# DeepSeek V3アップデート：アルゴリズムの革新がAIの新しいパラダイムを推進昨晩、DeepSeekはV3バージョンのアップデート——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大幅な向上が見られます。最近開催された2025 GTC大会で、あるテクノロジー企業のCEOはDeepSeekを高く評価し、市場が以前考えていた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いう見解は間違っていると指摘しました。彼は、今後の計算需要はより多くなるだけで、減少することはないと強調しました。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は考察に値します。まず、計算能力とアルゴリズムがAI業界の発展にどのような意義を持つのか見てみましょう。! [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、算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算力をより効率的に利用し、計算リソースの使用効率を向上させることができます。算力とアルゴリズムの共生関係がAI産業の構図を再構築している：1. 技術ルートの分化：一部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専念しており、異なる技術流派が形成されています。2. 産業チェーンの再構築：あるチップ会社が特定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導入のハードルを下げる。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開発の間でバランスを求める。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能力の最適化成果が共有され、技術の反復と普及が加速される。## 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、その主要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 Attention, MLA）を導入しています。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。それぞれの専門家には独自の専門分野があり、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担当します。これにより、モデルの効率と正確性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目できるようにし、さらにモデルの性能を向上させます。### 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、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、低精度を許容できる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。従来の推論方法は一歩ずつ進み、各ステップで1つのトークンのみを予測します。一方、MTP技術は一度に複数のトークンを予測することができ、推論の速度を大幅に向上させるとともに、推論の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ました。強化学習は、モデルにコーチを与えるようなもので、報酬と罰を通じてモデルにより良い行動を学ばせます。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、モデルの性能向上を保証しつつ、不必要な計算を減らし、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チェーン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。## チップ業界への影響多くの人がDeepSeekが特定のソフトウェア層を回避し、あるチップ会社への依存から脱却したと考えています。実際には、DeepSeekはその会社のPTX（Parallel Thread Execution）層を通じ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命令の間に位置する中間表現言語であり、この層を操作することでDeepSeekはより細かな性能調整を実現しています。このことは半導体業界に対して二面性の影響を与えます。一方では、DeepSeekは特定のハードウェアおよびソフトウェア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ハードル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、本来は高性能GPUでしか動作できなかった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産業に技術的なブレークスルー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、高効率アルゴリズムが計算能力の需要圧力を軽減し、計算能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、投資収益率を向上させることができます。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能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することができ、より多くの垂直分野のAIソリューションの登場を促進します。## Web3+AIへの大きな影響### 非中央集権の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しい推進力を提供し、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が去中心化されたAI推論を可能にします。MoEアーキテクチャは分散デプロイ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、単一の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件が大幅に削減され、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、ネットワーク全体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：リアルタイム市場データ分析エージェント、短期価格変動予測エージェント、オンチェーン取引実行エージェント、取引結果監視エージェントなどの協調的な運用を通じて、ユーザーがより高い収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化実行：スマートコントラクトモニタリングエージェント、スマートコントラクト実行エージェント、実行結果監視エージェントなどが協力して、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助けます。DeepSeekは計算力の制約の下で、アルゴリズムの革新を通じて突破口を探し、中国のAI産業に差別化された発展パスを開拓しました。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、金融の革新に力を与える、これらの影響はデジタル経済の構図を再形成しています。今後のAIの発展はもはや計算力の競争だけではなく、計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などの革新者は技術的な知恵を使ってゲームルールを再定義しています。
DeepSeek V3の更新：効率的なアルゴリズムがAIエコシステムとWeb3の構図を再構築
DeepSeek V3アップデート：アルゴリズムの革新がAIの新しいパラダイムを推進
昨晩、DeepSeekはV3バージョンのアップデート——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大幅な向上が見られます。
最近開催された2025 GTC大会で、あるテクノロジー企業のCEOはDeepSeekを高く評価し、市場が以前考えていた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いう見解は間違っていると指摘しました。彼は、今後の計算需要はより多くなるだけで、減少することはないと強調しました。
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は考察に値します。まず、計算能力とアルゴリズムがAI業界の発展にどのような意義を持つのか見てみましょう。
! 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、算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算力をより効率的に利用し、計算リソースの使用効率を向上させることができます。
算力とアルゴリズムの共生関係がAI産業の構図を再構築している：
技術ルートの分化：一部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専念しており、異なる技術流派が形成されています。
産業チェーンの再構築：あるチップ会社が特定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導入のハードルを下げる。
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開発の間でバランスを求める。
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能力の最適化成果が共有され、技術の反復と普及が加速される。
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、その主要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 Attention, MLA）を導入しています。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。それぞれの専門家には独自の専門分野があり、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担当します。これにより、モデルの効率と正確性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目できるようにし、さらにモデルの性能を向上させます。
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、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、低精度を許容できる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。従来の推論方法は一歩ずつ進み、各ステップで1つのトークンのみを予測します。一方、MTP技術は一度に複数のトークンを予測することができ、推論の速度を大幅に向上させるとともに、推論の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ました。強化学習は、モデルにコーチを与えるようなもので、報酬と罰を通じてモデルにより良い行動を学ばせます。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、モデルの性能向上を保証しつつ、不必要な計算を減らし、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チェーン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。
チップ業界への影響
多くの人がDeepSeekが特定のソフトウェア層を回避し、あるチップ会社への依存から脱却したと考えています。実際には、DeepSeekはその会社のPTX（Parallel Thread Execution）層を通じ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命令の間に位置する中間表現言語であり、この層を操作することでDeepSeekはより細かな性能調整を実現しています。
このことは半導体業界に対して二面性の影響を与えます。一方では、DeepSeekは特定のハードウェアおよびソフトウェア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ハードル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、本来は高性能GPUでしか動作できなかった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産業に技術的なブレークスルー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、高効率アルゴリズムが計算能力の需要圧力を軽減し、計算能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、投資収益率を向上させることができます。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能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することができ、より多くの垂直分野のAIソリューションの登場を促進します。
Web3+AIへの大きな影響
非中央集権の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しい推進力を提供し、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が去中心化されたAI推論を可能にします。MoEアーキテクチャは分散デプロイ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、単一の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件が大幅に削減され、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、ネットワーク全体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：リアルタイム市場データ分析エージェント、短期価格変動予測エージェント、オンチェーン取引実行エージェント、取引結果監視エージェントなどの協調的な運用を通じて、ユーザーがより高い収益を得る手助けをします。
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モニタリングエージェント、スマートコントラクト実行エージェント、実行結果監視エージェントなどが協力して、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助けます。
DeepSeekは計算力の制約の下で、アルゴリズムの革新を通じて突破口を探し、中国のAI産業に差別化された発展パスを開拓しました。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、金融の革新に力を与える、これらの影響はデジタル経済の構図を再形成しています。今後のAIの発展はもはや計算力の競争だけではなく、計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などの革新者は技術的な知恵を使ってゲームルールを再定義しています。