Atualização do DeepSeek V3: Poder de computação e Algoritmo em harmonia
Recentemente, a DeepSeek fez um grande avanço no campo dos modelos de inteligência artificial, lançando a versão DeepSeek-V3-0324 com uma quantidade de parâmetros de 6850 bilhões. Esta atualização melhorou significativamente o desempenho do modelo em áreas como capacidade de código, design de UI e capacidade de raciocínio.
Na recente conferência GTC 2025, um executivo de uma conhecida empresa de tecnologia elogiou altamente as conquistas da DeepSeek. Ele enfatizou que a visão anterior do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek iria reduzir a demanda por chips de alto desempenho estava errada. Na verdade, a demanda por computação no futuro só aumentará.
O DeepSeek, como um exemplo de inovação em algoritmos, gerou amplas discussões na indústria sobre sua relação com hardware de computação de alto desempenho. Este artigo irá explorar em profundidade o impacto profundo do Poder de computação e do Algoritmo no desenvolvimento da indústria de inteligência artificial.
Poder de computação e desenvolvimento colaborativo do algoritmo
No campo da inteligência artificial, o aumento do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem conjuntos de dados maiores e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
Poder de computação e a relação de simbiose do algoritmo estão remodelando o panorama da indústria de inteligência artificial:
Divergência nas rotas tecnológicas: algumas empresas estão empenhadas em construir super grandes clusters de poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia industrial: algumas empresas tornaram-se líderes em poder de computação de inteligência artificial através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram a barreira de implementação através de serviços de poder de computação flexíveis.
Ajuste de alocação de recursos: As empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Surgimento da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc. permitem o compartilhamento de inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder de computação, acelerando a iteração e difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simples sobre suas principais inovações tecnológicas:
Otimização da arquitetura do modelo
A DeepSeek adotou uma arquitetura que combina Transformer com MOE (Mistura de Especialistas) e introduziu o mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Essa arquitetura é como uma equipe eficiente, onde o Transformer é responsável pelas tarefas regulares, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas, cada um com sua própria especialização. Quando um problema específico é encontrado, o especialista mais qualificado é acionado, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo foque de forma mais flexível em diferentes detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou o framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework funciona como um distribuidor inteligente de recursos, capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades das diferentes fases do treinamento. Utiliza uma precisão mais alta quando é necessária uma alta precisão de cálculo, garantindo a exatidão do modelo; reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, economizando recursos de computação, aumentando a velocidade de treinamento e diminuindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos tradicionais de inferência realizam-se passo a passo, prevendo apenas um Token de cada vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos de inferência.
Avanços no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Otimização Generalizada de Recompensa e Penalização) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. É como fornecer ao modelo um treinador eficiente, que guia o aprendizado do modelo através de recompensas e punições para comportamentos melhores. Comparado com algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço, o novo algoritmo é mais eficiente, conseguindo melhorar o desempenho do modelo enquanto reduz cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder de computação em toda a cadeia, desde o treino até a inferência. Agora, placas gráficas de consumo comuns também conseguem executar poderosos modelos de inteligência artificial, diminuindo significativamente as barreiras para a aplicação da inteligência artificial, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em inteligência artificial.
Impacto do hardware de computação de alto desempenho
Há opiniões que afirmam que o DeepSeek contorna certas camadas de software, reduzindo assim a dependência de hardware específico. Na verdade, o DeepSeek realiza a otimização do algoritmo através da operação direta sobre o conjunto de instruções subjacente. Este método permite que o DeepSeek consiga um ajuste de desempenho mais refinado.
Esse método tem um impacto duplo sobre os fabricantes de hardware de computação de alto desempenho. Por um lado, a ligação da DeepSeek com o hardware e o ecossistema tornou-se mais profunda, e a redução da barreira de entrada para aplicações de inteligência artificial pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de inteligência artificial que antes precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou mesmo de entrada.
Significado para a indústria da inteligência artificial
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo caminho para as inovações tecnológicas na indústria de inteligência artificial. Num contexto de limitação no fornecimento de chips de alta gama, a abordagem de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de poder de computação prolongassem o ciclo de uso do hardware através da otimização de software, aumentando a taxa de retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial. Muitas pequenas e médias empresas, sem precisar de grandes recursos de poder de computação, conseguem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek, o que irá gerar o surgimento de mais soluções de inteligência artificial em setores verticais.
Impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores necessidades de poder de computação tornam a inferência de IA descentralizada possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para a implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e a eficiência do modelo.
A estrutura de treino FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos de computação de alta gama, permitindo que mais recursos de computação sejam adicionados à rede de nós. Isso não só reduz a barreira de entrada para a participação na computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade e a eficiência de computação de toda a rede.
Sistema Multiagente
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de transações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obterem maiores retornos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: monitorização de contratos inteligentes, execução de contratos inteligentes, supervisão dos resultados da execução e outros agentes que operam em colaboração, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: a inteligência artificial ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base na preferência de risco, objetivos de investimento e situação financeira do usuário.
Conclusão
A DeepSeek está a procurar inovações através de algoritmos sob a restrição de poder de computação, abrindo caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de inteligência artificial. Reduzindo as barreiras de aplicação, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta gama e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da inteligência artificial não será apenas uma competição de poder de computação, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com sabedoria.
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CantAffordPancake
· 8h atrás
Novamente a quantidade de parâmetros está aumentando...
DeepSeek V3 atualização importante Poder de computação e Algoritmo dançam juntos liderando o futuro da IA
Atualização do DeepSeek V3: Poder de computação e Algoritmo em harmonia
Recentemente, a DeepSeek fez um grande avanço no campo dos modelos de inteligência artificial, lançando a versão DeepSeek-V3-0324 com uma quantidade de parâmetros de 6850 bilhões. Esta atualização melhorou significativamente o desempenho do modelo em áreas como capacidade de código, design de UI e capacidade de raciocínio.
Na recente conferência GTC 2025, um executivo de uma conhecida empresa de tecnologia elogiou altamente as conquistas da DeepSeek. Ele enfatizou que a visão anterior do mercado de que o modelo eficiente da DeepSeek iria reduzir a demanda por chips de alto desempenho estava errada. Na verdade, a demanda por computação no futuro só aumentará.
O DeepSeek, como um exemplo de inovação em algoritmos, gerou amplas discussões na indústria sobre sua relação com hardware de computação de alto desempenho. Este artigo irá explorar em profundidade o impacto profundo do Poder de computação e do Algoritmo no desenvolvimento da indústria de inteligência artificial.
Poder de computação e desenvolvimento colaborativo do algoritmo
No campo da inteligência artificial, o aumento do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem conjuntos de dados maiores e aprendam padrões mais complexos. Ao mesmo tempo, a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
Poder de computação e a relação de simbiose do algoritmo estão remodelando o panorama da indústria de inteligência artificial:
Divergência nas rotas tecnológicas: algumas empresas estão empenhadas em construir super grandes clusters de poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia industrial: algumas empresas tornaram-se líderes em poder de computação de inteligência artificial através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram a barreira de implementação através de serviços de poder de computação flexíveis.
Ajuste de alocação de recursos: As empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Surgimento da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc. permitem o compartilhamento de inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder de computação, acelerando a iteração e difusão da tecnologia.
Inovação tecnológica da DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma explicação simples sobre suas principais inovações tecnológicas:
Otimização da arquitetura do modelo
A DeepSeek adotou uma arquitetura que combina Transformer com MOE (Mistura de Especialistas) e introduziu o mecanismo de Atenção Latente Multi-Cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Essa arquitetura é como uma equipe eficiente, onde o Transformer é responsável pelas tarefas regulares, enquanto o MOE atua como um grupo de especialistas, cada um com sua própria especialização. Quando um problema específico é encontrado, o especialista mais qualificado é acionado, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo foque de forma mais flexível em diferentes detalhes importantes, melhorando ainda mais o desempenho.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek apresentou o framework de treinamento de precisão mista FP8. Este framework funciona como um distribuidor inteligente de recursos, capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades das diferentes fases do treinamento. Utiliza uma precisão mais alta quando é necessária uma alta precisão de cálculo, garantindo a exatidão do modelo; reduz a precisão quando uma precisão mais baixa é aceitável, economizando recursos de computação, aumentando a velocidade de treinamento e diminuindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos tradicionais de inferência realizam-se passo a passo, prevendo apenas um Token de cada vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo os custos de inferência.
Avanços no algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Otimização Generalizada de Recompensa e Penalização) da DeepSeek otimiza o processo de treinamento do modelo. É como fornecer ao modelo um treinador eficiente, que guia o aprendizado do modelo através de recompensas e punições para comportamentos melhores. Comparado com algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço, o novo algoritmo é mais eficiente, conseguindo melhorar o desempenho do modelo enquanto reduz cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações formaram um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder de computação em toda a cadeia, desde o treino até a inferência. Agora, placas gráficas de consumo comuns também conseguem executar poderosos modelos de inteligência artificial, diminuindo significativamente as barreiras para a aplicação da inteligência artificial, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em inteligência artificial.
Impacto do hardware de computação de alto desempenho
Há opiniões que afirmam que o DeepSeek contorna certas camadas de software, reduzindo assim a dependência de hardware específico. Na verdade, o DeepSeek realiza a otimização do algoritmo através da operação direta sobre o conjunto de instruções subjacente. Este método permite que o DeepSeek consiga um ajuste de desempenho mais refinado.
Esse método tem um impacto duplo sobre os fabricantes de hardware de computação de alto desempenho. Por um lado, a ligação da DeepSeek com o hardware e o ecossistema tornou-se mais profunda, e a redução da barreira de entrada para aplicações de inteligência artificial pode expandir o tamanho total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, com alguns modelos de inteligência artificial que antes precisavam de GPUs de topo agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou mesmo de entrada.
Significado para a indústria da inteligência artificial
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um novo caminho para as inovações tecnológicas na indústria de inteligência artificial. Num contexto de limitação no fornecimento de chips de alta gama, a abordagem de "software complementando hardware" alivia a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder de computação, permitindo que os provedores de serviços de poder de computação prolongassem o ciclo de uso do hardware através da otimização de software, aumentando a taxa de retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial. Muitas pequenas e médias empresas, sem precisar de grandes recursos de poder de computação, conseguem desenvolver aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek, o que irá gerar o surgimento de mais soluções de inteligência artificial em setores verticais.
Impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores necessidades de poder de computação tornam a inferência de IA descentralizada possível. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para a implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e a eficiência do modelo.
A estrutura de treino FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos de computação de alta gama, permitindo que mais recursos de computação sejam adicionados à rede de nós. Isso não só reduz a barreira de entrada para a participação na computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade e a eficiência de computação de toda a rede.
Sistema Multiagente
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em cadeia, supervisão de resultados de transações e a operação colaborativa de múltiplos agentes, ajuda os usuários a obterem maiores retornos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: monitorização de contratos inteligentes, execução de contratos inteligentes, supervisão dos resultados da execução e outros agentes que operam em colaboração, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: a inteligência artificial ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, com base na preferência de risco, objetivos de investimento e situação financeira do usuário.
Conclusão
A DeepSeek está a procurar inovações através de algoritmos sob a restrição de poder de computação, abrindo caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de inteligência artificial. Reduzindo as barreiras de aplicação, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta gama e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da inteligência artificial não será apenas uma competição de poder de computação, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com sabedoria.