DeepSeekのCEOである梁文鋒（Liang Wenfeng）氏は、中国国内のAIシステムが計算能力において徐々に接近しつつあるため、依然として大きな格差はあるものの、Nvidiaは次第にその優位性を失いつつあると考えています。
投資家との対話の中で同氏は、現在最大規模のモデルと同等のAIモデルを学習させる場合、DeepSeekには約50,000基のNvidia GB300 GPU、または約200,000基のHuawei Ascend 950 GPUが必要になると述べました。
同氏によれば、現在DeepSeekと米国のAI企業との間の最大の格差はアルゴリズムではなく、計算リソース（compute）にあります。
梁氏は、DeepSeekの現在の計算能力はNvidia H100 GPU約20,000基分に過ぎず、そのリソースの大部分は「ここ1〜2ヶ月以内」に追加されたばかりであると明かしました。同社はインフラを非常に速いペースで拡大しています。
同氏は、HuaweiのAtlas 950 SuperPoDシステムが、より多くのGPUを使用する必要があるものの、システムレベルでの機能や展開機能においてNvidia GB200およびGB300クラスタを代替できると考えています。
しかし梁氏は、同等のパフォーマンスを達成するには、DeepSeekはNvidia GB300 GPU 1基に対してHuawei Ascend 950の新しいGPUが約4基必要であることも認めました。同氏は、HuaweiのGPU技術は現在Nvidiaから約2年遅れていると評価しています。
DeepSeek CEOによると、Huaweiの展開コストが50%、100%、あるいは200%高くなったとしても、中国が自前で供給源を確保し、米国技術への依存を減らせるのであれば、それは受け入れ可能であるとしています。
梁氏は、オープンソースAI戦略がDeepSeekにとって重要な方向性であることを改めて強調すると同時に、「支配のために資金を燃やす（大量の資金を投入する）」モデルを追求するAI研究所が長期的に生き残るのは難しいだろうと指摘しました。
DeepSeekは高品質なデータアノテーション（data annotation）にも多額の投資を行っています。梁氏によると、これはOpenAIやAnthropicが数年先を行っている分野であり、現在では高度なAIモデルを開発する上での重要なボトルネックとなっているとのことです。
上記の発言は、SNS上で拡散された投資家とのやり取りに由来するものとされています。記事の公開時点では、DeepSeekはやり取りの全容を公式発表しておらず、引用された発言を完全に確認したわけではありません。
📌 結論： DeepSeekは、GB300 GPU 1基がHuawei Ascend 950 GPU約4基と同等とされ、Huaweiが技術的に約2年遅れていることから、Nvidiaが依然としてGPU性能でリードしていることを認めています。しかし、梁文鋒CEOは、中国が自立性と引き換えに高いハードウェアコストを受け入れ、十分な規模の国内AIエコシステムを構築し続ければ、Nvidiaの優位性は低下する可能性があると主張しています。これらの発言は記事が投資家とのやり取りから引用したものであり、DeepSeekによって公式に確認されたものではありません。
