Atualização do DeepSeek V3: Algoritmo inovador lidera um novo paradigma de IA
DeepSeek lançou recentemente a atualização da versão V3 na Hugging Face – DeepSeek-V3-0324, com parâmetros do modelo atingindo 6850 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, elogiou fortemente o DeepSeek e apontou que a percepção anterior do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a necessidade de chips estava errada. Ele enfatizou que a demanda computacional no futuro só aumentará, e não diminuirá.
Como um produto representativo de um avanço em algoritmos, a relação entre o DeepSeek e os fornecedores de chips suscitou reflexões sobre o papel do poder computacional e dos algoritmos no desenvolvimento da indústria.
A Evolução Simbiótica da Potência de Cálculo e do Algoritmo
No campo da IA, a melhoria do poder de cálculo fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem um maior volume de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de cálculo de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
Esta relação simbiótica está a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reconstrução da cadeia industrial: uma empresa de chips tornou-se líder em poder computacional de IA através do seu ecossistema, enquanto os provedores de serviços de nuvem diminuem a barreira de entrada através de serviços de poder computacional elástico.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
O surgimento de comunidades open source: modelos open source como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão de tecnologias.
Inovações Tecnológicas da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. A seguir está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma equipa eficiente, onde o Transformer lida com tarefas convencionais, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas, chamando o especialista mais adequado para cada problema específico. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Método de treino inovador
A DeepSeek propôs um framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework pode selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes etapas do processo de treinamento, garantindo a precisão do modelo, enquanto aumenta a velocidade de treinamento e reduz o uso de memória.
Aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Em comparação com a previsão passo a passo tradicional, a tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos.
Avanços no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Otimização Generalizada de Recompensa-Penalização), otimiza o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo consegue reduzir cálculos desnecessários enquanto garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Isso permite que placas gráficas de consumo comuns executem modelos de IA poderosos, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA.
Impacto nos fabricantes de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contorna certas camadas intermediárias, livrando-se assim da dependência de chips específicos. Na verdade, o DeepSeek realiza a otimização de algoritmos diretamente através do conjunto de instruções subjacente. Essa abordagem permite que o DeepSeek alcance um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto disto nos fabricantes de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao seu ecossistema, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de maneira eficiente em placas gráficas de gama média ou mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização de algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrições a chips de alta tecnologia, a abordagem de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de ponta.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados diminuíram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos computacionais, também podem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek, o que irá gerar mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de capacidade computacional tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para a implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e a eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto nível, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não só diminui a barreira de entrada para a participação no cálculo descentralizado de IA, mas também aumenta a capacidade e eficiência de cálculo de toda a rede.
Sistema de Múltiplas Inteligências
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações on-chain e supervisão de resultados de transações, a operação colaborativa de múltiplos agentes ajuda os usuários a obter maiores lucros.
Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização de contratos inteligentes, execução e supervisão de resultados através da colaboração de agentes inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
A DeepSeek, sob a restrição de poder computacional, busca inovações através de algoritmos para abrir um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta tecnologia e capacitar a inovação financeira, essas influências estão remodelando o panorama da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será mais apenas uma competição de poder computacional, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo percurso, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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CryptoTarotReader
· 07-24 12:31
A atualização tecnológica não é tão importante quanto melhorar a relação custo-benefício.
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WhaleMistaker
· 07-24 07:19
ainda não é um trabalhador de ferramentas web3
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Rugpull幸存者
· 07-24 07:19
Este parâmetro é mesmo exagerado.
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GasFeeNightmare
· 07-24 07:17
Ai, o caminho é selvagem
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NftCollectors
· 07-24 07:11
Analisando a atualização do DeepSeek V3 do ponto de vista da história da arte, é simplesmente o código da Vinci da era NFT, o nível de parâmetros ultrapassando 685 bilhões não é acidental, isso está altamente alinhado com a dimensão artística da proporção áurea, mais tarde vou escrever um longo artigo de dez mil palavras para argumentar a lei da evolução da IA na cadeia...
Atualização do DeepSeek V3: Inovação de Algoritmo lidera um novo padrão na indústria de IA
Atualização do DeepSeek V3: Algoritmo inovador lidera um novo paradigma de IA
DeepSeek lançou recentemente a atualização da versão V3 na Hugging Face – DeepSeek-V3-0324, com parâmetros do modelo atingindo 6850 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, elogiou fortemente o DeepSeek e apontou que a percepção anterior do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a necessidade de chips estava errada. Ele enfatizou que a demanda computacional no futuro só aumentará, e não diminuirá.
Como um produto representativo de um avanço em algoritmos, a relação entre o DeepSeek e os fornecedores de chips suscitou reflexões sobre o papel do poder computacional e dos algoritmos no desenvolvimento da indústria.
A Evolução Simbiótica da Potência de Cálculo e do Algoritmo
No campo da IA, a melhoria do poder de cálculo fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem um maior volume de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de cálculo de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
Esta relação simbiótica está a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.
Reconstrução da cadeia industrial: uma empresa de chips tornou-se líder em poder computacional de IA através do seu ecossistema, enquanto os provedores de serviços de nuvem diminuem a barreira de entrada através de serviços de poder computacional elástico.
Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
O surgimento de comunidades open source: modelos open source como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão de tecnologias.
Inovações Tecnológicas da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. A seguir está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma equipa eficiente, onde o Transformer lida com tarefas convencionais, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas, chamando o especialista mais adequado para cada problema específico. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Método de treino inovador
A DeepSeek propôs um framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework pode selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes etapas do processo de treinamento, garantindo a precisão do modelo, enquanto aumenta a velocidade de treinamento e reduz o uso de memória.
Aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Em comparação com a previsão passo a passo tradicional, a tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos.
Avanços no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Otimização Generalizada de Recompensa-Penalização), otimiza o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo consegue reduzir cálculos desnecessários enquanto garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Essas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Isso permite que placas gráficas de consumo comuns executem modelos de IA poderosos, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA.
Impacto nos fabricantes de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contorna certas camadas intermediárias, livrando-se assim da dependência de chips específicos. Na verdade, o DeepSeek realiza a otimização de algoritmos diretamente através do conjunto de instruções subjacente. Essa abordagem permite que o DeepSeek alcance um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto disto nos fabricantes de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao seu ecossistema, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de maneira eficiente em placas gráficas de gama média ou mesmo de consumo.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização de algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrições a chips de alta tecnologia, a abordagem de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de ponta.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados diminuíram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos computacionais, também podem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek, o que irá gerar mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de capacidade computacional tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para a implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e a eficiência do modelo.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto nível, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não só diminui a barreira de entrada para a participação no cálculo descentralizado de IA, mas também aumenta a capacidade e eficiência de cálculo de toda a rede.
Sistema de Múltiplas Inteligências
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações on-chain e supervisão de resultados de transações, a operação colaborativa de múltiplos agentes ajuda os usuários a obter maiores lucros.
Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização de contratos inteligentes, execução e supervisão de resultados através da colaboração de agentes inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
A DeepSeek, sob a restrição de poder computacional, busca inovações através de algoritmos para abrir um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão entre Web3 e IA, diminuir a dependência de chips de alta tecnologia e capacitar a inovação financeira, essas influências estão remodelando o panorama da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será mais apenas uma competição de poder computacional, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo percurso, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com a sabedoria chinesa.