結論：輸出制限対象「Blackwell」使用を示す技術的痕跡を特定
NVIDIAのBlackwell世代GPUについて、複数の中国製AIモデルの開発段階で使用されていた痕跡が発見されました。この事実を明らかにしたのは、Will DePue氏が立ち上げた独立系研究グループ「Unemployment Labs」の解析です。
開発されたAIモデルの内部構造からグラフィックスプロセッサ（GPU）の型番を判定する技術的証拠が示された格好となります。
分析で判明した対象モデルと技術的アプローチ
Unemployment Labsの分析結果によると、制限対象であるNVIDIA Blackwell世代GPUを用いて開発された痕跡が確認されたAIモデルには、以下の複数モデルが含まれています。
- DeepSeek-V4-Flash
- DeepSeek-V4-Pro
- Kimi K3
- Kimi K3.1-Pro
- MiniMax-M3
- Ling-3.1-flash
これらのモデルは、分析を通じて痕跡が確認されたものです。
PyTorchの初期化メカニズムを利用したフィンガープリント識別
今回用いられた特定手法は、機械学習フレームワーク「PyTorch」の初期値生成メカニズムに基づいています。具体的には、ストリーミングマルチプロセッサ（SM）のカウント数をチェックすることで、どのAIチップが使用されたかを判定しました。
今回の調査はこの特徴を逆引きすることで、計算リソースの利用を突き止めました。
今回の発見が持つ意義と業界へのインパクト
先端AIモデルの開発において、高性能GPUの獲得は重要となっています。NVIDIAのBlackwell世代アーキテクチャは制限の対象となっています。
公開されたソフトウェアやモデルの内部痕跡から物理ハードウェアを追跡・判定する手法が示されたと言えます。
現時点で確認されていない不確定点
一方で、本技術による分析結果には注意すべき点も存在します。
- チップが中国国内に所在していたのか
- どのようにアクセスが取得されたのか
フィンガープリント識別手法単体では証明されていません。
まとめ
Unemployment Labsによる調査は、AI開発の現場においてNVIDIA Blackwell世代GPUが実際に使用されている痕跡を明示しました。今後の動向に注目が集まります。
コメント