DeepSeek V3 publié : innovation algorithme propulse le nouveau paradigme de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié le dernier modèle de version V3, avec une échelle de paramètres atteignant 685 milliards, présentant des améliorations significatives en matière de capacités de code, de design UI et de capacités d'inférence. Cette nouvelle a suscité un large intérêt dans l'industrie, notamment lors de la récente conférence GTC 2025, où le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle les modèles efficaces réduiraient la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul ne feraient que croître à l'avenir.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, mérite une analyse approfondie de sa relation avec l'approvisionnement en puissance de calcul. Cet article examinera l'impact de cette relation sur le développement de l'industrie de l'IA, en se basant sur les perspectives de la puissance de calcul et de l'Algorithme.
Évolution synergique de la puissance de calcul et de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes complexes, permettant aux modèles de traiter des ensembles de données plus vastes et d'apprendre des schémas plus complexes. En même temps, l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul. Cette relation de coopération est en train de redéfinir le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des routes techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différents courants techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : Un fabricant de puces devient le leader de la puissance de calcul AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises recherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
L'essor des communautés open source : les modèles open source permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek repose sur son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principales percées technologiques :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, le Transformer gérant les tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts, appelant le meilleur expert pour des problèmes spécifiques. Le mécanisme MLA permet au modèle de se concentrer plus flexiblement sur les détails importants, améliorant ainsi les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement en précision mixte FP8, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins au cours du processus d'entraînement. Cette méthode permet d'assurer l'exactitude du modèle tout en économisant efficacement les ressources de calcul, en améliorant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Au stade de l'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Contrairement à la prédiction étape par étape traditionnelle, la technologie MTP peut prédire plusieurs tokens en une seule fois, ce qui augmente considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
DeepSeek a développé un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement, le GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), qui optimise le processus d'entraînement des modèles. Cet algorithme permet d'améliorer les performances des modèles tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant de manière significative les besoins en puissance de calcul, de l'entraînement à l'inférence. Cela permet aux cartes graphiques grand public de faire fonctionner des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA et permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
Contrairement à la croyance populaire, DeepSeek ne contourne pas complètement le logiciel des fabricants de GPU, mais optimise plutôt les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution). PTX est un langage de représentation intermédiaire situé entre le code CUDA de haut niveau et les instructions GPU réelles. En manipulant ce niveau, DeepSeek peut réaliser un réglage de performance plus fin.
L'impact sur les fabricants de puces est double. D'une part, l'intégration de DeepSeek avec le matériel et son écosystème est plus profonde, et la baisse des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché. D'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre un chemin de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restriction sur les puces haut de gamme, l'idée de « logiciel remplaçant le matériel » réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser leur logiciel pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de grandes ressources en puissance de calcul, ce qui entraînera l'émergence de plus de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek fournit une nouvelle dynamique pour l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul d'être intégrées au réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir un rendement plus élevé.
Exécution automatique des contrats intelligents : la surveillance des contrats intelligents, l'exécution et la supervision des résultats, ainsi que la coopération des agents intelligents, permettent d'automatiser des logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek, sous la contrainte de la puissance de calcul, recherche des percées grâce à l'innovation algorithmique, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. En abaissant le seuil d'application, en favorisant la fusion du Web3 et de l'IA, en réduisant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts redéfinissent le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec de nouvelles idées.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
13 J'aime
Récompense
13
7
Partager
Commentaire
0/400
notSatoshi1971
· 07-16 11:58
Encore une entreprise qui fait du bull
Voir l'originalRépondre0
RebaseVictim
· 07-16 08:56
gm Crocodile enragé
Voir l'originalRépondre0
liquidation_watcher
· 07-15 07:56
Cette vague peut être court terme.
Voir l'originalRépondre0
metaverse_hermit
· 07-13 20:42
Que peut-on acheter avec des paramètres de vente explosifs ?
Voir l'originalRépondre0
AirdropHarvester
· 07-13 20:41
Allez-y, où est le V2 de la dernière fois ?
Voir l'originalRépondre0
DevChive
· 07-13 20:39
Les fabricants de puces sourient.
Voir l'originalRépondre0
SerumDegen
· 07-13 20:35
un autre bull trap d'IA ? smh j'ai déjà vu ce film...
DeepSeek V3 publié : Algorithme innovation propulse la transformation de l'industrie de l'IA
DeepSeek V3 publié : innovation algorithme propulse le nouveau paradigme de l'IA
Récemment, DeepSeek a publié le dernier modèle de version V3, avec une échelle de paramètres atteignant 685 milliards, présentant des améliorations significatives en matière de capacités de code, de design UI et de capacités d'inférence. Cette nouvelle a suscité un large intérêt dans l'industrie, notamment lors de la récente conférence GTC 2025, où le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle les modèles efficaces réduiraient la demande de puces était erronée, et que les besoins en calcul ne feraient que croître à l'avenir.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, mérite une analyse approfondie de sa relation avec l'approvisionnement en puissance de calcul. Cet article examinera l'impact de cette relation sur le développement de l'industrie de l'IA, en se basant sur les perspectives de la puissance de calcul et de l'Algorithme.
Évolution synergique de la puissance de calcul et de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes complexes, permettant aux modèles de traiter des ensembles de données plus vastes et d'apprendre des schémas plus complexes. En même temps, l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul. Cette relation de coopération est en train de redéfinir le paysage de l'industrie de l'IA :
Diversification des routes techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différents courants techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : Un fabricant de puces devient le leader de la puissance de calcul AI grâce à son écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises recherchent un équilibre entre l'investissement dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
L'essor des communautés open source : les modèles open source permettent le partage des innovations algorithmiques et des résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek repose sur son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principales percées technologiques :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, le Transformer gérant les tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts, appelant le meilleur expert pour des problèmes spécifiques. Le mécanisme MLA permet au modèle de se concentrer plus flexiblement sur les détails importants, améliorant ainsi les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement en précision mixte FP8, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins au cours du processus d'entraînement. Cette méthode permet d'assurer l'exactitude du modèle tout en économisant efficacement les ressources de calcul, en améliorant la vitesse d'entraînement et en réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Au stade de l'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Contrairement à la prédiction étape par étape traditionnelle, la technologie MTP peut prédire plusieurs tokens en une seule fois, ce qui augmente considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
DeepSeek a développé un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement, le GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), qui optimise le processus d'entraînement des modèles. Cet algorithme permet d'améliorer les performances des modèles tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant de manière significative les besoins en puissance de calcul, de l'entraînement à l'inférence. Cela permet aux cartes graphiques grand public de faire fonctionner des modèles d'IA puissants, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA et permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
Contrairement à la croyance populaire, DeepSeek ne contourne pas complètement le logiciel des fabricants de GPU, mais optimise plutôt les algorithmes via la couche PTX (Parallel Thread Execution). PTX est un langage de représentation intermédiaire situé entre le code CUDA de haut niveau et les instructions GPU réelles. En manipulant ce niveau, DeepSeek peut réaliser un réglage de performance plus fin.
L'impact sur les fabricants de puces est double. D'une part, l'intégration de DeepSeek avec le matériel et son écosystème est plus profonde, et la baisse des barrières à l'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché. D'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire grand public.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre un chemin de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restriction sur les puces haut de gamme, l'idée de « logiciel remplaçant le matériel » réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser leur logiciel pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de grandes ressources en puissance de calcul, ce qui entraînera l'émergence de plus de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek fournit une nouvelle dynamique pour l'infrastructure AI Web3. Une architecture innovante, des algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul d'être intégrées au réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir un rendement plus élevé.
Exécution automatique des contrats intelligents : la surveillance des contrats intelligents, l'exécution et la supervision des résultats, ainsi que la coopération des agents intelligents, permettent d'automatiser des logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek, sous la contrainte de la puissance de calcul, recherche des percées grâce à l'innovation algorithmique, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. En abaissant le seuil d'application, en favorisant la fusion du Web3 et de l'IA, en réduisant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts redéfinissent le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec de nouvelles idées.