Actualización de DeepSeek V3: Potencia computacional y Algoritmo en danza
Recientemente, DeepSeek ha logrado un avance significativo en el campo de los modelos de inteligencia artificial, lanzando la versión DeepSeek-V3-0324 con una cantidad de parámetros de 685 mil millones. Esta actualización mejora notablemente el rendimiento del modelo en capacidades de código, diseño de UI y capacidades de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, un alto ejecutivo de una conocida empresa de tecnología elogió altamente los logros de DeepSeek. Enfatizó que la opinión de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips de alto rendimiento era incorrecta. De hecho, la demanda de computación en el futuro solo seguirá aumentando.
DeepSeek, como un ejemplo de innovación en algoritmos, ha generado amplias discusiones en la industria sobre su relación con el hardware de computación de alto rendimiento. Este artículo profundizará en la profunda influencia de la Potencia computacional y el Algoritmo en el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial.
Potencia computacional y desarrollo colaborativo del algoritmo
En el campo de la inteligencia artificial, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen datos a mayor escala y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos computacionales.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la inteligencia artificial:
Diversificación de la ruta tecnológica: algunas empresas se dedican a construir clústeres de potencia computacional de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: algunas empresas se han convertido en líderes de la potencia computacional de inteligencia artificial a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube han reducido las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional flexible.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la Potencia computacional optimizada, acelerando la iteración y difusión tecnológica.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek está intrínsecamente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales innovaciones tecnológicas:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura que combina Transformer y MOE (Mezcla de Expertos), e introduce un mecanismo de atención latente multinivel (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer se encarga de tareas regulares y el MOE actúa como un grupo de expertos, cada uno con su propia especialidad. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de solucionarlo, lo que incrementa significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite al modelo centrarse de manera más flexible en diferentes detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión, garantizando la exactitud del modelo; y reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos de cálculo, mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción Multitoken (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales se realizan paso a paso, prediciendo un Token a la vez. La tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, acelerando considerablemente la velocidad de inferencia y reduciendo al mismo tiempo los costos de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje por refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada con Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Es como equipar al modelo con un entrenador eficiente que guía al modelo a aprender mejores comportamientos a través de recompensas y penalizaciones. En comparación con los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo, el nuevo algoritmo es más eficiente, capaz de reducir cálculos innecesarios mientras asegura una mejora en el rendimiento del modelo, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, que reduce la Potencia computacional en toda la cadena desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo comunes también pueden ejecutar poderosos modelos de inteligencia artificial, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de inteligencia artificial, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de la inteligencia artificial.
Impacto en el hardware de computación de alto rendimiento
Hay opiniones que sostienen que DeepSeek elude ciertas capas de software, reduciendo así la dependencia de hardware específico. En realidad, DeepSeek optimiza el algoritmo operando directamente sobre el conjunto de instrucciones subyacente. Este enfoque permite a DeepSeek lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto de este enfoque en los fabricantes de hardware de computación de alto rendimiento es dual. Por un lado, la vinculación de DeepSeek con el hardware y el ecosistema es más profunda, y la disminución de la barrera de entrada para aplicaciones de inteligencia artificial podría expandir el tamaño total del mercado. Por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de alto rendimiento, y algunos modelos de inteligencia artificial que originalmente requerían GPU de gama alta, ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de entrada.
Significado para la industria de la inteligencia artificial
La optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece una nueva vía de avance tecnológico para la industria de la inteligencia artificial. En el contexto de la restricción del suministro de chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" alivia la dependencia de los chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional alargar el ciclo de uso del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de inteligencia artificial en sectores verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requisitos de potencia computacional hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alto nivel, permitiendo que más recursos computacionales se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
Sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en cadena y la supervisión de resultados de trading, la cooperación de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: monitoreo de contratos inteligentes, ejecución de contratos inteligentes, supervisión de resultados de ejecución y otros agentes que operan en colaboración para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La inteligencia artificial ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
Conclusión
DeepSeek está buscando breakthroughs a través de la innovación algorítmica bajo la restricción de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de la inteligencia artificial. Reducir la barrera de entrada, promover la fusión de Web3 y AI, disminuir la dependencia de chips de alta gama y habilitar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de la inteligencia artificial ya no es solo una carrera de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.
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Actualización importante de DeepSeek V3: Potencia computacional y Algoritmo bailan juntos liderando el futuro de la IA
Actualización de DeepSeek V3: Potencia computacional y Algoritmo en danza
Recientemente, DeepSeek ha logrado un avance significativo en el campo de los modelos de inteligencia artificial, lanzando la versión DeepSeek-V3-0324 con una cantidad de parámetros de 685 mil millones. Esta actualización mejora notablemente el rendimiento del modelo en capacidades de código, diseño de UI y capacidades de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, un alto ejecutivo de una conocida empresa de tecnología elogió altamente los logros de DeepSeek. Enfatizó que la opinión de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips de alto rendimiento era incorrecta. De hecho, la demanda de computación en el futuro solo seguirá aumentando.
DeepSeek, como un ejemplo de innovación en algoritmos, ha generado amplias discusiones en la industria sobre su relación con el hardware de computación de alto rendimiento. Este artículo profundizará en la profunda influencia de la Potencia computacional y el Algoritmo en el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial.
Potencia computacional y desarrollo colaborativo del algoritmo
En el campo de la inteligencia artificial, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen datos a mayor escala y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos computacionales.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la inteligencia artificial:
Diversificación de la ruta tecnológica: algunas empresas se dedican a construir clústeres de potencia computacional de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: algunas empresas se han convertido en líderes de la potencia computacional de inteligencia artificial a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube han reducido las barreras de implementación mediante servicios de potencia computacional flexible.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la Potencia computacional optimizada, acelerando la iteración y difusión tecnológica.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek está intrínsecamente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales innovaciones tecnológicas:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura que combina Transformer y MOE (Mezcla de Expertos), e introduce un mecanismo de atención latente multinivel (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un equipo eficiente, donde el Transformer se encarga de tareas regulares y el MOE actúa como un grupo de expertos, cada uno con su propia especialidad. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de solucionarlo, lo que incrementa significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite al modelo centrarse de manera más flexible en diferentes detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión, garantizando la exactitud del modelo; y reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos de cálculo, mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción Multitoken (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales se realizan paso a paso, prediciendo un Token a la vez. La tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, acelerando considerablemente la velocidad de inferencia y reduciendo al mismo tiempo los costos de inferencia.
Algoritmo de aprendizaje por refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada con Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Es como equipar al modelo con un entrenador eficiente que guía al modelo a aprender mejores comportamientos a través de recompensas y penalizaciones. En comparación con los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo, el nuevo algoritmo es más eficiente, capaz de reducir cálculos innecesarios mientras asegura una mejora en el rendimiento del modelo, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, que reduce la Potencia computacional en toda la cadena desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo comunes también pueden ejecutar poderosos modelos de inteligencia artificial, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de inteligencia artificial, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de la inteligencia artificial.
Impacto en el hardware de computación de alto rendimiento
Hay opiniones que sostienen que DeepSeek elude ciertas capas de software, reduciendo así la dependencia de hardware específico. En realidad, DeepSeek optimiza el algoritmo operando directamente sobre el conjunto de instrucciones subyacente. Este enfoque permite a DeepSeek lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto de este enfoque en los fabricantes de hardware de computación de alto rendimiento es dual. Por un lado, la vinculación de DeepSeek con el hardware y el ecosistema es más profunda, y la disminución de la barrera de entrada para aplicaciones de inteligencia artificial podría expandir el tamaño total del mercado. Por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de alto rendimiento, y algunos modelos de inteligencia artificial que originalmente requerían GPU de gama alta, ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de entrada.
Significado para la industria de la inteligencia artificial
La optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece una nueva vía de avance tecnológico para la industria de la inteligencia artificial. En el contexto de la restricción del suministro de chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" alivia la dependencia de los chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional alargar el ciclo de uso del hardware a través de la optimización del software y mejorar el retorno de inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de inteligencia artificial en sectores verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requisitos de potencia computacional hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos computacionales de alto nivel, permitiendo que más recursos computacionales se integren en la red de nodos. Esto no solo disminuye la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
Sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en cadena y la supervisión de resultados de trading, la cooperación de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: monitoreo de contratos inteligentes, ejecución de contratos inteligentes, supervisión de resultados de ejecución y otros agentes que operan en colaboración para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La inteligencia artificial ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
Conclusión
DeepSeek está buscando breakthroughs a través de la innovación algorítmica bajo la restricción de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de la inteligencia artificial. Reducir la barrera de entrada, promover la fusión de Web3 y AI, disminuir la dependencia de chips de alta gama y habilitar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de la inteligencia artificial ya no es solo una carrera de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.