11月14日、Wccftechが「DeepSeek And Moonshot AI Models Appear To Carry Hidden NVIDIA Blackwell Fingerprints In Their Starting Weights, Pointing To Training Clusters Of 3,000 To 4,500 GPUs」と題した記事を公開した。この記事では、中国のAIラボが公開したモデルの重みを解析した結果、輸出規制対象であるNVIDIA Blackwell GPUの「指紋」が検出されたという調査報告について詳しく紹介されている。
モデルの初期重みにGPUアーキテクチャの痕跡が残る仕組み
AIモデルの学習を開始する際、乱数シードからランダムな初期値（初期重み）が生成される。この初期重みの配置パターンは、学習を初期化したGPUのSM（Streaming Multiprocessor）数に依存した固有のグリッド構造を持つ。SMとはGPU内の演算コアのまとまりで、並列処理の単位となるものだ。GPUアーキテクチャごとにSM数が異なるため、初期重みのパターンを見ればどのGPUクラスが使われたかを推定できる、という性質がある。
フォレンジック調査を手がけたUnemployment Labs（AIセキュリティ・フォレンジクス分野のリサーチ組織）は、この性質を利用してDeepSeekやMoonshot AIなど中国の複数のAIモデルの公開済み重みを逆解析した。比較対象としたのはNVIDIAのHopper（132 SM）とBlackwell（148 SM）のレイアウトパターンだ。
解析において特に有効な素材となったのが「step-zeroチェックポイント」と呼ばれるデータである。これは、乱数シードから初期重みが生成された直後——つまり学習ステップがまだ一切進んでいない状態——のモデルスナップショットを指す。学習が進むにつれて初期化時のパターンは上書きされていくため、step-zeroチェックポイントが公開されていると、GPU指紋の痕跡がより鮮明に残っており解析精度が上がる。
学習を経て変化した重みにも初期化時のレイアウトの痕跡が残る場合があり、BlackwellはHopperに比べて開始値が高い重みほど終了値も高い傾向が確認された。（画像：Unemployment Labs）
解析結果：Blackwellの「指紋」が検出されたモデル
解析対象はDeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、MiniMax-M3、Kimi K3、Ling-3.1-flashなど。いずれもBlackwellアーキテクチャの特徴的なパターンと一致した。
推定されるGPU使用規模は以下のとおりだ：
- 個別モデルの学習クラスター：3,000〜4,500 GPU
- 複数モデルを合計した場合の推定上限：最大22,000 GPU（各モデルが異なるクラスターを使用したと仮定）
ただし、「指紋」という比喩は確実な特定を意味しない点に注意が必要だ。調査側は報告書の中で次のように明記している：
「我々の調査結果は、高度な計算ハードウェアへのアクセスがあったことを示す技術的証拠であるが、チップの所在地、アクセスの入手経路、あるいは輸出規制が違反されたかどうかを証明するものではない。」
— Unemployment Labs 調査報告書
あくまでSMレイアウトパターンの統計的一致を根拠とした推定であり、法的な証拠能力とは切り離して理解する必要がある。
Blackwellは現在、米国の輸出規制対象品であり中国への直接販売は禁じられている。ただし、シンガポールやマレーシアに設置されたGPUクラスターへのリモートアクセスという形での利用は、少なくともこれまでグレーゾーンとして存在していた。今年5月の商務省ガイダンスでは、中国企業の子会社を経由したアクセスにも制限が適用されることが明示された。
「指紋」が検出されなかったケース
すべてのモデルで指紋が検出されたわけではない。DeepSeek-V4.1 Flash（DeepSeek-V4-Flashとは別系統の後続モデル）は新しいアーキテクチャを採用しており、GPU初期化の痕跡がマスクされていた。DeepSeek-V4-Flashで指紋が検出された一方でDeepSeek-V4.1 Flashでは検出されなかった背景には、後者における初期化処理の変更があるとUnemployment Labsは指摘している。
また、アリババのQwen3系モデルはGPUではなく通常のCPUで初期化されたとみられ、同様に指紋は残っていない。美団（Meituan）のLongCat-2.0についても、同社が「AI ASICスーパーポッド」での学習と公表しているとおり、GPU指紋は検出されなかった。
研究対象となった24件のモデルケースのうち11件はstep-zeroチェックポイントであり、より明確な指紋解析が可能だったという。
背景：チップ規制とNVIDIAを巡る状況
米国による対中GPU輸出規制は段階的に強化されてきた。2022年10月にA100・H100が規制対象となり、その後の規制強化を経て現行のBlackwellシリーズ（B100・B200・B300等）も中国向け販売が禁止されている。こうした規制の実効性をどう担保するかが、業界・政策立案者双方の課題となっている。
今回の報告は、NVIDIA創業者のジェンスン・フアン前CEO（元記事公開時点の2026年11月時点でCEO職を退任しているとされる）が同社を去ったタイミングで中米間のチップ輸出を巡る緊張が再燃する中で公開された。米議会では、リモートアクセスを通じた規制回避を標的にする法案の検討も進んでいる。一方で中国のAI企業はルールが強化される前にNVIDIA GPUの確保を急いでいるとも報じられている。
手法自体のエレガントさ——公開された重みから学習インフラを逆算するフォレンジックアプローチ——はエンジニアの関心を集めており、今後の輸出規制の実効性評価に向けた技術的手段として注目されている。
