DeepSeek веде нову парадигму AI: від обчислювальної потужності до інновацій в алгоритмах
Нещодавно DeepSeek випустив останню версію DeepSeek-V3-0324 на відомій AI платформі, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з помітним поліпшенням у таких аспектах, як кодова здатність, дизайн UI та здатність до інференції.
На нещодавньому заході 2025 GTC, CEO одного з технологічних гігантів високо оцінив DeepSeek і зазначив, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою. Він підкреслив, що майбутні обчислювальні вимоги тільки зростатимуть, а не зменшуватимуться.
Як代表 продуктів прориву алгоритму, зв'язок між DeepSeek та постачанням чіпів викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку AI-індустрії.
Обчислювальна потужність та Алгоритм: спільна еволюція
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більшу кількість даних та вивчати більш складні шаблони. Водночас оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Ця симбіотична взаємозв'язок переформатовує ландшафт індустрії ШІ:
Диференціація технічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні потужності, в той час як інші зосереджуються на оптимізації алгоритмів, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: один з гігантів в галузі чіпів став лідером у сфері обчислювальної потужності штучного інтелекту завдяки своїй екосистемі, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через еластичні послуги обчислювальної потужності.
Перерозподіл ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: Відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та обчислювальній потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних моментів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Mixture of Experts) і впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на ефективну команду експертів, де кожен учасник має свою спеціалізацію, і в разі виникнення проблеми її вирішує найбільш кваліфікований експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представила фреймворк FP8 змішаної точності навчання. Цей фреймворк може динамічно обирати відповідну обчислювальну потужність відповідно до вимог різних етапів навчання, забезпечуючи точність моделі, при цьому підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності висновків
DeepSeek впроваджує технологію прогнозування декількох токенів (Multi-token Prediction, MTP), яка дозволяє одночасно прогнозувати кілька токенів, значно прискорюючи швидкість висновків та знижуючи вартість висновків.
Прорив алгоритму зміцнення навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделей. Цей алгоритм дозволяє підвищити продуктивність моделей, зменшуючи при цьому непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технічну систему, яка знижує потреби в обчислювальній потужності на всіх етапах – від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер також можуть виконувати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI.
Вплив на галузь чіпів
DeepSeek здійснює оптимізацію алгоритму через рівень PTX (Паралельне виконання потоків) певної компанії-виробника чіпів. PTX є проміжною мовою, що перебуває між високорівневим кодом та реальними інструкціями GPU, і через маніпуляцію цим рівнем DeepSeek може досягати більш детального налаштування продуктивності.
Вплив на індустрію чіпів є двостороннім. З одного боку, DeepSeek більше зв'язується з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження порогу входження для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку. З іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI-моделі, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень у висококласних чіпах, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від провідних імпортних чіпів.
На upstream, ефективний алгоритм зменшує тиск на потреби в обчислювальній потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальної потужності подовжувати термін використання обладнання через оптимізацію програмного забезпечення та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без потреби в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості рішень AI у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надала новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природньо підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не потрібно, щоб єдиний вузол зберігав повну модель, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень єдиного вузла.
FP8 тренувальна рамка додатково зменшила потребу в висококласних обчислювальних ресурсах, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не лише знизило бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищило загальну обчислювальну потужність і ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація розумних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та інших агентів, що працюють спільно, допомагає користувачам отримувати вищі доходи.
Автоматизоване виконання смарт-контрактів: кілька агентів взаємодіють для моніторингу, виконання та контролю результатів смарт-контрактів, що дозволяє реалізувати більш складну автоматизацію бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності відповідно до ризикових уподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek, в умовах обмеження обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, просування інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, наділення фінансових інновацій - ці впливи вже перетворюють цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише гонкою обчислювальної потужності, а буде змаганням з кооперативної оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeepSeek веде нову еру штучного інтелекту: інновації в алгоритмах та обчислювальна потужність оптимізовані паралельно
DeepSeek веде нову парадигму AI: від обчислювальної потужності до інновацій в алгоритмах
Нещодавно DeepSeek випустив останню версію DeepSeek-V3-0324 на відомій AI платформі, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, з помітним поліпшенням у таких аспектах, як кодова здатність, дизайн UI та здатність до інференції.
На нещодавньому заході 2025 GTC, CEO одного з технологічних гігантів високо оцінив DeepSeek і зазначив, що думка ринку про те, що ефективна модель DeepSeek зменшить попит на чіпи, є помилковою. Він підкреслив, що майбутні обчислювальні вимоги тільки зростатимуть, а не зменшуватимуться.
Як代表 продуктів прориву алгоритму, зв'язок між DeepSeek та постачанням чіпів викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку AI-індустрії.
Обчислювальна потужність та Алгоритм: спільна еволюція
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує базу для виконання складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більшу кількість даних та вивчати більш складні шаблони. Водночас оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Ця симбіотична взаємозв'язок переформатовує ландшафт індустрії ШІ:
Диференціація технічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні потужності, в той час як інші зосереджуються на оптимізації алгоритмів, формуючи різні технічні школи.
Реконструкція промислового ланцюга: один з гігантів в галузі чіпів став лідером у сфері обчислювальної потужності штучного інтелекту завдяки своїй екосистемі, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через еластичні послуги обчислювальної потужності.
Перерозподіл ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: Відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та обчислювальній потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено просте пояснення його основних інноваційних моментів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Mixture of Experts) і впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на ефективну команду експертів, де кожен учасник має свою спеціалізацію, і в разі виникнення проблеми її вирішує найбільш кваліфікований експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представила фреймворк FP8 змішаної точності навчання. Цей фреймворк може динамічно обирати відповідну обчислювальну потужність відповідно до вимог різних етапів навчання, забезпечуючи точність моделі, при цьому підвищуючи швидкість навчання та зменшуючи використання пам'яті.
Підвищення ефективності висновків
DeepSeek впроваджує технологію прогнозування декількох токенів (Multi-token Prediction, MTP), яка дозволяє одночасно прогнозувати кілька токенів, значно прискорюючи швидкість висновків та знижуючи вартість висновків.
Прорив алгоритму зміцнення навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделей. Цей алгоритм дозволяє підвищити продуктивність моделей, зменшуючи при цьому непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технічну систему, яка знижує потреби в обчислювальній потужності на всіх етапах – від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер також можуть виконувати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI.
Вплив на галузь чіпів
DeepSeek здійснює оптимізацію алгоритму через рівень PTX (Паралельне виконання потоків) певної компанії-виробника чіпів. PTX є проміжною мовою, що перебуває між високорівневим кодом та реальними інструкціями GPU, і через маніпуляцію цим рівнем DeepSeek може досягати більш детального налаштування продуктивності.
Вплив на індустрію чіпів є двостороннім. З одного боку, DeepSeek більше зв'язується з апаратним забезпеченням та відповідною екосистемою, зниження порогу входження для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку. З іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі AI-моделі, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньому або навіть споживчому графічному процесорі.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень у висококласних чіпах, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від провідних імпортних чіпів.
На upstream, ефективний алгоритм зменшує тиск на потреби в обчислювальній потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальної потужності подовжувати термін використання обладнання через оптимізацію програмного забезпечення та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без потреби в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості рішень AI у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надала новий імпульс для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природньо підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не потрібно, щоб єдиний вузол зберігав повну модель, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислень єдиного вузла.
FP8 тренувальна рамка додатково зменшила потребу в висококласних обчислювальних ресурсах, що дозволяє залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не лише знизило бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищило загальну обчислювальну потужність і ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація розумних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та інших агентів, що працюють спільно, допомагає користувачам отримувати вищі доходи.
Автоматизоване виконання смарт-контрактів: кілька агентів взаємодіють для моніторингу, виконання та контролю результатів смарт-контрактів, що дозволяє реалізувати більш складну автоматизацію бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності відповідно до ризикових уподобань, інвестиційних цілей та фінансового стану.
DeepSeek, в умовах обмеження обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах знаходить прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, просування інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, наділення фінансових інновацій - ці впливи вже перетворюють цифрову економіку. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише гонкою обчислювальної потужності, а буде змаганням з кооперативної оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.