DeepSeek lidera a inovação do algoritmo, remodelando o panorama da indústria de IA
Recentemente, a DeepSeek lançou na conhecida plataforma de compartilhamento de modelos de IA a atualização mais recente da versão V3 - DeepSeek-V3-0324. Este modelo, com 6850 bilhões de parâmetros, apresenta melhorias significativas em termos de capacidade de código, design de interface e capacidade de raciocínio.
Na recente conferência GTC de 2025, um executivo de uma conhecida empresa de tecnologia elogiou profundamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a opinião anterior do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek diminuiria a demanda por chips de alto desempenho estava errada. Ele previu que a demanda por computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
Como um produto representativo de uma quebra de algoritmo, a relação entre o DeepSeek e o fornecimento de hardware de computação de alto desempenho gerou ampla discussão na indústria. Vamos explorar mais a fundo o significado da capacidade de computação e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
A evolução simbiotica da capacidade computacional e do algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade de cálculo fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem maiores quantidades de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização do algoritmo pode utilizar a capacidade de cálculo de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação simbiótica entre poder de computação e algoritmo está a redefinir o panorama da indústria da IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir super grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia industrial: certos fabricantes de hardware tornam-se líderes em poder computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os prestadores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de poder computacional elástico.
Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de potência 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. A seguir, uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek adota 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 super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas na equipe, cada um com sua própria área de especialização; ao enfrentar problemas específicos, o especialista mais qualificado é acionado, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou um framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework funciona como um distribuidor de recursos inteligente, capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes estágios do processo de treinamento. Quando é necessária uma precisão de cálculo alta, utiliza uma precisão maior para garantir a exatidão do modelo; enquanto em situações onde uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando recursos de cálculo, aumentando a velocidade de treinamento e diminuindo o uso de memória.
Melhoria da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos de inferência tradicionais são passo a passo, prevendo um Token por vez. A tecnologia MTP permite prever múltiplos Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo também os custos de inferência.
Avanços no algoritmo de aprendizagem reforçada
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como dar ao modelo um treinador, que orienta o modelo a aprender comportamentos melhores através de recompensas e punições. Algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir muitos recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários sem comprometer a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comum agora podem executar poderosos modelos de IA, reduzindo 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 de computação de alto desempenho
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contorna certas camadas de hardware, libertando-se da dependência de fabricantes específicos. Na verdade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através do conjunto de instruções de baixo nível. Este método permite um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto sobre os fabricantes de hardware de computação de alto desempenho é duplo. Por um lado, o DeepSeek está na verdade mais profundamente vinculado aos produtos e ecossistemas dos fabricantes de hardware, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo do DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado para chips de alta gama, com alguns modelos de IA que anteriormente precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de entrada.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. No contexto de restrições de chips de alta gama, a ideia de "software para complementar hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware por meio de otimização de software, melhorando o retorno sobre o investimento. No downstream, modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que dará origem ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O profundo impacto do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implementação 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 de 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 alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não só diminui a barreira de entrada para a participação na computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade e a eficiência computacional de toda a rede.
Sistema Multi-Agente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: 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 negociações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obterem maiores lucros.
Execução automatizada de contratos inteligentes: monitorização de contratos inteligentes, execução de contratos inteligentes, supervisão dos resultados da execução e outras operações colaborativas de agentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
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, sob a restrição de poder computacional, a buscar突破 através da inovação de algoritmos, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzindo a barreira de entrada, promovendo a fusão de Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta performance e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma competição de poder computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo caminho, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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DataPickledFish
· 9h atrás
Poder de computação deve acompanhar a tendência
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LiquidationWatcher
· 07-31 14:38
A demanda por chips está em alta.
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WalletsWatcher
· 07-31 14:34
Poder de computação exige mesmo um nível alto
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fomo_fighter
· 07-31 14:31
subir subir subir tudo é Informação favorável
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metaverse_hermit
· 07-31 14:22
Quanto mais otimizado, mais poder de computação é necessário.
Atualização do modelo DeepSeek lidera a inovação dos algoritmos de IA, remodelando a estrutura da indústria.
DeepSeek lidera a inovação do algoritmo, remodelando o panorama da indústria de IA
Recentemente, a DeepSeek lançou na conhecida plataforma de compartilhamento de modelos de IA a atualização mais recente da versão V3 - DeepSeek-V3-0324. Este modelo, com 6850 bilhões de parâmetros, apresenta melhorias significativas em termos de capacidade de código, design de interface e capacidade de raciocínio.
Na recente conferência GTC de 2025, um executivo de uma conhecida empresa de tecnologia elogiou profundamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a opinião anterior do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek diminuiria a demanda por chips de alto desempenho estava errada. Ele previu que a demanda por computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
Como um produto representativo de uma quebra de algoritmo, a relação entre o DeepSeek e o fornecimento de hardware de computação de alto desempenho gerou ampla discussão na indústria. Vamos explorar mais a fundo o significado da capacidade de computação e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
A evolução simbiotica da capacidade computacional e do algoritmo
No campo da IA, a melhoria da capacidade de cálculo fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem maiores quantidades de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização do algoritmo pode utilizar a capacidade de cálculo de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação simbiótica entre poder de computação e algoritmo está a redefinir o panorama da indústria da IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir super grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia industrial: certos fabricantes de hardware tornam-se líderes em poder computacional de IA através de ecossistemas, enquanto os prestadores de serviços em nuvem reduzem as barreiras de implementação através de serviços de poder computacional elástico.
Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek e LLaMA permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de potência 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. A seguir, uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
O DeepSeek adota 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 super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas na equipe, cada um com sua própria área de especialização; ao enfrentar problemas específicos, o especialista mais qualificado é acionado, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou um framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework funciona como um distribuidor de recursos inteligente, capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes estágios do processo de treinamento. Quando é necessária uma precisão de cálculo alta, utiliza uma precisão maior para garantir a exatidão do modelo; enquanto em situações onde uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando recursos de cálculo, aumentando a velocidade de treinamento e diminuindo o uso de memória.
Melhoria da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos de inferência tradicionais são passo a passo, prevendo um Token por vez. A tecnologia MTP permite prever múltiplos Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo também os custos de inferência.
Avanços no algoritmo de aprendizagem reforçada
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como dar ao modelo um treinador, que orienta o modelo a aprender comportamentos melhores através de recompensas e punições. Algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir muitos recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários sem comprometer a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comum agora podem executar poderosos modelos de IA, reduzindo 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 de computação de alto desempenho
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contorna certas camadas de hardware, libertando-se da dependência de fabricantes específicos. Na verdade, o DeepSeek otimiza algoritmos diretamente através do conjunto de instruções de baixo nível. Este método permite um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto sobre os fabricantes de hardware de computação de alto desempenho é duplo. Por um lado, o DeepSeek está na verdade mais profundamente vinculado aos produtos e ecossistemas dos fabricantes de hardware, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo do DeepSeek pode alterar a estrutura de demanda do mercado para chips de alta gama, com alguns modelos de IA que anteriormente precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de entrada.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. No contexto de restrições de chips de alta gama, a ideia de "software para complementar hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os provedores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware por meio de otimização de software, melhorando o retorno sobre o investimento. No downstream, modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que dará origem ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O profundo impacto do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo da DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implementação 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 de 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 alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais sejam adicionados à rede de nós. Isso não só diminui a barreira de entrada para a participação na computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade e a eficiência computacional de toda a rede.
Sistema Multi-Agente
Otimização de estratégias de negociação inteligente: 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 negociações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obterem maiores lucros.
Execução automatizada de contratos inteligentes: monitorização de contratos inteligentes, execução de contratos inteligentes, supervisão dos resultados da execução e outras operações colaborativas de agentes, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
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, sob a restrição de poder computacional, a buscar突破 através da inovação de algoritmos, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzindo a barreira de entrada, promovendo a fusão de Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta performance e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma competição de poder computacional, mas sim uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Neste novo caminho, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.