DeepSeek V3: Innovación en algoritmos lidera un nuevo paradigma de IA
Anoche, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en su plataforma en línea: DeepSeek-V3-0324. Este nuevo modelo cuenta con 685 mil millones de parámetros, con mejoras significativas en capacidades de codificación, diseño de UI y capacidades de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, un alto ejecutivo de una empresa tecnológica elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la percepción del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.
Como una obra representativa de los avances en algoritmos, la relación entre DeepSeek y los proveedores de chips merece un análisis profundo. Primero, analicemos el significado de la potencia de cálculo y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.
La evolución simbiótica de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cómputo proporciona una base para ejecutar algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen grandes volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la capacidad de cómputo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta tecnológica: algunas empresas persiguen la construcción de supergrupos de potencia de cálculo, mientras que DeepSeek y otros se centran en la optimización de la eficiencia del Algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: los fabricantes de chips se convierten en los dominadores de la potencia de cálculo de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de potencia de cálculo elástica.
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 innovaciones en algoritmos y resultados de optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación técnica 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 de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propia área de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, que puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; y cuando se puede aceptar una menor precisión, la reduce, ahorrando así recursos de cálculo, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
mejora de la eficiencia de inferencia
En la etapa de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos tradicionales de inferencia son 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 los costos de inferencia.
Avances 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. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, quien guía al modelo para aprender mejores comportamientos a través de recompensas y penalizaciones. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir una gran cantidad de recursos de cálculo durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir el cálculo innecesario manteniendo la mejora del rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo comunes también pueden ejecutar poderosos modelos de IA, lo que ha reducido 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
Hay opiniones que consideran que DeepSeek ha eludido las interfaces de programación de GPU tradicionales, reduciendo así la dependencia de fabricantes de chips específicos. En realidad, DeepSeek logra la optimización del algoritmo mediante la manipulación directa del conjunto de instrucciones subyacente. Este enfoque permite un ajuste de rendimiento más preciso.
El impacto en los fabricantes de chips es doble. Por un lado, DeepSeek está más vinculado al ecosistema de los fabricantes de hardware, y la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda del mercado para chips de alta gama, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de gama alta, ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de nivel de entrada.
Significado para la industria de la IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA en China. En el contexto de las limitaciones de los chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" alivia la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión de la demanda de poder de cálculo, permitiendo a los proveedores de servicios de poder de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, mejorando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados han reducido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de poder de cálculo, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que generará la aparición de más soluciones de IA en verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cálculo, lo que hace posible el razonamiento de IA descentralizado. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, diferentes nodos pueden tener diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo 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, lo que permite que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo reduce la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligentes: 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 automática de contratos inteligentes: la monitorización de contratos inteligentes, la ejecución de contratos inteligentes, la supervisión de los resultados de la ejecución y otros agentes colaborativos permiten la automatización de lógica empresarial más compleja.
Gestión de portafolios de inversión personalizada: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek está innovando en algoritmos para encontrar soluciones bajo la restricción de la capacidad computacional, abriendo caminos de desarrollo diferenciados para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y potenciando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no será solo una competencia de capacidad computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre capacidad computacional y algoritmos. En esta nueva carrera, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.
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AirdropFatigue
· hace4h
¡Otro nuevo proyecto ha llegado!
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MonkeySeeMonkeyDo
· hace4h
¿Otra vez tratando de engañar a la gente?
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SighingCashier
· hace4h
Este parámetro es un poco atractivo
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SandwichTrader
· hace4h
Evolución increíble, apoya deek
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CoffeeNFTrader
· hace4h
¿Asesino de la relación calidad-precio de la potencia computacional?
La innovación del algoritmo DeepSeek V3 lidera un nuevo paradigma de IA, soltando la potencia computacional y reconfigurando el panorama industrial.
DeepSeek V3: Innovación en algoritmos lidera un nuevo paradigma de IA
Anoche, DeepSeek lanzó la última actualización de la versión V3 en su plataforma en línea: DeepSeek-V3-0324. Este nuevo modelo cuenta con 685 mil millones de parámetros, con mejoras significativas en capacidades de codificación, diseño de UI y capacidades de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, un alto ejecutivo de una empresa tecnológica elogió altamente a DeepSeek. Enfatizó que la percepción del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea, y que la demanda de computación en el futuro solo aumentará y no disminuirá.
Como una obra representativa de los avances en algoritmos, la relación entre DeepSeek y los proveedores de chips merece un análisis profundo. Primero, analicemos el significado de la potencia de cálculo y el algoritmo para el desarrollo de la industria de la IA.
La evolución simbiótica de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cómputo proporciona una base para ejecutar algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen grandes volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización del algoritmo puede utilizar la capacidad de cómputo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está redefiniendo el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta tecnológica: algunas empresas persiguen la construcción de supergrupos de potencia de cálculo, mientras que DeepSeek y otros se centran en la optimización de la eficiencia del Algoritmo, formando diferentes corrientes tecnológicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: los fabricantes de chips se convierten en los dominadores de la potencia de cálculo de IA a través del ecosistema, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen las barreras de implementación a través de servicios de potencia de cálculo elástica.
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 innovaciones en algoritmos y resultados de optimización de potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación técnica 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 de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mixture of Experts) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, mientras que el MOE actúa como un grupo de expertos dentro del equipo, cada uno con su propia área de especialización. Cuando se enfrenta a un problema específico, el experto más capacitado se encarga de resolverlo, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, mejorando aún más el rendimiento del modelo.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador de recursos inteligente, que puede seleccionar dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades de las diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Cuando se requiere un cálculo de alta precisión, utiliza una mayor precisión para garantizar la exactitud del modelo; y cuando se puede aceptar una menor precisión, la reduce, ahorrando así recursos de cálculo, aumentando la velocidad de entrenamiento y reduciendo el uso de memoria.
mejora de la eficiencia de inferencia
En la etapa de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos tradicionales de inferencia son 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 los costos de inferencia.
Avances 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. El aprendizaje por refuerzo es como dotar al modelo de un entrenador, quien guía al modelo para aprender mejores comportamientos a través de recompensas y penalizaciones. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden consumir una gran cantidad de recursos de cálculo durante este proceso, mientras que el nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, ya que puede reducir el cálculo innecesario manteniendo la mejora del rendimiento del modelo, logrando así un equilibrio entre rendimiento y costo.
Estas innovaciones no son puntos tecnológicos aislados, sino que forman un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de potencia de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Ahora, las tarjetas gráficas de consumo comunes también pueden ejecutar poderosos modelos de IA, lo que ha reducido 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
Hay opiniones que consideran que DeepSeek ha eludido las interfaces de programación de GPU tradicionales, reduciendo así la dependencia de fabricantes de chips específicos. En realidad, DeepSeek logra la optimización del algoritmo mediante la manipulación directa del conjunto de instrucciones subyacente. Este enfoque permite un ajuste de rendimiento más preciso.
El impacto en los fabricantes de chips es doble. Por un lado, DeepSeek está más vinculado al ecosistema de los fabricantes de hardware, y la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de la demanda del mercado para chips de alta gama, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de gama alta, ahora podrían funcionar de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media e incluso de nivel de entrada.
Significado para la industria de la IA en China
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA en China. En el contexto de las limitaciones de los chips de alta gama, la idea de "software que complementa hardware" alivia la dependencia de chips importados de alta gama.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión de la demanda de poder de cálculo, permitiendo a los proveedores de servicios de poder de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, mejorando así el retorno de la inversión. En la parte inferior, los modelos de código abierto optimizados han reducido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas, sin necesidad de grandes recursos de poder de cálculo, también pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek, lo que generará la aparición de más soluciones de IA en verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de IA descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3, con una arquitectura innovadora, algoritmos eficientes y menores requisitos de potencia de cálculo, lo que hace posible el razonamiento de IA descentralizado. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, diferentes nodos pueden tener diferentes redes de expertos, sin necesidad de que un solo nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo 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, lo que permite que más recursos computacionales se unan a la red de nodos. Esto no solo reduce la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad y eficiencia de cálculo de toda la red.
sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligentes: 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 automática de contratos inteligentes: la monitorización de contratos inteligentes, la ejecución de contratos inteligentes, la supervisión de los resultados de la ejecución y otros agentes colaborativos permiten la automatización de lógica empresarial más compleja.
Gestión de portafolios de inversión personalizada: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek está innovando en algoritmos para encontrar soluciones bajo la restricción de la capacidad computacional, abriendo caminos de desarrollo diferenciados para la industria de IA en China. Reduciendo las barreras de entrada, promoviendo la fusión de Web3 y IA, disminuyendo la dependencia de chips de alta gama y potenciando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. El futuro del desarrollo de IA ya no será solo una competencia de capacidad computacional, sino una competencia de optimización colaborativa entre capacidad computacional y algoritmos. En esta nueva carrera, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con la sabiduría china.