# DeepSeekがAIの新しいパラダイムをリード：コンピューティングパワー競争からアルゴリズム革新へDeepSeekは最近Hugging FaceでV3バージョンの更新——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顕著な向上が見られました。最近終了した2025 GTC会議で、NVIDIAのCEOはDeepSeekを高く評価し、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のは誤りであると強調しました。彼は今後のコンピューティング需要は減少するのではなく、増加するだけだと考えています。DeepSeekはアルゴリズムの突破を代表する製品であり、チップ供給との関係は考察する価値があります。まず、コンピューティングパワーとアルゴリズムがAI業界の発展に対して持つ意味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)## 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分野では、コンピューティングパワー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ています。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利用し、計算リソースの使用効率を向上させます。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：1. 技術路線の分化：一部の企業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、他の企業はアルゴリズムの効率化に焦点を当てて、異なる技術派閥を形成しています。2. 産業チェーンの再構築：特定のチップメーカーが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投資と効率的なアルゴリズム開発の間でバランスを取ることを目指します。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しています。## 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についての簡単な説明です：### 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、多頭潜在注意力メカニズム（Multi-Head Latent Attension, 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ち、特定の問題に直面した際には最も得意な専門家が処理を行うため、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焦点を当てることができ、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、トレーニングプロセスの異なる段階のニーズに応じて、適切な計算精度を動的に選択できるスマートなリソース配分器のようなものです。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、低精度で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、一度に1つのトークンのみを予測します。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、推論コストも削減されます。### 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がより良い行動を学ぶように導きます。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、不要なコンピューティングパワーを削減し、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的な技術体系を形成し、コンピューティングパワーの需要を削減しました。一般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。## チップメーカーへの影響多くの人々は、DeepSeekが特定のソフトウェア層を回避し、特定のチップメーカーへの依存を脱したと考えています。実際、DeepSeekは基盤となる命令セットを直接使用してアルゴリズムの最適化を行っています。この方法により、DeepSeekはより細かなパフォーマンス調整を実現しています。このことはチップメーカーに対して二重の影響を与えます。一方で、DeepSeekはハードウェアおよびエコシステムとより深く結びつき、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；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、これまで最高級のGPUでしか実行できなかった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実行でき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コンピューティングパワーの需要圧力を低下させ、コンピューティングパワー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、投資回収率を向上させることを可能にしました。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ました。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します。## Web3+AIへの大きな影響### 分散型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推進力を提供し、革新的なアーキテクチャ、高効率なアルゴリズム、および低いコンピューティングパワーの要求により、分散型AI推論を可能にしました。MOEアーキテクチャは分散展開に自然に適しており、異なるノードが異なる専門ネットワークを保持できるため、単一のノードが完全なモデルを保存する必要がなく、これにより単一ノードの保存および計算要求が大幅に低下し、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、高度なコンピューティングリソースへの要求をさらに低下させ、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. インテリジェント取引戦略の最適化：リアルタイムの市場データ分析、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、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、金融革新を促進するこれらの影響がデジタル経済の構図を再形成しています。未来のAIの発展はもはやコンピューティングパワーの競争ではなく、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です。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどの革新者たち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。
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GCAT
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GDOG
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DeepSeekはAIの新しいパラダイムをリードします：アルゴリズムの革新がWeb3エコシステムを再構築します
DeepSeekがAIの新しいパラダイムをリード：コンピューティングパワー競争からアルゴリズム革新へ
DeepSeekは最近Hugging FaceでV3バージョンの更新——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顕著な向上が見られました。
最近終了した2025 GTC会議で、NVIDIAのCEOはDeepSeekを高く評価し、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のは誤りであると強調しました。彼は今後のコンピューティング需要は減少するのではなく、増加するだけだと考えています。
DeepSeekはアルゴリズムの突破を代表する製品であり、チップ供給との関係は考察する価値があります。まず、コンピューティングパワーとアルゴリズムがAI業界の発展に対して持つ意味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
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分野では、コンピューティングパワー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ています。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利用し、計算リソースの使用効率を向上させます。
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：
技術路線の分化：一部の企業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、他の企業はアルゴリズムの効率化に焦点を当てて、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：特定のチップメーカーが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投資と効率的なアルゴリズム開発の間でバランスを取ることを目指します。
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しています。
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についての簡単な説明です：
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、多頭潜在注意力メカニズム（Multi-Head Latent Attension, 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ち、特定の問題に直面した際には最も得意な専門家が処理を行うため、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焦点を当てることができ、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、トレーニングプロセスの異なる段階のニーズに応じて、適切な計算精度を動的に選択できるスマートなリソース配分器のようなものです。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、低精度で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、一度に1つのトークンのみを予測します。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、推論コストも削減されます。
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がより良い行動を学ぶように導きます。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、不要なコンピューティングパワーを削減し、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的な技術体系を形成し、コンピューティングパワーの需要を削減しました。一般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。
チップメーカーへの影響
多くの人々は、DeepSeekが特定のソフトウェア層を回避し、特定のチップメーカーへの依存を脱したと考えています。実際、DeepSeekは基盤となる命令セットを直接使用してアルゴリズムの最適化を行っています。この方法により、DeepSeekはより細かなパフォーマンス調整を実現しています。
このことはチップメーカーに対して二重の影響を与えます。一方で、DeepSeekはハードウェアおよびエコシステムとより深く結びつき、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；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、これまで最高級のGPUでしか実行できなかった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実行でき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コンピューティングパワーの需要圧力を低下させ、コンピューティングパワー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、投資回収率を向上させることを可能にしました。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ました。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します。
Web3+AIへの大きな影響
分散型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推進力を提供し、革新的なアーキテクチャ、高効率なアルゴリズム、および低いコンピューティングパワーの要求により、分散型AI推論を可能にしました。MOEアーキテクチャは分散展開に自然に適しており、異なるノードが異なる専門ネットワークを保持できるため、単一のノードが完全なモデルを保存する必要がなく、これにより単一ノードの保存および計算要求が大幅に低下し、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、高度なコンピューティングリソースへの要求をさらに低下させ、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
インテリジェント取引戦略の最適化：リアルタイムの市場データ分析、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、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、金融革新を促進するこれらの影響がデジタル経済の構図を再形成しています。未来のAIの発展はもはやコンピューティングパワーの競争ではなく、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です。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどの革新者たち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。