DeepSeek V3は、AIアルゴリズムに革命をもたらし、効率的なコンピューティングの新時代を切り開きます

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DeepSeek V3 発表:効率的なアルゴリズムがAIの新たな方向性を牽引

最近、DeepSeekはV3バージョンのアップデートを発表し、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を見せました。このアップデートは業界における計算能力とアルゴリズムの関係についての広範な議論を引き起こしました。

最近終了した2025 GTC会議で、業界のリーダーたちはDeepSeekに高い評価を与えました。彼は、市場が以前DeepSeekの効率的なモデルがチップの需要に対する見方を減少させるだろうと考えていたのは間違いであり、今後の計算需要は減るのではなく、より多くなるだろうと指摘しました。

DeepSeekはアルゴリズム突破の代表的な製品であり、ハードウェア供給との関係はAI業界の発展における算力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

計算力とアルゴリズムの共生進化

AI分野において、算力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ます。一方、アルゴリズムの最適化は算力をより効率的に活用し、計算リソースの使用効率を向上させることができます。

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. 技術路線の分化:一部の企業は超大型のアルゴリズム集群の構築を追求し、DeepSeekなどはアルゴリズムの効率最適化に注力し、異なる技術流派を形成している。

  2. 産業チェーンの再構築:ハードウェアメーカーはエコシステムを通じてAIアルゴリズムの主導者となり、クラウドサービスプロバイダーは弾力的な算力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と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計算力の最適化の成果を共有し、技術のイテレーションと拡散を加速させる。

DeepSeekの技術革新

DeepSeekの成功はその技術革新に依存しており、以下はその主要な革新点の簡単な説明です:

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、スーパー チームのようなもので、Transformerは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なものであり、各専門家は自身の専門分野を持っています。特定の問題に直面したときに最も適した専門家が処理を行い、モデルの効率と正確性が大幅に向上します。MLA機構は、モデルが情報を処理する際に異なる重要な詳細に柔軟に注目できるようにし、モデルの性能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、まるでスマートな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できます。高精度の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。一方で、低精度が許容される場合は精度を下げ、計算リソースを節約し、トレーニング速度を向上させ、メモリ使用量を減少させます。

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み、各ステップで一つのトークンを予測するものでした。一方、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るとともに、推論のコストも削減します。

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ました。強化学習は、モデルにコーチを付けるようなもので、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確保しながら不必要な計算を削減し、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、計算能力の要求を低下させました。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低下し、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。

ハードウェアメーカーへの影響

DeepSeekは、ハードウェアベンダーのPTX(Parallel Thread Execution)レイヤーを介してアルゴリズムの最適化を直接行います。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はより詳細な性能調整を実現できます。

これはハードウェアメーカーに対して二面性のある影響を与えます。一方で、DeepSeekはハードウェアおよびエコシステムとの結びつきが強まり、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、本来は高性能GPUでしか動作しなかったAIモデルが、中程度の性能や消費者向けのグラフィックカードでも効率的に動作する可能性があります。

中国のAI産業における意義

DeepSeekのアルゴリズム最適化は、中国のAI産業に技術的な打開策を提供しました。高性能チップが制約される中、「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計算力の需要圧力を軽減し、計算力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計算力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することができ、より多くの垂直分野のAIソリューションの出現を促進します。

Web3+AIへの大きな影響

非中央集権的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推論を可能にしました。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、高性能計算リソースの需要をさらに低下させ、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した。これは、分散型AI計算への参加のハードルを下げるだけでなく、ネットワーク全体の計算能力と効率を向上させます。

多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:リアルタイム市場データ分析エージェント、短期価格変動予測エージェント、オンチェーン取引実行エージェント、取引結果監視エージェントなどの協調運用を通じて、ユーザーがより高い利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監視エージェント、スマートコントラクト実行エージェント、実行結果監視エージェントなどが協調して動作し、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助けます。

DeepSeek は、算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つけ、中国の AI 産業に差別化された発展パスを切り開きました。応用のハードルを下げ、Web3 と AI の融合を促進し、高性能チップへの依存を軽減し、金融革新に力を与える、これらの影響がデジタル経済の構図を再構築しています。未来の AI の発展はもはや単なる算力競争ではなく、算力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は、DeepSeek などの革新者が中国の知恵を使ってゲームのルールを再定義しています。

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コメント
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MetaverseVagabondvip
· 07-25 01:57
またクレープが来た まだ始まったばかりなのに下落してしまった
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SmartContractWorkervip
· 07-23 22:18
ついにカクカクしなくなった
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GateUser-a180694bvip
· 07-22 19:04
誰がそれを持ち上げられるのか
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wrekt_but_learningvip
· 07-22 04:23
コンピューティングパワー大口投資家になった
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ForkTonguevip
· 07-22 04:22
何をしているの?クォークを使った方がいいよ。
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GasWastervip
· 07-22 04:17
またコスト削減を叫んでいるが、買う余裕がない。
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FUD_Whisperervip
· 07-22 04:08
コンピューティングパワーの再構築は素晴らしいあ
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