DeepSeek mène l'Algorithme à une révolution, remodelant le paysage de l'industrie de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur une plateforme de partage de modèles d'IA bien connue. Ce modèle, doté de 6850 milliards de paramètres, présente des améliorations significatives en matière de capacités de code, de design UI et de capacités d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, un cadre supérieur d'une entreprise technologique de renom a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces hautes performances, était erronée. Il a prédit que les besoins en calcul ne feraient qu'augmenter à l'avenir, et non diminuer.
En tant que produit représentatif d'une percée algorithmique, la relation entre DeepSeek et les fournisseurs de matériel informatique haute performance a suscité de larges discussions dans l'industrie. Explorons en profondeur la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et des algorithmes
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des routes techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des grappes de puissance de calcul ultra-grandes, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des Algorithmes, formant différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne de valeur : certains fabricants de matériel deviennent des leaders en matière de puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud abaissent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises recherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : Des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovation technologique 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 ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en charge, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter une attention flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, augmentant encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus basse peut être acceptée, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation 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). Les méthodes d'inférence traditionnelles prédisent un token à la fois, étape par étape. La technologie MTP 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 du modèle. L'apprentissage par renforcement est comme doter le modèle d'un coach, qui guide le modèle à apprendre de meilleurs comportements à travers des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer beaucoup de ressources de calcul durant ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation standard peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de matériel informatique haute performance
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek contourne certaines couches matérielles, se libérant ainsi de la dépendance envers des fournisseurs spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise directement les algorithmes via l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode permet d'atteindre un réglage de performance plus précis.
L'impact sur les fabricants de matériel informatique haute performance est double. D'une part, DeepSeek est en fait plus profondément ancré dans les produits et l'écosystème des fabricants de matériel, tandis que la baisse du seuil d'entrée des applications d'IA pourrait élargir l'ensemble du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande sur le marché des puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de haut niveau peuvent maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire d'entrée de gamme.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de rupture technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de contraintes sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complétant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des Algorithmes efficaces réduisent la pression sur les besoins en puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul de prolonger le cycle de vie du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources importantes en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui donnera naissance à l'émergence de davantage de solutions d'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 pour l'infrastructure AI Web3, avec une architecture innovante, des algorithmes efficaces et une demande de puissance de calcul réduite, rendant l'inférence AI décentralisée possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds pouvant 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 pour un nœud unique, 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 ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : 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 on-chain et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents fonctionnent en synergie pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d'exécution, etc. Les agents collaborent pour réaliser une automatisation de logiques commerciales plus complexes.
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 leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek innove en matière d'algorithme pour trouver des percées malgré les contraintes de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. En abaissant le seuil d'application, en promouvant l'intégration de Web3 et de l'IA, en réduisant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. À l'avenir, le développement de l'IA ne sera plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation synergique entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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DataPickledFish
· 08-02 12:44
La puissance de calcul doit suivre la tendance.
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LiquidationWatcher
· 07-31 14:38
La demande de puces est haussière.
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WalletsWatcher
· 07-31 14:34
La puissance de calcul exigée n'est vraiment pas basse.
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fomo_fighter
· 07-31 14:31
hausse hausse hausse tout est information positive
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metaverse_hermit
· 07-31 14:22
Plus c'est optimisé, plus ça coûte en puissance de calcul.
La mise à jour du modèle DeepSeek mène à une innovation des algorithmes d'IA et redéfinit le paysage industriel.
DeepSeek mène l'Algorithme à une révolution, remodelant le paysage de l'industrie de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur une plateforme de partage de modèles d'IA bien connue. Ce modèle, doté de 6850 milliards de paramètres, présente des améliorations significatives en matière de capacités de code, de design UI et de capacités d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, un cadre supérieur d'une entreprise technologique de renom a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces hautes performances, était erronée. Il a prédit que les besoins en calcul ne feraient qu'augmenter à l'avenir, et non diminuer.
En tant que produit représentatif d'une percée algorithmique, la relation entre DeepSeek et les fournisseurs de matériel informatique haute performance a suscité de larges discussions dans l'industrie. Explorons en profondeur la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.
Évolution symbiotique de la puissance de calcul et des algorithmes
Dans le domaine de l'IA, l'amélioration de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des routes techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des grappes de puissance de calcul ultra-grandes, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des Algorithmes, formant différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne de valeur : certains fabricants de matériel deviennent des leaders en matière de puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud abaissent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises recherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : Des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovation technologique 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 ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en charge, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter une attention flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, augmentant encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Lorsqu'une haute précision de calcul est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus basse peut être acceptée, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, augmentant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation 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). Les méthodes d'inférence traditionnelles prédisent un token à la fois, étape par étape. La technologie MTP 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 du modèle. L'apprentissage par renforcement est comme doter le modèle d'un coach, qui guide le modèle à apprendre de meilleurs comportements à travers des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer beaucoup de ressources de calcul durant ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur l'ensemble de la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques de consommation standard peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de matériel informatique haute performance
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek contourne certaines couches matérielles, se libérant ainsi de la dépendance envers des fournisseurs spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise directement les algorithmes via l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode permet d'atteindre un réglage de performance plus précis.
L'impact sur les fabricants de matériel informatique haute performance est double. D'une part, DeepSeek est en fait plus profondément ancré dans les produits et l'écosystème des fabricants de matériel, tandis que la baisse du seuil d'entrée des applications d'IA pourrait élargir l'ensemble du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande sur le marché des puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de haut niveau peuvent maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire d'entrée de gamme.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de rupture technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de contraintes sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complétant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des Algorithmes efficaces réduisent la pression sur les besoins en puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul de prolonger le cycle de vie du matériel grâce à l'optimisation logicielle et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources importantes en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui donnera naissance à l'émergence de davantage de solutions d'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 pour l'infrastructure AI Web3, avec une architecture innovante, des algorithmes efficaces et une demande de puissance de calcul réduite, rendant l'inférence AI décentralisée possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds pouvant 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 pour un nœud unique, 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 ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : 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 on-chain et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents fonctionnent en synergie pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d'exécution, etc. Les agents collaborent pour réaliser une automatisation de logiques commerciales plus complexes.
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 leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek innove en matière d'algorithme pour trouver des percées malgré les contraintes de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. En abaissant le seuil d'application, en promouvant l'intégration de Web3 et de l'IA, en réduisant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. À l'avenir, le développement de l'IA ne sera plus seulement une course à la puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation synergique entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.