計算能力の競争からアルゴリズム革新へ：DeepSeekが牽引するAIの新パラダイム
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計算能力の競争からアルゴリズム革新へ：DeepSeekが牽引するAIの新パラダイム
「われわれが見通せる未来はごく短いものにすぎないが、それでもそこにやるべき仕事がたくさんあることがわかる。」
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：BadBot、IOBC Capital
昨夜、DeepSeekはHugging Face上でV3バージョンのアップデート「DeepSeek-V3-0324」をリリースしました。モデルのパラメータ数は6850億に達し、コード生成能力、UI設計、推論能力などが顕著に向上しています。
先日終了した2025年GTCカンファレンスでは、黄仁勲（ジェンソン・フアン）氏がDeepSeekを高く評価するとともに、市場がこれまでDeepSeekの高効率モデルによりNVIDIAチップの需要が減少すると考えていた見解は誤りだと強調しました。彼は、将来の計算需要はますます増加するものであり、決して減少しないと述べました。
DeepSeekというアルゴリズムのブレークスルーを象徴する製品と、NVIDIAの計算能力供給の関係について考察する前に、まず計算力（算力）とアルゴリズムが産業発展に与える意義について議論したいと思います。
計算力とアルゴリズムの共生的進化
AI分野において、計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、モデルが大量のデータを処理し、より複雑なパターンを学習することを可能にします。一方で、アルゴリズムの最適化は計算力をより効率的に活用し、計算資源の利用効率を高めます。
この計算力とアルゴリズムの共生関係が、今まさにAI産業の構造を再編しつつあります。
技術路線の分化：OpenAIなどの企業は超大規模な計算クラスタの構築を目指す一方、DeepSeekはアルゴリズムの効率性最適化に注力しており、異なる技術流派が形成されています。
サプライチェーンの再編：NVIDIAはCUDAエコシステムを通じてAI計算力の主導的地位を確立し、クラウドサービスプロバイダーは柔軟な計算リソース提供により導入のハードルを下げています。
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高効率アルゴリズム開発の間で、研究開発の重点をバランスよく配置しようとしています。
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や計算最適化の成果が共有され、技術の反復と普及が加速しています。
DeepSeekの技術革新
DeepSeekの人気急上昇は、間違いなくその技術革新に裏打ちされています。以下ではわかりやすい言葉で説明し、多くの方々に理解いただけるように努めます。
モデルアーキテクチャの最適化
DeepSeekはTransformerとMOE（Mixture of Experts：専門家混合）を組み合わせたアーキテクチャを採用し、さらに多頭潜在注意機構（Multi-Head Latent Attention, MLA）を導入しています。このアーキテクチャはまるでスーパーチームのようで、Transformerが通常タスクを処理し、MOEはチーム内の専門家グループのような存在です。各専門家にはそれぞれ得意分野があり、特定の問題が発生した際に最も適した専門家が対応することで、モデル全体の効率性と正確性が大幅に向上します。MLA機構は、情報処理時に重要なディテールに柔軟に注目できるようになり、モデル性能をさらに引き上げます。
学習手法の革新
DeepSeekはFP8混合精度学習フレームワークを提案しています。これはまるでスマートなリソース配分装置のようで、学習プロセスの各段階におけるニーズに応じて、動的に適切な計算精度を選択できます。高精度が必要な場面では高い精度を使用してモデルの正確性を保ち、精度が低くても許容可能な場面では精度を下げることで計算リソースを節約し、学習速度を向上させ、メモリ使用量を削減します。
推論効率の向上
推論フェーズにおいて、DeepSeekはマルチトークン予測（Multi-token Prediction, MTP）技術を導入しています。従来の推論方式はステップバイステップで、各ステップで一つのトークンしか予測しません。一方、MTP技術は一度に複数のトークンを予測できるため、推論速度が大きく向上し、同時に推論コストも低下します。
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（Generalized Reward-Penalized Optimization）は、モデルの学習プロセスを最適化しています。強化学習は、モデルにコーチをつけるようなもので、報酬とペナルティによってモデルがより良い行動を学ぶように導きます。従来の強化学習アルゴリズムでは膨大な計算リソースを消費する可能性がありますが、DeepSeekの新アルゴリズムはより効率的で、モデル性能の向上を維持しながら不要な計算を削減し、性能とコストのバランスを実現しています。
これらの革新は孤立した技術ポイントではなく、訓練から推論までの一連の流れにおいて計算リソースの需要を体系的に削減する技術体系を形成しています。これにより、一般のコンシューマー向けGPUでも強力なAIモデルを実行可能となり、AIアプリケーションの導入ハードルが大幅に下がりました。より多くの開発者や企業がAIのイノベーションに参加できるようになっています。
NVIDIAへの影響
多くの人々は、DeepSeekがCUDAレイヤーを迂回し、NVIDIAへの依存から脱却したと考えています。しかし実際には、DeepSeekはNVIDIAのPTX（Parallel Thread Execution）層を直接活用してアルゴリズムの最適化を行っています。PTXは高レベルのCUDAコードと実際のGPU命令の中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はより細かなパフォーマンスチューニングを実現しています。
これはNVIDIAにとって二面的な影響を持ちます。一方では、DeepSeekは実際にはNVIDIAのハードウェアおよびCUDAエコシステムとの結びつきをさらに深めており、AIアプリケーションのハードル低下は市場規模の拡大にもつながる可能性があります。他方で、DeepSeekのアルゴリズム最適化は、ハイエンドチップに対する需要構造を変えるかもしれません。かつてはH100クラスのGPUでしか動作しなかったAIモデルが、現在ではA100やコンシューマー向けGPUでも効率的に動作するようになるのです。
中国AI産業にとっての意味
DeepSeekのアルゴリズム最適化は、中国AI産業の技術的突破口を開く道筋を示しています。ハイエンドチップの輸出制限という環境下で、「ソフトウェアでハードウェアの不足を補う」という戦略により、最先端の輸入チップへの依存度が低下しています。
上流側では、高効率なアルゴリズムにより計算リソースの需要圧力が軽減され、計算サービスプロバイダーはソフトウェアによる最適化を通じてハードウェアの使用期間を延ばし、投資収益率を高めることができます。下流側では、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。多くの中小企業が大量の計算リソースを持たなくても、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、さまざまな垂直領域におけるAIソリューションの出現を促進します。
Web3＋AIへの深い影響
非中央集権型AIインフラ
DeepSeekのアルゴリズム最適化は、Web3時代のAIインフラに新たな原動力を与えています。革新的なアーキテクチャ、高効率アルゴリズム、低い計算リソース要求により、非中央集権型のAI推論が現実のものとなっています。MoEアーキテクチャは分散型デプロイに天然的に適しており、異なるノードがそれぞれ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ありません。これにより、単一ノードのストレージおよび計算負荷が大幅に削減され、モデルの柔軟性と効率性が向上します。
FP8学習フレームワークは、ハイエンド計算リソースへの要求をさらに下げ、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す。これは、非中央集権型AI計算への参加ハードルを下げると同時に、ネットワーク全体の計算能力と効率を高める効果があります。
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：リアルタイムのマーケット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が協働し、ユーザーがより高いリターンを得られるよう支援します。
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監視エージェント、実行エージェント、結果監視エージェントなどが連携し、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許容度、投資目標、財務状況に基づき、最適なステーキングや流動性提供の機会をリアルタイムで探索・提案します。
「我々は未来のごく短い部分しか見ることができないが、そこにはすべき仕事がたくさんあることに気づくことができる。」DeepSeekはまさに計算リソースの制約下でアルゴリズムの革新を通じて突破口を見つけ出し、中国AI産業に差別化された発展経路を開いています。アプリケーション導入のハードル低下、Web3とAIの融合促進、ハイエンドチップへの依存軽減、金融イノベーションの支援——こうした影響が、今、デジタル経済の構図を再形成しています。今後のAI発展はもはや単なる計算力競争ではなく、計算力とアルゴリズムの協調的最適化の競争へと移行しています。この新しいレースにおいて、DeepSeekのような革新者が中国の知恵をもってゲームのルールを再定義しているのです。
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