DeepSeek V3 Lanzamiento: Algoritmo eficiente que lidera una nueva dirección en IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la actualización de la versión V3, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, mostrando mejoras significativas en la capacidad de codificación, el diseño de la interfaz de usuario y la capacidad de inferencia. Esta actualización ha suscitado un amplio debate en la industria sobre la relación entre la potencia de cálculo y el algoritmo.
En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria elogiaron altamente a DeepSeek. Señaló que la percepción previa del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de la ruptura en algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre el suministro de hardware y el papel de la potencia de cálculo y los algoritmos en el desarrollo de la industria de la IA.
La coevolución de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cálculo proporciona la base para ejecutar algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar una mayor cantidad de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la capacidad de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la capacidad de cálculo y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de rutas tecnológicas: algunas empresas persiguen la construcción de enormes clústeres de potencia de cálculo, mientras que DeepSeek y otros se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reestructuración de la cadena de suministro: los fabricantes de hardware se convierten en los líderes en capacidad de cálculo de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de capacidad de cálculo flexible.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Auge de la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA 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 no se puede separar de 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 (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezales (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de él, lo que aumenta significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco funciona como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos de cálculo, aumenta la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales se realizan paso a paso, prediciendo un Token a la vez. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una sola vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
avance en el Algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensas), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como equipar al modelo con un entrenador, guiándolo a aprender mejores comportamientos a través de recompensas y castigos. El nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, capaz de reducir cálculos innecesarios mientras asegura una mejora en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que ha reducido significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de hardware
DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos) del fabricante de hardware. PTX es un lenguaje de representación intermedia que se encuentra entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto en los fabricantes de hardware es doble: por un lado, DeepSeek se ha vinculado más profundamente con el hardware y el ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría expandir 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 anteriormente requerían GPU de alta gama para funcionar, ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de IA en China. En el contexto de las limitaciones de los chips de alta gama, la idea de "software que complementa al hardware" alivia la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente ha reducido la presión sobre la demanda de poder de cálculo, permitiendo a los proveedores de servicios de poder de cálculo extender el ciclo de vida 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 ha disminuido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de poder de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores 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 inteligencia artificial Web3; su arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requerimientos de potencia de cálculo 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 demanda de recursos de computación de alta gama, permitiendo que más recursos de computación se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en la computación descentralizada de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través de la operación conjunta de agentes de análisis de datos del mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de operaciones en cadena y agentes de supervisión de resultados de trading, se ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc. operan en conjunto para lograr una automatización más compleja de la lógica de negocios.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: AI ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek está buscando innovaciones a través de algoritmos bajo restricciones de potencia de cálculo, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa de potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista de carreras, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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MetaverseVagabond
· 07-25 01:57
Otra vez vienen los crepes, al principio ya se cayó.
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SmartContractWorker
· 07-23 22:18
Finalmente ya no se queda congelado.
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GateUser-a180694b
· 07-22 19:04
¿Quién puede seguir sosteniéndolo?
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wrekt_but_learning
· 07-22 04:23
撸Potencia computacionalGrandes inversores了
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ForkTongue
· 07-22 04:22
¿Qué está pasando? Ni siquiera es mejor que usar Quark.
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GasWaster
· 07-22 04:17
Otro que grita por reducir costos, no puede permitírselo.
DeepSeek V3 revoluciona el algoritmo de IA, liderando una nueva era de cálculo eficiente.
DeepSeek V3 Lanzamiento: Algoritmo eficiente que lidera una nueva dirección en IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la actualización de la versión V3, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, mostrando mejoras significativas en la capacidad de codificación, el diseño de la interfaz de usuario y la capacidad de inferencia. Esta actualización ha suscitado un amplio debate en la industria sobre la relación entre la potencia de cálculo y el algoritmo.
En la reciente conferencia GTC 2025, los líderes de la industria elogiaron altamente a DeepSeek. Señaló que la percepción previa del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de la ruptura en algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre el suministro de hardware y el papel de la potencia de cálculo y los algoritmos en el desarrollo de la industria de la IA.
La coevolución de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cálculo proporciona la base para ejecutar algoritmos más complejos, lo que permite a los modelos procesar una mayor cantidad de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la capacidad de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la capacidad de cálculo y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de rutas tecnológicas: algunas empresas persiguen la construcción de enormes clústeres de potencia de cálculo, mientras que DeepSeek y otros se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reestructuración de la cadena de suministro: los fabricantes de hardware se convierten en los líderes en capacidad de cálculo de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de capacidad de cálculo flexible.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Auge de la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA 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 no se puede separar de 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 (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezales (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de él, lo que aumenta significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco funciona como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos de cálculo, aumenta la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales se realizan paso a paso, prediciendo un Token a la vez. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una sola vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
avance en el Algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensas), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como equipar al modelo con un entrenador, guiándolo a aprender mejores comportamientos a través de recompensas y castigos. El nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, capaz de reducir cálculos innecesarios mientras asegura una mejora en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que ha reducido significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de hardware
DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos) del fabricante de hardware. PTX es un lenguaje de representación intermedia que se encuentra entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU, y al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto en los fabricantes de hardware es doble: por un lado, DeepSeek se ha vinculado más profundamente con el hardware y el ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría expandir 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 anteriormente requerían GPU de alta gama para funcionar, ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de IA en China. En el contexto de las limitaciones de los chips de alta gama, la idea de "software que complementa al hardware" alivia la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente ha reducido la presión sobre la demanda de poder de cálculo, permitiendo a los proveedores de servicios de poder de cálculo extender el ciclo de vida 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 ha disminuido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de poder de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores 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 inteligencia artificial Web3; su arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requerimientos de potencia de cálculo 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 demanda de recursos de computación de alta gama, permitiendo que más recursos de computación se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en la computación descentralizada de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través de la operación conjunta de agentes de análisis de datos del mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de operaciones en cadena y agentes de supervisión de resultados de trading, se ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc. operan en conjunto para lograr una automatización más compleja de la lógica de negocios.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: AI ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek está buscando innovaciones a través de algoritmos bajo restricciones de potencia de cálculo, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa de potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista de carreras, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.