Lanzamiento de DeepSeek V3: Innovación en algoritmos impulsa un nuevo paradigma de IA
Recientemente, DeepSeek lanzó el modelo de la última versión V3, que cuenta con una escala de parámetros de 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia. Esta noticia ha llamado la atención de la industria, especialmente en la reciente conferencia GTC 2025, donde el CEO de Nvidia, Jensen Huang, elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la opinión previa en el mercado de que los modelos eficientes reducirían la demanda de chips es errónea, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de un avance en algoritmos, merece una profunda discusión sobre su relación con el suministro de potencia de cálculo. Este artículo analizará su impacto en el desarrollo de la industria de IA desde la perspectiva de la potencia de cálculo y los algoritmos.
La evolución conjunta de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos complejos, permitiendo que los modelos procesen datos a mayor escala y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos computacionales. Esta relación de colaboración está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas se dedican a construir clústeres de potencia de cálculo de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reestructuración de la cadena de suministro: un fabricante de chips se convierte en el líder de la potencia de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia flexible.
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: Los modelos de código abierto permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la optimización de la potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek no sería posible sin su innovación técnica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales avances tecnológicos:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura se asemeja a un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos que invoca al experto más adecuado para problemas específicos. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a los detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades del proceso de entrenamiento. Este método ahorra eficazmente recursos de cálculo, mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria, al mismo tiempo que garantiza la precisión del modelo.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). A diferencia de la predicción paso a paso tradicional, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una sola vez, lo que aumenta significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos.
avance en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo
DeepSeek desarrolló un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensa), que optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo garantiza la mejora del rendimiento del modelo mientras reduce cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo de manera integral la demanda de potencia de cálculo desde el entrenamiento hasta la inferencia. Esto permite que las tarjetas gráficas de consumo estándar también puedan ejecutar potentes modelos de IA, disminuyendo significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, lo que permite a más desarrolladores y empresas participar en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
contrario a la creencia popular, DeepSeek no ha eludido completamente la capa de software de los fabricantes de GPU, sino que optimiza el algoritmo a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos). PTX es un lenguaje de representación intermedia que se encuentra entre el código CUDA 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 los fabricantes de chips es doble. Por un lado, la asociación de DeepSeek con el hardware y su ecosistema es más profunda, y la disminución de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado. Por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de alta gama en el mercado; algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Importancia para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA en China. En el contexto de las limitaciones de los chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de los chips importados de primera línea.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar 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 una gran cantidad de recursos de potencia de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en campos 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. La arquitectura innovadora, el algoritmo eficiente y los bajos requisitos de potencia de cálculo hacen que el razonamiento de IA descentralizado sea posible. La arquitectura MoE es inherentemente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes 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 necesidad de recursos computacionales de alto rendimiento, permitiendo que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye 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 multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de operaciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: La monitorización de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados se llevan a cabo a través de la colaboración de agentes inteligentes, logrando así 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 participación o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek, bajo la restricción de la capacidad de cómputo, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y potenciando 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 capacidad de cómputo, sino una competencia de optimización colaborativa entre la capacidad de cómputo y el algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con nuevas ideas.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
13 me gusta
Recompensa
13
7
Compartir
Comentar
0/400
notSatoshi1971
· 07-16 11:58
Otra casa alcista
Ver originalesResponder0
RebaseVictim
· 07-16 08:56
gm cocodrilo furioso
Ver originalesResponder0
liquidation_watcher
· 07-15 07:56
Esta ola se puede a corto plazo.
Ver originalesResponder0
metaverse_hermit
· 07-13 20:42
¿Qué acciones se pueden comprar con parámetros explosivos?
Ver originalesResponder0
AirdropHarvester
· 07-13 20:41
Sigue hablando, ¿por qué no hay noticias de la última V2?
Ver originalesResponder0
DevChive
· 07-13 20:39
Los fabricantes de chips están sonriendo.
Ver originalesResponder0
SerumDegen
· 07-13 20:35
¿otra trampa alcista de IA? smh he visto esta película antes...
DeepSeek V3 lanzamiento: Algoritmo innovador impulsa la transformación de la industria de IA
Lanzamiento de DeepSeek V3: Innovación en algoritmos impulsa un nuevo paradigma de IA
Recientemente, DeepSeek lanzó el modelo de la última versión V3, que cuenta con una escala de parámetros de 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia. Esta noticia ha llamado la atención de la industria, especialmente en la reciente conferencia GTC 2025, donde el CEO de Nvidia, Jensen Huang, elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la opinión previa en el mercado de que los modelos eficientes reducirían la demanda de chips es errónea, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de un avance en algoritmos, merece una profunda discusión sobre su relación con el suministro de potencia de cálculo. Este artículo analizará su impacto en el desarrollo de la industria de IA desde la perspectiva de la potencia de cálculo y los algoritmos.
La evolución conjunta de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia de cálculo proporciona una base para la ejecución de algoritmos complejos, permitiendo que los modelos procesen datos a mayor escala y aprendan patrones más complejos. Al mismo tiempo, la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia de cálculo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos computacionales. Esta relación de colaboración está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas se dedican a construir clústeres de potencia de cálculo de gran tamaño, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reestructuración de la cadena de suministro: un fabricante de chips se convierte en el líder de la potencia de IA a través de su ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación mediante servicios de potencia flexible.
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: Los modelos de código abierto permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la optimización de la potencia computacional, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek no sería posible sin su innovación técnica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales avances tecnológicos:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura se asemeja a un equipo eficiente, donde el Transformer maneja tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos que invoca al experto más adecuado para problemas específicos. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a los detalles importantes, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8, que puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades del proceso de entrenamiento. Este método ahorra eficazmente recursos de cálculo, mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria, al mismo tiempo que garantiza la precisión del modelo.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). A diferencia de la predicción paso a paso tradicional, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una sola vez, lo que aumenta significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos.
avance en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo
DeepSeek desarrolló un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo GRPO (Optimización Generalizada Penalizada por Recompensa), que optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este algoritmo garantiza la mejora del rendimiento del modelo mientras reduce cálculos innecesarios, logrando un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema tecnológico completo, reduciendo de manera integral la demanda de potencia de cálculo desde el entrenamiento hasta la inferencia. Esto permite que las tarjetas gráficas de consumo estándar también puedan ejecutar potentes modelos de IA, disminuyendo significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, lo que permite a más desarrolladores y empresas participar en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
contrario a la creencia popular, DeepSeek no ha eludido completamente la capa de software de los fabricantes de GPU, sino que optimiza el algoritmo a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos). PTX es un lenguaje de representación intermedia que se encuentra entre el código CUDA 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 los fabricantes de chips es doble. Por un lado, la asociación de DeepSeek con el hardware y su ecosistema es más profunda, y la disminución de la barrera de entrada para las aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado. Por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda de chips de alta gama en el mercado; algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Importancia para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA en China. En el contexto de las limitaciones de los chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" reduce la dependencia de los chips importados de primera línea.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software y mejorar 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 una gran cantidad de recursos de potencia de cálculo, pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en campos 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. La arquitectura innovadora, el algoritmo eficiente y los bajos requisitos de potencia de cálculo hacen que el razonamiento de IA descentralizado sea posible. La arquitectura MoE es inherentemente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes 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 necesidad de recursos computacionales de alto rendimiento, permitiendo que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo disminuye 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 multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de operaciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automática de contratos inteligentes: La monitorización de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados se llevan a cabo a través de la colaboración de agentes inteligentes, logrando así 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 participación o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek, bajo la restricción de la capacidad de cómputo, busca innovaciones a través de algoritmos para abrir un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y potenciando 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 capacidad de cómputo, sino una competencia de optimización colaborativa entre la capacidad de cómputo y el algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con nuevas ideas.