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し、MOEが専門家グループとして特定の問題を扱い、MLAメカニズムがモデルに重要な詳細に柔軟に注目できるようにする効率的なチームのようなものです。
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DeepSeek V3 アップデート: AI アルゴリズムのブレークスルーが業界の変革を推進
DeepSeek V3アップデート：AIアルゴリズムとコンピューティングパワーの新しいパラダイムをリード
近日、DeepSeekは最新の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。
先日終了した2025 GTC大会で、NVIDIAのCEOである黄仁勲はDeepSeekの成果を高く評価しました。彼は、市場が以前考えていたDeepSeekの効率的なモデルがチップ需要を減少させるという見解は誤りであり、実際には将来のコンピューティング需要はますます増加するだけだと指摘しました。
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がAI業界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協同発展
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、モデルがより大規模なデータを処理し、より複雑なパターンを学習できるようにします。同時に、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協同関係がAI産業の構図を再構築しています：
技術ルートの分化：いくつかの企業は超大型コンピューティングパワー集群の構築に専念し、他の企業はアルゴリズムの効率最適化に取り組んでおり、異なる技術派閥が形成されています。
産業チェーンの再構築：特定の企業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要なプレーヤーとなり、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展開のハードルを下げています。
リソース配置の調整：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研究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、その主要な技術革新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、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し、MOEが専門家グループとして特定の問題を扱い、MLAメカニズムがモデルに重要な詳細に柔軟に注目できるようにする効率的なチームのようなものです。
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ており、トレーニングプロセスのニーズに応じて適切なコンピューティングパワーを動的に選択することができ、モデルの精度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
推論段階では、DeepSeekはマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しており、一度に複数のトークンを予測することができ、推論速度を大幅に向上させ、コストを削減します。
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、性能の向上を保証しながら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した。
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システムを形成し、コンピューティングパワーの要求を低下させ、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し、AIアプリケーションの敷居を大幅に下げました。
チップサプライヤーへの影響
DeepSeekは、ある企業のPTX（Parallel Thread Execution）層を通じてアルゴリズム最適化を行い、実際にはハードウェア供給者のエコシステムとより深く結びついています。この最適化は、一方では全体の市場規模を拡大する可能性があり、他方で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もあります。
中国のAI産業にとっての意義
DeepSeekのアルゴリズムの最適化は、中国のAI産業に技術的なブレークスルーの道を提供しました。高級チップが制約される背景の中で、「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アプリケーションの開発のハードルを下げ、多くの中小企業が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ました。
Web3+AIへの大きな影響
分散型AIインフラストラクチャ
DeepSeekの革新はWeb3 AIインフラストラクチャに新たな推進力を提供します。MoEアーキテクチャは分散型展開に適しており、FP8トレーニングフレームワークは高性能コンピューティングリソースの需要を低下させ、これらはすべて分散型AI推論ネットワークの構築に寄与します。
マルチエージェントシステム
DeepSeekの技術革新はWeb3分野におけるマルチエージェントシステムの応用を可能にしました。具体的には：
スマートトレーディング戦略の最適化：複数の専門的なエージェントが協力して動作し、ユーザーがより高い利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：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はユーザーのニーズに基づいて、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探します。
DeepSeekはアルゴリズムの革新を通じて、中国のAI産業に差別化された発展パスを開き、アプリケーションの敷居を下げ、Web3とAIの融合を推進し、高性能チップへの依存を軽減し、金融イノベーションを強化しています。これらの影響はデジタル経済の構図を再構築しています。今後のAIの発展は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るでしょう。DeepSeekなどのイノベーターは、中国の知恵を使ってこの競争のルールを再定義しています。