DeepSeek V3 Lançamento: Inovação em Algoritmo Lidera um Novo Paradigma de IA
Recentemente, a DeepSeek lançou a versão V3-0324 na plataforma Hugging Face. Este modelo com 6850 bilhões de parâmetros apresenta melhorias significativas em termos de capacidade de codificação, design de UI e capacidade de raciocínio.
Na recentemente concluída conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia elogiou profundamente o DeepSeek. Ele apontou que a visão do mercado de que os modelos eficientes do DeepSeek reduzirão a demanda por chips estava errada; a demanda por computação no futuro só aumentará, em vez de diminuir.
DeepSeek, como produto representativo de uma ruptura algorítmica, levantou reflexões sobre o papel da capacidade computacional e do algoritmo no desenvolvimento da indústria, em relação à fornecimento de chips.
Desenvolvimento simbiótico de poder computacional e algoritmo
No campo da IA, a melhoria da potência de cálculo fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma quantidade maior de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar a potência de cálculo de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação simbiótica entre poder computacional e algoritmo está a redefinir o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia de valor: certas empresas tornam-se líderes em potência de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada através de serviços de potência elástica.
Ajuste na 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 computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão da tecnologia.
Inovação Técnica do DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE é como um grupo de especialistas na equipe, cada especialista tendo sua própria área de especialização, e quando enfrenta um problema específico, o especialista mais competente é chamado para resolver, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo se concentre de forma mais flexível em diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek propôs um quadro de treino de precisão mista FP8. Este quadro funciona como um distribuidor de recursos inteligente, capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes fases do processo de treino. Usa uma precisão mais alta quando é necessária uma computação de alta precisão, para garantir a precisão do modelo; e quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão para economizar recursos computacionais, aumentar a velocidade de treino e reduzir o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos tradicionais de inferência realizam a previsão passo a passo, prevendo apenas um Token de cada vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo também os custos de inferência.
Avanço do algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como dar a um modelo um treinador, que guia o modelo a aprender comportamentos melhores através de recompensas e punições. Os algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir muitos recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários ao mesmo tempo que garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações não são pontos técnicos isolados, mas formam um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas comuns de consumo agora também podem executar modelos de IA poderosos, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto na Indústria de Chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou certas arquiteturas subjacentes, libertando-se da dependência de hardware específico. Na verdade, o DeepSeek otimiza algoritmos através de um nível de execução de threads paralelas mais baixo. Esta é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU; ao operar nesse nível, o DeepSeek consegue realizar um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto disto na indústria de chips é duplo: por um lado, o DeepSeek está, na verdade, mais profundamente ligado a hardware específico e ecossistemas; a diminuição das barreiras de entrada para aplicações de IA pode expandir a dimensão total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo do DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama; alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de topo para funcionar, agora podem operar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA da China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrições a chips de alta gama, a ideia de "software compensando hardware" aliviou a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. No downstream, modelos de código aberto otimizados diminuíram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem necessidade de grandes recursos computacionais, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que dará origem a mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek oferece uma nova dinâmica para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de capacidade computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem manter redes de especialistas distintas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e cálculo de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
O framework de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta performance, permitindo que mais recursos computacionais 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 a eficiência de toda a rede.
Sistema de múltiplos agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, do agente de previsão de flutuações de preço de curto prazo, do agente de execução de negociações em cadeia e do agente de supervisão de resultados de negociação, ajuda os usuários a obterem maiores lucros.
Execução automática de contratos inteligentes: agentes de monitoramento de contratos inteligentes, agentes de execução de contratos inteligentes, agentes de supervisão de resultados de execução, entre outros, operam em conjunto para realizar a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: a IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou de fornecimento de liquidez, com base na preferência de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek está a encontrar rupturas através da inovação de algoritmos sob restrições de poder computacional, abrindo caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduzindo as barreiras de aplicação, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta tecnologia e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento de IA não será apenas uma competição de poder computacional, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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WalletAnxietyPatient
· 07-08 04:30
Bastante forte, vamos fazer isso.
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Layer2Arbitrageur
· 07-06 18:10
fiz as contas... 68.5B parâmetros ainda subótimos para a eficiência de computação L2 cadeia cruzada, para ser honesto
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LostBetweenChains
· 07-06 06:20
Mais um que começou no auge.
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RegenRestorer
· 07-05 05:11
A IA é realmente poderosa.
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StableGenius
· 07-05 05:10
smh... apenas mais um trem de hype de IA sem inovação real, para ser sincero
DeepSeek V3 lidera um novo paradigma de IA: a inovação do algoritmo reconfigura a economia digital
DeepSeek V3 Lançamento: Inovação em Algoritmo Lidera um Novo Paradigma de IA
Recentemente, a DeepSeek lançou a versão V3-0324 na plataforma Hugging Face. Este modelo com 6850 bilhões de parâmetros apresenta melhorias significativas em termos de capacidade de codificação, design de UI e capacidade de raciocínio.
Na recentemente concluída conferência GTC 2025, o CEO da Nvidia elogiou profundamente o DeepSeek. Ele apontou que a visão do mercado de que os modelos eficientes do DeepSeek reduzirão a demanda por chips estava errada; a demanda por computação no futuro só aumentará, em vez de diminuir.
DeepSeek, como produto representativo de uma ruptura algorítmica, levantou reflexões sobre o papel da capacidade computacional e do algoritmo no desenvolvimento da indústria, em relação à fornecimento de chips.
Desenvolvimento simbiótico de poder computacional e algoritmo
No campo da IA, a melhoria da potência de cálculo fornece uma base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem uma quantidade maior de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar a potência de cálculo de forma mais eficiente, aumentando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação simbiótica entre poder computacional e algoritmo está a redefinir o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir grandes clusters de poder computacional, enquanto outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia de valor: certas empresas tornam-se líderes em potência de IA através de ecossistemas, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada através de serviços de potência elástica.
Ajuste na 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 computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e difusão da tecnologia.
Inovação Técnica do DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE é como um grupo de especialistas na equipe, cada especialista tendo sua própria área de especialização, e quando enfrenta um problema específico, o especialista mais competente é chamado para resolver, aumentando significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo se concentre de forma mais flexível em diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Inovação nos métodos de treino
A DeepSeek propôs um quadro de treino de precisão mista FP8. Este quadro funciona como um distribuidor de recursos inteligente, capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada com base nas necessidades de diferentes fases do processo de treino. Usa uma precisão mais alta quando é necessária uma computação de alta precisão, para garantir a precisão do modelo; e quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão para economizar recursos computacionais, aumentar a velocidade de treino e reduzir o uso de memória.
Aumento da eficiência de inferência
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos tradicionais de inferência realizam a previsão passo a passo, prevendo apenas um Token de cada vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo também os custos de inferência.
Avanço do algoritmo de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço é como dar a um modelo um treinador, que guia o modelo a aprender comportamentos melhores através de recompensas e punições. Os algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir muitos recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários ao mesmo tempo que garante a melhoria do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações não são pontos técnicos isolados, mas formam um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas comuns de consumo agora também podem executar modelos de IA poderosos, reduzindo significativamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto na Indústria de Chips
Muitas pessoas acreditam que o DeepSeek contornou certas arquiteturas subjacentes, libertando-se da dependência de hardware específico. Na verdade, o DeepSeek otimiza algoritmos através de um nível de execução de threads paralelas mais baixo. Esta é uma linguagem de representação intermediária que fica entre o código de alto nível e as instruções reais da GPU; ao operar nesse nível, o DeepSeek consegue realizar um ajuste de desempenho mais refinado.
O impacto disto na indústria de chips é duplo: por um lado, o DeepSeek está, na verdade, mais profundamente ligado a hardware específico e ecossistemas; a diminuição das barreiras de entrada para aplicações de IA pode expandir a dimensão total do mercado. Por outro lado, a otimização do algoritmo do DeepSeek pode mudar a estrutura da demanda do mercado por chips de alta gama; alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs de topo para funcionar, agora podem operar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de consumo.
Significado para a indústria de IA da China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Num contexto de restrições a chips de alta gama, a ideia de "software compensando hardware" aliviou a dependência de chips importados de topo.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de computação prolonguem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando o retorno sobre o investimento. No downstream, modelos de código aberto otimizados diminuíram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem necessidade de grandes recursos computacionais, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que dará origem a mais soluções de IA em setores verticais.
O impacto profundo do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek oferece uma nova dinâmica para a infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de capacidade computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem manter redes de especialistas distintas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e cálculo de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
O framework de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alta performance, permitindo que mais recursos computacionais 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 a eficiência de toda a rede.
Sistema de múltiplos agentes
Otimização de estratégias de negociação inteligente: através da análise de dados de mercado em tempo real, do agente de previsão de flutuações de preço de curto prazo, do agente de execução de negociações em cadeia e do agente de supervisão de resultados de negociação, ajuda os usuários a obterem maiores lucros.
Execução automática de contratos inteligentes: agentes de monitoramento de contratos inteligentes, agentes de execução de contratos inteligentes, agentes de supervisão de resultados de execução, entre outros, operam em conjunto para realizar a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: a IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou de fornecimento de liquidez, com base na preferência de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek está a encontrar rupturas através da inovação de algoritmos sob restrições de poder computacional, abrindo caminhos de desenvolvimento diferenciados para a indústria de IA na China. Reduzindo as barreiras de aplicação, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta tecnologia e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento de IA não será apenas uma competição de poder computacional, mas uma competição de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.