Publication de la version V3 de DeepSeek : une nouvelle ère où la Puissance de calcul et l'Algorithme dansent ensemble

Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3, avec des paramètres de modèle atteignant 6850 milliards, et des améliorations significatives dans des domaines tels que la capacité de codage, le design UI et la capacité d'inférence. Cette nouvelle a suscité un large intérêt dans l'industrie, en particulier lors de la récente conférence GTC 2025, où un cadre d'une entreprise technologique a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que la compréhension erronée du marché selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces est incorrecte ; les besoins en calcul à l'avenir ne feront que croître, et non diminuer.

DeepSeek, en tant que produit phare de l'Algorithme, a suscité des réflexions sur le rôle de la Puissance de calcul et de l'Algorithme dans le développement de l'industrie, en raison de la relation entre l'approvisionnement en matériel.

Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme

Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base opérationnelle pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des modèles plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.

Cette relation symbiotique est en train de redéfinir le paysage de l'industrie de l'IA :

1. Diversification des routes techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité de l'algorithme, formant ainsi différentes écoles techniques.

2. Reconfiguration de la chaîne industrielle : Les fabricants de matériel deviennent des leaders en puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud abaissent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul flexibles.

3. Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.

4. L'émergence des communautés open source : Les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA, etc. permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant l'itération et la diffusion des technologies.

Innovations technologiques de DeepSeek

Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :

Optimisation de l'architecture du modèle

DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe d'experts efficace, capable d'appeler le "spécialiste" le plus approprié en fonction des différentes tâches, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle.

Méthode d'entraînement innovante

DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre permet de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes étapes du processus d'entraînement, tout en garantissant la précision du modèle, en augmentant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'utilisation de la mémoire.

Amélioration de l'efficacité de l'inférence

Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Cette technologie permet de prédire plusieurs tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.

Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement

Le nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement de DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), optimise le processus d'entraînement des modèles. Cet algorithme permet d'améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.

Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant la demande de Puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.

Impact sur les fabricants de matériel

L'innovation technologique de DeepSeek a un impact double sur les fabricants de matériel. D'une part, DeepSeek réalise un ajustement de performance plus fin en opérant directement sur l'ensemble d'instructions sous-jacent, ce qui renforce son lien avec l'écosystème matériel ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme peuvent désormais fonctionner de manière efficace sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.

Signification pour l'industrie de l'IA

L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complétant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.

En amont, un algorithme efficace a réduit la pression sur la puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul de prolonger la durée d'utilisation du matériel grâce à l'optimisation logicielle, augmentant ainsi le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés ont abaissé le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans nécessiter de nombreuses ressources en puissance de calcul, ce qui donnera lieu à l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.

L'impact profond de Web3+AI

Infrastructure AI décentralisée

L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique aux infrastructures Web3 AI. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.

Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.

Système multi-agents

1. Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, la coopération de plusieurs agents aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.

2. Exécution automatique des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution et supervision des résultats, etc. Les agents collaborent pour réaliser une automatisation des logiques commerciales plus complexes.

3. Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leur tolérance au risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.

DeepSeek est en effet à la recherche de percées à travers l'innovation algorithmiques, sous des contraintes de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA. Réduire le seuil d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et donner de l'énergie à l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithmes. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent intelligemment les règles du jeu.