# 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最近、DeepSeekは有名なAIプラットフォームで最新バージョン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、推論能力などの点で著しい向上が見られます。先ほど終了した2025 GTC会議で、あるテクノロジー大手のCEOはDeepSeekを高く評価し、市場が以前考えていたDeepSeekの効率的なモデルがチップの需要を減少させるという見解は間違っていると指摘しました。彼は、将来のコンピューティング需要は減少するのではなく、増加するだけだと強調しました。アルゴリズムの突破口を代表する製品であるDeepSeekは、チップ供給との関係がAI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ています。! [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](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。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ます。この共生関係はAI産業の構図を再構築しています：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最適化に専念し、異なる技術派閥が形成される。2. 産業チェーンの再構築：あるチップ大手がその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になり、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が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を共有し、技術のイテレーションと拡散を加速させます。## 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）を導入しました。このアーキテクチャは、効率的な専門家チームのようなもので、各メンバーは自分の専門分野を持ち、問題に直面したときには最も得意な専門家が処理し、モデルの効率と正確性を大幅に向上させています。### 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し、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できるため、推論速度が大幅に向上し、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（一般化報酬ペナルティ最適化）は、モデルのトレーニングプロセスを最適化します。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システムを形成し、コンピューティングパワーの要求を削減しています。一般的な消費者向け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ました。## チップ業界への影響DeepSeekは特定のチップメーカーのPTX（Parallel Thread Execution）レイヤーを通じてアルゴリズムの最適化を行います。PTXは高級コードと実際のGPU命令の間に位置する中間表現言語であり、このレイヤーを操作することで、DeepSeekはより細かいパフォーマンスの調整を実現できます。このことはチップ業界に対して二面性の影響を与えます。一方では、DeepSeekはハードウェアおよび関連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、以前は高性能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ー向けのグラフィックカードでも効率的に動作することができるかもしれません。## 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。高級チップが制限されている背景の中で、「ソフトウェアでハードウェアを補う」という考え方は、最高級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ができる。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る。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モデルを基に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進することになる。## Web3+AIへの大きな影響### 分散型AIインフラストラクチャDeepSeekのアルゴリズムの最適化は、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、そして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す。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と計算の要求が大幅に削減されます。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さらに低下させ、より多くのコンピューティングパワーがノードネットワークに参加できるようにしました。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した。### マルチエージェントシステム1. スマートトレーディング戦略の最適化：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収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、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、および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、高級チップ依存を軽減し、金融革新を実現することが、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。
DeepSeekがAIの新たな枠組みをリード：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が並行して行われる
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
最近、DeepSeekは有名なAIプラットフォームで最新バージョン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、推論能力などの点で著しい向上が見られます。
先ほど終了した2025 GTC会議で、あるテクノロジー大手のCEOはDeepSeekを高く評価し、市場が以前考えていたDeepSeekの効率的なモデルがチップの需要を減少させるという見解は間違っていると指摘しました。彼は、将来のコンピューティング需要は減少するのではなく、増加するだけだと強調しました。
アルゴリズムの突破口を代表する製品であるDeepSeekは、チップ供給との関係がAI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ています。
! 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。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ます。
この共生関係はAI産業の構図を再構築しています：
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最適化に専念し、異なる技術派閥が形成される。
産業チェーンの再構築：あるチップ大手がその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になり、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が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を共有し、技術のイテレーションと拡散を加速させます。
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）を導入しました。このアーキテクチャは、効率的な専門家チームのようなもので、各メンバーは自分の専門分野を持ち、問題に直面したときには最も得意な専門家が処理し、モデルの効率と正確性を大幅に向上させています。
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し、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
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できるため、推論速度が大幅に向上し、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（一般化報酬ペナルティ最適化）は、モデルのトレーニングプロセスを最適化します。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システムを形成し、コンピューティングパワーの要求を削減しています。一般的な消費者向け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ました。
チップ業界への影響
DeepSeekは特定のチップメーカーのPTX（Parallel Thread Execution）レイヤーを通じてアルゴリズムの最適化を行います。PTXは高級コードと実際のGPU命令の間に位置する中間表現言語であり、このレイヤーを操作することで、DeepSeekはより細かいパフォーマンスの調整を実現できます。
このことはチップ業界に対して二面性の影響を与えます。一方では、DeepSeekはハードウェアおよび関連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、以前は高性能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ー向けのグラフィックカードでも効率的に動作することができるかもしれません。
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。高級チップが制限されている背景の中で、「ソフトウェアでハードウェアを補う」という考え方は、最高級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ができる。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る。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モデルを基に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進することになる。
Web3+AIへの大きな影響
分散型AIインフラストラクチャ
DeepSeekのアルゴリズムの最適化は、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、そして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す。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と計算の要求が大幅に削減されます。
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さらに低下させ、より多くのコンピューティングパワーがノードネットワークに参加できるようにしました。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した。
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、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、および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、高級チップ依存を軽減し、金融革新を実現することが、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。