DeepSeekの存在感の低下
Poeの調査によると、4月末時点でプラットフォーム上のクエリのわずか3%がDeepSeek-R1に向けられた。これは、クエリの7%を占めていた2月のピーク時からの大幅な減少を示す。この衰退は、他の手頃な価格で効果的な推論モデルの出現により、ユーザーに幅広い選択肢が提供されるようになったことが原因と考えられる。
5月には、DeepSeekはPoeで3番目に人気のある推論モデルの地位を保持していた。ただし、GoogleのGemini 2.5 ProとAnthropicのClaude 3.7 Sonnetがそれぞれ31.5%と19.1%のサブスクライバー推論モデルクエリを獲得しており、DeepSeekはそれらに後れを取っている。比較すると、DeepSeek-R1のクエリは12.2%を占めた。
注目すべきは、DeepSeekの基盤となるV3モデルが、プラットフォーム上で最も使用されている上位5つの大規模言語モデルに含まれていないことであり、市場シェアの維持における課題をさらに強調している。
これらの数字は、DeepSeekが年初に初期の成功を収めたにもかかわらず、国際市場で直面する困難を明らかにしている。杭州を拠点とするこのAIスタートアップは、高パフォーマンスモデルを効率的に生成できるR1のリリースにより、1月下旬に世界的な認知度を獲得した。
快手、動画生成で台頭
DeepSeekの人気が衰えるにつれて、中国のショートビデオアプリである快手が、Kling AIで強力な競争相手として台頭した。Poeによると、Kling 2.0 Masterモデルは、4月末時点でプラットフォーム上の動画生成クエリの21%を占めた。これにより、世界的に見て「カテゴリーを定義する」動画モデルであるRunwayに次ぐ2位に位置づけられた。
快手は、4月にKling 2.0を「世界で利用できる最も強力な動画生成モデル」と発表した。これは、前年にKling AIの最初のバージョンをリリースしたことに続くものだ。
Klingのすべてのバージョンを合わせると、Poeでの動画生成における使用量の30%を占めており、その人気と動画生成分野への影響が増大していることを示している。
激化するAI競争
中国の大手ハイテク企業とスタートアップは、グローバルなAI競争が激化する中で、シリコンバレーと激しい競争を繰り広げている。DeepSeekの過去の業績は、米国による厳しいチップ輸出規制に直面しても、中国の回復力を証明するものと見なされていた。
しかし、激しい競争の中で、Anthropicの共同創設者はDeepSeekを取り巻く誇大広告に疑問を呈し、中国のスタートアップは「米国フロンティア企業から6〜8ヶ月遅れている」と示唆した。
DeepSeekは、今後のR2モデルの進捗状況について比較的沈黙しており、業界内で大きな期待を生んでいる。同社が数学に焦点を当てたモデルの重要性の低いアップグレードであるProver-V2をリリースしたことで、関心はさらに高まった。
AIモデルの採用に影響を与える要因
AIモデルの採用と使用には、いくつかの要因が影響する。
- 費用対効果: 手頃な価格のモデルは、特に高いパフォーマンスが主な関心事ではないアプリケーションにおいて、より幅広いユーザーベースを引き付ける。
- パフォーマンス: 推論や動画生成などの特定のタスクで優れた結果を提供するモデルは、品質を優先するユーザーの間で人気が高まる。
- アクセシビリティ: アクセスの容易さと既存のプラットフォームとの統合は、モデルの採用に大きな影響を与える可能性がある。
- マーケティングとプロモーション: 効果的なマーケティングキャンペーンは、特定のモデルに対する認知度を高め、ユーザーの関心を高めることができる。
- コミュニティサポート: 強力なユーザーと開発者のコミュニティは、AIモデルの成長と改善に貢献できる。
AIプラットフォームの競争環境
AIプラットフォームの状況は非常に競争が激しく、多くの企業が市場シェアを争っている。主要なプレーヤーは次のとおり。
- Google: Geminiやその他の大規模言語モデルなど、幅広いAIサービスを提供している。
- Anthropic: 責任ある倫理的なAI開発のために設計されたClaudeモデルで知られている。
- DeepSeek: リソース効率の高いモデルで注目を集めている中国のAIスタートアップ。
- 快手: Kling AIによる動画生成で大きな進歩を遂げた中国のショートビデオアプリ。
- Runway: 業界の標準を設定した主要な動画モデル。
AI業界における適応性とイノベーション
AI業界は、急速なイノベーションと変化を特徴としている。企業は、競争上の優位性を維持するために、常に適応し、革新する必要がある。これには以下が含まれる。
- 研究開発への投資: 新しいAI技術とテクノロジーを継続的に探索することは、時代の先を行くために不可欠である。
- 他の組織とのコラボレーション: 研究機関や他の企業と提携することで、イノベーションを加速できる。
- 特殊モデルの開発: 特定のタスクまたは業界向けに調整されたモデルを作成することで、競争上の優位性が得られる。
- オープンソース開発の採用: オープンソースAIプロジェクトに貢献し、活用することで、イノベーションとコラボレーションを促進できる。
- ユーザーエクスペリエンスに焦点を当てる: 使いやすく統合しやすいAIモデルを設計することで、採用と満足度を高めることができる。
動画生成技術の進化
動画生成技術は、AIと機械学習の進歩により、近年急速に進化している。初期の動画生成モデルは機能が制限されており、低品質で非現実的な結果しか生成できなかった。しかし、最近の進歩により、高解像度のフォトリアリスティックな動画を生成できるモデルが開発されるようになった。
動画生成技術の進化における主なマイルストーンは次のとおり。
- 敵対的生成ネットワーク（GAN）: GANは、生成された動画の品質とリアリズムを向上させる上で重要な役割を果たしてきた。
- トランスフォーマーネットワーク: トランスフォーマーネットワークにより、複雑なシーンやストーリーラインを持つ動画を生成できるモデルを開発できるようになった。
- 拡散モデル: 拡散モデルは、高品質の画像と動画を生成するための強力な手法として登場した。
- テキストからビデオへの生成: テキストからビデオへの生成モデルを使用すると、ユーザーはテキストの説明から動画を作成でき、創造的な表現とコンテンツ作成の新たな可能性が開かれる。
AIがビデオコンテンツの状況に与える影響
AIは、いくつかの方法でビデオコンテンツの状況を変革している。
- 自動化されたビデオ作成: AI搭載ツールを使用すると、ビデオの作成を自動化できるため、従来のビデオ制作に関連する時間とコストを削減できる。
- パーソナライズされたビデオコンテンツ: AIを使用して、ユーザーの好みに基づいてビデオコンテンツをパーソナライズし、エンゲージメントと満足度を高めることができる。
- 強化されたビデオ編集: AI搭載ツールは、ビデオ編集ワークフローを強化し、プロ品質のビデオを簡単に作成できるようにする。
- AI生成のキャラクターとアバター: AIを使用して、仮想環境やビデオゲーム用のリアルなキャラクターとアバターを作成できる。
- インタラクティブなビデオ体験: AIを使用すると、インタラクティブなビデオ体験が可能になり、ユーザーは新しい有意義な方法でビデオコンテンツに参加できるようになる。
AIと動画生成の未来
AIと動画生成の未来は明るく、数多くのエキサイティングな可能性が見込まれる。潜在的な開発には、以下が含まれる。
- よりリアルでフォトリアリスティックな動画: AIモデルは引き続き改善され、実際の映像と区別がつかない動画を生成するようになる。
- AI搭載のビデオ編集ツール: AI搭載のビデオ編集ツールはより洗練され、ユーザーは複雑で視覚的に素晴らしいビデオを簡単に作成できるようになる。
- AI生成の仮想世界: AIは、エンターテインメント、教育、トレーニングのための没入型仮想世界を作成するために使用されるようになる。
- AI主導のストーリーテリング: AIは、ビデオやその他の形式のメディアのために、魅力的なストーリーや魅力的なナラティブを作成するために使用されるようになる。
- AIビデオ生成における倫理的考慮事項: AIビデオ生成技術がより強力になるにつれて、ディープフェイクや誤った情報などの倫理的考慮事項に対処することが不可欠になる。
AIモデル開発におけるリソース効率の重要性
DeepSeekのR1での初期の成功は、AIモデル開発におけるリソース効率の重要性を強調した。リソース効率の高いモデルには、いくつかの利点がある。
- トレーニングコストの削減: リソース効率の高いモデルは、トレーニングに必要な計算能力とデータが少ないため、トレーニングコストが削減される。
- 推論速度の向上: リソース効率の高いモデルは、推論をより迅速に実行できるため、リアルタイムアプリケーションが可能になる。
- エネルギー消費量の削減: リソース効率の高いモデルは、エネルギー消費量が少ないため、より持続可能なAIエコシステムに貢献する。
- アクセシビリティの向上: リソース効率の高いモデルは、より幅広いデバイスにデプロイできるため、AIをより多くの人にアクセスできるように