今日は DeepSeek-V3 は MoE と FP8 訓練で学習効率を極限まで追求──H100 換算 2.7M 時間で SOTA 級へ

今日の核は、推論コストの再定義とエージェント実行環境の垂直統合にある。DeepSeek-V3 が FP8 訓練と MoE の最適化により H100 換算 2.7M 時間という驚異的な効率で SOTA 級の性能を叩き出した一方で、NVIDIA がエージェント向けチップ「RTX Spark」で推論負荷を物理層から解決しにきたのは偶然ではない。モデルの訓練効率と推論実行基盤の双方が同時に進化したことで、