La mise à jour DeepSeek V3 ouvre la voie à un nouveau paradigme en IA : Puissance de calcul et Algorithme en harmonie

DeepSeek a récemment publié une mise à jour majeure de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Ce modèle possède 6850 milliards de paramètres, avec des améliorations significatives en termes de capacité de code, de conception UI et de capacité de raisonnement.

Lors de la récente conférence GTC 2025, Huang Renxun a fait l'éloge des réalisations de DeepSeek. Il a souligné que la perception du marché selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande pour des puces haute performance était erronée. Huang Renxun a insisté sur le fait que les besoins en calcul dans le futur ne feraient qu'augmenter, et non diminuer.

En tant qu'œuvre représentative des percées algorithmiques, la relation entre DeepSeek et la Puissance de calcul a suscité des réflexions sur le rôle de la Puissance de calcul et de l'Algorithme dans le développement de l'industrie de l'IA.

Puissance de calcul et algorithme : un encouragement mutuel

Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des données à plus grande échelle et d'apprendre des motifs plus complexes. En même temps, l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant 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 :

1. Diversification des lignes technologiques : certaines entreprises s'engagent à construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles technologiques.

2. Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises deviennent des leaders de la Puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de Puissance de calcul flexibles.

3. Ajustement de la configuration des ressources : les entreprises recherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.

4. Émergence de la communauté open source : les modèles open source permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.

Innovations technologiques de DeepSeek

Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principales innovations technologiques :

optimisation de l'architecture du modèle

DeepSeek adopte une architecture combinée de Transformer et de MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, le Transformer gérant les tâches habituelles, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts, appelant le spécialiste le plus approprié en fonction du problème spécifique. Le mécanisme MLA permet au modèle de se concentrer de manière plus flexible sur des détails importants, améliorant ainsi les performances.

Méthodes d'entraînement innovantes

DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre peut choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins de différentes phases de l'entraînement, tout en garantissant la précision du modèle, en améliorant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'occupation de la mémoire.

Amélioration de l'efficacité de l'inférence

Au stade de l'inférence, DeepSeek introduit la technologie de Prédiction Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Par rapport à la prédiction de Token unique traditionnelle, 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 des algorithmes d'apprentissage par renforcement

DeepSeek a développé un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement, le GRPO (Optimisation Généralisée par Récompense-Pénalité). Cet algorithme optimise le processus d'entraînement du modèle, tout en garantissant une amélioration des performances et en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.

Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant considérablement les besoins en puissance de calcul de l'entraînement à l'inférence. Cela permet aux cartes graphiques de consommation courante d'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 fournisseurs de puces haute performance

Certaines opinions estiment que DeepSeek contourne certains niveaux matériels, réduisant ainsi la dépendance à des puces haute performance. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes en opérant directement sur l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode renforce le lien de DeepSeek avec l'écosystème matériel, tandis que l'abaissement des barrières d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir l'échelle globale du marché.

Cependant, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme. Certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe pourraient 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 percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions d'approvisionnement en puces haut de gamme, l'idée de "compléter le matériel par le logiciel" réduit la dépendance aux puces haut de gamme importées.

En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger le cycle de vie du matériel et 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 massives en puissance de calcul, peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.

Impact profond sur Web3+IA

Infrastructure AI décentralisée

L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre un nouvel élan à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et une demande de puissance de calcul réduite rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, évitant ainsi à un seul nœud de stocker l'intégralité du modèle, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, tout en améliorant la flexibilité et l'efficacité du modèle.

Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande de ressources de calcul haut de gamme, permettant 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 puissance de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.

Système multi-agents

1. Optimisation des stratégies de trading intelligentes : 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 sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, la coopération de plusieurs agents aide les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.

2. Exécution automatique des contrats intelligents : les agents intelligents collaborent pour surveiller, exécuter et superviser les résultats des contrats intelligents, réalisant ainsi une automatisation plus complexe de la logique commerciale.

3. 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, grâce à une innovation algorithmique sous contrainte de puissance de calcul, ouvre une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. En abaissant les barrières d'entrée, en favorisant la fusion entre Web3 et IA, en réduisant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec une intelligence unique.