Выпуск версии DeepSeek V3: Новый век, в котором вычислительная мощность и алгоритм танцуют вместе
Недавно DeepSeek выпустила обновление до последней версии V3, модельные параметры достигли 685 миллиардов, и были достигнуты значительные улучшения в кодовых возможностях, дизайне интерфейса и способности к выводу. Эта новость вызвала широкий интерес в отрасли, особенно на только что завершившейся конференции 2025 GTC, где один из руководителей технологической компании высоко оценил DeepSeek. Он подчеркнул, что ранее на рынке считали, что эффективная модель DeepSeek снизит потребность в понимании чипов, что является ошибочным, и что будущие вычислительные потребности будут только расти, а не уменьшаться.
DeepSeek как представитель прорывного алгоритма, вызывает размышления о роли вычислительной мощности и алгоритма в развитии отрасли в связи с отношениями между поставками оборудования.
Вычислительная мощность и эволюция алгоритмов в симбиозе
В области ИИ, увеличение вычислительной мощности создает базу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны; а оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Эта симбиотическая связь переосмысляет ландшафт индустрии ИИ:
Дифференциация технических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные мощности, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации алгоритмов, формируя различные технологические школы.
Реконструкция цепочки поставок: производители оборудования становятся доминирующими в вычислительной мощности ИИ через экосистему, в то время как облачные провайдеры снижают барьеры для развертывания с помощью эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Появление открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в алгоритмах и вычислительной мощностью, ускоряя технологическую итерацию и распространение.
Технологические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже представлено краткое объяснение его основных инновационных точек:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная группа экспертов) и вводит механизм многоголовой скрытой внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура похожа на эффективную команду экспертов, которая может вызывать наиболее подходящего "эксперта" в зависимости от различных задач, значительно повышая эффективность и точность модели.
Инновации в методах обучения
DeepSeek представил фреймворк смешанной точности FP8 для обучения. Этот фреймворк может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от требований различных этапов обучения, обеспечивая точность модели при одновременном увеличении скорости обучения и снижении использования памяти.
Увеличение эффективности вывода
На стадии вывода DeepSeek внедрил технологию многотокенового прогнозирования (Multi-token Prediction, MTP). Эта технология позволяет предсказывать несколько токенов за один раз, значительно ускоряя скорость вывода и снижая затраты на вывод.
Прорыв алгоритма обучения с подкреплением
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм обеспечивает повышение производительности модели, одновременно уменьшая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и стоимостью.
Эти инновации сформировали целостную технологическую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь могут запускать мощные модели ИИ, значительно снижая барьер для применения ИИ, что позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в инновациях в области ИИ.
Влияние на производителей оборудования
Технические инновации DeepSeek оказывают двустороннее влияние на производителей аппаратного обеспечения. С одной стороны, DeepSeek достигает более тонкой настройки производительности за счет прямого взаимодействия с базовым набором инструкций, что создает более глубокую связь с аппаратной экосистемой; с другой стороны, оптимизация алгоритмов DeepSeek может изменить структуру спроса на высококлассные чипы на рынке, и некоторые AI модели, которые раньше требовали высококлассные GPU для работы, теперь могут эффективно работать даже на среднеуровневых и потребительских видеокартах.
Значение для AI-отрасли
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический прорыв для AI-индустрии. На фоне ограничений высококлассных чипов идея "программного обеспечения, дополняющего аппаратное обеспечение" уменьшает зависимость от передовых импортных чипов.
На upstream эффективные алгоритмы снижают давление на требования вычислительной мощности, позволяя поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет программной оптимизации и повысить рентабельность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снижают барьеры для разработки AI-приложений. Многим малым и средним предприятиям не требуется значительное количество вычислительных ресурсов, чтобы разработать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI-инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую динамику для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и более низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованное AI-вывод. Архитектура MoE естественным образом подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные экспертные сети, не требуя от одного узла хранения полной модели, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка дополнительно снизила требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снизило барьеры для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повысило вычислительную мощность и эффективность всей сети.
Многоагентные системы
Оптимизация умных торговых стратегий: с помощью анализа данных о рынке в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок на блокчейне, мониторинга результатов сделок и других координированных действий нескольких агентов, помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и контроль результатов, для автоматизации более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от их склонности к риску, инвестиционных целей и финансового состояния.
DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительной мощности, благодаря инновациям в алгоритмах, находит прорывы, открывая для AI-индустрии дифференцированные пути развития. Снижение порога применения, содействие интеграции Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов и расширение финансовых инноваций — эти влияния уже меняют ландшафт цифровой экономики. В будущем развитие AI больше не будет лишь гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой арене такие новаторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью интеллекта.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
6
Поделиться
комментарий
0/400
GetRichLeek
· 07-13 14:47
Все еще смотришь, как маркетмейкеры сидят в засаде на акции с концепцией AI? Могу привести данные поддержки?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchroedingerAirdrop
· 07-12 21:16
Серьезно? Снова нужно покупать Риг для майнинга для обновления оборудования?
DeepSeek V3 выпущен: Алгоритм революции открывает новую структуру AI индустрии
Выпуск версии DeepSeek V3: Новый век, в котором вычислительная мощность и алгоритм танцуют вместе
Недавно DeepSeek выпустила обновление до последней версии V3, модельные параметры достигли 685 миллиардов, и были достигнуты значительные улучшения в кодовых возможностях, дизайне интерфейса и способности к выводу. Эта новость вызвала широкий интерес в отрасли, особенно на только что завершившейся конференции 2025 GTC, где один из руководителей технологической компании высоко оценил DeepSeek. Он подчеркнул, что ранее на рынке считали, что эффективная модель DeepSeek снизит потребность в понимании чипов, что является ошибочным, и что будущие вычислительные потребности будут только расти, а не уменьшаться.
DeepSeek как представитель прорывного алгоритма, вызывает размышления о роли вычислительной мощности и алгоритма в развитии отрасли в связи с отношениями между поставками оборудования.
Вычислительная мощность и эволюция алгоритмов в симбиозе
В области ИИ, увеличение вычислительной мощности создает базу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и изучать более сложные паттерны; а оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Эта симбиотическая связь переосмысляет ландшафт индустрии ИИ:
Дифференциация технических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные мощности, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации алгоритмов, формируя различные технологические школы.
Реконструкция цепочки поставок: производители оборудования становятся доминирующими в вычислительной мощности ИИ через экосистему, в то время как облачные провайдеры снижают барьеры для развертывания с помощью эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Появление открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в алгоритмах и вычислительной мощностью, ускоряя технологическую итерацию и распространение.
Технологические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже представлено краткое объяснение его основных инновационных точек:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная группа экспертов) и вводит механизм многоголовой скрытой внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура похожа на эффективную команду экспертов, которая может вызывать наиболее подходящего "эксперта" в зависимости от различных задач, значительно повышая эффективность и точность модели.
Инновации в методах обучения
DeepSeek представил фреймворк смешанной точности FP8 для обучения. Этот фреймворк может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от требований различных этапов обучения, обеспечивая точность модели при одновременном увеличении скорости обучения и снижении использования памяти.
Увеличение эффективности вывода
На стадии вывода DeepSeek внедрил технологию многотокенового прогнозирования (Multi-token Prediction, MTP). Эта технология позволяет предсказывать несколько токенов за один раз, значительно ускоряя скорость вывода и снижая затраты на вывод.
Прорыв алгоритма обучения с подкреплением
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм обеспечивает повышение производительности модели, одновременно уменьшая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и стоимостью.
Эти инновации сформировали целостную технологическую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь могут запускать мощные модели ИИ, значительно снижая барьер для применения ИИ, что позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в инновациях в области ИИ.
Влияние на производителей оборудования
Технические инновации DeepSeek оказывают двустороннее влияние на производителей аппаратного обеспечения. С одной стороны, DeepSeek достигает более тонкой настройки производительности за счет прямого взаимодействия с базовым набором инструкций, что создает более глубокую связь с аппаратной экосистемой; с другой стороны, оптимизация алгоритмов DeepSeek может изменить структуру спроса на высококлассные чипы на рынке, и некоторые AI модели, которые раньше требовали высококлассные GPU для работы, теперь могут эффективно работать даже на среднеуровневых и потребительских видеокартах.
Значение для AI-отрасли
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический прорыв для AI-индустрии. На фоне ограничений высококлассных чипов идея "программного обеспечения, дополняющего аппаратное обеспечение" уменьшает зависимость от передовых импортных чипов.
На upstream эффективные алгоритмы снижают давление на требования вычислительной мощности, позволяя поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет программной оптимизации и повысить рентабельность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снижают барьеры для разработки AI-приложений. Многим малым и средним предприятиям не требуется значительное количество вычислительных ресурсов, чтобы разработать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI-инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую динамику для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и более низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованное AI-вывод. Архитектура MoE естественным образом подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные экспертные сети, не требуя от одного узла хранения полной модели, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка дополнительно снизила требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снизило барьеры для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повысило вычислительную мощность и эффективность всей сети.
Многоагентные системы
Оптимизация умных торговых стратегий: с помощью анализа данных о рынке в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок на блокчейне, мониторинга результатов сделок и других координированных действий нескольких агентов, помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и контроль результатов, для автоматизации более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности в зависимости от их склонности к риску, инвестиционных целей и финансового состояния.
DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительной мощности, благодаря инновациям в алгоритмах, находит прорывы, открывая для AI-индустрии дифференцированные пути развития. Снижение порога применения, содействие интеграции Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов и расширение финансовых инноваций — эти влияния уже меняют ландшафт цифровой экономики. В будущем развитие AI больше не будет лишь гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой арене такие новаторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью интеллекта.