価格戦争の第一撃はどのように放たれたのか？
价格战第一枪是怎么打响的？
暗涌：DeepSeek V2 模型发布后，迅速引发一场血雨腥风的大模型价格战，有人说你们是行业的一条鲶鱼※1。
暗涌：「DeepSeek V2」モデルの発表は、すぐさま苛烈な大規模モデルの価格戦争を引き起こしました。あなた方のことを業界の「ナマズ」という人もいますが・・・。
梁文锋：我们不是有意成为一条鲶鱼，只是不小心成了一条鲶鱼。
梁文锋：私たちはあえて「ナマズ」になったわけでなく、意図せず「ナマズ」になってしまっただけです。
※1鲶鱼
[nián yú]
暗涌：这个结果让你们意外吗？
暗涌：この結果はあなた方にとって思いがけないことでしたか？
梁文锋：非常意外。没想到价格让大家这么敏感。我们只是按照自己的步调来做事，然后核算成本定价。我们的原则是不贴钱※2，也不赚取暴利。这个价格也是在成本之上稍微有点利润。
梁文锋：大変意外でした。価格に対して人々がこれほど敏感に反応するとは思いもしませんでした。私たちは自らのペースで業務を遂行し、それからコストを計算して価格を設定しただけです。私たちの原則は、持ち出しをせず、不当に巨額の利益を得もしないことです。この価格も、コストにほんの少しマージンを上乗せしただけです。
※2不贴钱
[bù tiē qián]
「暗涌」：5天后智谱AI就跟进了，之后是字节、阿里、百度、腾讯等大厂※3。
暗涌：５日後には「智谱AI」（2019年に設立されたAI知識技術の開発企業）が追随し、その後、バイトダンス、アリババ、バイドゥ、テンセントなどの大手IT企業が追随しましたが・・・」
※3大厂
[dà chǎng]
梁文锋：智谱AI降的是一个入门级产品，和我们同级别的模型仍然收费很贵。字节是真正第一个跟进的。旗舰模型降到和我们一样的价格，然后触发了其它大厂纷纷降价。因为大厂的模型成本比我们高很多，所以我们没想到会有人亏钱做这件事，最后就变成了互联网时代的烧钱补贴※4的逻辑。
梁文锋：「智谱AI」が値下げしたのはエントリーレベルの製品ですが、我々と同レベルのモデルはなお高価です。一番早く追随したのはバイトダンスです。彼らはフラッグシップモデルの価格を私たちと同じレベルまで値下げし、それに触発された他のIT大手も次々と値下げしました。IT大手のモデルコストは我々の製品よりかなり高いので、私たちはどこかが損失を出してまでやるとは思いもしませんでした。結果的には、インターネット時代の資金投入型補助のロジックとなってしまったのです。
※4烧钱补贴
[shāo qián bǔ tiē]
暗涌：外部看来，降价很像在抢用户，互联网时代的价格战通常如此。
暗涌：外からは、値下げはユーザーを奪い取っているように見えます、インターネット時代の価格競争は普通そういうものです。
梁文锋：抢用户并不是我们的主要目的。我们降价一方面是因为我们在探索下一代模型的结构中，成本先降下来了，另一方面也觉得无论 API，还是 AI，都应该是普惠※5的、人人可以用得起的东西。
梁文锋：ユーザーを奪うことは我々の主要な目的ではありません。私たちが値下げをしたのは、一方で次世代モデル構造を探る中でコストが下がってきたこと、もう一方でAPIでもAIでも、より多くの人が恩恵を享受できて、価格的にも利用できる物であるべきだ、と考えているからです。
※5普惠
[pǔ huì]
暗涌：在这之前，大部分中国公司都会直接 copy 这一代的 Llama 结构去做应用，为什么你们会从模型结构切入？
暗涌：これ以前には、ほとんどの中国企業は現行世代のLlamaの構造を直接コピーしてアプリケーションを作ってきました。なぜあなた方はモデル構造から切り込んだのですか？
梁文锋：如果目标是做应用，那沿用 Llama 结构，短平快※6上产品也是合理选择。但我们目的地是 AGI，这意味着我们需要研究新的模型结构，在有限资源下，实现更强的模型能力。这是 scale up 到更大模型所需要做的基础研究之一。
除了模型结构，我们还做了大量其他的研究，包括怎么构造数据，如何让模型更像人类等，这都体现在我们发布的模型里。另外，Llama 的结构，在训练效率和推理成本上，和国外先进水平估计也已有两代差距。
梁文锋：もし目標がアプリケーション開発なら、Llama構造をそのまま用いて、短期間で効率良く製品をリリースすることも合理的な選択です。しかし、我々の目指すところはAGI（汎用人工知能）です。これは私たちが新しいモデル構造を研究する必要があるということです。限られたリソースで、より強力なモデル能力を実現するのです。これは、更に大きなモデルへとスケールアップするために必要な基礎研究のひとつです。
モデル構造以外にも、私たちは「データをどう構築するか」「如何にしてもっと人間に似せられるか」等の膨大な研究もしており、これらはすべて私たちが発表したモデルに反映されています。また、Llamaの構造は、学習効率や推論コストにおいて、中国国外の最先端レベルとの間に2世代分ほどの差があると推定しています。
※6短平快
[duǎn píng kuài]
暗涌：这种代差主要来自哪里？
暗涌：これらの世代間ギャップは主にどこから来るのでしょう？
梁文锋：首先训练效率有差距。我们估计，国内最好的水平和国外最好的相比，模型结构和训练动力学上可能有一倍的差距，光这一点我们要消耗两倍的算力才能达到同样效果。另外数据效率上可能也有一倍差距，也就是我们要消耗两倍的训练数据和算力※7，才能达到同样的效果。合起来就要多消耗 4 倍算力。我们要做的，正是不停地去缩小这些差距。
梁文锋：第一にトレーニング効率に差があることです。中国国内の最高水準と国外のそれを比較すると、モデル構造と訓練動力学において２倍の開きがあるかもしれません、この点だけで、同様の効果を得るために、私たちは２倍のトレーニングデータと計算リソースを消費する必要があるのです。また、データ効率においても２倍の開きがあるかもしれません、つまり、同等の効果にたどり着くまでに、２倍のトレーニングデータと計算能力を使わなければならないのです。合計すると４倍の計算リソースを使わなければなりません。私たちがやらなければならないことは、まさにこれらの差を縮め続けることなのです。
※7算力
[suàn lì]
暗涌：大部分中国公司都选择既要模型又要应用，为什么 DeepSeek 目前选择只做研究探索？
暗涌：ほとんどの中国企業は、みなモデルとアプリケーションを選択するのに、なぜDeepSeekは現在、「研究・探究」のみを選択しているのですか？
梁文锋：因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。过去很多年，中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现，但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里，我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。
梁文锋：なぜなら、私たちは現在最も重要なことは「世界のイノベーションの波の中に加わること」だと考えているからです。とても長い間、中国企業は誰かが技術革新を創造し、それを用いてアプリケーションを作ってお金にすることに慣れてきました。しかしこれは決して当たり前のことではありません。この波の中で、我々の出発点は、チャンスに乗じて金儲けをすることではなく、技術の第一線に到達し、すべてのエコシステムの発展を推進することです。
暗涌：互联网和移动互联网※8时代留给大部分人的惯性认知是，美国擅长搞技术创新，中国更擅长做应用。
インターネットとモバイルインターネット時代が大部分の人に残した認識は、アメリカは技術革新に優れていて、中国はアプリケーション制作に優れているということです。
梁文锋：我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年 IT 浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里 18 个月就会出来更好的硬件和软件。Scaling Law 也在被如此对待。但其实，这是西方主导的技术社区※９一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。
梁文锋：経済発展にともない、中国はずっと便乗を続けるのではなく、自らが徐々に貢献者になるべきである、と私たちは考えています。過去３０年余りのIT波のなかで、私たちは基本的に真の意味では技術改革に参与していませんでした。私たちは、ムーアの法則が天から降ってきて、家の中で１８か月寝そべっていれば、もっと優れたハードウェアやソフトウェアが出来上がっていることに慣れています。スケーリング則も同じように扱われています。しかし実は、これは西側が主導する技術コミュニティが何世代にもわたりコツコツ努力して作り出したものなのです。以前は、私たちはこの過程に関与することがなかったため、その存在をないがしろにするに至っただけなのです。