1. 30秒でわかるDeepSeekと、AI・機械学習での立ち位置

2. ロゴと社名の表記について

3. AI・機械学習の世界で、この会社はどこにいるか

図1のとおり、DeepSeekはモデル開発の会社です。モデルを自社のAPI・アプリ（chat.deepseek.com）で提供し、同時に重みをHugging Faceなどで公開しています。もう1つの特徴は、モデルの設計と、計算機の使い方を一体で最適化することです。V4の技術報告書は、注意機構の圧縮（長い文脈のKVキャッシュを小さくする）、専門家の通信と計算の重ね合わせ、低精度（FP4とFP8）の利用、独自カーネルを示しています。この会社は、データセンターや半導体を自社で持つ会社ではなく（確認できず）、クラウド・インフラやチップの事業は確認できません。本シリーズの技術解説「Transformerと大規模言語モデル」「推論モデル」「モデルの効率化」「推論の最適化とサービング」もあわせて参照してください。 事実

4. 会社の規模

DeepSeekは非上場で、売上・利益・従業員数・資本金・出資者を公式資料に載せていません。確認できた「規模の手がかり」を、性質ごとに分けて示します 事実.

5. AI・機械学習にかけているリソース

4点それぞれについて、確認できたか、できなかったかを表にします。

次に、主要なモデルの状況です。段階と数字は会社の資料の表現のままで、性能は開発元の公称です。

6. これまでの取り組み

7. 今後の計画

上の内容は、会社の告知にある範囲の見込みで、実績ではありません 未確定／将来。DeepSeekは、設備投資、データセンター、半導体、資金に関する計画を、確認した公式資料で公表していません。

8. この会社はAI・機械学習で何を目指しているか

会社が直接書いている部分と、本稿が読み取った部分を分けます。推測は、一次情報から本稿が読み取った解釈です。

9. AI・機械学習分野の提携マッピング

図に載せた関係は、技術面の対応・公開の場・計算機の利用・政府の評価です。NVIDIAについては、V3とR1の論文がH800を使ったと書いていますが、調達の経緯や契約は公式資料にありません。モデルをクラウド事業者が提供する例（Hugging Faceのモデルページにあるデプロイ先の表示など）は、事業者側の提供であり、DeepSeekとの提携を示す記載ではないため、図に含めていません 事実.

10. 提供している技術・製品・サービス

モデルの価格・性能は、開発元（会社）の公称です。ベンチマークは名称・版・設定を確認できる範囲で書き、他社のモデルとの優劣はつけません。会社の比較表は、会社が選んだ他社モデル・設定との比較で、条件が揃っている保証はありません。

11. この企業が抱えるリスク

以下は、政府機関・当局の公開文書と会社の公式資料に書かれている範囲で、中立に整理したものです。他国の機関の評価・主張は、その機関の主張として書き、本稿は結論を推測しません。

本稿は企業の概要を整理したもので、法的・安全上・調達上の助言ではありません。モデルの利用は、各国の法令と、所属組織の方針に従います。

12. 用語集

13. 出典

1. DeepSeek　公式ドキュメント「Change Log」（2026年10月15日確認）。V4・V4.1-Flashの公開日、ベンチマーク、API変更、価格変更、旧モデル名の廃止予告。 https://api-docs.deepseek.com/updates
2. DeepSeek　公式ドキュメント「Models & Pricing」（2026年10月15日確認）。モデル名、文脈長、最大出力、ピーク／オフピーク価格。 https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
3. DeepSeek　Hugging Faceのモデルカード「DeepSeek-V4-Pro」。パラメータ数、MITライセンス、評価結果。 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
4. DeepSeek-AI　「DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence」（arXiv:2606.19348、2026年4月26日投稿）。アーキテクチャ、長文脈の効率、NVIDIA・Ascendでの検証、著者数。 https://arxiv.org/abs/2606.19348
5. DeepSeek　Hugging Faceのモデルカード「DeepSeek-V4.1-Flash」。5,520億パラメータ、CED、KVキャッシュ、45兆トークン。 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
6. DeepSeek　Hugging Faceのモデルカード「DeepSeek-V3.2」。DSA、MITライセンス。 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
7. DeepSeek-AI　「DeepSeek-V3 Technical Report」（arXiv:2412.19437、2024年12月27日投稿、2025年2月18日改訂）。2.788百万H800GPU時間、2,048個のH800、費用の注記。 https://arxiv.org/abs/2412.19437
8. Guo, D. et al.　「DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning」Nature 645, 633-638（2025年9月17日）。DOI 10.1038/s41586-025-09422-z。 https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z
9. Guo, D. et al.　同論文のSupplementary Information。2.4.4節とSupplementary Table 4（学習費用、64×8個のH800）、安全性評価。 https://media.springernature.com/original/springer-static/esm/art%3A10.1038%2Fs41586-025-09422-z/MediaObjects/41586_2025_9422_MOESM1_ESM.pdf
10. DeepSeek　GitHub組織「deepseek-ai」（2026年10月15日取得）。FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、3FS、DeepSeek Harness、Ascend版のリポジトリ、スター数。 https://github.com/deepseek-ai
11. DeepSeek　プライバシーポリシー（2026年2月10日更新）。データ管理者、データの保存場所。 https://cdn.deepseek.com/policies/en-US/deepseek-privacy-policy.html
12. DeepSeek　利用規約（2025年1月20日更新）。運営主体、準拠法、連絡先。 https://cdn.deepseek.com/policies/en-US/deepseek-terms-of-use.html
13. NIST CAISI　「CAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks」（2025年9月30日）。 https://www.nist.gov/news-events/news/2025/09/caisi-evaluation-deepseek-ai-models-finds-shortcomings-and-risks
14. NIST CAISI　「CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro」（2026年5月1日）。 https://www.nist.gov/news-events/news/2026/05/caisi-evaluation-deepseek-v4-pro
15. Garante per la protezione dei dati personali　Provvedimento del 30 gennaio 2025 [10098477]（DeepSeekの処理の制限）。 https://www.garanteprivacy.it/home/docweb/-/docweb-display/docweb/10098477
16. U.S. House Select Committee on the CCP　報道発表「Moolenaar, Krishnamoorthi Unveil Explosive Report on Chinese AI Firm DeepSeek」（報告書「DeepSeek Unmasked」、2025年4月16日）。 http://selectcommitteeontheccp.house.gov/media/press-releases/moolenaar-krishnamoorthi-unveil-explosive-report-chinese-ai-firm-deepseek
17. DeepSeek　Hugging Faceの公式組織「deepseek-ai」（2026年10月15日取得）。モデルの公開日の確認。 https://huggingface.co/deepseek-ai
18. DeepSeek　公式GitHubリポジトリのロゴ画像（figures/logo.svg）。 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/raw/main/figures/logo.svg
19. European Commission　「The General-Purpose AI Code of Practice」（署名者の一覧、2026年10月15日確認）。 https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai
20. Congressional Research Service　「U.S. Export Controls and China: Advanced Semiconductors」（R48642、2025年9月19日更新）。米国のAI半導体の対中輸出管理の経過、H800がH100の対中輸出向けの版であること。 https://www.congress.gov/crs_external_products/R/PDF/R48642/R48642.5.pdf

14. 主張と出典の対応表

最終更新：2026年10月15日／Troy Technical
本稿の数値は、DeepSeekの公式ドキュメント・モデルカード・技術報告書・論文・規約と、NIST・イタリアGarante・米下院特別委員会の公開文書に基づきます。モデル名・価格・契約・企業構造は2026年10月15日時点の確認で、変わることがあります。調査会社の推計値・報道だけの数値は使用していません。会社の財務状況や製品の優劣を評価するものではありません。「推測」と記した箇所は、一次情報から本稿が読み取った解釈であり、会社の公表内容ではありません。