Actualización de DeepSeek V3: Liderando un nuevo paradigma de algoritmo de IA y potencia computacional

Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3: DeepSeek-V3-0324, que cuenta con 685 mil millones de parámetros y ha mejorado significativamente en capacidades de codificación, diseño de interfaz de usuario y capacidades de inferencia.

En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, elogió los logros de DeepSeek. Señaló que la opinión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta; de hecho, la demanda de computación solo seguirá aumentando en el futuro.

DeepSeek, como un producto representativo de la ruptura de algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria de la IA, en relación con el suministro de chips.

Potencia computacional y desarrollo colaborativo del algoritmo

En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen datos a mayor escala y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.

La relación de colaboración entre la potencia computacional y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la IA:

1. Diversificación de las rutas tecnológicas: algunas empresas se centran en construir clústeres de potencia computacional de gran tamaño, mientras que otras se dedican a la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.

2. Reconstrucción de la cadena de la industria: Algunas empresas se convierten en líderes de Potencia computacional de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de Potencia computacional flexible.

3. Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.

4. Surgimiento de comunidades de código abierto: los modelos de código abierto permiten compartir los logros en innovación de algoritmos y optimización de potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.

Innovación tecnológica de DeepSeek

El éxito de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales innovaciones tecnológicas:

Optimización de la arquitectura del modelo

DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multinivel (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura se asemeja a un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas generales, el MOE actúa como un grupo de expertos para abordar problemas específicos, y el mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a detalles importantes.

Innovación en métodos de entrenamiento

DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8 que puede seleccionar dinámicamente la precisión computacional adecuada según las necesidades del proceso de entrenamiento, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria sin comprometer la precisión del modelo.

Mejora de la eficiencia de inferencia

En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP), que puede predecir varios Tokens a la vez, aumentando significativamente la velocidad de inferencia y reduciendo costos.

Avances en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo

El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensa y Penalización), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo, logrando un equilibrio entre el rendimiento y el costo al reducir cálculos innecesarios sin comprometer la mejora del rendimiento.

Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la Potencia computacional en toda la cadena desde el entrenamiento hasta la inferencia, lo que permite que las tarjetas gráficas de consumo ordinario puedan ejecutar potentes modelos de IA, disminuyendo significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.

Impacto en los proveedores de chips

DeepSeek optimiza el algoritmo a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos) de una empresa, lo que en realidad está más vinculado al ecosistema de proveedores de hardware. Esta optimización, por un lado, puede ampliar el tamaño total del mercado, y por otro lado, también puede cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama.

Significado para la industria de IA en China

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona una ruta de avance técnico para la industria de IA en China. En el contexto de las limitaciones de los chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de chips de importación de alta gama.

En el upstream, un algoritmo eficiente reduce la presión de demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y aumentar el retorno de la inversión. En el downstream, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA, permitiendo a muchas pequeñas y medianas empresas desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek.

El profundo impacto de Web3+AI

Infraestructura de IA descentralizada

La innovación de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA de Web3. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, y el marco de entrenamiento FP8 reduce la necesidad de recursos computacionales de alta gama, todo lo cual contribuye a construir una red de inferencia de IA descentralizada.

Sistema multiagente

La innovación tecnológica de DeepSeek ha hecho posible la aplicación de sistemas multiagente en el campo de Web3, incluyendo:

1. Optimización de estrategias de trading inteligente: a través de la colaboración de múltiples agentes especializados, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.

2. Ejecución automática de contratos inteligentes: múltiples agentes operan en conjunto para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.

3. Gestión de cartera personalizada: La IA busca en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según las necesidades del usuario.

DeepSeek, a través de la innovación en el algoritmo, ha abierto un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China, reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera. Estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA será una competencia de optimización colaborativa entre la Potencia computacional y el Algoritmo, y los innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas de esta competencia con la sabiduría china.