DeepSeek mène la nouvelle ère de l'IA : innovation algorithmique et puissance de calcul collaborative
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Ce modèle possède 6850 milliards de paramètres et présente des améliorations significatives en termes de capacité de code, de conception UI et de capacité de raisonnement.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a loué DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que les besoins de calcul à l'avenir ne feront que croître, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, mérite une discussion sur sa relation avec l'approvisionnement en puces. Analysons d'abord la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la Puissance de calcul et l'Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des routes techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de Puissance de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'Algorithme, formant différentes écoles techniques.
Reconfiguration de la chaîne industrielle : Un fabricant de puces devient le leader en puissance de calcul AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent à équilibrer les investissements dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : les modèles open source tels que DeepSeek et LLaMA permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
L'innovation technologique de DeepSeek est un facteur clé de son succès. Voici une explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer s'occupe des tâches courantes, tandis que le MOE fait office d'équipe d'experts, chaque expert ayant son propre domaine de spécialisation. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter une attention plus flexible aux différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Lorsqu'une précision de calcul élevée est requise, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, améliorant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes traditionnelles d'inférence se déroulent étape par étape, chaque étape ne prédisant qu'un seul Token. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens à la fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant également le coût de l'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement des modèles. L'apprentissage par renforcement est comme doter le modèle d'un entraîneur, qui guide le modèle à apprendre de meilleurs comportements grâce à des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer une grande quantité de Puissance de calcul dans ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant l'amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ne sont pas des points techniques isolés, mais constituent un système technique complet, réduisant les besoins en Puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné la couche logicielle d'un certain fabricant de puces, se libérant ainsi de sa dépendance. En réalité, DeepSeek optimise directement l'algorithme via la couche d'exécution des threads parallèles de ce fabricant. C'est un langage intermédiaire situé entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus précis en manipulant ce niveau.
L'impact sur ce fabricant de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité davantage lié à son écosystème matériel et logiciel, la réduction du seuil d'entrée pour les applications IA pouvant également élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour remplacer le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger la durée de vie du matériel et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open-source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses PME peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans nécessiter de grandes ressources en puissance de calcul, ce qui favorisera l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
Impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek fournit une nouvelle impulsion à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et une demande en Puissance de calcul réduite rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir des réseaux d'experts différents, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Systèmes multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la blockchain et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir un rendement plus élevé.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution et supervision des résultats, etc. des agents collaborant pour réaliser une automatisation de la logique commerciale plus complexe.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leur appétit pour le risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek trouve des percées grâce à l'innovation algorithmique sous des contraintes de Puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières à l'application, promouvoir la fusion du Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de Puissance de calcul, mais plutôt une compétition d'optimisation collaborative entre Puissance de calcul et Algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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metaverse_hermit
· Il y a 21h
C'est écraser openai
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LiquidationWatcher
· 08-12 12:27
tu te souviens de l'effondrement des GPU en 2022 ? nvda joue maintenant intelligemment fr
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MEVictim
· 08-10 06:14
Le grand patron de Nvidia sait vraiment parler !
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DegenWhisperer
· 08-10 06:05
On recommence à faire des paris sur le nombre de paramètres...
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ContractSurrender
· 08-10 05:48
Encore une fois, le patron Huang est haussier. Ceux qui comprennent, comprennent.
Mise à jour de DeepSeek V3 : un modèle de 6850 milliards de paramètres qui dirige l'innovation des Algorithmes IA
DeepSeek mène la nouvelle ère de l'IA : innovation algorithmique et puissance de calcul collaborative
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Ce modèle possède 6850 milliards de paramètres et présente des améliorations significatives en termes de capacité de code, de conception UI et de capacité de raisonnement.
Lors de la récente conférence GTC 2025, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a loué DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que les besoins de calcul à l'avenir ne feront que croître, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, mérite une discussion sur sa relation avec l'approvisionnement en puces. Analysons d'abord la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la Puissance de calcul et l'Algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des routes techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de Puissance de calcul de très grande taille, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'Algorithme, formant différentes écoles techniques.
Reconfiguration de la chaîne industrielle : Un fabricant de puces devient le leader en puissance de calcul AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent à équilibrer les investissements dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : les modèles open source tels que DeepSeek et LLaMA permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
L'innovation technologique de DeepSeek est un facteur clé de son succès. Voici une explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer s'occupe des tâches courantes, tandis que le MOE fait office d'équipe d'experts, chaque expert ayant son propre domaine de spécialisation. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter une attention plus flexible aux différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Lorsqu'une précision de calcul élevée est requise, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, améliorant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes traditionnelles d'inférence se déroulent étape par étape, chaque étape ne prédisant qu'un seul Token. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens à la fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant également le coût de l'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement des modèles. L'apprentissage par renforcement est comme doter le modèle d'un entraîneur, qui guide le modèle à apprendre de meilleurs comportements grâce à des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer une grande quantité de Puissance de calcul dans ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant l'amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performances et coûts.
Ces innovations ne sont pas des points techniques isolés, mais constituent un système technique complet, réduisant les besoins en Puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné la couche logicielle d'un certain fabricant de puces, se libérant ainsi de sa dépendance. En réalité, DeepSeek optimise directement l'algorithme via la couche d'exécution des threads parallèles de ce fabricant. C'est un langage intermédiaire situé entre le code de haut niveau et les instructions GPU réelles, permettant à DeepSeek d'effectuer un réglage de performance plus précis en manipulant ce niveau.
L'impact sur ce fabricant de puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité davantage lié à son écosystème matériel et logiciel, la réduction du seuil d'entrée pour les applications IA pouvant également élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour remplacer le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger la durée de vie du matériel et d'améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open-source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses PME peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans nécessiter de grandes ressources en puissance de calcul, ce qui favorisera l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
Impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek fournit une nouvelle impulsion à l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et une demande en Puissance de calcul réduite rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir des réseaux d'experts différents, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Systèmes multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la blockchain et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir un rendement plus élevé.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution et supervision des résultats, etc. des agents collaborant pour réaliser une automatisation de la logique commerciale plus complexe.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leur appétit pour le risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek trouve des percées grâce à l'innovation algorithmique sous des contraintes de Puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières à l'application, promouvoir la fusion du Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de redéfinir le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de Puissance de calcul, mais plutôt une compétition d'optimisation collaborative entre Puissance de calcul et Algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.