# DeepSeek V3モデル更新：アルゴリズム革新がAIの新しいパラダイムをリード近日、DeepSeekはV3バージョンの更新を発表しました——DeepSeek-V3-0324、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著しい向上が見られます。最近終了した2025 GTC大会で、幹部はDeepSeekを高く評価し、市場が以前にDeepSeekの効率的なモデルがチップ需要の理解を減少させると考えていたのは誤りであることを指摘しました。今後の計算需要は、少なくなるのではなく、むしろ増加するでしょう。DeepSeekはアルゴリズムの突破代表製品であり、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。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：一部の企業は超大型計算力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集中し、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：ある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柔軟な算力サービスを通じて展開のハードルを下げている。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平易な説明です：### 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は通常のタスクを担当し、MOEは専門家チームのようなもので、それぞれの専門家が自分の専門分野を持ち、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し、モデルの効率と正確性を大幅に向上させます。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、さらなる性能向上を実現します。### 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、スマートリソース配分器のように、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。高精度が必要な場合は高い精度を使用し、モデルの正確性を確保します。許容できる低精度の場合は精度を下げ、計算資源を節約し、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。従来の推論方法では、各ステップで1つのトークンのみを予測しますが、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、推論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配置するようなもので、報酬と罰によってモデルがより良い行動を学ぶことを導きます。DeepSeekの新しいアルゴリズムは、モデルの性能向上を保証しながら、不要な計算を削減し、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体の技術体系を形成し、計算能力の要求を低減します。一般的なコンシューマ向け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。## チップ供給業者への影響多くの人々は、DeepSeekが特定のサプライヤーへの依存から脱却するために、いくつかの中間層を回避したと考えています。実際には、DeepSeekはPTX（Parallel Thread Execution）層を通じてアルゴリズムの最適化を直接行っています。PTXは、高度なコードと実際の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はより精密なパフォーマンス調整を実現しています。これはチップ供給業者に対する影響が両面性を持っている。一方で、DeepSeekはハードウェアおよびエコシステムとの結びつきが深まっており、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る；他方で、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、もともとトップクラスの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向けのグラフィックカードでも効率的に動作することができるかもしれない。## AI業界にとっての意味DeepSeekのアルゴリズム最適化はAI産業に技術的な突破口を提供します。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、トップインポートチップへの依存を軽減します。上流では、高効率アルゴリズムが計算力の需要圧力を低下させ、計算力サービスプロバイダーがソフトウェア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モデルに基づいて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。## Web3+AIへの大きな影響### 非中央集権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、そして低い計算能力の要求が非中央集権的なAI推論を可能にします。MoEアーキテクチャは分散型デプロイメントに自然に適しており、異なるノードは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く、単一ノードのストレージと計算要求を大幅に削減し、モデルの柔軟性と効率を向上させます。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り、ネットワーク全体の計算能力と効率が向上しました。### マルチ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手助けをします。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、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する。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出し、AI産業における差別化された発展パスを開拓しています。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、金融革新を促進することで、これらの影響はデジタル経済の構造を再構築しています。今後の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となるでしょう。この新たなレースでは、DeepSeekなどのイノベーターが知恵を使ってゲームのルールを再定義しています。
DeepSeek V3の更新：6850億パラメータモデルがアルゴリズムの革新をリードし、AI産業の構造を再構築する
DeepSeek V3モデル更新：アルゴリズム革新がAIの新しいパラダイムをリード
近日、DeepSeekはV3バージョンの更新を発表しました——DeepSeek-V3-0324、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著しい向上が見られます。
最近終了した2025 GTC大会で、幹部はDeepSeekを高く評価し、市場が以前にDeepSeekの効率的なモデルがチップ需要の理解を減少させると考えていたのは誤りであることを指摘しました。今後の計算需要は、少なくなるのではなく、むしろ増加するでしょう。
DeepSeekはアルゴリズムの突破代表製品であり、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。
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：一部の企業は超大型計算力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集中し、異なる技術派閥を形成している。
産業チェーンの再構築：ある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柔軟な算力サービスを通じて展開のハードルを下げている。
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平易な説明です：
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は通常のタスクを担当し、MOEは専門家チームのようなもので、それぞれの専門家が自分の専門分野を持ち、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し、モデルの効率と正確性を大幅に向上させます。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、さらなる性能向上を実現します。
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、スマートリソース配分器のように、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。高精度が必要な場合は高い精度を使用し、モデルの正確性を確保します。許容できる低精度の場合は精度を下げ、計算資源を節約し、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。従来の推論方法では、各ステップで1つのトークンのみを予測しますが、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、推論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配置するようなもので、報酬と罰によってモデルがより良い行動を学ぶことを導きます。DeepSeekの新しいアルゴリズムは、モデルの性能向上を保証しながら、不要な計算を削減し、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体の技術体系を形成し、計算能力の要求を低減します。一般的なコンシューマ向け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。
チップ供給業者への影響
多くの人々は、DeepSeekが特定のサプライヤーへの依存から脱却するために、いくつかの中間層を回避したと考えています。実際には、DeepSeekはPTX（Parallel Thread Execution）層を通じてアルゴリズムの最適化を直接行っています。PTXは、高度なコードと実際の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はより精密なパフォーマンス調整を実現しています。
これはチップ供給業者に対する影響が両面性を持っている。一方で、DeepSeekはハードウェアおよびエコシステムとの結びつきが深まっており、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る；他方で、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、もともとトップクラスの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向けのグラフィックカードでも効率的に動作することができるかもしれない。
AI業界にとっての意味
DeepSeekのアルゴリズム最適化はAI産業に技術的な突破口を提供します。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、トップインポートチップへの依存を軽減します。
上流では、高効率アルゴリズムが計算力の需要圧力を低下させ、計算力サービスプロバイダーがソフトウェア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モデルに基づいて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。
Web3+AIへの大きな影響
非中央集権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、そして低い計算能力の要求が非中央集権的なAI推論を可能にします。MoEアーキテクチャは分散型デプロイメントに自然に適しており、異なるノードは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く、単一ノードのストレージと計算要求を大幅に削減し、モデルの柔軟性と効率を向上させます。
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り、ネットワーク全体の計算能力と効率が向上しました。
マルチ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手助けをします。
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、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する。
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出し、AI産業における差別化された発展パスを開拓しています。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、金融革新を促進することで、これらの影響はデジタル経済の構造を再構築しています。今後の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となるでしょう。この新たなレースでは、DeepSeekなどのイノベーターが知恵を使ってゲームのルールを再定義しています。