# DeepSeek V3の更新：アルゴリズムの突破がAIの新しいパラダイムを牽引DeepSeekは最近、Hugging FaceでV3バージョンの更新を発表しました——DeepSeek-V3-0324で、モデルパラメータは6850億に達し、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。最近終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEOである黄仁勲はDeepSeekを高く評価し、市場が以前DeepSeekの効率的なモデルがチップ需要の理解を低下させると考えていたことは間違いであると指摘しました。彼は、将来の計算需要は減少するのではなく、むしろ増加するだけだと強調しました。アルゴリズム突破の代表的な製品として、DeepSeekとチップ供給との関係は、業界の発展における算力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)## 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計算能力をより効率的に利用し、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産業の構造を再形成しています:1. 技術路線の分化：一部の企業は超大型の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最適化に焦点を合わせており、異なる技術派閥が形成されている。2. 産業チェーンの再構築：あるチップ会社はその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投資と効率的なアルゴリズム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計算力の最適化の成果が共有され、技術のイテレーションと拡散が加速される。## 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、その主な革新点の簡潔な説明です：### モデルアーキテクチャの最適化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、多頭潜在注意機構（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、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は専門家グループのように、具体的な問題に応じて最適な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、性能をさらに向上させます。### 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、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フェーズでは、DeepSeekがマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。従来の逐次予測と比較して、MTP技術は一度に複数のトークンを予測できるため、推論速度を大幅に向上させ、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（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す。このアルゴリズムは、モデルのパフォーマンス向上を保証しつつ、不要な計算を削減し、パフォーマンス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体的な技術体系を形成し、計算力の需要を低下させました。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敷居が大幅に下がりました。## チップ製造業者への影響多くの人々は、DeepSeekが特定の中間層を回避することで特定のチップへの依存を脱したと考えています。実際、DeepSeekは底層の命令セットを通じてアルゴリズムの最適化を直接行っています。この方法により、DeepSeekはより細かいパフォーマンスチューニングを実現することができます。このことは、チップ製造業者に対して二面的な影響を与えます。一方で、DeepSeekはハードウェアおよびそのエコシステムと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；一方で、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、従来はトップクラスのGPUでしか動作しなかったAIモデルが、今ではミドルレンジやコンシューマークラスのグラフィックボードでも効率的に動作するかもしれません。## 中国のAI産業における意義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、優れた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ソリューションが登場することを促進する。## 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、そして低い計算力の要求により、分散型のAI推論が可能になります。MoEアーキテクチャは分散型デプロイメントに天然に適しており、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の要求が大幅に低下し、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需要をさらに低下させ、より多くの計算リソースをノードネットワークに追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も向上しました。### 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動作を通じて、ユーザーがより高い利益を得るのを助けます。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、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のを支援します。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を見つけ、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敷居を下げ、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とが、デジタル経済の構図を再構築する影響を与えています。未来のAIの発展はもはや単なる算力競争ではなく、算力とアルゴリズムの協調最適化の競争です。この新しいレースでは、DeepSeekなどの革新者が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。
DeepSeek V3の更新：アルゴリズムの革新がAI産業の新しい構図をリードする
DeepSeek V3の更新：アルゴリズムの突破がAIの新しいパラダイムを牽引
DeepSeekは最近、Hugging FaceでV3バージョンの更新を発表しました——DeepSeek-V3-0324で、モデルパラメータは6850億に達し、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。
最近終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEOである黄仁勲はDeepSeekを高く評価し、市場が以前DeepSeekの効率的なモデルがチップ需要の理解を低下させると考えていたことは間違いであると指摘しました。彼は、将来の計算需要は減少するのではなく、むしろ増加するだけだと強調しました。
アルゴリズム突破の代表的な製品として、DeepSeekとチップ供給との関係は、業界の発展における算力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
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計算能力をより効率的に利用し、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産業の構造を再形成しています:
技術路線の分化：一部の企業は超大型の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最適化に焦点を合わせており、異なる技術派閥が形成されている。
産業チェーンの再構築：あるチップ会社はその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投資と効率的なアルゴリズム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計算力の最適化の成果が共有され、技術のイテレーションと拡散が加速される。
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、その主な革新点の簡潔な説明です：
モデルアーキテクチャの最適化
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、多頭潜在注意機構（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、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は専門家グループのように、具体的な問題に応じて最適な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、性能をさらに向上させます。
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、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
推論フェーズでは、DeepSeekがマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。従来の逐次予測と比較して、MTP技術は一度に複数のトークンを予測できるため、推論速度を大幅に向上させ、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（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す。このアルゴリズムは、モデルのパフォーマンス向上を保証しつつ、不要な計算を削減し、パフォーマンス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体的な技術体系を形成し、計算力の需要を低下させました。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敷居が大幅に下がりました。
チップ製造業者への影響
多くの人々は、DeepSeekが特定の中間層を回避することで特定のチップへの依存を脱したと考えています。実際、DeepSeekは底層の命令セットを通じてアルゴリズムの最適化を直接行っています。この方法により、DeepSeekはより細かいパフォーマンスチューニングを実現することができます。
このことは、チップ製造業者に対して二面的な影響を与えます。一方で、DeepSeekはハードウェアおよびそのエコシステムと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；一方で、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、従来はトップクラスのGPUでしか動作しなかったAIモデルが、今ではミドルレンジやコンシューマークラスのグラフィックボードでも効率的に動作するかもしれません。
中国のAI産業における意義
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、優れた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ソリューションが登場することを促進する。
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、そして低い計算力の要求により、分散型のAI推論が可能になります。MoEアーキテクチャは分散型デプロイメントに天然に適しており、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の要求が大幅に低下し、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需要をさらに低下させ、より多くの計算リソースをノードネットワークに追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も向上しました。
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動作を通じて、ユーザーがより高い利益を得るのを助けます。
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のを支援します。
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を見つけ、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敷居を下げ、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とが、デジタル経済の構図を再構築する影響を与えています。未来のAIの発展はもはや単なる算力競争ではなく、算力とアルゴリズムの協調最適化の競争です。この新しいレースでは、DeepSeekなどの革新者が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。