# DeepSeekがアルゴリズム革新をリードし、AI産業の構図を再構築する最近、DeepSeekはある有名なAIモデル共有プラットフォームで最新のV3バージョン更新——DeepSeek-V3-0324を発表しました。この6850億パラメータを持つモデルは、コード能力、UIデザイン、推論能力などの面で顕著な向上を見せています。先ほど終了した2025 GTC会議で、有名なテクノロジー企業の幹部がDeepSeekを高く評価しました。彼は、市場が以前にDeepSeekの効率的なモデルが高性能チップの需要を減少させると考えていた見解は誤りであると強調しました。彼は、今後の計算需要は減少するのではなく、増加するだけだと予測しています。アルゴリズムの突破を代表する製品として、DeepSeekと高性能計算ハードウェアの供給との関係は業界で広く議論されています。算力とアルゴリズムがAI業界の発展に与える意味について深く探求していきましょう。## 計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、計算リソースの使用効率を高めることができます。算力とアルゴリズムの共生関係がAI産業の構造を再構築している：1. 技術路線の分化：いくつかの企業は超大型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当て、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：一部のハードウェアメーカー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力的な算力サービスを通じて導入のハードルを下げる。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、技術の反復と拡散が加速しています。! [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)## 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。以下はその主要な革新点についての簡潔な説明です:### モデルアーキテクチャ最適化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、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に機能します。各専門家は自分の専門分野を持っており、特定の問題に直面したときには、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メカニズムにより、モデルは情報を処理する際に異なる重要な詳細に柔軟に注目できるようになり、モデルの性能がさらに向上しました。### 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します。高精度の計算が必要な場合は、より高い精度を使用してモデルの正確性を保証し、低精度でも受け入れ可能な場合は、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は、DeepSeekが多トークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。従来の推論方法は一歩ずつ進め、各ステップで1つのトークンだけを予測します。しかし、MTP技術は一度に複数のトークンを予測することができるため、推論の速度を大幅に向上させるとともに、推論のコストを低減します。### 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した。強化学習は、モデルにコーチを備えつけるようなもので、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手助けをします。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資源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、モデルの性能向上を保証しながら、不要な計算を減らす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、トレーニングから推論までの全過程で計算能力の要求を低下させる完全な技術体系を形成しました。一般消費者向けのグラフィックスカードでも強力な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。## 高性能計算ハードウェアメーカーへの影響多くの人はDeepSeekが特定のハードウェア層をバイパスし、特定のメーカーへの依存から脱却したと考えています。実際には、DeepSeekは基盤となる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、より精密なパフォーマンス調整が可能になります。このことは高性能計算ハードウェアメーカーに対して二面的な影響を与えます。一方で、DeepSeekは実際にはハードウェアメーカーの製品や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的な市場規模が拡大する可能性があります。もう一方で、DeepSeekのアルゴリズムの最適化は高級チップに対する市場の需要構造を変える可能性があり、かつては最高級のGPUが必要だったAIモデルが、今では中級またはエントリーレベルのグラフィックカードで効率的に動作できるようになるかもしれません。## 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産業に技術的な突破口を提供しました。高性能チップが制限される背景の中で、「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を可能にしています。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ます。多くの中小企業は大量の計算力資源を必要とせず、DeepSeekモデルを基に競争力のあるアプリケーションを開発でき、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でしょう。## 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アーキテクチャは天然に分散デプロイに適しており、異なるノードが異なる専門家ネットワークを保持することができ、単一ノードが完全なモデルを保存する必要がないため、単一ノードのストレージと計算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、高度な計算リソースへの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：リアルタイム市場データの分析、短期価格変動の予測、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、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、高級チップへの依存を軽減し、金融革新を可能にすることが、デジタル経済の構図を再構築しています。未来のAIの発展はもはや算力競争だけでなく、算力とアルゴリズムの協調最適化の競争です。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどの革新者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モデルの更新がAIアルゴリズムの革新をリードし、産業の構造を再構築する
DeepSeekがアルゴリズム革新をリードし、AI産業の構図を再構築する
最近、DeepSeekはある有名なAIモデル共有プラットフォームで最新のV3バージョン更新——DeepSeek-V3-0324を発表しました。この6850億パラメータを持つモデルは、コード能力、UIデザイン、推論能力などの面で顕著な向上を見せています。
先ほど終了した2025 GTC会議で、有名なテクノロジー企業の幹部がDeepSeekを高く評価しました。彼は、市場が以前にDeepSeekの効率的なモデルが高性能チップの需要を減少させると考えていた見解は誤りであると強調しました。彼は、今後の計算需要は減少するのではなく、増加するだけだと予測しています。
アルゴリズムの突破を代表する製品として、DeepSeekと高性能計算ハードウェアの供給との関係は業界で広く議論されています。算力とアルゴリズムがAI業界の発展に与える意味について深く探求していきましょう。
計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、計算リソースの使用効率を高めることができます。
算力とアルゴリズムの共生関係がAI産業の構造を再構築している：
技術路線の分化：いくつかの企業は超大型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当て、異なる技術派閥を形成している。
産業チェーンの再構築：一部のハードウェアメーカー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力的な算力サービスを通じて導入のハードルを下げる。
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、技術の反復と拡散が加速しています。
! 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
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。以下はその主要な革新点についての簡潔な説明です:
モデルアーキテクチャ最適化
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、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に機能します。各専門家は自分の専門分野を持っており、特定の問題に直面したときには、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メカニズムにより、モデルは情報を処理する際に異なる重要な詳細に柔軟に注目できるようになり、モデルの性能がさらに向上しました。
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します。高精度の計算が必要な場合は、より高い精度を使用してモデルの正確性を保証し、低精度でも受け入れ可能な場合は、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
推論段階では、DeepSeekが多トークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。従来の推論方法は一歩ずつ進め、各ステップで1つのトークンだけを予測します。しかし、MTP技術は一度に複数のトークンを予測することができるため、推論の速度を大幅に向上させるとともに、推論のコストを低減します。
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した。強化学習は、モデルにコーチを備えつけるようなもので、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手助けをします。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資源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、モデルの性能向上を保証しながら、不要な計算を減らす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、トレーニングから推論までの全過程で計算能力の要求を低下させる完全な技術体系を形成しました。一般消費者向けのグラフィックスカードでも強力な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。
高性能計算ハードウェアメーカーへの影響
多くの人はDeepSeekが特定のハードウェア層をバイパスし、特定のメーカーへの依存から脱却したと考えています。実際には、DeepSeekは基盤となる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、より精密なパフォーマンス調整が可能になります。
このことは高性能計算ハードウェアメーカーに対して二面的な影響を与えます。一方で、DeepSeekは実際にはハードウェアメーカーの製品や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的な市場規模が拡大する可能性があります。もう一方で、DeepSeekのアルゴリズムの最適化は高級チップに対する市場の需要構造を変える可能性があり、かつては最高級のGPUが必要だったAIモデルが、今では中級またはエントリーレベルのグラフィックカードで効率的に動作できるようになるかもしれません。
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産業に技術的な突破口を提供しました。高性能チップが制限される背景の中で、「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を可能にしています。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ます。多くの中小企業は大量の計算力資源を必要とせず、DeepSeekモデルを基に競争力のあるアプリケーションを開発でき、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でしょう。
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アーキテクチャは天然に分散デプロイに適しており、異なるノードが異なる専門家ネットワークを保持することができ、単一ノードが完全なモデルを保存する必要がないため、単一ノードのストレージと計算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、高度な計算リソースへの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：リアルタイム市場データの分析、短期価格変動の予測、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、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、高級チップへの依存を軽減し、金融革新を可能にすることが、デジタル経済の構図を再構築しています。未来のAIの発展はもはや算力競争だけでなく、算力とアルゴリズムの協調最適化の競争です。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどの革新者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。