投稿者 global-ai-media 
中国のAIスタートアップDeepSeekが、LLMの処理の一部をGPUメモリからホストメモリ（CPU RAM）へオフロードする新技術「Engram」のアプローチで注目を集めています。GPUリソースの枯渇と高騰が続く中、この技術動向は日本のAI開発や導入戦略にどのような影響を与えるのか。コスト最適化とオンプレミス運用の観点から解説します。
「GPUのメモリ不足」というボトルネックへの挑戦
生成AIの開発・運用において、現在最も深刻な課題の一つがGPUメモリ（VRAM）の制約です。NVIDIAのH100などの高性能GPUは、計算速度もさることながら、巨大なモデルを展開するための広帯域メモリ（HBM）を搭載している点に価値があります。しかし、これらは極めて高価であり、世界的な争奪戦が続いています。
こうした中、DeepSeekが研究を進める「Engram」などの新しいアプローチは、LLM（大規模言語モデル）の処理において、すべての情報を高価なGPUメモリに保持するのではなく、比較的単純なタスクや即時性を要しないデータをホスト側のメモリ（一般的なサーバーのCPU用RAM）に逃がす（オフロードする）ことを目指しています。
これまでも「CPUオフロード」という技術は存在しましたが、通信速度の遅延がネックとなり、実用的な推論速度を維持するのが困難でした。DeepSeekの試みは、モデルのアーキテクチャレベルで「どのタスクを安価なメモリに任せるか」を最適化し、パラメータ効率とコストパフォーマンスを劇的に向上させようとするものです。
「性能競争」から「効率化競争」へのシフト
OpenAIのGPT-4やGoogleのGeminiといった巨大モデルが性能を競う一方で、2024年以降の明確なトレンドとして「効率化」が挙げられます。特にDeepSeekのようなプレイヤーは、限られた計算リソースで最大限の性能を引き出すことに長けています。
彼らのアプローチは、モデルサイズを無闇に巨大化させるのではなく、MoE（Mixture of Experts：専門家混合モデル）アーキテクチャや、今回のメモリ管理の工夫などを組み合わせることで、推論コストを下げようとしています。これは、「AIの民主化」をハードウェアの制約緩和という側面から推し進める動きと言えます。
特に、日本国内の企業においては、円安の影響もありクラウドGPUのコスト負担が経営を圧迫し始めています。また、機密保持の観点から「オンプレミス（自社サーバー）」や「閉域網」でのLLM運用を望む声も強く、高価なハイエンドGPUを大量に並べずに済む技術は、まさに待望のソリューションとなり得ます。
日本企業における活用とリスクのバランス
この技術トレンドは、日本の産業界にとって二つの側面を持っています。
一つは、「エッジAI」や「社内LLM」の実現可能性が高まる点です。製造業の現場や、金融機関の社内システムなど、インターネットに接続しにくい環境において、汎用的なサーバー機で実用的な精度のLLMが動作するようになれば、DX（デジタルトランスフォーメーション）の敷居は大きく下がります。
一方で、リスクも存在します。DeepSeekは中国発の技術であり、そのモデルやコードをそのまま日本の重要インフラや政府機関のシステムに組み込むことには、経済安全保障上の慎重な判断が求められます（いわゆるチャイナリスク）。しかし、ここで重要なのは「特定のベンダーのモデルを使うか」ではなく、「メモリ効率化という技術思想をどう取り入れるか」です。同様の効率化技術はオープンソースコミュニティや欧米のモデルでも採用され始めており、このアーキテクチャのトレンド自体を無視することはできません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮すべきです。
- ハードウェア選定基準の見直し：
「とにかくVRAM容量が大きいGPUを買う」という単純な戦略から、CPUメモリとの階層的な活用（ティアリング）や、モデルの量子化・蒸留技術を前提とした、コスト対効果の高いインフラ構成を検討する時期に来ています。 - オンプレミス回帰への備え：
データガバナンスの観点から、クラウド依存を脱却したい企業にとって、メモリ効率化技術は強力な武器になります。社内エンジニアに対し、単なるAPI利用だけでなく、こうしたローカルLLMの最適化技術（LLM Servingなど）に関するスキル習得を推奨すべきです。 - 技術の出自と採用判断の分離：
DeepSeek等のモデルそのものの採用には慎重さが求められる場面もありますが、彼らが提示する「論文」や「アーキテクチャ」からは貪欲に学ぶべきです。世界の最先端が「リソース節約」に向かっている事実を認識し、過剰な設備投資を避ける賢明なシステム設計が求められます。