アナリストのアンドリュー・オビン氏は、マルチ産業株に対するDeepSeekのインプリケーションについての見解を示し、Vertiv Holdings Co（NYSE:VRT）GE Vernova Inc（NYSE:GEV）と、Eaton Corporation PLC（NYSE:ETN）の株をそれぞれ165ドル、485ドル、410ドルで「買い」のレーティングを繰り返しました。
12月、中国のベンチャー企業DeepSeekは、OpenAIのGPT-4と様々なベンチマークテストで同等の性能を示した最新のAIモデルDeepSeek-V3を発表しました。アナリストは指摘しています。
アナリストによれば、この技術的な大発展によって、AIインフラや発電への支出が減少する可能性を警戒する投資家がいるとのこと。
DeepSeekの推論コスト（1百万トークンあたりのドル数）は、他のAIモデルのそれと比べて約70％から90％も低い。モニタリングが必要な要素は、2025年から2026年のクラウドサービスプロバイダーの設備投資計画と指摘されています。
この技術報告書によると、DeepSeek-V3はわずか280万GPU時間しか使用せず、アナリストによれば1時間2ドルでの利用料金を計算すると合計560万ドルになります。
ただし、アナリストはDeepSeek-V3は以前に立ち上げたDeepSeek-R1モデルを使用していると主張し、「蒸留」されたと述べています。一部のメディアレポートによれば、DeepSeekはMeta PlatformsのLlamaなど他のオープンソースモデルも使用した可能性があり、実際のトレーニングコストは報告されている数値よりもかなり高くなる可能性があります。
ベンチャーキャピタル投資家のマーク・アンドリーセン氏は、DeepSeek-R1をAIの進歩における「スプートニク時代」と表現しました。しかし、アナリストはこのスプートニクの比喩がAIインフラ企業にとって有利に働くと解釈しています。
スプートニクが打ち上げられた後（1957年10月4日）、米国の宇宙開発のR&D（研究開発）予算は急成長し、年間50億ドルから1958年には105億ドルを超えました。
新しい技術が効率を向上させると、需要は通常減少します。ただし、これはしばしば消費の増加につながります。これをジェヴォンズの逆説と呼びます。
ベッセマー法の導入後、米国の鉄鋼生産では同様の状況が発生しました。1875年から1900年の間、鋼鉄の価格は約90％下落し、一方で年間の鋼鉄生産は40万トンから6000万トンに急増しました。
アナリストは、AI産業にも同様の状況が当てはまると指摘しています。トレーニングコストの低下によってモデルの改善が加速し、より優れたモデルを作成することで、より多くの使用例が生まれ、推論の需要が高まります。
例えば、GPT-4の出力トークンのコストは、発売後1年未満で約80％下がっています。
クラウドサービスプロバイダーは、引き続きAI以外の収入を伸ばしており、Microsoft Corp（NASDAQ:MSFT）のAI以外の収入は、2021年9月期で前年比22％増の結果となっています。
世界のデータセンター全体の約50％を占めるコロケーション会社は、引き続き有利な市況を享受し続けているとアナリストは結論付けています。
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