DeepSeek V3 publié : un algorithme efficace ouvre de nouvelles directions pour l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la mise à jour de la version V3, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, avec des améliorations significatives en termes de capacités de code, de design UI et de capacités d'inférence. Cette mise à jour a suscité des discussions larges dans l'industrie sur la relation entre la puissance de calcul et l'algorithme.
Lors de la récente conférence 2025 GTC, les leaders de l'industrie ont fait l'éloge de DeepSeek. Ils ont souligné que la perception antérieure selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée ; les besoins informatiques futurs ne feront qu'augmenter, pas diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif de la percée algorithmique, soulève des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie de l'IA en raison de la relation entre les fournisseurs de matériel.
Évolution symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et les Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des voies techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de calcul de très grande taille, tandis que DeepSeek et d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différents courants techniques.
Reconfiguration de la chaîne de valeur : les fabricants de matériel deviennent des leaders en puissance d'IA grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : des modèles open source comme DeepSeek, LLaMA permettent de partager les résultats de l'innovation des Algorithme et de l'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek repose sur son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-têtes (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus qualifié s'en occupe, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Il utilise une précision plus élevée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires, afin d'assurer l'exactitude du modèle ; tandis qu'il réduit la précision lorsque des précisions plus faibles peuvent être acceptées, économisant ainsi des ressources de calcul, améliorant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Au stade de l'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles procèdent étape par étape, chaque étape prédisant un seul Token. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
percées dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement amélioré GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus de formation des modèles. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, guidant l'apprentissage d'un meilleur comportement grâce à des récompenses et des pénalités. Le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les exigences en matière de puissance de calcul tout au long de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en matière d'IA.
Impact sur les fabricants de matériel
DeepSeek optimise directement les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution) des fabricants de matériel. PTX est un langage intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles. En manipulant cette couche, DeepSeek peut réaliser un réglage de performance plus précis.
L'impact sur les fabricants de matériel est double : d'une part, DeepSeek est plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème, et la baisse des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir l'ensemble du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek pourrait changer la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant un GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire de consommation.
Importance pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, le modèle open source optimisé réduit les barrières à l'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de grandes ressources en puissance de calcul, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek fournit une nouvelle dynamique pour les infrastructures Web3 AI, avec une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des exigences de puissance de calcul réduites, rendant possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MOE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la nécessité de ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agent
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à l'agent de prédiction des fluctuations de prix à court terme, à l'agent d'exécution des transactions sur la chaîne et à l'agent de supervision des résultats de trading, qui fonctionnent ensemble pour aider les utilisateurs à obtenir un meilleur rendement.
Exécution automatique des contrats intelligents : l'agent de surveillance des contrats intelligents, l'agent d'exécution des contrats intelligents, l'agent de supervision des résultats d'exécution, etc. fonctionnent en coopération pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek cherche précisément à trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous des contraintes de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie AI en Chine. Réduire les barrières d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'AI, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. À l'avenir, le développement de l'AI ne sera plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre la puissance de calcul et l'algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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MetaverseVagabond
· 07-25 01:57
Encore des crêpes, ça a chuté dès le départ.
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SmartContractWorker
· 07-23 22:18
Enfin, ça ne bug plus.
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GateUser-a180694b
· 07-22 19:04
Qui peut encore le prendre ?
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wrekt_but_learning
· 07-22 04:23
Devenir un grand investisseur en puissance de calcul.
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ForkTongue
· 07-22 04:22
Qu'est-ce que c'est, ça ne vaut même pas la peine de balayer Quark.
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GasWaster
· 07-22 04:17
Encore un qui crie à la réduction des coûts mais ne peut pas se le permettre.
DeepSeek V3 révolutionne l'Algorithme AI et ouvre la voie à une nouvelle ère de calcul efficace.
DeepSeek V3 publié : un algorithme efficace ouvre de nouvelles directions pour l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la mise à jour de la version V3, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, avec des améliorations significatives en termes de capacités de code, de design UI et de capacités d'inférence. Cette mise à jour a suscité des discussions larges dans l'industrie sur la relation entre la puissance de calcul et l'algorithme.
Lors de la récente conférence 2025 GTC, les leaders de l'industrie ont fait l'éloge de DeepSeek. Ils ont souligné que la perception antérieure selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée ; les besoins informatiques futurs ne feront qu'augmenter, pas diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif de la percée algorithmique, soulève des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et des algorithmes dans le développement de l'industrie de l'IA en raison de la relation entre les fournisseurs de matériel.
Évolution symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et les Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des voies techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de calcul de très grande taille, tandis que DeepSeek et d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différents courants techniques.
Reconfiguration de la chaîne de valeur : les fabricants de matériel deviennent des leaders en puissance d'IA grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : des modèles open source comme DeepSeek, LLaMA permettent de partager les résultats de l'innovation des Algorithme et de l'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek repose sur son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-têtes (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus qualifié s'en occupe, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Il utilise une précision plus élevée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires, afin d'assurer l'exactitude du modèle ; tandis qu'il réduit la précision lorsque des précisions plus faibles peuvent être acceptées, économisant ainsi des ressources de calcul, améliorant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Au stade de l'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles procèdent étape par étape, chaque étape prédisant un seul Token. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
percées dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement
L'algorithme de renforcement amélioré GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus de formation des modèles. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, guidant l'apprentissage d'un meilleur comportement grâce à des récompenses et des pénalités. Le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les exigences en matière de puissance de calcul tout au long de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en matière d'IA.
Impact sur les fabricants de matériel
DeepSeek optimise directement les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution) des fabricants de matériel. PTX est un langage intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles. En manipulant cette couche, DeepSeek peut réaliser un réglage de performance plus précis.
L'impact sur les fabricants de matériel est double : d'une part, DeepSeek est plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème, et la baisse des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir l'ensemble du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek pourrait changer la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant un GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire de consommation.
Importance pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, un algorithme efficace réduit la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'allonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, le modèle open source optimisé réduit les barrières à l'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de grandes ressources en puissance de calcul, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek fournit une nouvelle dynamique pour les infrastructures Web3 AI, avec une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des exigences de puissance de calcul réduites, rendant possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MOE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la nécessité de ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agent
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à l'agent de prédiction des fluctuations de prix à court terme, à l'agent d'exécution des transactions sur la chaîne et à l'agent de supervision des résultats de trading, qui fonctionnent ensemble pour aider les utilisateurs à obtenir un meilleur rendement.
Exécution automatique des contrats intelligents : l'agent de surveillance des contrats intelligents, l'agent d'exécution des contrats intelligents, l'agent de supervision des résultats d'exécution, etc. fonctionnent en coopération pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek cherche précisément à trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous des contraintes de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie AI en Chine. Réduire les barrières d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'AI, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. À l'avenir, le développement de l'AI ne sera plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre la puissance de calcul et l'algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.