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DeepSeek V3の更新：アルゴリズムの革新がAIの新しいパラダイムをリード コンピューティングパワーの需要は今後も上昇する可能性があります
DeepSeek V3アップデート：アルゴリズムの革新がAIの新しいパラダイムを切り開く
DeepSeekは最近、Hugging FaceプラットフォームでV3バージョンのアップデート——DeepSeek-V3-0324を発表しました。このモデルは6850億のパラメータを持ち、コード能力、UIデザイン、推論能力などの面で顕著な向上を見せています。
最近開催された2025 GTC大会で、NVIDIAのCEOである黄仁勲はDeepSeekの成果を高く評価しました。彼は、市場が以前DeepSeekの効率的なモデルがチップ需要の見方を低下させると考えていたのは誤りであり、今後の計算需要は減少するのではなく、増加するだけであると指摘しました。
アルゴリズムの突破の代表作として、DeepSeekと計算能力供給との関係は深く探討する価値があります。この問題をAI業界の発展に対する算力とアルゴリズムの影響の観点から分析することができます。
! 計算能力競争からアルゴリズムの革新へ:DeepSeekが主導する新しいAIパラダイム
算力とアルゴリズムの共生進化
AI分野において、計算能力の向上はより複雑なアルゴリズムの実行基盤を提供し、モデルがより大規模なデータを処理し、より複雑なパターンを学習できるようにします。同時に、アルゴリズムの最適化は計算能力をより効率的に活用し、計算資源の使用効率を向上させることができます。
この共生関係はAI産業の構造を再構築しています：
技術路線の分化：いくつかの企業は超大型アルゴリズム集群の構築を追求し、他の企業はアルゴリズムの効率性の最適化に集中しており、異なる技術派閥が形成されています。
産業チェーンの再構築：特定のチップ製造業者はエコシステムを通じてAIアルゴリズムの主導者となり、クラウドサービスプロバイダーは弾力的な算力サービスを通じて導入のハードルを下げました。
リソース配置の調整：企業はハードウェアインフラへの投資と効率的なアルゴリズム開発との間でバランスを求めています。
オープンソースコミュニティの台頭：DeepSeek、LLaMAなどのオープンソースモデルによりアルゴリズムの革新と計算力の最適化成果が共有され、技術のイテレーションと拡散が加速された。
DeepSeekの技術革新
DeepSeekの急速な台頭は、その技術革新と切り離せません。以下は、その主な革新点のわかりやすい説明です：
モデルアーキテクチャの最適化
DeepSeekは、TransformerとMOE（混合専門家）の組み合わせアーキテクチャを採用し、マルチヘッド潜在注意メカニズム（MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、高効率なチームのようなもので、Transformerが通常のタスクを処理し、MOEはチームの専門家グループのように機能し、各専門家は自分の専門分野を持っています。MLAメカニズムは、モデルが異なる重要な詳細に柔軟に注意を向けることを可能にし、性能をさらに向上させています。
革新的なトレーニング方法
DeepSeekはFP8混合精度トレーニングフレームワークを提案しました。このフレームワークは、トレーニングプロセスの異なる段階のニーズに応じて、適切な計算精度を動的に選択することができ、モデルの正確性を保証しつつ、トレーニング速度を向上させ、メモリ使用量を削減します。
推論効率が向上する
DeepSeekは多トークン予測（MTP）技術を導入しました。従来の逐次予測方法とは異なり、MTP技術は一度に複数のトークンを予測でき、推論速度を大幅に向上させるとともに、コストを削減します。
強化学習アルゴリズム突破
DeepSeekの新しい強化学習アルゴリズムGRPO（一般的な報酬罰則最適化）がモデルのトレーニングプロセスを最適化しました。このアルゴリズムは、モデルの性能向上を保証しつつ、不必要な計算を減らし、性能とコストのバランスを実現します。
これらの革新は、トレーニングから推論までの全プロセスで計算能力の要求を低下させる完全な技術体系を形成しました。現在、一般消費者向けのグラフィックボードでも強力なAIモデルを実行できるようになり、AIアプリケーションの参入障壁が大幅に低下し、より多くの開発者や企業がAIの革新に参加できるようになりました。
チップメーカーへの影響
DeepSeekの技術革新は半導体メーカーに対して二面性の影響を与えています。一方では、DeepSeekはハードウェアおよび関連するエコシステムとの結びつきが深まり、AIアプリケーションのハードルが下がることで、全体の市場規模が拡大する可能性があります。もう一方では、DeepSeekのアルゴリズムの最適化が高性能チップに対する市場の需要構造を変える可能性があり、従来は最高級のGPUでしか動作しなかったAIモデルが、現在では中級クラスやコンシューマ向けのグラフィックカードでも効率的に動作する可能性があります。
中国のAI産業にとっての意義
DeepSeekのアルゴリズムの最適化は、中国のAI産業に技術的な突破口を提供しました。ハイエンドチップの制約の中で、「ソフトウェアでハードウェアを補う」という考え方が、トップの輸入チップへの依存を軽減しました。
上流では、高効率のアルゴリズムが計算力の需要圧力を軽減し、計算力サービスプロバイダーがソフトウェアの最適化を通じてハードウェアの使用周期を延ばし、投資回収率を向上させることができるようになりました。下流では、最適化されたオープンソースモデルがAIアプリケーション開発のハードルを下げました。多くの中小企業は大量の計算力リソースを必要とせず、DeepSeekモデルに基づいて競争力のあるアプリケーションを開発し、より多くの垂直分野のAIソリューションの出現を促すことができます。
Web3+AIへの大きな影響
分散型AIインフラストラクチャ
DeepSeekのアルゴリズム最適化はWeb3 AI基盤に新しい動力を提供します。革新的なアーキテクチャ、高効率のアルゴリズム、低い計算能力の要求により、分散型AI推論が可能になります。MoEアーキテクチャは分散デプロイに自然に適しており、異なるノードが異なる専門家ネットワークを持つことができ、単一ノードが完全なモデルを保存する必要がないため、単一ノードのストレージおよび計算要求が大幅に削減され、モデルの柔軟性と効率が向上します。
FP8トレーニングフレームワークは、高度な計算リソースへの要求をさらに低下させ、より多くの計算リソースがノードネットワークに参加できるようにしました。これにより、分散型AI計算への参加のハードルが下がるだけでなく、ネットワーク全体の計算能力と効率が向上しました。
多エージェントシステム
スマートトレーディング戦略の最適化：リアルタイムの市場データ分析、短期価格変動予測、オンチェーン取引の実行、取引結果の監視など、複数のエージェントの協調的な運用を通じて、ユーザーがより高い利益を得られるよう支援します。
スマートコントラクトの自動実行：スマートコントラクトの監視、実行、結果の監督などのエージェントが協調して動作し、より複雑なビジネスロジックの自動化を実現します。
パーソナライズされた投資ポートフォリオ管理：AIはユーザーのリスク嗜好、投資目標、財務状況に基づいて、ユーザーがリアルタイムで最適なステーキングまたは流動性提供の機会を見つける手助けをします。
DeepSeekは、算力の制約の下でアルゴリズムの革新を通じて突破口を見出し、中国のAI産業に差別化された発展経路を開拓しました。アプリケーションのハードルを下げ、Web3とAIの融合を促進し、高性能チップへの依存を軽減し、金融の革新に力を与えることが、デジタル経済の構造を再形成する影響を与えています。将来のAIの発展は、もはや算力の競争だけでなく、算力とアルゴリズムの協調最適化の競争へと移行します。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどの革新者たちは、中国の知恵を用いてゲームのルールを再定義しています。