# DeepSeekはAIの新しいパラダイムをリードします：コンピューティングパワーの競争からアルゴリズムの革新へ最近、DeepSeekはHugging Face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遂げています。先日終了した2025 GTCカンファレンスで、NVIDIAのCEOである黄仁勲は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の需要を減少させると考えていたことは誤りであり、今後のコンピューティング需要はますます増加するだけで、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、業界の発展におけるコンピューティングパワーとアルゴリズムの役割についての考察を引き起こしました。! [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)## コンピューティングパワーとアルゴリズムの共生進化AI分野において、コンピューティングパワーの向上は、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、コンピューティングパワー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ることができます。コンピューティングパワー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：いくつかの会社は超大型コンピューティングパワー集群の構築を追求し、他の会社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ます。- 産業チェーンの再構築：チップメーカーはエコシステムを通じてAIコンピューティングパワーの主導者となり、クラウドサービスプロバイダーは弾力的なコンピューティングパワーサービスを通じてデプロイメントのハードルを下げます。- 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：オープンソースモデルによりアルゴリズムの革新とコンピューティングパワー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、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。各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、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、モデルの性能をさらに向上させます。### 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には、モデルの正確性を保証するために高い精度を使用し、低精度を受け入れられる場合に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、一歩ずつ進めて、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、推論の速度を大幅に向上させるとともに、推論コストを低下させます。### 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、モデルにコーチを提供し、コーチが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くようなものです。従来の強化学習アルゴリズムは、このプロセスで多くのコンピューティングパワー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プロセスでコンピューティングパワーの要求を低下させる完全な技術体系を形成しています。一般的な消費者向けGPU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革新に参加できるようになりました。## チップ製造業者への影響多くの人はDeepSeekがGPUメーカーのソフトウェア層を回避して依存から解放されたと考えていますが、実際にはDeepSeekはGPUメーカーの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GPU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、このレベルを操作することでDeepSeekはより精緻なパフォーマンスチューニングを実現しています。このことはチップメーカーに対して二面的な影響を与えます。一方で、DeepSeekは実際にハードウェアおよびエコシステムとの結びつきが深まり、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、元々高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、中程度の性能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ようになるかもしれません。## 中国のAI産業にとっての意義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。高性能チップの制約がある中で、「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コンピューティングパワーの需要圧力を軽減し、コンピューティングパワーサービスプロバイダーはソフトウェア最適化を通じてハードウェアの使用期間を延長し、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コンピューティングパワー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すでしょう。## Web3+AIへの大きな影響### 非中央集権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動力を提供し、革新的なアーキテクチャ、高効率のアルゴリズム、低いコンピューティングパワー要件により、分散型AI推論が可能になりました。MoEアーキテクチャは自然に分散デプロイメントに適しており、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いため、単一ノードのストレージおよび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、ハイエンドコンピューティングリソースへの依存をさらに低減し、より多くのコンピューティング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。### 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、コンピューティングパワーの制約の下で、アルゴリズムの革新を通じてブレークスルーを見つけ、中国の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の融合を推進し、高性能チップへの依存を軽減し、金融の革新を支援することによって、これらの影響がデジタル経済の構造を再形成しています。未来のAIの発展はもはやコンピューティングパワーの競争だけでなく、コンピューティングパワーとアルゴリズムの協調最適化の競争となります。この新しいレースで、DeepSeekなどのイノベーターは中国の知恵を用いてゲームのルールを再定義しています。
DeepSeekはアルゴリズム革新をリードし、AIの発展に新しいパラダイムを開く。
DeepSeekはAIの新しいパラダイムをリードします：コンピューティングパワーの競争からアルゴリズムの革新へ
最近、DeepSeekはHugging Face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遂げています。
先日終了した2025 GTCカンファレンスで、NVIDIAのCEOである黄仁勲は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の需要を減少させると考えていたことは誤りであり、今後のコンピューティング需要はますます増加するだけで、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、業界の発展におけるコンピューティングパワーとアルゴリズムの役割についての考察を引き起こしました。
! 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
コンピューティングパワーとアルゴリズムの共生進化
AI分野において、コンピューティングパワーの向上は、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、コンピューティングパワー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ることができます。
コンピューティングパワー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：
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、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。各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、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、モデルの性能をさらに向上させます。
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には、モデルの正確性を保証するために高い精度を使用し、低精度を受け入れられる場合に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、一歩ずつ進めて、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、推論の速度を大幅に向上させるとともに、推論コストを低下させます。
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、モデルにコーチを提供し、コーチが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くようなものです。従来の強化学習アルゴリズムは、このプロセスで多くのコンピューティングパワー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プロセスでコンピューティングパワーの要求を低下させる完全な技術体系を形成しています。一般的な消費者向けGPU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革新に参加できるようになりました。
チップ製造業者への影響
多くの人はDeepSeekがGPUメーカーのソフトウェア層を回避して依存から解放されたと考えていますが、実際にはDeepSeekはGPUメーカーの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GPU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、このレベルを操作することでDeepSeekはより精緻なパフォーマンスチューニングを実現しています。
このことはチップメーカーに対して二面的な影響を与えます。一方で、DeepSeekは実際にハードウェアおよびエコシステムとの結びつきが深まり、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、元々高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、中程度の性能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ようになるかもしれません。
中国のAI産業にとっての意義
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。高性能チップの制約がある中で、「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コンピューティングパワーの需要圧力を軽減し、コンピューティングパワーサービスプロバイダーはソフトウェア最適化を通じてハードウェアの使用期間を延長し、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コンピューティングパワー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すでしょう。
Web3+AIへの大きな影響
非中央集権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動力を提供し、革新的なアーキテクチャ、高効率のアルゴリズム、低いコンピューティングパワー要件により、分散型AI推論が可能になりました。MoEアーキテクチャは自然に分散デプロイメントに適しており、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いため、単一ノードのストレージおよび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、ハイエンドコンピューティングリソースへの依存をさらに低減し、より多くのコンピューティング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。
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、コンピューティングパワーの制約の下で、アルゴリズムの革新を通じてブレークスルーを見つけ、中国の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の融合を推進し、高性能チップへの依存を軽減し、金融の革新を支援することによって、これらの影響がデジタル経済の構造を再形成しています。未来のAIの発展はもはやコンピューティングパワーの競争だけでなく、コンピューティングパワーとアルゴリズムの協調最適化の競争となります。この新しいレースで、DeepSeekなどのイノベーターは中国の知恵を用いてゲームのルールを再定義しています。