DeepSeekの革新的なアーキテクチャと費用対効果の高い技術は、今年、世界の技術およびベンチャーキャピタルコミュニティの注目を集めています。DeepSeekの台頭は、AIのさまざまな業界への統合を加速させることを意味します。
21世紀ビジネスヘラルドと清華大学経済経営学院エグゼクティブ教育センターが主催する「技術再編価値 – 2025年株式投資春季フォーラム」では、学界、産業界、投資界の専門家がDeepSeekの影響、ロボット工学やヘルスケアにおけるAIの応用、そしてAIがもたらす課題への対応戦略について議論しました。
DeepSeekの台頭：中国のイノベーションのショーケース
「中国は、新エネルギー車や大規模モデルなどの分野で追いつく能力を示してきました」と、GalaxySpaceの戦略協力担当ゼネラルマネージャーであるChu Xiaojie氏は述べています。「DeepSeekの出現は、中国における差別化された開発の機会を浮き彫りにしています。同様の傾向は、商業宇宙部門でも明らかです。」
Chu Xiaojie氏は、中国は数十年の開発を経て、従来の航空宇宙分野で米国に匹敵する可能性を秘めていると指摘しました。しかし、過去5〜10年間で、SpaceXが率いるアメリカの商業宇宙企業は、技術的にも商業的にも業界に破壊的なイノベーションをもたらしました。
Xineng Venture CapitalのマネージングパートナーであるPei Wanchen氏は、DeepSeekの意義は、ChatGPTと比較してトレーニングコストが低いだけでなく、中国社会のさまざまなセグメントに基本的な知識を民主化する能力にあると考えています。個人は、DeepSeekのインテリジェントな検索機能を通じて、クエリに対する包括的な回答を迅速に得ることができます。ただし、DeepSeekは、本質的にタイムラグのある公的に入手可能な情報を集約するため、表面的ではあるものの深い知識を提供します。深遠な理解には、個人の解釈とその後の判断が必要です。
注目すべきことに、Xineng Venture Capitalは、AI大規模モデル産業チェーンの上流プレイヤーであるMuuxi Integrated Circuitに投資しています。Pei Wanchen氏は、Muuxiに投資することを決定する前に、チームが国内のほぼすべてのGPUチップ企業との徹底的なインタビューとデューデリジェンスを実施したと説明しました。
彼女は、国産の高性能GPUの中核技術に取り組み、ローカライズされたGPUサプライチェーンと完全なアプリケーションエコシステムを構築するために、Zhejiang UniversityとのMuuxiの初期のコラボレーションが、同社に明確な利点を与えていると信じています。DeepSeekが登場したとき、Muuxiの技術チームは迅速に適応し、オープンソースリリース当日にMuuxi GPUとの互換性テストを完了しました。これにより、Muuxi GPUは完全に互換性のある最初の国産チップになりました。Lenovoとのコラボレーションにより、Muuxiは「Lenovoサーバー/ワークステーション+ Muuxiトレーニングおよび推論統合型国産GPU +独立したアルゴリズム」アーキテクチャに基づく最初の国内DeepSeekオールインワンソリューションを発売しました。これは、国内のAIエコシステムにおけるMuuxiの重要な一歩であり、大規模モデルとAIにおけるローカル企業の継続的なイノベーションへの取り組みを示しています。Muuxiは、国内のAIインフラストラクチャにおける革新的なブレークスルーを通じて、さまざまな業界のインテリジェントな変革に新たな勢いを注入しています。
Lingbao CASBOTの共同創業者兼COOであるZhang Miao氏は、ロボット工学で使用されるembodied large models（体現化された大規模モデル）と、より一般的なDeepSeek、ChatGPT、Doubaoモデルとの間に大きな違いがあることを強調しました。汎用的な大規模モデルをロボットに展開するだけでは、機能的なロボットではなく「人間型のスピーカー」にしかなりません。
Embodied large modelsは、仮想データと現実世界のデータの組み合わせを使用してトレーニングされます。シミュレーション環境でトレーニングされたモデルは、現実世界のロボットに転送されると、多くの場合、まともなパフォーマンスを発揮しますが、依然としてギャップが存在します。これに対処するために、チームは、ロボットのタスクサイトで収集された現実世界の運用データでトレーニングデータを補完します。このハイブリッドトレーニングアプローチは、embodied large modelsの使いやすさとロボットの全体的なパフォーマンスを向上させます。
Zhang Miao氏は、今年、さまざまなロボット製品とテクノロジーの成熟と展開に向けた顕著な傾向を指摘しました。商業的な面では、Lingbaoのロボットは、産業製造、緊急救助、地下作業など、さまざまなB-endアプリケーションで使用されており、今年は小規模な量産が計画されています。C-end市場では、進行中の政策および規制の展開により、同社は主にB2Cインタラクションを通じて一般の人々と関わっています。
ヘルスケアにおけるAIアプリケーションの加速
テクノロジーセクターにおけるDeepSeek時代の到来により、ヘルスケアにおけるAIアプリケーションも加速しています。Yimai Sunshineのエグゼクティブディレクター兼副ゼネラルマネージャーであるLi Feiyu氏は、医療イメージングの核心は、イメージングデータの取得と生成、およびこのデータの分析と解釈の両方を効果的に処理することであると述べました。DeepSeekは、マルチモーダルイメージングビッグデータに関する深層学習を行うことにより、イメージングデータ分析の効率と診断効果を高めることができます。
たとえば、肺結節スクリーニングのための胸部CTスキャンでは、100枚以上の画像が生成され、放射線科医による手動レビューに時間がかかります。さらに、サイズが数ミリメートルしかない微小な肺結節は見落とされがちです。DeepSeekのようなAI搭載のイメージングツールは、画像を迅速かつ徹底的に分析し、人間の目では見落とされる可能性のある微妙な病変を特定できます。
DeepSeekはまた、イメージング機器とAIサービスを組み合わせたビジネスモデルの採用を促進し、ハードウェアメーカーは最初の製品販売後にAIサービスを販売することにより、継続的な収益を生み出すことができます。さらに、DeepSeekのようなAIツールは、構造化されたレポートの生成を支援し、イメージングデータを標準化および正規化することにより、全体的な品質を向上させることができます。これはまた、医療データ取引およびライセンスサービスの出現を促進します。
Yuyue Medicalのバイスプレジデント兼戦略およびマーケティング担当プレジデントであるZheng Hongzhe氏は、DeepSeekに代表されるAIテクノロジーは、マルチモーダルデータを処理する強力な能力を示しており、家庭用医療機器セクターでのアプリケーションに最適であると指摘しました。
Yuyue Medicalは、主に呼吸器疾患、高血圧、糖尿病の3つの慢性疾患に焦点を当てています。これらの状態は重複することが多く、包括的なデータセットが得られます。Yuyueは、新しいテクノロジーを継続的に使用して、従来のシングルポイントデータを追加の次元で拡張し、データの精度を高めています。
第二に、家庭用医療機器によって生成される膨大な量のデータは、個々の患者が解釈するのが難しく、理解と使用を容易にするために複雑なデータを簡素化する必要があります。AIは、パーソナライズされたデータインサイトと価値を提供することにより、この課題に対処する計り知れない可能性を秘めています。この観点から、AIは、特定の分野で、ヘルスケアマネージャー、栄養士、運動リハビリテーションスペシャリストなどの役割を大幅にサポートしたり、部分的に置き換えたりすることもできます。たとえば、家庭環境では、AIは包括的な健康管理、栄養管理、運動に関する非診断的な推奨事項を提供して、個人がライフスタイルを最適化するのを支援できます。
AIテクノロジーの応用は、ハルシネーションやデータセキュリティの問題など、特定の課題も引き起こします。Li Feiyu氏は、データセキュリティは、AIアプリケーションにおける避けられない問題であり、特に医療データの機密性を考慮するとそうであると考えています。DeepSeekのようなAIツールをトレーニングするには、個人情報、臨床情報、イメージングデータなど、大量の患者データが必要です。データ侵害は、患者の権利とプライバシーを損なう可能性があります。
「保管、送信、使用中のイメージングデータのセキュリティと機密性を確保します。データの匿名化やさまざまな技術的対策を使用することにより、データが合法的、コンプライアンスに準拠し、安全に使用できるように、国内の規制を厳守しています」とLi Feiyu氏は述べています。
円卓会議を主催した清華大学経済経営学院経営科学工学部の教授兼部長であるWei Qiang氏は、フォーラムのテーマは「技術再編価値」であったが、技術が価値をどのように再編するかにかかわらず、人間の知識、常識、道徳、倫理と一致する必要があると結論付けました。テクノロジーがさまざまなシナリオで探求されるにつれて、人間の知識を組み込んで、どのタスクを人間が実行し、どのタスクを機械が実行する必要があるかを判断する必要があります。「人類にとって真に役立つシステムは、人間を完全に置き換えるものではなく、人間がより高いレベルで関与し、誘導するシステムであり、そこに私たちの真の価値があります。」