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中国のDeepSeekと智譜AI、自社開発チップを計画
8日付海外メディアなどの報道によると、中国のAI（人工知能）開発企業、杭州深度求索人工知能基礎技術研究（DeepSeek、ディープシーク、浙江省杭州市）と北京智譜華章科技（Zhipu AI、北京市）はいずれも、AI半導体の自社開発を計画している。両社はカスタムチップによってモデルの推論能力を最適化し、外部チップサプライヤーへの依存を低減することを目指しているという。
DeepSeekについては、英ロイター通信が事情に詳しい関係者の話として、同社がAI推論用の自社開発チップを開発中であると報じた。トレーニング用チップではなく、推論に特化したものだとしている。
報道によると、同プロジェクトは約1年前に始動し、現在もまだ初期段階にある。DeepSeekはチップ設計会社やウェハーファウンドリー、メモリメーカーと接触しており、チップ設計エンジニアのチームを拡充しているという。
DeepSeekは1年前、「R1」などの高効率AIモデルで世界的な名声を得ており、その基盤モデルは米半導体大手のNVIDIA（エヌビディア）のGPU（画像処理半導体）「H800」でトレーニングされていた。しかし2023年末、米国政府がH800の中国への輸出を禁止したため、DeepSeekは代替手段を模索せざるを得なくなった。
その後、同社は徐々にワークロードを中国通信機器大手の華為技術（ファーウェイ、広東省深セン市）のプロセッサ「昇騰（Ascend）」へと移行させた。今年4月に発表した大規模言語モデル（LLM）「V4」は華為のプロセッサへの対応を果たしており、華為はV4-Flashの一部トレーニングが昇騰上で完了したことを確認している。しかし、事業規模の拡大に伴い、華為の昇騰では膨大な推論需要を完全には満たせなくなってきている。
関係者によると、DeepSeekが自社開発するAIチップは推論タスク向けに設計されている。推論とは、トレーニングが完了したモデルがユーザーの質問に対する回答を生成するプロセスで、新たなモデルのトレーニングに使用するものではない。このポジショニングはAI演算需要の中で最も成長が速い分野を狙ったものだ。AIアプリケーションの普及に伴い、業界の演算能力はモデルのトレーニングからモデルの実行へとシフトしており、推論専用チップは汎用GPUと比較して一般的にコストが低く消費電力も少ない。
DeepSeekには十分な資金力があるとされる。今年6月16日、同社は約510億元（約1兆2189億円）のシリーズA資金調達を完了し、調達後の企業価値は約4,000億元となり、中国AI業界の単一ラウンドの資金調達記録を更新した。創業者の梁文鋒氏が個人で約200億元を出資し最大の単独出資者となっており、中国IT大手の騰訊（テンセント）、寧徳時代（CATL）、京東（JD.com）、IDGキャピタルなども参加している。
DeepSeekのチップ開発の道のりには依然として厳しい課題が待ち受けている。第一に製造工程の問題がある。米国の輸出規制は中国のチップ設計会社が最先端の海外ウェハーファウンドリーを利用することを禁じており、DeepSeekのチップは国内の成熟したプロセスラインに依存せざるを得ない可能性が高く、プロセスノードの面で半導体受託生産（ファウンドリー）世界大手の台湾積体電路製造（TSMC、台積電）や韓国サムスン電子の先進プロセスとの世代差が生じることになる。
第二にHBM（高帯域幅メモリ）の問題がある。AI推論チップはHBMへの需要が極めて大きいが、HBMの供給は現在SKハイニックス、サムスン、米メモリ大手のMicron Technology（マイクロン・テクノロジー）の3社の海外大手が主導しており、米国の輸出規制の制限も受けている。HBMの入手が制限された状況で十分な性能を持つ推論チップを設計することは、DeepSeekが解決しなければならない難題だ。
第三に時間と資金の問題がある。競争力のあるAIチップを開発するには通常、数年の時間と多大な資金が必要である。DeepSeekが十分な資金調達を行っているとはいえ、テープアウトから量産、「使えるもの」から「優れたもの」、そして大規模展開に至るまで、長い工学的サイクルを越えなければならない。
一方で開発が成功すれば、同社にとって重大な戦略的転換となる。現在、中国通信機器大手の華為技術（ファーウェイ、広東省深セン市）は中国のAIチップ市場で約半分のシェアを占めており、DeepSeekへの供給も行っているが、中国IT大手、阿里巴巴集団（アリババ・グループ）、百度（バイドゥ）などの自社開発チップを持つ競合他社からの挑戦に直面している。推論チップの自社開発により、DeepSeekは世界トップクラスのAI企業の仲間入りを果たし、ハードウェアの自主性を確保できることになる。
智譜はカスタムプロセッサを計画
智譜AIについては、米The Informationの報道によると、同社は最近、国内の一部チップ設計会社に初期的な相談を行い、自社モデルの運用に最適化したカスタムAIチップ（ASIC）の共同開発を計画していることが明らかになった。この議論はまだ初期段階にあり、智谱AIはまだ協力パートナーを選定していない。
報道によると、智譜AIは現在主にファーウェイ製チップ、その他の国産チップ、一部の米半導体大手のNVIDIA（エヌビディア）製チップを使用しており、今年1月には華為のチップのみを使用してトレーニングした初の主流画像生成モデルを発表した。ただし、華為のチップにはソフトウェア適合性などの面でまだ課題があるため、智譜AIは自社開発チップによって長期的な演算能力の課題を緩和したい考えだ。
自社開発のカスタムチップは智譜AIが演算能力のボトルネックを解決するための長期的な方策で、プロジェクト全体には2年以上を要する見込みである。「GLM-5.2」などの大規模言語モデル（LLM）への需要が急増する中（Vercelプラットフォームでの1日あたりのトークン使用量がかつて27倍に急増したこともある）、演算リソースはすでに圧迫された状態になっている。
