DeepSeek V3: Algorithme innovation menant à un nouveau paradigme AI
Hier soir, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 sur sa plateforme en ligne - DeepSeek-V3-0324. Ce nouveau modèle possède 6850 milliards de paramètres, avec des améliorations significatives en matière de capacités de codage, de conception UI et de capacités d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, un cadre d'une entreprise technologique a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée et que les besoins en calcul ne feraient qu'augmenter à l'avenir.
En tant qu'œuvre représentative des percées algorithmiques, la relation entre DeepSeek et les fournisseurs de puces mérite d'être examinée de près. Analysons d'abord la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.
Évolution symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redessine le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des voies techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de puissance de calcul super grands, tandis que des entreprises comme DeepSeek se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : les fabricants de puces deviennent les leaders de la puissance de calcul IA grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul flexibles.
Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises recherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'Algorithmes efficaces.
Émergence de la communauté open source : des modèles open source tels que DeepSeek et LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
L'essor rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches courantes, tandis que le MOE fonctionne comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent pour le traiter est mobilisé, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes étapes du processus d'entraînement. Lorsqu'une précision de calcul élevée est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, améliorant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prévision de Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles avancent étape par étape, ne prédisant qu'un seul Token à chaque étape. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
Le nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement des modèles. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, qui guide l'apprentissage de comportements meilleurs grâce à des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer une quantité importante de ressources informatiques dans ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, permettant de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ne sont pas des points techniques isolés, mais forment un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant ainsi à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
Certains estiment que DeepSeek contourne les interfaces de programmation GPU traditionnelles, réduisant ainsi la dépendance vis-à-vis de certains fabricants de puces. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes en manipulant directement l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode permet un réglage de performance plus précis.
L'impact sur les fabricants de puces est double. D'une part, DeepSeek est désormais plus étroitement lié à l'écosystème des fabricants de matériel, et la baisse des barrières à l'entrée des applications d'IA pourrait élargir l'ensemble du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe pourraient désormais fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire d'entrée de gamme.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie technologique de percée pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "compléter le matériel par le logiciel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des Algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser leur logiciel pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil de développement des applications AI. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources importantes en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui entraînera l'émergence de davantage de solutions AI dans des domaines verticaux.
Impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek donne un nouvel élan aux infrastructures Web3 AI. Une architecture innovante, des Algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un seul nœud ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d'exécution et autres agents fonctionnant en collaboration pour réaliser l'automatisation de logiques d'affaires plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de mise en jeu ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek cherche à trouver des percées grâce à l'innovation algorithme sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. En réduisant le seuil d'application, en promouvant la fusion du Web3 et de l'IA, en allégeant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre la puissance de calcul et l'algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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AirdropFatigue
· Il y a 4h
Un nouveau projet est arrivé encore une fois.
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MonkeySeeMonkeyDo
· Il y a 4h
Tu es encore en train de berner les gens, n'est-ce pas?
DeepSeek V3 Algorithme innovation mène à un nouveau paradigme AI Goutte Puissance de calcul demande refonte du paysage industriel
DeepSeek V3: Algorithme innovation menant à un nouveau paradigme AI
Hier soir, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 sur sa plateforme en ligne - DeepSeek-V3-0324. Ce nouveau modèle possède 6850 milliards de paramètres, avec des améliorations significatives en matière de capacités de codage, de conception UI et de capacités d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, un cadre d'une entreprise technologique a fait l'éloge de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée et que les besoins en calcul ne feraient qu'augmenter à l'avenir.
En tant qu'œuvre représentative des percées algorithmiques, la relation entre DeepSeek et les fournisseurs de puces mérite d'être examinée de près. Analysons d'abord la signification de la puissance de calcul et des algorithmes pour le développement de l'industrie de l'IA.
Évolution symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redessine le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des voies techniques : certaines entreprises cherchent à construire des clusters de puissance de calcul super grands, tandis que des entreprises comme DeepSeek se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : les fabricants de puces deviennent les leaders de la puissance de calcul IA grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul flexibles.
Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises recherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'Algorithmes efficaces.
Émergence de la communauté open source : des modèles open source tels que DeepSeek et LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
L'essor rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches courantes, tandis que le MOE fonctionne comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent pour le traiter est mobilisé, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, améliorant ainsi encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes étapes du processus d'entraînement. Lorsqu'une précision de calcul élevée est nécessaire, il utilise une précision plus élevée pour garantir l'exactitude du modèle ; tandis que lorsqu'une précision plus faible est acceptable, il réduit la précision, économisant ainsi des ressources de calcul, améliorant la vitesse d'entraînement et réduisant l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prévision de Multi-Token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles avancent étape par étape, ne prédisant qu'un seul Token à chaque étape. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
Le nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement des modèles. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, qui guide l'apprentissage de comportements meilleurs grâce à des récompenses et des punitions. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent consommer une quantité importante de ressources informatiques dans ce processus, tandis que le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, permettant de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ne sont pas des points techniques isolés, mais forment un système technique complet, réduisant les besoins en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant ainsi à davantage de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
Certains estiment que DeepSeek contourne les interfaces de programmation GPU traditionnelles, réduisant ainsi la dépendance vis-à-vis de certains fabricants de puces. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes en manipulant directement l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode permet un réglage de performance plus précis.
L'impact sur les fabricants de puces est double. D'une part, DeepSeek est désormais plus étroitement lié à l'écosystème des fabricants de matériel, et la baisse des barrières à l'entrée des applications d'IA pourrait élargir l'ensemble du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant des GPU de pointe pourraient désormais fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire d'entrée de gamme.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie technologique de percée pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "compléter le matériel par le logiciel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des Algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de calcul d'optimiser leur logiciel pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil de développement des applications AI. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources importantes en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui entraînera l'émergence de davantage de solutions AI dans des domaines verticaux.
Impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'Algorithme de DeepSeek donne un nouvel élan aux infrastructures Web3 AI. Une architecture innovante, des Algorithmes efficaces et des besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un seul nœud ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents collaborent pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d'exécution et autres agents fonctionnant en collaboration pour réaliser l'automatisation de logiques d'affaires plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de mise en jeu ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek cherche à trouver des percées grâce à l'innovation algorithme sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. En réduisant le seuil d'application, en promouvant la fusion du Web3 et de l'IA, en allégeant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre la puissance de calcul et l'algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.