼らがロングヘルドキャッシュ（Long-held Cache）の価格を白菜並みにまで押し下げられる自信の源泉です。その価格は Anthropic 傘下の Claude Sonnet 4.6 のキャッシュヒット価格の 3% に満たず、しかも数時間分の保存を無料で提供してくれます。

長期的なタスクにおいては、キャッシュ量が極めて小さいため、それを SSD（ソリッドステートドライブ）にオフロードし、必要に応じて再読み込みすることが非常に経済的になります。これにより、HBM（ハイバンド幅メモリ）への依存が劇的に低下します。ご承知の通り、現在の HBM は世界的に深刻な供給不足に陥っており、中国の AI ハードウェア産業の観点から見れば、これは製造難度が極めて高い核心的な痛点でもあります。さらに驚くべきことに、DeepSeek は SSD から KV キャッシュを極めて高速で再読み込みする技術も開発しており、その詳細は彼らの論文に記載されています：https://arxiv.org/pdf/2602.21548

この「KV キャッシュ圧縮戦争」の直接的な受益者は誰か？

SSD を大量に供給しているのは誰でしょうか。長江存储（YMTC）が世界の 3D NAND フラッシュメモリ大手として台頭していることを忘れてはいけません。フラッシュ技術（NAND）により、DeepSeek はキャッシュを直接読み込むことが可能になり、毎回 KV の再計算という莫大な計算リソースの浪費を防いでいます。逆に DeepSeek は、NAND フラッシュと SSD 向けに極めて巨大な新市場を創出しており、これは長江存储だけでなく、サプライチェーン全体のすべてのプレイヤーが巨額の利益を得ることを意味します。

しかし、その構図は NAND や SSD に限定されるものではありません：

低功耗内存（LPDDR）同样蕴藏着巨大的潜力，可以用作存放模型权重（Weights）的“大后方”，并在需要时源源不断地“流式传输”到 HBM 中，从而进一步减轻 HBM 的容量压力。你可以参考这篇博客：https://www.lmsys.org/blog/2025-09-25-gb200-part-2/ 。下面我用一张图来解释这套方案是如何运作的：

虽然 DeepSeek 并没有专门针对这一方案做特殊开发，但他们那拥有庞大专家数量、并且支持 4 位（4-bit）权重的混合专家模型架构，完美契合了这套方案，使得其实施起来易如反掌。

这种创新配合上他们那堪称逆天的无损超紧凑 KV 缓存技术，让系统对 HBM 的吞吐和容量需求出现了断崖式下跌。

中国谁在做 LPDDR？长鑫存储（CXMT）。目前他们在 LPDDR 的速度上仅落后国际顶尖水平半代，在容量密度上仅落后一代。差距非常小！这意味着在不久的将来，除了管够的 NAND 闪存，中国本土生态还将迎来铺天盖地的 LPDDR 内存。那这能缓解算力芯片的压力吗？答案是：绝对能。请接着往下看……

聪明地玩转存储，还能顺手给 GPU 和 ASIC 减负

道理很容易理解：用 NAND 闪存来存放 KV 缓存，不仅能延长缓存的保存时间、减轻 HBM 的压力，还能免去重复计算的烦恼，这等于变相给 GPU 和 ASIC（专用集成电路，即各类定制化 AI 算力芯片）的计算单元松了绑。那么，除了作为模型权重的“即时流式传送带”之外，LPDDR 还能以其他方式帮上忙吗？答案同样是：可以。

LPDDR を用いて、膨大な量の「エングラム（印迹模块）」を保存することが可能です。DeepSeek は彼らの論文（https://arxiv.org/pdf/2601.07372）において、混合専門家モデルアーキテクチャが条件計算（Conditional Computation）によってモデルの容量を拡張できる一方で、従来の Transformer アーキテクチャには本来的な知識検索メカニズムが存在せず、高価な「計算」を通じて無理やり「検索」を模倣するしかない点を指摘しています。そこで彼らはエングラムモジュールを導入し、古典的な N-gram 埋め込み技術を、ハッシュベースで時間計算量が $O(1)$ の瞬間検索へと進化させ、「条件メモリ（Conditional Memory）」と呼ばれる新たな疎次元を創出しました。これにより計算量は劇的に削減されましたが、その代償としてこの膨大な埋め込みテーブルを格納するための巨大なメモリ空間が必要となります。これは典型的な「空間（ストレージ）で時間を（計算）買う」戦略であり、その巧妙さは、「ストレージ」からの読み出しコストが計算を行うコストよりもはるかに安い点にあります（LPDDR 内で検索する方が、大規模モデルを前向き伝播させる一巡を実行するよりも遥かに安上がりです）。大規模展開においては、これは非常に割に合う取引です。これが彼らがメモリへの巨額投資によって計算リソースを節約する秘密です！！！

このトレードオフはまさに価値があります：極紫外線リソグラフィ装置（EUV）が不足しているため、単一のチップレット上で同等のトランジスタ密度を実現できず、中国の GPU および ASIC は純粋な原始浮動小数点演算能力（FLOPs）において、長期間にわたり西側の最高峰グラフィックスカードに遅れをとる運命にあります。同時に、国内における先進パッケージング技術も追走段階です。したがって、国内で生産余力が豊富かつ低コストな NAND および LPDDR メモリを活用して計算能力の劣位を補うという、「長所を活かし短所を避ける」戦略はまさに完璧な組み合わせです。

DeepSeek の大いなる棋譜を振り返る：

これらの目を見張るような革新と、彼らが下してきた数々の決断（現時点ではマルチモーダル化も音声モデルの構築も行わず、動画生成に至っては「それは何だ？」という状態）を総覧すれば、DeepSeek の野心が眼前の僅かな数億ドルの利益に留まるものではないことは明らかです。彼らは極めて忍耐強く、西側とは独立した「代替ハードウェアエコシステム」を手取り早く確立することを目的とした、10 兆ドル規模の大棋譜を指し進めています。

これは中国のストレージ半導体メーカーが世界の AI ハードウェア舞台において主力軍へと躍り出ることを可能にするだけでなく、大規模モデルのトレーニングおよび推論におけるリソースのハードルを根本から引き下げます。AI モデルの実行コストが低下すれば、従来は性能がやや劣る国产 GPU/ASIC チップやネットワークスイッチングチップもすべて、「十分で使いやすい」確実な選択肢へと生まれ変わります。さらに、これらのオープンソースによる革新は西側のオープンソースコミュニティにも還元され、英伟达（NVIDIA）への挑戦を試みる西側の半導体スタートアップ企業に新たな光明をもたらすでしょう。

すべての手がかりが一致しています。彼らが業界を震撼させた数々の革新を一つずつ紐解いてみましょう：

• DeepSeek V2 では、混合専門家モデル（MoE）と MLA（Multi-head Latent Attention：多头潜在注意力机制）が導入されました。MoE により、極めて賢いモデルの訓練に必要な計算リソースを 40% から 50% 削減することが可能になりました。また、MLA は KV キャッシュを直接 90% も削減し、キャッシュを SSD に転送する処理を極めて効率的にしました。これらの理念は、彼らが 2024 年 5 月に発表した論文（https://arxiv.org/pdf/2405.04434）で初めて提案されたものです。まさにこれらの技術的強みのおかげで、後に彼らは、トップクラスのクローズドソースモデルに匹敵する DeepSeek V3 を、わずか 2048 枚の性能を制限された H800 GPU だけで訓練することに成功しました。

• DSA（密集跳跃注意力机制：Dense Skip Attention）は、論文（https://arxiv.org/pdf/2512.02556）で発表され、長いコンテキスト（文脈）を扱う際の計算量を削減し、同時に HBM の帯域幅への負荷を軽減することを目的としています。これにより、コンテキストが長くなるにつれて計算量が爆発的に増加するのを防ぎます。以下のグラフをご覧ください——DeepSeek-v3.2 は、コンテキストが長くなっても処理時間が依然として安定しています。

• mHC（修正超连接：Modified Hyper-Connections）は、2025 年 12 月の論文（https://arxiv.org/pdf/2512.24880）で初めて登場しました。mHC は DeepSeek におけるマクロアーキテクチャ上の一大革新であり、大規模モデルの各層間の従来の信号伝達方式を根本から覆すものです。従来は ResNet の時代から受け継がれた標準的な残差接続（$x + F(x)$）が使われていましたが、mHC はこの残差フローを複数の並列な「情報ハイウェイ」に拡張し、モデル自身がどのように混合するかを学習できるようにしました。最も重要なのは、数学的な手段（混合行列を Sinkhorn-Knopp 射影によって Birkhoff 多胞体上に制約する）を用いて、これらの混合行列が双随机性（doubly stochasticity）を満たすことを強制することで、数学的に完璧に保証している点です。これにより、信号が任意の深さのネットワーク層を通過しても強度が減衰しないことが保証されます。

• これは、以前から無制約超接続（Hyper-Connections：ハイパーコネクション、元々は字节跳动（ByteDance）が発明）に悩まされていた壊滅的な不安定性の問題を完全に解決しました。従来、270 億（27B）パラメータ規模では信号増幅係数が暴走して 3000 倍にも達し、訓練全体が崩壊する事態が発生していました。

• その計算コストは極めて微小です。mHC は注意力層や前馈网络（FFN, Feed-Forward Network：フィードフォワードネットワーク）層の元の浮動小数点演算量には一切変更を加えず、単に出力が各層間をルーティングされる方式を変えただけであるため、実際の訓練時間へのオーバーヘッドはわずか 6.7% のみです。

• しかし、もたらされる性能向上は極めて劇的です。同等のモデルサイズとほぼ同じ計算リソース予算の下で、mHC を採用した 27B パラメータ規模のモデルは、複雑な BIG-Bench Hard 推論テストで 7.2 ポイント急上昇し、DROP 評価では 3.2 ポイント向上、GSM8K 数学テストでは 2.8 ポイント向上、MMLU 総合学問知識では 1.4 ポイント向上しました。

要するに、mHC はネットワークにより豊かで表現力豊かな層間情報ルーティングトポロジーを与えることで、ほとんど追加の計算リソースを費やすことなく、単位パラメータあたりの「知能」を著しく高めることに成功しています。

• CSA と HSA：これらは 2026 年 4 月に発表された DeepSeek V4 Pro の技術ドキュメント（https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf）で登場しました。KV Token を深く圧縮することで、もともと非常に小さい KV キャッシュの需要をさらに 90% も削減！同時に必要な浮動小数点演算量を大幅に減らし、HBM（High Bandwidth Memory：高帯域幅メモリ）や GPU/ASIC を完全に解放する成果を挙げました。

• 論文（https://arxiv.org/pdf/2601.07372）は 2026 年第 1 四半期に発表されました。前述の通り、これはある意味で「メモリ（LPDDR：Low Power Double Data Rate SDRAM）を計算能力と交換する」アプローチを実現したものです。下の詳細なグラフは、全体のパラメータ予算が完全に同一である条件下で、Engram がもたらす劇的な性能向上を示しています。

• 計算と通信の重なりを極限まで引き出す：「デュアルパス（Dual Path）」のような基盤レベルの大幅な改修は、表面上はハードウェア資源の封鎖を回避するためのやむを得ない動きに見えます。しかし DeepSeek はさらに一歩進み、チップハードウェアメーカーの ASIC アーキテクチャ設計に対してさえ指針を示し、いかにして貴重なシリコン資源を一丝たりとも無駄にしないかという設計方法を伝えています。以下のスクリーンショットはまさに DeepSeek V4 Pro の公式ドキュメントからのものです：

• TileLang への集中的な投資：これは明確に、彼らの視点が自社の計算資源不足の課題を超え、中国全体のハードウェアエコシステムが西洋と互角に渡り合える競争力を備えることに注力していることを示しています。高性能計算カーネルを記述するためのオープンソースプログラミング言語である TileLang を用いれば、エンジニアは計算カーネルコードを一度記述するだけで、TileLang バックエンドに対応したあらゆる異なるハードウェアプラットフォーム上でシームレスに実行できます。私は国内の他の AI ラボもまもなくこの陣営に加わるだろうと予測しています——これが中国のハードウェアメーカーを側面から支援し、英伟达（NVIDIA）が数十年かけて築き上げた壊れない「CUDA の壁」（CUDA Moat：NVIDIA が長年苦心して構築した専用並列計算アーキテクチャエコシステムであり、その最も広い城郭である）を迂回する手助けとなるでしょう。同時に、AMD などの西洋の他のハードウェアメーカーも解放されることになります。

注：国内の多くの AI ハードウェアプラットフォーム自体が CUDA 互換性や CUDA コンパイル変換層を提供しています。その中で、モアースレッド（Moore Threads）、沐曦（MetaX）、壁仞（Biren）、天数智芯（Iluvatar CoreX）は、変換層を通じて CUDA との互換性が最も高い中国のチップ企業であり、理論上これらは TileLang の支援を必要としません。

大規模強化学習と自動化科学的研究：

計算ニーズが劇的に低下し、利用可能な国内ハードウェアも多様化する中、DeepSeek はついに、これまで畏怖の念を抱かせていた壮大な訓練計画、特に強化学習段階におけるポストトレーニング（Post-training）に挑戦する余地を得ました。強化学習では膨大な数の思考軌道（Trajectories）を生成する必要があり、その数は数兆トークンに達することさえあります。これは過去において、資金消費のスピードが極めて恐ろしいものでした。さらに、100 万程度のコンテキストをサポートするモデルを訓練するためには、同様の長さの思考軌道を生成しなければなりません。この超長軌道の中でモデルを鍛え上げることで初めて、複雑な長期タスクを解決する能力を真に解放できるのです。

それだけでなく、ハードウェア選択の多様化により、DeepSeek は「自動化人工知能研究」（RSI, Research on Silicon Intelligence、すなわち AI が科学者として振る舞い、自らアルゴリズム実験を設計・実行する自律進化技術）への挑戦に余剰な計算リソースを投入できるようになります。AI 同士が互いに競い合い、自律的に進化するこの模式には多大な試行錯誤が伴い、費用は極めて高額になります。しかし、アルゴリズム設計の未知領域を徹底的に探求するためには、RSI は避けて通れない道です。汎用人工知能（AGI）さらには超人工知能（ASI）への道において、DeepSeek はまずこの RSI という技術ツリーを点灯させなければなりません。

DeepSeek 今日の実証の場、業界明日の教科書：

現在、DeepSeek が混合専門家モデル（MoE）、MLA、DSA に関して行った一連の驚異的な革新は、すでに中国および世界の主要な AI ラボラトリーズによって規範として崇められ、模倣が競われています。

例えば、GLM シリーズモデルを開発した智譜 AI は既に MLA と DSA を採用しています。また、月之暗面（Kimi）も自社の最新アーキテクチャが DeepSeek の進化に基づいていることを率直に認めています。礼尚往来として、DeepSeek も大規模訓練において Muon 最適化器を採用しており、この最適化器の超大规模訓練における威力は、Kimi チームによって最初に発見され証明されたものです。

（*注：*

• 混合専門家モデル（MoE）アーキテクチャは、最先端の学者らにより 2017 年の古典的論文（https://arxiv.org/pdf/1701.06538）で最初に提案されましたが、DeepSeek の功績はそれを前例のない規模へと押し上げ、多数の独自技術を融合させた点にあります。
• Muon（ニュートン・シュルツ動量直交化に基づく）最適化器は、機械学習研究者である Keller Jordan によって 2024 年末に発明されましたが、Kimi チームがこれを超大规模モデル訓練に適用した世界初の事例となりました。）*

ここまでお話ししましたが、結局どうやって大儲けするのでしょうか？

OpenAI の非常に興味深い古典的な事例を見てみましょう。OpenAI は AMD および Cerebras（NVIDIA に挑戦するウェハレベル超大規模チップの新興企業）と協定を結びました。これは、OpenAI がこれらの企業のチップを購入・消費し、特定のマイルストーンに達した時点で、OpenAI がこれらの企業の株式ワラント（Warrants）またはオプションを極めて低い価格で取得できるという内容です。AMD と Cerebras にとって、これは OpenAI という計算資源を貪欲に消費する巨大な存在と深く結びつくことで、長期的な競争において勝つ確率が大幅に高まる、双方に利益のある絶妙取引でした。

AMD の公式プレスリリース（https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-10-6-amd-and-openai-announce-strategic-partnership-to-d.html）によると、「本契約の一環として、両社の戦略的利害を深く結びつけるため、AMD は OpenAI に対し最大で 1 億 6,000 万株の AMD 普通株式に対する行使権（ワラント）を付与しました。これらの株式は、特定のマイルストーン達成に応じて段階的に解放されます。第一段階では、初期導入が 1 ギガワット（GW）の計算能力センターに達した時点で解放され、その後の割合は調達規模が 6 ギガワットまで拡大するにつれて順次解放されていきます……」

私は大胆にも予測しますが、DeepSeek は現在、国内の記憶装置メーカー、ASIC 計算チップメーカー、CPU メーカー、およびネットワークプロトコルスタック（ネットワークプロトコルスタック）関連企業と、同様の賭け契約や利害結合契約を締結している最中です。深い共同最適化を通じて、DeepSeek はこれらの国産ハードウェアが世界最高峰の AI コアワークロードを実行する際にも、真に西洋製ハードウェアの代替となり得るだけでなく、それを凌駕することさえ可能にするでしょう。

現在、西方諸国（その東アジアの同盟国を含む）におけるすべての AI 関連株式の時価総額はすでに 10 兆ドルを超えています。この「技術で株式を交換し、エコシステム支援で利益配分を行う」という巧妙なビジネスモデルを通じて、DeepSeek は中国にも同規模の驚異的なスーパーハードウェア産業を再現するだけでなく、その中で最も肥えた部分を切り取り、自らを 1 兆ドル時価総額のスーパークラブへと導くことになります。

これにより、彼らは単なるサブスクリプションソフトウェアの販売よりもはるかに多くの実利を得られるだけでなく、同時に彼らが口にする「汎用人工知能をすべての人に届ける」という壮大なビジョンも実現することになります。伝説的なクオンツ（定量的分析）の巨匠であるジェームズ・シモンズ（Jim Simons）の熱烈なファンである梁文鋒は、間違いなくトップクラスの賢明な資本家であり、この大盤を逃すはずがありません！

あなたが振り返って DeepSeek 至今までのすべての異様な動きを結びつけて見れば、これがすべてを完璧に説明する唯一の根本的な論理……

これらの根本的な技術革新の詳細な解説記事は、今週末に公開予定です。興味のある方は私の Substack 专栏（サブスタックコラム）をご購読ください：https://polymath707.substack.com/ ...