# DeepSeek V3発表：アルゴリズム革新がAIの新時代を切り開く近日、DeepSeekはHugging Faceプラットフォーム上で最新のV3バージョン更新——DeepSeek-V3-0324を発表しました。この新しいバージョンは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があります。先ほど終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEOである黄仁勲はDeepSeekを高く評価しました。彼はまた、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考えていたのは誤りであり、今後の計算需要はより多くなるだけで、減ることはないと指摘しました。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ています。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e8bc4fa3aa2db9a251f7e029fbd5912c)## 算力とアルゴリズムの共生進化AIの分野では、計算能力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ぶことができるようになります。一方、アルゴリズムの最適化は計算能力をより効率的に活用し、計算リソースの使用効率を向上させます。算力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：一部の企業は超大規模なアルゴリズムクラスターの構築を追求し、他の企業はアルゴリズムの効率最適化に専念し、異なる技術派閥を形成している。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性のある算力サービスを通じて展開のハードルを下げています。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+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 Attension, MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、まるでスーパー チームのようで、Transformerは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に機能します。それぞれの専門家は自分の専門分野を持ち、特定の問題に直面したときは、最も得意な専門家が処理を行います。これにより、モデルの効率と精度が大幅に向上します。MLAメカニズムは、モデルが情報を処理する際に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、さらなるパフォーマンス向上を実現します。### 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なもので、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、モデルの正確性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は、計算リソースを節約し、トレーニング速度を向上させ、メモリの使用量を減少させるために精度を下げます。### 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。従来の推論方法はステップバイステップで、各ステップで1つのトークンしか予測しませんでした。しかし、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、推論コストも削減します。### 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ています。強化学習は、モデルにコーチを装備するようなもので、コーチは報酬と罰を通じてモデルがより良い行動を学ぶように導きます。従来の強化学習アルゴリズムは、このプロセスで大量の計算リソース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、不必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チェーンでアルゴリズムの要求を低下させる完全な技術体系を形成しています。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低下し、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。## チップ供給業者への影響多くの人々は、DeepSeekが特定のチップへの依存から抜け出すために、いくつかの技術層を回避したと考えています。実際、DeepSeekはより低層の命令セットを通じてアルゴリズムの最適化を行っています。この最適化方法は、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、このレベルを操作することによって、DeepSeekはより細かいパフォーマンス調整を実現しています。このことはチップ供給業者に対して二面性の影響を持っています。一方では、DeepSeekは特定のハードウェアや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。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、以前は高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、今では中価格帯やコンシューマ向けのグラフィックカードで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ている状況下で、「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サイクルを延ばし、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アプリケーションの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モデルを基に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、低い計算能力の要求により、分散型AI推論を可能にしました。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、これにより単一ノードのストレージと計算の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に対する需要をさらに低下させ、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、スマートコントラクトの実行、実行結果の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、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、AI産業に差別化された発展の道を開拓しています。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、金融革新を支援することが、デジタル経済の構図を再形成しています。今後のAIの発展は、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となるでしょう。この新しい競技場で、DeepSeekなどの革新者たちは知恵を使ってゲームのルールを再定義しています。
DeepSeek V3のリリース アルゴリズムの革新がAIの新時代をリードする
DeepSeek V3発表：アルゴリズム革新がAIの新時代を切り開く
近日、DeepSeekはHugging Faceプラットフォーム上で最新のV3バージョン更新——DeepSeek-V3-0324を発表しました。この新しいバージョンは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があります。
先ほど終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEOである黄仁勲はDeepSeekを高く評価しました。彼はまた、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考えていたのは誤りであり、今後の計算需要はより多くなるだけで、減ることはないと指摘しました。
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ています。
! 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の分野では、計算能力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ぶことができるようになります。一方、アルゴリズムの最適化は計算能力をより効率的に活用し、計算リソースの使用効率を向上させます。
算力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：一部の企業は超大規模なアルゴリズムクラスターの構築を追求し、他の企業はアルゴリズムの効率最適化に専念し、異なる技術派閥を形成している。
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性のある算力サービスを通じて展開のハードルを下げています。
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+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 Attension, MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、まるでスーパー チームのようで、Transformerは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に機能します。それぞれの専門家は自分の専門分野を持ち、特定の問題に直面したときは、最も得意な専門家が処理を行います。これにより、モデルの効率と精度が大幅に向上します。MLAメカニズムは、モデルが情報を処理する際に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、さらなるパフォーマンス向上を実現します。
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なもので、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、モデルの正確性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は、計算リソースを節約し、トレーニング速度を向上させ、メモリの使用量を減少させるために精度を下げます。
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。従来の推論方法はステップバイステップで、各ステップで1つのトークンしか予測しませんでした。しかし、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、推論コストも削減します。
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ています。強化学習は、モデルにコーチを装備するようなもので、コーチは報酬と罰を通じてモデルがより良い行動を学ぶように導きます。従来の強化学習アルゴリズムは、このプロセスで大量の計算リソース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、不必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チェーンでアルゴリズムの要求を低下させる完全な技術体系を形成しています。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低下し、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。
チップ供給業者への影響
多くの人々は、DeepSeekが特定のチップへの依存から抜け出すために、いくつかの技術層を回避したと考えています。実際、DeepSeekはより低層の命令セットを通じてアルゴリズムの最適化を行っています。この最適化方法は、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、このレベルを操作することによって、DeepSeekはより細かいパフォーマンス調整を実現しています。
このことはチップ供給業者に対して二面性の影響を持っています。一方では、DeepSeekは特定のハードウェアや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。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、以前は高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、今では中価格帯やコンシューマ向けのグラフィックカードで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ている状況下で、「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サイクルを延ばし、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アプリケーションの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モデルを基に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、低い計算能力の要求により、分散型AI推論を可能にしました。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、これにより単一ノードのストレージと計算の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に対する需要をさらに低下させ、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、スマートコントラクトの実行、実行結果の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、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、AI産業に差別化された発展の道を開拓しています。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、金融革新を支援することが、デジタル経済の構図を再形成しています。今後のAIの発展は、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となるでしょう。この新しい競技場で、DeepSeekなどの革新者たちは知恵を使ってゲームのルールを再定義しています。