DeepSeek lidera un nuevo paradigma de IA: de la Potencia computacional a la innovación del Algoritmo
Recientemente, DeepSeek lanzó la última versión DeepSeek-V3-0324 en una conocida plataforma de IA, con parámetros del modelo que alcanzan 685 mil millones, presentando mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de un gigante tecnológico elogió altamente a DeepSeek y señaló que la creencia en el mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips es incorrecta. Enfatizó que la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.
Como un producto representativo de la ruptura de algoritmos, la relación entre DeepSeek y los proveedores de chips ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria de la IA.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona la base para la ejecución de algoritmos complejos, permitiendo que los modelos manejen mayores volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos computacionales.
Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen construir clústeres de potencia computacional ultra grandes, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reestructuración de la cadena de suministro: un gigante de los chips se convierte en líder en potencia computacional de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de entrada mediante servicios de potencia computacional 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 potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está intrínsecamente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla 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 cabezas (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura se asemeja a un equipo de expertos eficiente, donde cada miembro tiene su propio campo de especialización, y cuando se enfrenta a un problema, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que mejora significativamente la eficiencia y precisión del modelo.
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 diferentes etapas del proceso de entrenamiento, garantizando la precisión del modelo, al tiempo que mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de múltiples tokens (Multi-token Prediction, MTP), que puede predecir múltiples tokens a la vez, acelerando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo al mismo tiempo el costo de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensa y Penalización), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo puede mejorar el rendimiento del modelo mientras reduce el cálculo innecesario, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la potencia computacional necesaria en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo comunes pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Impacto en la industria de los chips
DeepSeek optimiza el algoritmo a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos) de una empresa de chips. 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 manipular este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto en la industria de los chips es doble. Por un lado, DeepSeek está más vinculado al hardware y al ecosistema relacionado, 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 demanda del mercado para los chips de alta gama; algunos modelos de IA que antes requerían GPU de alta gama 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 un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA en China. En un contexto de limitaciones en chips de alta gama, la idea de "software complementando hardware" ha reducido la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, los algoritmos eficientes reducen la presión sobre la potencia computacional, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware mediante la optimización del software, mejorando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, también 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 IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requisitos 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.
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 de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligente: a través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: múltiples agentes colaboran en la monitorización, ejecución y supervisión de resultados de contratos inteligentes, logrando la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de portafolios de inversión personalizada: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de participación o provisión de liquidez según la preferencia de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek, bajo la restricción de la potencia computacional, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir las barreras de aplicación, impulsar la fusión de Web3 y IA, disminuir la dependencia de chips de alta gama y potenciar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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GasFeeCry
· hace8h
la inteligencia artificial está demasiado competitiva, ¿no?
DeepSeek lidera un nuevo paradigma de IA: innovación en algoritmos y optimización de potencia computacional en paralelo
DeepSeek lidera un nuevo paradigma de IA: de la Potencia computacional a la innovación del Algoritmo
Recientemente, DeepSeek lanzó la última versión DeepSeek-V3-0324 en una conocida plataforma de IA, con parámetros del modelo que alcanzan 685 mil millones, presentando mejoras significativas en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de un gigante tecnológico elogió altamente a DeepSeek y señaló que la creencia en el mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips es incorrecta. Enfatizó que la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.
Como un producto representativo de la ruptura de algoritmos, la relación entre DeepSeek y los proveedores de chips ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria de la IA.
Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona la base para la ejecución de algoritmos complejos, permitiendo que los modelos manejen mayores volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos computacionales.
Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen construir clústeres de potencia computacional ultra grandes, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reestructuración de la cadena de suministro: un gigante de los chips se convierte en líder en potencia computacional de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de entrada mediante servicios de potencia computacional 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 potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está intrínsecamente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla 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 cabezas (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura se asemeja a un equipo de expertos eficiente, donde cada miembro tiene su propio campo de especialización, y cuando se enfrenta a un problema, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que mejora significativamente la eficiencia y precisión del modelo.
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 diferentes etapas del proceso de entrenamiento, garantizando la precisión del modelo, al tiempo que mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de múltiples tokens (Multi-token Prediction, MTP), que puede predecir múltiples tokens a la vez, acelerando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo al mismo tiempo el costo de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensa y Penalización), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo puede mejorar el rendimiento del modelo mientras reduce el cálculo innecesario, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la potencia computacional necesaria en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo comunes pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Impacto en la industria de los chips
DeepSeek optimiza el algoritmo a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos) de una empresa de chips. 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 manipular este nivel, DeepSeek puede lograr una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto en la industria de los chips es doble. Por un lado, DeepSeek está más vinculado al hardware y al ecosistema relacionado, 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 demanda del mercado para los chips de alta gama; algunos modelos de IA que antes requerían GPU de alta gama 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 un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA en China. En un contexto de limitaciones en chips de alta gama, la idea de "software complementando hardware" ha reducido la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, los algoritmos eficientes reducen la presión sobre la potencia computacional, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware mediante la optimización del software, mejorando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, también 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 IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requisitos 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.
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 de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligente: a través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: múltiples agentes colaboran en la monitorización, ejecución y supervisión de resultados de contratos inteligentes, logrando la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de portafolios de inversión personalizada: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de participación o provisión de liquidez según la preferencia de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek, bajo la restricción de la potencia computacional, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir las barreras de aplicación, impulsar la fusión de Web3 y IA, disminuir la dependencia de chips de alta gama y potenciar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.