Обновление DeepSeek V3: Алгоритм прорыва ведет к новой парадигме ИИ
DeepSeek недавно выпустил обновление версии V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметры модели достигли 6850 миллиардов, с заметными улучшениями в кодовых возможностях, дизайне пользовательского интерфейса и способности к выводу.
На недавно завершившейся конференции GTC 2025 генеральный директор NVIDIA Хуан Ренсюнь высоко оценил DeepSeek и отметил, что рынок ранее ошибочно полагал, что эффективная модель DeepSeek снизит потребность в чипах. Он подчеркнул, что в будущем вычислительные потребности только возрастут, а не уменьшатся.
В качестве знакового продукта прорыва в области алгоритмов, связь DeepSeek с поставками микросхем вызывает размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии отрасли.
Сосуществующая эволюция мощностей и алгоритмов
В области ИИ увеличение вычислительной мощности предоставляет основу для работы более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные модели; в то время как оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Эта симбиотическая связь меняет структуру индустрии ИИ:
Дифференциация технических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя разные технические школы.
Реконструкция цепочки поставок: одна чиповая компания стала лидером в области ИИ-вычислительной мощности через свою экосистему, в то время как облачные сервис-провайдеры снижали порог развертывания благодаря эластичным вычислительным услугам.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Подъем открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek, LLaMA, позволяют делиться достижениями в области алгоритмов и оптимизации вычислительных мощностей, ускоряя технологическую итерацию и распространение.
Технические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинацию архитектур Transformer и MOE (Mixture of Experts), а также вводит механизм многоголовой латентной внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде, где Transformer обрабатывает обычные задачи, а MOE выступает в роли экспертной группы, вызывая наиболее подходящего эксперта в зависимости от конкретной проблемы. Механизм MLA позволяет модели более гибко уделять внимание важным деталям, что further улучшает производительность.
Метод тренировки Алгоритм
DeepSeek предложил FP8 гибридный фреймворк тренировок. Этот фреймворк может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей на различных этапах тренировки, обеспечивая точность модели, одновременно увеличивая скорость тренировки и уменьшая потребление памяти.
Повышение эффективности алгоритма
На этапе вывода DeepSeek внедряет технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP). В отличие от традиционного пошагового предсказания, технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, значительно ускоряя скорость вывода и снижая затраты.
Прорыв в алгоритме强化学习
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм позволяет повысить производительность модели, одновременно снижая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали полную технологическую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки, от обучения до вывода. Это позволяет обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI модели, значительно снижая порог входа для AI приложений.
Влияние на производителей чипов
Многие считают, что DeepSeek обходит некоторые промежуточные уровни, тем самым избавляясь от зависимости от конкретных чипов. На самом деле, DeepSeek напрямую оптимизирует алгоритмы через базовый набор инструкций. Этот подход позволяет DeepSeek достигать более точной настройки производительности.
Влияние на производителей чипов двустороннее. С одной стороны, DeepSeek более тесно связана с оборудованием и его экосистемой, снижение барьеров для AI-приложений может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, некоторые AI-модели, которые раньше могли работать только на топовых GPU, теперь могут эффективно работать даже на средних или потребительских графических картах.
Значение для китайской AI-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический путь для прорыва в китайской AI-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream эффективный алгоритм снизил давление на требования к вычислительной мощности, что позволяет поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения и повысить доходность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снизили порог разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий могут разработать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek без больших ресурсов вычислительной мощности, что приведет к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую动力 для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованный AI вывод. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут содержать разные сети экспертов, без необходимости хранения полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям одного узла, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировка фрейма тем самым дополнительно снижает потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к узловой сети. Это не только снижает барьер для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает общую вычислительную способность и эффективность всей сети.
Многоагентная система
Оптимизация стратегий умной торговли: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок на блокчейне и мониторинга результатов торговли, содействие совместной работе нескольких агентов помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов по мониторингу, выполнению и контролю результатов смарт-контрактов для реализации автоматизации более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от их риск-профиля, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek, находясь под ограничением вычислительной мощности, через алгоритмические инновации находит прорывы, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI-индустрии. Снижение порога применения, продвижение слияния Web3 и AI, снижение зависимости от высококачественных чипов, наделение финансовых инноваций - эти воздействия пересматривают структуру цифровой экономики. Будущее развития AI больше не будет просто гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе такие инноваторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
6
Поделиться
комментарий
0/400
CryptoTarotReader
· 07-24 12:31
Техническое обновление не так важно, как повышение соотношения цены и качества.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WhaleMistaker
· 07-24 07:19
еще не web3 инструмент
Посмотреть ОригиналОтветить0
Rugpull幸存者
· 07-24 07:19
Этот параметр слишком раздули, не так ли?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeNightmare
· 07-24 07:17
Ой, путь дикий
Посмотреть ОригиналОтветить0
NftCollectors
· 07-24 07:11
С точки зрения истории искусства, обновление DeepSeek V3 — это просто да Винчи код эпохи NFT, уровень параметров, превышающий 685 миллиардов, не случайен, это высоко согласуется с художественной концепцией золотого сечения. Позже я собираюсь написать статью на десять тысяч слов, чтобы доказать законы эволюции AI в блокчейне...
Обновление DeepSeek V3: Алгоритм инноваций формирует новую структуру AI-индустрии
Обновление DeepSeek V3: Алгоритм прорыва ведет к новой парадигме ИИ
DeepSeek недавно выпустил обновление версии V3 на Hugging Face — DeepSeek-V3-0324, параметры модели достигли 6850 миллиардов, с заметными улучшениями в кодовых возможностях, дизайне пользовательского интерфейса и способности к выводу.
На недавно завершившейся конференции GTC 2025 генеральный директор NVIDIA Хуан Ренсюнь высоко оценил DeepSeek и отметил, что рынок ранее ошибочно полагал, что эффективная модель DeepSeek снизит потребность в чипах. Он подчеркнул, что в будущем вычислительные потребности только возрастут, а не уменьшатся.
В качестве знакового продукта прорыва в области алгоритмов, связь DeepSeek с поставками микросхем вызывает размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии отрасли.
Сосуществующая эволюция мощностей и алгоритмов
В области ИИ увеличение вычислительной мощности предоставляет основу для работы более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные модели; в то время как оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Эта симбиотическая связь меняет структуру индустрии ИИ:
Дифференциация технических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя разные технические школы.
Реконструкция цепочки поставок: одна чиповая компания стала лидером в области ИИ-вычислительной мощности через свою экосистему, в то время как облачные сервис-провайдеры снижали порог развертывания благодаря эластичным вычислительным услугам.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Подъем открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek, LLaMA, позволяют делиться достижениями в области алгоритмов и оптимизации вычислительных мощностей, ускоряя технологическую итерацию и распространение.
Технические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинацию архитектур Transformer и MOE (Mixture of Experts), а также вводит механизм многоголовой латентной внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде, где Transformer обрабатывает обычные задачи, а MOE выступает в роли экспертной группы, вызывая наиболее подходящего эксперта в зависимости от конкретной проблемы. Механизм MLA позволяет модели более гибко уделять внимание важным деталям, что further улучшает производительность.
Метод тренировки Алгоритм
DeepSeek предложил FP8 гибридный фреймворк тренировок. Этот фреймворк может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей на различных этапах тренировки, обеспечивая точность модели, одновременно увеличивая скорость тренировки и уменьшая потребление памяти.
Повышение эффективности алгоритма
На этапе вывода DeepSeek внедряет технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP). В отличие от традиционного пошагового предсказания, технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, значительно ускоряя скорость вывода и снижая затраты.
Прорыв в алгоритме强化学习
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм позволяет повысить производительность модели, одновременно снижая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали полную технологическую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки, от обучения до вывода. Это позволяет обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI модели, значительно снижая порог входа для AI приложений.
Влияние на производителей чипов
Многие считают, что DeepSeek обходит некоторые промежуточные уровни, тем самым избавляясь от зависимости от конкретных чипов. На самом деле, DeepSeek напрямую оптимизирует алгоритмы через базовый набор инструкций. Этот подход позволяет DeepSeek достигать более точной настройки производительности.
Влияние на производителей чипов двустороннее. С одной стороны, DeepSeek более тесно связана с оборудованием и его экосистемой, снижение барьеров для AI-приложений может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, некоторые AI-модели, которые раньше могли работать только на топовых GPU, теперь могут эффективно работать даже на средних или потребительских графических картах.
Значение для китайской AI-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический путь для прорыва в китайской AI-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream эффективный алгоритм снизил давление на требования к вычислительной мощности, что позволяет поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения и повысить доходность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снизили порог разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий могут разработать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek без больших ресурсов вычислительной мощности, что приведет к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую动力 для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованный AI вывод. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут содержать разные сети экспертов, без необходимости хранения полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям одного узла, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировка фрейма тем самым дополнительно снижает потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к узловой сети. Это не только снижает барьер для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает общую вычислительную способность и эффективность всей сети.
Многоагентная система
Оптимизация стратегий умной торговли: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок на блокчейне и мониторинга результатов торговли, содействие совместной работе нескольких агентов помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов по мониторингу, выполнению и контролю результатов смарт-контрактов для реализации автоматизации более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от их риск-профиля, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek, находясь под ограничением вычислительной мощности, через алгоритмические инновации находит прорывы, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI-индустрии. Снижение порога применения, продвижение слияния Web3 и AI, снижение зависимости от высококачественных чипов, наделение финансовых инноваций - эти воздействия пересматривают структуру цифровой экономики. Будущее развития AI больше не будет просто гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе такие инноваторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.