DeepSeek, AI'de Yeni Bir Paradigmanın Öncüsü: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Algoritma İnovasyonuna
Son günlerde, DeepSeek tanınmış AI platformunda en son sürüm olan DeepSeek-V3-0324'ü yayınladı. Model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kodlama yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağlandı.
2025 GTC konferansının yeni sona ermesinin ardından, bir teknoloji devinin CEO'su DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi ve pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağına dair görüşünün yanlış olduğunu belirtti. Gelecekteki bilgi işlem talebinin yalnızca artacağını, azalmayacağını vurguladı.
Algoritma突破的代表性产品 olarak, DeepSeek ile çip tedarikçileri arasındaki ilişki, AI sektöründeki bilgi işlem gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü'nün artırılması karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık desenleri öğrenebilmesini sağlar. Aynı zamanda, algoritmanın optimizasyonu, Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Bu simbiyotik ilişki, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa bilgi işlem gücü kümeleri kurmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırılması: Bir çip devi, ekosistemi aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek Bilgi İşlem Gücü hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapı yatırımları ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge arayışında.
Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlayarak teknolojinin iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bağa sahiptir. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) eklemektedir. Bu mimari, her bir üyesinin kendi uzmanlık alanına sahip olduğu verimli bir uzman ekibi gibidir; sorunlarla karşılaştığında en yetkin uzmanın devreye girmesi, modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırmaktadır.
Eğitim Yöntemleri Yeniliği
DeepSeek, FP8 karmaşıklık eğitimi çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçerek, model doğruluğunu garanti ederken eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
DeepSeek, birden fazla Token'ı aynı anda tahmin edebilen çoklu Token tahmin (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Bu, çıkarım hızını büyük ölçüde artırırken, çıkarım maliyetini de düşürüyor.
güçlendirme öğrenme algoritması突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Bu algoritma, model performansının artırılmasını sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge kurmayı hedeflemektedir.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar tüm zincirde Bilgi İşlem Gücü gereksinimlerini azaltan tam bir teknoloji sistemi oluşturmuştur. Artık sıradan tüketici düzeyindeki ekran kartları, güçlü AI modellerini çalıştırabilir hale geldi ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azalttı.
Çip Endüstrisine Etkisi
DeepSeek, belirli bir çip şirketinin PTX (Paralel İşlem Yürütme) katmanı aracılığıyla algoritma optimizasyonu gerçekleştirir. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir; bu katmanı işleyerek, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları yapabilir.
Bu durum çip endüstrisi üzerinde çift yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ilgili ekosistemle olan bağı daha derin, AI uygulamalarında düşük giriş engeli toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir; daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larda çalışabilen bazı AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi İçin Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağlamaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlar" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok KOBİ, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını sağlayacaktır.
Web3+AI'nın Derin Etkisi
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük Bilgi İşlem Gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kıldı. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarına sahip olabilir ve tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli bilgi işlem kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlıyor. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmıyor, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırıyor.
Çoklu Zeka Sistemi
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmalarını tahmin etme, zincir üzerindeki ticaretin yürütülmesi ve ticaret sonuçlarının denetimi gibi birden fazla akıllı aracın işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek getiriler elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi birçok akıllı ajanın birlikte çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlaması.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcıların en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtlamaları altında, algoritma yenilikleri ile atılımlar arayarak Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini düşürmek, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yenilikleri güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışı değil, bilgi işlem gücü ve algoritmaların iş birliği ile optimizasyon yarışıdır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin'in aklıyla oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
DeepSeek, AI'de yeni bir dönemi yönlendiriyor: Algoritma yenilikleri ve Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu paralel olarak.
DeepSeek, AI'de Yeni Bir Paradigmanın Öncüsü: Bilgi İşlem Gücü Yarışmasından Algoritma İnovasyonuna
Son günlerde, DeepSeek tanınmış AI platformunda en son sürüm olan DeepSeek-V3-0324'ü yayınladı. Model parametreleri 6850 milyara ulaştı ve kodlama yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli iyileştirmeler sağlandı.
2025 GTC konferansının yeni sona ermesinin ardından, bir teknoloji devinin CEO'su DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi ve pazarın daha önce DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağına dair görüşünün yanlış olduğunu belirtti. Gelecekteki bilgi işlem talebinin yalnızca artacağını, azalmayacağını vurguladı.
Algoritma突破的代表性产品 olarak, DeepSeek ile çip tedarikçileri arasındaki ilişki, AI sektöründeki bilgi işlem gücü ve algoritmanın rolü üzerine düşünceleri tetikledi.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü'nün artırılması karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesini ve daha karmaşık desenleri öğrenebilmesini sağlar. Aynı zamanda, algoritmanın optimizasyonu, Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilir.
Bu simbiyotik ilişki, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa bilgi işlem gücü kümeleri kurmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırılması: Bir çip devi, ekosistemi aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek Bilgi İşlem Gücü hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapı yatırımları ile etkili algoritma geliştirme arasında bir denge arayışında.
Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlayarak teknolojinin iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bağa sahiptir. Aşağıda, ana yeniliklerinin basit bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemektedir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizması (Multi-Head Latent Attention, MLA) eklemektedir. Bu mimari, her bir üyesinin kendi uzmanlık alanına sahip olduğu verimli bir uzman ekibi gibidir; sorunlarla karşılaştığında en yetkin uzmanın devreye girmesi, modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırmaktadır.
Eğitim Yöntemleri Yeniliği
DeepSeek, FP8 karmaşıklık eğitimi çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecindeki farklı aşamaların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçerek, model doğruluğunu garanti ederken eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
DeepSeek, birden fazla Token'ı aynı anda tahmin edebilen çoklu Token tahmin (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Bu, çıkarım hızını büyük ölçüde artırırken, çıkarım maliyetini de düşürüyor.
güçlendirme öğrenme algoritması突破
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Bu algoritma, model performansının artırılmasını sağlarken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge kurmayı hedeflemektedir.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar tüm zincirde Bilgi İşlem Gücü gereksinimlerini azaltan tam bir teknoloji sistemi oluşturmuştur. Artık sıradan tüketici düzeyindeki ekran kartları, güçlü AI modellerini çalıştırabilir hale geldi ve AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azalttı.
Çip Endüstrisine Etkisi
DeepSeek, belirli bir çip şirketinin PTX (Paralel İşlem Yürütme) katmanı aracılığıyla algoritma optimizasyonu gerçekleştirir. PTX, yüksek seviyeli kod ile gerçek GPU talimatları arasında bir ara temsil dilidir; bu katmanı işleyerek, DeepSeek daha ince performans ayarlamaları yapabilir.
Bu durum çip endüstrisi üzerinde çift yönlü bir etki yaratıyor. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ilgili ekosistemle olan bağı daha derin, AI uygulamalarında düşük giriş engeli toplam pazar ölçeğini genişletebilir. Öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir; daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'larda çalışabilen bazı AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici düzeyindeki ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi İçin Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağlamaktadır. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlar" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azaltmıştır.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu yoluyla donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok KOBİ, büyük miktarda bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duymadan DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilir ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını sağlayacaktır.
Web3+AI'nın Derin Etkisi
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük Bilgi İşlem Gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kıldı. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarına sahip olabilir ve tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli bilgi işlem kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına katılmasını sağlıyor. Bu sadece merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmıyor, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini artırıyor.
Çoklu Zeka Sistemi
Akıllı Ticaret Stratejisi Optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmalarını tahmin etme, zincir üzerindeki ticaretin yürütülmesi ve ticaret sonuçlarının denetimi gibi birden fazla akıllı aracın işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek getiriler elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi birçok akıllı ajanın birlikte çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonunu sağlaması.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcıların en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, bilgi işlem gücü kısıtlamaları altında, algoritma yenilikleri ile atılımlar arayarak Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini düşürmek, Web3 ile AI'nın entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yenilikleri güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece bilgi işlem gücü yarışı değil, bilgi işlem gücü ve algoritmaların iş birliği ile optimizasyon yarışıdır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin'in aklıyla oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.