ChatGPTとディープシークの回答を比較すると……。

【ChatGPTの回答】
 AIの学習は、大量のデータを用い、膨大な計算を繰り返してモデルを構築します。GPUは多数の演算ユニットを並列で活用できるため、こうした処理を高速化します。これにより学習時間を大幅に短縮し、高度なAIモデルの開発を可能にします。
 速度とスケーラビリティが鍵となる大規模なAI開発では、GPUの高い並列性能が欠かせません。近年の生成AIやディープラーニングの発展を支える重要な役割を担っています。(195字)

【ディープシークの回答】
 高性能なGPUがAI開発に欠かせない理由は、その並列処理能力にあります。AIモデルは、大量のデータを学習するために膨大な計算を必要としますが、GPUは数千もの小さな処理を同時に実行できるため、この計算を高速にこなすことができます。
 特に、ディープラーニングでは複雑な数学的演算が連続して行われるため、CPUよりもGPUの方がはるかに効率的です。これにより、AIの学習時間が大幅に短縮され、より高度なモデルの開発が可能になります。(213字)

 いかがだろうか。ちなみにこの回答作成に使用するモデルとして、ChatGPTでは「o1」という最上位モデルの一つを、ディープシークでは「R1」という、こちらも同社にとって最上位のモデルを指定している。

 いずれのモデルも「推論」といって、人間が問題を解く際の段階的思考に近いプロセスを踏んで答えを返すモデルであり、その意味でこの2つは比較対象として並べられることが多い。

 好みの問題はあるかもしれないが、どちらの回答も分かりやすく、ほぼ同品質と言えるのではないだろうか。「並列性能」という言葉をかみ砕いて説明してくれている分、ディープシークの回答の方が読みやすいと感じた方もいるかもしれない。

 いずれにせよ、生成AI業界でトップ企業の1社と言って間違いのないOpenAIのモデルに対し、性能面で遜色のないモデル「R1」を、設立されて2年足らずのスタートアップが完成させてしまったのである。

 しかもこのモデル、オープンソースモデルといって、開発者コミュニティがモデルのコードやアルゴリズムに自由にアクセスし、改良できるものとしてリリースされている。

 そのため世界中の開発者がアクセスし、自身のサービスやシステムに組み込む可能性があるため、AI 市場全体にも大きな影響を与え得ると考えられている。