DeepSeek lidera um novo paradigma de IA: da competição de poder de computação à inovação de algoritmos
Recentemente, o DeepSeek lançou a versão mais recente DeepSeek-V3-0324 na famosa plataforma de IA, com parâmetros do modelo alcançando 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de codificação, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO de uma grande empresa de tecnologia elogiou altamente a DeepSeek e apontou que a visão anterior do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada. Ele enfatizou que a demanda por computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
Como um produto representativo de um avanço algorítmico, a relação entre o DeepSeek e o fornecimento de chips suscitou reflexões sobre o papel do Poder de computação e do Algoritmo no desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de computação e evolução simbiética do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
Esta relação simbiótica está a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de poder de computação super grandes, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reconstrução da cadeia industrial: um gigante dos chips tornou-se o líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada através de serviços de poder de computação flexíveis.
Ajuste de alocação de recursos: As empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que a inovação em algoritmos e os resultados da otimização do poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simplificada dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz um mecanismo de atenção latente de múltiplas cabeças (Multi-Head Latent Attension, MLA). Esta arquitetura assemelha-se a uma equipa de especialistas eficiente, onde cada membro tem a sua própria área de especialização, e quando surge um problema, é tratado pelo especialista mais competente, aumentando significativamente a eficiência e precisão do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek propôs uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura pode escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada de acordo com as necessidades das diferentes fases do processo de treino, garantindo a precisão do modelo enquanto aumenta a velocidade de treino e reduz o consumo de memória.
melhoria da eficiência de raciocínio
A DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP), que permite prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos de inferência.
Algoritmo de aprendizado reforçado
O novo algoritmo de aprendizado de reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo consegue, ao mesmo tempo que garante a melhoria do desempenho do modelo, reduzir cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo a necessidade de poder de computação em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comum agora podem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA.
Impacto na indústria de chips
DeepSeek realiza a otimização de algoritmos através da camada PTX (Execução Paralela de Thread) de uma empresa de chips. PTX é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek consiga um ajuste de desempenho mais refinado ao operar nesta camada.
O impacto disso na indústria de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao ecossistema relacionado, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de alta gama agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA da China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura técnica para a indústria de IA na China. Com as limitações de chips de alta gama, a ideia de "software complementando hardware" aliviou a dependência de chips importados de ponta.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a necessidade de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de poder de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software e aumentem o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que resultará no surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3. Uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e uma necessidade de poder de computação reduzida tornam a inferência descentralizada de IA possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, permitindo que diferentes nós mantenham diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais avançados, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas reduz a barreira de entrada para a participação no cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade de cálculo e a eficiência de toda a rede.
Sistema Multiagente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de negociação e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obter um maior retorno.
Execução automatizada de contratos inteligentes: múltiplos agentes colaboram na monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
A DeepSeek, sob restrições de poder de computação, busca inovações através de algoritmos para abrir caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão do Web3 com a IA, diminuir a dependência de chips de alta performance e capacitar a inovação financeira, esses impactos estão remodelando o cenário da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma competição de poder de computação, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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GasFeeCry
· 7h atrás
a inteligência artificial está muito competitiva, não está?
DeepSeek lidera o novo paradigma da IA: inovação em algoritmos e otimização do Poder de computação em paralelo
DeepSeek lidera um novo paradigma de IA: da competição de poder de computação à inovação de algoritmos
Recentemente, o DeepSeek lançou a versão mais recente DeepSeek-V3-0324 na famosa plataforma de IA, com parâmetros do modelo alcançando 685 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de codificação, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO de uma grande empresa de tecnologia elogiou altamente a DeepSeek e apontou que a visão anterior do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada. Ele enfatizou que a demanda por computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
Como um produto representativo de um avanço algorítmico, a relação entre o DeepSeek e o fornecimento de chips suscitou reflexões sobre o papel do Poder de computação e do Algoritmo no desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de computação e evolução simbiética do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
Esta relação simbiótica está a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de poder de computação super grandes, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reconstrução da cadeia industrial: um gigante dos chips tornou-se o líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada através de serviços de poder de computação flexíveis.
Ajuste de alocação de recursos: As empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que a inovação em algoritmos e os resultados da otimização do poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simplificada dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz um mecanismo de atenção latente de múltiplas cabeças (Multi-Head Latent Attension, MLA). Esta arquitetura assemelha-se a uma equipa de especialistas eficiente, onde cada membro tem a sua própria área de especialização, e quando surge um problema, é tratado pelo especialista mais competente, aumentando significativamente a eficiência e precisão do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek propôs uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura pode escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada de acordo com as necessidades das diferentes fases do processo de treino, garantindo a precisão do modelo enquanto aumenta a velocidade de treino e reduz o consumo de memória.
melhoria da eficiência de raciocínio
A DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP), que permite prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos de inferência.
Algoritmo de aprendizado reforçado
O novo algoritmo de aprendizado de reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo consegue, ao mesmo tempo que garante a melhoria do desempenho do modelo, reduzir cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo a necessidade de poder de computação em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comum agora podem executar poderosos modelos de IA, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA.
Impacto na indústria de chips
DeepSeek realiza a otimização de algoritmos através da camada PTX (Execução Paralela de Thread) de uma empresa de chips. PTX é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek consiga um ajuste de desempenho mais refinado ao operar nesta camada.
O impacto disso na indústria de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais profundamente ligada ao hardware e ao ecossistema relacionado, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de alta gama agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA da China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura técnica para a indústria de IA na China. Com as limitações de chips de alta gama, a ideia de "software complementando hardware" aliviou a dependência de chips importados de ponta.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a necessidade de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de poder de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software e aumentem o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que resultará no surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3. Uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e uma necessidade de poder de computação reduzida tornam a inferência descentralizada de IA possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, permitindo que diferentes nós mantenham diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó.
A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais avançados, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas reduz a barreira de entrada para a participação no cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade de cálculo e a eficiência de toda a rede.
Sistema Multiagente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de negociação e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obter um maior retorno.
Execução automatizada de contratos inteligentes: múltiplos agentes colaboram na monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
A DeepSeek, sob restrições de poder de computação, busca inovações através de algoritmos para abrir caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduzir as barreiras de aplicação, promover a fusão do Web3 com a IA, diminuir a dependência de chips de alta performance e capacitar a inovação financeira, esses impactos estão remodelando o cenário da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma competição de poder de computação, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com a sabedoria chinesa.