DeepSeekは、TransformerとMOE（Mixture of Experts）を組み合わせたアーキテクチャを採用し、マルチヘッド潜在注意機構（Multi-Head Latent Attention、MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、効率的なチームのようなもので、Transformerが通常のタスクを担当し、MOEは専門家グループのように各専門家が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い、モデルの効率と精度を大幅に向上させます。MLA機構は、モデルが異なる重要な詳細に柔軟に注目できるようにし、パフォーマンスをさらに向上させます。
DeepSeek V3の大規模アップデート コンピューティングパワーとアルゴリズムが共鳴しAIの未来を切り開く
DeepSeek V3の更新：コンピューティングパワーとアルゴリズムの共舞
最近、DeepSeekは人工知能モデルの分野で重大なブレークスルーを達成し、パラメータ数6850億のDeepSeek-V3-0324バージョンをリリースしました。このアップデートは、モデルのコード能力、UIデザイン、推論能力などの面でのパフォーマンスを大幅に向上させました。
最近開催された2025 GTC大会で、ある有名なテクノロジー企業の幹部がDeepSeekの業績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高性能チップの需要を減少させるだろうと考えていた見解は誤りであると強調しました。実際、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す。
DeepSeekはアルゴリズム革新の典型として、高性能コンピューティングハードウェアとの関係が業界で広く議論されています。本稿では、コンピューティングパワーとアルゴリズムが人工知能業界の発展に与える深遠な影響について深く探ります。
! 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
人工知能の分野では、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ています。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共生関係が人工知能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取り組んでいる一方で、他の企業はアルゴリズム効率の最適化に注力し、異なる技術流派を形成しています。
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人工知能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によって展開のハードルを下げました。
リソース配置の調整：企業の研究開発の重点がハードウェアインフラ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普及が加速しました。
DeepSeekの技術革新
DeepSeekの急速な台頭は、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わかりやすい説明です：
モデルアーキテクチャ最適化
DeepSeekは、TransformerとMOE（Mixture of Experts）を組み合わせたアーキテクチャを採用し、マルチヘッド潜在注意機構（Multi-Head Latent Attention、MLA）を導入しています。このアーキテクチャは、効率的なチームのようなもので、Transformerが通常のタスクを担当し、MOEは専門家グループのように各専門家が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い、モデルの効率と精度を大幅に向上させます。MLA機構は、モデルが異なる重要な詳細に柔軟に注目できるようにし、パフォーマンス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、賢いリソース配分器のように、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することができます。高精度計算が必要な場合は高い精度を使用し、モデルの正確性を保証します。低い精度が許容される場合は精度を下げることで、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。従来の推論方法は段階的に行われ、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、推論速度が大幅に向上し、推論コストも低減されます。
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す。これは、モデルに効率的なコーチを備え、報酬と罰を通じてモデルがより良い行動を学習するよう導くようなものです。従来の強化学習アルゴリズムと比較して、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、不要な計算を減らすことができ、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チェーンでコンピューティングパワーの需要を削減する完全な技術システムを形成しました。現在、一般消費者向けのグラフィックボードでも強力な人工知能モデルを実行できるようになり、人工知能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人工知能の革新に参加できるようになりました。
高性能計算ハードウェアへの影響
DeepSeekは特定のソフトウェア層を回避することで特定のハードウェアへの依存を減らしたという見解があります。実際には、DeepSeekは基盤となる命令セットを直接操作することで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はより精密なパフォーマンス調整を実現することができます。
このアプローチは、高性能コンピューティングハードウェア製造業者に対して二面的な影響を及ぼします。一方で、DeepSeekはハードウェアとエコシステムとの結びつきが深まり、人工知能アプリケーションの敷居が下がることで、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、従来はトップクラスのGPUでしか実行できなかった人工知能モデルが、今ではミッドレンジやエントリーレベル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。
AI業界への影響
DeepSeekのアルゴリズム最適化は人工知能産業に技術的突破の新しい道を提供しました。高性能チップの供給が制限されている背景の中で、「ソフトウェアがハードウェアを補完する」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ています。下流では、最適化されたオープンソースモデルが人工知能アプリケーションの開発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することができ、これによりより多くの垂直分野の人工知能ソリューションの出現が促進されるでしょう。
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ます。革新的なアーキテクチャ、高効率のアルゴリズム、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推論が可能になりました。MoEアーキテクチャは分散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と計算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
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、短期価格変動予測、オンチェーン取引実行、取引結果監視など、複数のエージェントの協調作業を通じて、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。
パーソナライズド投資ポートフォリオ管理：人工知能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のを助けます。
まとめ
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、人工知能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、高級チップへの依存を軽減し、金融革新に力を与える、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。未来の人工知能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知恵を使ってゲームのルールを再定義しています。