Обновление DeepSeek V3: Танец вычислительной мощностью и алгоритмом
В последнее время DeepSeek добился значительных успехов в области моделей искусственного интеллекта, выпустив версию DeepSeek-V3-0324 с количеством параметров 6850 миллиардов. Это обновление значительно улучшило производительность модели в таких областях, как кодирование, дизайн пользовательского интерфейса и способности к выводу.
На недавно прошедшей конференции GTC 2025 высокопрофильный исполнитель одного известного технологического компании высоко оценил достижения DeepSeek. Он подчеркнул, что мнение рынка о том, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на высокопроизводительные чипы, является ошибочным. На самом деле, будущие вычислительные потребности будут только расти.
DeepSeek как образец инноваций в алгоритмах вызвал широкие обсуждения в индустрии о связи между высокопроизводительным вычислительным оборудованием. В этой статье будет подробно рассмотрено, как вычислительная мощность и алгоритмы влияют на развитие отрасли искусственного интеллекта.
Вычислительная мощность и совместное развитие алгоритмов
В области искусственного интеллекта повышение вычислительной мощности создает базу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать данные большего объема и изучать более сложные шаблоны. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Взаимосвязь вычислительной мощности и алгоритма переопределяет структуру индустрии искусственного интеллекта:
Дифференциация технологических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные мощности, в то время как другие сосредоточены на оптимизации алгоритмов, образуя различные технологические школы.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые компании стали ведущими игроками в области вычислительной мощностью искусственного интеллекта благодаря экосистеме, в то время как поставщики облачных услуг снизили порог внедрения с помощью эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Появление открытых сообществ: Открытые модели, такие как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительной мощности, что ускоряет итерацию и распространение технологий.
Технологические инновации DeepSeek
Быстрый рост DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Вот простое объяснение его основных технологических инноваций:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует архитектуру, сочетая Transformer и MOE (Смешанная группа экспертов), и вводит механизм многоголовой латентной внимательности (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде: Transformer отвечает за обычные задачи, а MOE действует как группа экспертов, каждый из которых имеет свою специализацию. Когда сталкиваются с определенной проблемой, за ее решение отвечает наиболее опытный эксперт, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко обращать внимание на разные важные детали, что дополнительно улучшает производительность.
Инновации в методах обучения
DeepSeek предложила рамки смешанной точности FP8 для обучения. Эта рамка выступает в роли умного распределителя ресурсов, способного динамически выбирать подходящую вычислительную мощность в зависимости от потребностей на разных этапах обучения. Используется более высокая точность при необходимости высокой точности вычислений для обеспечения точности модели; когда допустима более низкая точность, точность снижается, что позволяет экономить вычислительные ресурсы, повышать скорость обучения и уменьшать использование памяти.
Повышение эффективности вывода
На этапе вывода DeepSeek внедряет технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP). Традиционные методы вывода выполняются шаг за шагом, при этом на каждом шаге предсказывается только один токен. Однако технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, что значительно ускоряет процесс вывода и снижает его стоимость.
Прорыв в алгоритмах усиленного обучения
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с вознаграждением и штрафом) оптимизирует процесс обучения модели. Это похоже на то, как если бы модель была обеспечена эффективным тренером, который направляет ее на изучение лучших действий через вознаграждения и штрафы. По сравнению с традиционными алгоритмами обучения с подкреплением, новый алгоритм более эффективен, способен повышать производительность модели, одновременно уменьшая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и стоимостью.
Эти инновации сформировали полную техническую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всей цепочке — от обучения до вывода. Теперь обычные потребительские видеокарты могут запускать мощные модели искусственного интеллекта, что значительно снижает порог входа для применения искусственного интеллекта и позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в инновациях в области искусственного интеллекта.
Влияние на высокопроизводительное вычислительное оборудование
Существует мнение, что DeepSeek обходит определенные программные уровни, тем самым уменьшая зависимость от конкретного оборудования. На самом деле, DeepSeek осуществляет оптимизацию алгоритмов путем прямого взаимодействия с базовым набором инструкций. Этот подход позволяет DeepSeek достигать более тонкой настройки производительности.
Это решение имеет двоякое влияние на производителей аппаратного обеспечения для высокопроизводительных вычислений. С одной стороны, привязка DeepSeek к аппаратному обеспечению и экосистеме стала глубже, а снижение порога для применения искусственного интеллекта может расширить общий объем рынка. С другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы: некоторые модели искусственного интеллекта, которые ранее могли работать только на топовых GPU, теперь могут эффективно работать на средних и даже начального уровня видеокартах.
Значение для индустрии искусственного интеллекта
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новый путь для технологических прорывов в индустрии искусственного интеллекта. На фоне ограниченного снабжения высококачественными чипами, подход «программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения» уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream эффективный алгоритм снижает давление на потребность в вычислительной мощности, позволяя поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения и повысить рентабельность инвестиций. На downstream оптимизированная открытая модель снижает барьеры для разработки приложений в области искусственного интеллекта. Множество малых и средних предприятий, не имея большого объема ресурсов вычислительной мощности, могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего количества решений в области искусственного интеллекта в вертикальных секторах.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek обеспечивает новый импульс для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают децентрализованное AI-вывод возможным. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, разные узлы могут иметь различные экспертные сети, не требуется, чтобы один узел хранил полную модель, что значительно уменьшает требования к хранению и вычислениям для одного узла, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка дополнительно снизила потребность в высококлассных вычислительных ресурсах, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снижает порог участия в децентрализованных вычислениях ИИ, но и повышает 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 сделок на блокчейне и мониторинга результатов торговли, способствуют совместной работе нескольких агентов для повышения доходности пользователей.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: мониторинг смарт-контрактов, выполнение смарт-контрактов, контроль результатов выполнения и другие агенты, работающие совместно, для автоматизации более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: Искусственный интеллект помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности на основе их риск-профиля, инвестиционных целей и финансового положения.
Заключение
DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительной мощности, через алгоритмические инновации находит прорывы, открывая для индустрии искусственного интеллекта пути дифференцированного развития. Снижение порога доступа к приложениям, содействие интеграции Web3 и ИИ, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, расширение возможностей финансовых инноваций — эти воздействия формируют новый облик цифровой экономики. В будущем развитие искусственного интеллекта уже не будет только соревнованием в вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой арене такие инноваторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью интеллекта.
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» .
DeepSeek V3 масштабное обновление Вычислительная мощность и Алгоритм танцуют вместе, ведя будущее ИИ
Обновление DeepSeek V3: Танец вычислительной мощностью и алгоритмом
В последнее время DeepSeek добился значительных успехов в области моделей искусственного интеллекта, выпустив версию DeepSeek-V3-0324 с количеством параметров 6850 миллиардов. Это обновление значительно улучшило производительность модели в таких областях, как кодирование, дизайн пользовательского интерфейса и способности к выводу.
На недавно прошедшей конференции GTC 2025 высокопрофильный исполнитель одного известного технологического компании высоко оценил достижения DeepSeek. Он подчеркнул, что мнение рынка о том, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на высокопроизводительные чипы, является ошибочным. На самом деле, будущие вычислительные потребности будут только расти.
DeepSeek как образец инноваций в алгоритмах вызвал широкие обсуждения в индустрии о связи между высокопроизводительным вычислительным оборудованием. В этой статье будет подробно рассмотрено, как вычислительная мощность и алгоритмы влияют на развитие отрасли искусственного интеллекта.
Вычислительная мощность и совместное развитие алгоритмов
В области искусственного интеллекта повышение вычислительной мощности создает базу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать данные большего объема и изучать более сложные шаблоны. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов.
Взаимосвязь вычислительной мощности и алгоритма переопределяет структуру индустрии искусственного интеллекта:
Дифференциация технологических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные мощности, в то время как другие сосредоточены на оптимизации алгоритмов, образуя различные технологические школы.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые компании стали ведущими игроками в области вычислительной мощностью искусственного интеллекта благодаря экосистеме, в то время как поставщики облачных услуг снизили порог внедрения с помощью эластичных вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: предприятия ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов.
Появление открытых сообществ: Открытые модели, такие как DeepSeek и LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций алгоритмов и оптимизации вычислительной мощности, что ускоряет итерацию и распространение технологий.
Технологические инновации DeepSeek
Быстрый рост DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Вот простое объяснение его основных технологических инноваций:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует архитектуру, сочетая Transformer и MOE (Смешанная группа экспертов), и вводит механизм многоголовой латентной внимательности (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура подобна эффективной команде: Transformer отвечает за обычные задачи, а MOE действует как группа экспертов, каждый из которых имеет свою специализацию. Когда сталкиваются с определенной проблемой, за ее решение отвечает наиболее опытный эксперт, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко обращать внимание на разные важные детали, что дополнительно улучшает производительность.
Инновации в методах обучения
DeepSeek предложила рамки смешанной точности FP8 для обучения. Эта рамка выступает в роли умного распределителя ресурсов, способного динамически выбирать подходящую вычислительную мощность в зависимости от потребностей на разных этапах обучения. Используется более высокая точность при необходимости высокой точности вычислений для обеспечения точности модели; когда допустима более низкая точность, точность снижается, что позволяет экономить вычислительные ресурсы, повышать скорость обучения и уменьшать использование памяти.
Повышение эффективности вывода
На этапе вывода DeepSeek внедряет технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP). Традиционные методы вывода выполняются шаг за шагом, при этом на каждом шаге предсказывается только один токен. Однако технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, что значительно ускоряет процесс вывода и снижает его стоимость.
Прорыв в алгоритмах усиленного обучения
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с вознаграждением и штрафом) оптимизирует процесс обучения модели. Это похоже на то, как если бы модель была обеспечена эффективным тренером, который направляет ее на изучение лучших действий через вознаграждения и штрафы. По сравнению с традиционными алгоритмами обучения с подкреплением, новый алгоритм более эффективен, способен повышать производительность модели, одновременно уменьшая ненужные вычисления, достигая баланса между производительностью и стоимостью.
Эти инновации сформировали полную техническую систему, которая снижает требования к вычислительной мощности на всей цепочке — от обучения до вывода. Теперь обычные потребительские видеокарты могут запускать мощные модели искусственного интеллекта, что значительно снижает порог входа для применения искусственного интеллекта и позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в инновациях в области искусственного интеллекта.
Влияние на высокопроизводительное вычислительное оборудование
Существует мнение, что DeepSeek обходит определенные программные уровни, тем самым уменьшая зависимость от конкретного оборудования. На самом деле, DeepSeek осуществляет оптимизацию алгоритмов путем прямого взаимодействия с базовым набором инструкций. Этот подход позволяет DeepSeek достигать более тонкой настройки производительности.
Это решение имеет двоякое влияние на производителей аппаратного обеспечения для высокопроизводительных вычислений. С одной стороны, привязка DeepSeek к аппаратному обеспечению и экосистеме стала глубже, а снижение порога для применения искусственного интеллекта может расширить общий объем рынка. С другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы: некоторые модели искусственного интеллекта, которые ранее могли работать только на топовых GPU, теперь могут эффективно работать на средних и даже начального уровня видеокартах.
Значение для индустрии искусственного интеллекта
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новый путь для технологических прорывов в индустрии искусственного интеллекта. На фоне ограниченного снабжения высококачественными чипами, подход «программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения» уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.
На upstream эффективный алгоритм снижает давление на потребность в вычислительной мощности, позволяя поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения и повысить рентабельность инвестиций. На downstream оптимизированная открытая модель снижает барьеры для разработки приложений в области искусственного интеллекта. Множество малых и средних предприятий, не имея большого объема ресурсов вычислительной мощности, могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего количества решений в области искусственного интеллекта в вертикальных секторах.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek обеспечивает новый импульс для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают децентрализованное AI-вывод возможным. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, разные узлы могут иметь различные экспертные сети, не требуется, чтобы один узел хранил полную модель, что значительно уменьшает требования к хранению и вычислениям для одного узла, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка дополнительно снизила потребность в высококлассных вычислительных ресурсах, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снижает порог участия в децентрализованных вычислениях ИИ, но и повышает 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 сделок на блокчейне и мониторинга результатов торговли, способствуют совместной работе нескольких агентов для повышения доходности пользователей.
Автоматическое выполнение смарт-контрактов: мониторинг смарт-контрактов, выполнение смарт-контрактов, контроль результатов выполнения и другие агенты, работающие совместно, для автоматизации более сложной бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: Искусственный интеллект помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стейкинга или предоставления ликвидности на основе их риск-профиля, инвестиционных целей и финансового положения.
Заключение
DeepSeek именно в условиях ограничения вычислительной мощности, через алгоритмические инновации находит прорывы, открывая для индустрии искусственного интеллекта пути дифференцированного развития. Снижение порога доступа к приложениям, содействие интеграции Web3 и ИИ, уменьшение зависимости от высококачественных чипов, расширение возможностей финансовых инноваций — эти воздействия формируют новый облик цифровой экономики. В будущем развитие искусственного интеллекта уже не будет только соревнованием в вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой арене такие инноваторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью интеллекта.