DeepSeek V3 Lanzamiento: Innovación en Algoritmo lidera un nuevo paradigma de IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3-0324 en la plataforma Hugging Face. Este modelo, que cuenta con 685 mil millones de parámetros, ha mejorado significativamente en términos de capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia elogió altamente a DeepSeek. Señaló que la opinión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era equivocada, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de la ruptura de algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre el suministro de chips y el papel de la potencia de cálculo y los algoritmos en el desarrollo de la industria.
La coevolución del poder de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora en la capacidad de cálculo proporciona una base para ejecutar algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos procesen grandes cantidades de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la capacidad de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de supergrupos de potencia de cálculo, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: Algunas empresas se convierten en líderes en poder de cómputo de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de cómputo elástico.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA permiten compartir los logros en innovación algorítmica y optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek está indisolublemente vinculado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un súper equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos en el equipo, cada uno con su propia área de especialización. Cuando se presenta un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que aumenta significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, lo que mejora aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek presentó un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos de cálculo, aumenta la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la técnica de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales funcionan paso a paso, prediciendo un Token a la vez. La técnica MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, lo que acelera significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Avance en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensas), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como proporcionar un entrenador al modelo, guiándolo para aprender comportamientos mejores a través de recompensas y castigos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir una gran cantidad de recursos computacionales durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, capaz de reducir los cálculos innecesarios al tiempo que garantiza una mejora en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora también pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de la IA.
Impacto en la industria de los semiconductores
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertas arquitecturas subyacentes, liberándose así de la dependencia de hardware específico. En realidad, DeepSeek optimiza los algoritmos a través de una capa de ejecución de hilos paralelos más baja. Esta es un lenguaje de representación intermedia que se encuentra entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU; al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más preciso.
El impacto en la industria de los chips es de doble cara: por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado a hardware y ecosistemas específicos, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño del mercado en general; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda de chips de alta gama, algunos modelos de IA que antes requerían GPU de alto nivel ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece un camino de avance tecnológico para la industria de IA en China. En un contexto de restricciones en chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, el algoritmo eficiente reduce la presión de demanda de poder computacional, lo que permite a los proveedores de servicios de poder computacional extender el ciclo de vida del hardware mediante la optimización del software, aumentando el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de poder computacional, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cómputo, lo que hace posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer distintas redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la demanda de recursos computacionales de alta gama, lo que permite que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo reduce la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través de la operación colaborativa de agentes de análisis de datos del mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en la cadena y agentes de supervisión de resultados de transacciones, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: Agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operan en conjunto para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek está buscando innovaciones a través de algoritmos para encontrar soluciones bajo restricciones de potencia computacional, abriendo caminos de desarrollo diferenciados para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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WalletAnxietyPatient
· 07-08 04:30
Está bastante impresionante, sigamos haciéndolo.
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Layer2Arbitrageur
· 07-06 18:10
realicé los cálculos... 68.5B parámetros aún subóptimos para la eficiencia de computación cross-chain de L2, para ser honesto
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LostBetweenChains
· 07-06 06:20
Otra que debuta en la cima
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RegenRestorer
· 07-05 05:11
La IA es realmente impresionante.
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StableGenius
· 07-05 05:10
smh... solo otro tren de hype de IA sin innovación real, para ser honesto
DeepSeek V3 lidera un nuevo paradigma de IA: la innovación en algoritmos redefine la economía digital
DeepSeek V3 Lanzamiento: Innovación en Algoritmo lidera un nuevo paradigma de IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3-0324 en la plataforma Hugging Face. Este modelo, que cuenta con 685 mil millones de parámetros, ha mejorado significativamente en términos de capacidad de codificación, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, el CEO de Nvidia elogió altamente a DeepSeek. Señaló que la opinión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era equivocada, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de la ruptura de algoritmos, ha suscitado reflexiones sobre la relación entre el suministro de chips y el papel de la potencia de cálculo y los algoritmos en el desarrollo de la industria.
La coevolución del poder de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora en la capacidad de cálculo proporciona una base para ejecutar algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos procesen grandes cantidades de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la capacidad de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está remodelando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen la construcción de supergrupos de potencia de cálculo, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.
Reconstrucción de la cadena de suministro: Algunas empresas se convierten en líderes en poder de cómputo de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de cómputo elástico.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de comunidades de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek y LLaMA permiten compartir los logros en innovación algorítmica y optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek está indisolublemente vinculado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un súper equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos en el equipo, cada uno con su propia área de especialización. Cuando se presenta un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que aumenta significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar información, lo que mejora aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek presentó un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, capaz de seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión para garantizar la exactitud del modelo; mientras que reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos de cálculo, aumenta la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la técnica de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales funcionan paso a paso, prediciendo un Token a la vez. La técnica MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, lo que acelera significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos de inferencia.
Avance en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensas), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo es como proporcionar un entrenador al modelo, guiándolo para aprender comportamientos mejores a través de recompensas y castigos. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir una gran cantidad de recursos computacionales durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, capaz de reducir los cálculos innecesarios al tiempo que garantiza una mejora en el rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora también pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de la IA.
Impacto en la industria de los semiconductores
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertas arquitecturas subyacentes, liberándose así de la dependencia de hardware específico. En realidad, DeepSeek optimiza los algoritmos a través de una capa de ejecución de hilos paralelos más baja. Esta es un lenguaje de representación intermedia que se encuentra entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU; al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más preciso.
El impacto en la industria de los chips es de doble cara: por un lado, DeepSeek en realidad está más vinculado a hardware y ecosistemas específicos, y la reducción de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño del mercado en general; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda de chips de alta gama, algunos modelos de IA que antes requerían GPU de alto nivel ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek ofrece un camino de avance tecnológico para la industria de IA en China. En un contexto de restricciones en chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, el algoritmo eficiente reduce la presión de demanda de poder computacional, lo que permite a los proveedores de servicios de poder computacional extender el ciclo de vida del hardware mediante la optimización del software, aumentando el retorno de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de poder computacional, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cómputo, lo que hace posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer distintas redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando así la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la demanda de recursos computacionales de alta gama, lo que permite que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo reduce la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
Optimización de estrategias de trading inteligentes: a través de la operación colaborativa de agentes de análisis de datos del mercado en tiempo real, agentes de predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, agentes de ejecución de transacciones en la cadena y agentes de supervisión de resultados de transacciones, ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: Agentes de monitoreo de contratos inteligentes, agentes de ejecución de contratos inteligentes, agentes de supervisión de resultados de ejecución, etc., operan en conjunto para lograr la automatización de lógicas de negocio más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek está buscando innovaciones a través de algoritmos para encontrar soluciones bajo restricciones de potencia computacional, abriendo caminos de desarrollo diferenciados para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y empoderando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.