話題のDeepSeekについて、性能と開発・運用コストの両面から特徴を紹介しました。配信では、ChatGPTの有料モデルに匹敵する性能を無料で利用できることや、開発費が抑えられていることが注目点として挙げられました。また、GPUの使用量や学習コストを大幅に削減したという説明、複数の専門モデルに得意分野を分担させる「Mixture of Experts（MoE）」の考え方にも触れました。こうした低コストで高性能なAIの登場を受け、NVIDIAなどのテック企業の株価が下落した出来事を「DeepSeekショック」として振り返りました。
一方、懸念点として、利用者のデータが中国国内のサーバーに保存される可能性や、中国政府がアクセスできるのではないかという指摘、政治的な話題で回答が変わったり、会話がそらされたりするという報告を取り上げました。領土問題に関する質問への回答例も交え、AIの学習データや背景によって回答に違いが生じうることを議論しました。特定のAIだけでなく、回答をそのまま受け入れず、根拠や理屈を確認することが大切だという意見も出ました。
さらに、DeepSeekのモデルがオープンソースとして公開されている点や、比較的限られた設備でローカル実行できることを紹介しました。自分たちの環境で動かせば、外部サーバーにデータを送らずに利用できる可能性がある一方、公開モデルが加工されて別のものになる場合もあり、アプリで使えるモデルと公開モデルが異なる可能性にも注意が必要だと話しました。日本語に特化したモデルの開発や、企業内サーバーでの活用にも触れ、AIの競争が利用者にもたらす影響を展望しました。