# DeepSeek V3の更新が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とアルゴリズムの共演DeepSeekは最近、Hugging FaceプラットフォームでV3バージョンの重大なアップデート——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著しい向上を遂げています。先日終了した2025 GTC大会で、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高性能チップの需要に対する見方を低下させると考えていたのは間違いであると指摘しました。黄仁勲は、今後のコンピューティングパワーの需要は増加する一方であると強調しました。アルゴリズムの突破口としての代表作であるDeepSeekとコンピューティングパワーの供給との関係は、AI業界におけるコンピューティングパワーとアルゴリズムの役割についての考察を引き起こしました。! [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)## コンピューティングパワーとアルゴリズムの相互促進AIの分野では、コンピューティングパワーの向上が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コンピューティングパワーをより効率的に活用し、計算リソース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産業の格局を再構築しています：1. 技術路線の分化：いくつかの会社は超大型コンピューティングパワー集群の構築に取り組んでいる一方で、別の会社はアルゴリズムの効率化に焦点を当てており、異なる技術の流派が形成されています。2. 産業チェーンの再構築：いくつかの企業はエコシステムを通じてAIコンピューティングパワーの主導者となり、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研究開発と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：オープンソースモデルは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を共有可能にし、技術のイテレーションと拡散を加速しました。## DeepSeekの技術革新DeepSeekの成功は、その技術革新と切り離せません。以下は、その主な技術革新についての簡単な説明です：### モデルアーキテクチャ最適化DeepSeekは、Transformerと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、効率的なチームのようなもので、Transformerが通常のタスクを処理し、MOEは専門家のグループのように、特定の問題に最も適した専門家を呼び出します。MLA機構により、モデルは重要な詳細により柔軟に注目でき、さらにパフォーマンスを向上させます。### トレーニングメソッドの革新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、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し、モデルの正確性を保証しながら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。従来の単一トークン予測と比較して、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、推論コストを低減します。### 強化学習アルゴリズム突破DeepSeekは新しい強化学習アルゴリズムGRPO（Generalized Reward-Penalized Optimization）を開発しました。このアルゴリズムは、性能向上を保証しながら不必要な計算を減少させ、性能とコストのバランスを実現するためにモデルのトレーニングプロセスを最適化しました。これらの革新は、トレーニングから推論までを通じて、コンピューティングパワーの要求を大幅に削減する完全な技術体系を形成しました。これにより、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の革新に参加できるようになりました。## 高性能チップサプライヤーへの影響DeepSeekが特定のハードウェア層を回避し、高性能チップへの依存を減らしたという見解があります。実際、DeepSeekは基盤となる命令セットを直接操作してアルゴリズムを最適化しています。このアプローチにより、DeepSeekはハードウェアエコシステムとの結びつきがより強化され、AIアプリケーションの敷居が低くなることで全体の市場規模が拡大する可能性があります。しかし、DeepSeekのアルゴリズム最適化は、高性能チップに対する市場の需要構造を変える可能性があります。本来はトップクラスのGPUでなければ動作しなかったAIモデルが、今ではミドルレンジやエントリーレベル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業界への影響DeepSeekのアルゴリズムの最適化は、中国のAI産業に技術的なブレークスルーを提供しました。ハイエンドチップの供給が制限される中で、「ソフトウェアでハードウェアを補う」という考え方は、輸入ハイエンド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がソフトウェアの最適化を通じてハードウェアの使用サイクルを延長し、投資回収率を向上させることができる。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ている。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できるようになり、これによりより多くの垂直分野のAIソリューションが生まれるだろう。## 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インフラストラクチャに新たな力を提供します。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す。MoEアーキテクチャは分散デプロイメントに自然に適しており、異なるノードが異なる専門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なくなります。これにより、単一ノードの保存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、高度なコンピューティングリソースへの依存をさらに低下させ、より多くのコンピューティング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。これは、分散型AI計算への参加のハードルを下げるだけでなく、全体のネットワークの計算能力と効率を向上させます。### 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：リアルタイムの市場データ分析、短期的な価格変動予測、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運用によって、ユーザーがより高い利益を得る手助けをします。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、結果監視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、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手助けをします。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、中国のAI産業に差別化された発展の道を開いています。アプリケーションのハードルを下げ、Web3とAIの融合を促進し、高性能チップへの依存を軽減し、金融革新に力を与える、これらの影響はデジタル経済の構図を再構築しています。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だけではなく、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となります。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどの革新者は独自の知恵でゲームのルールを再定義しています。
DeepSeek V3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とアルゴリズムを両立し、オープンソースモデルでアプリケーションのハードルをドロップ
DeepSeek V3の更新が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とアルゴリズムの共演
DeepSeekは最近、Hugging FaceプラットフォームでV3バージョンの重大なアップデート——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著しい向上を遂げています。
先日終了した2025 GTC大会で、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高性能チップの需要に対する見方を低下させると考えていたのは間違いであると指摘しました。黄仁勲は、今後のコンピューティングパワーの需要は増加する一方であると強調しました。
アルゴリズムの突破口としての代表作であるDeepSeekとコンピューティングパワーの供給との関係は、AI業界におけるコンピューティングパワーとアルゴリズムの役割についての考察を引き起こしました。
! 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
コンピューティングパワーとアルゴリズムの相互促進
AIの分野では、コンピューティングパワーの向上が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コンピューティングパワーをより効率的に活用し、計算リソース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産業の格局を再構築しています：
技術路線の分化：いくつかの会社は超大型コンピューティングパワー集群の構築に取り組んでいる一方で、別の会社はアルゴリズムの効率化に焦点を当てており、異なる技術の流派が形成されています。
産業チェーンの再構築：いくつかの企業はエコシステムを通じてAIコンピューティングパワーの主導者となり、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研究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：オープンソースモデルは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を共有可能にし、技術のイテレーションと拡散を加速しました。
DeepSeekの技術革新
DeepSeekの成功は、その技術革新と切り離せません。以下は、その主な技術革新についての簡単な説明です：
モデルアーキテクチャ最適化
DeepSeekは、Transformerと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、効率的なチームのようなもので、Transformerが通常のタスクを処理し、MOEは専門家のグループのように、特定の問題に最も適した専門家を呼び出します。MLA機構により、モデルは重要な詳細により柔軟に注目でき、さらにパフォーマンスを向上させます。
トレーニングメソッドの革新
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、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し、モデルの正確性を保証しながら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。従来の単一トークン予測と比較して、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、推論コストを低減します。
強化学習アルゴリズム突破
DeepSeekは新しい強化学習アルゴリズムGRPO（Generalized Reward-Penalized Optimization）を開発しました。このアルゴリズムは、性能向上を保証しながら不必要な計算を減少させ、性能とコストのバランスを実現するためにモデルのトレーニングプロセスを最適化しました。
これらの革新は、トレーニングから推論までを通じて、コンピューティングパワーの要求を大幅に削減する完全な技術体系を形成しました。これにより、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の革新に参加できるようになりました。
高性能チップサプライヤーへの影響
DeepSeekが特定のハードウェア層を回避し、高性能チップへの依存を減らしたという見解があります。実際、DeepSeekは基盤となる命令セットを直接操作してアルゴリズムを最適化しています。このアプローチにより、DeepSeekはハードウェアエコシステムとの結びつきがより強化され、AIアプリケーションの敷居が低くなることで全体の市場規模が拡大する可能性があります。
しかし、DeepSeekのアルゴリズム最適化は、高性能チップに対する市場の需要構造を変える可能性があります。本来はトップクラスのGPUでなければ動作しなかったAIモデルが、今ではミドルレンジやエントリーレベル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業界への影響
DeepSeekのアルゴリズムの最適化は、中国のAI産業に技術的なブレークスルーを提供しました。ハイエンドチップの供給が制限される中で、「ソフトウェアでハードウェアを補う」という考え方は、輸入ハイエンド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がソフトウェアの最適化を通じてハードウェアの使用サイクルを延長し、投資回収率を向上させることができる。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ている。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できるようになり、これによりより多くの垂直分野のAIソリューションが生まれるだろう。
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インフラストラクチャに新たな力を提供します。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す。MoEアーキテクチャは分散デプロイメントに自然に適しており、異なるノードが異なる専門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なくなります。これにより、単一ノードの保存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、高度なコンピューティングリソースへの依存をさらに低下させ、より多くのコンピューティング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。これは、分散型AI計算への参加のハードルを下げるだけでなく、全体のネットワークの計算能力と効率を向上させます。
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：リアルタイムの市場データ分析、短期的な価格変動予測、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運用によって、ユーザーがより高い利益を得る手助けをします。
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、結果監視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、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、中国のAI産業に差別化された発展の道を開いています。アプリケーションのハードルを下げ、Web3とAIの融合を促進し、高性能チップへの依存を軽減し、金融革新に力を与える、これらの影響はデジタル経済の構図を再構築しています。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だけではなく、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となります。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどの革新者は独自の知恵でゲームのルールを再定義しています。