DeepSeek V3 выпуск: Алгоритм инновации推动AI新范式

Недавно DeepSeek выпустил последнюю версию модели V3, параметры которой составляют 685 миллиардов, с заметным улучшением в области кодирования, дизайна интерфейса и способности к выводам. Эта новость привлекла широкое внимание в индустрии, особенно на только что завершившейся конференции GTC 2025, где генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг высоко оценил DeepSeek. Он подчеркнул, что ранее рынок полагал, что эффективные модели снизят потребность в чипах, что является ошибочным мнением; будущие вычислительные потребности только возрастут, а не уменьшатся.

DeepSeek как代表 продукта прорыва в алгоритмах, его связь с поставкой вычислительной мощности заслуживает глубокого обсуждения. В этой статье будет проведен анализ его влияния на развитие AI-индустрии с точки зрения вычислительной мощности и алгоритмов.

Совместная эволюция мощности и алгоритма

В области ИИ повышение вычислительной мощности предоставляет основу для выполнения сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать более крупные объемы данных и изучать более сложные модели. В то же время оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов. Эта взаимосвязь переопределяет структуру индустрии ИИ:

1. Дифференциация технических маршрутов: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие кластеры вычислительной мощности, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя разные технические школы.

2. Реконструкция цепочки поставок: один производитель чипов стал ведущим игроком в области ИИ-вычислений через свою экосистему, в то время как поставщики облачных услуг снизили барьеры для развертывания с помощью гибких вычислительных услуг.

3. Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективного Алгоритма.

4. Восхождение открытых сообществ: Открытые модели позволяют делиться результатами инноваций в алгоритмах и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя итерации и распространение технологий.

Технологические инновации DeepSeek

Успех DeepSeek невозможен без его технических инноваций. Ниже приведено краткое объяснение его основных технологических прорывов:

Оптимизация архитектуры модели

DeepSeek использует комбинацию архитектур Transformer и MOE (Смешанная Группа Экспертов) и вводит механизм многоглавого латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура напоминает эффективную команду: Transformer обрабатывает обычные задачи, а MOE действует как группа экспертов, вызывая наиболее подходящего специалиста для конкретной проблемы. Механизм MLA позволяет модели более гибко сосредотачиваться на важных деталях, что далее повышает производительность.

Инновации в методах обучения

DeepSeek предложила фреймворк FP8 смешанной точности обучения, который может динамически выбирать подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей процесса обучения. Этот метод эффективно экономит вычислительные ресурсы, повышает скорость обучения и уменьшает использование памяти, при этом гарантируя точность модели.

Повышение эффективности алгоритма

На этапе вывода DeepSeek внедряет технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP). В отличие от традиционного пошагового предсказания, технология MTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно, значительно увеличивая скорость вывода и одновременно снижая затраты.

Прорыв алгоритма обучения с подкреплением

DeepSeek разработал новый алгоритм усиленного обучения GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), который оптимизирует процесс обучения модели. Этот алгоритм обеспечивает повышение производительности модели при одновременном снижении ненужных вычислений, достигая баланса между производительностью и затратами.

Эти инновации сформировали полноценную технологическую систему, которая полностью снизила требования к вычислительной мощности от обучения до вывода. Это позволяет обычным потребительским видеокартам запускать мощные модели ИИ, значительно снижая барьеры для применения ИИ, что позволяет большему числу разработчиков и компаний участвовать в инновациях в области ИИ.

Влияние на производителей чипов

Вопреки распространенному мнению, DeepSeek не полностью обходит программный уровень производителей GPU, а осуществляет оптимизацию алгоритма через уровень PTX (Parallel Thread Execution). PTX является промежуточным языком представления, находящимся между высокоуровневым кодом CUDA и фактическими инструкциями GPU, и, управляя этим уровнем, DeepSeek может реализовать более тонкую настройку производительности.

Влияние на производителей микросхем двустороннее. С одной стороны, более глубокая привязка DeepSeek к аппаратному обеспечению и его экосистеме может расширить общий рынок за счет снижения барьеров для применения ИИ. С другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные микросхемы: некоторые модели ИИ, которые ранее могли работать только на высококачественных GPU, теперь могут эффективно функционировать даже на среднеуровневых или потребительских видеокартах.

Значение для китайской AI-индустрии

Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологический прорыв для китайской AI-индустрии. На фоне ограничений высококачественных чипов, идея "программного обеспечения, компенсирующего аппаратное обеспечение" уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса.

На верхнем уровне эффективный алгоритм снизил давление на требования к вычислительной мощности, позволяя поставщикам вычислительных услуг продлить срок службы оборудования за счет программной оптимизации и повысить возврат на инвестиции. На нижнем уровне оптимизированная открытая модель снизила барьер для разработки приложений ИИ. Множество малых и средних предприятий, не имея значительных вычислительных ресурсов, также могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.

Глубокое влияние Web3+AI

Децентрализованная AI инфраструктура

Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новую动力 для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованное AI-вывод. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут содержать разные экспертные сети, не требуя от единого узла хранения полной модели, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям на одном узле, тем самым повышая гибкость и эффективность модели.

FP8 тренинговая платформа дополнительно снизила потребность в высококачественных вычислительных ресурсах, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снижает барьер для участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает вычислительную мощность и эффективность всей сети.

Многоагентные системы

1. Оптимизация интеллектуальных торговых стратегий: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок на цепочке и мониторинга результатов торговли, обеспечивается совместная работа нескольких агентов, что помогает пользователям получать более высокую прибыль.

2. Автоматическое выполнение смарт-контрактов: совместная работа агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и контроль результатов, для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.

3. Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в реальном времени находить лучшие возможности для стекинга или предоставления ликвидности в зависимости от их риск-профиля, инвестиционных целей и финансового положения.

DeepSeek находит прорывы через инновации в Алгоритм при ограниченных вычислительных мощностях, открывая для китайской AI-индустрии дифференцированный путь развития. Снижая порог входа для приложений, способствуя интеграции Web3 и AI, уменьшая зависимость от высококачественных чипов и обеспечивая финансовые инновации, эти воздействия преобразуют цифровую экономику. Будущее развития AI больше не будет только соревнованием вычислительных мощностей, а станет соревнованием сотрудничества вычислительных мощностей и Алгоритм. На этой новой дорожке такие новаторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью новых подходов.