DeepSeek ведет алгоритмическую революцию, перестраивая ландшафт AI-индустрии
На днях DeepSeek выпустил обновление последней версии V3 — DeepSeek-V3-0324 на известной платформе обмена моделями ИИ. Эта модель с 6850 миллиардами параметров значительно улучшила свои кодовые способности, дизайн интерфейса и способности к выводу.
На только что завершившейся конференции GTC 2025 один из известных руководителей технологической компании высоко оценил DeepSeek. Он подчеркнул, что мнение рынка о том, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на высокопроизводительные чипы, является ошибочным. Он предсказал, что в будущем вычислительные потребности только возрастут, а не уменьшатся.
Как продукт, представляющий собой прорыв в области алгоритмов, DeepSeek вызвал широкое обсуждение в отрасли о связи между поставками высокопроизводительного вычислительного оборудования. Давайте углубимся в значение вычислительной мощности и алгоритмов для развития ИИ-индустрии.
Сосуществующая эволюция вычислительной мощности и алгоритма
В области ИИ повышение вычислительной мощности обеспечивает основу 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.
Симбиотические отношения между вычислительной мощностью и алгоритмами продолжают перестраивать ландшафт AI-индустрии:
Дифференциация технологических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации алгоритмической эффективности, образуя различные технологические школы.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые производители оборудования становятся лидерами в области AI Алгоритм за счет экосистемы, в то время как облачные сервисы снижают барьеры для развертывания благодаря эластичным вычислительным услугам.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.
Восход открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительных мощностей, ускоряя итерацию и распространение технологий.
Технологические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная группа экспертов) и вводит механизм многоголового латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна суперкоманде, где Transformer отвечает за выполнение обычных задач, а MOE выступает в роли группы экспертов, каждый из которых имеет свою область специализации. Когда возникает конкретная проблема, ею занимается наиболее опытный эксперт, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко акцентировать внимание на различных важных деталях при обработке информации, что еще больше улучшает производительность модели.
Инновация методов обучения
DeepSeek предложил фреймворк смешанной точности FP8 для обучения. Этот фреймворк подобен интеллектуальному распределителю ресурсов, который может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от требований на различных этапах обучения. Когда требуется высокая точность вычислений, он использует более высокую точность, чтобы обеспечить точность модели; а когда допустима более низкая точность, он снижает точность, тем самым экономя вычислительные ресурсы, ускоряя обучение и уменьшая использование памяти.
Повышение эффективности алгоритма
На этапе вывода DeepSeek внедряет технологию многотокенного прогнозирования (Multi-token Prediction, MTP). Традиционный метод вывода выполняется поэтапно, на каждом этапе предсказывается только один токен. В то время как технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, что значительно ускоряет скорость вывода и снижает его стоимость.
Прорыв в алгоритме强化学习
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Обучение с подкреплением похоже на то, как тренер обучает модель, направляя её на изучение лучших действий с помощью вознаграждений и штрафов. Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением могут потреблять огромное количество вычислительных ресурсов в этом процессе, в то время как новый алгоритм DeepSeek более эффективен, позволяя сократить ненужные вычисления при обеспечении повышения производительности модели, тем самым достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали полную технологическую систему, снижая требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь также могут запускать мощные модели ИИ, значительно снижая порог входа в ИИ-приложения, что позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в ИИ-инновациях.
Влияние на производителей высокопроизводительных вычислительных устройств
Многие считают, что DeepSeek обошёл некоторые аппаратные уровни, тем самым освободившись от зависимости от определённых производителей. На самом деле, DeepSeek напрямую осуществляет оптимизацию алгоритмов через базовый набор команд. Этот метод позволяет добиться более тонкой настройки производительности.
Влияние на производителей высокопроизводительных вычислительных аппаратных средств двустороннее. С одной стороны, DeepSeek на самом деле более глубоко интегрирован с продуктами и экосистемой производителей оборудования, а снижение порога для применения ИИ может расширить общий рынок; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, некоторые модели ИИ, которые ранее требовали топовых GPU для работы, теперь могут эффективно работать даже на средних или начальных видеокартах.
Значение для китайской AI-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет путь технологического прорыва для китайской AI-отрасли. В условиях ограничений на высококачественные чипы подход "программного обеспечения вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream эффективный Алгоритм снизил давление на потребность в вычислительных мощностях, позволив поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения и повысить доходность инвестиций. На downstream оптимизированная открытая модель снизила порог входа для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий, не имея значительных ресурсов вычислительных мощностей, также могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую动力 для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают децентрализованный AI-вывод возможным. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные сети экспертов, без необходимости в хранении полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка далее снизила требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сетевым узлам. Это не только снизило порог участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повысило общую вычислительную мощность и эффективность сети.
Многоагентные системы
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью анализа данных о рынке в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения транзакций на блокчейне, надзора за результатами торговли и других совместных действий нескольких агентов, помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: мониторинг смарт-контрактов, выполнение смарт-контрактов, контроль результатов выполнения и другие агенты, работающие совместно, для реализации более сложной автоматизации 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 ограниченной вычислительной мощности, через алгоритмические инновации ищет прорывы, открывая для китайской AI-индустрии путь дифференцированного развития. Снижение барьеров для применения, содействие интеграции Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, расширение возможностей финансовых инноваций — эти воздействия уже перестраивают ландшафт цифровой экономики. В будущем развитие AI больше не будет просто соревнованием вычислительных мощностей, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и алгоритмов. На этой новой гонке такие новаторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.
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» .
9 Лайков
Награда
9
5
Поделиться
комментарий
0/400
DataPickledFish
· 08-02 12:44
Вычислительная мощность必须跟上趋势
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidationWatcher
· 07-31 14:38
Спрос на чипы бычий много
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletsWatcher
· 07-31 14:34
Вычислительная мощность требования действительно не низкие
Посмотреть ОригиналОтветить0
fomo_fighter
· 07-31 14:31
рост рост рост все это Благоприятная информация
Посмотреть ОригиналОтветить0
metaverse_hermit
· 07-31 14:22
Чем больше оптимизация, тем больше требуется вычислительная мощность.
Обновление модели DeepSeek ведет к революции в AI алгоритмах, переопределяя структуру отрасли
DeepSeek ведет алгоритмическую революцию, перестраивая ландшафт AI-индустрии
На днях DeepSeek выпустил обновление последней версии V3 — DeepSeek-V3-0324 на известной платформе обмена моделями ИИ. Эта модель с 6850 миллиардами параметров значительно улучшила свои кодовые способности, дизайн интерфейса и способности к выводу.
На только что завершившейся конференции GTC 2025 один из известных руководителей технологической компании высоко оценил DeepSeek. Он подчеркнул, что мнение рынка о том, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на высокопроизводительные чипы, является ошибочным. Он предсказал, что в будущем вычислительные потребности только возрастут, а не уменьшатся.
Как продукт, представляющий собой прорыв в области алгоритмов, DeepSeek вызвал широкое обсуждение в отрасли о связи между поставками высокопроизводительного вычислительного оборудования. Давайте углубимся в значение вычислительной мощности и алгоритмов для развития ИИ-индустрии.
Сосуществующая эволюция вычислительной мощности и алгоритма
В области ИИ повышение вычислительной мощности обеспечивает основу 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.
Симбиотические отношения между вычислительной мощностью и алгоритмами продолжают перестраивать ландшафт AI-индустрии:
Дифференциация технологических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации алгоритмической эффективности, образуя различные технологические школы.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые производители оборудования становятся лидерами в области AI Алгоритм за счет экосистемы, в то время как облачные сервисы снижают барьеры для развертывания благодаря эластичным вычислительным услугам.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.
Восход открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительных мощностей, ускоряя итерацию и распространение технологий.
Технологические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Ниже приведено краткое объяснение его основных инновационных моментов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Смешанная группа экспертов) и вводит механизм многоголового латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна суперкоманде, где Transformer отвечает за выполнение обычных задач, а MOE выступает в роли группы экспертов, каждый из которых имеет свою область специализации. Когда возникает конкретная проблема, ею занимается наиболее опытный эксперт, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко акцентировать внимание на различных важных деталях при обработке информации, что еще больше улучшает производительность модели.
Инновация методов обучения
DeepSeek предложил фреймворк смешанной точности FP8 для обучения. Этот фреймворк подобен интеллектуальному распределителю ресурсов, который может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от требований на различных этапах обучения. Когда требуется высокая точность вычислений, он использует более высокую точность, чтобы обеспечить точность модели; а когда допустима более низкая точность, он снижает точность, тем самым экономя вычислительные ресурсы, ускоряя обучение и уменьшая использование памяти.
Повышение эффективности алгоритма
На этапе вывода DeepSeek внедряет технологию многотокенного прогнозирования (Multi-token Prediction, MTP). Традиционный метод вывода выполняется поэтапно, на каждом этапе предсказывается только один токен. В то время как технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, что значительно ускоряет скорость вывода и снижает его стоимость.
Прорыв в алгоритме强化学习
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Обучение с подкреплением похоже на то, как тренер обучает модель, направляя её на изучение лучших действий с помощью вознаграждений и штрафов. Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением могут потреблять огромное количество вычислительных ресурсов в этом процессе, в то время как новый алгоритм DeepSeek более эффективен, позволяя сократить ненужные вычисления при обеспечении повышения производительности модели, тем самым достигая баланса между производительностью и затратами.
Эти инновации сформировали полную технологическую систему, снижая требования к вычислительной мощности на всем протяжении цепочки от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь также могут запускать мощные модели ИИ, значительно снижая порог входа в ИИ-приложения, что позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в ИИ-инновациях.
Влияние на производителей высокопроизводительных вычислительных устройств
Многие считают, что DeepSeek обошёл некоторые аппаратные уровни, тем самым освободившись от зависимости от определённых производителей. На самом деле, DeepSeek напрямую осуществляет оптимизацию алгоритмов через базовый набор команд. Этот метод позволяет добиться более тонкой настройки производительности.
Влияние на производителей высокопроизводительных вычислительных аппаратных средств двустороннее. С одной стороны, DeepSeek на самом деле более глубоко интегрирован с продуктами и экосистемой производителей оборудования, а снижение порога для применения ИИ может расширить общий рынок; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, некоторые модели ИИ, которые ранее требовали топовых GPU для работы, теперь могут эффективно работать даже на средних или начальных видеокартах.
Значение для китайской AI-индустрии
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет путь технологического прорыва для китайской AI-отрасли. В условиях ограничений на высококачественные чипы подход "программного обеспечения вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream эффективный Алгоритм снизил давление на потребность в вычислительных мощностях, позволив поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения и повысить доходность инвестиций. На downstream оптимизированная открытая модель снизила порог входа для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий, не имея значительных ресурсов вычислительных мощностей, также могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую动力 для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают децентрализованный AI-вывод возможным. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные сети экспертов, без необходимости в хранении полной модели на одном узле, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка далее снизила требования к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сетевым узлам. Это не только снизило порог участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повысило общую вычислительную мощность и эффективность сети.
Многоагентные системы
Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью анализа данных о рынке в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения транзакций на блокчейне, надзора за результатами торговли и других совместных действий нескольких агентов, помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: мониторинг смарт-контрактов, выполнение смарт-контрактов, контроль результатов выполнения и другие агенты, работающие совместно, для реализации более сложной автоматизации 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 ограниченной вычислительной мощности, через алгоритмические инновации ищет прорывы, открывая для китайской AI-индустрии путь дифференцированного развития. Снижение барьеров для применения, содействие интеграции Web3 и AI, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, расширение возможностей финансовых инноваций — эти воздействия уже перестраивают ландшафт цифровой экономики. В будущем развитие AI больше не будет просто соревнованием вычислительных мощностей, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и алгоритмов. На этой новой гонке такие новаторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью китайской мудрости.