Обновление DeepSeek V3: Алгоритм инноваций ведет к новой парадигме AI

DeepSeek недавно выпустил обновление версии V3, параметры модели достигли 685 миллиардов, с заметными улучшениями в области кодирования, дизайна интерфейса и способностей вывода. На недавно завершенной конференции GTC 2025 это достижение получило высокую оценку. Существует мнение, что эффективные модели снизят потребность в чипах, но на самом деле в будущем вычислительные потребности будут только расти. Прорыв в алгоритмах DeepSeek и связь с поставками вычислительной мощности вызвали размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии AI-индустрии.

Согласованное развитие вычислительной мощности и алгоритма

В сфере ИИ повышение вычислительной мощности создает базу для выполнения сложных Алгоритмов, в то время как оптимизация Алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность. Эта взаимосвязь переосмысляет ландшафт индустрии ИИ:

1. Дифференциация технического направления: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие вычислительные кластеры, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритма.
2. Реконструкция цепочки поставок: производители чипов становятся ведущими игроками в области AI-вычислений через экосистему, в то время как поставщики облачных услуг снижают порог развертывания за счет гибких услуг.
3. Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в оборудование и разработкой алгоритмов.
4. Появление открытых сообществ: открытые модели ускоряют итерацию и распространение технологий.

Технические инновации DeepSeek

Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями:

1. Оптимизация архитектуры модели: использование комбинации Transformer+MOE, внедрение механизма многоглавого внимания для повышения эффективности и точности.
2. Инновации в методах обучения: предложена структура FP8 для смешанной точности обучения, которая динамически выбирает подходящую вычислительную точность, экономя ресурсы и увеличивая скорость.
3. Повышение эффективности вывода: внедрение технологии предсказания с несколькими токенами для ускорения скорости вывода и снижения затрат.
4. Прорыв в алгоритмах强化学习: Новый алгоритм GRPO оптимизирует процесс обучения модели, достигая баланса между производительностью и затратами.

Эти инновации сформировали полную техническую систему, которая значительно снизила порог входа для применения ИИ.

Влияние на производителей чипов

DeepSeek оптимизирует алгоритмы через слой PTX, фактически более тесно связываясь с оборудованием и экосистемой. Эта оптимизация может расширить общий рыночный масштаб, а также изменить структуру спроса на высококачественные чипы.

Значение для китайской AI-индустрии

Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический прорыв для китайской AI-индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" уменьшает зависимость от ведущих импортных чипов. Это не только благоприятно для поставщиков вычислительных услуг на верхнем уровне, позволяя им повысить рентабельность инвестиций, но и снижает порог разработки AI-приложений на нижнем уровне, что может привести к появлению большего числа AI-решений в вертикальных областях.

Глубокое влияние на Web3+AI

1. Децентрализованная AI инфраструктура: Инновации DeepSeek предоставляют новый импульс для инфраструктуры Web3 AI, делая возможным децентрализованное AI вывода.
2. Многоагентные системы: имеют широкие перспективы применения в оптимизации интеллектуальных торговых стратегий, автоматизации выполнения смарт-контрактов и персонализированном управлении инвестиционным портфелем.

DeepSeek ищет прорывы при ограниченных вычислительных мощностях с помощью алгоритмических инноваций, открывая дифференцированные пути развития для китайской AI-индустрии. Будущее развития AI будет соревнованием по совместной оптимизации вычислительных мощностей и алгоритмов, а новаторы переопределяют правила игры с помощью интеллекта.