DeepSeek lidera uma nova era de IA: inovação de algoritmos e colaboração de poder de computação
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização mais recente da versão V3 na plataforma Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, que possui 6850 bilhões de parâmetros e apresenta melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, elogiou profundamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a visão do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada, e que a demanda por computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
DeepSeek, como um produto representativo de um avanço em algoritmos, merece uma análise sobre a relação com o fornecimento de chips. Vamos primeiro analisar o significado do poder de computação e dos algoritmos para o desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de computação e a evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece uma 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 do algoritmo pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, melhorando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
O relacionamento simbiótico entre o Poder de computação e o Algoritmo está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de Poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do Algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reconstrução da cadeia industrial: um fabricante de chips tornou-se um líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram as barreiras de implementação através de serviços de poder de computação flexível.
Ajuste de alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Surgimento da comunidade 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
A inovação tecnológica da DeepSeek é um fator chave para o seu sucesso. Abaixo está uma explicação dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek adotou uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduziu o mecanismo de Atenção Latente de Múltiplas Cabeças (Multi-Head Latent Attension, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas na equipe, cada um com sua própria área de especialização. Quando um problema específico surge, o especialista mais capacitado lida com ele, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek propôs uma estrutura de treinamento de precisão mista FP8. Esta estrutura funciona como um alocador de recursos inteligente, que pode selecionar dinamicamente a precisão de computação adequada de acordo com as necessidades das diferentes fases do treinamento. Quando é necessária uma computação de alta precisão, utiliza uma precisão maior para garantir a exatidão do modelo; enquanto quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando recursos de computação, aumentando a velocidade de treinamento e diminuindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). O método tradicional de inferência é feito passo a passo, prevendo apenas um Token por vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo os custos de inferência.
Quebra do algoritmo de aprendizagem por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Otimização Generalizada com Recompensa e Penalização), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como dar ao modelo um treinador, que guia o aprendizado do modelo sobre comportamentos melhores por meio de recompensas e punições. Os algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir muitos recursos de computação durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir o consumo desnecessário de computação ao mesmo tempo em que garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações não são pontos tecnológicos isolados, mas formam um sistema tecnológico completo, reduzindo a demanda de Poder de computação em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Agora, placas gráficas de consumo comuns podem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fabricantes de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou a camada de software de um determinado fabricante de chips, livrando-se assim da sua dependência. Na verdade, o DeepSeek realiza a otimização de algoritmos diretamente através da camada de execução de threads paralelas do fabricante. Esta é uma linguagem de representação intermediária que está entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize um ajuste de desempenho mais refinado ao operar nesse nível.
O impacto para o fabricante de chips é duplo: por um lado, a DeepSeek na verdade está mais profundamente ligada ao seu hardware e ecossistema de software, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de alta gama agora podem ser executados 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 técnica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrições em chips de alta gama, a ideia 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, modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que resultará no surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e uma menor necessidade de poder de computação, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
O framework de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos de computação de alta qualidade, permitindo que mais recursos de computação sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para participar da computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade de computação e eficiência de toda a rede.
Sistema Multi-Agente
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em blockchain, supervisão de resultados de negociação e a operação colaborativa de vários agentes, ajuda os usuários a obterem maiores retornos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes funcionam em colaboração com agentes para realizar uma automação lógica de negócios mais complexa.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários 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 dos usuários.
A DeepSeek está, sob a restrição de poder de computação, a buscar inovações através de algoritmos para encontrar突破, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir a barreira de entrada, promover a fusão do Web3 com a IA, diminuir a dependência de chips de alta performance e capacitar a inovação financeira, essas influências estão remodelando o padrão da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será mais apenas uma corrida de poder de computação, mas sim uma corrida 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.
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metaverse_hermit
· 21h atrás
isto esmagou o openai
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LiquidationWatcher
· 08-12 12:27
lembram-se do crash das GPUs em 2022? a nvda está a agir de forma inteligente agora, de fato
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MEVictim
· 08-10 06:14
O grande chefe da Nvidia realmente sabe como falar!
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DegenWhisperer
· 08-10 06:05
Está a começar a aumentar a quantidade de parâmetros novamente...
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ContractSurrender
· 08-10 05:48
Outra vez o chefe Huang em alta, quem entende, entende.
Atualização do DeepSeek V3: modelo de 6850 bilhões de parâmetros lidera a inovação em Algoritmo de IA
DeepSeek lidera uma nova era de IA: inovação de algoritmos e colaboração de poder de computação
Recentemente, a DeepSeek lançou a atualização mais recente da versão V3 na plataforma Hugging Face - DeepSeek-V3-0324, que possui 6850 bilhões de parâmetros e apresenta melhorias significativas em capacidade de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, elogiou profundamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a visão do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a demanda por chips estava errada, e que a demanda por computação no futuro só aumentará, e não diminuirá.
DeepSeek, como um produto representativo de um avanço em algoritmos, merece uma análise sobre a relação com o fornecimento de chips. Vamos primeiro analisar o significado do poder de computação e dos algoritmos para o desenvolvimento da indústria de IA.
Poder de computação e a evolução simbiótica do algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder de computação fornece uma 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 do algoritmo pode utilizar o poder de computação de forma mais eficiente, melhorando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
O relacionamento simbiótico entre o Poder de computação e o Algoritmo está a reconfigurar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de Poder de computação, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do Algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reconstrução da cadeia industrial: um fabricante de chips tornou-se um líder em poder de computação de IA através do seu ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduziram as barreiras de implementação através de serviços de poder de computação flexível.
Ajuste de alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Surgimento da comunidade 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
A inovação tecnológica da DeepSeek é um fator chave para o seu sucesso. Abaixo está uma explicação dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek adotou uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduziu o mecanismo de Atenção Latente de Múltiplas Cabeças (Multi-Head Latent Attension, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE funciona como um grupo de especialistas na equipe, cada um com sua própria área de especialização. Quando um problema específico surge, o especialista mais capacitado lida com ele, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek propôs uma estrutura de treinamento de precisão mista FP8. Esta estrutura funciona como um alocador de recursos inteligente, que pode selecionar dinamicamente a precisão de computação adequada de acordo com as necessidades das diferentes fases do treinamento. Quando é necessária uma computação de alta precisão, utiliza uma precisão maior para garantir a exatidão do modelo; enquanto quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando recursos de computação, aumentando a velocidade de treinamento e diminuindo o uso de memória.
Aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). O método tradicional de inferência é feito passo a passo, prevendo apenas um Token por vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo os custos de inferência.
Quebra do algoritmo de aprendizagem por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Otimização Generalizada com Recompensa e Penalização), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como dar ao modelo um treinador, que guia o aprendizado do modelo sobre comportamentos melhores por meio de recompensas e punições. Os algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir muitos recursos de computação durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir o consumo desnecessário de computação ao mesmo tempo em que garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações não são pontos tecnológicos isolados, mas formam um sistema tecnológico completo, reduzindo a demanda de Poder de computação em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Agora, placas gráficas de consumo comuns podem executar poderosos modelos de IA, diminuindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto nos fabricantes de chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou a camada de software de um determinado fabricante de chips, livrando-se assim da sua dependência. Na verdade, o DeepSeek realiza a otimização de algoritmos diretamente através da camada de execução de threads paralelas do fabricante. Esta é uma linguagem de representação intermediária que está entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU, permitindo que o DeepSeek realize um ajuste de desempenho mais refinado ao operar nesse nível.
O impacto para o fabricante de chips é duplo: por um lado, a DeepSeek na verdade está mais profundamente ligada ao seu hardware e ecossistema de software, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama, alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de alta gama agora podem ser executados 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 técnica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrições em chips de alta gama, a ideia 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, modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder de computação, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que resultará no surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek fornece um novo impulso para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e uma menor necessidade de poder de computação, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem ter diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
O framework de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos de computação de alta qualidade, permitindo que mais recursos de computação sejam adicionados à rede de nós. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para participar da computação descentralizada de IA, mas também aumenta a capacidade de computação e eficiência de toda a rede.
Sistema Multi-Agente
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em blockchain, supervisão de resultados de negociação e a operação colaborativa de vários agentes, ajuda os usuários a obterem maiores retornos.
Execução automatizada de contratos inteligentes: a monitorização, execução e supervisão de resultados de contratos inteligentes funcionam em colaboração com agentes para realizar uma automação lógica de negócios mais complexa.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários 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 dos usuários.
A DeepSeek está, sob a restrição de poder de computação, a buscar inovações através de algoritmos para encontrar突破, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzir a barreira de entrada, promover a fusão do Web3 com a IA, diminuir a dependência de chips de alta performance e capacitar a inovação financeira, essas influências estão remodelando o padrão da economia digital. O desenvolvimento futuro da IA não será mais apenas uma corrida de poder de computação, mas sim uma corrida 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.