Обновление DeepSeek V3: Алгоритм прорыва и новая структура AI-индустрии
DeepSeek недавно выпустил обновление версии V3, параметры модели достигли 685 миллиардов, что значительно улучшило кодовые возможности, дизайн пользовательского интерфейса и способности вывода. Это обновление вызвало глубокие размышления в отрасли о связи между вычислительной мощностью и Алгоритмом.
На недавней конференции GTC 2025 высказывалось мнение, что эффективные модели могут снизить спрос на высокопроизводительные чипы, но на самом деле ситуация может быть совершенно противоположной. Будущие вычислительные потребности, вероятно, будут продолжать расти, а не уменьшаться.
Симбиотические отношения между вычислительной мощностью и алгоритмами переопределяют ландшафт AI-индустрии. Некоторые компании стремятся создать крупномасштабные вычислительные кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя разные технологические пути. Эта дифференциация также влияет на структуру цепочки поставок, способствуя перераспределению ресурсов. В то же время рост открытого сообщества ускоряет технологические инновации и распространение.
Технические инновации DeepSeek в основном проявляются в следующих аспектах:
Оптимизация архитектуры модели: использование комбинированной архитектуры Transformer+MOE, введение механизма многоглавого потенциального внимания, что повысило эффективность и точность модели.
Инновации в методах обучения: предложена структура обучения с смешанной точностью FP8, которая динамически выбирает вычислительную точность в зависимости от потребностей, что повышает скорость обучения и уменьшает использование памяти.
Повышение эффективности вывода: внедрение технологии многотокенового прогнозирования, ускоряющее скорость вывода и снижающее затраты.
Прорыв в алгоритмах обучения с подкреплением: новый алгоритм GRPO оптимизировал процесс обучения модели, уменьшая ненужные вычисления при обеспечении повышения производительности.
Эти инновации сформировали целостную техническую систему, которая полностью снизила требования к вычислительной мощности от обучения до вывода, что позволяет обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI модели и значительно снизить порог входа в AI приложения.
Для производителей чипов влияние DeepSeek является двусторонним. С одной стороны, привязка DeepSeek к аппаратному обеспечению и экосистеме более глубокая, что может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритмов может изменить структуру спроса на высококачественные чипы.
Для китайской AI-индустрии оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет путь к технологическому прорыву. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса. Это не только способствует повышению доходности инвестиций для поставщиков вычислительных мощностей, но и снижает порог входа для разработки AI-приложений.
В области Web3+AI инновации DeepSeek обеспечивают новый импульс для децентрализованной AI инфраструктуры. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, а FP8 обучающая рамка снижает потребность в высококлассных вычислительных ресурсах, что способствует созданию более гибкой и эффективной децентрализованной AI сети.
Кроме того, технологические достижения DeepSeek также поддерживают развитие многоагентных систем, что может привести к инновациям в таких областях, как оптимизация интеллектуальных торговых стратегий, автоматизация выполнения смарт-контрактов и управление персонализированными инвестиционными портфелями.
Будущее развития ИИ больше не будет просто соревнованием вычислительных мощностей, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и Алгоритм. На этой новой трассе новаторы переопределяют правила игры с помощью мудрости, способствуя перестройке цифровой экономики.
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» .
21 Лайков
Награда
21
8
Поделиться
комментарий
0/400
BearMarketBarber
· 07-15 03:32
У вас снова есть новые игрушки?? Начинаем~
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenWhisperer
· 07-13 13:34
Эта волна действительно сильная!
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrier
· 07-12 10:02
Вычислительная мощность по-прежнему нужно развивать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
mev_me_maybe
· 07-12 10:02
Падение затрат слишком срочно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
All-InQueen
· 07-12 10:01
Наконец-то прорыв!
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemecoinResearcher
· 07-12 10:01
p<0.05 бычий по поводу демократизации вычислений, если честно
Обновление DeepSeek V3 вызывает новую структуру в AI-индустрии. Прорыв в алгоритме снижает порог вычислительной мощности.
Обновление DeepSeek V3: Алгоритм прорыва и новая структура AI-индустрии
DeepSeek недавно выпустил обновление версии V3, параметры модели достигли 685 миллиардов, что значительно улучшило кодовые возможности, дизайн пользовательского интерфейса и способности вывода. Это обновление вызвало глубокие размышления в отрасли о связи между вычислительной мощностью и Алгоритмом.
На недавней конференции GTC 2025 высказывалось мнение, что эффективные модели могут снизить спрос на высокопроизводительные чипы, но на самом деле ситуация может быть совершенно противоположной. Будущие вычислительные потребности, вероятно, будут продолжать расти, а не уменьшаться.
Симбиотические отношения между вычислительной мощностью и алгоритмами переопределяют ландшафт AI-индустрии. Некоторые компании стремятся создать крупномасштабные вычислительные кластеры, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя разные технологические пути. Эта дифференциация также влияет на структуру цепочки поставок, способствуя перераспределению ресурсов. В то же время рост открытого сообщества ускоряет технологические инновации и распространение.
Технические инновации DeepSeek в основном проявляются в следующих аспектах:
Оптимизация архитектуры модели: использование комбинированной архитектуры Transformer+MOE, введение механизма многоглавого потенциального внимания, что повысило эффективность и точность модели.
Инновации в методах обучения: предложена структура обучения с смешанной точностью FP8, которая динамически выбирает вычислительную точность в зависимости от потребностей, что повышает скорость обучения и уменьшает использование памяти.
Повышение эффективности вывода: внедрение технологии многотокенового прогнозирования, ускоряющее скорость вывода и снижающее затраты.
Прорыв в алгоритмах обучения с подкреплением: новый алгоритм GRPO оптимизировал процесс обучения модели, уменьшая ненужные вычисления при обеспечении повышения производительности.
Эти инновации сформировали целостную техническую систему, которая полностью снизила требования к вычислительной мощности от обучения до вывода, что позволяет обычным потребительским видеокартам запускать мощные AI модели и значительно снизить порог входа в AI приложения.
Для производителей чипов влияние DeepSeek является двусторонним. С одной стороны, привязка DeepSeek к аппаратному обеспечению и экосистеме более глубокая, что может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритмов может изменить структуру спроса на высококачественные чипы.
Для китайской AI-индустрии оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет путь к технологическому прорыву. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от импортных чипов высшего класса. Это не только способствует повышению доходности инвестиций для поставщиков вычислительных мощностей, но и снижает порог входа для разработки AI-приложений.
В области Web3+AI инновации DeepSeek обеспечивают новый импульс для децентрализованной AI инфраструктуры. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, а FP8 обучающая рамка снижает потребность в высококлассных вычислительных ресурсах, что способствует созданию более гибкой и эффективной децентрализованной AI сети.
Кроме того, технологические достижения DeepSeek также поддерживают развитие многоагентных систем, что может привести к инновациям в таких областях, как оптимизация интеллектуальных торговых стратегий, автоматизация выполнения смарт-контрактов и управление персонализированными инвестиционными портфелями.
Будущее развития ИИ больше не будет просто соревнованием вычислительных мощностей, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и Алгоритм. На этой новой трассе новаторы переопределяют правила игры с помощью мудрости, способствуя перестройке цифровой экономики.