Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 sürüm güncellemesi olan DeepSeek-V3-0324'ü yayınladı. Bu modelin 6850 milyar parametreye sahip olup, kodlama yetenekleri, UI tasarımı ve akıl yürütme yetenekleri gibi alanlarda belirgin iyileştirmeler göstermektedir.
2025 GTC konferansının yeni sona erdiği yerde, tanınmış bir teknoloji şirketinin üst düzey yöneticisi DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu. Daha önce piyasada DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağı görüşünün yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama talebinin yalnızca daha fazla olacağını, daha az olmayacağını belirtti.
Algoritma突破的代表作 olarak, DeepSeek ile bilgi işlem gücü tedarikinin ilişkisi derinlemesine incelenmeyi gerektiriyor. Öncelikle, bilgi işlem gücü ile algoritmanın AI endüstrisinin gelişimi üzerindeki anlamını analiz edelim.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü'nün artışı daha karmaşık Algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesi ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesi anlamına gelir; ayrıca Algoritmaların optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırır.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın ortak yaşam ilişkisi, AI endüstrisi yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa Bilgi İşlem Gücü kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Endüstri Zinciri Yeniden Yapılandırması: Bir çip üreticisi ekosistem aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek bilgi işlem gücü hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve bilgi işlem gücü optimizasyonu成果larının paylaşılmasını sağlayarak teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırdı.
DeepSeek'in Teknolojik Yenilikleri
DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çok Başlı Gizli Dikkat Mekanizması'nı (Multi-Head Latent Attention, MLA) devreye almıştır. Bu mimari, Transformer'ın sıradan görevleri yerine getirdiği ve MOE'nin ekipteki uzman grubu gibi davrandığı bir süper takım gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en iyi uzman sorunu çözmek için devreye girer, böylece modelin verimliliği ve doğruluğu büyük ölçüde artırılır.
Eğitim Yöntemleri Devrimi
DeepSeek, FP8 karma hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlarken; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf etmeyi, eğitim hızını artırmayı ve bellek kullanımını azaltmayı sağlar.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmin (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin eder. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahip olduğu için çıkarım hızını büyük ölçüde artırırken, aynı zamanda çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Bu yeni algoritma, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltabilmekte, böylece performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zincirde Bilgi İşlem Gücü gereksinimlerini azaltarak tamamlayıcı bir teknoloji sistemi oluşturdu. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları da güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim eşiğini önemli ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
DeepSeek'in teknik yenilikleri, çip üreticileri üzerinde iki yönlü bir etkiye sahiptir. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ekosistemle olan bağı daha derinleşirken, AI uygulamalarındaki erişim engellerinin azalması genel pazar ölçeğini genişletebilir; öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'lar üzerinde çalışabilen bazı AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in Algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin sınırlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem gücü kaynağına ihtiyaç duymadan DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasına yol açacaktır.
Web3+AI'nın Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük bilgi işlem gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılmaktadır. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur, farklı düğümler farklı uzman ağlarını tutabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır, böylece modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli bilgi işlem gücü gereksinimlerini daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına dahil olmasına olanak tanır. Bu, yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini de artırır.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmalarının tahmini, zincir üzerindeki ticaretin gerçekleştirilmesi, ticaret sonuçlarının denetimi gibi birçok akıllı ajanının işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonu sağlanmaktadır.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, Bilgi İşlem Gücü kısıtlaması altında, algoritma yeniliği ile突破 arayarak, Çin AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi artık sadece Bilgi İşlem Gücü yarışması değil, Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın işbirliği içinde optimize edildiği bir yarışma olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin aklıyla oyun kurallarını yeniden tanımlamaktadır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
16 Likes
Reward
16
5
Share
Comment
0/400
DecentralizedElder
· 07-21 10:33
Parametreler bu kadar büyük, buna dayanabilir miyiz?
View OriginalReply0
AirdropHarvester
· 07-21 10:32
Bu çok kolay! Bu neyi kopyalamış?
View OriginalReply0
StakeOrRegret
· 07-21 10:30
Yeni markalara ayak uyduramıyorum.
View OriginalReply0
0xSoulless
· 07-21 10:21
Yine enayileri oyuna getirmek istiyorsun, değil mi?
View OriginalReply0
TokenEconomist
· 07-21 10:17
aslında, parametre boyutu her şey değil... burada roi etkilerini açıklayayım
DeepSeek V3 algoritma potansiyelini serbest bırakıyor, AI gelişiminde yeni bir çağ açıyor.
DeepSeek V3发布：Bilgi İşlem Gücü与Algoritma协同优化的新纪元
Son günlerde, DeepSeek Hugging Face platformunda en son V3 sürüm güncellemesi olan DeepSeek-V3-0324'ü yayınladı. Bu modelin 6850 milyar parametreye sahip olup, kodlama yetenekleri, UI tasarımı ve akıl yürütme yetenekleri gibi alanlarda belirgin iyileştirmeler göstermektedir.
2025 GTC konferansının yeni sona erdiği yerde, tanınmış bir teknoloji şirketinin üst düzey yöneticisi DeepSeek'e yüksek övgülerde bulundu. Daha önce piyasada DeepSeek'in verimli modelinin çip talebini azaltacağı görüşünün yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama talebinin yalnızca daha fazla olacağını, daha az olmayacağını belirtti.
Algoritma突破的代表作 olarak, DeepSeek ile bilgi işlem gücü tedarikinin ilişkisi derinlemesine incelenmeyi gerektiriyor. Öncelikle, bilgi işlem gücü ile algoritmanın AI endüstrisinin gelişimi üzerindeki anlamını analiz edelim.
Bilgi İşlem Gücü ve Algoritma'nın Ortak Evrimi
AI alanında, Bilgi İşlem Gücü'nün artışı daha karmaşık Algoritmaların çalışması için bir temel sağlar, bu da modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesi ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesi anlamına gelir; ayrıca Algoritmaların optimizasyonu ise Bilgi İşlem Gücü'nü daha verimli bir şekilde kullanarak hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırır.
Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın ortak yaşam ilişkisi, AI endüstrisi yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknik yol ayrımı: Bazı şirketler devasa Bilgi İşlem Gücü kümeleri inşa etmeyi hedeflerken, diğerleri algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Endüstri Zinciri Yeniden Yapılandırması: Bir çip üreticisi ekosistem aracılığıyla AI Bilgi İşlem Gücü lideri haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek bilgi işlem gücü hizmetleri ile dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlaması: Şirketin Ar-Ge odak noktası, donanım altyapı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık Kaynak Topluluğunun Yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynak modeller, algoritma yenilikleri ve bilgi işlem gücü optimizasyonu成果larının paylaşılmasını sağlayarak teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırdı.
DeepSeek'in Teknolojik Yenilikleri
DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aşağıda, ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması bulunmaktadır:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanların Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çok Başlı Gizli Dikkat Mekanizması'nı (Multi-Head Latent Attention, MLA) devreye almıştır. Bu mimari, Transformer'ın sıradan görevleri yerine getirdiği ve MOE'nin ekipteki uzman grubu gibi davrandığı bir süper takım gibidir; her uzman kendi uzmanlık alanına sahiptir ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında, en iyi uzman sorunu çözmek için devreye girer, böylece modelin verimliliği ve doğruluğu büyük ölçüde artırılır.
Eğitim Yöntemleri Devrimi
DeepSeek, FP8 karma hassasiyet eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, eğitim sürecinin farklı aşamalarının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda daha yüksek hassasiyet kullanarak modelin doğruluğunu sağlarken; düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf etmeyi, eğitim hızını artırmayı ve bellek kullanımını azaltmayı sağlar.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmin (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin eder. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneğine sahip olduğu için çıkarım hızını büyük ölçüde artırırken, aynı zamanda çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
Güçlendirme Öğrenme Algoritması突破
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Bu yeni algoritma, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltabilmekte, böylece performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, eğitimden çıkarıma kadar olan tüm zincirde Bilgi İşlem Gücü gereksinimlerini azaltarak tamamlayıcı bir teknoloji sistemi oluşturdu. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları da güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim eşiğini önemli ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
DeepSeek'in teknik yenilikleri, çip üreticileri üzerinde iki yönlü bir etkiye sahiptir. Bir yandan, DeepSeek'in donanım ve ekosistemle olan bağı daha derinleşirken, AI uygulamalarındaki erişim engellerinin azalması genel pazar ölçeğini genişletebilir; öte yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, pazarın yüksek kaliteli çiplere olan talep yapısını değiştirebilir. Daha önce yalnızca yüksek kaliteli GPU'lar üzerinde çalışabilen bazı AI modelleri, şimdi orta seviye hatta tüketici sınıfı grafik kartlarında verimli bir şekilde çalışabilir hale gelebilir.
Çin AI Endüstrisi için Anlamı
DeepSeek'in Algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin sınırlı olduğu bir ortamda, "yazılım donanımı tamamlıyor" yaklaşımı, en üst düzey ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar bilgi işlem gücü talep baskısını azaltarak bilgi işlem hizmet sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda bilgi işlem gücü kaynağına ihtiyaç duymadan DeepSeek modeli temelinde rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasına yol açacaktır.
Web3+AI'nın Derin Etkileri
merkeziyetsiz AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırdı. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve daha düşük bilgi işlem gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılmaktadır. MoE mimarisi doğal olarak dağıtık dağıtım için uygundur, farklı düğümler farklı uzman ağlarını tutabilir, tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur, bu da tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır, böylece modelin esnekliğini ve verimliliğini artırır.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek kaliteli bilgi işlem gücü gereksinimlerini daha da azaltarak daha fazla bilgi işlem kaynağının düğüm ağına dahil olmasına olanak tanır. Bu, yalnızca merkeziyetsiz AI hesaplamalarına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın bilgi işlem kapasitesini ve verimliliğini de artırır.
Çoklu Zeka Sistemleri
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanmalarının tahmini, zincir üzerindeki ticaretin gerçekleştirilmesi, ticaret sonuçlarının denetimi gibi birçok akıllı ajanının işbirliği ile kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmesine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, yürütme ve sonuç denetimi gibi akıllı ajanların iş birliği içinde çalışarak daha karmaşık iş mantığı otomasyonu sağlanmaktadır.
Kişiselleştirilmiş Yatırım Portföy Yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihleri, yatırım hedefleri ve mali durumlarına göre, kullanıcılara gerçek zamanlı olarak en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, Bilgi İşlem Gücü kısıtlaması altında, algoritma yeniliği ile突破 arayarak, Çin AI endüstrisi için farklılaşmış bir gelişim yolu açmıştır. Uygulama engellerini azaltmak, Web3 ile AI entegrasyonunu teşvik etmek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendirmektedir. Gelecekte AI gelişimi artık sadece Bilgi İşlem Gücü yarışması değil, Bilgi İşlem Gücü ve algoritmanın işbirliği içinde optimize edildiği bir yarışma olacaktır. Bu yeni pistte, DeepSeek gibi yenilikçiler, Çin aklıyla oyun kurallarını yeniden tanımlamaktadır.