DeepSeek ведет новый парадигму ИИ: от вычислительной мощности к алгоритмическим инновациям
Недавно DeepSeek выпустил последнюю версию DeepSeek-V3-0324 на известной AI платформе, параметры модели достигли 685 миллиардов, что значительно улучшило кодовые возможности, дизайн интерфейса и способности вывода.
На только что завершившейся конференции 2025 GTC, CEO одной из технологических гигантов высоко оценил DeepSeek и отметил, что мнение рынка о том, что эффективная модель DeepSeek снизит спрос на чипы, является ошибочным. Он подчеркнул, что будущие вычислительные потребности будут только расти, а не уменьшаться.
Как представительный продукт прорыва в алгоритмах, связь DeepSeek с поставками чипов вызвала размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии AI-индустрии.
Вычислительная мощность и эволюция алгоритмов в симбиозе
В области искусственного интеллекта повышение вычислительной мощности обеспечивает базу для работы сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Эта симбиотическая связь перестраивает ландшафт AI-отрасли:
Дифференциация технических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные мощностей, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя различные технические школы.
Реконструкция цепочки поставок: один из крупных производителей чипов стал лидером в области вычислительной мощности ИИ благодаря своей экосистеме, в то время как облачные сервисы снижают порог развертывания за счет эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Появление открытых сообществ: открытые модели, такие как DeepSeek, LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя итерацию и распространение технологий.
Технические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено простое объяснение его основных инновационных пунктов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинацию архитектур Transformer и MOE (Смешанная Экспертиза) и вводит механизм многоголового латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура похожа на эффективную команду экспертов, где каждый участник имеет свою область специализации, и при возникновении проблемы ею занимается наиболее опытный эксперт, что существенно повышает эффективность и точность модели.
Инновации в методах обучения
DeepSeek предложила рамки обучения с использованием смешанной точности FP8. Эта рамка может динамически выбирать подходящую вычислительную мощность в зависимости от требований на различных этапах обучения, обеспечивая точность модели, одновременно увеличивая скорость обучения и снижая использование памяти.
Повышение эффективности вывода
DeepSeek внедрила технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP), которая позволяет предсказывать несколько токенов за один раз, значительно ускоряя скорость вывода и снижая затраты на вывод.
Прорыв алгоритма обучения с подкреплением
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждения и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм позволяет повысить производительность модели, одновременно уменьшая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации образуют полную технологическую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь могут запускать мощные модели ИИ, значительно снижая порог входа для приложений ИИ.
Влияние на чиповую индустрию
DeepSeek оптимизирует алгоритмы через слой PTX (Parallel Thread Execution) от одной из компаний по производству чипов. PTX — это промежуточный язык представления, находящийся между высокоуровневым кодом и реальными инструкциями GPU, что позволяет DeepSeek осуществлять более тонкую настройку производительности.
Влияние на чиповую отрасль двустороннее. С одной стороны, DeepSeek более тесно связан с аппаратным обеспечением и сопутствующей экосистемой, снижение порога для применения ИИ может расширить общий объем рынка. С другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, некоторые модели ИИ, которые ранее могли работать только на высококачественных GPU, теперь могут эффективно работать на средних и даже потребительских видеокартах.
Значение для китайской AI-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет путь технологического прорыва для китайской AI-отрасли. В условиях ограничений на высококачественные чипы, идея "программного обеспечения, компенсирующего аппаратное обеспечение" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На верхнем уровне эффективные алгоритмы снижает давление на требования к вычислительной мощности, позволяя поставщикам вычислительной мощности продлевать срок службы оборудования за счет программной оптимизации и увеличивать доходность инвестиций. На нижнем уровне оптимизированные открытые модели снижают порог для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek без необходимости в больших ресурсах вычислительной мощности, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую动力 для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают децентрализованное AI-вычисление возможным. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, разные узлы могут иметь разные сети экспертов, без необходимости хранения полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранилищу и вычислениям на одном узле.
FP8 тренировочная рамка еще больше снизила требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к узловой сети. Это не только снижает барьер для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает вычислительную мощность и эффективность всей сети.
Многосистемные агенты
Оптимизация智能交易策略: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок в блокчейне и мониторинга результатов сделок, совместная работа нескольких агентов помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: несколько агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и контроль результатов, работают совместно для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в режиме реального времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от их предпочтений по риску, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek, находясь под ограничениями вычислительной мощности, ищет прорывы через инновации в алгоритмах, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI-индустрии. Снижение барьеров для применения, содействие интеграции Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, развитие финансовых инноваций — все эти факторы меняют структуру цифровой экономики. Будущее развития AI больше не будет просто соревнованием вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе инноваторы, такие как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
DeepSeek ведет новый курс в AI: параллельные инновации алгоритмов и оптимизация вычислительной мощности
DeepSeek ведет новый парадигму ИИ: от вычислительной мощности к алгоритмическим инновациям
Недавно DeepSeek выпустил последнюю версию DeepSeek-V3-0324 на известной AI платформе, параметры модели достигли 685 миллиардов, что значительно улучшило кодовые возможности, дизайн интерфейса и способности вывода.
На только что завершившейся конференции 2025 GTC, CEO одной из технологических гигантов высоко оценил DeepSeek и отметил, что мнение рынка о том, что эффективная модель DeepSeek снизит спрос на чипы, является ошибочным. Он подчеркнул, что будущие вычислительные потребности будут только расти, а не уменьшаться.
Как представительный продукт прорыва в алгоритмах, связь DeepSeek с поставками чипов вызвала размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии AI-индустрии.
Вычислительная мощность и эволюция алгоритмов в симбиозе
В области искусственного интеллекта повышение вычислительной мощности обеспечивает базу для работы сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Эта симбиотическая связь перестраивает ландшафт AI-отрасли:
Дифференциация технических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные мощностей, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя различные технические школы.
Реконструкция цепочки поставок: один из крупных производителей чипов стал лидером в области вычислительной мощности ИИ благодаря своей экосистеме, в то время как облачные сервисы снижают порог развертывания за счет эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Появление открытых сообществ: открытые модели, такие как DeepSeek, LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя итерацию и распространение технологий.
Технические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено простое объяснение его основных инновационных пунктов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинацию архитектур Transformer и MOE (Смешанная Экспертиза) и вводит механизм многоголового латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура похожа на эффективную команду экспертов, где каждый участник имеет свою область специализации, и при возникновении проблемы ею занимается наиболее опытный эксперт, что существенно повышает эффективность и точность модели.
Инновации в методах обучения
DeepSeek предложила рамки обучения с использованием смешанной точности FP8. Эта рамка может динамически выбирать подходящую вычислительную мощность в зависимости от требований на различных этапах обучения, обеспечивая точность модели, одновременно увеличивая скорость обучения и снижая использование памяти.
Повышение эффективности вывода
DeepSeek внедрила технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP), которая позволяет предсказывать несколько токенов за один раз, значительно ускоряя скорость вывода и снижая затраты на вывод.
Прорыв алгоритма обучения с подкреплением
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждения и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм позволяет повысить производительность модели, одновременно уменьшая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации образуют полную технологическую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь могут запускать мощные модели ИИ, значительно снижая порог входа для приложений ИИ.
Влияние на чиповую индустрию
DeepSeek оптимизирует алгоритмы через слой PTX (Parallel Thread Execution) от одной из компаний по производству чипов. PTX — это промежуточный язык представления, находящийся между высокоуровневым кодом и реальными инструкциями GPU, что позволяет DeepSeek осуществлять более тонкую настройку производительности.
Влияние на чиповую отрасль двустороннее. С одной стороны, DeepSeek более тесно связан с аппаратным обеспечением и сопутствующей экосистемой, снижение порога для применения ИИ может расширить общий объем рынка. С другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, некоторые модели ИИ, которые ранее могли работать только на высококачественных GPU, теперь могут эффективно работать на средних и даже потребительских видеокартах.
Значение для китайской AI-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет путь технологического прорыва для китайской AI-отрасли. В условиях ограничений на высококачественные чипы, идея "программного обеспечения, компенсирующего аппаратное обеспечение" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На верхнем уровне эффективные алгоритмы снижает давление на требования к вычислительной мощности, позволяя поставщикам вычислительной мощности продлевать срок службы оборудования за счет программной оптимизации и увеличивать доходность инвестиций. На нижнем уровне оптимизированные открытые модели снижают порог для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek без необходимости в больших ресурсах вычислительной мощности, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую动力 для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают децентрализованное AI-вычисление возможным. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, разные узлы могут иметь разные сети экспертов, без необходимости хранения полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранилищу и вычислениям на одном узле.
FP8 тренировочная рамка еще больше снизила требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к узловой сети. Это не только снижает барьер для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает вычислительную мощность и эффективность всей сети.
Многосистемные агенты
Оптимизация智能交易策略: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок в блокчейне и мониторинга результатов сделок, совместная работа нескольких агентов помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: несколько агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и контроль результатов, работают совместно для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в режиме реального времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от их предпочтений по риску, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek, находясь под ограничениями вычислительной мощности, ищет прорывы через инновации в алгоритмах, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI-индустрии. Снижение барьеров для применения, содействие интеграции Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, развитие финансовых инноваций — все эти факторы меняют структуру цифровой экономики. Будущее развития AI больше не будет просто соревнованием вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе инноваторы, такие как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.