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# W07-DeepSeek から考えたこと

DeepSeek は、魅力的な技術とは何かを示した。高い開放性と低コストが、AI の歴史の進み方を根本から速めている。産業革命期のジェヴォンズのパラドックスは、技術によって資源利用の効率が上がると、かえってその資源の総消費量が増えうるというものだ。DeepSeek はそれを再現しているように見える。新技術は大幅なコスト低下の過程で市場を急速に獲得し、広げる。最終的な計算資源とエネルギーの総需要は拡大するはずで、年初の NVIDIA に対する強気・弱気の入れ替わりも説明できる。

DeepSeek の急速な人気は、情報の爆発をもたらした。ノイズをどう除き、何を重要とし、何を無視すべきか。LLM の時代が来て、出発点は皆同じだ。次の人材競争はどのようなものになるのか。

質の高い情報源は、情報爆発への最も有効な対応だ。よい内容でも何度か人の手を経れば変形する。大半の上流情報は入手費用が高いわけではなく、私たちが配信されることに慣れただけだ。

技術が日々変わる中、時間に耐えたものが古典になる。昨年読んだ『ハッカーと画家』は20年以上前の文集なのに、多くの気づきをくれた。ハッカーの生き方、よいデザイン、よい言語とは何か。何度読んでも新しい、よい題材だ。最近、絶版の『観止』を手に入れた。Cutler が WindowNT を作った時期を描き、気まぐれさや、チームを鼓舞し厳しく動かす能力を示している。Cutler はシリコンバレーで最も優れたカーネルプログラマーと呼ばれ、70代の今も Microsoft でコードを書いている。

X で「70%問題」という話が出た。プログラマーでない人が AI でコーディングすると、70%まではすぐできるが、残る30%は効果が逓減し、収束しにくい。AI が作った問題を AI が解くことに期待するしかなくなる。残り30%に必要なのは何か。事業と顧客への理解、アーキテクチャの判断、思考様式の蓄積、AI コーディングの根底への理解だ。

あるメンバーとの1on1で、新しい言語を学ぶとき何を学ぶべきかを深く話した。二冊目の「赤い定番書」を暗記し、使いこなすことではない。多くの制約の中で生まれた概念や規則は、他へ移しにくい価値の低い知識だ。道具や規則に浸りすぎず、知恵を生む部分へ目を向けたい。