DeepSeek веде алгоритмічну інновацію, перетворює ландшафт AI-індустрії
Нещодавно DeepSeek опублікував останнє оновлення версії V3 — DeepSeek-V3-0324 на відомій платформі обміну AI-моделями. Ця модель з 6850 мільярдами параметрів має значні покращення в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу та можливостях виведення.
На щойно завершеній конференції GTC 2025 відомий керівник технологічної компанії висловив високу оцінку DeepSeek. Він підкреслив, що думка ринку про те, що ефективні моделі DeepSeek зменшать потребу в високопродуктивних чіпах, є помилковою. Він прогнозує, що майбутні обчислювальні потреби тільки зростатимуть, а не зменшуватимуться.
Як представницький продукт алгоритмічного прориву, DeepSeek викликав广泛 обговорення стосунків між постачанням апаратного забезпечення високої продуктивності та алгоритмами. Давайте глибше розглянемо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку AI-індустрії.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритму
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші шаблони; а оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Взаємозв'язок між обчислювальною потужністю та алгоритмами переосмислює структуру AI-індустрії:
Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть побудувати надвеликі обчислювальні кластери, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні напрямки.
Реконструкція промислового ланцюга: деякі виробники апаратного забезпечення стали лідерами в сфері обчислювальної потужності штучного інтелекту через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують поріг впровадження через еластичні обчислювальні послуги.
Перерозподіл ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технологічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено коротке пояснення його основних інновацій:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектури Transformer+MOE (суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичних завдань, а MOE виступає як експертна група в команді, де кожен експерт має свою спеціалізацію. Коли виникає специфічна проблема, до справи залучається найкращий експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на різних важливих деталях під час обробки інформації, що додатково покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував FP8 змішану точність навчання. Ця рамка подібна до розумного розподільника ресурсів, який може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність в залежності від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібні обчислення з високою точністю, вона використовує вищу точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, вона знижує точність, щоб заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновків DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновків виконуються поступово, при цьому на кожному кроці прогнозується лише один токен. Технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що суттєво прискорює процес висновку та одночасно знижує його вартість.
Прорив алгоритму посиленого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Підкріплене навчання схоже на те, що моделі надається тренер, який через винагороду та покарання спрямовує модель до кращої поведінки. Традиційні алгоритми підкріпленого навчання можуть витрачати багато ресурсів для обчислень в цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він може зменшити непотрібні обчислення при забезпеченні підвищення продуктивності моделі, таким чином досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації утворюють повну технологічну систему, що зменшує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть виконувати потужні AI моделі, значно знижуючи бар’єри для використання AI, що дозволяє більшій кількості розробників та підприємств брати участь в інноваціях AI.
Вплив на виробників апаратного забезпечення для високопродуктивних обчислень
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов певні апаратні рівні, тим самим позбувшись залежності від конкретних виробників. Насправді, DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритми через базовий набір команд. Цей підхід дозволяє досягати більш тонкої налаштування продуктивності.
Вплив на виробників апаратного забезпечення для високопродуктивних обчислень є двостороннім. З одного боку, DeepSeek насправді більш глибоко пов'язаний з продуктами та екосистемою виробників апаратного забезпечення, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі моделі ШІ, які раніше вимагали топових GPU для запуску, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або навіть початковому рівні відеокарт.
Значення для китайської індустрії ШІ
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технічний прорив для китайської індустрії штучного інтелекту. У контексті обмежень на висококласні чіпи концепція "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшила залежність від імпортних чіпів найвищого класу.
На upstream, ефективний алгоритм зменшив тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволило провайдерам обчислювальних послуг продовжити термін використання апаратного забезпечення за рахунок програмної оптимізації та підвищити рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі зменшили бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без потреби в значних ресурсах обчислювальної потужності, що сприятиме появі нових AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив на Web3+AI
Децентралізована ІТ-інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надала новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижні вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не потребуючи зберігання повної моделі на одному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислення на одному вузлі, що, в свою чергу, підвищує гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк ще більше знижує потребу в високоякісних обчислювальних ресурсах, що дозволяє залучати більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих обчисленнях штучного інтелекту, але й підвищує загальну обчислювальну здатність та ефективність всієї мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація розумних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, контролю результатів торгівлі та інших взаємодій декількох агентів, допомагаємо користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, контроль результатів виконання та інші агенти взаємодіють, щоб реалізувати автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційними портфелями: ШІ на основі ризикових уподобань користувача, інвестиційних цілей та фінансового стану допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкингу або надання ліквідності.
DeepSeek саме під умовами обмеження обчислювальних потужностей, завдяки інноваціям в алгоритмах, знаходить突破, відкриваючи диференційований шлях розвитку для китайської AI-індустрії. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій - ці впливи вже формують новий ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальні потужності, а змаганням за синхронізовану оптимізацію обчислювальних потужностей та алгоритмів. На цій новій арені DeepSeek та інші інноватори переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DataPickledFish
· 18год тому
Обчислювальна потужність повинна йти в ногу з тенденціями
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidationWatcher
· 07-31 14:38
Попит на чіпи бичачий
Переглянути оригіналвідповісти на0
WalletsWatcher
· 07-31 14:34
Обчислювальна потужність вимоги справді не низькі
Переглянути оригіналвідповісти на0
fomo_fighter
· 07-31 14:31
зростання зростання зростання все це Сприятлива інформація
Переглянути оригіналвідповісти на0
metaverse_hermit
· 07-31 14:22
Чим більше оптимізуєш, тим більше витрачаєш обчислювальної потужності.
Оновлення моделі DeepSeek веде до інновацій в AI Алгоритм, переформатуючи промислову структуру.
DeepSeek веде алгоритмічну інновацію, перетворює ландшафт AI-індустрії
Нещодавно DeepSeek опублікував останнє оновлення версії V3 — DeepSeek-V3-0324 на відомій платформі обміну AI-моделями. Ця модель з 6850 мільярдами параметрів має значні покращення в кодових можливостях, дизайні інтерфейсу та можливостях виведення.
На щойно завершеній конференції GTC 2025 відомий керівник технологічної компанії висловив високу оцінку DeepSeek. Він підкреслив, що думка ринку про те, що ефективні моделі DeepSeek зменшать потребу в високопродуктивних чіпах, є помилковою. Він прогнозує, що майбутні обчислювальні потреби тільки зростатимуть, а не зменшуватимуться.
Як представницький продукт алгоритмічного прориву, DeepSeek викликав广泛 обговорення стосунків між постачанням апаратного забезпечення високої продуктивності та алгоритмами. Давайте глибше розглянемо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку AI-індустрії.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритму
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші шаблони; а оптимізація алгоритмів дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.
Взаємозв'язок між обчислювальною потужністю та алгоритмами переосмислює структуру AI-індустрії:
Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть побудувати надвеликі обчислювальні кластери, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні напрямки.
Реконструкція промислового ланцюга: деякі виробники апаратного забезпечення стали лідерами в сфері обчислювальної потужності штучного інтелекту через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують поріг впровадження через еластичні обчислювальні послуги.
Перерозподіл ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних Алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технологічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наведено коротке пояснення його основних інновацій:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектури Transformer+MOE (суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на суперкоманду, де Transformer відповідає за виконання звичних завдань, а MOE виступає як експертна група в команді, де кожен експерт має свою спеціалізацію. Коли виникає специфічна проблема, до справи залучається найкращий експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі. Механізм MLA дозволяє моделі більш гнучко зосереджуватися на різних важливих деталях під час обробки інформації, що додатково покращує продуктивність моделі.
Інновації в методах навчання
DeepSeek запропонував FP8 змішану точність навчання. Ця рамка подібна до розумного розподільника ресурсів, який може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність в залежності від потреб на різних етапах навчання. Коли потрібні обчислення з високою точністю, вона використовує вищу точність для забезпечення точності моделі; а коли можна прийняти нижчу точність, вона знижує точність, щоб заощадити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість навчання та зменшити використання пам'яті.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновків DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновків виконуються поступово, при цьому на кожному кроці прогнозується лише один токен. Технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що суттєво прискорює процес висновку та одночасно знижує його вартість.
Прорив алгоритму посиленого навчання
Новий алгоритм глибокого навчання DeepSeek GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) оптимізує процес навчання моделі. Підкріплене навчання схоже на те, що моделі надається тренер, який через винагороду та покарання спрямовує модель до кращої поведінки. Традиційні алгоритми підкріпленого навчання можуть витрачати багато ресурсів для обчислень в цьому процесі, тоді як новий алгоритм DeepSeek є більш ефективним, оскільки він може зменшити непотрібні обчислення при забезпеченні підвищення продуктивності моделі, таким чином досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації утворюють повну технологічну систему, що зменшує вимоги до обчислювальної потужності на всьому ланцюгу, від навчання до висновків. Звичайні споживчі графічні карти тепер також можуть виконувати потужні AI моделі, значно знижуючи бар’єри для використання AI, що дозволяє більшій кількості розробників та підприємств брати участь в інноваціях AI.
Вплив на виробників апаратного забезпечення для високопродуктивних обчислень
Багато людей вважають, що DeepSeek обійшов певні апаратні рівні, тим самим позбувшись залежності від конкретних виробників. Насправді, DeepSeek безпосередньо оптимізує алгоритми через базовий набір команд. Цей підхід дозволяє досягати більш тонкої налаштування продуктивності.
Вплив на виробників апаратного забезпечення для високопродуктивних обчислень є двостороннім. З одного боку, DeepSeek насправді більш глибоко пов'язаний з продуктами та екосистемою виробників апаратного забезпечення, зниження бар'єрів для застосування ШІ може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, деякі моделі ШІ, які раніше вимагали топових GPU для запуску, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або навіть початковому рівні відеокарт.
Значення для китайської індустрії ШІ
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технічний прорив для китайської індустрії штучного інтелекту. У контексті обмежень на висококласні чіпи концепція "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшила залежність від імпортних чіпів найвищого класу.
На upstream, ефективний алгоритм зменшив тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволило провайдерам обчислювальних послуг продовжити термін використання апаратного забезпечення за рахунок програмної оптимізації та підвищити рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі зменшили бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без потреби в значних ресурсах обчислювальної потужності, що сприятиме появі нових AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив на Web3+AI
Децентралізована ІТ-інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надала новий імпульс інфраструктурі Web3 AI, інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижні вимоги до обчислювальної потужності зробили можливим децентралізоване AI-інференціювання. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не потребуючи зберігання повної моделі на одному вузлі, що суттєво знижує вимоги до зберігання та обчислення на одному вузлі, що, в свою чергу, підвищує гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальний фреймворк ще більше знижує потребу в високоякісних обчислювальних ресурсах, що дозволяє залучати більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не лише знижує бар'єри для участі в децентралізованих обчисленнях штучного інтелекту, але й підвищує загальну обчислювальну здатність та ефективність всієї мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація розумних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, контролю результатів торгівлі та інших взаємодій декількох агентів, допомагаємо користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: моніторинг смарт-контрактів, виконання смарт-контрактів, контроль результатів виконання та інші агенти взаємодіють, щоб реалізувати автоматизацію більш складної бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційними портфелями: ШІ на основі ризикових уподобань користувача, інвестиційних цілей та фінансового стану допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкингу або надання ліквідності.
DeepSeek саме під умовами обмеження обчислювальних потужностей, завдяки інноваціям в алгоритмах, знаходить突破, відкриваючи диференційований шлях розвитку для китайської AI-індустрії. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій - ці впливи вже формують новий ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальні потужності, а змаганням за синхронізовану оптимізацію обчислювальних потужностей та алгоритмів. На цій новій арені DeepSeek та інші інноватори переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.