DeepSeek V3 оновлення: Алгоритм突破 та нова структура AI-індустрії

DeepSeek нещодавно випустив оновлення версії V3, параметри моделі досягли 6850 мільярдів, що призвело до значного поліпшення в таких аспектах, як кодові можливості, дизайн UI та інтелектуальні можливості. Це оновлення викликало в індустрії глибоке роздуми про зв'язок між обчислювальною потужністю та Алгоритм.

На недавній конференції 2025 GTC висловлювалося думка, що ефективні моделі можуть зменшити попит на високопродуктивні чіпи, але реальна ситуація може бути абсолютно протилежною. Майбутні обчислювальні потреби, ймовірно, продовжать зростати, а не зменшуватися.

Взаємозв'язок між обчислювальною потужністю та алгоритмами трансформує ландшафт індустрії ШІ. Деякі компанії прагнуть створити великомасштабні обчислювальні кластери, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технологічні маршрути. Ця диференціація також впливає на структуру промислового ланцюга, сприяючи коригуванню розподілу ресурсів. Одночасно, зростання відкритих спільнот прискорює технологічні інновації та їх поширення.

Технічні інновації DeepSeek в основному проявляються в наступних кількох аспектах:

1. Оптимізація архітектури моделі: використання комбінації Transformer+MOE, впровадження механізму багатоголового потенційного уваги, що підвищує ефективність і точність моделі.

2. Інновації в методах навчання: представлено FP8 змішану точність навчальної рамки, яка динамічно вибирає обчислювальну точність відповідно до потреб, що підвищує швидкість навчання та зменшує використання пам'яті.

3. Підвищення ефективності висновків: впровадження технології багатотокенового прогнозування для прискорення швидкості висновків та зниження витрат.

4. Прорив у алгоритмах підсиленого навчання: новий алгоритм GRPO оптимізував процес навчання моделі, зберігаючи підвищення продуктивності та зменшуючи непотрібні обчислення.

Ці інновації сформували повну технічну систему, яка від навчання до висновків повністю знизила вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє звичайним споживчим відеокартам запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для застосування AI.

Для виробників чіпів вплив DeepSeek є двостороннім. З одного боку, прив'язка DeepSeek до апаратного забезпечення та екосистеми є глибшою, що може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритму може змінити структуру попиту на висококласні чіпи.

Для китайської AI-індустрії оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує шлях до технологічного прориву. У контексті обмежень на високоякісні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від імпортних чіпів високого класу. Це не тільки сприяє підвищенню рентабельності інвестицій для постачальників обчислювальних потужностей, але й знижує бар'єри для розробки AI-додатків в нижньому сегменті.

У сфері Web3+AI інновації DeepSeek надають новий імпульс децентралізованій AI інфраструктурі. Архітектура MoE підходить для розподіленого розгортання, а FP8 навчальна рамка знижує вимоги до високоякісних обчислювальних ресурсів, що сприяє створенню більш гнучкої та ефективної децентралізованої AI мережі.

Крім того, технологічні досягнення DeepSeek також підтримують розвиток багаторозумних систем, що може принести інновації в оптимізацію розумних торгових стратегій, автоматизоване виконання смарт-контрактів і персоналізоване управління портфелем.

В майбутньому розвиток штучного інтелекту вже не буде просто змаганням за обчислювальну потужність, а стане змаганням за синергію обчислювальної потужності та Алгоритмів. На цій новій арені інноватори використовують свій розум, щоб переосмислити правила гри та сприяти перетворенню цифрової економіки.