Actualización de DeepSeek V3: Algoritmo innovador y nueva estructura de la industria de IA
DeepSeek ha lanzado recientemente la actualización de la versión V3, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, lo que ha mejorado significativamente en términos de capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia. Esta actualización ha suscitado una profunda reflexión en la industria sobre la relación entre la potencia de cálculo y el Algoritmo.
En la reciente conferencia GTC 2025, hubo opiniones que sugirieron que los modelos eficientes podrían disminuir la demanda de chips de alto rendimiento, pero la realidad podría ser exactamente la contraria. Es muy probable que la demanda de computación en el futuro siga creciendo, en lugar de disminuir.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la IA. Algunas empresas se dedican a construir grandes grupos de potencia de cálculo, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes rutas tecnológicas. Esta diversificación también afecta la estructura de la cadena industrial, promoviendo el ajuste de la asignación de recursos. Al mismo tiempo, el surgimiento de la comunidad de código abierto acelera la innovación y difusión tecnológica.
La innovación tecnológica de DeepSeek se manifiesta principalmente en los siguientes aspectos:
Optimización de la arquitectura del modelo: se utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE, introduciendo un mecanismo de atención de múltiples cabezas, lo que mejora la eficiencia y precisión del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento: se propone un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que selecciona dinámicamente la precisión de cálculo según las necesidades, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia: Introducción de tecnología de predicción de múltiples tokens, acelerando la velocidad de inferencia y reduciendo costos.
Avances en algoritmos de aprendizaje por refuerzo: el nuevo algoritmo GRPO optimiza el proceso de entrenamiento del modelo, reduciendo cálculos innecesarios mientras garantiza mejoras en el rendimiento.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo de manera integral la demanda de potencia de cálculo desde el entrenamiento hasta la inferencia, permitiendo que las tarjetas gráficas de consumo común puedan ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Para los fabricantes de chips, el impacto de DeepSeek es doble. Por un lado, el vínculo de DeepSeek con el hardware y el ecosistema es más profundo, lo que podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama.
Para la industria de IA en China, la optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece una ruta de avance tecnológico. En el contexto de la limitación de chips de alta gama, la idea de "software que complementa el hardware" reduce la dependencia de chips de importación de alta calidad. Esto no solo beneficia a los proveedores de servicios de computación en la nube a mejorar el retorno de la inversión, sino que también disminuye la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA.
En el ámbito de Web3+AI, la innovación de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA descentralizada. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, y el marco de entrenamiento FP8 reduce la necesidad de recursos computacionales de alto rendimiento, lo que ayuda a construir una red de IA descentralizada más flexible y eficiente.
Además, los avances tecnológicos de DeepSeek también brindan apoyo al desarrollo de sistemas multiagente, lo que podría traer innovaciones en la optimización de estrategias de trading inteligentes, la ejecución automatizada de contratos inteligentes y la gestión de carteras personalizadas.
El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, los innovadores están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia, impulsando la reestructuración del panorama de la economía digital.
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BearMarketBarber
· 07-15 03:32
¿Ya hay un nuevo juguete?? ¡A jugar~
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DegenWhisperer
· 07-13 13:34
Esta ola es realmente feroz.
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GasFeeCrier
· 07-12 10:02
La potencia computacional todavía tiene que seguir adelante.
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mev_me_maybe
· 07-12 10:02
Soltar costos es demasiado urgente.
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All-InQueen
· 07-12 10:01
¡Finalmente lo logré!
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MemecoinResearcher
· 07-12 10:01
p<0.05 alcista sobre la democratización computacional tbh
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GateUser-a180694b
· 07-12 09:57
¡Llegó la reducción de costos y el aumento de la eficiencia!
La actualización de DeepSeek V3 provoca un nuevo patrón en la industria de la IA. La ruptura del algoritmo soltar la potencia computacional.
Actualización de DeepSeek V3: Algoritmo innovador y nueva estructura de la industria de IA
DeepSeek ha lanzado recientemente la actualización de la versión V3, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, lo que ha mejorado significativamente en términos de capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia. Esta actualización ha suscitado una profunda reflexión en la industria sobre la relación entre la potencia de cálculo y el Algoritmo.
En la reciente conferencia GTC 2025, hubo opiniones que sugirieron que los modelos eficientes podrían disminuir la demanda de chips de alto rendimiento, pero la realidad podría ser exactamente la contraria. Es muy probable que la demanda de computación en el futuro siga creciendo, en lugar de disminuir.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la IA. Algunas empresas se dedican a construir grandes grupos de potencia de cálculo, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes rutas tecnológicas. Esta diversificación también afecta la estructura de la cadena industrial, promoviendo el ajuste de la asignación de recursos. Al mismo tiempo, el surgimiento de la comunidad de código abierto acelera la innovación y difusión tecnológica.
La innovación tecnológica de DeepSeek se manifiesta principalmente en los siguientes aspectos:
Optimización de la arquitectura del modelo: se utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE, introduciendo un mecanismo de atención de múltiples cabezas, lo que mejora la eficiencia y precisión del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento: se propone un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que selecciona dinámicamente la precisión de cálculo según las necesidades, mejorando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia: Introducción de tecnología de predicción de múltiples tokens, acelerando la velocidad de inferencia y reduciendo costos.
Avances en algoritmos de aprendizaje por refuerzo: el nuevo algoritmo GRPO optimiza el proceso de entrenamiento del modelo, reduciendo cálculos innecesarios mientras garantiza mejoras en el rendimiento.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo de manera integral la demanda de potencia de cálculo desde el entrenamiento hasta la inferencia, permitiendo que las tarjetas gráficas de consumo común puedan ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA.
Para los fabricantes de chips, el impacto de DeepSeek es doble. Por un lado, el vínculo de DeepSeek con el hardware y el ecosistema es más profundo, lo que podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama.
Para la industria de IA en China, la optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece una ruta de avance tecnológico. En el contexto de la limitación de chips de alta gama, la idea de "software que complementa el hardware" reduce la dependencia de chips de importación de alta calidad. Esto no solo beneficia a los proveedores de servicios de computación en la nube a mejorar el retorno de la inversión, sino que también disminuye la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA.
En el ámbito de Web3+AI, la innovación de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA descentralizada. La arquitectura MoE es adecuada para el despliegue distribuido, y el marco de entrenamiento FP8 reduce la necesidad de recursos computacionales de alto rendimiento, lo que ayuda a construir una red de IA descentralizada más flexible y eficiente.
Además, los avances tecnológicos de DeepSeek también brindan apoyo al desarrollo de sistemas multiagente, lo que podría traer innovaciones en la optimización de estrategias de trading inteligentes, la ejecución automatizada de contratos inteligentes y la gestión de carteras personalizadas.
El desarrollo futuro de la IA ya no será solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, los innovadores están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia, impulsando la reestructuración del panorama de la economía digital.