# 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協調発展近日、DeepSeekはHugging Faceで最新のV3バージョン更新——DeepSeek-V3-0324を発表しました。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あります。最近終了した2025 GTC大会で、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需要の見方を減少させると考えていたのは間違いであり、今後のコンピューティング需要は増加する一方であると強調しました。DeepSeekはアルゴリズムの突破口を代表する製品であり、チップ供給との関係が業界の発展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共生進化AI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ています。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活用し、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. 技術ルートの分化：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を追求し、他の会社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：あるチップ会社は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導入のハードルを下げた。3. リソース配置の調整：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の開発の間でバランスを求めます。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の成果が共有され、技術のイテレーションと普及が加速されている。## 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簡潔な説明です:### 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メカニズム（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しました。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が一般的なタスクを処理し、MOEが専門家グループのように特定の問題に対して最適な専門家を呼び出します。MLAメカニズムは、モデルがさまざまな重要な詳細に柔軟に注目できるようにし、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することができます。高精度計算が必要な場合は高精度を使用し、許容できる低精度の場合は精度を下げることで、リソースの使用を最適化し、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は、DeepSeekはマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。従来の逐次予測とは異なり、MTP技術は一度に複数のトークンを予測することができ、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の向上を保証しながら、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。これらの革新は完全な技術体系を形成し、トレーニングから推論までの全体のプロセスでコンピューティングパワーの要求を低下させました。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、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。## チップ産業への影響DeepSeekは実際にある半導体会社のPTX（Parallel Thread Execution）層を介してアルゴリズムの最適化を行っています。PTXは高級コードと実際のGPU命令の間にある中間表現言語であり、この層を操作することで、DeepSeekはより詳細な性能調整を実現できるのです。このことは半導体産業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関連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；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可能性があり、もともと高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、今や中級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かもしれません。## 中国のAI業界への影響DeepSeekのアルゴリズム最適化は、中国のAI産業に技術的な打開の道を提供しました。高性能チップが制限されている背景の中で、"ソフトウェアでハードウェアを補う"という考え方は、トップインポート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コンピューティングパワーの需要圧力を軽減し、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ソリューションの出現を促進します。## 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エキスパート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、単一ノードのストレージと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、高性能計算リソースに対する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、取引結果監視などの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収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化実行：スマートコントラクトの監視、実行、結果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、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出し、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、金融革新を推進するこれらの影響は、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の更新がAIの新しいパラダイムを駆動：コンピューティングパワーとアルゴリズムの協調的発展が業界の変革を先導
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協調発展
近日、DeepSeekはHugging Faceで最新のV3バージョン更新——DeepSeek-V3-0324を発表しました。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あります。
最近終了した2025 GTC大会で、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需要の見方を減少させると考えていたのは間違いであり、今後のコンピューティング需要は増加する一方であると強調しました。
DeepSeekはアルゴリズムの突破口を代表する製品であり、チップ供給との関係が業界の発展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共生進化
AI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ています。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活用し、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：
技術ルートの分化：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を追求し、他の会社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：あるチップ会社は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導入のハードルを下げた。
リソース配置の調整：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の開発の間でバランスを求めます。
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の成果が共有され、技術のイテレーションと普及が加速されている。
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簡潔な説明です:
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メカニズム（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しました。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が一般的なタスクを処理し、MOEが専門家グループのように特定の問題に対して最適な専門家を呼び出します。MLAメカニズムは、モデルがさまざまな重要な詳細に柔軟に注目できるようにし、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することができます。高精度計算が必要な場合は高精度を使用し、許容できる低精度の場合は精度を下げることで、リソースの使用を最適化し、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
推論段階では、DeepSeekはマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。従来の逐次予測とは異なり、MTP技術は一度に複数のトークンを予測することができ、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の向上を保証しながら、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。
これらの革新は完全な技術体系を形成し、トレーニングから推論までの全体のプロセスでコンピューティングパワーの要求を低下させました。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、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。
チップ産業への影響
DeepSeekは実際にある半導体会社のPTX（Parallel Thread Execution）層を介してアルゴリズムの最適化を行っています。PTXは高級コードと実際のGPU命令の間にある中間表現言語であり、この層を操作することで、DeepSeekはより詳細な性能調整を実現できるのです。
このことは半導体産業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関連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；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可能性があり、もともと高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、今や中級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かもしれません。
中国のAI業界への影響
DeepSeekのアルゴリズム最適化は、中国のAI産業に技術的な打開の道を提供しました。高性能チップが制限されている背景の中で、"ソフトウェアでハードウェアを補う"という考え方は、トップインポート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コンピューティングパワーの需要圧力を軽減し、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ソリューションの出現を促進します。
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エキスパート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、単一ノードのストレージと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、高性能計算リソースに対する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、取引結果監視などの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収益を得るのを支援します。
スマートコントラクトの自動化実行：スマートコントラクトの監視、実行、結果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、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出し、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、金融革新を推進するこれらの影響は、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。