# DeepSeek V3:AI分野におけるアルゴリズムの革新近日、DeepSeekはHugging Faceに最新のV3バージョン更新——DeepSeek-V3-0324を発表しました。このモデルは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を遂げています。最近終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEO黄仁勋はDeepSeekを高く評価しました。彼は、市場が以前DeepSeekの効率的なモデルがチップ需要を減少させると考えていたのは間違いであり、将来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として、チップ供給との関係は深く掘り下げる価値があります。まずは、計算能力とアルゴリズムがAI業界の発展に与える意義を分析してみましょう。! [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. 技術ルートの分化：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：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力的な計算力サービスを通じて展開の敷居を下げています。3. リソースの配置調整：企業はハードウェアインフラへの投資と効率的アルゴリズムの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、Transformerが通常のタスクを処理する一方で、MOEは専門家グループとして機能し、各専門家は自分の専門分野を持っています。特定の問題に直面したとき、最も得意な専門家が処理を行うことで、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意を向けることができ、モデルの性能がさらに向上します。### トレーニング方法革新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、モデルの正確性を保証するために高い精度を使用します。一方、低精度を受け入れられる場合は、計算リソースを節約し、トレーニング速度を向上させ、メモリの占有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ており、各ステップで1つのトークンのみを予測します。しかし、MTP技術は一度に複数のトークンを予測できるため、推論の速度が大幅に向上し、推論コストも低減されました。### 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、モデルにコーチを装備させるようなもので、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、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、トレーニングから推論までの全体的な技術体系を形成し、計算力の要求を低下させました。一般的な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が特定の技術層を迂回することで、特定のサプライヤーへの依存を避けたと考えています。しかし実際には、DeepSeekは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的な影響を持っています。一方で、DeepSeekは実際にハードウェアおよび関連する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低くな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、もともと高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、今では中程度やコンシューマーレベルのグラフィックカードでも効率的に動作できるかもしれません。## 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る状況下で、"ソフトウェアが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計算能力の需要圧力を軽減し、計算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、投資収益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アプリケーション開発のハードルを下げる。多くの中小企業は大量の計算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できるようになり、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### 中央集権的でないAIインフラストラクチャDeepSeekのアルゴリズムの最適化は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、そしてより低い計算力の要求により、分散型AI推論の実現を可能にしました。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くなるため、単一ノードのストレージと計算の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：リアルタイムの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運用を通じて、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実行：スマートコントラクト監視エージェント、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探し、AI産業に差別化された発展の道を切り開いています。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、金融革新を可能にする、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。未来の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です。この新しいレースにおいて、DeepSeekのような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はAIアルゴリズムの革新を牽引し、Web3の未来を再構築します。
DeepSeek V3:AI分野におけるアルゴリズムの革新
近日、DeepSeekはHugging Faceに最新のV3バージョン更新——DeepSeek-V3-0324を発表しました。このモデルは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を遂げています。
最近終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEO黄仁勋はDeepSeekを高く評価しました。彼は、市場が以前DeepSeekの効率的なモデルがチップ需要を減少させると考えていたのは間違いであり、将来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として、チップ供給との関係は深く掘り下げる価値があります。まずは、計算能力とアルゴリズムがAI業界の発展に与える意義を分析してみましょう。
! 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：
技術ルートの分化：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：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力的な計算力サービスを通じて展開の敷居を下げています。
リソースの配置調整：企業はハードウェアインフラへの投資と効率的アルゴリズムの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、Transformerが通常のタスクを処理する一方で、MOEは専門家グループとして機能し、各専門家は自分の専門分野を持っています。特定の問題に直面したとき、最も得意な専門家が処理を行うことで、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意を向けることができ、モデルの性能がさらに向上します。
トレーニング方法革新
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、モデルの正確性を保証するために高い精度を使用します。一方、低精度を受け入れられる場合は、計算リソースを節約し、トレーニング速度を向上させ、メモリの占有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ており、各ステップで1つのトークンのみを予測します。しかし、MTP技術は一度に複数のトークンを予測できるため、推論の速度が大幅に向上し、推論コストも低減されました。
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、モデルにコーチを装備させるようなもので、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、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、トレーニングから推論までの全体的な技術体系を形成し、計算力の要求を低下させました。一般的な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が特定の技術層を迂回することで、特定のサプライヤーへの依存を避けたと考えています。しかし実際には、DeepSeekは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的な影響を持っています。一方で、DeepSeekは実際にハードウェアおよび関連する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低くな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、もともと高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、今では中程度やコンシューマーレベルのグラフィックカードでも効率的に動作できるかもしれません。
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る状況下で、"ソフトウェアが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計算能力の需要圧力を軽減し、計算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、投資収益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アプリケーション開発のハードルを下げる。多くの中小企業は大量の計算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できるようになり、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
中央集権的でないAIインフラストラクチャ
DeepSeekのアルゴリズムの最適化は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、そしてより低い計算力の要求により、分散型AI推論の実現を可能にしました。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くなるため、単一ノードのストレージと計算の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：リアルタイムの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運用を通じて、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実行：スマートコントラクト監視エージェント、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探し、AI産業に差別化された発展の道を切り開いています。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、金融革新を可能にする、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。未来の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です。この新しいレースにおいて、DeepSeekのような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。