ChainCatcher のメッセージによると、NVIDIA の CEO ジェンセン・ファンは、DeepSeek R1 のオープンソースリリースが推論 AI 技術の広範な応用を促進し、計算の需要を加速させたと述べています。OpenAI の o3、DeepSeek R1、xAI の Grok 3 などのモデルは、人工知能が知覚と生成モデルから、著しく計算能力を強化する必要がある長期的思考推論モデルへと移行していることを示しています。これらのモデルは複雑な問題を解決し、戦略的な意思決定を行い、論理的推論を活用することができますが、各タスクに必要な計算量は従来の推論ベースの人工知能の 100 倍です。ジェンセン・ファンは次のように述べています。「トレーニング後とモデルカスタマイズの規模は非常に大きく、必要な計算量はトレーニング前の数桁高くなる可能性があります。テスト時間の延長と新しい推論モデルの影響を受けて、私たちの推論需要は加速的に増加しています。」

ChainCatcher のメッセージによると、TechCrunch の報道で、マイクロソフトの副会長兼社長であるブラッド・スミス氏は、本日、上院の公聴会に出席した際、データセキュリティの観点から「中国のプロパガンダ」の影響を防ぐために、マイクロソフトは従業員に DeepSeek アプリの使用を禁止し、アプリストアにこの製品を掲載していないと述べました。DeepSeek のプライバシーポリシーによると、そのユーザーデータは中国のサーバーに保存されており、現地の法律に従う必要があります。注目すべきは、マイクロソフトが以前に安全評価と調整を経た DeepSeek R1 モデルを Azure クラウドサービスプラットフォームに導入したことです。これは、マイクロソフトが DeepSeek に対して企業内部の禁止令を公に認めた初めてのケースです。

ChainCatcher のメッセージによると、公式情報として、全同態暗号（FHE）基盤のプロジェクト Mind Network が正式に DeepSeek Hub をリリースしました。これは AgenticWorld エコシステム内で初の Advance Hub であり、エージェント（Agent）がトレーニング（Training）段階から実際の作業（Working）段階へと移行することを示しています。DeepSeek Hub では、ユーザーは保有するエージェントにタスクの実行を委託し、DeepSeek R1 に基づく暗号化された対話を体験し、貢献度に応じて FHE 報酬を獲得できます。全同態暗号（FHE）とオンチェーンコンセンサス機構を通じて、DeepSeek Hub はモデルの検証、推論の検証、協力的な暗号化による安全なエージェント作業環境を実現しました。Mind Network は DeepSeek に統合された初の FHE プロジェクトです。公式データによると、AgenticWorld のローンチ以来、Mind Network は 60,000 以上の AI エージェントを展開し、累計で 600 万時間以上のトレーニングを完了しています。Mind Network エコシステムのトークン $FHE は、バイナンス Alpha、Kraken、バイナンス契約などのプラットフォームで上場しており、ガバナンス、ステーキング、支払いなどの多機能を備え、FHE と AI セクターで引き続きリードしています。

ChainCatcher のメッセージによると、金十の報道で、アメリカの財務長官ベーセントは現地時間の水曜日の夜に、株式市場の売りは主に大型テクノロジー株の大幅な調整によるものであり、トランプ政権の保護主義政策によるものではないと述べました。ベーセントはテレビインタビューで「私は財務長官になろうとしているのであって、市場の評論家になろうとしているわけではありません。特にナスダック指数が DeepSeek 日にピークに達したことを指摘したいと思います。これは Mag7（米国株の七大巨頭）の問題であり、MAGA の問題ではありません。」と述べました。

ChainCatcher のメッセージによると、金十の報道に基づき、AI 分析プラットフォーム aitools.xyz のデータによれば、DeepSeek は世界で最も成長が早い AI ツールとなり、その月間新規ウェブサイト訪問者数は OpenAI の ChatGPT を超えています。報告によれば、DeepSeek の 2025 年 2 月の訪問者数は 5.25 億回に達し、ChatGPT の 5 億回を上回りました。現在、DeepSeek の市場シェアは 6.58% で、ChatGPT と Canva に次いでおり、両者はそれぞれ 43.16% と 8.27% のシェアを占めています。

ChainCatcher のメッセージによると、奇安信 Xlab ラボの分析により、X プラットフォームの三度のダウンは、春節期間中に DeepSeek を攻撃したのと同じ主要なボットネットによる大規模なネットワーク攻撃が原因であることがわかりました。このボットネットは Mirai の変種ボットネット RapperBot と呼ばれ、「プロの暴力団」に属する攻撃組織です。奇安信 Xlab ラボは、攻撃の時間が X プラットフォームのダウン時間と完全に一致していることを発見しました。主に北京時間の 3 月 10 日の午後 10 時から 11 日の午前 2 時までに集中しています。このボットネットは長年にわたり活発で、平均して毎日数百のターゲットを攻撃し、ピーク時には千を超える指令を発信しています。攻撃対象はブラジル、ベラルーシ、ロシア、中国、スウェーデンなどの地域に分布しています。今回の攻撃は規模が大きく、激しさも強く、直接的に X プラットフォームがアメリカ東部時間の 3 月 10 日に三度の明らかなサービス中断を経験し、最高で 20,538 人のユーザーが障害を報告しました。

ChainCatcher のメッセージによると、IBTimes の報道では、ゲームスタジオ Dizzaract の創設者 Ilman Shazhaev がインタビューで、DeepSeek の低コスト AI 開発方法は「励みになる」と述べ、ブロックチェーンの発展における重要な触媒となる可能性があるとしています。彼は「高性能な AI モデルが低コストで入手できるなら、より多くの分散型システムがあらゆるレベルでそれを活用できるようになる」と指摘しました。Shazhaev は、DeepSeek のオープンウェイト設計と二段階強化学習トレーニング方法が、AI 開発の理念の真の転換を示していると考えています。彼は、このモデルがブロックチェーンゲームに重大な影響を与えると予測しており、特によりスマートなゲーム内経済を促進する点で重要だと述べています。OpenAI の CEO サム・アルトマンが DeepSeek がアメリカの AI 巨頭のデータを秘密裏に使用して AI アシスタントを訓練していると非難したにもかかわらず、Shazhaev は、特に暗号通貨と AI の融合分野の開発者の間で変化が起きていると信じています。彼は、予算の制約がブロックチェーン開発の障害であり、DeepSeek のチャットボットのようなモデルが魅力的な選択肢となっていると述べました。DeepSeek が今年 1 月に発表した AI モデルは、テクノロジー業界に衝撃を与え、関連するテクノロジー株や AI トークンの価格が下落しました。その後、アメリカのトランプ大統領は声明を発表し、アメリカのテクノロジー企業に対し、数十億ドルの開発コストを必要としない AI 技術から「目を覚まし」、学ぶよう呼びかけました。

ChainCatcher のメッセージによると、エルサルバドルのビットコインオフィスが明らかにしたところによれば、同国の大統領ブケレは最近、a16z の共同創設者マーク・アンドリーセンと benahorowitz.eth に会い、以下のテーマについて議論しました：エルサルバドルが自由技術に焦点を当てた新興地域技術センターとしての投資機会、後の DeepSeek 環境における AI の状況、そして AI におけるオープンソースと専有モデルなど。

ChainCatcher のメッセージによると、公安部ネット安全局の情報では、ネット上に次々と偽の DeepSeek ウェブサイトとトロイの木馬ウイルスが現れ、多くの人々に大きな困惑と安全リスクをもたらしています。犯罪グループは「DeepSeek」のブロックチェーンプロジェクトを立ち上げ、DeepSeek 技術に基づいて開発された分散型台帳プロジェクトであると主張し、多くの投資家をクラウドファンディングに引き込んで大量の資金を集めた後、チームは姿を消しました。最近、多くの人々がいわゆる「DeepSeek 公式グループ」に引き込まれ、グループ内では「ベータテスト資格」や「上級コース」を提供できると称する人がいて、「DeepSeekCoin」の仮想通貨を作成し、多くの投資家を引き寄せて購入させた結果、投資家が投入した資金はすべて無駄になりました。ネット警察は防止策を講じるよう警告しており、公式ウェブサイトや主流のアプリマーケットから正規の DeepSeek をダウンロードし、さまざまな安全リスクに警戒し、偽のプログラムをダウンロードする可能性を根本から回避するように呼びかけています。

ChainCatcher のメッセージによると、DeepSeek の発表において、オープンソースウィークの5日目に、その Fire-Flyer ファイルシステム（3FS）が正式にオープンソース化されました。高性能の並列ファイルシステムとして、3FS は最新の SSD と RDMA ネットワークを最大限に活用し、高速データアクセスを実現し、AI モデルのトレーニングと推論の効率を向上させます。3FS の主要性能指標：180 ノードのクラスターで 6.6 TiB/s の総読み取りスループットを実現25 ノードの GraySort ベンチマークテストで 3.66 TiB/分のスループットを達成単一ノードの KVCache クエリのピークスループットが 40+ GiB/s を超える3FS は分離型アーキテクチャを採用しており、データ前処理、データセットのロード、チェックポイントの保存/復元、埋め込みベクトル検索および推論 KVCache クエリをサポートし、強い一貫性のセマンティクスを備えています。DeepSeek は Smallpond データ処理フレームワークも同時に発表し、3FS のデータ管理能力をさらに最適化しました。

ChainCatcher のメッセージによると、金十の報道で、Deepseek はオープンソースウィークの第4日目にオープンソースの最適化並列戦略を発表しました。その中には、DualPipe------V3/R1 トレーニングにおける計算-通信オーバーラップのための双方向パイプライン並列アルゴリズム；EPLB------V3/R1 用の専門家並列負荷バランサー；および V3/R1 における計算-通信オーバーラップの分析が含まれています。

ChainCatcher のメッセージ、DeepSeek は本日発表しました。即日より北京時間の毎日 00:30 から 08:30 の夜間時間帯において、オフピーク割引キャンペーンを実施します。キャンペーン期間中、API 呼び出し料金が大幅に引き下げられ、DeepSeek-V3 は元の価格の 50% に、DeepSeek-R1 は 25% にまで低下します。公式は、この措置がユーザーに夜間の空いている時間を十分に活用し、より経済的でスムーズなサービス体験を享受してもらうことを目的としていると述べています。

ChainCatcher のメッセージによると、金十の報道では、NVIDIA は米国株式市場の水曜日の取引終了後に第4四半期の決算を発表する予定です。世界第2位の企業として、NVIDIA は投資家に次世代の Blackwell チップの需要が依然として強いことを証明し、DeepSeek AI モデルの影響を受けないことを示す必要があります。アナリストの平均予想では、NVIDIA の今四半期の収益は73%増加し、382億ドルに達する見込みで、昨年同期の収益は約200億ドルでした。以下はウォール街によるNVIDIAの決算発表に対する解釈です：瑞穗証券のアナリストは、NVIDIA が「予想通り」の決算を発表すると予想していますが、「成長の悩み」が生じる可能性があり、4月の四半期のデータセンター収益は安定する可能性があります。ウェードブッシュ証券は、NVIDIA が再び強力なパフォーマンスを示し、「明確に予想を上回り、予想を引き上げる」と考えています。調査によると、単一のAI企業の展開はDeepSeekによって鈍化していないとのことです。アメリカ銀行は、NVIDIA の2025年のデータセンター収益が前年同期比で60%増加すると予想しており、3月のGTC大会が次の重要な触媒であると指摘しています。ブルームバーグインテリジェンスは、NVIDIA が第4四半期の収益予想を達成する可能性が高く、Blackwell GPU の大幅な成長を背景に第1四半期の予想を引き上げると述べています。

ChainCatcher のメッセージ、Deepseek はオープンソースウィークの3日目に DeepGEMM のオープンソース化を発表しました。DeepGEMM は、DeepSeek-V3 で提案された細粒度スケーリング機能を備えた、シンプルで効率的な FP8 汎用行列積（GEMM）用に設計されたライブラリです。これは、通常のおよび混合専門家（MoE）グループの GEMM をサポートしています。このライブラリは CUDA で書かれており、インストール時にコンパイルは不要で、軽量な JIT（即時コンパイル）モジュールを使用して、実行時にすべてのカーネルをコンパイルします。FP8GEMM ライブラリは、V3/R1 のトレーニングと推論をサポートします。

ChainCatcher のメッセージによると、情報筋は DeepSeek がその R2 人工知能モデルのリリースを加速していると述べています。最初は5月にリリースする予定でしたが、現在はできるだけ早くリリースするために努力しています。

ChainCatcher のメッセージ、DeepSeek は本日「オープンソースウィーク」を開始し、最初のオープンソースのコードベースは Flash MLA------Hopper GPU に最適化された効率的な MLA デコーディングカーネルで、可変長シーケンスの処理のために設計されています。紹介によると、Flash MLA のインスピレーションは FlashAttention 2&3 と cutlass プロジェクトから得られました。