Випуск версії DeepSeek V3: Ера спільного танцю обчислювальної потужності та алгоритмів

Нещодавно DeepSeek випустив останнє оновлення версії V3, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, що забезпечило значні покращення в можливостях кодування, дизайні UI та потужності інференції. Ця новина викликала широкий інтерес у галузі, особливо на щойно завершеній конференції GTC 2025, де один з керівників технологічної компанії високо оцінив DeepSeek. Він наголосив, що ринок раніше вважав, що висока ефективність моделей DeepSeek зменшить потребу в чіпах, що є помилковим, оскільки майбутні обчислювальні потреби лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.

DeepSeek як представник прориву в алгоритмах, взаємозв'язок між постачанням апаратного забезпечення викликав роздуми про роль обчислювальної потужності та алгоритмів у розвитку галузі.

Обчислювальна потужність та алгоритмів спільна еволюція

У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати більш складні патерни; а оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Ця симбіотична взаємозв'язок перебудовує ландшафт індустрії ШІ:

1. Диференціація технічних шляхів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні потужності, тоді як інші зосереджуються на оптимізації алгоритмів, формуючи різні технічні школи.

2. Перебудова промислового ланцюга: виробники апаратного забезпечення стають домінантами в обчислювальній потужності AI через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують бар'єри для впровадження через еластичні послуги обчислювальної потужності.

3. Коригування ресурсного забезпечення: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.

4. Виникнення відкритих спільнот: Відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в алгоритмах та Обчислювальній потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.

Технологічні інновації DeepSeek

Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено короткий опис його основних інноваційних моментів:

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і вводить механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура подібна до ефективної команди експертів, здатної викликати найбільш відповідного "експерта" в залежності від різних завдань, що значно підвищує ефективність і точність моделі.

Інновації в методах навчання

DeepSeek запропонував FP8 змішану точність тренувального фреймворку. Цей фреймворк може динамічно обирати відповідну обчислювальну потужність відповідно до потреб різних етапів тренування, забезпечуючи точність моделі, одночасно підвищуючи швидкість тренування та зменшуючи використання пам'яті.

Підвищення ефективності висновків

На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Ця технологія дозволяє одночасно прогнозувати кілька токенів, що суттєво прискорює швидкість висновку та знижує витрати на висновок.

Прорив алгоритму зміцнюючого навчання

Новий алгоритм глибинного навчання DeepSeek GRPO (Узагальнена оптимізація з урахуванням винагороди та штрафів) оптимізує процес навчання моделі. Цей алгоритм забезпечує підвищення продуктивності моделі, одночасно зменшуючи непотрібні обчислення, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації утворюють повну технологічну систему, яка знижує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу — від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні процесори тепер можуть запускати потужні AI моделі, що значно знижує бар'єри для використання AI, дозволяючи більшій кількості розробників та компаній брати участь в AI-інноваціях.

Вплив на виробників апаратного забезпечення

Технічні інновації DeepSeek мають двосторонній вплив на виробників апаратного забезпечення. З одного боку, DeepSeek реалізує більш детальну оптимізацію продуктивності через безпосередню роботу з базовим набором команд, що забезпечує глибшу інтеграцію з апаратною екосистемою; з іншого боку, оптимізація алгоритмів DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи на ринку, і деякі AI моделі, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно функціонувати навіть на середньому або споживчому рівні графічних карт.

Значення для індустрії штучного інтелекту

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для AI-індустрії. На фоні обмежень висококласних чіпів, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від імпортних чіпів високого класу.

На upstream ефективні алгоритми зменшили тиск на потреби в обчислювальній потужності, що дозволило постачальникам обчислювальної потужності продовжити термін служби апаратного забезпечення через програмну оптимізацію та підвищити рентабельність інвестицій. На downstream оптимізовані відкриті моделі знизили бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих та середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без потреби в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних галузях.

Глибокий вплив Web3+AI

Децентралізована AI інфраструктура

Оптимізація алгоритму DeepSeek надала новий імпульс інфраструктурі Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та низькі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не вимагаючи від єдиного вузла зберігати повну модель, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.

FP8 тренувальна рамка ще більше знизила вимоги до висококласних обчислювальних ресурсів, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих AI обчисленнях, але й підвищує загальну обчислювальну потужність і ефективність всієї мережі.

Багатоагентні системи

1. Оптимізація розумних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод в блокчейні, нагляду за результатами торгівлі та інших взаємодій кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.

2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: спостереження за смарт-контрактами, виконання та нагляд за результатами тощо – спільна робота агентів для реалізації автоматизації більш складних бізнес-логік.

3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам в реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, виходячи з ризикових уподобань користувачів, інвестиційних цілей та фінансового стану.

DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, через алгоритмічні інновації, знаходить прориви, відкриваючи для AI-індустрії можливості для відмінного розвитку. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, наділення фінансових інновацій — ці впливи вже перетворюють ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за співпрацю оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, використовують розум, щоб переосмислити правила гри.