11月14日、The Decoderが「Former OpenAI researcher says he found Nvidia Blackwell fingerprints hidden inside six Chinese AI models」と題した記事を公開した。元OpenAI研究者が中国の6つのAIモデルにNvidiaの最新GPU「Blackwell」世代の痕跡を技術的に検出したと主張している。
モデルの重みに刻まれた「チップの指紋」
この調査を行ったのは、元OpenAI研究者のWill DePue氏だ。彼が着目したのは、AIモデルの学習プロセスにおける初期化処理の特性である。
AIモデルは数十億個の数値（重み）で構成されている。学習開始前、PyTorchはこれらの空きスロットをシードと呼ばれる初期値から生成した乱数で埋める。GPUはこの膨大なデータを並列処理するため、個々のコンピュートコアに作業を分散させる。GPUのコア数が異なれば、この初期化パターンも異なるという点がフォレンジックの核心だ。
- 旧世代のHopper（H100、H800）：コア数132
- 新世代のBlackwell（B200/B300）：コア数148
- Blackwell上位モデル（GB200/GB300）：コア数152
学習によって重みは何百万回も更新されるが、未使用の語彙や記号に対応するスロットは初期値のままになる場合がある。さらに、集中的に学習されたスロットにも、初期分布の統計的な残響が微かに残るという。DePue氏はこのパターンを逆算し、DeepSeek-V4-FlashとKimi K3において、実機のBlackwell GPU上で結果を完全に再現したと述べている。検証コードはGitHubで公開されている。
OpenAIやAnthropicのシニア研究者が独自に結果を確認・検証済みだとDePue氏はX（旧Twitter）に投稿している。
どのモデルが何のチップで動いていたか
分析によると、2026年4月以降にリリースされた中国の6モデルがBlackwell世代の特徴を示している。表中のモデルを開発した企業について補足しておくと、DeepSeek（深度求索）はHigh-Flyer Capitalが支援する中国のAIラボ、MiniMax（稷智科技）はシャンハイ拠点のAIスタートアップ、Kimi（キミ）は中国のMoonshot AI（月之暗面）が開発するAIアシスタント、Ant GroupはアリペイなどFinTechで知られる蚂蚁集団である。
| モデル | 推定チップ |
|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | B200 / B300（148コア） |
| MiniMax-M3 | B200 / B300（148コア） |
| DeepSeek-V4-Pro | GB200 / GB300（152コア） |
| Kimi K3 | GB200 / GB300（152コア） |
| Kimi K3.1-Pro | GB200 / GB300（152コア） |
| Ant Group Ling-3.1-flash | GB200 / GB300（152コア） |
一方、DeepSeek-V3やKimi K2.5などの旧モデル、およびAlibaba Qwen3.8、Tencent、Xiaomi、StepFunのモデルは引き続きHopper世代の痕跡を示しているという。なお、Meituan製LongCat-2.0はHuawei製Ascendチップを指し示す結果だったとされる。
手法の正確性については、Meta Llama 3.1（H100）を含む既知のハードウェアを持つ24の対照モデルすべてを正しく識別しており、偶然の一致は統計的に排除できると主張している。
また、SemiAnalysisのチーフアナリストDylan Patel氏がSequoia Capitalのインタビューで、DeepSeek-V3のアーキテクチャはHopper向けに最適化されていた一方、DeepSeek-V4のアーキテクチャはBlackwellおよびHuawei Ascend向けに設計されていると述べており、今回の分析と一致する。
6回の学習に5億ドル超のGPUコスト
DePue氏の試算では、調査した6モデルの学習ラン合計で約1万2,000基のBlackwell GPUが使用されたとされる。これはH100換算で約3万基に相当する規模だ。
- Kimi K3：推定4,500基のBlackwellを約70日間使用
- DeepSeek-V4-Pro：推定3,000基使用
Blackwell GPU1基あたりの単価を約7万ドルと仮定すると、各クラスターのコストは2〜3億ドル、6モデル合計では5億ドルを超える計算になる。
「技術的証拠」が意味することと限界
なぜBlackwellチップの使用が問題となるのか。NvidiaのBlackwell世代（B200・GB200等）は、2024年以降強化された米商務省・BIS（産業安全保障局）による対中輸出規制の対象であり、原則として中国企業への販売・移転が禁止されている。今回の分析は、こうした規制を潜在的に回避してBlackwellチップが使用された可能性を示す、初の技術的根拠として位置づけられる。
ただし、DePue氏自身も認めているように、この手法が示すのはどのハードウェアが重みを初期化したかという点であり、必ずしも学習全体が同じシステム上で実行されたことの直接証明ではない。また、同様に輸出規制対象であるAMD MI300Xでも類似パターンが生じる可能性があるが、DePue氏はわずかな丸め誤差の差異からDeepSeek-V4-FlashについてはAMDを除外したとしている。
さらに重要な点として、GPUの所在地や所有者は特定できない。中国企業が中国国外のデータセンターで計算リソースを借り受けている可能性があるため、技術的証拠はNvidiaの最先端ハードウェアへのアクセスを示すものではあるが、物理的な密輸や米国輸出規制違反の証明にはならないと報告書は述べている。
米国当局やメディアはDeepSeekやMoonshot AIがBlackwellチップを使用している可能性を疑っていたが、これまで技術的な証拠は公開されてこなかった。今回の発表は、その点で初の技術的根拠と位置づけられる。
詳細はFormer OpenAI researcher says he found Nvidia Blackwell fingerprints hidden inside six Chinese AI modelsを参照していただきたい。
