DeepSeek lidera la innovación del algoritmo, remodelando el panorama de la industria de la IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 - DeepSeek-V3-0324 en una conocida plataforma de intercambio de modelos de IA. Este modelo, que cuenta con 685 mil millones de parámetros, ha mejorado significativamente en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, un ejecutivo de una conocida empresa tecnológica elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la idea de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips de alto rendimiento era errónea. Predijo que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
Como producto representativo de un avance en algoritmos, la relación entre DeepSeek y los proveedores de hardware de computación de alto rendimiento ha suscitado una amplia discusión en la industria. Profundicemos en el significado de la capacidad de cómputo y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.
La coevolución del poder de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo a los modelos procesar mayores cantidades de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen construir grandes grupos de potencia de cálculo, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: ciertos fabricantes de hardware se convierten en líderes en potencia de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Auge de la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA permiten compartir los logros en innovación algorítmica y optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está intrínsecamente 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 (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un equipo superpoderoso, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propia área de especialización. Cuando se presenta un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una precisión más baja, reduce la precisión para ahorrar recursos de cálculo, aumentar la velocidad de entrenamiento y reducir el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales realizan el proceso paso a paso, prediciendo un Token a la vez. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir varios Tokens a la vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y también reduce los costos de inferencia.
avance del 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. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, que guía al modelo para aprender mejores comportamientos a través de recompensas y castigos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir muchos recursos computacionales durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede mejorar el rendimiento del modelo al tiempo que reduce los cálculos innecesarios, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones forman un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo estándar ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que disminuye 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 de computación de alto rendimiento
Muchas personas creen que DeepSeek elude ciertas capas de hardware, liberándose así de la dependencia de fabricantes específicos. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través del conjunto de instrucciones subyacente. Este método permite una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto en los fabricantes de hardware de alto rendimiento es dual. Por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado a los productos y ecosistemas de los fabricantes de hardware, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría expandir el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de alta gama en el mercado, y algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de gama alta ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de nivel de entrada.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece una ruta de ruptura tecnológica para la industria de IA en China. En un contexto de limitaciones en chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de los chips importados de alto nivel.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de poder de cómputo, permitiendo a los proveedores de servicios de cómputo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, aumentando 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 recursos de cómputo masivos, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en campos 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 Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cálculo, lo que hace posible la inferencia 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 único 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 demanda de recursos computacionales de alto nivel, permitiendo que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo de IA descentralizada, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
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 cadena, la supervisión de resultados de trading y la colaboración de múltiples agentes, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: monitoreo de contratos inteligentes, ejecución de contratos inteligentes, supervisión de resultados de ejecución y otras operaciones colaborativas de agentes inteligentes, logrando la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek, bajo restricciones de potencia computacional, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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DataPickledFish
· hace20h
Potencia computacional debe seguir la tendencia
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LiquidationWatcher
· 07-31 14:38
La demanda de chips es alcista.
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WalletsWatcher
· 07-31 14:34
La potencia computacional realmente no es baja.
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fomo_fighter
· 07-31 14:31
subir subir subir todo es Información favorable
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metaverse_hermit
· 07-31 14:22
Cuanto más optimizado, más potencia computacional se necesita.
La actualización del modelo DeepSeek lidera la innovación en algoritmos de IA y reestructura el panorama industrial.
DeepSeek lidera la innovación del algoritmo, remodelando el panorama de la industria de la IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 - DeepSeek-V3-0324 en una conocida plataforma de intercambio de modelos de IA. Este modelo, que cuenta con 685 mil millones de parámetros, ha mejorado significativamente en capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, un ejecutivo de una conocida empresa tecnológica elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la idea de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips de alto rendimiento era errónea. Predijo que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
Como producto representativo de un avance en algoritmos, la relación entre DeepSeek y los proveedores de hardware de computación de alto rendimiento ha suscitado una amplia discusión en la industria. Profundicemos en el significado de la capacidad de cómputo y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.
La coevolución del poder de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo a los modelos procesar mayores cantidades de datos y aprender patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la potencia de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen construir grandes grupos de potencia de cálculo, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: ciertos fabricantes de hardware se convierten en líderes en potencia de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Auge de la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA permiten compartir los logros en innovación algorítmica y optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está intrínsecamente 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 (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un equipo superpoderoso, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propia área de especialización. Cuando se presenta un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que cuando se puede aceptar una precisión más baja, reduce la precisión para ahorrar recursos de cálculo, aumentar la velocidad de entrenamiento y reducir el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales realizan el proceso paso a paso, prediciendo un Token a la vez. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir varios Tokens a la vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y también reduce los costos de inferencia.
avance del 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. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, que guía al modelo para aprender mejores comportamientos a través de recompensas y castigos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir muchos recursos computacionales durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede mejorar el rendimiento del modelo al tiempo que reduce los cálculos innecesarios, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones forman un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo estándar ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que disminuye 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 de computación de alto rendimiento
Muchas personas creen que DeepSeek elude ciertas capas de hardware, liberándose así de la dependencia de fabricantes específicos. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través del conjunto de instrucciones subyacente. Este método permite una afinación de rendimiento más precisa.
El impacto en los fabricantes de hardware de alto rendimiento es dual. Por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado a los productos y ecosistemas de los fabricantes de hardware, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría expandir el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de alta gama en el mercado, y algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de gama alta ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de nivel de entrada.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece una ruta de ruptura tecnológica para la industria de IA en China. En un contexto de limitaciones en chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de los chips importados de alto nivel.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de poder de cómputo, permitiendo a los proveedores de servicios de cómputo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, aumentando 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 recursos de cómputo masivos, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en campos 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 Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cálculo, lo que hace posible la inferencia 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 único 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 demanda de recursos computacionales de alto nivel, permitiendo que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo de IA descentralizada, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
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 cadena, la supervisión de resultados de trading y la colaboración de múltiples agentes, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: monitoreo de contratos inteligentes, ejecución de contratos inteligentes, supervisión de resultados de ejecución y otras operaciones colaborativas de agentes inteligentes, logrando la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek, bajo restricciones de potencia computacional, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.