DeepSeek V3 випуск: нова ера синергії обчислювальної потужності та алгоритму

Нещодавно DeepSeek випустив останнє оновлення V3 на платформі Hugging Face — DeepSeek-V3-0324. Ця модель має 6850 мільярдів параметрів і має значні покращення в таких аспектах, як кодова здатність, дизайн інтерфейсу користувача та здатність до міркування.

На нещодавній конференції 2025 GTC, високопосадовець відомої технологічної компанії високо оцінив DeepSeek. Він підкреслив, що попередня думка на ринку, що ефективна модель DeepSeek зменшить потребу в чіпах, є помилковою, і що потреби в обчисленнях у майбутньому лише зростуть, а не зменшаться.

Як представник алгоритмічного прориву, зв'язок між DeepSeek та обчислювальною потужністю вартий глибокого обговорення. Спочатку давайте проаналізуємо значення обчислювальної потужності та алгоритмів для розвитку AI-індустрії.

Обчислювальна потужність та Алгоритм: спільна еволюція

У сфері ШІ підвищення обчислювальної потужності забезпечує основу для виконання більш складних алгоритмів, що дозволяє моделям обробляти більшу кількість даних і вивчати більш складні шаблони; а оптимізація алгоритмів може більш ефективно використовувати обчислювальну потужність, підвищуючи ефективність використання обчислювальних ресурсів.

Обчислювальна потужність та Алгоритм мають симбіотичні стосунки, що перетворюють ландшафт індустрії штучного інтелекту:

1. Технічна диференціація: деякі компанії прагнуть створити надвеликий обчислювальний кластер, тоді як інші зосереджуються на оптимізації ефективності алгоритму, формуючи різні технічні школи.

2. Реконструкція індустріальної ланцюга: один з виробників чіпів став лідером у сфері AI Обчислювальна потужність через екосистему, тоді як постачальники хмарних послуг знизили поріг впровадження через еластичні послуги обчислювальної потужності.

3. Коригування ресурсів: підприємства шукають баланс між інвестиціями в апаратну інфраструктуру та розробкою ефективних алгоритмів.

4. Виникнення відкритих спільнот: Відкриті моделі, такі як DeepSeek, LLaMA, дозволяють ділитися результатами інновацій алгоритмів та оптимізації обчислювальної потужності, прискорюючи технічну ітерацію та поширення.

Технічні інновації DeepSeek

Швидкий злет DeepSeek нерозривно пов'язаний з його технологічними інноваціями. Нижче наводиться коротке пояснення його основних інноваційних моментів:

Оптимізація архітектури моделі

DeepSeek використовує комбінацію архітектур Transformer+MOE (Суміш експертів) та впроваджує механізм багатоголового латентного уваги (Multi-Head Latent Attention, MLA). Ця архітектура подібна до суперкоманди, де Transformer відповідає за виконання звичайних завдань, а MOE є групою експертів, кожен з яких має свою власну сферу спеціалізації. Коли виникає конкретна проблема, її вирішує найбільш кваліфікований експерт, що значно підвищує ефективність і точність моделі.

Інновації методів навчання

DeepSeek запропонував рамки для тренування з гібридною точністю FP8. Ця рамка здатна динамічно вибирати відповідну обчислювальну точність залежно від вимог на різних етапах тренування. Коли потрібні точні обчислення, використовується вища точність, щоб забезпечити точність моделі; а коли прийнятна нижча точність, точність знижується, що дозволяє зекономити обчислювальні ресурси, підвищити швидкість тренування та зменшити використання пам'яті.

Підвищення ефективності виведення

На етапі висновку DeepSeek впроваджує технологію багатотокенового прогнозування (Multi-token Prediction, MTP). Традиційні методи висновку виконуються поетапно, де на кожному етапі прогнозується лише один токен. Технологія MTP дозволяє прогнозувати кілька токенів одночасно, що суттєво прискорює швидкість висновку та знижує його витрати.

Прорив алгоритму зміцнюючого навчання

Новий алгоритм підкріпленого навчання GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) від DeepSeek оптимізує процес навчання моделі. Цей новий алгоритм дозволяє зменшити непотрібні обчислення при забезпеченні підвищення ефективності моделі, досягаючи балансу між продуктивністю та витратами.

Ці інновації сформували повну технологічну систему, яка знижує вимоги до Обчислювальної потужності на всіх етапах, від навчання до інференції. Звичайні споживчі графічні процесори тепер також можуть запускати потужні AI моделі, значно знижуючи бар'єри для використання AI, що дозволяє більшій кількості розробників та підприємств брати участь в AI інноваціях.

Вплив на виробників чіпів

Технічні нововведення DeepSeek впливають на виробників чіпів з двох сторін. З одного боку, DeepSeek глибше пов'язаний з апаратним забезпеченням та екосистемою, а зниження бар'єру входу для AI-додатків може розширити загальний обсяг ринку; з іншого боку, оптимізація алгоритмів DeepSeek може змінити структуру попиту на висококласні чіпи, оскільки деякі AI-моделі, які раніше вимагали висококласних GPU, тепер можуть ефективно працювати навіть на середньому або споживчому графічному процесорі.

Значення для китайської індустрії штучного інтелекту

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечила технологічний прорив для китайської AI-індустрії. У контексті обмеження на високоякісні чіпи, підхід "програмне забезпечення замість апаратного забезпечення" зменшив залежність від провідних імпортних чіпів.

На upstream, ефективний алгоритм знижує тиск на потребу в обчислювальній потужності, дозволяючи постачальникам обчислювальної потужності подовжувати термін служби апаратного забезпечення за рахунок програмної оптимізації та підвищувати рентабельність інвестицій. На downstream, оптимізовані відкриті моделі знижують бар'єри для розробки AI-додатків. Багато малих і середніх підприємств можуть розробляти конкурентоспроможні додатки на основі моделі DeepSeek без необхідності у великій кількості обчислювальних ресурсів, що призведе до появи більшої кількості рішень AI у вертикальних сферах.

Глибокий вплив Web3+AI

Децентралізована AI інфраструктура

Оптимізація алгоритму DeepSeek забезпечує новий поштовх для інфраструктури Web3 AI. Інноваційна архітектура, ефективні алгоритми та нижчі вимоги до обчислювальної потужності роблять можливими децентралізовані AI-інференції. Архітектура MoE природно підходить для розподіленого розгортання, різні вузли можуть мати різні мережі експертів, не потребуючи, щоб єдиний вузол зберігав повну модель, що значно знижує вимоги до зберігання та обчислень для одного вузла, тим самим підвищуючи гнучкість і ефективність моделі.

FP8 тренувальна платформа ще більше зменшила потребу в висококласних обчислювальних ресурсах, що дозволяє більшій кількості обчислювальних ресурсів приєднуватися до мережі вузлів. Це не тільки знижує бар'єри для участі в децентралізованих обчисленнях ШІ, але й підвищує загальну обчислювальну потужність та ефективність мережі.

Багатоагентні системи

1. Оптимізація інтелектуальних торгових стратегій: за допомогою аналізу даних ринку в реальному часі, прогнозування короткострокових коливань цін, виконання угод на блокчейні, моніторинг результатів торгівлі та інших агентів, що працюють разом, допомагає користувачам отримувати вищий прибуток.

2. Автоматичне виконання смарт-контрактів: співпраця агентів для моніторингу, виконання та контролю результатів смарт-контрактів, що дозволяє автоматизувати більш складну бізнес-логіку.

3. Персоналізоване управління інвестиційним портфелем: ШІ допомагає користувачам у реальному часі знаходити найкращі можливості для стейкінгу або надання ліквідності, враховуючи ризикові уподобання, інвестиційні цілі та фінансовий стан.

DeepSeek саме в умовах обмеженої обчислювальної потужності, через інновації в алгоритмах, шукає прориви, відкриваючи для китайської AI-індустрії диференційовані шляхи розвитку. Зниження порогу застосування, сприяння інтеграції Web3 та AI, зменшення залежності від висококласних чіпів, надання можливостей для фінансових інновацій – ці впливи вже перебудовують ландшафт цифрової економіки. У майбутньому розвиток AI більше не буде лише змаганням в обчислювальній потужності, а змаганням з оптимізації обчислювальної потужності та алгоритмів у співпраці. На цій новій трасі інноватори, такі як DeepSeek, переосмислюють правила гри, використовуючи китайську мудрість.