# DeepSeek V3のアップデートがAIの新しいパラダイムをリードする昨晩、DeepSeekはあるプラットフォームで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大幅な向上が見られました。最近開催された2025 GTC会議で、あるテクノロジー企業のCEO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の理解を減少させると考えていたのは間違いであり、今後の計算需要は減少するのではなく、増加するだけだと強調しました。DeepSeekはアルゴリズムの突破口としての代表的な製品であり、チップ供給との関係は議論の余地があります。まず、AI業界の発展における計算能力とアルゴリズムの意義を分析しましょう。! [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)## マイニングパワーとアルゴリズムの共生進化AIの分野において、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、計算資源の使用効率を向上させることができます。計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：ある企業は超大型の計算力クラスターの構築を追求している一方で、別の企業はアルゴリズムの効率最適化に焦点を当てており、異なる技術派閥が形成されている。2. 産業チェーンの再構築：あるチップ会社はそのエコシステムを通じてAI計算力の主導者となり、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ハードルを下げています。3. 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。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、その技術革新から切り離せません。以下は、その主な革新点に関する簡単な説明です：### 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、マルチヘッド潜在注意メカニズム（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しました。このアーキテクチャは、高効率な専門家チームのように機能し、異なるタスクに応じて最適な専門家を動員することができ、モデルの効率と正確性を大幅に向上させます。### トレーニング手法の革新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、動的に適切な計算精度を選択し、モデルの正確性を保証しながら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、DeepSeekはマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。この技術により、複数のトークンを一度に予測でき、推論速度が大幅に向上し、推論コストが削減されます。### 強化学習アルゴリズムの突破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。このアルゴリズムは、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した。これらの革新は、トレーニングから推論まで計算能力の要求を全体的に低下させる完全な技術体系を形成しました。現在、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敷居が大幅に下がり、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。## チップサプライヤーへの影響DeepSeekがある半導体会社のソフトウェア層を回避し、その依存から脱却したという見解があります。実際には、DeepSeekはその会社の基盤となる命令セットを通じてアルゴリズムの最適化を直接行っています。このレイヤーを操作することで、DeepSeekはより細かなパフォーマンスチューニングを実現できます。このことはチップサプライヤーに対して二面的な影響を及ぼします。一方で、DeepSeekはそのハードウェアと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、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、これまで高性能GPUでしか動作できなかったAIモデルが、中堅レベルや消費者向けのグラフィックカードでも効率的に動作できるようになるかもしれません。## 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産業に技術的な突破口を提供しました。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、トップレベルの輸入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給圧力を軽減し、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長し、投資回収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アプリケーションの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ソリューションが登場することを促進します。## 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、低い計算能力の要求により、分散型AI推論が可能になります。MoEアーキテクチャは、分散デプロイメントに天然に適しており、異なるノードは異なる専門家ネットワークを保持でき、単一ノードが完全なモデルを保存する必要はありません。これにより、単一ノードのストレージと計算の要求が大幅に削減され、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。これにより、分散型AI計算への参加のハードルが低くなるだけでなく、ネットワーク全体の計算能力と効率も向上します。### マルチ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、短期的な価格変動予測、オンチェーン取引の実行、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収益を得られるよう支援します。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、実行、結果の監督など、複数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、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は計算能力の制約の下で、アルゴリズムの革新を通じて突破口を見出し、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、金融革新を実現することが、デジタル経済の構図を再形成しています。未来のAIの発展はもはや計算能力の競争だけではなく、計算能力とアルゴリズムの協調最適化の競争です。この新しいレースの中で、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。
DeepSeek V3のアップデートがAIの新しいパラダイムをリード アルゴリズムのブレークスルーがWeb3の発展を助ける
DeepSeek V3のアップデートがAIの新しいパラダイムをリードする
昨晩、DeepSeekはあるプラットフォームで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大幅な向上が見られました。
最近開催された2025 GTC会議で、あるテクノロジー企業のCEO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の理解を減少させると考えていたのは間違いであり、今後の計算需要は減少するのではなく、増加するだけだと強調しました。
DeepSeekはアルゴリズムの突破口としての代表的な製品であり、チップ供給との関係は議論の余地があります。まず、AI業界の発展における計算能力とアルゴリズムの意義を分析しましょう。
! 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
マイニングパワーとアルゴリズムの共生進化
AIの分野において、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、計算資源の使用効率を向上させることができます。
計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：ある企業は超大型の計算力クラスターの構築を追求している一方で、別の企業はアルゴリズムの効率最適化に焦点を当てており、異なる技術派閥が形成されている。
産業チェーンの再構築：あるチップ会社はそのエコシステムを通じてAI計算力の主導者となり、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ハードルを下げています。
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：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、その技術革新から切り離せません。以下は、その主な革新点に関する簡単な説明です：
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、マルチヘッド潜在注意メカニズム（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しました。このアーキテクチャは、高効率な専門家チームのように機能し、異なるタスクに応じて最適な専門家を動員することができ、モデルの効率と正確性を大幅に向上させます。
トレーニング手法の革新
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、動的に適切な計算精度を選択し、モデルの正確性を保証しながら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、DeepSeekはマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しました。この技術により、複数のトークンを一度に予測でき、推論速度が大幅に向上し、推論コストが削減されます。
強化学習アルゴリズムの突破
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。このアルゴリズムは、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した。
これらの革新は、トレーニングから推論まで計算能力の要求を全体的に低下させる完全な技術体系を形成しました。現在、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敷居が大幅に下がり、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。
チップサプライヤーへの影響
DeepSeekがある半導体会社のソフトウェア層を回避し、その依存から脱却したという見解があります。実際には、DeepSeekはその会社の基盤となる命令セットを通じてアルゴリズムの最適化を直接行っています。このレイヤーを操作することで、DeepSeekはより細かなパフォーマンスチューニングを実現できます。
このことはチップサプライヤーに対して二面的な影響を及ぼします。一方で、DeepSeekはそのハードウェアと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、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、これまで高性能GPUでしか動作できなかったAIモデルが、中堅レベルや消費者向けのグラフィックカードでも効率的に動作できるようになるかもしれません。
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産業に技術的な突破口を提供しました。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、トップレベルの輸入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給圧力を軽減し、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長し、投資回収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アプリケーションの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ソリューションが登場することを促進します。
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、低い計算能力の要求により、分散型AI推論が可能になります。MoEアーキテクチャは、分散デプロイメントに天然に適しており、異なるノードは異なる専門家ネットワークを保持でき、単一ノードが完全なモデルを保存する必要はありません。これにより、単一ノードのストレージと計算の要求が大幅に削減され、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。これにより、分散型AI計算への参加のハードルが低くなるだけでなく、ネットワーク全体の計算能力と効率も向上します。
マルチ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、短期的な価格変動予測、オンチェーン取引の実行、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収益を得られるよう支援します。
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、実行、結果の監督など、複数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、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は計算能力の制約の下で、アルゴリズムの革新を通じて突破口を見出し、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、金融革新を実現することが、デジタル経済の構図を再形成しています。未来のAIの発展はもはや計算能力の競争だけではなく、計算能力とアルゴリズムの協調最適化の競争です。この新しいレースの中で、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。