DeepSeek V3: Algoritmo inovação lidera novo paradigma de IA
Na noite passada, a DeepSeek lançou a atualização mais recente da versão V3 na plataforma online - DeepSeek-V3-0324. Este novo modelo possui 6850 bilhões de parâmetros, com melhorias significativas nas capacidades de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, um executivo de uma empresa de tecnologia elogiou altamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a visão do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a necessidade de chips estava errada, e que a demanda de computação no futuro só irá aumentar e não diminuir.
Como uma obra representativa da quebra de algoritmo, a relação entre o DeepSeek e o fornecimento de chips merece uma análise mais aprofundada. Vamos primeiro analisar o significado do poder computacional e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
A evolução da coabitação entre poder computacional e algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder computacional fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem um maior volume de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder computacional de forma mais eficiente, melhorando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação de simbiose entre poder computacional e algoritmo está a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de computação de grande escala, enquanto a DeepSeek e outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia de valor: Os fabricantes de chips tornam-se líderes em capacidade de IA através do ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada com serviços de capacidade elástica.
Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Surgimento da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que as inovações em algoritmos e os resultados da otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação Tecnológica da DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE é como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização; quando um problema específico é encontrado, o especialista mais adequado é chamado para resolver, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Método de treino inovador
A DeepSeek propôs uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura funciona como um distribuidor inteligente de recursos, capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada de acordo com as necessidades de diferentes estágios do processo de treino. Quando é necessário um cálculo de alta precisão, utiliza uma precisão mais elevada para garantir a precisão do modelo; enquanto quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando assim recursos de cálculo, aumentando a velocidade de treino e diminuindo o uso de memória.
aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos tradicionais de inferência são feitos passo a passo, prevendo apenas um Token de cada vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo ao mesmo tempo o custo da inferência.
Avanços em algoritmos de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço funciona como se estivesse fornecendo um treinador ao modelo, que orienta o aprendizado de comportamentos melhores por meio de recompensas e punições. Algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir uma quantidade significativa de recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários ao mesmo tempo em que garante o aumento do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações não são pontos técnicos isolados, mas formam um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comum agora conseguem executar poderosos modelos de IA, diminuindo drasticamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto para os fabricantes de chips
Há opiniões que sustentam que o DeepSeek contorna as interfaces de programação de GPU tradicionais, reduzindo assim a dependência de fabricantes de chips específicos. Na verdade, o DeepSeek realiza a otimização algorítmica ao operar diretamente sobre o conjunto de instruções subjacente. Este método permite um ajuste de desempenho mais fino.
O impacto disto para os fabricantes de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais integrada ao ecossistema dos fabricantes de hardware, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alto desempenho, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs topo de gama agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de entrada.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Diante das limitações dos chips de alta gama, a abordagem de "software compensando hardware" reduz a dependência de chips importados de alta qualidade.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de poder computacional prolongassem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder computacional, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que levará ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O profundo impacto do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
O framework de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós. Isso não só diminui a barreira de entrada para participar do cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade e eficiência de cálculo de toda a rede.
Sistema Multi-Agente
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em blockchain e supervisão de resultados de negociação, a colaboração de múltiplos agentes ajuda os usuários a obter maiores rendimentos.
Execução automática de contratos inteligentes: monitorização de contratos inteligentes, execução de contratos inteligentes, supervisão dos resultados da execução e outras operações de agentes em colaboração, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, de acordo com a preferência de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek está a encontrar突破 através da inovação de algoritmos sob restrições de poder computacional, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzindo a barreira de aplicação, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta gama, e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será apenas uma corrida por poder computacional, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.
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Inovação do algoritmo DeepSeek V3 lidera um novo paradigma de IA Gota o poder de computação necessário para reconfigurar o setor.
DeepSeek V3: Algoritmo inovação lidera novo paradigma de IA
Na noite passada, a DeepSeek lançou a atualização mais recente da versão V3 na plataforma online - DeepSeek-V3-0324. Este novo modelo possui 6850 bilhões de parâmetros, com melhorias significativas nas capacidades de código, design de UI e capacidade de inferência.
Na recente conferência GTC 2025, um executivo de uma empresa de tecnologia elogiou altamente o DeepSeek. Ele enfatizou que a visão do mercado de que o modelo eficiente do DeepSeek reduziria a necessidade de chips estava errada, e que a demanda de computação no futuro só irá aumentar e não diminuir.
Como uma obra representativa da quebra de algoritmo, a relação entre o DeepSeek e o fornecimento de chips merece uma análise mais aprofundada. Vamos primeiro analisar o significado do poder computacional e do algoritmo para o desenvolvimento da indústria de IA.
A evolução da coabitação entre poder computacional e algoritmo
No campo da IA, o aumento do poder computacional fornece a base para a execução de algoritmos mais complexos, permitindo que os modelos processem um maior volume de dados e aprendam padrões mais complexos; enquanto a otimização dos algoritmos pode utilizar o poder computacional de forma mais eficiente, melhorando a eficiência do uso dos recursos computacionais.
A relação de simbiose entre poder computacional e algoritmo está a remodelar o panorama da indústria de IA:
Divergência de rotas tecnológicas: algumas empresas buscam construir clusters de computação de grande escala, enquanto a DeepSeek e outras se concentram na otimização da eficiência do algoritmo, formando diferentes escolas tecnológicas.
Reestruturação da cadeia de valor: Os fabricantes de chips tornam-se líderes em capacidade de IA através do ecossistema, enquanto os provedores de serviços em nuvem reduzem a barreira de entrada com serviços de capacidade elástica.
Ajuste na alocação de recursos: as empresas buscam um equilíbrio entre o investimento em infraestrutura de hardware e o desenvolvimento de algoritmos eficientes.
Surgimento da comunidade de código aberto: modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA, etc., permitem que as inovações em algoritmos e os resultados da otimização de poder computacional sejam compartilhados, acelerando a iteração e a difusão da tecnologia.
Inovação Tecnológica da DeepSeek
A rápida ascensão da DeepSeek está intimamente ligada à sua inovação tecnológica. Abaixo está uma breve explicação dos seus principais pontos de inovação:
Otimização da arquitetura do modelo
DeepSeek utiliza uma arquitetura combinada de Transformer+MOE (Mistura de Especialistas) e introduz o mecanismo de atenção latente multi-cabeça (Multi-Head Latent Attention, MLA). Esta arquitetura é como uma super equipe, onde o Transformer é responsável por tarefas regulares, enquanto o MOE é como um grupo de especialistas dentro da equipe, cada um com sua própria área de especialização; quando um problema específico é encontrado, o especialista mais adequado é chamado para resolver, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do modelo. O mecanismo MLA permite que o modelo preste atenção de forma mais flexível a diferentes detalhes importantes ao processar informações, melhorando ainda mais o desempenho do modelo.
Método de treino inovador
A DeepSeek propôs uma estrutura de treino de precisão mista FP8. Esta estrutura funciona como um distribuidor inteligente de recursos, capaz de escolher dinamicamente a precisão de cálculo adequada de acordo com as necessidades de diferentes estágios do processo de treino. Quando é necessário um cálculo de alta precisão, utiliza uma precisão mais elevada para garantir a precisão do modelo; enquanto quando uma precisão mais baixa é aceitável, reduz a precisão, economizando assim recursos de cálculo, aumentando a velocidade de treino e diminuindo o uso de memória.
aumento da eficiência de raciocínio
Na fase de inferência, o DeepSeek introduziu a tecnologia de Previsão de Múltiplos Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Os métodos tradicionais de inferência são feitos passo a passo, prevendo apenas um Token de cada vez. A tecnologia MTP permite prever vários Tokens de uma só vez, acelerando significativamente a velocidade da inferência e reduzindo ao mesmo tempo o custo da inferência.
Avanços em algoritmos de aprendizado por reforço
O novo algoritmo de aprendizado por reforço da DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), otimiza o processo de treinamento do modelo. O aprendizado por reforço funciona como se estivesse fornecendo um treinador ao modelo, que orienta o aprendizado de comportamentos melhores por meio de recompensas e punições. Algoritmos tradicionais de aprendizado por reforço podem consumir uma quantidade significativa de recursos computacionais durante esse processo, enquanto o novo algoritmo da DeepSeek é mais eficiente, conseguindo reduzir cálculos desnecessários ao mesmo tempo em que garante o aumento do desempenho do modelo, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Estas inovações não são pontos técnicos isolados, mas formam um sistema técnico completo, reduzindo a necessidade de poder computacional em toda a cadeia, desde o treinamento até a inferência. Placas gráficas de consumo comum agora conseguem executar poderosos modelos de IA, diminuindo drasticamente a barreira de entrada para aplicações de IA, permitindo que mais desenvolvedores e empresas participem da inovação em IA.
Impacto para os fabricantes de chips
Há opiniões que sustentam que o DeepSeek contorna as interfaces de programação de GPU tradicionais, reduzindo assim a dependência de fabricantes de chips específicos. Na verdade, o DeepSeek realiza a otimização algorítmica ao operar diretamente sobre o conjunto de instruções subjacente. Este método permite um ajuste de desempenho mais fino.
O impacto disto para os fabricantes de chips é duplo. Por um lado, a DeepSeek está mais integrada ao ecossistema dos fabricantes de hardware, e a redução da barreira de entrada para aplicações de IA pode expandir o tamanho total do mercado; por outro lado, a otimização do algoritmo da DeepSeek pode alterar a estrutura da demanda do mercado por chips de alto desempenho, com alguns modelos de IA que antes precisavam de GPUs topo de gama agora podendo funcionar de forma eficiente em placas gráficas de gama média ou até de entrada.
Significado para a indústria de IA na China
A otimização do algoritmo da DeepSeek oferece um caminho de ruptura tecnológica para a indústria de IA na China. Diante das limitações dos chips de alta gama, a abordagem de "software compensando hardware" reduz a dependência de chips importados de alta qualidade.
No upstream, algoritmos eficientes reduziram a pressão sobre a demanda de poder computacional, permitindo que os prestadores de serviços de poder computacional prolongassem o ciclo de vida do hardware através da otimização de software, aumentando assim o retorno sobre o investimento. No downstream, os modelos de código aberto otimizados reduziram a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. Muitas pequenas e médias empresas, sem a necessidade de grandes recursos de poder computacional, também podem desenvolver aplicações competitivas com base no modelo DeepSeek, o que levará ao surgimento de mais soluções de IA em setores verticais.
O profundo impacto do Web3+AI
Infraestrutura de IA descentralizada
A otimização do algoritmo do DeepSeek oferece um novo impulso à infraestrutura de IA Web3, com uma arquitetura inovadora, algoritmos eficientes e menores requisitos de poder computacional, tornando possível a inferência de IA descentralizada. A arquitetura MoE é naturalmente adequada para implantação distribuída, onde diferentes nós podem possuir diferentes redes de especialistas, sem a necessidade de um único nó armazenar o modelo completo, o que reduz significativamente os requisitos de armazenamento e computação de um único nó, aumentando assim a flexibilidade e eficiência do modelo.
O framework de treinamento FP8 reduz ainda mais a necessidade de recursos computacionais de alto desempenho, permitindo que mais recursos computacionais se juntem à rede de nós. Isso não só diminui a barreira de entrada para participar do cálculo descentralizado de IA, mas também melhora a capacidade e eficiência de cálculo de toda a rede.
Sistema Multi-Agente
Otimização de estratégias de negociação inteligentes: através da análise de dados de mercado em tempo real, previsão de flutuações de preços de curto prazo, execução de transações em blockchain e supervisão de resultados de negociação, a colaboração de múltiplos agentes ajuda os usuários a obter maiores rendimentos.
Execução automática de contratos inteligentes: monitorização de contratos inteligentes, execução de contratos inteligentes, supervisão dos resultados da execução e outras operações de agentes em colaboração, permitindo a automação de lógicas de negócios mais complexas.
Gestão de portfólio personalizada: A IA ajuda os usuários a encontrar em tempo real as melhores oportunidades de staking ou fornecimento de liquidez, de acordo com a preferência de risco, objetivos de investimento e situação financeira dos usuários.
DeepSeek está a encontrar突破 através da inovação de algoritmos sob restrições de poder computacional, abrindo um caminho de desenvolvimento diferenciado para a indústria de IA na China. Reduzindo a barreira de aplicação, promovendo a fusão entre Web3 e IA, diminuindo a dependência de chips de alta gama, e capacitando a inovação financeira, esses impactos estão a remodelar o panorama da economia digital. O futuro do desenvolvimento da IA não será apenas uma corrida por poder computacional, mas sim uma corrida de otimização colaborativa entre poder computacional e algoritmos. Nesta nova pista, inovadores como a DeepSeek estão a redefinir as regras do jogo com a sabedoria chinesa.