Lanzamiento de la versión DeepSeek V3: un nuevo era donde la Potencia computacional y el Algoritmo bailan juntos

Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, logrando mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia. Esta noticia ha suscitado un amplio interés en la industria, especialmente en la reciente conferencia GTC 2025, donde un ejecutivo de una empresa tecnológica elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la percepción previa del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la comprensión de la demanda de chips era incorrecta; las futuras demandas de computación solo serán mayores, no menores.

DeepSeek, como producto representativo de un avance en el algoritmo, ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia computacional y el algoritmo en el desarrollo de la industria, en relación con los proveedores de hardware.

Potencia computacional y la evolución simbiótica del algoritmo

En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para ejecutar algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen grandes volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.

Esta relación simbiótica está remodelando el panorama de la industria de la IA:

1. Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de clústeres de potencia computacional de gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.

2. Reconstrucción de la cadena industrial: los fabricantes de hardware se convierten en líderes en potencia computacional de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de 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 la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la Potencia computacional optimizada, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.

Innovación tecnológica de DeepSeek

El éxito de DeepSeek está indisolublemente relacionado con su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:

Optimización de la arquitectura del modelo

DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura se asemeja a un equipo de expertos eficiente, capaz de invocar el "experto" más adecuado según la tarea, lo que mejora considerablemente la eficiencia y precisión del modelo.

Innovación en métodos de entrenamiento

DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión computacional adecuada según las necesidades de diferentes etapas durante el proceso de entrenamiento, garantizando la precisión del modelo, al mismo tiempo que mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.

Mejora de la eficiencia de inferencia

En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Esta tecnología permite predecir múltiples Tokens de una sola vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.

Algoritmo de aprendizaje reforzado

El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo mejora el rendimiento del modelo mientras reduce cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.

Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo la potencia computacional requerida en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo general ahora pueden ejecutar poderosos modelos de IA, lo que ha reducido significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.

Impacto en los fabricantes de hardware

La innovación tecnológica de DeepSeek tiene un impacto doble en los fabricantes de hardware. Por un lado, DeepSeek logra una optimización de rendimiento más precisa al operar directamente sobre el conjunto de instrucciones subyacente, lo que lo vincula más profundamente con el ecosistema de hardware; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek puede cambiar la estructura de la demanda del mercado para los chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que originalmente requerían GPUs de alta gama, ahora pueden ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.

Significado para la industria de la IA

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA. En un contexto de limitaciones de chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" alivia la dependencia de chips importados de alta gama.

En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión de la demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de uso del hardware a través de la optimización de software, mejorando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en verticales.

El profundo impacto de Web3+AI

Infraestructura de IA descentralizada

La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA en Web3. Una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y una menor potencia computacional hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.

El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos de computación de alta gama, permitiendo que más recursos de computación se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.

Sistema de múltiples agentes

1. Optimización de estrategias de trading inteligente: a través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en la cadena y la supervisión de los resultados de las transacciones, la operación colaborativa de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores ganancias.

2. Ejecución automática de contratos inteligentes: la supervisión de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados y otros agentes inteligentes trabajan en conjunto para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.

3. Gestión de portafolios de inversión personalizada: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.

DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación algorítmica bajo la restricción de la potencia computacional, abriendo caminos de desarrollo diferenciados para la industria de la IA. Reducir las barreras de aplicación, fomentar la fusión de Web3 y IA, disminuir la dependencia de chips de alta gama y empoderar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de la IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con sabiduría.