Lanzamiento de DeepSeek V3: una nueva era de optimización colaborativa de potencia computacional y algoritmo
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en la plataforma Hugging Face: DeepSeek-V3-0324. Este modelo cuenta con 685 mil millones de parámetros, y ha mejorado significativamente en capacidades de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, un alto ejecutivo de una conocida empresa tecnológica elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la opinión previa del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
Como una obra representativa de los avances en algoritmos, la relación entre DeepSeek y la Potencia computacional merece un análisis más profundo. Primero, analicemos el significado de la Potencia computacional y el Algoritmo en el desarrollo de la industria de la IA.
Potencia computacional y evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen mayores volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen construir grandes grupos de potencia computacional, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reestructuración de la cadena industrial: un fabricante de chips se convierte en el líder de la potencia computacional de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de implementación a través de servicios de potencia computacional 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: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc. permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la Potencia computacional optimizada, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos innovadores:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Atención Latente de Múltiples Cabezas, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos en el equipo, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando se encuentra un problema específico, el experto más competente se encarga de resolverlo, lo que mejora significativamente la eficiencia y precisión del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión computacional adecuada según las necesidades de diferentes etapas durante el proceso de entrenamiento. Se utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión, para garantizar la exactitud del modelo; mientras que se reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos computacionales, mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional se realiza paso a paso, donde en cada paso se predice un solo Token. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y también reduce el costo de la inferencia.
Avance en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este nuevo algoritmo puede reducir los cálculos innecesarios mientras garantiza la mejora del rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la Potencia computacional en toda la cadena desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo general ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
La innovación tecnológica de DeepSeek tiene un impacto dual en los fabricantes de chips. Por un lado, la asociación más profunda de DeepSeek con el hardware y el ecosistema podría reducir la barrera de entrada para las aplicaciones de IA y, a su vez, podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que antes requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En el contexto de la restricción de chips de alta gama, la idea de "software complementando hardware" reduce la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, algoritmos eficientes reducen la presión de demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware mediante la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en áreas verticales.
El profundo impacto de Web3+IA
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requerimientos de potencia computacional hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente 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 requerimientos de almacenamiento y computación 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 alta gama, 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 de IA descentralizada, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
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 transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: la monitorización, ejecución y supervisión de resultados de contratos inteligentes se lleva a cabo mediante la colaboración de agentes, logrando una automatización de lógica empresarial más compleja.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación en algoritmos bajo restricciones de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir las barreras de aplicación, impulsar la fusión de Web3 y AI, disminuir la dependencia de chips de alta gama y empoderar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de AI ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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DecentralizedElder
· 07-21 10:33
¿Con un parámetro tan grande, se puede manejar?
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AirdropHarvester
· 07-21 10:32
¡Eso es fácil! ¿Qué es lo que está copiando?
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StakeOrRegret
· 07-21 10:30
No puedo seguir el ritmo de las nuevas marcas.
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0xSoulless
· 07-21 10:21
¿Otra vez vienen a tomar a la gente por tonta?
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TokenEconomist
· 07-21 10:17
en realidad, el tamaño del parámetro no lo es todo... déjame desglosar las implicaciones del roi aquí
DeepSeek V3 libera el potencial del algoritmo y abre una nueva era en el desarrollo de la IA
Lanzamiento de DeepSeek V3: una nueva era de optimización colaborativa de potencia computacional y algoritmo
Recientemente, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en la plataforma Hugging Face: DeepSeek-V3-0324. Este modelo cuenta con 685 mil millones de parámetros, y ha mejorado significativamente en capacidades de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, un alto ejecutivo de una conocida empresa tecnológica elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la opinión previa del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era incorrecta, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
Como una obra representativa de los avances en algoritmos, la relación entre DeepSeek y la Potencia computacional merece un análisis más profundo. Primero, analicemos el significado de la Potencia computacional y el Algoritmo en el desarrollo de la industria de la IA.
Potencia computacional y evolución simbiótica del algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la potencia computacional proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen mayores volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización de los algoritmos puede utilizar la potencia computacional de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia computacional y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas persiguen construir grandes grupos de potencia computacional, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes corrientes técnicas.
Reestructuración de la cadena industrial: un fabricante de chips se convierte en el líder de la potencia computacional de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de implementación a través de servicios de potencia computacional 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: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc. permiten compartir los resultados de la innovación algorítmica y la Potencia computacional optimizada, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El rápido ascenso de DeepSeek está indisolublemente ligado a su innovación tecnológica. A continuación se presenta una breve explicación de sus principales puntos innovadores:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer+MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (Atención Latente de Múltiples Cabezas, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos en el equipo, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando se encuentra un problema específico, el experto más competente se encarga de resolverlo, lo que mejora significativamente la eficiencia y precisión del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco puede seleccionar dinámicamente la precisión computacional adecuada según las necesidades de diferentes etapas durante el proceso de entrenamiento. Se utiliza una mayor precisión cuando se requiere un cálculo de alta precisión, para garantizar la exactitud del modelo; mientras que se reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos computacionales, mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introdujo la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). El método de inferencia tradicional se realiza paso a paso, donde en cada paso se predice un solo Token. Sin embargo, la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens a la vez, lo que acelera considerablemente la velocidad de inferencia y también reduce el costo de la inferencia.
Avance en el algoritmo de aprendizaje reforzado
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. Este nuevo algoritmo puede reducir los cálculos innecesarios mientras garantiza la mejora del rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la Potencia computacional en toda la cadena desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo general ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los fabricantes de chips
La innovación tecnológica de DeepSeek tiene un impacto dual en los fabricantes de chips. Por un lado, la asociación más profunda de DeepSeek con el hardware y el ecosistema podría reducir la barrera de entrada para las aplicaciones de IA y, a su vez, podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de alta gama, ya que algunos modelos de IA que antes requerían GPU de alta gama ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de consumo.
Significado para la industria de IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura técnica para la industria de IA en China. En el contexto de la restricción de chips de alta gama, la idea de "software complementando hardware" reduce la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, algoritmos eficientes reducen la presión de demanda de potencia computacional, permitiendo a los proveedores de servicios de potencia computacional extender el ciclo de vida del hardware mediante la optimización del software y mejorar el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados reducen la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia computacional, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en áreas verticales.
El profundo impacto de Web3+IA
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y los bajos requerimientos de potencia computacional hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente 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 requerimientos de almacenamiento y computación 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 alta gama, 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 de IA descentralizada, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema de múltiples agentes
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 transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de trading, la colaboración de múltiples agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores rendimientos.
Ejecución automatizada de contratos inteligentes: la monitorización, ejecución y supervisión de resultados de contratos inteligentes se lleva a cabo mediante la colaboración de agentes, logrando una automatización de lógica empresarial más compleja.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: La IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según las preferencias de riesgo, los objetivos de inversión y la situación financiera del usuario.
DeepSeek está buscando突破 a través de la innovación en algoritmos bajo restricciones de potencia computacional, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de IA en China. Reducir las barreras de aplicación, impulsar la fusión de Web3 y AI, disminuir la dependencia de chips de alta gama y empoderar la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de AI ya no será solo una competencia de potencia computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre potencia computacional y algoritmo. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.