Actualización de DeepSeek V3: Algoritmo innovador que lidera un nuevo paradigma de IA
DeepSeek lanzó recientemente la actualización de la versión V3 en Hugging Face —DeepSeek-V3-0324, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la recientemente finalizada conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, elogió altamente a DeepSeek y señaló que la creencia previa en el mercado de que el eficiente modelo de DeepSeek reduciría la comprensión de la demanda de chips era errónea. Subrayó que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
Como producto representativo del avance en algoritmos, la relación entre DeepSeek y los proveedores de chips ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia de cálculo y los algoritmos en el desarrollo de la industria.
La evolución simbiótica de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cómputo proporciona una base para ejecutar algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar mayores volúmenes de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la capacidad de cómputo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas buscan construir grandes clústeres de potencia de cálculo, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: una empresa de chips se convierte en líder en potencia de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de potencia elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la optimización de la potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas normales, y el MOE actúa como un grupo de expertos que llama al experto más adecuado según el problema específico. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a los detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria, mientras se garantiza la precisión del modelo.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). En comparación con la predicción paso a paso tradicional, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, acelerando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo costos.
ruptura del algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensa), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo puede mejorar el rendimiento del modelo mientras reduce cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Esto permite que las tarjetas gráficas de consumo estándar también puedan ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertos niveles intermedios, liberándose así de la dependencia de chips específicos. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través del conjunto de instrucciones subyacente. Este enfoque permite a DeepSeek lograr un ajuste de rendimiento más preciso.
El impacto en los fabricantes de chips es doble. Por un lado, DeepSeek está más integrado con el hardware y su ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda del mercado para chips de alta gama, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de primer nivel, ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona una ruta de avance técnico para la industria de la IA en China. En el contexto de la limitación de chips de alta gama, la idea de "software para complementar hardware" reduce la dependencia de los chips importados de alta calidad.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de uso del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en campos verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. Una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y una menor demanda de potencia computacional hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alta gama, lo que permite que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia computacional de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través del análisis de datos de mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de operaciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores beneficios.
Ejecución automática de contratos inteligentes: la monitorización de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados, entre otros, funcionan en conjunto para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez, según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek, bajo la restricción de la potencia de cálculo, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y capacitando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no es solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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CryptoTarotReader
· 07-24 12:31
La actualización tecnológica no es tan importante como mejorar la relación calidad-precio primero.
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WhaleMistaker
· 07-24 07:19
aún no soy un herramienta web3
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Rugpull幸存者
· 07-24 07:19
¿No es un poco exagerado este parámetro?
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GasFeeNightmare
· 07-24 07:17
Ay, el camino es salvaje
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NftCollectors
· 07-24 07:11
Desde la dimensión de la historia del arte, el análisis de esta actualización de DeepSeek V3 es simplemente el código Da Vinci de la era NFT, el nivel de parámetros que supera los 685 mil millones no es una coincidencia, esto se alinea perfectamente con la dimensión artística de la proporción áurea, más adelante voy a escribir un ensayo de diez mil palabras para demostrar la ley de evolución de la IA on-chain...
Actualización de DeepSeek V3: Innovación en el algoritmo que lidera un nuevo patrón en la industria de la IA
Actualización de DeepSeek V3: Algoritmo innovador que lidera un nuevo paradigma de IA
DeepSeek lanzó recientemente la actualización de la versión V3 en Hugging Face —DeepSeek-V3-0324, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la recientemente finalizada conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, elogió altamente a DeepSeek y señaló que la creencia previa en el mercado de que el eficiente modelo de DeepSeek reduciría la comprensión de la demanda de chips era errónea. Subrayó que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
Como producto representativo del avance en algoritmos, la relación entre DeepSeek y los proveedores de chips ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia de cálculo y los algoritmos en el desarrollo de la industria.
La evolución simbiótica de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cómputo proporciona una base para ejecutar algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar mayores volúmenes de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la capacidad de cómputo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas buscan construir grandes clústeres de potencia de cálculo, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: una empresa de chips se convierte en líder en potencia de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de potencia elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc., permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la optimización de la potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas normales, y el MOE actúa como un grupo de expertos que llama al experto más adecuado según el problema específico. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a los detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria, mientras se garantiza la precisión del modelo.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). En comparación con la predicción paso a paso tradicional, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, acelerando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo costos.
ruptura del algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensa), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo puede mejorar el rendimiento del modelo mientras reduce cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Esto permite que las tarjetas gráficas de consumo estándar también puedan ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertos niveles intermedios, liberándose así de la dependencia de chips específicos. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través del conjunto de instrucciones subyacente. Este enfoque permite a DeepSeek lograr un ajuste de rendimiento más preciso.
El impacto en los fabricantes de chips es doble. Por un lado, DeepSeek está más integrado con el hardware y su ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda del mercado para chips de alta gama, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de primer nivel, ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona una ruta de avance técnico para la industria de la IA en China. En el contexto de la limitación de chips de alta gama, la idea de "software para complementar hardware" reduce la dependencia de los chips importados de alta calidad.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de uso del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en campos verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. Una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y una menor demanda de potencia computacional hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alta gama, lo que permite que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia computacional de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través del análisis de datos de mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de operaciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores beneficios.
Ejecución automática de contratos inteligentes: la monitorización de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados, entre otros, funcionan en conjunto para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez, según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek, bajo la restricción de la potencia de cálculo, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y capacitando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no es solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.