投資家向け電話会議で、DeepSeekの梁文峰(Liang Wenfeng)CEOはNvidiaの覇権に異議を唱えた。HuaweiのハードウェアがGB300システムを完全に置き換えることになるという。
DeepSeekの創業者兼CEOである梁文峰氏は、投資家向け説明会において、演算能力における中国の追い上げとNvidiaについて、異例なほど明確に言及した:
「国内の演算能力に関してはかなり楽観的だ。この点において、Nvidiaは自ら墓穴を掘っている。」
Huawei 950 対 Nvidia GB300:DeepSeek CEOの分析
具体的には、Wenfeng氏は、ファーウェイの「Atlas 950 SuperPoD」――いわゆるスーパーノード、つまり多数のアクセラレータを密接に連携させたクラスター――が、性能と価格の両面でNvidiaの「GB200」および「GB300」ラックを完全に代替できると主張している。価格は高くなるものの、その差は許容範囲内だ。50%、100%、あるいは200%高くても、最終的には問題にならないとウェンフェン氏は述べている。
しかし、彼自身がその「落とし穴」を明かしている。NvidiaのGPU1基分の性能を得るには、Huaweiのチップが4基必要であり、技術的には約2年遅れているというのだ。
- 4つのHuawei 950はGB300に相当し、Wenfeng氏によれば、レイテンシと処理範囲は同等だという。
- Huaweiのスーパーノードは2026年の第3四半期または第4四半期に稼働開始予定だが、NvidiaのGB200は2年前の第3四半期に市場投入された。
中国の計算能力の格差:なぜ米国が先行しているのか
Wenfeng氏は、米国との差は人材ではなくリソースにあると指摘している。人材不足は、そもそも計算能力の不足から生じているのだという。DeepSeekのCEOによると、現在最大のAIモデルは約8,000億のパラメータを同時に活性化させているのに対し、中国のモデルは約100億にとどまっており、その規模において大きな遅れをとっている。
ウェンフェン氏の投資家向け電話会議の完全な文字起こし。ここでは彼ははるかに力強い口調だ。彼は、オープンソース化こそが*唯一の*課題であると主張している。これに賛同できないなら、Zhipuの株をもっと買えばいい。
そして決定的に重要なのは、彼が「自制こそが*生き残る唯一の方法*だ」と述べている点だ。「世界を飲み込もうとする」ような研究所は淘汰されるだろう。https://t.co/tTCa83rxak pic.twitter.com/XhqVm3zuMK— Teortaxes▶️ (DeepSeek ツイッター熱狂的ファン 2023 – ∞) (@teortaxesTex) 2026年7月23日
Wenfeng氏によると、このレベルのモデルを学習させるには、約50,000個のGB300、あるいは約200,000個のHuawei 950が必要となるという――研究用リソースはこれに含まれていない。Huaweiは現在、DeepSeek向けに約16,000個のアクセラレータ分の容量を提供しているが、ボトルネックはHuaweiの製造能力にあるという。
崩れゆく優位性:CUDAとTileLangの議論
NVIDIAのよく引き合いに出される強みは、多くのAI開発者が依存しているソフトウェアプラットフォーム「CUDA」だ。ウェンフェン氏は、まさにこの強みが薄れつつあると指摘する。現在、AIは必要なコードを自ら記述できる上、NVIDIAのエコシステムを再現可能な「TileLang」という自社開発ツールも存在するというのだ。
その証拠として、彼は自社のモデル「V3」を例に挙げている。このモデルはNvidiaのハードウェア上で動作していたものの、トレーニング時には、独自に開発したTileLangコンパイラを介して、Nvidiaのソフトウェア環境から切り離されていた。AI専用のチップの登場により、CUDAによる優位性はすでにますます無意味になりつつあるというのが、彼の主張だ。

