# DeepSeekがAIの新時代を切り開く：アルゴリズムの革新とコンピューティングパワーの協調近日、DeepSeekはHugging Faceプラットフォームで最新のV3バージョンアップデート——DeepSeek-V3-0324を発表しました。このモデルは6850億パラメータを持ち、コード能力、UIデザイン、推論能力などの面で顕著な向上が見られます。先ほど終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEOである黄仁勲はDeepSeekに高い評価を与えました。彼は、市場が以前DeepSeekの効率的なモデルがチップの需要を減少させるという見解を持っていたことは誤りであり、今後のコンピューティング需要は減少するのではなく、ますます増加するだけだと強調しました。DeepSeekはアルゴリズムの突破口を代表する製品として、チップ供給との関係が議論に値します。まず、コンピューティングパワーとアルゴリズムがAI業界の発展に与える意義を分析してみましょう。## コンピューティングパワーとアルゴリズムの共生進化AI分野において、コンピューティングパワーの向上は、より複雑なアルゴリズムの実行基盤を提供し、モデルがより大量のデータを処理し、より複雑なパターンを学習できるようにします。一方、アルゴリズムの最適化は、コンピューティングパワーをより効率的に利用し、計算資源の使用効率を向上させます。コンピューティングパワーとアルゴリズムの共生関係がAI産業の構図を再構築している：1. 技術路線の分化：ある企業は超大型コンピューティングパワー集群の構築を追求し、別の企業はアルゴリズムの効率最適化に焦点を当て、異なる技術派閥を形成しています。2. 産業チェーンの再構築：あるチップメーカーがそのエコシステムを通じてAIコンピューティングパワーのリーダーとなり、クラウドサービスプロバイダーは弾力的なコンピューティングパワーサービスを通じて展開のハードルを下げました。3. リソース配分の調整：企業の研究開発の中心は、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の開発の間でバランスを求めています。4. 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コンピューティングパワー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る。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e8bc4fa3aa2db9a251f7e029fbd5912c)## DeepSeekの技術革新DeepSeekの技術革新は、その成功の鍵となる要素です。以下は、その主な革新点の説明です：### モデルアーキテクチャの最適化DeepSeekは、Transformer+MOE（Mixture of Experts）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機構（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、スーパーチームのようなもので、Transformerが通常のタスクを処理し、MOEはチーム内の専門家グループのような役割を果たします。各専門家は自分の専門分野を持ち、特定の問題に直面した時には、最も得意な専門家が処理を行うことで、モデルの効率と正確性を大幅に向上させることができます。MLAメカニズムにより、モデルは情報を処理する際に、さまざまな重要な詳細に柔軟に注意を向けることができ、モデルの性能がさらに向上します。### トレーニング方法の革新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、スマートなリソース配分器のように機能し、トレーニングプロセスの異なる段階のニーズに応じて、動的に適切な計算精度を選択することができます。高精度の計算が必要な場合には、モデルの精度を保証するために高い精度を使用し、低精度が許容される場合には精度を下げて計算リソースを節約し、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推論段階で、DeepSeekはマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。従来の推論方法はステップバイステップで行われ、各ステップで1つのトークンのみを予測します。一方、MTP技術では複数のトークンを一度に予測できるため、推論の速度が大幅に向上し、推論コストも低減されます。### 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（Generalized Reward-Penalized Optimization）は、モデルのトレーニングプロセスを最適化しました。強化学習はモデルにコーチを与えるようなもので、コーチは報酬と罰を通じてモデルにより良い行動を学ばせます。従来の強化学習アルゴリズムはこのプロセスで大量のコンピューティングパワーを消費する可能性がありますが、DeepSeekの新しいアルゴリズムはより効率的であり、モデルの性能向上を保証しつつ、不要な計算を削減することで、性能とコストのバランスを実現します。これらの革新は孤立した技術ポイントではなく、トレーニングから推論までの全体的な技術体系を形成し、コンピューティングパワーの要求を低減しています。一般消費者向けのグラフィックカードでも強力な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ハードルが大幅に下がり、より多くの開発者や企業がAI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多くの人々がDeepSeekがある半導体メーカーのソフトウェア層を回避して、その依存から脱却したと考えています。実際には、DeepSeekはそのメーカーの並列スレッド実行層を通じてアルゴリズムを最適化しています。これは、高度なコードと実際のGPU命令の間に位置する中間表現言語であり、このレイヤーを操作することで、DeepSeekはより細かい性能調整を実現しています。このことは、そのチップメーカーに対して二面性のある影響を持ちます。 一方で、DeepSeekは実際にそのハードウェアとソフトウェアエコシステムにより深く結びついており、AIアプリケーションの敷居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。 他方で、DeepSeekのアルゴリズムの最適化は、高性能チップに対する市場の需要構造を変えるかもしれません。元々高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、今では中価格帯や消費者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。高性能チップが制約される中で、「ソフトウェアがハードウェアを補う」という考え方が、トップクラスの輸入チップへの依存を軽減しました。上流では、高効率アルゴリズムがコンピューティングパワーの需要圧力を低下させ、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは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コンピューティングパワー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ソリューションが生まれることを促進します。## Web3+AIへの大きな影響### 非中央集権のAIインフラDeepSeekのアルゴリズム最適化はWeb3 AIインフラに新たな推進力を提供し、革新的なアーキテクチャ、高効率のアルゴリズム、低いコンピューティングパワーの要求により、分散型AI推論が可能になりました。MoEアーキテクチャは自然に分散デプロイメントに適しており、異なるノードが異なる専門家ネットワークを保持でき、単一ノードが完全なモデルを保存する必要がありません。これにより、単一ノードの保存と計算の要求が大幅に軽減され、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、高度なコンピューティングリソースの需要をさらに削減し、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す。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も向上します。### 多エージェントシステム1. スマートトレーディング戦略の最適化：リアルタイム市場データ分析、短期価格変動予測、オンチェーン取引実行、取引結果監視など、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るのを支援します。2. 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。3. 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、および財務状況に基づいて、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のを支援します。DeepSeekは、コンピューティングパワーの制約の下で、アルゴリズムの革新を通じて突破口を見つけ出し、中国のAI産業に差別化された発展の道を切り開いています。アプリケーションのハードルを下げ、Web3とAIの融合を推進し、高級チップへの依存を軽減し、金融革新に力を与えること、これらの影響はデジタル経済の構造を再形成しています。今後のAIの発展はもはやコンピューティングパワーの競争ではなく、コンピューティングパワーとアルゴリズムの協調最適化の競争です。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどのイノベーターは中国の知恵を使ってゲームのルールを再定義しています。
DeepSeek V3の更新：6850億パラメータモデルがAIアルゴリズムの革新をリード
DeepSeekがAIの新時代を切り開く：アルゴリズムの革新とコンピューティングパワーの協調
近日、DeepSeekはHugging Faceプラットフォームで最新のV3バージョンアップデート——DeepSeek-V3-0324を発表しました。このモデルは6850億パラメータを持ち、コード能力、UIデザイン、推論能力などの面で顕著な向上が見られます。
先ほど終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEOである黄仁勲はDeepSeekに高い評価を与えました。彼は、市場が以前DeepSeekの効率的なモデルがチップの需要を減少させるという見解を持っていたことは誤りであり、今後のコンピューティング需要は減少するのではなく、ますます増加するだけだと強調しました。
DeepSeekはアルゴリズムの突破口を代表する製品として、チップ供給との関係が議論に値します。まず、コンピューティングパワーとアルゴリズムがAI業界の発展に与える意義を分析してみましょう。
コンピューティングパワーとアルゴリズムの共生進化
AI分野において、コンピューティングパワーの向上は、より複雑なアルゴリズムの実行基盤を提供し、モデルがより大量のデータを処理し、より複雑なパターンを学習できるようにします。一方、アルゴリズムの最適化は、コンピューティングパワーをより効率的に利用し、計算資源の使用効率を向上させます。
コンピューティングパワーとアルゴリズムの共生関係がAI産業の構図を再構築している：
技術路線の分化：ある企業は超大型コンピューティングパワー集群の構築を追求し、別の企業はアルゴリズムの効率最適化に焦点を当て、異なる技術派閥を形成しています。
産業チェーンの再構築：あるチップメーカーがそのエコシステムを通じてAIコンピューティングパワーのリーダーとなり、クラウドサービスプロバイダーは弾力的なコンピューティングパワーサービスを通じて展開のハードルを下げました。
リソース配分の調整：企業の研究開発の中心は、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の開発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コンピューティングパワー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る。
! 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
DeepSeekの技術革新
DeepSeekの技術革新は、その成功の鍵となる要素です。以下は、その主な革新点の説明です：
モデルアーキテクチャの最適化
DeepSeekは、Transformer+MOE（Mixture of Experts）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機構（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、スーパーチームのようなもので、Transformerが通常のタスクを処理し、MOEはチーム内の専門家グループのような役割を果たします。各専門家は自分の専門分野を持ち、特定の問題に直面した時には、最も得意な専門家が処理を行うことで、モデルの効率と正確性を大幅に向上させることができます。MLAメカニズムにより、モデルは情報を処理する際に、さまざまな重要な詳細に柔軟に注意を向けることができ、モデルの性能がさらに向上します。
トレーニング方法の革新
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、スマートなリソース配分器のように機能し、トレーニングプロセスの異なる段階のニーズに応じて、動的に適切な計算精度を選択することができます。高精度の計算が必要な場合には、モデルの精度を保証するために高い精度を使用し、低精度が許容される場合には精度を下げて計算リソースを節約し、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
推論段階で、DeepSeekはマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。従来の推論方法はステップバイステップで行われ、各ステップで1つのトークンのみを予測します。一方、MTP技術では複数のトークンを一度に予測できるため、推論の速度が大幅に向上し、推論コストも低減されます。
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（Generalized Reward-Penalized Optimization）は、モデルのトレーニングプロセスを最適化しました。強化学習はモデルにコーチを与えるようなもので、コーチは報酬と罰を通じてモデルにより良い行動を学ばせます。従来の強化学習アルゴリズムはこのプロセスで大量のコンピューティングパワーを消費する可能性がありますが、DeepSeekの新しいアルゴリズムはより効率的であり、モデルの性能向上を保証しつつ、不要な計算を削減することで、性能とコストのバランスを実現します。
これらの革新は孤立した技術ポイントではなく、トレーニングから推論までの全体的な技術体系を形成し、コンピューティングパワーの要求を低減しています。一般消費者向けのグラフィックカードでも強力な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ハードルが大幅に下がり、より多くの開発者や企業がAI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
多くの人々がDeepSeekがある半導体メーカーのソフトウェア層を回避して、その依存から脱却したと考えています。実際には、DeepSeekはそのメーカーの並列スレッド実行層を通じてアルゴリズムを最適化しています。これは、高度なコードと実際のGPU命令の間に位置する中間表現言語であり、このレイヤーを操作することで、DeepSeekはより細かい性能調整を実現しています。
このことは、そのチップメーカーに対して二面性のある影響を持ちます。 一方で、DeepSeekは実際にそのハードウェアとソフトウェアエコシステムにより深く結びついており、AIアプリケーションの敷居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。 他方で、DeepSeekのアルゴリズムの最適化は、高性能チップに対する市場の需要構造を変えるかもしれません。元々高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、今では中価格帯や消費者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。高性能チップが制約される中で、「ソフトウェアがハードウェアを補う」という考え方が、トップクラスの輸入チップへの依存を軽減しました。
上流では、高効率アルゴリズムがコンピューティングパワーの需要圧力を低下させ、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは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コンピューティングパワー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ソリューションが生まれることを促進します。
Web3+AIへの大きな影響
非中央集権のAIインフラ
DeepSeekのアルゴリズム最適化はWeb3 AIインフラに新たな推進力を提供し、革新的なアーキテクチャ、高効率のアルゴリズム、低いコンピューティングパワーの要求により、分散型AI推論が可能になりました。MoEアーキテクチャは自然に分散デプロイメントに適しており、異なるノードが異なる専門家ネットワークを保持でき、単一ノードが完全なモデルを保存する必要がありません。これにより、単一ノードの保存と計算の要求が大幅に軽減され、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、高度なコンピューティングリソースの需要をさらに削減し、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す。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も向上します。
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：リアルタイム市場データ分析、短期価格変動予測、オンチェーン取引実行、取引結果監視など、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るのを支援します。
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、および財務状況に基づいて、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のを支援します。
DeepSeekは、コンピューティングパワーの制約の下で、アルゴリズムの革新を通じて突破口を見つけ出し、中国のAI産業に差別化された発展の道を切り開いています。アプリケーションのハードルを下げ、Web3とAIの融合を推進し、高級チップへの依存を軽減し、金融革新に力を与えること、これらの影響はデジタル経済の構造を再形成しています。今後のAIの発展はもはやコンピューティングパワーの競争ではなく、コンピューティングパワーとアルゴリズムの協調最適化の競争です。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどのイノベーターは中国の知恵を使ってゲームのルールを再定義しています。