Atualização do DeepSeek V3 lidera um novo paradigma de IA: otimização de algoritmos e desenvolvimento colaborativo de Poder de computação

DeepSeek lançou recentemente a atualização da versão V3 na Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, com parâmetros do modelo atingindo 6850 bilhões, apresentando melhorias significativas em capacidade de codificação, design de UI e capacidade de inferência.

Na recente conferência GTC 2025, um executivo de uma empresa de tecnologia elogiou altamente as conquistas da DeepSeek e enfatizou que a opinião de que o modelo eficiente da DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada. Ele apontou que a demanda por computação no futuro só irá aumentar, e não diminuir.

DeepSeek, como um produto representativo de um avanço em algoritmos, suscitou reflexões sobre a relação entre o fornecimento de chips e o papel do poder de computação e algoritmos no desenvolvimento da indústria.

Poder de computação e evolução simbiótica do algoritmo

No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma maior quantidade de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos de computação.

O relacionamento simbiótico entre o Poder de computação e o Algoritmo está a remodelar o panorama da indústria de IA:

1. Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir mega clusters de poder de computação, enquanto a DeepSeek e outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.

2. Reestruturação da cadeia de valor: Uma empresa de chips torna-se líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os fornecedores de serviços de nuvem reduzem as barreiras de implantação através de serviços de poder de computação elástico.

3. Ajuste da alocação de recursos: As empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.

4. Ascensão das comunidades de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que inovações em algoritmos e resultados de otimização de poder de computação sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.

Inovação tecnológica da DeepSeek

O sucesso da DeepSeek está intimamente ligado à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:

Otimização da arquitetura do modelo

O DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer + MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente de múltiplas cabeças (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura funciona como uma equipe eficiente, onde o Transformer lida com tarefas convencionais, o MOE atua como um grupo de especialistas para resolver problemas específicos, e o MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível aos detalhes importantes.

Inovação nos métodos de treino

A DeepSeek propôs uma estrutura de treinamento de precisão mista FP8, que pode selecionar dinamicamente a precisão de computação adequada com base nas necessidades de treinamento, aumentando a velocidade de treinamento e reduzindo o uso de memória, enquanto garante a precisão do modelo.

Aumento da eficiência de inferência

DeepSeek introduz a tecnologia de Previsão Multi-token (Multi-token Prediction, MTP), que permite prever vários Tokens de uma só vez, aumentando significativamente a velocidade de inferência e reduzindo custos.

Avanços em algoritmos de aprendizagem por reforço

O novo algoritmo de aprendizado por reforço GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) otimiza o processo de treinamento do modelo, garantindo uma melhoria no desempenho enquanto reduz cálculos desnecessários, alcançando um equilíbrio entre desempenho e custo.

Estas inovações formaram um sistema tecnológico completo, reduzindo significativamente a necessidade de poder de computação desde o treinamento até a inferência, permitindo que placas gráficas de consumo comuns executem modelos de IA poderosos, diminuindo consideravelmente a barreira de entrada para aplicações de IA.

Impacto no fornecimento de chips

DeepSeek realiza otimização de algoritmo através da camada PTX (Execução de Thread Paralela) de uma empresa de chip, alcançando um ajuste de desempenho mais refinado. Isso tem um impacto duplo para os fornecedores de chips: por um lado, a DeepSeek está mais profundamente vinculada ao hardware e ao ecossistema, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização de algoritmo pode alterar a estrutura de demanda do mercado por chips de alta gama, onde alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de alta gama agora podem operar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.

Significado para a indústria de IA na China

A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de limitações de chips de alta gama, a abordagem de "software substituindo 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 o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados diminuíram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA, permitindo que muitas pequenas e médias empresas desenvolvessem aplicações competitivas baseadas no modelo DeepSeek, gerando mais soluções de IA em áreas verticais.

O impacto profundo do Web3+AI

Infraestrutura de IA descentralizada

A otimização do algoritmo da DeepSeek traz um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3. A arquitetura MoE é adequada para implantação distribuída, permitindo que diferentes nós possuam diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, reduzindo assim os requisitos de armazenamento e computação de um único nó. A estrutura de treinamento FP8 reduz ainda mais a demanda por recursos de computação de alto nível, permitindo que mais recursos de computação se juntem à rede de nós.

Sistema multiagente

1. Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado, previsão de flutuações de preços e execução de transações em cadeia, vários agentes inteligentes operam em conjunto para ajudar os usuários a obter maiores retornos.

2. Execução automática de contratos inteligentes: através da coordenação de agentes como monitoramento de contratos, execução e supervisão de resultados, é possível automatizar lógicas de negócios complexas.

3. Gestão de carteira personalizada: A IA ajuda a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez com base nas preferências de risco, objetivos de investimento e situação financeira do usuário.

A DeepSeek, sob a restrição de poder de computação, busca inovações através de algoritmos para abrir caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduzindo a barreira de entrada, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alto desempenho e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão remodelando o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será mais apenas uma corrida de poder de computação, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder de computação e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão redefinindo as regras do jogo com a sabedoria chinesa.