近年、AI技術の進化により、各国の企業が高度なAIモデルの開発と運用にしのぎを削っています。特に、DeepSeekのR1やV3といった大規模言語モデル（LLM） は世界中で注目を集めており、その処理能力を最大限に発揮するためのハードウェア開発も急ピッチで進められています。
そんな中、中国のGPUメーカー「Moore Threads」と「Baidu」 が、DeepSeekのAIモデルをローカルシステムで動作させる技術を発表しました。これにより、AIモデルの処理をクラウドではなく、個々のPCや専用機器 で実行できるようになり、利便性が大きく向上すると期待されています。
この記事では、Moore ThreadsとBaiduの取り組み、技術の詳細、そして今後の市場への影響 についてわかりやすく解説します。
Moore Threadsの革新的取り組み
Moore Threadsは、今回の発表においてDeepSeekのディスティレーション（知識蒸留）モデルのローカル実行環境を提供するためのサービスを開始いたしました。同社は、主に消費者向けGPUとして知られるMTT S80および、ワークステーション向けに特化したMTT S4000において、本モデルへの対応を進めています。特に、MTT S4000は48 GB（ギガバイト）という大容量メモリと、200 TOPS（Tera Operations Per Second）クラスのAI演算能力を誇り、Gen5対応といった先進のスペックを備えています。
また、Moore Threadsは自社内で開発したKUAEクラスタ上でもDeepSeekモデルの動作サポートを実現しており、これはAIワークロード専用に設計されたクラスタ環境となっています。これにより、同社のGPUは推論（Inference）処理のみならず、学習後の運用面においても幅広い用途での採用が期待されます。なお、現時点ではDeepSeekのモデルが実際にどの程度のパフォーマンスを発揮するのか、他社製品との比較においては明確な数値は発表されていませんが、国内製造技術としては大きな一歩と評価されています。
NVIDIA・AMDとの性能差は？
現時点では、Moore Threads製GPUがNVIDIAやAMDのハイエンドGPUと同レベルの性能を発揮できるかは不明です。しかし、中国国内の製造技術を活かして長期的に競争力を高める戦略 であることは間違いありません。
Baiduの先進AIクラスタとKunlun Core P800
一方、Baiduは自社開発のAIクラスタにおいて、Kunlun Core P800 AIチップを搭載したシステムを構築しています。報道によると、このCore P800は、同等の主流GPUと比較して20～50%の性能向上が見込まれており、8ビットの推論処理に対応するなど、低い導入および保守コストを実現しています。これにより、DeepSeekのV3およびR1といった最新のAIモデルへの完全なサポートが可能となっています。
BaiduのAIクラスタは、将来的に30,000基のCore P800 AIチップを搭載したシステムとして稼働する予定であり、これにより大規模なAI推論やデータ処理が効率的に行われる見込みです。中国国内での製造技術の進化と大規模展開の両面から、BaiduはグローバルなAI市場における存在感を一層強固なものにする狙いであると考えられます。
Baiduの取り組みは、クラウドベースのAI環境から、より柔軟かつ高速なローカル実行環境へのシフトを象徴しており、中国国内企業によるAIハードウェアの自立が進んでいる証左と言えるでしょう。これにより、今後、中国国内外の企業が採用するシステム構成や運用コストに大きな影響を与えることが予想されます。
中国GPU市場の将来展望とグローバル競争
今回の発表は、中国のGPUメーカーがグローバルなAI競争に果敢に挑む姿勢を改めて示すものです。従来、海外メーカーの技術に依存していた状況から、国内で製造された先進的なGPUを用いることで、ハードウェア面での自律性を確保しようとする動きが顕著になっています。
Moore ThreadsやBaiduの最新技術は、AI処理の効率化や運用コストの削減に寄与するとともに、企業ユーザーや研究機関に対しても、より柔軟なシステム構成の選択肢を提供するものです。特に、DeepSeekのような大規模AIモデルをローカルシステム上で実行できる環境は、データプライバシーの観点やリアルタイム性が求められるアプリケーションにおいて、大きなメリットをもたらすと考えられます。
また、中国国内の製造技術の向上により、国際市場においてもコスト競争力が高まることが予想され、グローバル市場におけるシェア拡大への足がかりとなるでしょう。たとえば、現時点ではNVIDIAやAMDが主導する市場において、性能面での差があるとされるものの、長期的な視点で見ると、技術の成熟度やサポート体制において中国製GPUの強みが発揮される可能性があります。
このような背景から、今後のGPU市場は、ハードウェア性能のみならず、ローカルでのAIモデル実行環境の整備や運用コストの最適化といった観点からも激しい競争が繰り広げられることが予想され、世界各国の企業が注目する分野となっています。
まとめ
今回、中国のGPUメーカーであるMoore ThreadsとBaiduが、DeepSeekのAIモデルをローカルシステム上で実行可能とする取り組みを発表いたしました。Moore Threadsは、MTT S80およびMTT S4000といった消費者向けおよびワークステーション向けGPUに対応し、自社クラスタ（KUAE）でのAIワークロードにも積極的に対応している点が注目されます。一方、Baiduは、Kunlun Core P800 AIチップを搭載した大規模なAIクラスタを構築し、従来の主流GPUと比較して大幅な性能向上を実現することで、DeepSeekの最新AIモデルへの完全対応を目指しています。
これらの動きは、海外メーカーへの依存度を低減し、国内製造技術の向上を背景に、グローバルなAI市場での競争力を高めるための戦略的な取り組みと言えます。今後、これらの技術が実際の運用現場でどのような効果を発揮するのか、また、グローバル市場におけるシェア拡大にどのように寄与するのか、引き続き注視していく必要があります。
中国のGPUメーカーによるこの革新的な技術は、今後のAI技術の普及や運用環境の変革に大きな影響を与えると考えられ、国内外の技術者や企業にとって、重要な注目ポイントとなることでしょう。引き続き、最新動向をウォッチし、技術進化の実態を追っていくことが求められます。
以上、今回の中国GPUメーカーによるDeepSeek AIモデル対応の取り組みについて、詳細に解説いたしました。今後も技術革新が進む中で、各社の動向に注目しながら、最新情報をお伝えします。
