著者: BadBot、IOBC Capital
昨晩、DeepSeek は Hugging Face の V3 バージョンの更新版である DeepSeek-V3-0324 をリリースしました。このアップデートには 6,850 億のモデル パラメータが含まれており、コーディング機能、UI デザイン、推論機能が大幅に改善されています。
先日終了した 2025 GTC カンファレンスで、黄仁勲氏は DeepSeek を高く評価し、DeepSeek の効率的なモデルによって Nvidia チップの需要が減少するという市場のこれまでの認識は誤りであり、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。
アルゴリズムのブレークスルーを備えたスター製品として、DeepSeek と NVIDIA のコンピューティング電源との関係はどのようなものですか?まず、コンピューティング能力とアルゴリズムが業界の発展にとってどのような意義を持つのかについてお話ししたいと思います。
コンピューティング能力とアルゴリズムの共生的進化
AI の分野では、計算能力の向上により、より複雑なアルゴリズムの動作基盤が提供され、モデルが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なります。アルゴリズムの最適化により、コンピューティング能力をより効率的に活用し、コンピューティング リソースの利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能力とアルゴリズムの共生関係は、AI 業界の状況を変えつつあります。
技術ルートの差別化: OpenAI などの企業は超大規模コンピューティング クラスターの構築を追求し、DeepSeek などの企業はアルゴリズムの効率の最適化に重点を置き、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: NVIDIA は CUDA エコシステムを通じて AI コンピューティング パワーのリーダーとなり、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 サービスを通じて導入のハードルを下げました。
リソース割り当ての調整: 当社の研究開発は、ハードウェア インフラストラクチャへの投資と効率的なアルゴリズム開発のバランスをとることに重点を置いています。
オープンソース コミュニティの台頭: DeepSeek や 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能力の最適化の結果を共有できるようになり、テクノロジの反復と普及が加速されます。
DeepSeekの技術革新
DeepSeek の人気は、間違いなくその技術革新と切り離せないものです。ほとんどの人が理解できるように、簡単な言葉で説明します。
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、Multi-Head Latent Attension (MLA) メカニズムを導入しています。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 は日常的なタスクの処理を担当し、MOE はチーム内の専門家のグループのようなものです。各専門家には独自の専門分野があります。特定の問題に遭遇した場合、最も熟練した専門家が対応し、モデルの効率と精度を大幅に向上させることができます。 MLA メカニズムにより、モデルは情報処理時にさまざまな重要な詳細に柔軟に焦点を当てることができるため、モデルのパフォーマンスがさらに向上します。
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 プロセスのさまざまな段階での要件に基づいて適切なコンピューティング精度を動的に選択できるインテリジェントなリソース アロケータのようなものです。高精度の計算が必要な場合は、より高い精度を使用してモデルの精度を確保します。より低い精度が許容される場合は、精度を下げてコンピューティング リソースを節約し、トレーニング速度を上げ、メモリ使用量を削減します。
推論効率の向上
推論段階では、DeepSeek はマルチトークン予測 (MTP) テクノロジを導入しました。従来の推論方法は、ステップごとに 1 つのトークンのみを予測しながら、ステップごとに進めていくことです。 MTP テクノロジーは一度に複数のトークンを予測できるため、推論プロセスが大幅に高速化され、推論コストが削減されます。
強化学習アルゴリズムのブレークスルー
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。強化学習は、モデルにコーチを装備させ、報酬と罰を通してモデルがより良い行動を学習するように導くようなものです。従来の強化学習アルゴリズムでは、このプロセスで大量のコンピューティング リソースを消費する可能性がありますが、DeepSeek の新しいアルゴリズムはより効率的です。不要な計算を削減しながらモデルのパフォーマンスを向上させ、パフォーマンスとコストのバランスを実現します。
これらのイノベーションは、孤立した技術ポイントではなく、トレーニングから推論までのチェーン全体にわたって計算能力の要件を削減する完全な技術システムを形成します。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、より多くの開発者や企業が AI イノベーションに参加できるようになります。
Nvidiaへの影響
多くの人は、DeepSeek は Cuda レイヤーをバイパスし、NVIDIA への依存をなくすと考えています。実際、DeepSeek は NVIDIA の PTX (Parallel Thread Execution) レイヤーを通じてアルゴリズムを直接最適化します。 PTX は、高レベルの CUDA コードと実際の GPU 命令間の中間表現言語です。このレベルで動作することにより、DeepSeek はより洗練されたパフォーマンス チューニングを実現できます。
これは NVIDIA に二重の影響を及ぼします。一方で、DeepSeek は実際には NVIDIA のハードウェアや Cuda エコシステムとより深く結びついており、AI アプリケーションの敷居が下がることで市場規模全体が拡大する可能性があります。一方、DeepSeek のアルゴリズム最適化により、ハイエンド チップの市場需要構造が変化する可能性もあります。もともと実行に H100 などの GPU を必要としていた一部の AI モデルは、現在では A100 やコンシューマー グレードのグラフィック カードでも効率的に実行できる可能性があります。
中国のAI産業にとって何を意味するのか
DeepSeek のアルゴリズム最適化は、中国の AI 業界に技術的なブレークスルーの道を提供します。ハイエンドチップへの規制を背景に、「ソフトウェアがハードウェアを補完する」という考え方により、トップ輸入チップへの依存度が低下しました。
上流の効率的なアルゴリズムにより、コンピューティング パワーの需要に対する圧力が軽減され、コンピューティング パワー サービス プロバイダーはハードウェアのライフ サイクルを延長し、ソフトウェアの最適化を通じて投資収益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 モデルにより、AI アプリケーション開発のハードルが下がります。多くの中小企業は、大量のコンピューティング リソースを必要とせずに DeepSeek モデルに基づく競争力のあるアプリケーションを開発できるため、より垂直的な AI ソリューションの出現が促進されます。
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推進力をもたらします。革新的なアーキテクチャ、効率的なアルゴリズム、低い計算能力要件により、分散型 AI 推論が可能になります。 MoE アーキテクチャは、当然のことながら分散展開に適しています。異なるノードは異なるエキスパート ネットワークを保持できるため、完全なモデルを 1 つのノードに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コンピューティングの要件が大幅に削減され、モデルの柔軟性と効率が向上します。
FP8 トレーニング フレームワークにより、ハイエンド コンピューティング リソースの需要がさらに削減され、ノード ネットワークにさらに多くのコンピューティング リソースを追加できるようになります。これにより、分散型 AI コンピューティング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コンピューティング能力と効率も向上します。
マルチエージェントシステム
インテリジェントな取引戦略の最適化：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動作を通じて、ユーザーがより高い収益を得るのに役立ちます。
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連携して、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、最適なステーキングまたは流動性の機会をリアルタイムで見つけるのに役立ちます。
「私たちはほんの少し先の未来しか見ることができませんが、そこにはやるべき仕事がたくさんあることがわかります。」 DeepSeek は、コンピューティング能力の制約下でアルゴリズムの革新を通じて飛躍的な進歩を遂げ、中国の AI 産業に差別化された開発の道を切り開いています。アプリケーションの敷居を下げ、Web3とAIの統合を促進し、ハイエンドチップへの依存を減らし、金融イノベーションを可能にすることで、デジタル経済が再形成されつつあります。 AI の今後の発展は、単なる計算能力の競争ではなく、計算能力とアルゴリズムの協調的な最適化の競争になるでしょう。この新しい道では、DeepSeek などの革新者が中国の知恵でゲームのルールを再定義しています。
