アセモグル教授が読み解く｢DeepSeekの衝撃｣ テック業界の規模への強迫観念を打ち破った

ディープシークのアプローチも大体において同じだが、強化学習、混合エキスパート手法（より小規模で効率的なモデルを多数使用）、蒸留、洗練された思考の連鎖（chain-of-thought）推論により依存しているように見える。この戦略により、競争力のあるモデルを大幅に少ないコストで作成できるようになったと報告されている。

ディープシークがすべてを語ったかどうかについては議論の余地があるが、このエピソードはアメリカのAI業界における「集団思考」を露呈させた。代替案やより安価で有望なアプローチに対する無知と誇大宣伝は、ジェネレーティブAIの時代が始まる直前に私たちが著した『技術革新と不平等の1000年史』でサイモン・ジョンソンと私が予測したことそのものである。