DeepSeek V3 випуск: Алгоритм інновацій підштовхує нову парадигму ШІ
Нещодавно DeepSeek випустив останню версію моделі V3, параметри якої досягають 6850 мільярдів, з помітними покращеннями в можливостях кодування, дизайні інтерфейсу та здатності до висновків. Ця новина викликала широкий інтерес в індустрії, особливо на нещодавно завершеній конференції GTC 2025, де генеральний директор NVIDIA Хуан Ренчжун високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що думка ринку про те, що ефективні моделі знизять попит на чіпи, є помилковою, і що в майбутньому потреби в обчисленнях лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представник алгоритмічного прориву, його взаємозв'язок з постачанням обчислювальної потужності заслуговує на детальне обговорення. У цій статті буде проаналізовано його вплив на розвиток AI-індустрії з точки зору обчислювальної потужності та алгоритму.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритмів
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші патерни. Одночасно оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів. Ця співпраця вже змінює ландшафт індустрії ШІ:
Диференціація технічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технічні школи.
Перебудова виробничого ланцюга: один виробник чіпів став домінуючим гравцем в AI-обчислювальній потужності через свою екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують поріг впровадження через еластичні обчислювальні послуги.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek неможливий без його технічних нововведень. Нижче наведено короткий опис його основних технологічних проривів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на ефективну команду: Transformer обробляє звичайні завдання, а MOE діє як експертна група, що залучає найбільш придатного експерта для конкретних проблем. Механізм MLA дозволяє моделі гнучкіше звертати увагу на важливі деталі, що додатково покращує продуктивність.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив рамкову систему змішаного навчання FP8, яка може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність відповідно до вимог процесу навчання. Цей метод ефективно економить обчислювальні ресурси, підвищує швидкість навчання і зменшує використання пам'яті, при цьому зберігаючи точність моделі.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію прогнозування кількох токенів (Multi-token Prediction, MTP). На відміну від традиційного покрокового прогнозування, технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно підвищує швидкість висновку та знижує витрати.
Прорив алгоритму посиленого навчання
DeepSeek розробила новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), який оптимізує процес навчання моделі. Цей алгоритм забезпечує підвищення продуктивності моделі, зменшуючи при цьому непотрібні обчислення, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технічну систему, яка від тренування до висновків повністю зменшує вимоги до обчислювальної потужності. Це дозволяє звичайним споживчим графічним картам також запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для впровадження AI, що дозволяє більшій кількості розробників і підприємств долучитися до AI-інновацій.
Вплив на виробників чіпів
навіть всупереч поширеній думці, DeepSeek не повністю обійшов програмний рівень виробників GPU, а скоріше оптимізував алгоритм через рівень PTX (Parallel Thread Execution). PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом CUDA та реальними інструкціями GPU, через управління цим рівнем DeepSeek може досягти більш тонкого налаштування продуктивності.
Цей вплив на виробників чіпів є двостороннім. З одного боку, глибша прив'язаність DeepSeek до апаратного забезпечення та його екосистеми може розширити загальний обсяг ринку завдяки зниженню бар'єрів для застосування штучного інтелекту. З іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи на ринку: деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньокласних і навіть споживчих відеокартах.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує технічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень на високоякісні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від найкращих імпортних чіпів.
На upstream, ефективний Алгоритм знижує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг подовжити термін служби обладнання за рахунок програмної оптимізації та підвищити рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих та середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надає новий імпульс інфраструктурі Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижні вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференцію. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень одного вузла, підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна структура додатково знизила вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволило залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знизило бар'єри для участі в децентралізованих обчисленнях AI, але й підвищило загальну обчислювальну потужність і ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація стратегій інтелектуальної торгівлі: за допомогою аналізу даних ринку в режимі реального часу, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання торгів на блокчейні, моніторингу результатів торгівлі та інших спільних дій кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: спільна робота агентів, таких як моніторинг смарт-контрактів, виконання та нагляд за результатами, для реалізації більш складної автоматизації бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційними портфелями: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові переваги, інвестиційні цілі та фінансовий стан користувачів.
DeepSeek знаходить突破 за умов обмеженої обчислювальної потужності завдяки алгоритмічним інноваціям, відкриваючи диференційовані шляхи розвитку для китайської AI-індустрії. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від високопродуктивних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці зміни вже переформатовують ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за синергію оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переписують правила гри новими ідеями.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
13 лайків
Нагородити
13
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
notSatoshi1971
· 07-16 11:58
Ще один бик
Переглянути оригіналвідповісти на0
RebaseVictim
· 07-16 08:56
gm божевільний крокодил
Переглянути оригіналвідповісти на0
liquidation_watcher
· 07-15 07:56
Цю хвилю можна короткостроковий.
Переглянути оригіналвідповісти на0
metaverse_hermit
· 07-13 20:42
Що можна купити на акції з перевищеними параметрами?
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHarvester
· 07-13 20:41
Просто здувай, а де ж V2 з минулого разу?
Переглянути оригіналвідповісти на0
DevChive
· 07-13 20:39
Виробники чипів усміхнулися
Переглянути оригіналвідповісти на0
SerumDegen
· 07-13 20:35
інша пастка для биків штучного інтелекту? смх, вже бачив цей фільм раніше...
DeepSeek V3 випущено: Алгоритм інновацій сприяє змінам в AI-індустрії
DeepSeek V3 випуск: Алгоритм інновацій підштовхує нову парадигму ШІ
Нещодавно DeepSeek випустив останню версію моделі V3, параметри якої досягають 6850 мільярдів, з помітними покращеннями в можливостях кодування, дизайні інтерфейсу та здатності до висновків. Ця новина викликала широкий інтерес в індустрії, особливо на нещодавно завершеній конференції GTC 2025, де генеральний директор NVIDIA Хуан Ренчжун високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що думка ринку про те, що ефективні моделі знизять попит на чіпи, є помилковою, і що в майбутньому потреби в обчисленнях лише зростатимуть, а не зменшуватимуться.
DeepSeek як представник алгоритмічного прориву, його взаємозв'язок з постачанням обчислювальної потужності заслуговує на детальне обговорення. У цій статті буде проаналізовано його вплив на розвиток AI-індустрії з точки зору обчислювальної потужності та алгоритму.
Спільна еволюція обчислювальної потужності та алгоритмів
У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більші обсяги даних та вивчати складніші патерни. Одночасно оптимізація алгоритмів може ефективніше використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів. Ця співпраця вже змінює ландшафт індустрії ШІ:
Диференціація технічних маршрутів: деякі компанії прагнуть створити надвеликі обчислювальні кластери, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритмів, формуючи різні технічні школи.
Перебудова виробничого ланцюга: один виробник чіпів став домінуючим гравцем в AI-обчислювальній потужності через свою екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знижують поріг впровадження через еластичні обчислювальні послуги.
Коригування розподілу ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.
Виникнення відкритих спільнот: відкриті моделі дозволяють ділитися досягненнями в інноваціях алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.
Технічні інновації DeepSeek
Успіх DeepSeek неможливий без його технічних нововведень. Нижче наведено короткий опис його основних технологічних проривів:
Оптимізація архітектури моделі
DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) і впроваджує механізм багатоголової латентної уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура схожа на ефективну команду: Transformer обробляє звичайні завдання, а MOE діє як експертна група, що залучає найбільш придатного експерта для конкретних проблем. Механізм MLA дозволяє моделі гнучкіше звертати увагу на важливі деталі, що додатково покращує продуктивність.
Інновації в методах навчання
DeepSeek представив рамкову систему змішаного навчання FP8, яка може динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність відповідно до вимог процесу навчання. Цей метод ефективно економить обчислювальні ресурси, підвищує швидкість навчання і зменшує використання пам'яті, при цьому зберігаючи точність моделі.
Підвищення ефективності алгоритму
На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію прогнозування кількох токенів (Multi-token Prediction, MTP). На відміну від традиційного покрокового прогнозування, технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що значно підвищує швидкість висновку та знижує витрати.
Прорив алгоритму посиленого навчання
DeepSeek розробила новий алгоритм посиленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), який оптимізує процес навчання моделі. Цей алгоритм забезпечує підвищення продуктивності моделі, зменшуючи при цьому непотрібні обчислення, що дозволяє досягти балансу між продуктивністю та витратами.
Ці інновації сформували повну технічну систему, яка від тренування до висновків повністю зменшує вимоги до обчислювальної потужності. Це дозволяє звичайним споживчим графічним картам також запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для впровадження AI, що дозволяє більшій кількості розробників і підприємств долучитися до AI-інновацій.
Вплив на виробників чіпів
навіть всупереч поширеній думці, DeepSeek не повністю обійшов програмний рівень виробників GPU, а скоріше оптимізував алгоритм через рівень PTX (Parallel Thread Execution). PTX є проміжною мовою, що знаходиться між високорівневим кодом CUDA та реальними інструкціями GPU, через управління цим рівнем DeepSeek може досягти більш тонкого налаштування продуктивності.
Цей вплив на виробників чіпів є двостороннім. З одного боку, глибша прив'язаність DeepSeek до апаратного забезпечення та його екосистеми може розширити загальний обсяг ринку завдяки зниженню бар'єрів для застосування штучного інтелекту. З іншого боку, оптимізація алгоритму DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи на ринку: деякі моделі ШІ, які раніше вимагали висококласних GPU для роботи, тепер можуть ефективно працювати на середньокласних і навіть споживчих відеокартах.
Значення для китайської AI-індустрії
Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує технічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмежень на високоякісні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшує залежність від найкращих імпортних чіпів.
На upstream, ефективний Алгоритм знижує тиск на вимоги до обчислювальної потужності, що дозволяє постачальникам обчислювальних послуг подовжити термін служби обладнання за рахунок програмної оптимізації та підвищити рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Безліч малих та середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності в значних ресурсах обчислювальної потужності, що призведе до появи більшої кількості AI-рішень у вертикальних сферах.
Глибокий вплив Web3+AI
Децентралізована AI інфраструктура
Оптимізація алгоритму DeepSeek надає новий імпульс інфраструктурі Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижні вимоги до обчислювальної потужності роблять можливим децентралізоване AI-інференцію. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, без необхідності зберігати повну модель на одному вузлі, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень одного вузла, підвищуючи гнучкість та ефективність моделі.
FP8 тренувальна структура додатково знизила вимоги до високопродуктивних обчислювальних ресурсів, що дозволило залучити більше обчислювальних ресурсів до мережі вузлів. Це не тільки знизило бар'єри для участі в децентралізованих обчисленнях AI, але й підвищило загальну обчислювальну потужність і ефективність мережі.
Багатоагентні системи
Оптимізація стратегій інтелектуальної торгівлі: за допомогою аналізу даних ринку в режимі реального часу, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання торгів на блокчейні, моніторингу результатів торгівлі та інших спільних дій кількох агентів, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.
Автоматичне виконання смарт-контрактів: спільна робота агентів, таких як моніторинг смарт-контрактів, виконання та нагляд за результатами, для реалізації більш складної автоматизації бізнес-логіки.
Персоналізоване управління інвестиційними портфелями: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові переваги, інвестиційні цілі та фінансовий стан користувачів.
DeepSeek знаходить突破 за умов обмеженої обчислювальної потужності завдяки алгоритмічним інноваціям, відкриваючи диференційовані шляхи розвитку для китайської AI-індустрії. Зниження бар'єрів для застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від високопродуктивних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці зміни вже переформатовують ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI вже не буде лише змаганням за обчислювальну потужність, а змаганням за синергію оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переписують правила гри новими ідеями.