DeepSeek mène un nouveau paradigme de l'IA : de la Puissance de calcul à l'innovation algorithmique
Récemment, DeepSeek a publié la dernière version DeepSeek-V3-0324 sur une plateforme AI renommée, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, et des améliorations significatives dans la capacité de code, le design UI et la capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG d'un géant technologique a fortement loué DeepSeek, soulignant que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces, comme le pensait auparavant le marché, est erronée. Il a insisté sur le fait que la demande en puissance de calcul ne fera qu'augmenter dans le futur, et non diminuer.
En tant que produit représentatif de la percée d'algorithme, la relation entre DeepSeek et les fournisseurs de puces suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et de l'algorithme dans le développement de l'industrie de l'IA.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la Puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des Algorithmes complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes. En même temps, l'optimisation des Algorithmes peut utiliser la Puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
Cette relation symbiotique est en train de redéfinir le paysage de l'industrie de l'IA :
Divergence des voies techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différents courants techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : un géant des puces devient le leader de la puissance de calcul AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul 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 de la communauté open source : Les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA, etc. permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant l'itération et la diffusion des technologies.
Innovation technologique de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mélange d'experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attension, MLA). Cette architecture ressemble à une équipe d'experts efficace, chaque membre ayant son propre domaine d'expertise, et lorsque des problèmes surviennent, ils sont traités par l'expert le plus compétent, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle.
Méthode d'entraînement innovante
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes étapes du processus d'entraînement, tout en garantissant la précision du modèle, en augmentant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP), capable de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage renforcé
L'algorithme GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. Cet algorithme permet d'améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les besoins en Puissance de calcul sur toute 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'accès aux applications d'IA.
Impact sur l'industrie des puces
DeepSeek optimise ses algorithmes via la couche PTX (Exécution de Threads Parallèles) d'une certaine entreprise de puces. PTX est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles. En opérant à ce niveau, DeepSeek peut réaliser un réglage de performance plus précis.
L'impact sur l'industrie des puces est double. D'une part, DeepSeek est plus profondément lié au matériel et à l'écosystème associé, la réduction du seuil d'entrée des applications d'IA pourrait élargir l'échelle du marché global. D'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie technologique de percée pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de contraintes 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 les besoins en puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'allonger le cycle de vie du matériel via des optimisations logicielles, augmentant ainsi le retour sur investissement. En aval, le modèle open source optimisé abaisse le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses PME, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera l'émergence de plus de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond du Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent 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.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore les besoins en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela abaisse non seulement le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la puissance de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions on-chain et à la supervision des résultats des transactions, la collaboration de plusieurs agents aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : plusieurs agents intelligents fonctionnent en synergie pour surveiller, exécuter et superviser les résultats des contrats intelligents, réalisant ainsi une automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leur tolérance au risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek, sous contrainte de puissance de calcul, cherche des percées par l'innovation algorithmique, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières d'application, promouvoir l'intégration de Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et renforcer l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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DeepSeek mène la nouvelle configuration de l'IA : innovation d'algorithme et optimisation de la puissance de calcul en parallèle.
DeepSeek mène un nouveau paradigme de l'IA : de la Puissance de calcul à l'innovation algorithmique
Récemment, DeepSeek a publié la dernière version DeepSeek-V3-0324 sur une plateforme AI renommée, avec des paramètres de modèle atteignant 685 milliards, et des améliorations significatives dans la capacité de code, le design UI et la capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG d'un géant technologique a fortement loué DeepSeek, soulignant que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces, comme le pensait auparavant le marché, est erronée. Il a insisté sur le fait que la demande en puissance de calcul ne fera qu'augmenter dans le futur, et non diminuer.
En tant que produit représentatif de la percée d'algorithme, la relation entre DeepSeek et les fournisseurs de puces suscite des réflexions sur le rôle de la puissance de calcul et de l'algorithme dans le développement de l'industrie de l'IA.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la Puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des Algorithmes complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes. En même temps, l'optimisation des Algorithmes peut utiliser la Puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
Cette relation symbiotique est en train de redéfinir le paysage de l'industrie de l'IA :
Divergence des voies techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différents courants techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : un géant des puces devient le leader de la puissance de calcul AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul 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 de la communauté open source : Les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA, etc. permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant l'itération et la diffusion des technologies.
Innovation technologique de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mélange d'experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attension, MLA). Cette architecture ressemble à une équipe d'experts efficace, chaque membre ayant son propre domaine d'expertise, et lorsque des problèmes surviennent, ils sont traités par l'expert le plus compétent, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle.
Méthode d'entraînement innovante
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes étapes du processus d'entraînement, tout en garantissant la précision du modèle, en augmentant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP), capable de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage renforcé
L'algorithme GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. Cet algorithme permet d'améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les besoins en Puissance de calcul sur toute 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'accès aux applications d'IA.
Impact sur l'industrie des puces
DeepSeek optimise ses algorithmes via la couche PTX (Exécution de Threads Parallèles) d'une certaine entreprise de puces. PTX est un langage de représentation intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles. En opérant à ce niveau, DeepSeek peut réaliser un réglage de performance plus précis.
L'impact sur l'industrie des puces est double. D'une part, DeepSeek est plus profondément lié au matériel et à l'écosystème associé, la réduction du seuil d'entrée des applications d'IA pourrait élargir l'échelle du marché global. D'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie technologique de percée pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de contraintes 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 les besoins en puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'allonger le cycle de vie du matériel via des optimisations logicielles, augmentant ainsi le retour sur investissement. En aval, le modèle open source optimisé abaisse le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses PME, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera l'émergence de plus de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond du Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent 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.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore les besoins en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela abaisse non seulement le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la puissance de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions on-chain et à la supervision des résultats des transactions, la collaboration de plusieurs agents aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : plusieurs agents intelligents fonctionnent en synergie pour surveiller, exécuter et superviser les résultats des contrats intelligents, réalisant ainsi une automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidités en fonction de leur tolérance au risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek, sous contrainte de puissance de calcul, cherche des percées par l'innovation algorithmique, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières d'application, promouvoir l'intégration de Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et renforcer l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.