Lançamento da versão DeepSeek V3: um novo era onde o Poder de computação dança com o Algoritmo

Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização da versão V3, com parâmetros do modelo atingindo 6850 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de raciocínio. Esta notícia gerou ampla atenção na indústria, especialmente na recém-encerrada conferência GTC 2025, onde um executivo de uma empresa de tecnologia elogiou fortemente a DeepSeek. Ele enfatizou que a crença anterior do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada; as futuras necessidades de computação só aumentarão, e não diminuirão.

DeepSeek, como um produto representativo do avanço do algoritmo, suscitou reflexões sobre o papel do poder de computação e do algoritmo no desenvolvimento da indústria, em relação ao fornecimento de hardware.

Poder de computação e evolução simbiotica do algoritmo

No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização do algoritmo pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos de computação.

Esta relação simbiótica está a redefinir o panorama da indústria de IA:

1. Divergência de rota técnica: algumas empresas buscam construir grandes clusters de Poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do Algoritmo, formando diferentes escolas técnicas.

2. Reestruturação da cadeia industrial: os fabricantes de hardware tornam-se líderes em poder de computação de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de poder de computação flexível.

3. Ajuste da alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.

4. O surgimento das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que a inovação em algoritmos e os resultados da otimização do Poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.

Inovação tecnológica da DeepSeek

O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:

otimização da arquitetura do modelo

DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma equipa de especialistas eficiente, capaz de convocar o "especialista" mais adequado para diferentes tarefas, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo.

Inovação nos métodos de treino

A DeepSeek propôs uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura é capaz de selecionar dinamicamente a precisão de cálculo adequada, de acordo com as necessidades das diferentes fases do processo de treino, garantindo a precisão do modelo, ao mesmo tempo que aumenta a velocidade de treino e reduz o uso de memória.

Aumento da eficiência de raciocínio

Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Esta tecnologia é capaz de prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade de inferência e diminuindo os custos de inferência.

Avanços em algoritmos de aprendizado por reforço

O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Otimização Generalizada com Recompensa-Penalização) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. Este algoritmo, ao garantir a melhoria do desempenho do modelo, reduz cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.

Estas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo as necessidades de poder de computação em toda a cadeia, desde o treino até a inferência. Placas gráficas de consumo comuns agora conseguem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.

Impacto nos fabricantes de hardware

A inovação tecnológica da DeepSeek tem um impacto duplo sobre os fabricantes de hardware. Por um lado, a DeepSeek alcança um ajuste de desempenho mais preciso ao operar diretamente sobre o conjunto de instruções subjacente, ligando-se mais profundamente ao ecossistema de hardware; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, uma vez que alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de alta gama agora podem funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até mesmo de consumo.

Significado para a indústria de IA

A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA. No contexto de restrições em chips de alta gama, a abordagem de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de ponta.

Na parte superior, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de computação prolongassem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. Na parte inferior, o modelo de código aberto otimizado reduziu a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que levará ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.

O impacto profundo do Web3+AI

Infraestrutura de IA descentralizada

A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece uma nova dinâmica para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder de computação tornam possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação em um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.

A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta gama, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para participar do cálculo descentralizado de IA, mas também aumenta a capacidade e eficiência de computação de toda a rede.

Sistema de múltiplos agentes

1. Otimização de estratégias de negociação inteligentes: Através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão dos resultados das transações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obterem maiores retornos.

2. Execução automática de contratos inteligentes: a monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes são realizadas em colaboração com agentes inteligentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.

3. Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.

DeepSeek está a encontrar uma ruptura através da inovação em algoritmos sob a restrição de poder de computação, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA. Reduzir a barreira de entrada, promover a fusão entre Web3 e IA, aliviar a dependência de chips de alta gama, capacitar a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento de IA não será mais apenas uma corrida de poder de computação, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Neste novo percurso, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com inteligência.