大規模な言語モデル（LLMS）の開発と展開は、民間および軍事アプリケーションの両方でAIを活用するための世界的な競争をますます形作っています。
最新の（およびよく知られた）参加者の1つは、AIの主権、防衛能力、企業革新に関する議論において、非常に競争力のある価格と運用効率を提供した要因を提供する強力なAIモデルであるDeepSeekです。
その利点は宣伝されていますが、中国にすべてのデータを貯蔵するオープンソースモデルも、重大なセキュリティリスクと見なされます。過去10年にわたって、米国は、中国へのデータの流れを制御するために、米国で中国のソフトウェアと技術の使用に関する規制を強化してきました。
NASAによって禁止されています
NASAといくつかの州政府は、従業員がDeepSeekを使用することを禁止しており、ワシントン州はプラットフォームの使用を禁止する法律を起草しました。連邦議員は、全国のDeepseekを制限する法案を導入しています。一方、オーストラリア、台湾、オランダ、日本、カナダは、政府機関や請負業者で使用するためにDeepseekを禁止しています。そして、イタリアと韓国は全国的な禁止を課しました。
Deepseekのセキュリティの弱点は、Ciscoが実施した最近の研究で暴露されました。プラットフォームの内部ガードレールをテストしました。サイバー犯罪から誤った情報や違法行為まで、400の異なる有害または非倫理的な要求のデータセットを使用して、このテストでは、安全メカニズムを回避する100％の成功率が明らかになりました。これは、米国に拠点を置くOpenaiとは対照的であり、そのような要求を正常に特定して停止しました。
これらの脆弱性にもかかわらず、Deepseekの競争上の利点は、ブロックが軍事的および技術的自立の両方を強化する必要があるときに、EUでのLLMのより広範な展開を加速するのに役立つ可能性があります。ヨーロッパの自律性の推進の中心にあるのは、世界的な政治的および経済的景観が流動的であるという認識です。
ウクライナでの戦争に伴い、米国は他の戦略的優先事項に挑戦し、中国はAI能力を急速に進めているため、EUの政策立案者と企業は同様に、防衛の準備をサポートし、産業の競争を支持する最先端のテクノロジーに投資する必要性に直面しています。
より安価で柔軟な規制環境から来たにもかかわらず、Deepseekに入ります。
中国人は、西洋の技術を再現する際のスピードと俊敏性で知られていますが、ヨーロッパも革新ではなく複製することで知られています。
コスト効率、オープンソースアーキテクチャ、柔軟な展開オプションに基づいたモデルであるDeepSeekの概念を使用して、欧州エンティティはより良いマウストラップを作成できます。そうすることで、彼らは、インフラストラクチャの負担のコストや防衛機器の多言語文書の複雑さなど、AIの採用に対する多くの既存のハードルを飛び越えることができます。
競争力のある価格分析
Deepseekの魅力の中心は、競争力のある価格設定と効率性です。 DeepseekはAIモデルを600万ドル未満で訓練し、約2,000枚のチップを活用しました。対照的に、西洋企業（特に米国のハイテク巨人）は、多くの場合、数万のチップを必要とし、関連するトレーニングコストはディープシークの控えめな支出をはるかに超えて膨らみます。
たとえば、メタは、同様のタスクで16,000枚以上のチップを上に使用したと伝えられています。このコスト格差は、Deepseekが運営する規制環境によってさらに増幅されます。中国のより柔軟なAIルールにより、企業や研究グループは、EUまたは米国市場を特徴付ける複雑なコンプライアンス負担に直面することなく、迅速に反復し、モデルを最適化することができます。
競争力のあるAI価格が繁栄できる唯一の場所は中国ですか？答えは複雑です。中国は、より低い人件費、広範な人材プール、豊富なデータ、およびデータプライバシーの制約が少ないという組み合わせの恩恵を受けていますが、他の新興市場はこのアプローチをコピーする可能性があります。
しかし、欧州連合のAI法と一般的なデータ保護規則（GDPR）は、AIガバナンス、データの使用、透明性に厳格な規定を課し、コストの増加と迅速なプロトタイピングの減速を課しています。
機会と市場への影響
金銭的な考慮事項を超えて、DeepseekがAI主導の革新の新しい波を案内していることは、ヨーロッパ内のいくつかのセクターにとって変革的な可能性を保持する可能性があります。リストのトッピングは防衛産業であり、迅速に近代化するために緊張しています。
ウクライナでの進行中の戦争は、国際的な同盟を変え、ヨーロッパが独自の能力を強化しなければならないという認識を変え、安全なAIソリューションの要求を集合的に促進します。多くの場合、一般の人に見落とされがちですが、準備が重要であることが多い重要な側面の1つは、新しい軍事装備の文書と言語サポートです。ヨーロッパの複数の言語は、ハイテク軍事コラボレーションの障壁ではありませんが、よく書かれた正確に翻訳されたマニュアルの生産は、手ごわい課題になる可能性があります。
コペンハーゲンに本拠を置く会社は、人間とAIを利用して多言語翻訳を安全に提供するLLMソリューションであるHumanaiをすでに構築しています。 Frederik Pedersenは、Easy TranslateのCEO兼創設者です。彼はヨーロッパの防衛産業からの需要の増加を見ています。
最近、防衛目的で高度であるが完全に安全な翻訳ベースのAIエンジンが必要なヨーロッパの軍事サプライヤーから連絡を受けました。
ヨーロッパは自給自足でなければならず、これらのソリューションに米国企業に頼る理由はありません。現在、米国の人々と競合するモデルがあり、最大のセキュリティを備えた閉鎖環境で使用できます。これが防衛産業に必要なものです。
Pedersenによると、これは、Deepseekのより良いバージョンを構築する機会があります。これは、オープンソースの基礎のすべての利点がありますが、防衛アプリケーション向けの高セキュリティ、サイバー犯罪防止環境内であります。
AIベースの翻訳エンジンである超セキュアで、軍隊は必要なすべてのヨーロッパ言語で正確な文書を効率的に作成することができ、それにより大陸全体で一貫した理解と使用を確保できます。大規模で専門化されたデータセットを処理し、ドメイン固有の言語を迅速に統合するDeepSeekの能力を模倣することで、ヨーロッパモデルを複雑な物流操作とメンテナンスマニュアルを管理するための不可欠なツールになります。
Deepseekは、EU中心のAIイニシアチブを補完するだけでなく、加速することもできました。 DeepSeekなどのモデルの効率を人間の品質保証および翻訳ソフトウェアと組み合わせることで、特に防衛やヘルスケアなどの高ステークス環境では、ますますミッションクリティカルになる可能性があります。
しかし、利益を得るのは防衛部門だけではありません。独自のデータまたは機密データを持つ企業は、AIインフラストラクチャの監視を維持することができるため、Deepseekのようなモデルから得られる可能性もあり、使用または生成されたデータが厳密に社内で留まることを保証します。
これにより、サードパーティのクラウドプロバイダーを介して機密情報を共有することに関連するリスクが大幅に削減されます。 EUにとって、この見通しは、外部の技術大手（アメリカ人または中国人）への依存を減らすこと、および欧州の法的および倫理的基準の分野内での財政、ヘルスケア、エネルギーなどの高度に規制された産業を維持することを幅広く目的としています。
勝者と敗者は誰ですか？
Deepseekへの関心の高まりは、グローバルなAIアリーナのより広範な緊張を強調しています。多くのヨーロッパの組織（公共および私的の両方）にとって、迅速な展開と費用対効果の高いスケーリングが可能な中国語のオリジンモデルは驚くべき恩恵になるかもしれません。
これにより、EUは、特に防御、大規模な多言語ドキュメント、安全なエンタープライズソリューションなど、堅牢なドメイン固有のAIを必要とするセクターで、多くの人が予想していたよりも速く競技場のレベルを高めるのに役立ちます。この意味で、政府、軍事請負業者、およびハイテクに精通した企業は、オープンソーステクノロジーの採用または洗練に開放されています。
逆に、独自の高コストのAIモデルで繁栄した企業は、価格設定を減らすか、プレミアムサービスを正当化する圧力に直面する可能性があります。 DeepSeekと同様のプラットフォームが品質と柔軟性の展開において信頼性が高いことを証明した場合、確立されたAIプロバイダー、特にクライアントを高価でクラウドベースのアーキテクチャに閉じ込めるものは、ヨーロッパで市場シェアを失うことができます。
さらに、データのプライバシーと地政学に対する懸念は、中国のルーツを備えたモデルの採用を妨げる可能性があります。つまり、リスク回避組織は、利用可能な場合、西洋製または国内で生産された代替品を好む可能性があります。
それでも、「皮肉」は魅力的な物語のままです。貿易と技術の競争を激化させる時代でさえ、Deepseekのような費用効率の良いオープンソースモデルは、AIのより大きな自律性へのヨーロッパの意欲の基礎になることができます。
Deepseekなどのテクノロジーを採用し、それらを安全で規制された方法で構成するモデルとして使用することにより、ヨーロッパは重要な瞬間にAIの採用を促進する態勢を整えています。
最終的に、LLMSの展開の成功は、規制コンプライアンス、倫理的考慮、技術の自律性の追求のバランスをとることになります。これは、Deepseekや同様のAIモデルがヨーロッパが以前に想像していたよりも迅速に達成するのに役立つ平衡です。