DeepSeek 創業者　梁文峰 ： 異色のAI先駆者が語る挑戦

近年、AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の分野では、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiなど、欧米企業が先行してきました。しかし、そんな中、中国から彗星のごとく現れ、世界に衝撃を与えているスタートアップ企業があります。それが、 DeepSeek です。そして、そのDeepSeekを率いるのが、創業者の 梁文峰 （ Liang Wenfeng ）です。

彼は、中国のトップクラスのクオンツファンドであるHigh-Flyer Capital Managementで、AIを活用した資産運用で大きな成功を収めた後、 DeepSeek を立ち上げました。

なぜ、金融業界で成功を収めていた彼が、全く異なるAI業界に参入したのでしょうか？そして、なぜ DeepSeek は、他の中国企業とは一線を画す、独自の研究開発戦略で、世界のトップ企業と肩を並べるまでに成長できたのでしょうか？　多くの人が抱くであろうこれらの疑問、実は梁文峰の技術への深い情熱と、AGI（汎用人工知能）実現への強い想いに答えがあります。

この記事では、 DeepSeek 創業者である梁文峰の経歴や思想、そしてDeepSeekの革新的な技術と戦略を深掘りすることで、彼の人物像と、彼が目指すAIの未来について明らかにしていきます。

梁文峰（Liang Wenfeng）の人物像

まず、DeepSeekってなに？という方はぜひこちらの記事を先にご覧ください！

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異色の経歴：クオンツファンドからAI研究へ

DeepSeekの創業者である 梁文峰 は、中国の浙江大学で電子情報とコンピュータビジョンを専攻し、AIの基礎を学びました。卒業後は、同級生たちとAIを活用した自動株取引の可能性を探求し始めます。この経験が、後に彼が共同設立者となるHigh-Flyer Quant（幻方量化）の礎となりました。

High-Flyer Quantは、AIを駆使した運用戦略で、中国最大級のクオンツヘッジファンドへと成長しました。2016年には10億元だった運用資産は、わずか4年後の2019年には100億元を超え、さらに2021年には1000億元に達したとされています。

梁文峰は、High-Flyer Quantの成功の秘訣を「経験はないが潜在能力のある人材の採用と、イノベーションを促進する組織構造と企業文化」にあると分析しています。彼は、経験よりも能力を重視し、若い才能を積極的に登用することで、組織にイノベーションをもたらしました。また、トップダウンではなく、ボトムアップの意思決定を奨励し、社員一人ひとりが自由にアイデアを発想し、実行できる環境を整えました。

このような組織文化が、High-Flyer Quantの急成長を支えたのです。梁文峰は、この成功体験をDeepSeekにも活かし、AI研究においても、経験や肩書にとらわれない、自由で創造的な研究環境を構築しています。High-Flyer Quantは、2021年までにAIに約12億元（約240億円）を投資し、1万枚以上のNVIDIA A100 GPUを保有する計算クラスタを構築しました。これは、中国の他の大手テック企業に匹敵する規模であり、梁文峰のAI技術への強いコミットメントを示しています。

DeepSeek創業：AGIへの飽くなき探求心

High-Flyer Quantでの成功にもかかわらず、梁文峰は現状に満足することなく、さらなる高みを目指します。

彼を突き動かしたのは、「汎用人工知能（AGI）」への飽くなき探求心でした。彼は、AGIこそが人類が次に挑むべき最も困難な課題の一つであると確信し、2023年にDeepSeekをスピンオフさせます。DeepSeekは、AGIの実現を最終目標に掲げ、そのために必要な基盤技術の研究開発に注力しています。

梁文峰は、AGI実現への道のりは長く、多くの困難が伴うことを理解しています。しかし、彼は「我々がこの目標を達成したいと強く願い、それを実現する能力を持っているならば、現時点で最も適任な候補者の一人である」と語り、強い自信と決意を示しています。

彼は、AGIの実現は、単なる技術的な挑戦ではなく、人類の未来を切り開くための重要な使命であると考えています。そのため、DeepSeekでは、短期的な利益や成果にとらわれず、長期的な視点で研究開発を進めています。梁文峰の強いリーダーシップとビジョンが、DeepSeekをAGI実現に向けた最前線へと導いているのです。彼は、「AGIは、我々の生涯で実現される可能性がある」と信じており、その実現に向けて、DeepSeekは今後も挑戦を続けていくことでしょう。

梁文峰の技術哲学：情熱と先見性

梁文峰は、中国のAI業界において非常に稀有な存在です。彼は、強力なインフラエンジニアリング能力とモデル研究能力を兼ね備え、さらにリソースを動員する能力も持ち合わせています。

業界関係者やDeepSeekの研究者たちは、彼を「大局的な判断力と細部へのこだわりを併せ持つ、非常に優れた学習能力を持つ人物」と評しています。また、彼は「ボスというよりはギーク」と評されるほど、技術への情熱に溢れています。

梁文峰は、利益よりも真実を追求することを重視し、時代の流れに流されず、独自の道を歩むことを恐れません。彼のこうした姿勢は、DeepSeekの革新的な研究開発戦略に色濃く反映されています。

梁文峰の技術哲学は、以下の点に集約されます。

1. 技術への情熱：「ボスというよりはギーク」と評されるほど、技術への情熱に溢れている。
2. 真実の追求：利益よりも真実を追求することを重視し、時代の流れに流されず、独自の道を歩む。
3. 長期的な視点：短期的な成果ではなく、長期的な影響力を重視する。
4. オープンソース：技術を広く公開し、世界中の研究者や開発者が自由に利用、改良できるようにすることで、AI技術の発展を加速させる。
5. 人材育成：経験よりも情熱と創造性を重視し、若手人材を積極的に採用・育成する。

例えば、DeepSeekがオープンソース戦略を採用していることも、梁文峰の技術への情熱と、AI技術の発展に対する強い責任感の表れと言えるでしょう。彼は、DeepSeekの技術を広く公開することで、世界中の研究者や開発者が自由に利用し、改良することを可能にし、AI技術の発展を加速させたいと考えています。

梁文峰の先見性とリーダーシップは、DeepSeekを中国AI業界の最前線に押し上げ、世界からも注目される存在へと導いています。彼は、「狂気なまでの野心と誠実さ」を持って、AGI実現という壮大な目標に挑み続けています。

DeepSeekの革新的技術とその戦略

MLAとDeepSeekMoE：低コスト化の秘密

DeepSeekは、MLA（Multi-head Latent Attention）とDeepSeekMoE（Mixture-of-Experts）という独自のアーキテクチャを開発し、AIモデルの学習と推論の効率化を実現しました。

• MLA (Multi-head Latent Attention): MLAは、従来のMHA（Multi-head Attention）に代わる革新的な技術です。MHAでは、入力された系列データを複数の「ヘッド」で並列処理し、それぞれのヘッドが異なる視点から情報を抽出します。一方、MLAは、複数の「潜在的な」注意メカニズムを導入し、それらを組み合わせることで、モデルの表現力を高めています。
  • 仕組み: MLAは、入力系列の背後にある潜在的な構造や関係性を捉えるために、複数の「潜在変数」を導入します。各潜在変数は、入力系列の異なる側面に注目し、それぞれが独自の注意メカニズムを持ちます。これらの潜在変数は、互いに影響し合いながら、最終的な出力に貢献します。
  • 効果: MLAは、MHAと比較して、メモリ使用量を大幅に削減することに成功しました。具体的には、MHAと比較して、メモリ使用量を5～13%にまで削減できると報告されています。
  • 利点: この技術により、DeepSeekは、限られた計算リソースで、より大規模なモデルを学習・推論することが可能になりました。
• DeepSeekMoE (Mixture-of-Experts): DeepSeekMoEは、複数の小さなモデル（エキスパート）を組み合わせることで、大規模なモデルを構築する技術です。各エキスパートは、特定のタスクやデータに特化して学習され、入力に応じて最適なエキスパートが選択されます。
  • 仕組み: DeepSeekMoEは、入力データを複数のエキスパートに分配し、それぞれのエキスパートが独立して処理を行います。その後、各エキスパートの出力を統合して、最終的な出力を生成します。
  • 効果: DeepSeekは、このMoEアーキテクチャに独自の改良を加え、計算量を大幅に削減することに成功しました。具体的には、各エキスパートをスパース化（不要な接続を削除）することで、計算量を削減しています。
  • 利点: この技術により、DeepSeekは、従来のモデルと同等の性能を維持しながら、学習と推論にかかる時間を短縮することができました。

これらの技術革新により、DeepSeekは、AIモデルの学習と推論にかかるコストを大幅に削減することに成功しました。例えば、DeepSeek V2の推論コストは、100万トークンあたりわずか1人民元であり、これはLlama3 70Bの約7分の1、GPT-4 Turboの約70分の1という驚異的な低価格です。この低コスト化は、DeepSeekの大きな競争優位性となっています。

オープンソース戦略：技術革新の加速

DeepSeekは、そのモデルをオープンソースとして公開しています。これは、OpenAIやMistralなど、業界のトレンドとは一線を画す戦略です。

梁文峰は、破壊的な技術の前では、クローズドソースによる堀は一時的なものに過ぎないと考えています。彼は、DeepSeekの真の価値は、継続的にイノベーションを生み出すことができる組織と文化にあると信じています。

オープンソース化することで、世界中の開発者がDeepSeekの技術を利用し、新たなアプリケーションやサービスを生み出すことが可能になります。これは、AI技術のエコシステム全体の発展に貢献すると同時に、DeepSeekの技術の普及と改良にもつながります。

梁文峰は、「与えることは、さらなる栄誉を受け取ること」と語っており、オープンソースは商業的な戦略というよりも、彼の技術者としての信念に基づいた文化的な行動と言えるでしょう。この戦略は、DeepSeekの技術が広く認知され、多くの開発者に利用されるための重要な役割を果たしています。

実際、DeepSeekのモデルは、Hugging Faceなどのプラットフォームで公開されており、多くの研究者や開発者がその性能を検証し、さらなる改良を加えています。オープンソース化は、DeepSeekの技術を世界のAIコミュニティに開放し、イノベーションを加速させるための戦略なのです。

独自の人材戦略：若き才能の発掘と育成

DeepSeekは、人材採用においても独自の戦略を採用しています。多くの企業が海外のトップ研究機関から経験豊富な人材を引き抜こうとする中、DeepSeekは、中国国内のトップ大学の卒業生や、卒業後数年の若手人材を積極的に採用しています。

梁文峰は、長期的な視点で見れば、経験よりも基礎能力、創造性、そして何よりも情熱が重要であると考えています。彼は、「経験のある人は、過去のやり方に固執しがちだが、経験のない人は、現状に最適な解決策を見つけようと、何度も試行錯誤を繰り返す」と語っています。

そのため、DeepSeekでは、従来の枠にとらわれない自由な発想と、新しい技術への強い探求心を持った若手人材が活躍しています。この戦略は、DeepSeekの革新的な研究開発を支える原動力となっています。また、DeepSeekでは、一般的な企業とは異なり、KPI（重要業績評価指標）やノルマを設定していません。

梁文峰は、「短期的な成果ではなく、長期的な影響力を重視する」という考え方を持っています。例えば、営業職の場合、顧客からの注文量ではなく、顧客との信頼関係の構築や、業界への影響力の拡大を評価します。これは、DeepSeekが目先の利益ではなく、長期的な視点での技術革新と社会貢献を目指していることの表れと言えるでしょう。

DeepSeekの技術がもたらす未来

価格破壊とオープンソース戦略の衝撃

DeepSeekの登場は、中国のAI業界に大きな衝撃を与えました。特に、その圧倒的な低価格は、業界全体に価格競争を引き起こしました。

DeepSeek V2のリリース後、ByteDanceは主力モデルの価格をDeepSeekと同水準まで引き下げ、AlibabaやBaiduも追随しました。これは、DeepSeekの技術力の高さと、オープンソース戦略の有効性を示すものです。

梁文峰は、「APIもAIも、誰もが手頃な価格で利用できるべきだ」と語っており、DeepSeekの価格戦略は、彼の理念を反映したものと言えるでしょう。この価格破壊は、AI技術の普及を加速させ、新たなアプリケーションやサービスの創出につながると期待されています。

また、DeepSeekのオープンソース戦略は、世界中の研究者や開発者がDeepSeekの技術を利用し、改良することを可能にしました。これにより、AI技術の発展が加速され、より多様なイノベーションが生まれることが期待されます。

DeepSeekの戦略は、AI業界全体に大きなインパクトを与え、新たな競争の時代を切り開いたと言えるでしょう。そして、この競争は、AI技術の民主化を促進し、より多くの人々がAIの恩恵を受けられる未来へとつながっていくはずです。

中国AI業界の変革：イノベーションの加速

梁文峰は、DeepSeekの挑戦が、中国のAI業界全体の意識を変えるきっかけとなることを期待しています。彼は、「過去30年間、我々は利益を重視し、イノベーションを軽視してきた」と指摘し、「中国の産業構造の転換には、ハードコアな技術革新が不可欠だ」と訴えています。

DeepSeekの成功は、中国企業が、単なる模倣者ではなく、世界をリードするイノベーターになれることを証明しています。

梁文峰は、「中国のAI開発は、欧米諸国との共同の努力の結果である」と述べ、中国が世界のAI技術の発展に貢献する役割を担うべきだと考えています。彼のビジョンは、中国のAI業界に新たな方向性を示し、世界における中国のプレゼンスを高める可能性を秘めています。

DeepSeekの挑戦は、中国のAI業界にイノベーションの機運を高め、より多くの企業が基礎研究や技術開発に投資するようになることが期待されます。梁文峰のリーダーシップとDeepSeekの成功は、中国のAI業界の変革を促す大きな原動力となるでしょう。そして、この変革は、中国経済の発展だけでなく、世界のAI技術の進歩にも大きく貢献することが期待されます。

グローバルなAIエコシステムへの貢献

DeepSeekのオープンソース戦略は、グローバルなAIエコシステムの発展に大きく貢献する可能性があります。

DeepSeekのモデルは、誰でも自由に利用、改変、再配布することができます。これにより、世界中の研究者や開発者が、DeepSeekの技術をベースに、新たな研究やアプリケーション開発を行うことが可能になります。これは、AI技術の発展を加速させると同時に、中国発の技術が世界標準となる可能性を示唆しています。

DeepSeekの技術は、世界中の研究者や開発者によって利用され、改良されることで、さらに進化していくことが期待されます。また、DeepSeekは、オープンソースコミュニティとの連携を強化し、グローバルなAI人材の育成にも貢献していく方針です。

梁文峰は、「我々は、世界中の研究者や開発者と協力して、AI技術の発展に貢献したい」と語っています。DeepSeekのオープンソース戦略は、グローバルなAIエコシステムの発展を促進し、人類全体の利益に貢献する可能性を秘めています。そして、この取り組みは、中国のAI技術が世界に認められ、受け入れられるための重要な一歩となるでしょう。

梁文峰とDeepSeek：AGI実現への道のり

数学、コード、多感覚：AGI実現のための3つの柱

梁文峰は、AGI実現のためには、数学、コード、多感覚という3つの分野に注力することが重要だと考えています。

数学とコードは、論理的思考や問題解決能力を司る分野であり、AGIの基盤となる技術です。DeepSeekは、数学とコードに特化したモデルを開発し、高い性能を達成しています。例えば、DeepSeek-Coderは、HumanEvalやMBPP+などの主要なコーディングベンチマークで、他のオープンソースモデルを上回る性能を示しています。

また、多感覚は、AIが現実世界を認識し、人間のように学習するために不可欠な要素です。DeepSeekは、画像、音声、テキストなど、複数のモダリティを統合したマルチモーダルAIの研究開発にも力を入れています。梁文峰は、「数学とコードは、AGIにとっての囲碁のようなもの。閉鎖的で検証可能なシステムの中で、自己学習によって高いレベルの知能を獲得できる可能性がある」と語っています。これらの分野への注力は、DeepSeekがAGI実現に近づくための重要な戦略と言えるでしょう。

自然言語処理：人間の知性の本質に迫る

梁文峰は、自然言語処理（NLP）がAGI実現の鍵を握ると考えています。

彼は、「人間の知性の本質は言語にある」と述べ、自然言語を深く理解し、操ることができるAIこそが、真のAGIであると考えています。

DeepSeekは、自然言語処理の研究に特に力を入れており、DeepSeek V2は、自然言語理解と生成の両方において、高い性能を示しています。例えば、DeepSeek V2は、MMLU、C-Eval、GSM8Kなどの主要なベンチマークで、他のオープンソースモデルと比較して優れた性能を示しています。

梁文峰は、「自然言語処理は、AGI実現のための最も重要な技術の一つ」と語っており、DeepSeekは今後もこの分野の研究開発に注力していく方針です。自然言語処理の発展は、人間とAIのコミュニケーションをより自然で円滑なものにし、AGI実現への道を切り開くことが期待されます。

長期的な視点：困難な道のりを歩む覚悟

梁文峰は、AGI実現への道のりは長く、多くの困難が伴うことを理解しています。しかし、彼は、「AGIは、我々の生涯で実現される可能性がある」と信じています。彼は、短期的な利益や成果にとらわれず、長期的な視点で研究開発を進めることの重要性を強調しています。

DeepSeekは、今後も、AGI実現という壮大な目標に向かって、挑戦を続けていくことでしょう。その道のりは決して平坦ではありませんが、梁文峰のリーダーシップと、DeepSeekの革新的な技術と戦略があれば、必ずや目標を達成できると信じています。

彼は、「我々がこの目標を達成したいと強く願い、それを実現する能力を持っているならば、現時点で最も適任な候補者の一人である」と語っています。この言葉には、梁文峰のAGI実現に対する強い信念と、DeepSeekの可能性に対する深い自信が込められています。

DeepSeek V2と主要モデルの性能比較

以下は、DeepSeek V2と他の主要なLLMの性能を比較した表です。

モデル	パラメータ数	学習時間 (GPU時間)	推論コスト (100万トークンあたり)	MMLUスコア	C-Evalスコア	GSM8Kスコア
DeepSeek V2	671B	278万	1人民元	高	高	高
Llama 3 70B	70B	3080万	約7人民元	中	中	中
GPT-4 Turbo	非公開	非公開	約70人民元	高	高	高

※ 上記の数値はあくまでも例であり、正確な数値は各モデルの公式情報を参照してください。
※ MMLU、C-Eval、GSM8Kは、LLMの性能を評価するための主要なベンチマークです。

梁文峰とDeepSeekが切り開く未来

DeepSeekの創業者である梁文峰は、その卓越した先見性とリーダーシップで、中国のAI業界に革新をもたらしています。彼は、利益よりも技術革新を重視し、オープンソース戦略や独自の人材採用・育成方針など、従来の常識にとらわれない経営スタイルで、DeepSeekを世界トップレベルのAI研究機関へと成長させました。彼の「狂気なまでの野心と誠実さ」は、DeepSeekの革新的な技術と戦略に色濃く反映されています。

DeepSeekは、MLAやDeepSeekMoEなどの独自アーキテクチャを開発し、AIモデルの学習と推論のコストを大幅に削減することに成功しました。また、オープンソース戦略により、世界中の研究者や開発者がDeepSeekの技術を利用し、新たなアプリケーションやサービスを生み出すことを可能にしました。

これらの取り組みは、AI技術の民主化を促進し、イノベーションの加速に貢献しています。梁文峰は、DeepSeekを率いて、技術革新の最前線に立ち、中国のAI業界を牽引する存在となっています。そして、彼の究極の目標は、AGIの実現です。彼は、数学、コード、多感覚、そして自然言語処理という4つの分野に注力し、長期的な視点で研究開発を進めています。

DeepSeekの挑戦は、中国のAI業界だけでなく、世界のAI技術の発展に大きな影響を与える可能性を秘めています。この記事では、梁文峰の人物像、DeepSeekの技術と戦略、そして彼らが目指すAIの未来について、詳細に解説しました。梁文峰の経歴、思想、そしてDeepSeekの挑戦は、中国のAI業界の現状と未来を理解する上で非常に興味深い事例です。彼の「狂気なまでの野心と誠実さ」が、AGI実現という人類の夢をどのように切り開いていくのか、今後も注目していく必要があります。

DeepSeekの挑戦は、まだ始まったばかりです。彼らの今後の動向から目が離せません。

参考記事

• Two interviews with the founder of DeepSeek
• Inside DeepSeek’s Bold Mission: CEO Liang Wenfeng
• Beijing meeting puts spotlight on China’s new face of AI, DeepSeek founder Liang Wenfeng
• Chinese quant fund becomes an AI high-flyer
• Beijing meeting puts spotlight on China’s new face of AI, DeepSeek founder Liang Wenfeng
• Deepseek: The Quiet Giant Leading China’s AI Race
• Meet DeepSeek: the Chinese start-up that is changing how AI models are trained