算力競争からアルゴリズム革新へ：DeepSeekが導くAIの新しいパラダイム

著者：BadBot，IOBC Capital

昨晩、DeepSeekはHugging FaceでV3バージョンの更新------DeepSeek-V3-0324を発表しました。モデルパラメータは6850億で、コード能力、UIデザイン、推論能力などが著しく向上しました。

先日終了した2025 GTC大会で、黄仁勲はDeepSeekに高い評価を与え、市場が以前にDeepSeekの効率的なモデルがNVIDIAチップの需要を減少させると考えていたのは誤りであり、今後の計算需要はますます増加するだけであると強調しました。

DeepSeekはアルゴリズムの突破口としてのスター製品であり、NVIDIAの計算能力供給との関係について、まず計算能力とアルゴリズムが業界の発展に与える意味について議論したいと思います。

計算能力とアルゴリズムの共生進化

AI分野において、計算能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計算能力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。

計算能力とアルゴリズムの共生関係はAI産業の構図を再構築しています：

技術路線の分化：OpenAIなどの企業は超大型計算クラスターの構築を追求し、DeepSeekなどはアルゴリズムの効率最適化に専念し、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：NVIDIAはCUDAエコシステムを通じてAI計算能力の主導者となり、クラウドサービスプロバイダーは弾力的な計算能力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投資と効率的なアルゴリズム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はアルゴリズムの革新と計算能力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ています。

DeepSeekの技術革新

DeepSeekの急成長はその技術革新と切り離せません。私は一般的な言葉を使って説明し、大多数の人が理解できるようにします。

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、多頭潜在注意機構（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しました。このアーキテクチャはまるでスーパーチームのようで、Transformerが通常のタスクを処理し、MOEがチーム内の専門家グループのように機能します。各専門家は自分の専門分野を持ち、特定の問題に直面したときには最も得意な専門家が処理を行うため、モデルの効率と正確性が大幅に向上します。MLA機構により、モデルは情報を処理する際に異なる重要な詳細に柔軟に注意を向けることができ、さらにモデルの性能が向上しました。

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、動的に適切な計算精度を選択するインテリジェントなリソース配分器のようなものです。高精度の計算が必要な場合には高い精度を使用し、モデルの正確性を保証します。一方、低精度で許容できる場合には精度を下げ、計算リソースを節約し、トレーニング速度を向上させ、メモリ使用量を削減します。

推論効率の向上

推論段階では、DeepSeekは多トークン予測（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、推論コストも削減されます。

強化学習アルゴリズムの突破

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、コーチが報酬と罰を通じてモデルにより良い行動を学ばせるようなものです。従来の強化学習アルゴリズムはこのプロセスで大量の計算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、モデルの性能向上を保証しつつ、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。

これらの革新は孤立した技術点ではなく、トレーニングから推論までの全チェーンで計算能力の需要を低減する完全な技術体系を形成しています。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下がり、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す。

NVIDIAへの影響

多くの人々はDeepSeekがCuda層を回避し、NVIDIAへの依存から脱却したと考えています。実際、DeepSeekはNVIDIAのPTX（Parallel Thread Execution）層を通じてアルゴリズムの最適化を直接行っています。PTXは高級CUDA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、この層を操作することでDeepSeekはより細かな性能調整を実現しています。

これがNVIDIAに与える影響は二面的です。一方では、DeepSeekは実際にはNVIDIAのハードウェアおよび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ハードル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、従来H100などのGPUでしか実行できなかったAIモデルが、今ではA100や消費者向けグラフィックカードでも効率的に実行できるかもしれません。

中国のAI産業への意義

DeepSeekのアルゴリズム最適化は中国のAI産業に技術的な突破口を提供しました。高性能チップが制限される中で、「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、高効率のアルゴリズムが計算能力の需要圧力を軽減し、計算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ばし、投資回収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がAIアプリケーションの開発ハードルを下げます。多くの中小企業は大量の計算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できるようになり、より多くの垂直分野のAIソリューションが生まれるでしょう。

Web3+AIへの深遠な影響

去中心化AIインフラ

DeepSeekのアルゴリズム最適化はWeb3 AI基盤に新たな動力を提供します。革新的なアーキテクチャ、高効率のアルゴリズム、低い計算能力の需要により、去中心化のAI推論が可能になります。MoEアーキテクチャは分散型展開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低下し、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さらに高性能計算リソースへの依存を低下させ、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なります。これにより、去中心化AI計算への参加ハードルが下がり、ネットワーク全体の計算能力と効率が向上します。

マルチエージェントシステム

スマート取引戦略の最適化：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運用により、ユーザーがより高い利益を得られるようにします。

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運用し、より複雑なビジネスロジックの自動化を実現します。

個別化された投資ポートフォリオ管理：AIが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手助けをします。

「私たちは非常に短い未来しか見ることができませんが、そこには多くの仕事があることを発見するには十分です。」DeepSeekは計算能力の制約の中で、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、高性能チップへの依存を軽減し、金融革新を支援するこれらの影響は、デジタル経済の構図を再形成しています。未来のAI発展はもはや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最適化の競争となります。この新しいレースにおいて、DeepSeekなどの革新者は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。