DeepSeek, algoritma devrimini yönlendiriyor ve AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor.
Son günlerde, DeepSeek, tanınmış bir AI model paylaşım platformunda en son V3 sürüm güncellemesini - DeepSeek-V3-0324 - yayımladı. 6850 milyar parametreye sahip bu model, kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli gelişmeler göstermiştir.
2025 GTC konferansında yeni sona eren bir etkinlikte, tanınmış bir teknoloji şirketinin üst düzey yöneticisi DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Yüksek verimli modellerin, daha önce pazarın düşündüğü gibi yüksek performanslı çip taleplerini azaltacağı görüşünün yanlış olduğunu vurguladı. Gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca artacağını, azalmayacağını öngördü.
Bir algoritma atılımının temsil ürünü olarak, DeepSeek ile yüksek performanslı hesaplama donanım tedarikçisi arasındaki ilişki sektörde geniş bir tartışma başlattı. Gelin, yapay zeka endüstrisinin gelişiminde hesaplama gücünün ve algoritmanın önemini derinlemesine inceleyelim.
Güç ve algoritmanın birlikte evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu sayede modeller daha büyük veri setlerini işleyebilmekte ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmektedir; algoritmaların optimize edilmesi ise hesaplama gücünü daha verimli kullanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Güç ve algoritmanın karşılıklı bağı, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliğini optimize etmeye odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Bazı donanım üreticileri ekosistem aracılığıyla AI algoritma liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engelini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlayarak teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması yer almaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini kullanmakta ve Çok Başlıklı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attension, MLA) tanıtmaktadır. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği, MOE'nin ise takım içindeki uzman grubu gibi davrandığı bir süper takım gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaştığında en yetkin uzman bu sorunu çözer. Bu, modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırabilir. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli ayrıntılara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlamakta ve böylece modelin performansını daha da geliştirmektedir.
Eğitim Yöntemi Devrimi
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitimi çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak dağıtımcısı gibi çalışır; eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki gereksinimlere göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerekli olduğu durumlarda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise, hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek, eğitim hızını artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hassasiyeti düşürür.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıtmıştır. Geleneksel çıkarım yöntemi adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir token tahmin eder. Ancak MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve aynı zamanda çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması Atılımı
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize ediyor. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir antrenör sağlamak gibidir; antrenör, ödüller ve cezalarla modeli daha iyi davranışlar öğrenmesi için yönlendirir. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltabilir, böylece performans ve maliyet arasında bir denge sağlar.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zinciri güç ihtiyacını azaltan tam bir teknoloji sistemi oluşturdu. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azaltıyor ve daha fazla geliştiricinin ve şirketin AI inovasyonuna katılmasını sağlıyor.
Yüksek Performanslı Hesaplama Donanım Üreticilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli donanım katmanlarını atlattığını ve böylece belirli tedarikçilere olan bağımlılığını ortadan kaldırdığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek doğrudan alt düzey talimat seti aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. Bu yöntem daha ince performans ayarlamaları gerçekleştirmeyi mümkün kılar.
Bu, yüksek performanslı bilgisayar donanımı üreticileri üzerinde çift yönlü bir etki yaratmaktadır. Bir yandan, DeepSeek aslında donanım üreticilerinin ürünleri ve ekosistemleriyle daha derin bir şekilde bağlanmış durumda, AI uygulamalarındaki erişim engelinin azalması genel pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazardaki yüksek kaliteli yongalara olan talep yapısını değiştirebilir, daha önce yalnızca en üst düzey GPU'larla çalışabilen AI modelleri, artık orta seviye hatta giriş seviyesi ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir sıçrama yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, etkili Algoritma hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modelinin AI uygulama geliştirme engelini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük hesaplama gücü kaynaklarına ihtiyaç duymadan DeepSeek modeline dayalı rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI'nin Derin Etkisi
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı; yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamaya katılma eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üstü ticaret gerçekleştirme, ticaret sonuçlarının izlenmesi gibi birçok akıllı ajanının işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek kazançlar elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, akıllı sözleşme yürütme, yürütme sonucu denetimi gibi akıllı ajanların birlikte çalışması, daha karmaşık iş mantığının otomatikleştirilmesini sağlar.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcıların en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesaplama gücü kısıtlamaları altında, algoritma yeniliği ile突破 arayışında bulunarak, Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın birleşimini teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını hafifletmek ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık yalnızca hesaplama gücü yarışması değil, aynı zamanda hesaplama gücü ve algoritmanın birlikte optimize edilmesi yarışması olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin'in bilgeliği ile oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
9 Likes
Reward
9
5
Share
Comment
0/400
DataPickledFish
· 18h ago
Bilgi İşlem Gücü mutlaka trende ayak uydurmalıdır.
View OriginalReply0
LiquidationWatcher
· 07-31 14:38
Çip talebinde Boğa
View OriginalReply0
WalletsWatcher
· 07-31 14:34
Bilgi İşlem Gücü gereksinimi gerçekten düşük değil
View OriginalReply0
fomo_fighter
· 07-31 14:31
yükseliş yükseliş yükseliş hepsi Olumlu Bilgiler
View OriginalReply0
metaverse_hermit
· 07-31 14:22
Ne kadar optimize edilirse, o kadar fazla Bilgi İşlem Gücü harcar.
DeepSeek modeli güncellemeleri AI algoritma devrimini yönlendiriyor ve sanayi yapısını yeniden şekillendiriyor.
DeepSeek, algoritma devrimini yönlendiriyor ve AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor.
Son günlerde, DeepSeek, tanınmış bir AI model paylaşım platformunda en son V3 sürüm güncellemesini - DeepSeek-V3-0324 - yayımladı. 6850 milyar parametreye sahip bu model, kod yeteneği, UI tasarımı ve çıkarım yeteneği gibi alanlarda önemli gelişmeler göstermiştir.
2025 GTC konferansında yeni sona eren bir etkinlikte, tanınmış bir teknoloji şirketinin üst düzey yöneticisi DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Yüksek verimli modellerin, daha önce pazarın düşündüğü gibi yüksek performanslı çip taleplerini azaltacağı görüşünün yanlış olduğunu vurguladı. Gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca artacağını, azalmayacağını öngördü.
Bir algoritma atılımının temsil ürünü olarak, DeepSeek ile yüksek performanslı hesaplama donanım tedarikçisi arasındaki ilişki sektörde geniş bir tartışma başlattı. Gelin, yapay zeka endüstrisinin gelişiminde hesaplama gücünün ve algoritmanın önemini derinlemesine inceleyelim.
Güç ve algoritmanın birlikte evrimi
AI alanında, hesaplama gücündeki artış daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, bu sayede modeller daha büyük veri setlerini işleyebilmekte ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmektedir; algoritmaların optimize edilmesi ise hesaplama gücünü daha verimli kullanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırmaktadır.
Güç ve algoritmanın karşılıklı bağı, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrışması: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri oluşturmayı hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliğini optimize etmeye odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Endüstri zinciri yeniden yapılandırması: Bazı donanım üreticileri ekosistem aracılığıyla AI algoritma liderleri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleri ile dağıtım engelini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirket, donanım altyapı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlayarak teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in başarısı, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması yer almaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini kullanmakta ve Çok Başlıklı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attension, MLA) tanıtmaktadır. Bu mimari, Transformer'ın rutin görevleri üstlendiği, MOE'nin ise takım içindeki uzman grubu gibi davrandığı bir süper takım gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaştığında en yetkin uzman bu sorunu çözer. Bu, modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırabilir. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli ayrıntılara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlamakta ve böylece modelin performansını daha da geliştirmektedir.
Eğitim Yöntemi Devrimi
DeepSeek, FP8 karışık hassasiyet eğitimi çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak dağıtımcısı gibi çalışır; eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki gereksinimlere göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamaların gerekli olduğu durumlarda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise, hesaplama kaynaklarını tasarruf etmek, eğitim hızını artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hassasiyeti düşürür.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıtmıştır. Geleneksel çıkarım yöntemi adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir token tahmin eder. Ancak MTP teknolojisi bir seferde birden fazla token tahmin edebilmekte, bu da çıkarım hızını büyük ölçüde artırmakta ve aynı zamanda çıkarım maliyetlerini düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması Atılımı
DeepSeek'in yeni güçlendirilmiş öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize ediyor. Güçlendirilmiş öğrenme, modele bir antrenör sağlamak gibidir; antrenör, ödüller ve cezalarla modeli daha iyi davranışlar öğrenmesi için yönlendirir. Geleneksel güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir; model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltabilir, böylece performans ve maliyet arasında bir denge sağlar.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zinciri güç ihtiyacını azaltan tam bir teknoloji sistemi oluşturdu. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde azaltıyor ve daha fazla geliştiricinin ve şirketin AI inovasyonuna katılmasını sağlıyor.
Yüksek Performanslı Hesaplama Donanım Üreticilerine Etkisi
Birçok kişi DeepSeek'in belirli donanım katmanlarını atlattığını ve böylece belirli tedarikçilere olan bağımlılığını ortadan kaldırdığını düşünüyor. Aslında, DeepSeek doğrudan alt düzey talimat seti aracılığıyla algoritma optimizasyonu yapmaktadır. Bu yöntem daha ince performans ayarlamaları gerçekleştirmeyi mümkün kılar.
Bu, yüksek performanslı bilgisayar donanımı üreticileri üzerinde çift yönlü bir etki yaratmaktadır. Bir yandan, DeepSeek aslında donanım üreticilerinin ürünleri ve ekosistemleriyle daha derin bir şekilde bağlanmış durumda, AI uygulamalarındaki erişim engelinin azalması genel pazar ölçeğini genişletebilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazardaki yüksek kaliteli yongalara olan talep yapısını değiştirebilir, daha önce yalnızca en üst düzey GPU'larla çalışabilen AI modelleri, artık orta seviye hatta giriş seviyesi ekran kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir sıçrama yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin kısıtlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, etkili Algoritma hesaplama gücü talep baskısını azaltarak, hesaplama hizmeti sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynak modelinin AI uygulama geliştirme engelini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük hesaplama gücü kaynaklarına ihtiyaç duymadan DeepSeek modeline dayalı rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alanda AI çözümlerinin ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI'nin Derin Etkisi
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı; yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasını sağladı. Bu, merkeziyetsiz AI hesaplamaya katılma eşiğini düşürmekle kalmadı, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırdı.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üstü ticaret gerçekleştirme, ticaret sonuçlarının izlenmesi gibi birçok akıllı ajanının işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek kazançlar elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, akıllı sözleşme yürütme, yürütme sonucu denetimi gibi akıllı ajanların birlikte çalışması, daha karmaşık iş mantığının otomatikleştirilmesini sağlar.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcıların en iyi stake veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesaplama gücü kısıtlamaları altında, algoritma yeniliği ile突破 arayışında bulunarak, Çin'in AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açtı. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI'nın birleşimini teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını hafifletmek ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık yalnızca hesaplama gücü yarışması değil, aynı zamanda hesaplama gücü ve algoritmanın birlikte optimize edilmesi yarışması olacak. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin'in bilgeliği ile oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.