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DeepSeek ショックから 1 年: AI のスプートニク・モーメントはいかにしてクリプト業界を変貌させたか

· 約 14 分
Dora Noda
Software Engineer

2025 年 1 月 27 日、Nvidia は 1 日で 5,890億ドルの時価総額を失いました。これは米国株式市場の歴史の中で最大の1日の損失です。その原因は?DeepSeekという、OpenAIのパフォーマンスにわずか35,890 億ドルの時価総額を失いました。これは米国株式市場の歴史の中で最大の 1 日の損失です。その原因は? DeepSeek という、OpenAI のパフォーマンスにわずか 3 % のコストで匹敵する AI モデルをリリースしたばかりの、比較的無名の中国のスタートアップでした。暗号資産市場から 3,000 億ドルが消失し、ビットコインは $ 100,000 を 6.5 % 下回る水準まで暴落しました。専門家たちは AI × クリプトの融合というテーゼは終わったと宣言しました。

彼らは見事に間違っていました。

1 年後、AI × クリプトの時価総額は $ 500 億ドル以上で安定し、デジタル資産において最もパフォーマンスの高いセグメントとなりました。2026 年の第 1 週に Render は 67 % 上昇しました。Virtuals Protocol はわずか 1 週間で 23 % 急騰しました。DeepSeek ショックは AI × クリプトセクターを消滅させたのではなく、投機と実態を分離するダーウィン的な進化を強制したのです。

すべてが変わった日

2025 年 1 月 27 日の朝は、他の月曜日と同じように始まりました。その後、投資家たちは DeepSeek が、主要なベンチマークで OpenAI の o1 に匹敵または凌駕する R1 モデルを、わずか $ 560 万ドルでトレーニングしたことを知りました。この衝撃は、「より多くのコンピュート(計算リソース)を必要とする巨大なモデルが常に勝利する」という「AI スケーリング仮説」に依存するあらゆる市場に激震を走らせました。

Nvidia は 17 % 急落し、約 6,000億ドルが消失しました。Broadcom196,000 億ドルが消失しました。Broadcom は 19 % 下落、ASML は 8 % 下落しました。この動揺は数時間以内にクリプト市場にも波及しました。ビットコインは 100,000 以上から 97,900まで下落しました。イーサリアムは7 97,900 まで下落しました。イーサリアムは 7 % 急落し、 3,000 のサポートラインをテストしました。AI 特化型トークンはさらに悲惨な損失を被り、Render は 12.6 % 下落、Fetch.ai は 10 % 下落、Nodes.AI のような GPU 共有プロジェクトは 20 % 暴落しました。

その論理は鉄壁のように思えました。もし AI モデルがもはや巨大な GPU クラスタを必要としないのであれば、なぜ分散型コンピュート・ネットワークにプレミアム価格を支払う必要があるのでしょうか? AI × クリプトのインフラ全体の価値提案が、一夜にして崩壊したかのように見えました。

マーク・アンドリーセン(Marc Andreessen)は後に、これを AI の「スプートニク・モーメント(Sputnik moment)」と呼びました。1957 年にソ連の人工衛星が米国に技術戦略の再構築を強いたように、DeepSeek は AI 業界全体に対し、知能を構築するために何が必要かという根本的な前提に疑問を投げかけさせたのです。

ジェヴォンズのパラドックスの再来

48 時間以内に、予期せぬことが起こりました。Nvidia は 8 % 回復し、損失の半分近くを解消しました。2025 年後半までに、Render と Aethir は史上最高値付近まで上昇しました。AI × クリプトのナラティブは死んでおらず、変容したのです。

その説明は、暴落の翌日に Microsoft の CEO であるサティア・ナデラ(Satya Nadella)が X(旧 Twitter)で引用した 19 世紀の経済原則、「ジェヴォンズのパラドックス(Jevons Paradox)」にあります。

1865 年、経済学者のウィリアム・スタンレー・ジェヴォンズは、石炭の利用効率の向上が石炭消費を減らすのではなく、むしろ増加させることを観察しました。より効率的な蒸気機関は、石炭を動力源とする機械をより多くの用途で経済的に実行可能にし、総需要をかつてないほど押し上げたのです。

同じ力学が現在、AI でも働いています。DeepSeek の効率性の画期的な進歩は、コンピュートへの需要を減らすのではなく、爆発させました。コンシューマー向けハードウェアで競争力のある AI モデルを実行できるようになると、クラウド GPU の費用を払えなかった何百万人もの開発者が突然 AI エージェントをデプロイできるようになります。AI コンピュートの有効市場(TAM)は劇的に拡大しました。

「その代わりに、2025 年の支出に減速は見られませんでした」とある業界分析は述べています。「そして将来を見据えると、2026 年以降は支出がさらに加速すると予測しています」

2026 年 1 月になっても、GPU 不足は依然として深刻です。SK Hynix、Micron、Samsung は、2026 年の高帯域幅メモリ(HBM)生産枠をすでにすべて割り当て済みです。CES 2026 で発表された Nvidia の新しい Vera Rubin アーキテクチャは、さらに効率的な AI トレーニングを約束しており、市場の反応は GPU 共有トークンをさらに 20 % 押し上げるというものでした。

コンピュートから推論へ:大きな転換点

DeepSeek ショックは、AI × クリプトにおいて何が重要かを根本的に変えましたが、それは弱気派が予想した方法ではありませんでした。

2025 年 1 月以前、AI × クリプトのトークンは主に生のコンピュート能力の代理として取引されていました。その論理は単純でした。AI のトレーニングには GPU が必要であり、分散型ネットワークは GPU を提供する。したがって、トークン価格は GPU 需要に連動するというものです。この「コンピュート至上主義」のテーゼは、DeepSeek が生のパラメータ数やトレーニング予算がすべてではないことを証明したときに崩壊しました。

その代わりに現れたのは、より洗練されたものでした。市場は AI × クリプトの価値を 3 つのカテゴリーに区別し始めました:

コンピュート・トークン:トレーニング・インフラに焦点を当てたものは、プレミアムが圧縮されました。600万ドルのモデルが600 万ドルのモデルが 1 億ドルのモデルと競合できるのであれば、コンピュート集約の参入障壁は想定よりも低いことになります。

推論トークン:実稼働環境での AI モデルの実行に焦点を当てたものが注目を集めました。トレーニングの効率が向上するたびに、エッジでの推論需要が増加します。プロジェクトは「少数の巨大な LLM ではなく、数百万の小規模で特化した AI エージェント」をサポートするように軸足を移しました。

アプリケーション・トークン:実際の AI エージェントの収益に結びついたものが新たな寵児となりました。業界は、オンチェーンで取引を行う自律型 AI エージェントによって生成される総経済価値である「エージェンティック GDP(Agentic GDP)」を追跡し始めました。Virtuals Protocol や ai16z のようなプロジェクトは、月間数百万ドルの収益を処理し始め、投機的なナラティブではなく、真の実用性が生存者を決定することを証明しました。

「DeepSeek 効果」は、「名ばかりの AI」プロジェクトを淘汰し、セクターに対して生のパラメータ数ではなく「ジュールあたりの知能(Intelligence per Joule)」を最適化することを強制したのです。

DeepSeek の静かな支配

西側の投資家がパニックに陥る一方で、DeepSeek は着実に市場シェアを獲得しました。2026 年初頭までに、この杭州を拠点とするスタートアップは中国で推定 89% の市場シェアを握り、「グローバル・サウス」全域で圧倒的な存在感を確立しています。同社は、西側の競合他社の約 27 分の 1 という価格で、高度な知能を持つ API アクセスを提供しています。

同社は R1 の成功に甘んじることはありませんでした。DeepSeek-V3 が 2025 年半ばに登場し、続いて 8 月に V3.1、12 月に V3.2 がリリースされました。内部ベンチマークによると、V3.2 は「OpenAI の GPT-5 に匹敵するパフォーマンス」を提供しています。

現在、DeepSeek は 2026 年 2 月中旬(おそらく象徴的に旧正月前後)の V4 リリースに向けて準備を進めています。報告によると、V4 はコード生成において Claude や GPT を凌駕し、消費者向けハードウェア(デュアル RTX 4090 またはシングル RTX 5090)で動作するとされています。

技術的な最前線では、DeepSeek は最近、GitHub の FlashMLA コードベースの更新を通じて「MODEL1」の存在を明らかにしました。これは 114 個のファイルにわたって 28 回登場しています。そのタイミングは? R1 リリースからちょうど 1 周年の記念日でした。そのアーキテクチャは、メモリ最適化と計算効率における劇的な変化を示唆しています。

2026 年 1 月の研究論文では、「Manifold-Constrained Hyper-Connections(マニフォールド制約付きハイパーコネクション)」が導入されました。DeepSeek の創設者である Liang Wenfeng 氏は、モデルを不安定にすることなくスケーリングを可能にすることで、これが「基盤モデルの進化」を形作る可能性があると主張しています。

回復が明らかにすること

AI×仮想通貨(AI-crypto)セクターの成熟を示す最も有力な指標は、ハイプ(煽り)ではなく、実際に何が構築されているかです。

2026 年 1 月に行われた実際の資金を用いた仮想通貨トレードのシミュレーションでは、DeepSeek の AI は規律ある分散投資を通じて 10,000 ドルを 22,900 ドル(126% の利益)に増やしました。これは仮定の話ではなく、実際の CoinMarketCap のデータに照らして測定されたものです。

Virtuals Protocol の 2026 年 1 月の急騰は、投機によるものではなく、「実世界でのユースケース」を提供する分散型 AI マーケットプレイスの立ち上げによるものでした。取引高はわずか 1 週間で 19 億ドル急増しました。

業界は「次の主要な戦場」として、推論時間スケーリングを注視しています。DeepSeek-V3 が事前学習を最適化した一方で、焦点は「話す前により長く考える」モデルへと移っています。これは、多様で長時間稼働する AI エージェントのワークロードをサポートできる分散型ネットワークに有利なパラダイムです。

仮想通貨投資家への教訓

DeepSeek ショックは、AI×仮想通貨市場をナビゲートするためのいくつかの教訓を与えてくれます。

効率化は需要を破壊せず、再編する。 ジェボンズのパラドックスは現実ですが、その恩恵はレガシーな計算リソースアグリゲーターではなく、新しい効率性の最前線に位置するプロジェクトにもたらされます。

ナラティブは現実に遅れる。 AI の学習コストが下がることは計算需要の減少を意味するという仮定に基づき、AI×仮想通貨トークンは一時暴落しました。しかし、学習コストの低下がより多くの推論と広範な AI 導入を可能にするという現実に価格が追いつくまでには、数ヶ月を要しました。

実用性が投機に勝つ。 「エージェンティック GDP(Agentic GDP)」を通じて追跡される、AI エージェントの活動から実際の収益を得ているプロジェクトは、純粋なナラティブ主導のプロジェクトを一貫して上回っています。「投機から実用へ」のシフトは、今やこのセクターを定義する特徴となっています。

オープンモデルが勝利する。 DeepSeek のオープンウェイト(open-weights)としてのモデルリリースへの取り組みは、採用とエコシステムの発展を加速させました。同じ力学が、透明でパーミッションレスなアクセスを持つ分散型仮想通貨プロジェクトにも有利に働きます。

ある分析で指摘されているように、「ジェボンズのパラドックスについて正しく理解していても、その投資で損をすることはある」のです。鍵となるのは、単にカテゴリーに賭けるのではなく、効率化主導の需要拡大から具体的にどのプロジェクトが利益を得るかを見極めることです。

次に来るもの

2026 年の AI×仮想通貨セクターを定義するいくつかのトレンドを展望します。

V4 のリリースは、DeepSeek がコスト効率の優位性を維持しつつ、GPT-5 クラスのパフォーマンスへと押し上げることができるかどうかを試すものとなるでしょう。成功すれば、再び市場の再編が引き起こされる可能性があります。

消費者向け AI エージェントが RTX 5090 や Apple シリコンで動作するようになると、クラウド規模の学習ではなく、エッジ展開に最適化された分散型推論ネットワークの需要が牽引されるでしょう。

エージェンティック GDP の追跡はますます洗練され、オンチェーン分析によって、どの AI エージェントフレームワークが実際の経済活動を生み出しているかがリアルタイムで可視化されるようになります。

規制の監視が中国の AI 能力に対して強まり、輸出管理や国家安全保障上の審査を容易に受けない分散型ネットワークにアービトラージの機会が生まれる可能性があります。

DeepSeek ショックは、AI×仮想通貨にとって起こり得た最高の出来事でした。それは投機を排除し、実用性への転換を促し、効率の向上が市場を縮小させるのではなく拡大させることを証明しました。1 年が経過し、このセクターはより無駄がなく、集中し、初期の信奉者たちが常に思い描いていたエージェント経済に向かってようやく構築を進めています。

問いは、AI エージェントがオンチェーンで取引するかどうかではありません。どのインフラストラクチャ上で動作するのか、そしてあなたはその答えに対して準備ができているか、ということです。


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